1. 공원 주요시설 방범 및 불법행위 감시 CCTV 모델 구축
2. 서비스 배경 및 목적
- 많은 사람들과 어린이들이 지나다니는 공원에서의 위험 요소 존재
- 인공지능 모델을 탑재한 CCTV로 빠른 비정상적 행위 감지
- 일반적인 CCTV로는 공원 내 세부 행동 인식 불가하여 빠른 대처 불가로 인한 사고 위험 및 이로 인한 원 증가
- 비정상적 행위 감지 시 빠른 대처 및 증거 확보로 인한 공원 내 안전 확보
3. 인공지능 서비스 유사 사례 분석
해당 서비스와 유사한 해외 및 국내 사례에 대해서 조사 및 분석한 내용을 기재합니다.
- ETRI 지능형 CCTV 기반 동적 범죄예측 기술 동향
https://ettrends.etri.re.kr/ettrends/182/0905182002/35-2_17-27.pdf - 지능형 CCTV에 관한 뉴스 기사
https://biz.chosun.com/science-chosun/science/2023/02/08/SFBHKVAWIBHO7A4SZFXZTFIR7E/
4. 인공지능 모델의 입출력
입력과 출력 형식 및 스펙에 대해서 기술합니다.
예시)
- 입력: 공원 내 정상, 비정상 행동 영상 (파일형식: mp4)
- 출력: 비정상 행동 여부 ( 흡연, 낚시, 쓰레기 무단투기, 시설물 파손, 월담 등), 정상 행동 출력
5. 데이터셋 구축방안
- AIHub 공원 주요시설 및 불법행위 감시 CCTV 영상 데이터(https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=realm&dataSetSn=477) 에 있는 데이터 중 공원을 촬영한 영상 데이터를 분류해 사용하여 학습 실시
6. 데이터셋 구성 목표
- 학습셋: 700영상 이미지
- 시험셋: 70개 이미지
- 클래스별 비율:7개의 클래스
7. 인공지능 모델 평가 방법
- 정확도 (accuracy) = 맞춘 샘플 개수 / 전체 샘플 개수
8. 인공지능 모델 성능 목표
인공지능 모델 성능 목표를 기재합니다.
- 정확도 (accuracy) 80.0%
9. 서비스 구축계획 및 사용 시나리오
- 방범 CCTV 내에 AI모델을 탑재하여 재빠른 탐지 가능 및 사용자 알림 목표
- 불법 행위 조기 탐지를 통한 공원 내 민원 발생 감소 목표
10. 서비스 기대효과
- 공원 내 안전 확보로 인한 사고 위험 절감.
- 관리자의 조기 인식으로 인한 공원 내사고 위험 절감
- 공원 내 비정상적 행동 조기 탐지로 인한 다른 방문객들의 민원 감소