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튜 유 민 울라 (세종대학교 디지털콘텐츠 연구소) amin (세종대학교) 칸 무함마드 (세종대학교 디지털콘텐츠 연구소) 이미영 (세종대학교) 백성욱 (세종대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제14권 제5호
발행연도
2018.1
수록면
53 - 59 (7page)

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최근 컴퓨터 비 기술의 발으로 스마트도시에서는 합리인 정확도로 복잡한 동작을 인식할 수 있다. 이와는 조으로, 싸움과 칼에 련된 사건과 같은 폭력인 인식은 심을 덜 이끌었다. 시각인 감시 능력은 거리나 교도 소에서의 싸움을 감지하는데 사용될 수 있다. 이 논문에서 우리는 감시 카메라에 한 심층 학습 기반의 폭력 인식 방 법을 제안했다. 컨볼루션 뉴럴 네트워크(CNN) 모델은 폭력 인식을 한 싸움과 칼의 벤치마크 데이터 셋에 해 훈 련하고 세부으로 조정된다. 비정상인 이벤트가 감지되면 가장 가까운 경찰서로 경보를 보내는 즉각인 조치를 취 할 수 있다. 제안된 방법의 실험 결과는 99.21%의 정확도를 달성함으로써 다른 최첨단 CNN모델을 능가했다.

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