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문제 정의
- 반면 현장에 설치된 카메라의 영상을 데이터셋으로신경망 학습을 수행하여 개발한 영상분석 기술을 현장에 직접 적용하고 지속적으로 성능을 업데이트하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 기반지능형 영상보안 인큐베이팅 플랫폼을 소개하였다. 인큐베이팅 플랫폼은 현장에서 필요로 하는 지능 치안 기술을 개발하고 있으며, 차량 식별, 사람 식별 및 재식별(Re-id), 실시간 교통사고 탐지, 차량번호판 식별 기술 등으로 연구가 진행 중이다.
- 이 논문에서는 딥러닝 영상분석 기술 제공을 위한 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV의 영상을 학습데이터로 활용한 지능형 영상분석 서비스를 제공함으로써, 실제 현장에서 필요로 하는 사람 검출, 사람 재식별, 교통사고 감지, 차량번호판 인식 등을 제공하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다.
- 인큐베이팅 플랫폼의 목적은 사용자가 업로드한 데이터셋에서 온라인 심층 학습을 통해 가장 신뢰할 수 있는 지능형 영상 시 기능을 제공하는 클라우드 서비스를 제공하는 것이다. 예를 들어, 사용자는 미아 찾기 서비스를 공공 공원의 CCTV 서비스에 설치하기를 원한다고 가정하자.
- 이 논문에서는 딥러닝 영상분석 기술 제공을 위한 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 지자체 통합관제센터에서 수집한 CCTV의 영상을 학습데이터로 활용한 지능형 영상분석 서비스를 제공함으로써, 실제 현장에서 필요로 하는 사람 검출, 사람 재식별, 교통사고 감지, 차량번호판 인식 등을 제공하는 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼을 소개한다. 클라우드 기반 지능형 영상보안 플랫폼은 실제 현장의 데이터셋을 이용하여 얼굴인식, 사람 재식별, 차량번호판 탐지등과 같은 사용자 맞춤형 영상분석 서비스를 제공한다.
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