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딥러닝 기술을 이용한 영상에서 흡연행위 검출
Detection of Smoking Behavior in Images Using Deep Learning Technology 원문보기

The journal of the institute of internet, broadcasting and communication : JIIBC, v.23 no.4, 2023년, pp.107 - 113  

김동준 (한성대학교 컴퓨터공학부) ,  최유진 (한성대학교 컴퓨터공학부) ,  박경민 (한성대학교 컴퓨터공학부) ,  박지현 (한성대학교 컴퓨터공학부) ,  이재문 (한성대학교 컴퓨터공학부) ,  황기태 (한성대학교 컴퓨터공학부) ,  정인환 (한성대학교 컴퓨터공학부)

초록
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본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 영상에서 흡연 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 흡연은 정적 현상이 아니라 행위에 해당하기 때문에 객체 탐지 기술에 행위를 탐지할 수 있는 자세 추정 기술을 접목하였다. 이미지에서 흡연자를 검출하기 위하여 흡연자 검출 학습 모델을 개발하였으며, 영상에서 흡연행위를 검출하기 위하여 흡연행위의 특성을 자세 추정 기술에 적용하였다. 객체 탐지를 위하여 YOLOv8을 사용하였으며, 자세 추정을 위하여 OpenPose를 이용하였다. 또한, 영상에 흡연자 및 비흡연자가 포함되어 있는 경우 사람들만 분리하는 방법도 적용하였다. 제안된 방법은 파이선으로 Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU를 사용구현 하였고, 테스트 결과 주어진 영상에서 흡연 행위를 완벽하게 검출함을 알 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper proposes a method for detecting smoking behavior in images using artificial intelligence technology. Since smoking is not a static phenomenon but an action, the object detection technology was combined with the posture estimation technology that can detect the action. A smoker detection l...

주제어

#Smoking   #Deep Learning   #Object Detection   #Pose Estimation   #SORT Tracking Algorithm  

표/그림 (10)

참고문헌 (11)

  1. Tamang, Sanjog, et al. "Enhancing COVID-19 Safety: Exploring YOLOv8 Object Detection for Accurate Face Mask Classification." International Journal of Intelligent Systems and Applications in Engineering, Vol. 11, No. 2, pp. 892-897, 2023.？ 

  2. Jae Moon Lee, Kitae Hwang, Inhwan Jung, Development of a Hole Cup Recognition Model on Golf Green Using Object Detection Technology, The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication (IIBC), Vol. 23, No. 1, pp. 15-21, 2023. DOI : http://doi.org/10.7236/JIIBC.2023.23.1.15？ 

    원문보기 상세보기 crossref

  3. Fujiwara, K., and K. Yokomitsu. "Video-based tracking approach for nonverbal synchrony: a comparison of Motion Energy Analysis and OpenPose." Behavior Research Methods, Vol. 53, pp. 2700-2711, 2021. 

    상세보기

  4. Choi, Nak-Hun, Oh, Jong-Seok, Ahn, Jong-Rok and Kim, Key-Sun, "A Development of Defeat Prediction Model Using Machine Learning in Polyurethane Foaming Process for Automotive Seat", Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, Vol. 22, No. 6, pp. 36-42, 2021. DOI : http://doi.org/10.5762/KAIS.2021.22.6.36？ 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. AIHUB: https://aihub.or.kr/？ 

  6. Cigarette Smoker Detection: https://www.kaggle.com/datasets/vitaminc/cigarette-smoker-detection？ 

  7. Roboflow: https://app.roboflow.com/object-detection-nr1m4？ 

  8. Horvath, Daniel, et al. "Object detection using sim2real domain randomization for robotic applications." IEEE Transactions on Robotics, Vol. 39, No. 2, pp. 1225-1243, 2022.？ 

  9. Bewley, Alex, et al. "Simple online and realtime tracking." 2016 IEEE international conference on image processing (ICIP). IEEE, pp. 3464-3468, 2016.？ 

  10. Patel, Hitesh A., and Darshak G. Thakore. "Moving object tracking using kalman filter." International Journal of Computer Science and Mobile Computing, Vol. 2, No. 4, pp. 326-332, 2013.？ 

  11. Luque, Amalia, et al. "The impact of class imbalance in classification performance metrics based on the binary confusion matrix", Pattern Recognition, 91, pp 216-231, 2019). 

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