Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference (한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집)
- 2023.07a
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- Pages.497-498
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- 2023
Development of disaster warning system using pedestrian context awareness
보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템 개발
- Min-sung Lee (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Chang-Hoon Lee (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Jin-Hwan Jeon (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Jeong-Min Sim (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Dong-Won Kang (School of Software, Kyungwoon University) ;
- Tae-jin Yun (School of Software, Kyungwoon University)
- 이민성 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 이창훈 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 전진환 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 심정민 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 강동원 (경운대학교 소프트웨어학부) ;
- 윤태진 (경운대학교 소프트웨어학부)
- Published : 2023.07.12
Abstract
많은 인구가 몰리면 군중 추돌 현상과 도미노 현상이 발생하여 압사 사고가 일어나 이에 대한 해결책이 요구된다. 본 논문에서는 위 문제를 개선하고자 보행자 상황 인식을 이용한 재난 경고 시스템을 구현하였다. 이 시스템은 재난관리기관에서 기존에 운영하고 있는 것과 같은 CCTV영상을 이용하여 딥러닝 영상인식 기술을 사용하여 보행자 안전 규정에 따른 보행자 상황을 인식해 재난 상황을 표시해주고, 경고를 한다. 보행자 상황 인식하기 위해 엣지컴퓨터에서 연결된 카메라 영상을 받아 상황인식을 하고, 인식된 상황과 영상을 서버로 전송하여 정보를 저장하고, 상황을 경고 한다. 상황인식을 위해 보행자 데이터는 직접 수집하여 학습시킨 weights 파일을 사용하였다. 보행자 인식은 YOLOv4-tiny를 사용하였고, 위험 단계는 총 4단계로 설정하였다. 이를 활용하여 기존의 CCTV영상을 활용하여 관리자를 보조하여 보행자 재난 상황시에 신속하게 재난을 인식하여 구호 조치를 할 수 있다.