ActionAI는 YogAI(Smart Personal Trainer)를 위한 딥러닝 학습 기반 Python Library 이다. 요가 동작을 히트맵으로 거울에 표시하였다. 맨 아래 참고자료에 링크를 넣어두었는데, 요가 동작 인식하는 방법을 굉장히 자세하게 써놓았다. 나중에 시간될 때 따라서 만들어보면 좋을 것 같다. 아래와 같이 유투브 크롤링을 이용하여 비디오 데이터를 수집하고, 이미지를 추출하였다고 한다. (정제는 수동으로 한듯) #!/usr/bin/env python import os import sys import requests from bs4 import BeautifulSoup as bs from urllib.parse import urlencode from pytube import YouT..

위 Github에 나와있는 프로젝트는 2차원 인간 자세 추정(OpenPose)과 RNN 기반 행동 인식 기술을 이용하여 싸움을 감지한 프로젝트이다. 이 때 SORT 알고리즘을 이용하여 Tracking ID를 생성하여 개인별로 시계열 데이터(time series data)를 얻어와서 Queue Container에 의해 32 frame 씩 처리한다. RNN에 넣을 때 Feature 로는 Angle, ΔAngle, ΔPoint 를 사용한다. 그리고 주요 키포인트들만 입력으로 사용한다. (눈코입 제외) 그리고 동작 방식은 클라우드 컴퓨팅에서 Darknet 을 사용하기 위해 Darknet Server 를 구축하고, 비디오 또는 웹캠 스트림을 서버로 보내고 서버에서 실시간으로 결과를 얻어오는 형태로 동작한다. 서버..

인간 행동 인식 분야에서 행동을 인식하는데 어려운 요인들은 다음과 같이 정리 할 수 있다. Intra- and inter-class Variations 사람들은 동일한 행동에 대해 다르게 행동함 예를 들어 “Running” 같은 의미론적 행동에 대해 어떤 사람은 빠르게 달리거나, 어떤 사람들은 느리게 달리거나, 점프하며 달릴 수 있음 즉, 하나의 행동 범주에는 다양한 스타일의 행동들이 포함될 수 있음 또한 동일한 행동을 다양한 시점에서 캡쳐 할 수 있음 (front, side, top, …) 이러한 appearance variation 으로 인하여 행동 인식이 힘듦 그리고 “Running” 및 “Walking” 은 유사한 동작 패턴을 내포하고 있으므로 이를 기계가 구별하기가 힘듦 Cluttered Bac..

영상감시(Video Surveillance) 분야에서는 CCTV 영상에서 사람의 비정상적인 행위를 탐지하거나, 사물의 비정상 상황을 인식하는 일이 중요하다. 예를 들어, 고속도로에서 차량 전복 사고가 일어나거나, 어린이 보호구역 보행로에 자전거 및 차량 출현 또는 지하철역에서 싸움 등이 발생하는 비정상(Abnomal) 케이스들을 탐지하여 사고를 예방하거나, 사고에 대한 적절한 대응을 해야한다. 이상 탐지(Anomaly Detection) 기술은 사실 오래전부터 연구되어왔던 분야이다. 이는 영상감시 분야 뿐만 아니라, 머신비전(Machine Vision) 분야에서 장비로부터 측정된 시계열 데이터를 기반으로 한 고장 예측, 제품 결함 검사 등 다양한 환경에 접목 될 수 있다. 1. 이상 탐지(Anomaly ..

Fall Down 관련 논문 UP-Fall Detection Dataset: A Multimodal Approach https://www.mdpi.com/1424-8220/19/9/1988 UP-Fall Detection Dataset: A Multimodal Approach Falls, especially in elderly persons, are an important health problem worldwide. Reliable fall detection systems can mitigate negative consequences of falls. Among the important challenges and issues reported in literature is the difficulty of..

CCTV가 똑똑해지고 있다. 방범, 범죄예방, 소매점 매출 증대 등 다양한 분야에 활용되는 CCTV는 지능형 영상분석 솔루션이 더해지면서 사회를 더욱 더 안전하고 편리하게 만들어주고 있다. 딥러닝 기술이 결합되면 더 발전된 지능형 영상 분석 기술을 이용하게 되며, 클라우드를 이용해 대량의 컴퓨팅 리소스를 사용하면 더 빠르고 정확하게 탐지하고 대응할 수 있게 된다. 지능형 영상분석 솔루션 시장의 현재와 미래를 살펴본다. 최근 범죄 수사에는 CCTV와 블랙박스가 결정적인 증거 자료로 활용된다. CCTV 영상에서 피해자 또는 용의자의 동선을 쫓고 범죄현장 영상을 분석해 범죄 상황을 알아본다. CCTV와 같은 영상 정보는 이미 일상생활에 널리 사용되고 있다. 거리의 CCTV에서 범죄 상황이나 사고 상황을 지능적..

지능형 영상 분석 솔루션 RapidCheck RapidCheck Smart Video Anaylsis Solution We're developing video analysis solution to easily find out specific objects using informations such as direction, speed, colors, an so on. Entire project consists of 3 Modules : Detection Engine Tracking Engine Main GUI program Detailed docs for RapidCheck is below 1,2) Detection & Tracking Summary 1-1) Detection: Introduction 1-..

CCTV에서 폭력행위 감지 시스템 연구 오래 전부터 CCTV를 활용한 감시 시스템은 여러 분야에 활용 되어 왔다. 야간방범, 교통 및 주차단속, 쓰레기 무단투기 등 다양한 목적으로 운영되던 CCTV의 효과가 가시화되자 통합 관제 센터를 설치하여 하나로 통합, 연동해 관리함으로 인력 및 비용의 절감 효과를 거두어 효율성을 높이고 있다. 이렇게 지방자치단체 마다 관리되는 CCTV수는 점차 증가하고 있지만 평균 1,000여대에 달하는 CCTV를 관제하는 요원의 수는 20여명에 불과해 이를 제대로 관제하기는 어려운 실정이다. 따라서 CCTV 모니터를 육안으로 관제하는 한계를 극복하기 위해 CCTV 영상을 실시간으로 분석해 특정인의 행동을 인식하거나, 차량번호의 자동 감지하여 요원들에게 경보음을 알려주는 등의 지..

참고자료 1 : Bux, Allah, Plamen Angelov, and Zulfiqar Habib. "Vision based human activity recognition: a review." Advances in Computational Intelligence Systems. Springer International Publishing, 2017. 341-371. 참고자료 2 : http://blog.naver.com/purity713/220900741260 Generative model vs Discriminative model 데이터 x와 그 데이터들의 Class y가 input으로 주어졌을 때, Generative model은 먼저 p(x|y), p(y)를 m... blog.naver.com ..

출처 : Terry Taewoong Um 님의 게시물 [Motion에서도 large dataset의 도래가 멀지 않았다!] 딥러닝의 가장 큰 공신은 뭐니뭐니해도 large dataset이다. (그 다음은 뉴럴넷, 그 다음은 GPU). 딥러닝이 지금 사진에서 시작해 음성, 자연어, 비디오로 넘어오고 있는 것도 모두 그들이 웹 또는 모바일에 large dataset을 보유하고 있기 때문이고, 따라서 최신의 딥러닝을 적용하기 참 좋았었다. 그런데 모션에 있어서는 왜 딥러닝을 많이 적용하지 못했을까? 그것은 large dataset의 부재 때문이었다. 그냥 모션이 담긴 비디오를 쓰면 안되냐고요? 현재 비디오에 있어서의 딥러닝은 '어디에 어떤 오브젝트가 있다' 정도를 아는 것이 최고 기술이지, 그들의 관절이 어떻..