Deep Learning Based Weapon Detection and Emotion Analysis Framework to Strengthen Public Safety
Seung-Hyeon Lee, Chae-Ry Kang, Ji-Yoon Baek, Su-Hwa Jin, Seongmin Kim · The Journal of the Korean Institute of Information and Communication Engineering · 2024
최근 ‘묻지마 범죄’로 흔히 알려진 불특정 다수를 대상으로 한 무동기 범죄는 사회 안전에 대한 중요한 과제로 부상하고 있다. 이에 대해 AI 기반 객체 탐지 모델을 활용한 무기 탐지, 범죄자 얼굴 인식과 같은 기술적 연구가 진행되고 있지만, 무동기 범죄와 같이 갑자기 발생하는 상황에 대해 빠른 대응과 범죄 경력이 없는 사람의 범행 탐지가 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 CCTV 내 영상 처리 시 무기 탐지와 함께 감정 분석이 이뤄지는 YOLOv8 모델 기반 지능형 CCTV 영상 탐지 프레임워크를 제안한다. 해당 프레임워크는 무기 탐지 기능과 감정 분석을 결합하여, 위기상황을 실시간으로 정확히 평가하고 적절한 대응 레벨을 설정한다. 이때, CCTV 영상 속 인물의 표정을 분석하여 획득한 감정 분석 결과는 상황의 긴급성 및 위험도 평가에 중요한 요소로 작용하며, 무기 소지 상황 감지에 인간의 감정요소를 통합해 정확한 위기 판단이 이뤄진다. 본 프레임워크 도입을 통해 실시간으로 위험 상황에 대한 적절한 위험 레벨이 부여되고 부여된 레벨에 따른 적절한 대응이 이뤄져 상황에 신속한 대응을 기대할 수 있다.