플러스프로젝트 배경
여러 CCTV 화면을 사람이 계속 확인하는 방식은 이상 상황을 놓칠 수 있고, 전체 영상을 장기간 저장하는 방식은 개인정보 관리 부담이 큽니다. 정의된 행동을 자동으로 분류하고 필요한 이벤트만 전달·검토할 수 있는 흐름을 만드는 것이 목표였습니다.
프로젝트 성과
행동 인식 모델 적용
VideoMAE·SlowFast 기반으로 정의된 이상행동을 분류하는 영상 처리 흐름을 구성했습니다.
이벤트 기반 알림
Kafka와 Flink CEP를 연동해 모델 결과를 규칙에 따라 이벤트로 확정하고 관리자에게 전달했습니다.
리뷰 데이터 순환
오탐 이벤트를 검토·재라벨링해 다음 학습 데이터에 반영할 수 있도록 구성했습니다.
핵심 기능
이상행동 실시간 감지
폭행, 배회, 넘어짐 등 주요 이상행동 자동 탐지 및 경보
진행 단계
기획
2025.02.
이상행동 정의, CCTV 환경 분석, 데이터 수집·라벨링 전략 설계
프로젝트 상세
[프로젝트] CCTV 영상에서 폭행, 배회, 넘어짐 등 정의된 이상행동을 분류하고 이벤트를 관리자에게 전달하는 비디오 분석 시스템입니다. [담당 범위] VideoMAE·SlowFast 기반 행동 인식 모델 적용, 영상 스트림 처리, Kafka 이벤트 전달, Flink CEP 규칙, 이벤트 스냅샷 저장, 오탐 리뷰·재라벨링 흐름을 담당했습니다. [기술적 해결] 저해상도·저프레임 환경에서 처리 지
