Yolov5를 활용한 실시간 이상행동 검출 모델 제안 = A real-time abnormal behavior detection model using Yolov5 is proposed

국문 초록 (Abstract)

이상행동 검출은 보안 및 안전 관리에서 중요하다. 예를 들어, 주거지나 병원에서는 침입이나 사고를 조기에 발견하고 대응할 수 있어 인명 피해를 줄이고 안전을 강화할 수 있다. 따라서 실내 환경에서 이상행동을 신속하고 정확하게 검출하는 기술은 안전한 환경 구축에 중요한 역할을 한다.
본 논문에서는 빠르고 정확한 객체 검출 성능을 제공하며, 실시간 이상행동 검출에 적합한 모델인YOLOv5 모델을 활용하여 실내 환경에서 발생하는 이상행동을 실시간으로 검출하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 시스템은 CCTV 카메라 또는 비디오 파일로부터 실시간으로 영상을 입력받아, 각 프레임을 YOLOv5 모델에 입력하여 이상행동을 검출한다. 검출된 이상행동은 바운딩 박스와라벨로 시각화되며, 발생 시간과 함께 로그 파일에 기록된다. 실험 결과, 제안된 시스템은 다양한실내 환경에서 93%의 높은 정확도로 이상행동을 검출할 수 있었으며, IOU loss가 약 0.12 감소하여성능이 향상되었다. 본 논문은 향후 데이터 셋 확장과 모델 성능 향상을 제안하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this paper, a system that provides fast and accurate object detection performance and detects abnormal behavior occurring in an indoor environment in real time using the YOLOv5 model, which is a model suitable for detecting abnormal behavior in real time, was proposed and implemented. This system receives real-time images from CCTV cameras or video files, and detects abnormal behavior by inputting each frame into the YOLOv5 model. The detected abnormal behavior is visualized with a bounding box and label and recorded in a log file together with the occurrence time. As a result of the experiment, the proposed system was able to detect abnormal behavior with a high accuracy of 93% in various indoor environments, and the performance was improved by reducing the IOU loss by about 0.12. Abnormal behavior detection is important in security and safety management. For example, in residential areas or hospitals, it is possible to detect and respond to intrusion or accidents early, thereby reducing human damage and enhancing safety. Therefore, the technology that detects abnormal behavior quickly and accurately in an indoor environment plays an important role in building a safe environment. This paper proposed the expansion of datasets and the improvement of model performance in the future.