현대 사회에서 공공장소나 기업, 주거 지역 등에 설치된 CCTV들은 실종자 탐색에 중요한 도구로 활용된다. 하지만 이러한 영상 데이터를 효과적으로 분석하고 활용하는 것은 여전히 어려운 과제이다. 최근 컴퓨터 비전 기술은 빅 데이터와 인공지능의 발전으로 급속히 발전하고 있다. 객체 감지, 얼굴 인식, 특징 추출 등의 기술을 활용하여 비디오 데이터를 자동으로 분석하고 해석할 수 있는 기술이 발전되고 있다. 영상 데이터의 분석이 텍스트 기반의 검색으로 가능하다면 많은 시간과 인력 비용을 감소시키는 효과가 있을 것이다. 특히, 실종자를 이른 시간 안에 찾는 것이 중요하기 때문에 이 과정을 자동화하고 최적화하는 것은 사회적 안전을 강화하는 데 필수적이다.
기존의 영상 데이터 분석은 주로 사람이 직접 영상을 확인하며 실종자를 찾는 방식으로 이루어졌다. 이는 시간과 비용이 많이 들고, 많은 인력을 요구한다. 또한 사람이 실수하거나 놓칠 수 있는 부분이 많다. 본 시스템은 컴퓨터 비전 기술을 통해 자동으로 영상 데이터를 분석하고 용의자를 탐색함으로써 수작업 분석의 비효율 문제를 해소할 수 있을 것이다.
컴퓨터 비전 기술을 활용하여 영상 데이터를 자동으로 분석하고, 특정 쿼리에 따라 실종자를 탐색하는 시스템을 개발한다. 이를 통해 수작업 분석에 필요한 시간과 비용을 절약하고 효율성을 높일 수 있다. 시스템은 다양한 특징 쿼리를 지원하여 사용자가 원하는 조건에 따라 용의자를 검색할 수 있도록 한다. 시스템은 높은 정확도로 용의자를 식별할 수 있어야 하며, 동시에 영상 데이터를 빠르게 처리할 수 있어야 한다. 사용자가 쉽게 특정 쿼리를 입력하고 결과를 확인할 수 있도록 사용자 친화적인 인터페이스를 제공한다.
Backend
- Python 3.10.9
- MongoDB 7.0.12
- fastAPI 0.110.3
- pip 23.0.1
- pipenv 2024.0.1
Frontend
- Svelte 4.2.18
- Node.js 10.19.0
- npm 6.14.4
- 저장소 클론
git clone https://github.com/pnucse-capstone-2024/Capstone-2024-team-10.git cd Capstone-2024-team-10
- dependency 설치
cd wanted_frontend npm install pip install pipenv pipenv --python 3.10 pipenv install
- DB 실행
sudo -u mongodb mongod --config /etc/mongod.conf
- backend 실행
pipenv shell pipenv run start
- front 실행
npm run dev
김정민
모델 튜닝, DB구축, backend 개발
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이영민
DB 테스트, CCTV 영상 탐색, 시스템 테스트
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이창욱
추론 코드 개발, backend 개발, frontend 개발
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