요약
복잡한 군중 속에서 정확한 인원 수를 파악하는 것은 항상 어려운 일입니다. 기존의 딥러닝 모델들은 정확도를 높이기 위해 복잡한 연산을 필요로 했고, 이는 저가형 기기에서는 사용하기 어려웠습니다. 하지만 새로운 딥러닝 모델인 FPANet이 등장하면서 이 문제가 해결되고 있습니다. FPANet은 멀티스케일 특징 추출과 어텐션 메커니즘을 결합하여 계산 효율성과 정확도를 모두 향상시킨 혁신적인 기술입니다. 그룹 컨볼루션과 경량 어텐션 모듈을 활용하여 계산 비용을 줄이면서도 정확한 군중 밀도 예측이 가능합니다. 이를 통해 저가형 기기나 휴대용 장치에서도 복잡한 군중 속에서 정확한 인원 파악이 가능해집니다. 실제로 FPANet은 기존 모델 대비 매개변수 수와 계산 복잡도를 크게 줄이면서도 높은 정확도를 달성하였습니다. 이 기술은 공공 안전 관리, 교통 제어, 이벤트 관리 등 다양한 분야에서 활용될 것으로 기대됩니다. 이제 저가형 장치로도 실시간 군중 모니터링이 가능해지는 시대가 열리고 있습니다.
기본 정보
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특허명: 딥러닝을 활용한 군중 집계 방법 및 장치
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발명자: 전광길 교수
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출원번호: 10-2024-0011332
상세 정보
배경 기술
배경 설명
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딥러닝 기반의 군중 집계 기술은 군중 시뮬레이션, 군중 역학 모델링, 차량 감지 및 차량 집계 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행함
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CNN 기반의 군중 계산 방법은 밀도 맵 회귀를 통해 최종 카운트 값을 계산하지만, 대규모 변수에 취약한 문제가 있음
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군중 계산 기술은 안전 관리, 교통 제어, 이벤트 관리 등 현대 사회에서 필수적인 역할을 담당함
기존 기술의 문제점
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기존의 CNN 기반 군중 계산 방법은 네트워크를 심화하거나 확장하여 성능을 개선하지만, 계산량이 많아 저가형 장치에 적용하기 어려움
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스케일 변화를 처리하기 위해 멀티스케일 아키텍처를 활용하지만, 대규모 변수 문제를 완전히 해결하지 못함
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경량 모델들은 계산 비용과 정확도 사이의 균형을 찾기 어려워 실제 응용에서 성능 저하가 발생함
기술의 필요성
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군중 계산의 정확도를 높이고 계산 비용을 줄이기 위한 새로운 딥러닝 기반의 방법 개발이 필요함
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저가형 장치나 휴대용 장치에서도 적용 가능한 고효율 군중 집계 기술이 요구됨
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계산 효율성과 정확도를 모두 향상시킬 수 있는 혁신적인 기술이 필요함
구현 방법
기술의 원리
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본 기술은 딥러닝 기반의 FPANet을 활용하여 군중 수를 정확하게 집계하는 방법임. FPANet은 멀티스케일 특징 추출과 어텐션 메커니즘을 결합하여 군중 밀도를 예측함.
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FPANet은 Feature Pyramid 모듈, 어텐션 모듈, Multiscale Aggregation 모듈로 구성되어 있음. 각 모듈은 다양한 규모와 복잡성을 가진 군중 이미지를 효과적으로 처리함.
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Feature Pyramid 모듈은 멀티 그룹 구조를 사용하여 여러 스케일의 특징을 추출함. 이를 통해 크기가 다른 사람들을 모두 인식할 수 있음.
구체적인 구현 방법
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Feature Pyramid 모듈에서는 다양한 커널 크기의 그룹 컨볼루션을 활용하여 멀티스케일 특징을 추출함. 패딩 값과 스트라이드를 조절하여 입력과 출력 특징 맵의 크기를 동일하게 유지함.
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어텐션 모듈은 피라미드 공간 어텐션 유닛과 경량 채널 어텐션 유닛으로 구성됨. 공간 어텐션은 이미지 내 중요한 위치를 강조하고, 채널 어텐션은 중요한 채널의 정보를 강조함.
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Multiscale Aggregation 모듈은 이전 단계에서 얻은 멀티스케일 특징과 어텐션 맵을 통합함. 이를 통해 군중 밀도를 정확하게 예측할 수 있는 최종 특징 맵을 생성함.
기술의 장점
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FPANet은 계산 효율성이 높아 저가형 장치나 휴대용 장치에서도 원활하게 동작함. 이는 그룹 컨볼루션과 경량 어텐션 메커니즘을 활용한 결과임.
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복잡한 군중 장면에서도 정확한 집계가 가능함. 멀티스케일 특징 추출과 어텐션 메커니즘을 통해 다양한 크기와 밀도의 군중을 효과적으로 처리함.
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기존 모델과 비교하여 FPANet은 매개변수 수와 계산 복잡도가 적음. 따라서 실시간 응용이나 메모리 제한이 있는 환경에서 유리함.
실험 및 결과
실험의 목적
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FPANet의 성능을 검증하고 기존 방법들과 비교하여 우수성을 입증하기 위해 다양한 군중 데이터셋에서 실험을 수행함.
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복잡한 군중 환경에서도 정확하고 효율적인 군중 집계가 가능한지 확인하고자 함.
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모델의 일반화 능력과 계산 효율성을 평가하여 실제 응용 가능성을 입증하는 것이 목적임.
실험 방법 및 과정
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ShanghaiTech Part A, Part B, UCF_CC_50, WorldExpo'10 등의 군중 데이터셋을 사용하여 FPANet을 평가함.
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교차 데이터셋 실험을 통해 한 데이터셋으로 학습한 모델을 다른 데이터셋에서 테스트하여 일반화 성능을 검증함.
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GFLOPs와 파라미터 수를 측정하여 모델의 계산 복잡도와 효율성을 분석하고 다른 최신 모델들과 비교함.
실험 결과
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FPANet은 ShanghaiTech Part A에서 MAE 70.9점을 기록하여 경쟁 모델 중 가장 우수한 성능을 보임.
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UCF_CC_50 데이터셋에서 MAE 159.5점과 RMSE 218.4점을 달성하여 기존 방법들보다 성능이 향상됨.
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GFLOPs 59.9와 파라미터 수 7.8로 계산 복잡도와 모델 크기 측면에서 효율성을 입증함.
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DANet에 비해 GFLOPs를 71.9%, 파라미터 수를 61.8% 줄여 계산 비용을 크게 감소시킴.
활용 방안 및 기대효과
활용 방안
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FPANet은 딥러닝 기반의 군중 집계 기술로, 공공 안전 모니터링 시스템에 적용하여 복잡한 군중 상황에서도 정확한 인원 파악이 가능함. 이를 통해 대규모 행사나 축제에서 실시간 군중 밀도 관리를 지원할 수 있음
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계산 효율성이 높아 저가형 장치나 휴대용 기기에 쉽게 탑재할 수 있음. 이는 상업 시설이나 교통 시설 등 다양한 장소에서 군중 흐름을 모니터링하는 데 활용될 수 있음
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스마트 시티 인프라에 통합하여 도시의 실시간 군중 분포를 분석하고, 교통 체증 완화나 안전 사고 예방에 기여할 수 있음. 이로써 도시 관리의 효율성을 높이고 시민들의 편의를 증진시킬 수 있음
기대효과
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FPANet은 기존의 군중 집계 모델보다 정확도가 높고 계산 비용이 낮아, 공공 안전 분야에서의 혁신을 가져올 수 있음. 정확한 인원 파악을 통해 안전 사고를 예방하고 대응 시간을 단축할 수 있음
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저가형 장치로도 높은 성능을 발휘할 수 있어 비용 절감 효과가 있음. 이는 기업이나 공공 기관이 군중 모니터링 시스템을 도입하는 데 경제적 부담을 줄여줄 것임
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군중 데이터 분석을 통해 마케팅 전략 수립이나 서비스 개선에 활용 가능함. 예를 들어, 상업 시설에서는 고객 밀집도를 파악하여 매장 운영을 최적화할 수 있음
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딥러닝 기반의 군중 집계 기술 발전으로 관련 산업의 경쟁력을 강화할 수 있음. 이는 인공지능 및 컴퓨터 비전 분야의 기술력 향상에 기여하고, 새로운 시장 창출의 가능성을 열어줄 것임
시장 동향
컴퓨터 비전 시장의 현재 동향
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이미지 분류, 객체 탐지, 객체 추적 등 다양한 태스크에서 컴퓨터 비전 기술이 활용되고 있으며, 이는 자율 주행 차량 및 첨단 운전자 지원 시스템의 핵심 요소로 자리매김하고 있음.[웹 출처]
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컴퓨터 비전 기술의 주요 응용 분야
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자율 주행 차량에서는 컴퓨터 비전을 통해 도로 상의 객체 인식 및 추적이 가능해져, 안전하고 효율적인 운행이 가능함. 이는 미래 모빌리티 혁신에 핵심적인 역할을 하고 있음.[웹 출처]
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