소개
데이터 명
이상행동 CCTV 영상 AI데이터
Video on CCTV on abnormal Behaviors
’19년 구축 목표
12가지의 이상행동(폭행, 싸움, 절도, 기물파손, 배회, 실신, 주취행동, 침입, 투기, 데이트폭력 및 추행, 강도, 납치), 총 700시간(8400컷) 비디오 데이터셋 촬영 및 구축
1차 공개 구축량
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| 이상행동 | 촬영시간(h) |
| 1 | 데이트폭력 및 추행 | 20 (240컷) |
| 2 | 폭행 | 20 (240컷) |
| 3 | 싸움 | 20 (240컷) |
| 4 | 주취행동 | 20 (240컷) |
대표도면
<영상 700시간 8400컷 + 8400개 xml>
필요성
○ CCTV 데이터는 안면인식, 의료 등과 더불어 규제가 특히 심한 부문임
- 개인정보보호법 및 시행령, 시행규칙과 지방자치단체의 CCTV 설치 및 운영 규정, 공공기관 CCTV 관리 가이드 라인 등에 의거하여 CCTV 화상정보의 수집·처리 관련 행위가 엄격하게 제한됨
- 정부·공공 주도하에 공개 가능한 CCTV 영상 데이터의 구축 및 공개·유통은 민간기업의 AI 기술 발전을 위해 큰 의의를 지님
○ 한국형 CCTV 영상 데이터 필요성 대두
- 공개된 해외 CCTV 영상은 한국적 환경에 적용하기 어려움 (ex.총격, 폭발, 상점털이 등의 이상행동 케이스)
- 정부차원에서 관리하는 5대 중대범죄 중심의 이상행동 정의 및 그에 따른 AI 학습용 CCTV 영상 데이터 필요
- 실제 지자체 CCTV 환경과 유사한 데이터, 한국 생활에 밀접한 데이터 필요
＊대적으로 조건이 열악한 도로변이나 주택가
＊낮은 해상도, 어두운 골목길 등의 배경상황
＊쓰레기나 의심물체의 유기, 주택 주변 배회, 담을 넘는 행위 등
구축내용
테이터 구조
□ 데이터셋 구조
○ 이상행동 검출 데이터셋은 다음과 같이 두 가지 형태의 데이터로 구성됨
- CCTV 동영상 mp4 파일
- 정보 xml 파일: 각 동영상 내의 action 및 anomaly를 포함하는 event 등의 정보를 가지고 있는 xml 형식의 텍스트 파일 (정보 xml 파일: 정보 xml 파일은 레이블링 툴의 출력임
| Level 1 | Level 2 | Level 3 | Level 4 |
|---|---|---|---|
| folder |
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| filename |
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| source | database |
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| annotation |
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| size | width |
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| height |
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| depth |
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| header | duration |
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| fps |
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| frames |
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| location |
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| weather |
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| time |
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| event | eventname |
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| starttime |
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| duration |
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| object | name |
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| position | keyframe |
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| keypoint | x |
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| y |
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| action | actionname |
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| frame | start |
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| end |
<xml 파일의 구조>
| Key | Description |
|---|---|
| Level 1 | |
| folder | 상위 이상행동 폴더 명 |
| filename | 원본데이터 명(영상파일과 동일) |
| source | 버전 정보 |
| size | 영상 크기 정보 |
| header | 시나리오 정보 |
| event | 이상행동 정보 |
| object | 이상행위 정보 |
| Level 2 | |
| database | Database 버전 명 |
| annotation | annotation 구조 명 |
| width | xml 파일에 대응되는 영상의 width 값 |
| height | xml 파일에 대응되는 영상의 height 값 |
| depth | xml 파일에 대응되는 영상의 channels 값 |
| duration | 영상 길이 |
| fps | 초당 프레임 수 |
| frames | 영상의 총 프레임 수 |
| location | 영상 속 장소 |
| weather | 영상 속 날씨 |
| time | 시간대 |
| eventname | 이상행동 명 |
| starttime | 이상행동 발생 시간 |
| duration | 이상행동 지속 시간 |
| objectname | object 명 |
| position | object의 위치 정보 |
| action | action의 정보(복수) |
| Level 3 | |
| positionframe | object의 위치 정보 |
| keypoint | 위 프레임에서 object의 위치 |
| actionname | action명 |
| actionframe | action이 발생하는 시작프레임과 끝 프레임을 리스트로 나타냄 |
| Level 4 | |
| x | keypoint의 x축 좌표 |
| y | keypoint의 y축 좌표 |
| start | frame의 시작 지점 |
| end | frame의 종료 지점 |
<xml Level 별 Description>
활용 예시
□ 연구 분야
○ 동작(action), 사건(event), 이상행동(abnormal event) 등 을 분류 및 검출할 수 있는 기술 개발
○ 사건 또는 이상행동의 비디오 장면을 묘사(description)하는 기술 개발
□ 산업 분야
○ 스마트 시티: 도로 및 골목길에서의 강도, 추행 등의 이상행동을 검출
○ 스마트 제조: 공장 내에서의 작업자의 졸도, 사다리에서 떨어짐 등의 이상행동을 검출
○ 헬스케어: 병원내에서 환자의 쓰러짐, 발작 등의 이상행동 검출
○ 스마트 홈: 집안에서의 사건 패턴 분류 및 이상행동 검출
○ 안전 복지: 학교 및 일인 거주 공간 등의 실내에서 발생하는 사고 상황 검출
