토브넷 골목길 안전 방법 AI 솔루션은
사각지대가 없습니다.
꾸준히 증가하는
국내 골목길폭력 피해율
> 꾸준히 증가하는 국내 골목길폭력 피해율이 9년만에 최대치 기록
> 골목길폭력 전수 조사 실시 2013년 2.2% 이후로 역대 2번째로 높은 2022년 1.7% 기록
일반 폭력, 학교 폭력을 넘어 여성안심귀가길까지
다양한 형태의 골목길 안전 필요성이 점점 커지고 있습니다.
언어 폭력 | 집단 따돌림 | 스토킹 | 금품 갈취 | 성폭력 |
| 골목길폭력 중 신체폭력 예방의 중요성 |
피해유형별 응답 비중 언어폭력(41.8%), 신체폭력(14.6%), 집단따돌림(13.3%) 순 |
신체폭력의 비중 21년 대비 집단따돌림(14.5%→13.3%), 사이버폭력(9.8%→9.6%)의 비중은 감소 신체폭력(12.4 →14.6%)의 비중은 증가 |
2022년 피해 응답률 증가(1.1%→1.7%) 신체폭력 비중의 증가(12.4%-> 14.6%)에 큰 영향을 받음 |
객체 탐지 알람 서비스
객체 탐지 기술을 적용한 감지 서비스
안전통합플랫폼
골목길폭력, 이상행동, 흡연 등 감지 서비스를 한 눈에 관제하는 통합관제 플랫폼
| 폭력, 넘어짐 등의 이상행동 감지 |
| 딥러닝 합성곱신경망(Convolution Neural Network, CNN) 기반 Open pose 기술을 활용하여 폭력, 넘어짐 등의 상황을 높은 정확도로 감지 가능 |
| 사람의 keypoint를 먼저 예측하고 관계를 분석하여 pose를 예측하는 Bottom-up 방식을 사용하여 실시간 행동 감지가 가능 |
| 폭력 감지: ① 다양한 폭력 keypoint 학습 → ② CCTV 상에서 Pose estimation을 통해 폭력을 감지 → ③ 가해자와 피해자를 그룹화 → ④ 다음 프레임까지 추적하며 폭력의 실시간 정보화 수행 |
| 쓰러짐 감지: ① 다양한 쓰러짐 keypoint 학습 → ② CCTV 상에서 쓰러짐 발생 시 실시간 정보화 수행 |
골목길 방법관제 Ai 프로세스
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골목길 및 각종 사각지대 CCTV | 다양한 폭력 상황 감지 집단, 쓰러짐 등 이상행동 감지 | 모니터링 및 경보 | ||
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토브넷 골목길방범관제 AI 솔루션을
선택해야 하는 이유
| + 감지 방식의 문제점을 해결 했어요. |
| · 실시간으로 keypoint를 예측하고 관계를 분석하여 pose를 예측하는 Bottom-up 방식 채택하여 해결 |
| + 정확도의 문제점을 해결 했어요. |
| · 폭력, 쓰러짐을 감지하기 위한 전용 앙상블 모델을 개발하여 빠른 인식속도를 유지하는 동시에 정확도를 높임 |
| + 폭력 감지의 문제점을 해결 했어요. |
| · 폭력 상황 발생 시 자동으로 그룹화하여 하나의 사건으로서 이벤트가 발생함으로 해결 |
| + 정확도의 문제점을 해결 했어요. |
| · Auto deep learning 기술을 활용하여 다양한 CCTV 각도 및 조도에 대해 강건한 모델 개발 |
| + 객체 분류의 문제점을 해결 했어요. |
| · Monocular depth estimation 기술을 적용하여 영상 내의 객체 간 거리를 판별하고 정확한 객체 분류 가능 |
| + CCTV 비용적 문제점을 해결 했어요. |
| · 기존 구축된 교내 CCTV 및 네트워크를 활용한 분석 서버 구축으로 추가 설치 비용이 발생하지 않음 |
| + 서버 장비의 문제점을 해결 했어요. |
| · 최대 50대의 CCTV를 동시에 분석하는 서버 구축 |
| + 모니터링을 자동화 하였습니다. |
| · 자동화 분석 서버를 기반으로 이벤트를 실시간 감지하고 사전 대응을 위한 정보화 기술 제공 |
| + 인력부분은 주야간 자동화 감지로 해결 했어요. |
| · 주야간 자동화 감지를 통해 모니터링 인력 불필요 |
| + 플랫폼의 다양화 하여 문제점을 해결했어요. |
| · 플랫폼 구축을 통해 폭력 이벤트의 시간별 및 사고 발생별 자동 분석 대시보드 제공 |
| · 담당자에게 스마트폰으로 확인 하도록 구현하여 사용환경의 다양화 하였습니다. |
