없어지지 않는

폭력 감시 사각지대


평균 35대의 CCTV

모니터링 인력 부족

CCTV 자료 사후 조사/대응 위주 활용

신고되지 않은 폭력에 대한 예방이 미흡

mobile background

꾸준히 증가하는 국내 학교폭력 피해,

토브넷 폭력감시 AI 솔루션으로 해결하세요.

토브넷 폭력감시

AI 솔루



폭력 감지/쓰러짐 감지
· 딥러닝 기반 Open pose 기술을 활용하여 폭력, 넘어짐 등의 상황을 높은 정확도로 감지
· 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

연기 감지
· 날씨/조도 등의 영향을 최소화하는 알고리즘 특허를 보유, 이를 통해 날씨 변화 등에도 정확한 모니터링 가능
· Monocular depth estimation 기술을 통해 객체 간 거리의 측정이 가능하여 카메라 각도에 따라 오판별할 수 있는 부분 최소화

토브넷 폭력감시 AI 솔루션을

선택해야 하는 이유

모니터링 및 플랫폼 우수성
+ 모니터링을 자동화 하였습니다.
· 자동화 분석 서버를 기반으로 이벤트를 실시간 감지하고 사전 대응하는 정보화 기술 제공
+ 인력부분은 주야간 자동화 감지로 해결했어요.
· 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
· PC 외 스마트폰 실시간 확인 구현을 통한 사용환경의 다양화
폭력 및 쓰러짐 감지
+ 감지 방식의 문제점을 해결 했어요.
· 실시간으로 keypoint를 예측하고 관계를 분석하여 pose를 예측하는 Bottom-up 방식
+ 정확도의 문제점을 해결 했어요.
· 폭력, 쓰러짐 감시 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
하드웨어 우수성
+ CCTV 비용적 문제점을 해결했어요.
· 기존 구축된 교내 CCTV 및 네트워크를 활용한 분석 서버 구축으로 추가 설치 비용이 발생하지 않음
+ 서버 장비의 문제점을 해결했어요.
· 최대 50대의 CCTV를 동시에 분석하는 서버 구축
연기 감지
+ 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