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감시 카메라 시스템에서, 음향 및 영상을 기반으로 이상 상황을 검출하는 장치에 있어서,음향 데이터로부터 음향 사건 특징을 결정하는 제1 인공 신경망;영상 데이터로부터 영상 사건 특징을 결정하는 제2 인공 신경망;상기 음향 사건 특징과 상기 영상 사건 특징에 기반하여, 이상 상황 특징을 결정하는 특징 생성부; 및서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)에 기반하여, 상기 이상 상황 특징으로부터 이상 상황을 검출하는 이상 상황 검출부를 포함하고,상기 제1 인공 신경망 및 상기 제2 인공 신경망은 유넷(U-NET) 구조의 인공 신경망을 포함하는 장치
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청구항 1에 있어서,상기 제1 인공 신경망은,수축 경로의 제1 신경망 계층들에 기반하여 상기 음향 데이터를 압축 하고,상기 압축된 음향 데이터로부터 상기 음향 사건 특징을 결정하는 장치
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청구항 2에 있어서,상기 제1 인공 신경망은,학습 음향 데이터를 입력 받고, 상기 제1 신경망 계층들을 이용하여 상기 학습 음향 데이터를 압축하고, 확장 경로의 제2 신경망 계층들을 이용하여 상기 압축된 학습 음향 데이터를 확장하고, 상기 확장된 학습 음향 데이터로부터 학습 음향 사건 특징을 출력하도록 미리 학습된 신경망을 포함하는 장치
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청구항 3에 있어서,상기 제2 인공 신경망은,수축 경로의 제3 신경망 계층들에 기반하여 상기 영상 데이터를 압축 하고,상기 압축된 영상 데이터로부터 상기 영상 사건 특징을 추출하는 장치
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청구항 4에 있어서,상기 제2 인공 신경망은,학습 영상 데이터를 입력 받고, 상기 제3 신경망 계층들을 이용하여 상기 학습 영상 데이터를 압축하고, 확장 경로의 제4 신경망 계층들을 이용하여 상기 압축된 학습 영상 데이터를 확장하고, 상기 확장된 학습 영상 데이터로부터 학습 영상 사건 특징을 출력하도록 미리 학습된 신경망을 포함하는 장치
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청구항 5에 있어서,상기 음향 사건 특징의 크기는 상기 음향 데이터의 크기 보다 작고,상기 영상 사건 특징의 크기는 상기 영상 데이터의 크기 보다 작은 장치
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청구항 1에 있어서,상기 특징 생성부는,상기 음향 사건 특징과 상기 영상 사건 특징을 접합(concatenation)하여 이상 상황 특징을 생성하고,상기 이상 상황 특징은 음향과 영상에 관한 바이 모달(bi-modal) 특징 정보를 포함하는 장치
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인공 신경망을 이용하여 음향 및 영상으로부터 이상 상황을 검출하는 장치의 동작 방법에 있어서,제1 인공 신경망을 이용하여, 음향 데이터로부터 음향 사건 특징을 결정하는 단계;제2 인공 신경망을 이용하여, 영상 데이터로부터 영상 사건 특징을 결정하는 단계;상기 음향 사건 특징과 상기 영상 사건 특징에 기반하여, 이상 상황 특징을 결정하는 단계; 및서포트 벡터 머신(support vector machine, SVM)에 기반하여, 상기 이상 상황 특징으로부터 이상 상황을 검출하는 단계를 포함하고,상기 제1 인공 신경망 및 상기 제2 인공 신경망은 유넷(U-NET) 구조의 인공 신경망을 포함하는 방법
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청구항 8에 있어서,상기 음향 사건 특징을 결정하는 단계는,수축 경로의 제1 신경망 계층들에 기반하여 상기 음향 데이터를 압축 하는 단계; 및상기 압축된 음향 데이터로부터 상기 음향 사건 특징을 결정하는 단계를 포함하고,상기 영상 사건 특징을 결정하는 단계는,수축 경로의 제3 신경망 계층들에 기반하여 상기 영상 데이터를 압축 하는 단계; 및상기 압축된 영상 데이터로부터 상기 영상 사건 특징을 결정하는 단계를 포함하는 방법
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청구항 9에 있어서,상기 음향 사건 특징의 크기는 상기 음향 데이터의 크기 보다 작고,상기 영상 사건 특징의 크기는 상기 영상 데이터의 크기 보다 작은 방법
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