A real-time abnormal behavior detection model using Yolov5 is proposed

이상행동 검출은 보안 및 안전 관리에서 중요하다. 예를 들어, 주거지나 병원에서는 침입이나 사고를 조기에 발견하고 대응할 수 있어 인명 피해를 줄이고 안전을 강화할 수 있다. 따라서 실내 환경에서 이상행동을 신속하고 정확하게 검출하는 기술은 안전한 환경 구축에 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 빠르고 정확한 객체 검출 성능을 제공하며, 실시간 이상행동 검출에 적합한 모델인 YOLOv5 모델을 활용하여 실내 환경에서 발생하는 이상행동을 실시간으로 검출하는 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 시스템은 CCTV 카메라 또는 비디오 파일로부터 실시간으로 영상을 입력받아, 각 프레임을 YOLOv5 모델에 입력하여 이상행동을 검출한다. 검출된 이상행동은 바운딩 박스와 라벨로 시각화되며, 발생 시간과 함께 로그 파일에 기록된다. 실험 결과, 제안된 시스템은 다양한 실내 환경에서 93%의 높은 정확도로 이상행동을 검출할 수 있었으며, IOU loss가 약 0.12 감소하여 성능이 향상되었다. 본 논문은 향후 데이터 셋 확장과 모델 성능 향상을 제안하였다.