프로젝트 개요
딥러닝 기술을 활용한 실시간 객체 감지 및 이상 행동 분석 CCTV 시스템입니다.
기존 CCTV 시스템에 AI 기능을 추가하여 자동으로 사람, 차량, 물체를 감지하고 이상 행동을 분석하여 보안을 강화하는 시스템을 개발했습니다.
기술적 특징
개발 환경
- Python 3.9+
- TensorFlow 2.x
- OpenCV 4.x
- YOLO v5
주요 기능
- 실시간 객체 감지
- 이상 행동 분석
- 알림 시스템
- 데이터 저장 및 분석
주요 기능
실시간 감지
30fps 실시간 객체 감지로 사람, 차량, 물체를 정확하게 식별
이상 행동 분석
머신러닝 기반 이상 행동 패턴 분석으로 보안 위험 사전 감지
스마트 알림
위험 상황 발생 시 즉시 알림 및 경고 시스템 연동
데이터 분석
감지된 데이터의 통계 분석 및 리포트 생성
기술 아키텍처
시스템 구성
AI 모델
- YOLO v5 객체 감지
- LSTM 기반 행동 분석
- TensorFlow Lite 최적화
- 실시간 추론 엔진
시스템 구성
- Python 백엔드 서버
- PostgreSQL 데이터베이스
- Redis 캐싱 시스템
- WebSocket 실시간 통신
프로젝트 갤러리
메인 모니터링 화면
실시간 CCTV 모니터링 인터페이스
객체 감지 결과
실시간 객체 감지 및 바운딩 박스
이미지 파일: detection.jpg이상 행동 분석
이상 행동 패턴 감지 및 분석
이미지 파일: anomaly.jpg알림 대시보드
실시간 알림 및 이벤트 관리
이미지 파일: alerts.jpg프로젝트 데모 영상
AI CCTV 시스템 데모 영상
실시간 작업자 감지 및 이상 행동 분석 시스템의 동작을 보여줍니다.
프로젝트 정보
- 프로젝트 유형: AI 기반 보안 시스템
- 개발 기간: 2023년 1월 - 2023년 6월
- 팀 규모: 3명
- 역할: AI 모델 개발 및 시스템 통합
- 적용 분야: 보안, 감시, 모니터링
기술 스택
Python
TensorFlow
OpenCV
YOLO v5
PostgreSQL
Redis
Deep Learning
Computer Vision