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빅데이터 연합동아리 BOAZ 12기 ADV Vision 팀 [Fight Detection] 레포지토리입니다.

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![](https://raw.githubusercontent.com/minsuk-sung/boaz-adv-project/master/img/BOAZ_Logo_NoBG.png)

# BOAZ 12기 ADV Project

본 프로젝트는 빅데이터 연합동아리 BOAZ 12기 Advanced 프로젝트를 정리해둔 레포지토리입니다.

## ABSTRACT

2017년 대한민국 범죄 중 교통범죄를 제외한 범죄는 약 130만 건이다. 이처럼 수없이 많은 사회 범죄가 발생하고 그 대비책으로 CCTV를 설치한다. 하지만 이렇게 설치된 CCTV가 많아지는데 반하여 이를 모니터링하는 감시인력은 제한되어 있다. 특히 CCTV 통합관제 센터에서는 약 10명의 관제사가 3교대로 평균 100~200대의 CCTV를 감시하는 등 인력문제가 심각하다. 본 보고서에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 AIHub나 Kaggle에서 제공된 폭력 데이터셋을 이용하여 딥러닝(Deep Learning) 모델을 통해서 학습하여 영상에서 폭력적인 영상을 분류(classification)과 인식(detection)한다.

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## INTRODUCTION

최근 강력범죄의 발생비는 증가하는 추세를 보이며 심각한 사회문제의 화두로 부상하고 있다. 이러한 문제를 해결하고자 정부는 지난 수년간 공공기관 CCTV를 및 통합관제센터의 수를 늘려가고 있다. 공공기관 CCTV는 2018년 기준 1,032,879대로 매년 증가하는 추세를 보인다. 이 중 약 50% 육박하는 CCTV의 수가 범죄 예방 목적으로 설치되어 있지만, 전체 CCTV를 모두 모니터링하는 것은 불가능하다. 특히 CCTV를 통한 사건, 사고의 초기 인지 및 대응이 중요하지만 현재 CCTV는 범죄 예방 방지가 아닌 사후 증거자료나 사건현장 복원의 용도로만 활용되고 있다. 
 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기위해 Embedded Device를 이용한 새로운 Real Time Violence Detection 방안을 제시한다. `RELATED WORK`에서는 과거 감시카메라 활용과 이에 대한 한계점을 지적한다. `PROPOSED SYSTEM`에서는 폭력적인 상황을 판단할 수 있는 딥러닝 모델과 이를 각각 분류 및 인식할 수 있는 모델을 제시한다. `EXPERIMENTS`는 해당 모델들이 다양한 상황에 대해서 얼만큼 폭력적인 상황을 판단할 수 있는지 보여준다. `CONCLUSION`에서는 진행한 프로젝트에 대한 평가를 제시하며, 맘 마지막으로 `FUTURE WORK`에서는 추후 프로젝트의 개선 방안과 방향성을 제시한다.

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## RELATED WORK

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## PROPOSED MODEL

### PART1 - CLASSIFICATION

### PART2 - DETECTION

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## EXPERIMENT

### PART1 - CLASSIFICATION

### PART2 - DETECTION

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## DEMO WEBSITE

* Django

### Demo1

![Jan-23-2020 00-19-33](https://user-images.githubusercontent.com/22045163/72906777-12426d80-3d76-11ea-98b8-0590d816d968.gif)

### Demo2

![Jan-23-2020 00-16-18](https://user-images.githubusercontent.com/22045163/72906473-a2cc7e00-3d75-11ea-90af-93637c9f7baf.gif)

실시간 Detection에 대한 지원은 되지 않습니다.

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## CONCLUSION

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## FUTURE WORK

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## REFERENCE
- http://blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=laonple&logNo=221259295035
- https://www.tensorflow.org/lite/convert/quantization
- http://academictorrents.com/details/38d9ed996a5a75a039b84cf8a137be794e7cee89
- https://www.samsungsemiconstory.com/2184
- https://medium.com/@ghalfacree/benchmarking-the-raspberry-pi-4-73e5afbcd54b
- https://www.pyimagesearch.com/2019/05/20/transfer-learning-with-keras-and-deep-learning/
- https://www.pyimagesearch.com/2019/06/03/fine-tuning-with-keras-and-deep-learning/
- https://www.pyimagesearch.com/tag/transfer-learning/

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