그리피스 대학 연구원들은 개인 정보를 손상시키지 않으면서 공항에서 사회적 거리 위반을 감지하는 AI 비디오 감시 시스템을 개발했습니다.
팀은 이미지 처리를 로컬 카메라 네트워크로 유지함으로써 중앙 시스템에 민감한 데이터를 저장해야 하는 기존의 필요성을 우회했습니다.
그리피스 경영대학원(Griffith Business School)의 Dian Tjondronegoro 교수는 데이터 개인정보 보호가 이 문제의 가장 큰 우려 사항 중 하나라고 말합니다. technology 시스템이 효과적이려면 사람들의 활동을 지속적으로 관찰해야 하기 때문입니다.
"이러한 조정은 정확성을 향상시키기 위해 중앙 의사 결정 모델에 추가됩니다."
사례 연구는 COVID-19 이전에 연간 6.5만 명의 승객과 매일 현장에 17,000명의 승객이 있었던 골드 코스트 공항에서 완료되었습니다. 수백 대의 카메라가 290,000제곱미터를 커버하며 수백 개의 상점과 40개 이상의 체크인 지점이 있습니다.
연구원들은 정확도와 신뢰성을 희생하지 않으면서 성능의 최상의 균형을 찾기 위해 자동 사람 감지, 자동 군중 계산 및 사회적 거리 위반 감지를 테스트하는 XNUMX개의 관련 사례 연구에서 XNUMX대의 카메라에서 로컬 계산에 충분히 가벼운 여러 첨단 알고리즘을 테스트했습니다.
Tjondronegoro 교수는 "우리의 목표는 사회적 거리두기 위반을 감지하고 공항 직원에게 자동으로 알릴 수 있는 기능을 갖춘 실시간 분석이 가능한 시스템을 만드는 것이었습니다."라고 말했습니다.
체크인 구역, 푸드 코트 및 대기 구역을 커버하는 자동 사회적 거리 위반 탐지 테스트에는 XNUMX대의 카메라가 사용되었습니다. 두 사람을 고용하여 실시간 비디오 피드와 AI 분석 결과를 비교하여 빨간색으로 표시된 사람이 위반 사항인지 확인했습니다.
연구원들은 카메라 앵글이 AI가 공공 장소에서 사람들의 움직임을 감지 및 추적하고 45도에서 60도 사이의 각도로 카메라를 권장하는 능력에 영향을 미친다는 것을 발견했습니다.
Tjondronegoro 교수는 AI 지원 시스템 설계가 인간이 결과를 다시 확인할 수 있을 만큼 충분히 유연하여 데이터 편향을 줄이고 시스템 작동 방식의 투명성을 개선할 수 있다고 말했습니다.
“이 시스템은 미래에 새로운 카메라를 추가하고 다른 목적에 맞게 조정하여 확장할 수 있습니다. 우리의 연구는 책임감 있는 AI 설계가 이 애플리케이션의 향후 개발에 유용할 수 있고 유용해야 함을 보여줍니다. technology. "
