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영어

As the number of vehicles owned by individuals increases, so does the occurrence of hit-and-run incidents. However, the investigation process is time-consuming and inefficient due to the need for manual review of long-duration CCTV footage to identify suspects. Therefore, it is essential to establish an automated system for identifying hit-and-run suspects to reduce unnecessary manpower consumption. This paper proposes a system that utilizes artificial intelligence technology on CCTV footage to automatically detect the moment of a 'hit-and-run' incident and track the offending vehicle. Upon receiving CCTV footage, the system undergoes processes of selecting the victim vehicle, estimating the time of the accident, and estimating the offending vehicle, thereby detecting the most probable hit-and-run offending vehicle. To address the vulnerabilities of existing vehicle accident detection methods and to reduce errors caused by irrelevant surrounding objects, the process of object segmentation and detection models, as well as object tracking and depth estimation models, were introduced to separately classify surrounding objects. Additionally, to enhance the detection performance of domestic vehicles captured in CCTV footage, a separate dataset was compiled to improve object detection performance. When this system was applied to actual hit-and-run cases recorded by CCTV, it accurately detected the time of the accident and demonstrated a processing speed of over 27fps in HD resolution video.

한국어

사람들의 차량 보유 대수가 증가함에 따라 물피도주 사건도 증가하고 있지만, 수사 과정에서 장시간의 CCTV 영상 을 수동으로 검수하므로 용의자를 식별하는 데 많은 시간이 필요하고 비효율적이다. 따라서, 불필요한 인력 소모를 줄이기 위해서는 물피도주 피의자 식별 자동화 시스템의 구축이 필수적이다. 본 논문에서는 CCTV 영상에 인공지 능 기술을 활용해 CCTV 영상에서 '물피도주' 사건의 시점을 자동으로 탐지하고 가해 차량을 무엇인지 추적하는 시 스템을 제안한다. 이 시스템은 CCTV 영상을 수신하면 피해 차량 선택, 사고 시점 추정, 가해 차량 추정의 과정을 거치며 가장 확률이 높은 물피도주 가해 차량을 탐지한다. 기존 차 사고 차량 사고 검출 방식의 취약점을 보완하고, 사고와 무관한 주변 객체로 인한 오류를 줄이기 위해 객체 분할과 객체 탐지 모델, 그리고 객체 추적과 깊이 추정 모델을 활용하여 주변 객체들을 별도로 분류하는 과정이 도입되었다. 또한 CCTV 영상에 촬영된 국내 차량의 탐지 성능을 향상하기 위해 별도로 구성한 데이터 세트를 통해 객체 탐지 성능을 향상했고, 실제 CCTV에서 촬영된 물피 도주 사례들에 이 시스템을 적용했을 때 사고 발생 시점을 정확하게 검출하였고, HD 해상도의 영상에서 27fps 이 상의 처리 속도를 보인다.