LSTM & YOLO를 활용한 CCTV 절도 이상탐지(Anormaly Detection)

목차

1. 프로젝트 기획 이유

2. 데이터 소개 및 전처리

3. 모델링

4. 비교 분석

5. 추후 보안 방향

6. 프로젝트 실행 방법

7. 팀원 및 참고 자료

1. 프로젝트 기획 이유

model : LSTM(Long Short-Term Memory) & YOLOv5

CCTV 절도 이상탐지를 위해 LSTM( Long Short-Term Memory) 기획한 이유는 다음과 같습니다.

• 1. 보안 및 안전 강화 : 범죄 예방과 안전 보안은 중요한 사회적 문제입니다. AI가 발전함에 따라 무인 편의점, 무인 카페 등이 생겨나는 동시에 절도 등의 범죄도 증가하는 추세입니다. 이는 절도 뿐만 아니라 기타 범죄 및 사고, 자살 등 안전과 관련하여 영상(CCTV 등)을 활용한 이상탐지 시스템은 범죄 예방 및 안전 강화에 기여할 수 있으며, 이는 도시 및 지역의 안전성을 향상시킬 수 있을 것이라 기대하였기 때문입니다.

• 2. 실시간 모니터링 : CCTV 시스템은 실시간으로 작동하며, LSTM은 실시간 데이터 스트림을 다루는 데 적합한 모델입니다. 이상 행위가 감지되면 즉각적으로 경고를 보내거나 조치를 취할 수 있습니다.

• 3. 시간 순서에 따른 패턴 탐지 : LSTM은 시간에 따른 데이터의 패턴을 감지하고 모델링하는 데 뛰어납니다. 그래서 절도 등 범죄와 관련된 데이터는 시간에 따른 행동 패턴을 가지고 있으며, 이러한 패턴을 식별하고 이상 행위를 탐지하는 데 효과적입니다. 특히 CCTV 영상 데이터는 연속적인 프레임 시퀀스로 구성되어 있기에 프레임 정보를 고려하여 현재 상황을 이해하고 이상 행위를 탐지할 수 있습니다.

• 4. 비용 절감 : 이상탐지 시스템은 인적 자원에 의존하지 않고도 보안을 유지할 수 있으므로 비용 효율적인 해결책이 될 것입니다.

• 5. 성능 향상 : 딥러닝 기술과 컴퓨팅 성능이 향상되면서, CCTV 절도 이상탐지 시스템은 더 정교하고 효과적으로 구축될 수 있습니다. 또한 이상탐지 시스템 자체로 인해 더욱 다양한 상황과 패턴을 학습할 수 있는 데이터를 추가로 생성되기에 LSTM은 이러한 발전을 활용하여 더 정확한 이상탐지를 제공할 수 있습니다.

• 사용한 프레임 워크

2. 데이터 소개 및 전처리

• AI Hub에서 CCTV 영상 중 절도 데이터만 선별

• 데이터: 1개의 데이터는 평균 1분(fps:3) 영상
• 1분 개별 영상에서 10초 내외로 절도 행위를 하는 영상이 많아 10초로 끊어서 개별 데이터 생성.
• 절도 행위의 빈도를 확인하여, 같은 영상에서 일반 영상도 같은 빈도로 clip하여 추출.

• 10초를 기준으로 clip/추출한 영상 데이터를, mediapipe 에서 사람의 landmark의 부위를 선정하여 x, y 좌표를 추출하여 모델에 넣을 데이터 확보.
• 추출한 x, y 좌표의 움직임 패턴을 학습시켜 이상탐지를 할 계획.

3. 모델링

LSTM 구조

• 시간 순서에 따른 패턴을 학습시키기 위해 RNN(순환신경망) 계열 사용.
• RNN 문제점 : RNN hidden layers들은 같은 weight를 공유하며 엣지로 연결되어 순환구조를 이룬다. input weight와 hidden layers에서 공유되는 weight를 연산하여 output으로 데이터를 보낸다. 이 때 hidden layer에서 같은 weight 공유하기에 hidden layer 연산 과정에서 weight 연산이 1보다 크다면 Gradient Exploding이 되어 학습이 진행되지 않고, 1보다 작으면 Gradient Vanishing이 되어 학습이 진행되지 않는 문제가 발생한다.
• LSTM의 3개의 게이트와 cell state를 추가해서 Gradient Exploding/Vanishing 문제를 해결한다. forget gate(옆 레이어에서 들어오는 정보를 얼마나 잊어버릴 것인지 결정)와 input gate(input으로 들어오는 데이터를 얼마나 받아들일 것인지), cell state(forget/input 게이트에서 들어온 값을 업데이트) 3개의 게이트를 통해 들어온 데이터를 output gate(얼마만큼 내보낼 것인지 결정)에서 결정하여 내보낸다.
• GRU 모델은 LSTM 모델에서 cell state가 빠진 모델이다.
• 해당 프로젝트를 진행할 때는 landmark x, y 좌표를 input data로 활용할 것이기에 비교적 짧은 hidden layers 가지기에 LSTM 모델을 활용하기로 결정했다. 추후에 든 생각이지만, GRU 모델도 같이 비교를 해보았으면 더 좋았을 것이다.
• 추출한 x, y좌표를 모델에 입력시켜 하이퍼파라미터들을 변경하며 비교 분석을 진행한다.

4. 비교 분석

• 여러 조건들을 비교하며 진행

• 1단계 : object detection을 mediapipe만 사용하여 landmark 좌표를 찾을 것인지, yolo를 사용하여 detect한 후 mediapipe로 landmark를 할 것인지 비교.

• 2단계 : 3fps 10초 시퀀스가 기본(30frame) -> 이 10초 시퀀스를 이어 붙여서(30frame * 3 = 90frame) 15frame씩 윈도우 슬라이싱하여 30frame씩 데이터 생성.

• 3단계 : landmark 좌표를 추출할 때, 얼굴 좌표(얼굴부터 발까지)도 사용할 것인지 몸의 좌표(어깨부터 발까지)만 사용할 것인지 비교.

1단계 :

• 문제 1 : mediapipe 사람이 아닌 다른 object를 detect하는 경우 발생. train 데이터셋도 문제 소지.

• 해결 1 : yolo를 통해서 사람을 먼저 detect한 후, 사람의 landmark 좌표를 추출하도록.
• 주의 1 : 제일 마지막 frame을 중복으로 누적해야 하는 경우의 문제 발생(data len: 30frame : 28frame += frame[-1] 길이가 30frame가 될 때까지). 하지만 사람이 아닌 object를 detect하지 않아서 방해되는 데이터 생성을 어느 정도 막아주는 역할도 함.

• 문제 2 : yolo 적용 시 detect를 못하는 경우 landmark 좌표를 얻을 수 없어 input data의 길이가 상이한 경우가 발생하여 input data 오류 발생.
• 해결 2 : 제일 마지막 frame을 중복으로 누적(data len: 30frame : 28frame += frame[-1] 길이가 30frame가 될 때까지). 그래서 좌표의 패턴을 학습하기에 방해가 될 소지가 있음. 하지만 사람이 아닌 object를 detect하지 않아서 방해되는 데이터 생성을 어느 정도 막아주는 역할도 함.

mediapipe가 사람을 찾지 못하는 환경들, 즉 탁자나 의자가 사람을 가려버리는 경우에는 yolo로 사람을 찾은 후 mediapipe 적용. mediapipe도 기본적으로 사람을 잘 찾기에 사람을 찾는 방해물이 없는 경우에는 mediapipe만 적용.

2단계

• 3fps 10초 시퀀스가 기본(30frame)인 경우를 이어붙인 이유:
  1. 조금 더 많은 데이터를 넣기 위해 : 10초를 이어 붙여서 30초로 만든 후 윈도우 슬라이싱으로 5초 단위(15frame)로 건너띄며 30frame 생성
  2. 개별 패턴 30frame는 '처음-끝'이고 이어붙여서 15frame로 건너뛰면서 데이터를 생성하게 되면 '중간-중간'의 패턴이 생성되며, 이것을 학습할 경우 패턴에 어떤 영향이 있는지 확인하기 위해.

결론은 이어붙여 만든 시퀀스는 개별 시퀀스로 학습한 결과보다 좋지 못한 결과로 인해 개별 시퀀스를 사용하기로 함.

3단계 mediapipe의 landmark 좌표를 구할 때 얼굴 부분을 포함 시킬 것인지 몸 부분만 좌표를 구할 것인지 확인. 절도 행위에 얼굴의 좌표의 포함/미포함에 있어 유의미한 차이를 보이지 않는다. 오히려 좌표가 추가되어 계산량이 많아짐.

결론적으로 몸의 좌표만 사용.

5. 추후 보안 방향

1. 단일 객체의 이상행동 데이터를 기준으로 모델 개발을 했기에 다중 객체의 이상행동 탐지에 한계가 있음.
   • 무인 카페나 편의점에서 실질적으로 사용은 어려워 보임.
   • 단일 객체의 행동 패턴이 필요한 경우에 사용 : 은행 ATM기 앞 행동 패턴, 1인 식당 핼동 패턴 등
   • 다중 객체 행동에 적용하려면 multi object detection과 object tracking을 결합하여 사용 : 절도 패턴은 일정할 것이기에 개개별로 적용.
2. 같은 계열의 다른 모델 GRU(LSTM에서 cell state 없는 모델)
   • GRU 모델도 같이 더 상세히 비교
   • 간단한 비교만 진행

6. 실행

1. data : AI HUB에서 데이터를 다운 받아서 아래의 형태로 사용
   • datasets : 개별 시퀀스 사용
     • abnormal
     • normal
   • datasets_com : 이어붙인 시퀀스 사용
     • abnormal
     • normal
2. model
   • model에 yolo/mediapipe/yolo+mediapipe 각각 사용

7. 팀원 및 참고자료

팀원: 3명 공통 기여

1. AI HUB 데이터 make_clip
2. 모델링 후 하이퍼파라미터 조절 배당하여 결과 비교

본인 기여 부분

1. 해당 프로젝트에 맞춰 참고한 model 수정 및 오류 수정
   • landmark mark 좌표를 얻지 못하는 경우 수정
2. yolo model 적용
   • yolo를 적용시켜 yolo 바운딩박스 안에서만 mediapipe 적용.

참고:

• mediapipe tutorial : https://developers.google.com/mediapipe/solutions/about#notice
• 블러그:https://blog.naver.com/PostView.naver?blogId=112fkdldjs&logNo=222972860886