CCTV 노숙 취객 탐지 프로그램 (ICU)

프로젝트 개요

**ICU (I SEE YOU)**는 방범용 CCTV를 활용하여 노숙 취객을 자동으로 탐지하고 관제사에게 알림을 제공하는 시스템입니다.
본 프로젝트는 Django 기반 웹 애플리케이션으로 개발되었으며, YOLO 및 Pose Estimation AI 모델을 활용하여 사람의 정지 상태 및 자세를 분석합니다.

배경 및 필요성

• 한 명의 관제사가 다수의 CCTV를 감시하는 환경에서 실시간 모니터링이 어려움
• 노숙 취객이 범죄의 표적이 되거나 교통사고 위험에 노출됨
• 기존의 지능형 CCTV 관제 시스템은 동적인 이상행동 감지에 초점이 맞춰져 있으며, 정적인 노숙 취객 감지가 어려움

ICU의 역할

• ✅ YOLOv5 모델을 사용하여 사람을 탐지
• ✅ Pose Estimation 모델을 이용하여 노숙 취객을 판별
• ✅ 경고 알림을 제공하여 관제사의 대응을 지원
• ✅ Django 웹 서버를 활용하여 실시간 CCTV 스트리밍 및 데이터 관리

주요 기능

🔹 CCTV 실시간 감지

• React 기반 웹페이지에서 실시간으로 CCTV 영상을 스트리밍
• AI 분석을 통해 노숙 취객이 탐지되면 경고 팝업 제공

🔹 AI 기반 탐지

• YOLOv5 객체 인식을 통해 영상 속 사람 탐지
• 시간 단위로 영상을 캡쳐, YOLO가 생성한 바운딩 박스의 좌표를 이용한 알고리즘으로 정지된 사람 식별
• Pose Estimation (MediaPipe, AlphaPose) 활용하여 정지된 사람의 자세 분석
  → 특정 시간 동안 앉아있거나 누워있는 경우 노숙 취객으로 판단

[YOLOv5와 v8 학습 결과 비교, v5 선정]

[YOLO를 통해 생성된 bounding box를 이용하여 정지된 사람 식별]

🔹 Django REST API

• Django + Django REST Framework (DRF) 기반 백엔드 API 구축
• 실시간 감지 데이터를 저장하고 경고 정보를 프론트엔드에 전달

🔹 웹 대시보드

• 사용자 친화적인 React 기반 UI 제공
  → CCTV 등록 및 관리, 감지 이력 조회 기능 포함

기술 스택

📌 백엔드

• Django 5.0.6 (웹 프레임워크)
• Django REST Framework (API 서버)
• OpenCV & FFmpeg (CCTV 영상 처리)
• YOLOv5 & MediaPipe (AI 분석)

📌 프론트엔드

• React (웹 인터페이스)
• JavaScript, HTML, CSS
• 웹소켓(WebSocket) 및 API 연동

업무 분담

역할	이름	담당 업무
팀장	고성주	프로젝트 총괄, YOLO custom training 및 모델 개발, 객체 인식 알고리즘 구현 및 테스트
백엔드	이수욱	Pose estimation 모델 비교 분석, 정지 객체 판별 알고리즘 및 포즈 추정 알고리즘 설계
백엔드	오진호	Pose estimation 모델 비교 분석, 객체 탐지 알고리즘 설계 및 포즈 추정 알고리즘 설계
프론트엔드	김동연	실시간 스트리밍 구현, React 웹페이지 개발 및 UI 구현
풀스택	한동호	객체 감지 알고리즘 개발, 프론트/백엔드 시스템 구성/통합 및 배포 관리, 협업 관리

실행 화면

🔹초기 화면

🔹카메라 정보 등록(IP)

🔹등록된 카메라

🔹탐지 작동 모습