임베디드 환경에서 딥러닝 기반 전염병 확산 방지 시스템

초록

최근 코로나 바이러스 질병의 확산으로 일상생활, 사회 및 글로벌 경제에 많은 영향을 미쳤다. 본 논문에서는 코로나 바이러스와 같은 전염성 강한 질병의 확산을 예방하기 위해 열화상 카메라와 마이크를 이용한 컴퓨터 비전 기반 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 열화상 이미지를 이용해 학습한 YOLOv6n 모델로 사람의 마스크 착용 여부를 검출하며 검출된 바운딩 박스를 이용해 사람의 체온을 측정하고 사람을 추적하여 재실자 수를 계산한다. 또 마이크를 이용해 음향 데이터를 입력 받아 CNN 모델로 기침 소리를 인식한다. 최종적으로 마스크 착용 여부와 재실자 수, 기침 소리 여부, 높은 체온 객체 존재 여부, 밀폐 공간의 면적을 이용해 밀폐 공간의 오염 위험도를 계산한다. 제안하는 알고리즘은 전염성이 강한 질병의 확산 예방의 효과도 볼 수 있지만 열화상 카메라를 사용하기 때문에 사람을 식별할 수 없어 이미지 데이터 저장 과정에서 카메라를 이용한 컴퓨터 비전의 문제점인 개인 정보 보호 문제를 해결할 수 있다.

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