본 프로젝트는 영상 내에서 노인의 이동 상태를 모니터링하고, 안전가구(의자, 소파, 침대, 테이블 등)를 세그멘테이션 모델을 통해 인식하여 위험 상황(예: 낙상 등)을 감지하는 시스템입니다. 위험 상황이 감지되면 SMS 알림을 전송하도록 설계되었으며, 단 한 번만 알림이 전송되도록 구현되어 있습니다. 단, SMS 전송 기능은 Twilio 기반으로 구현되어 있으나, Twilio는 유료 서비스이므로 실제 사용 환경에 따라 비활성화하거나 대체 기능을 고려해야 합니다.
-
목적:
영상 내에서 사람(특히 노인)의 이동 및 활동을 모니터링하고, 안전가구와의 상대적 위치 및 상호작용을 분석하여 위험 상황(예: 낙상 등)을 신속하게 감지하고 경고를 전송합니다. -
사용 데이터 및 입력:
- 가구 정보는 안전가구 탐지 모델(YOLOv8x)를 통해 추출됩니다.
-
알고리즘 및 모델:
- 감지 모델: YOLOv8x-seg (안전가구 인식용)
- 감지 모델: YOLOv8m (사람 감지 및 추적용)
- 객체의 이동 경로, 속도, 그리고 세그멘테이션 마스크를 활용하여 위험 상황을 판단합니다.
-
연구 배경:
기존의 낙상 감지 기술에 안전가구 인식을 결합하여, 위험 상황을 보다 정확하게 판단할 수 있는 모델을 구현하고자 하였습니다. 관련 연구 및 논문은 추후 구체적인 참고 자료를 업데이트할 예정입니다.
- Python 3.7 이상
- OpenCV
- PyTorch
- ultralytics
- numpy
- Twilio (SMS 전송 기능; 유료 서비스)
-
모델 파일 준비:
- yolov8x-seg.pt: 안전가구 세그멘테이션 모델
- yolov8m.pt: 사람 감지 모델
-
모델 파일 경로:
/models/yolov8x-seg.pt: 안전가구 세그멘테이션 모델/models/yolov8m.pt: 사람 감지 모델
파일 경로는 코드 내에서 필요에 따라 수정 가능합니다.
-
SMS 알림 기능 설정 (선택 사항):
/credentials/account_sid.txt와/credentials/auth_token.txt파일에 Twilio 계정 SID와 인증 토큰을 입력합니다.- 주의: SMS 전송 기능은 유료 서비스인 Twilio를 기반으로 하므로, 무료 환경에서는 해당 기능을 비활성화하거나 대체할 필요가 있습니다.
-
입력 비디오 파일 준비:
- 시나리오 동영상 파일: 3개의 시나리오 테스트 영상
-
입력 및 출력 비디오 경로 설정:
- 입력 비디오 경로:
/test-video/input/ - 출력 비디오 경로:
/test-video/output/
경로는 사용 환경에 맞게 수정하세요.
- 입력 비디오 경로:
-
프로그램 실행: 실행 후, 지정한 출력 경로에 처리된 비디오가 저장됩니다.
- 본 프로젝트는 기존 낙상 감지 기술과 안전가구 인식을 결합한 연구를 기반으로 개발되었습니다.
- 관련 논문 및 참고 자료:
- 논문 제목: 노인 낙상사고 감지를 위한 모니터링 시스템 개발
- 저자 및 연도: 김동욱, 강신후 2025
- 이슈 제보: 버그 수정이나 개선 사항은 GitHub 이슈 트래커를 통해 제출해 주세요.
- 현재 버전: 1.0.0
- 프로젝트 관리자: 김동욱
- 이메일: dong5478@korea.ac.kr
- 추가 문의 사항은 GitHub 리포지토리의 이슈 트래커를 통해 문의해 주세요.