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TOC with CCTV

고려대학교 지능정보 SW아카데미 2기 최종 성과발표회 🥇대상작(정보통신기획평가원장상)

About project

TOC(Tracking Object with Caption in CCTV)는 텍스트 키워드를 통해 CCTV 영상 속 특정 인상착의의 사람을 찾아주는 시큐리티 서비스입니다. 성별, 연령대, 착용한 옷의 특징 및 액세서리(가방 등)에 대한 정보를 키워드로 입력하면, 해당 인물이 등장한 시간대를 돌려줍니다. 이를 위해 이미지 캡션 모델 BLIP(Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation)을 fine-tuning하고, 사람 객체 추적에 yolo-deepsort 라이브러리를 사용했습니다.

TOC(Tracking Object with Caption in CCTV) is a security web service that finds people in CCTV footage through text keywords. To do this, We finetuned image captioning model BLIP(Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation) and used YoloDeepsort for Tracking human object.

출발점 및 방향성

문제 발견

  • CCTV 영상을 통해 실종자, 범죄 용의자에 대한 단서를 찾기 위해서는 영상자료를 전부 살펴보아야함
  • 방대한 녹화 영상을 사람이 하나하나 살펴보는 방식의 대응은 많은 시간 비용이 들어 비효율적

문제 정의 및 솔루션

  • 영상 속 인물의 시각적 단서(인상착의 등)을 텍스트로 변환하여, 기존의 텍스트 검색을 적용하여 원하는 인물을 빠르게 찾고자 하는 문제로 재정의
  • 그러나 dense video captioning 및 dense image captiong의 현실적 성능과 컴퓨팅 리소스의 문제 발생
  • 인물 추적을 위한 yolo-deepsort 라이브러리와, 추적된 인물에 대한 image captioning을 수행하는 BLIP 모델을 결합하여 서비스 구축

Data

image captiong 모델인 BLIP의 fine-tuning에 사용된 데이터셋은 유동 인구 분석을 위한 CCTV 영상 데이터에 구축된 주석 정보를 활용해 영상에 등장한 인물 사진을 cropping하였습니다. 또한 주석 데이터에 존재하는 외양정보를 조합하여 해당 인물 사진에 해당하는 캡션을 생성하였습니다. 이후 수작업으로 노이즈가 없는 사진-캡션쌍 5천 개를 확보한 후, image augmentation 기법과 gpt API를 활용한 문장 paraphrasing으로 데이터를 증강하여 총 25,000개의 fine-tuning을 위한 인물 사진-캡션 쌍 데이터를 확보하였습니다.

Achitecture

Result

Demo website of Tracking with Caption

* Main page for video input

* Page to enter keywords indicating the person you want to find

* Convert video

* Result page

Reference

  • [1] T. Wang, R. Zhang, Z. Lu, F. Zheng, R. Cheng, and P. Luo, “End-to-End Dense Video Captioning with Parallel Decoding,” in 2021 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV), Montreal, QC, Canada: IEEE, Oct. 2021, pp. 6827–6837. doi: 10.1109/ICCV48922.2021.00677.
  • [2] Jianfeng Wang, Zhengyuan Yang, Xiaowei Hu, Linjie Li, Kevin Lin, Zhe Gan, Zicheng Liu, CeLiu, and Lijuan Wang. Git: A generative image-to-text transformer for vision and language. arXiv preprint arXiv:2205.14100, 2022.
  • [3] MMTracking : https://github.com/open-mmlab/mmtracking
  • [4] Yolov4deepsort : https://github.com/theAIGuysCode/yolov4-deepsort