cctv자동화 썸네일형 리스트형 Autoencoder 기반 영상 이상 탐지 시스템 설계: 딥러닝으로 이상 패턴을 찾는 혁신적 기술 서론: 영상 이상 탐지의 중요성현대 사회에서 영상 기반 보안 시스템은 필수적인 인프라가 되었습니다. CCTV 네트워크부터 산업용 품질 검사까지, 우리는 매일 수백만 시간의 영상 데이터를 생성하고 있습니다. 하지만 이 방대한 데이터에서 이상 상황을 실시간으로 탐지하는 것은 여전히 도전적인 과제입니다.전통적인 규칙 기반 시스템의 한계를 극복하기 위해, Autoencoder를 활용한 딥러닝 기반 이상 탐지 시스템이 주목받고 있습니다. 이 기술은 정상 패턴을 학습하여 비정상적인 상황을 자동으로 식별할 수 있는 혁신적인 접근 방식을 제공합니다.Autoencoder의 핵심 원리인코더-디코더 구조의 이해Autoencoder는 입력 데이터를 압축된 표현으로 변환하는 인코더와 이를 다시 원본으로 복원하는 디코더로 구성됩.. 더보기 이전 1 다음
