[2024 Winter] 1주차 기록

먼저 쓰러짐을 감지하기 위해 필요한 것은 무엇일까? 

바로 쓰러진 사람의 Keypoint값들이다. 이를 위해 1주차에는 Fall Dataset을 조사하였다. 

1. Fall Detection Dataset_le2i

집,커피룸,사무실,강의실 네 곳에서 쓰러진 동영상 제공, 형식 320*240 25FPS 고품질데이터이다.

https://www.kaggle.com/datasets/tuyenldvn/falldataset-imvia

Le2i Fall Dataset

누가 친절하게 kaggle에 데이터 셋을 올려두었다 참고해보자. 

우리 프로젝트는 실시간 쓰러짐 인식 연구여서, 동영상으로 학습 시킬 필요가 없었다.

해당 데이터셋의 동영상 파일은, 모두 쓰러지고 끝나는 동영상이라

쓰러진 사진만 추출하기 위해 마지막 프레임을 잘라 데이터로 사용하였다.

💡총  183장의 사진을 수집

 

 

2. Multiple Cameras Fall Dataset

https://www.iro.umontreal.ca/~labimage/Dataset/

 

8개의 camera로 서로 다른 각도에서 쓰러짐을 찍은 동영상 데이터

 

 

https://www.kaggle.com/datasets/soumicksarker/multiple-cameras-fall-dataset

Multiple Cameras Fall Dataset

해당 깃허브에 csv 파일로 동영상에서 넘어지는 시간을 정리해놓았기 때문에 해당 csv를 이용하여 쓰러진 사진을 수집하였다. 

아래는 추출된 이미지 샘플이며, 총 184장의 사진 수집하였다. 

한 상황을 8개의 카메라로 각기 다른 각도로 찍은 것

 

3. kaggle Fall Detection Dataset

https://www.kaggle.com/datasets/uttejkumarkandagatla/fall-detection-dataset

Fall Detection Dataset

인터넷상에 있는 fall image를 모아놓은 데이터셋으로 총 485장의 이미지 데이터 셋이 존재한다.

⇒ 다양한 포즈, 각도, 사람들의 쓰러짐 이미지 학습에 용이할 것으로 보인다.

 

4. HIGH QUALITY FALL SIMULATION DATA

https://iiw.kuleuven.be/onderzoek/advise/datasets#High%20Quality%20Fall%20Simulation%20Data

Datasets

2D 카메라로 낙상 데이터셋을 기록한 데이터셋이다.

 

5. AI HUB 데이터셋

국내 유일하게 데이터셋을 무료로 제공해주는 AI HUB에서도 사용할 데이터가 존재하였다.

 

1) 이상행동 CCTV 영상 - 실신

https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=171

AI-Hub

 

이상행동 데이터를 모아놓은 것인데, 실신에서 쓰러진 사진을 구할 수 있었다. 

야외 상황에서 쓰러진 비디오 데이터셋으로 똑같이 csv파일에 이상행동이 나타난 시간대를 이용해 추출하였다.

 

2) 지하철 역사 내 CCTV 이상행동 영상 - 실신

https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do?currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=174

AI-Hub

위와 같이 실신 상황에서 데이터셋을 추출하였으며, 다양한 각도의 쓰러짐 이미지를 추출하는데 용이했다. 

 

3) 시니어 이상행동 영상 - 낙상

https://aihub.or.kr/aihubdata/data/view.do currMenu=115&topMenu=100&aihubDataSe=data&dataSetSn=167

AI-Hub

일상 생활 중 갑작스럽게 쓰러진 데이터 셋으로, 데이터 영상에 등장하는 사람이 한명이라, 전처리 없이 사용하기 용이 했다. 

 

 

1주차에는 동영상인 데이터셋에서 쓰러지는 이미지를 추출하는데 많은 시간을 소요하였고, 쓰러진 데이터는 positive로, 그 외에 negative데이터로는 서있는 데이터를 사용하기 위해 데이터를 수집하였다.

총 fall_image 는 880장을, upset_image는 4491장을 추출하였으며

각 사진에 넘버링 또한 완료 하였다.

 

<추후 개선 사항>

데이터의 비율을 보면, 매우 불균형 하기 때문에 특히 쓰러짐을 감지하는 프로젝트 입장에서는 쓰러진 사진이 매우 중요 할것이다. 

그러므로, 추후 팀원들과 직접 쓰러진 사진을 찍어, 우리만의 쓰러짐 데이터셋을 구축하는것이 좋을꺼같다는 생각이 들었다 

세부적으로 어떻게 구성할지는 고민해봐야하는 문제일듯 하다.