Jetson TX1 기반 사회복지시설을 위한 위험 상황 실시간 감지 시스템

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 사회복지시설 내 안전사고 예방을 위해 딥러닝 기반의 실시간 행동 탐지 및 알림 시스템을 제안한다. 이 시스템은 Jetson TX1을 기반으로 YOLO 모델과 OpenPose를 활용하여 낙상, 기절, 싸움, 위험 물건 소지 등 다양한 위험 상황을 실시간으로 탐지하고, 근무자에게 알림을 전송한다. 제안한 시스템은 신속한 대응을 가능하게 하며, 위험 상황의 상세 정보를 제공하여 근무자의 상황 판단을 돕는다. 또한, 근무자가 위험상황을 확인하고 환자 상태를 입력할 수 있도록 하여 사후 관리를 돕는다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This paper proposes a real-time action detection and notification system based on deep learning to prevent safety accidents in social welfare facilities. The system utilizes YOLO and OpenPose models on a Jetson TX1 platform to detect various dangerous situations in real-time, including falls, fainting, fights, and possession of dangerous objects. It then sends notifications to staff members. The proposed system enables prompt responses, provides detailed information about dangerous situations to assist staff members in making informed decisions, and facilitates aftercare by allowing staff to acknowledge the situation and input patient status.