본 연구는 도시 커뮤니티에서 비공식 행동의 정도(DIB)를 감지하고 정량화하도록 설계된 머신러닝 모델인 CommuniWave를 소개합니다.
- 이 모델은 mmaction2 기반의 Behavior Capture Net(BCN)을 통합합니다.
- 감지를 위해 자체 개발한 YOLOv10 모델인 YLX를 활용합니다.
- 랜덤 포레스트를 사용하는 Behavior Eval Model(BEM)이 데이터를 처리합니다.
- 시스템은 거리 영상에서 DIB 변동 차트를 생성하여 동적 모니터링을 용이하게 합니다.
이 모델은 커뮤니티의 전반적인 복원력을 향상시키기 위한 세밀한 의사 결정을 도시 관리자가 내릴 수 있도록 지원합니다.