행동 인식 AI를 위한 영상 데이터 수집은 일반 촬영과 달리 시간 흐름, 행동 시작점과 종료점, 자세 변화, 장면 맥락을 함께 설계해야 합니다. 단일 이미지가 아니라 연속된 움직임이 정답이 됩니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 행동 인식 영상 데이터의 단일 개념으로만 보지 않고, 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 행동 클래스와 동작 구간을 정의합니다.
- 프레임 기준, 카메라 각도, 장면 조건을 설정합니다.
- 행동 전후 맥락과 정상 행동을 함께 수집합니다.
예를 들어 낙상 감지는 사람이 바닥에 누워 있는 장면만으로는 부족합니다. 균형을 잃는 순간, 넘어지는 과정, 정지 상태까지 이어지는 시퀀스가 있어야 모델이 사고 전조를 학습할 수 있습니다.
구축 시 주의할 점
- 연속 프레임을 무작위 이미지처럼 다루면 행동 정보가 사라집니다.
- 키포인트 & 스켈레톤과 함께 설계하는 것이 좋습니다.
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