• Journal of Digital Contents Society
• /
• v.14 no.4
• /
• pp.455-462
• /
• 2013

This paper proposes a detection system that, by determining whether a dangerous act is being carried out among other pedestrians in the images captured using CCTV, provides pre-warnings and establishes emergency measures. To determine the presence of a dangerous act, after setting zones of interest and danger zones within those zones of interest, the danger level is determined in accordance with the range of encroachment upon detecting an object. Especially, this research aims at detecting a suicide jump from the bridge and extends to detecting a dangerous act among pedestrians from detecting a dangerous act of only one person with no one in the previous research. This system classifies the status into 3 levels as safe, alert, and danger according to the amount of part being over the bridge railing. If a situation is deemed as warning-worthy and emergency, the integrated control center is immediately alerted to facilitate prevention in advance.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.10c
• /
• pp.229-231
• /
• 2004

유비쿼터스 환경에서 이동하는 객체 위치를 감지하고 서비스를 제공하는 위치 감지 시스템의 역할은 매우 중요하다. 하지만, 감지 시스템들은 적용되는 감지 범위에 따라 프로세스 전락이 다르고 사용이 제한적이기 때문에 신뢰성 있는 QoS를 보장하기가 힘든 실정이다. 따라서 본 논문에서는 지능적인 모니터링 기법을 사용하여 상황을 분석하고 자동으로 최적의 감지 프로세스 전략을 선택하는 자동화 시스템을 설계하였다. 또한 네트워크 대역폭 변화에 따라 최적 QoS를 보장할 수 있는 제안된 시스템의 성능을 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
• /
• v.11 no.2
• /
• pp.209-214
• /
• 2018

The subway, which is an urban railway, is the core of public transportation. Urban railways are always exposed to serious problems such as theft, crime and terrorism, as many passengers use them. Especially, due to the nature of urban railway environment, the scope of surveillance is widely dispersed and the range of surveillance target is rapidly increasing. Therefore, it is difficult to perform comprehensive management by passive surveillance like existing CCTV. In this paper, we propose the implementation, design method and object recognition algorithm for intelligent object recognition system in urban railway. The object recognition system that we propose is to analyze the camera images in the history and to recognize the situations where there are objects in the landing area and the waiting area that are not moving for more than a certain time. The proposed algorithm proved its effectiveness by showing detection rate of 100% for Selected area detection, 82% for detection in neglected object, and 94% for motionless object detection, compared with 84.62% object recognition rate using existing Kalman filter.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.848-849
• /
• 2014

특정 물체 혹은 객체 추적 기술은 해당 객체를 검출 및 인식하고 움직임을 감지하는 기능으로 구현된다. 시스템 자동화와 관련하여 이러한 영상 인식 및 추적 기술의 구현은 특정 물체를 정확히 감지 및 추적할 수 있는가가 성공의 관건이 되고 있다. 하지만 기존의 영상추적 기반 자동화 시스템은 이를 구현하기 위해 별도의 관리자가 카메라로부터 전송되는 영상을 모니터링 해야 하는 등 인력의 결합이 필수적이며, 결국 비용상승이라는 단점을 내포하고 있다. 이에 반해 최근 개발되고 있는 물체감지 및 추적 시스템의 구현은 별도의 모니터링 인력 없이도 특정 물체를 자동으로 식별하고, 움직이는 물체를 지속적으로 추적할 수 있다는 점에서 보다 효율적 이다. 본 연구에서는 특히 금속 화물 물체의 감지 및 추적 시스템 구현에 초점을 맞추고 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.22 no.10
• /
• pp.1-10
• /
• 2022

Visually impaired people have very difficulty using retail stores due to the absence of braille information on products and any other support system. In this paper, we propose a basic algorithm for a system that recognizes products in retail stores and explains them as a voice. First, the deep learning model detects hand objects and product objects in the input image. Then, it finds a product object that most overlapping hand object by comparing the coordinate information of each detected object. We determine that this is a product selected by the user, and the system read the nutritional information of the product as Text-To-Speech. As a result of the evaluation, we confirmed a high performance of the learning model. The proposed algorithm can be actively used to build a system that supports the use of retail stores for the visually impaired.

• Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
• /
• v.40 no.5
• /
• pp.381-391
• /
• 2022

This paper is intended to find one of the prevailing deep learning models that are a type of AI (Artificial Intelligence) that helps rapidly detect damaged buildings where disasters occur. The models selected are SSD-512, RetinaNet, and YOLOv3 which are widely used in object detection in recent years. These models are based on one-stage detector networks that are suitable for rapid object detection. These are often used for object detection due to their advantages in structure and high speed but not for damaged building detection in disaster management. In this study, we first trained each of the algorithms on xBD dataset that provides the post-disaster imagery with damage classification labels. Next, the three models are quantitatively evaluated with the mAP(mean Average Precision) and the FPS (Frames Per Second). The mAP of YOLOv3 is recorded at 34.39%, and the FPS reached 46. The mAP of RetinaNet recorded 36.06%, which is 1.67% higher than YOLOv3, but the FPS is one-third of YOLOv3. SSD-512 received significantly lower values than the results of YOLOv3 on two quantitative indicators. In a disaster situation, a rapid and precise investigation of damaged buildings is essential for effective disaster response. Accordingly, it is expected that the results obtained through this study can be effectively used for the rapid response in disaster management.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.889-891
• /
• 2017

본 논문에서는 기계학습으로 설계된 객체 감지기(object detector)가 주어진 환경에서 객체 검출 작업을 할 때 오인식을 줄이는 방법을 시간, 전력 효율 면에서 고려한다. 먼저 감지해야 하는 객체의 정보를 나타내기 알맞은 이미지 feature를 설정한다. 그리고 AdaBoost를 적용하여 감지기를 설계한 후, 감지기가 주어진 환경에 특화되도록 하는 성능 개선 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2012.06b
• /
• pp.516-518
• /
• 2012

본 논문은 Particle Filtering과 계층적인 Boosting 알고리즘을 이용한 다중 객체 추적 기법을 제안한다. Particle Filtering을 이용하여 각 객체를 단일 객체로 추적하고 Boosting 기반의 데이터 연관 알고리즘을 사용하여 영상에서 움직이는 물체들을 추적한다. 본 제안한 알고리즘에서는 객체들의 이동경로 정확한 감지를 위해 Particle Filtering을 통해 각 객체가 움직이는 예측 정보를 이용하고, Boosting 알고리즘을 계측적인 형태로 설계함에 따라 데이터 물체의 추적 정확도를 높일 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2012.11a
• /
• pp.435-437
• /
• 2012

최근 다양한 곳에서 활용되는 CCTV를 정부에서는 통합관리하기 위해 통합관제센터를 구축하여 운영 중에 있으며, 통합관제센터에서 제공하는 서비스 중에서 폭행이라는 복합적 상황을 감지하기 위한 알고리즘을 구현하였다. 구현된 알고리즘 테스트를 위해 통합관제 테스트 베드를 구축하였으며, 객체생성 모듈을 개발하고 객체에 대한 정보를 생성하여 테스트를 진행하였다. 테스트 결과 유동인구에 따라서 구현한 시스템의 성능을 확인하였다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.10 no.8
• /
• pp.867-874
• /
• 2015

Hoist have been installed at wharfs or seashore in the center of fishing village fraternities. A Hoist is used in harbor loading and unloading fishing gear or seafoods and is a device to refloat fishing boats into a breakwater or land in case of typhoon or bad weather. In this paper, we propose image perception and moving objects tracking system that detects boat's damage, theft and trespassing occurred at the wharf. This system detects objects' motion in real time by using the motion templet and tracks to concentrate on a moving object(person, boat, etc.) by using a PTZ camera.