본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 클 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM을 이용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 동작 검출 기법을 소형 화상 카메라에 적용하여 감시 영상을 검출했으며, 감시영상은 모바일 환경에서 실시간 모니터링을 통해 유무선 연동의 감시 시스템을 구축하였다. 기존에 사용되던 화소 값을 이용하여 동작 검출을 수행하는 방법은 배경 영상을 저장할 메모리가 필요하고 화소단위의 데이터 처리로 인하여 수행 시간의 증가와 노이즈에 민감한 단점을 감수해야만 한다. 이러한 단점을 해결하기 위해 본 연구에서는 블록 단위의 특징 값을 비교하는 기법을 사용하였다. 검출된 영상을 모바일 클라이언트로 전송하기 위해서 WAP 풀 기반 영상전송 방법을 사용하여 WIPI SDK로 구현함으로써 감시 영상의 변환과 전송을 실시간으로 구현할 수 있었다.
네트워크 인프라의 성장과 디지털 영상압축 기술의 발달로 네트워크 카메라 서버를 이용한 실시간 영상감시 시스템의 수요가 증가함에 따라 가정이나 소규모 사무실에 적합한 실용화 수준의 보안 시스템에 대한 요구도 함께 증대되고 있다. 기존의 CCTV를 이용한 실시간 영상감시에 비해 네트워크 카메라 서버를 이용한 영상감시는 많은 이점이 있다. 본 논문에선 실시간 영상감시 시스템의 핵심 모듈로서 JPEG 영상의 수집과 전달을 담당하는 JPEG Streamer의 모델을 설계, 구현하며 JPEG Streamer의 안정성과 효율성을 위해서 쓰레드 풀과 공유메모리를 사용하고 실시간 영상의 품질을 높이기 위해서 더블버퍼링의 개념도 도입하였다. 또한 제시된 Streamer의 모델을 이용하여 개인 휴대단말기(PDA)로 무선 인터넷을 통해 실시간 영상을 전송하는 무선 영상 감시시스템을 제시한다.
네트워크 인프라의 성장과 디지털 영상압축 기술의 발달로 네트워크 카메라 서버를 이용한 실시간 영상감시 시스템의 수요가 증가하고 있다. 기존의 CCTV를 이용한 실시간 영상감시에 비해 네트워크 카메라 서버를 이용한 영상감시는 많은 이점이 있다. 본 논문에선 실시간 영상감시 시스템의 핵심 모듈로서 JPEG 영상의 수집과 전달을 담당하는 JPEG Streamer의 모델을 제시하고 이를 설계, 구현한다. JPEG Streamer의 안정성과 효율성을 위해서 쓰레드 풀과 공유 메모리를 사용했다. 실시간 영상의 품질을 높이기 위해서 더블 버퍼링의 개념을 도입했다. 이렇게 구현된 JPEG Streamer를 실시간 영상감시 시스템의 개발에 이용함으로써 생산성을 높일 수 있을 뿐 아니라, 신뢰성과 안정성도 확보 할 수 있다.
본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 지능형 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 주로 침입자 탐지를 위한 것으로 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction 기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 큰 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화 한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM 기법을 적용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실제 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 인터넷 상의 영상에 기반한 교통 감시 시스템을 구현한다. 영상 기반의 교통 감시 시스템은 루프 감지기 등의 센서를 이용한 방법에 비해 비용과 설치, 유지, 보수면에서의 장점으로 인하여 많이 연구되고 있다. 제안한 시스템은 인터넷상에서 FPA(Field Processing Agent)와 TSM(Traffic Surveillance Manager)으로 구성되며, FPA는 TSM에게 도로 영상과 차량의 속도, 도로 점유율과 같은 교통 정보를 제공한다. 차량의 평균 속도와 도로 점유율은, 도로색 영상과 연속된 입력 영상간의 샘플링 지점의 색상 차이변화를 이용하여 추출한다. 제안한 방법은 근사적인 교통정보를 추출해 주며, 입력 영상 전체에 대한 처리 과정 없이 제한된 영역만을 처리하기 때문에, 실시간 감시 시스템을 구축하는데 용이하다.
본 논문에서는 감시 시스템의 기록과 검색의 효율성을 높이기 위해 감시 영상이 가지는 특징을 충분히 고려하여 영상 처리를 적용하였으며 이를 위해 배경 영역과 감시할 물체 영역을 분리하여 검색하는 시스템을 설계한다. 제안한 영상 시스템은 CCD 카메라로부터 영상을 입력받아 먼저 감시 대상의 배경화면과 감시할 대상인 물체 영역을 추출하여 카메라에서 이동물체의 생성시 정지 영상으로 기록함으로서 필요시에 즉시 시간별 또는 장소별로 감시 영상을 실시간적으로 효율적인 검색이 가능한 시스템을 구성하였다.
본 논문에서는 교통 감시 시스템의 필수 단계중에 하나인 실시간 자동차 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법은 후보 영역 추출 단계와 자동차 인식 단계로 이루어진다. 첫 번째 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 움직임이 있는 후보 영역을 추출한다. 두 번째 단계에서는 추출된 후보 영역에 자동차가 포함되어 있는지를 판별하기 위해 웨이블릿 변환 계수들을 입력으로 하는 신경망을 사용한다. 일반 도로에서 획득한 230대의 자동차가 포함된 동영상을 실험한 결과, 자동차 검출율은 97.8%, 프레임당 처리 시간은 0.12ms이다. 본 논문에서 제안한 실시간 자동차 검출 방법은 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있다.
본 논문에서는 동작 검출 기법을 소형 화상 카메라에 적용하여 감hi 영상을 검출하고 검출된 감시영상은 모바일 환경에서 실시간 모니터링 할 수 있도록 함으로써 실시간 모바일 감시 시스템을 구축하고자 한다. 동작 검출 기법으로는 기존에 사용되던 차 영상의 화소 값을 이용한 검출 기법을 보완한 블록단위의 특징 값을 비교하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 영상처리에서 프레임 메모리를 사용하지 않고, 기준 영상과 현재 영상의 블록별 특징 값만을 비교하기 때문에 처리 속도가 현저하게 향상되었다. 추출된 감시 영상을 전송하기 위한 모바일 클라이언트는 국내 모바일 표준 플랫폼 규격으로 사용하고 있는 WIPI SDK를 이용해 구현하고자 한다.
관리사무실에서 원거리 현장사무실을 관리할 수 있는 직접적인 방법이 없는 형편이다. 전화나 팩스를 이용할 경우에 소요되는 인력이나 경제적 손실등에대한 낭비가 막대하다. 이에 따라 감시 카메라를 사용하는 기업이 산업화가 가속화되면서 점차 늘어나고 있다. 생산 현장등에서 차량 감시 시스템, 경비 시스템, 주차장 관리 시스템등의 다양한 부문별로 감시 카메라를 이용하는 기업들이 많이 있다. 이러한 기업들의 시스템에서 실시간 감시 관리 시스템을 이용하여 동화상 자체를 카메라에 연결된 시스템의 저장매체에 저장하고 있으며, 이를 감시인이 원거리에서 실시간 감시하고 있다. 이런 경우에는 시스템의 비용이 고가이고 저장된 영상의 분석 또한 쉽지 않다. 이러한 문제점을 해결하고자 경제적이고 실용적인 방법으로 감시 카메라, 영상 전송 시스템, 영상 분석 시스템등으로 구성되어 웹 기반으로 활용할 수 있는 생산현장 원격 관리 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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