• 제목/요약/키워드: Background Updating

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Techniques for Background Updating under PTZ Camera Based Surveillance

  • Jung, Sung-Hoon;Kim, Min-Hwan
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제12권12호
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    • pp.1745-1754
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    • 2009
  • PTZ (Pan-Tilt-Zoom) camera based surveillance systems are enlarging their field of application due to their wide observable area. We aimed to detect both static and moving objects in automated working space by using a PTZ camera. For object detection we used background difference method because of the high quality segmentation. However, the method has a problem called 'hole' that is caused by non-continuous surveillance of the PTZ camera and its own characteristics. Moreover, the occlusion which occurs when the moving object overlaps with the static object should be solved for robust object detection. In this paper, we suggest a region-based technique for updating background images thereby overcoming the hole and occlusion problem. Through experiments with real scenes, it was verified that meaningful static and/or moving objects were detected very well.

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자동 배경 영상 추출 및 갱신 방법에 관한 연구 (A Study On Automatic Background Extraction and Updating Method)

  • 김덕래;하동문;김용득
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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    • pp.35-38
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    • 2003
  • In this paper, I propose an automatic background extraction method and continuous background updating technique. Because there is a movement of a vehicle and a change of a background is feeble, the area moving through the time axis is looked for and a background and a vehicle image is divided. A way to give dynamically the threshold which divides the image frame into a vehicle image and the background in a space is enforced. Through the repetition of the above-mentioned process, the background pictorial image is gained. Using the karlman filter technique, the update is done so that a background image can obey a climate situation and an environmental change in day and night. A background image processed algorithm is better than the existent one. Through simulation, the feasibility of the algorithm has been verified.

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다중 차량 연관 추적을 위한 겹침 제거 및 배경영상 갱신 (Overlap Removal and Background Updating for Associative Tracking of Multiple Vehicles)

  • 임준식;김수형;이칠우;이명은
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제16권1호
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    • pp.90-94
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    • 2010
  • 본 논문에서는 지능형 교통정보 시스템에서 활용할 수 있는 차량의 연관 추적 방법에 관하여 제안한다. 차량의 연관 추적과정에서 발생하는 차량 간 겹침 문제를 해결하기 위하여 위치 평균값과 시공간 연관 정보를 이용한 연관 추적 방법을 제안하였고 배경영상의 신뢰도를 향상시키기 위하여 배경영상 갱신 방법을 제안하였다. 제안한 방법의 성능 평가를 위하여 다양한 위치의 교통 정보 수집 CCTV에서 촬영된 영상을 사용하였고 평균 96% 이상의 추적 성공률을 보였다.

고속 객체 탐지를 위한 배경화면 갱신 알고리즘에 관한 연구 (A Study on the Background Image Updating Algorithm for Detecting Fast Moving Objects)

  • 박종범
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.153-160
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    • 2016
  • 영상취득 장치를 이용한 지능화된 감시 장치의 개발 기술 또한 발전하고 있다. 비교적 고속으로 움직이는 객체를 탐지해야 하는 분야에서 무엇보다 중요한 것은 배경영상 갱신에 대한 부하를 효과적으로 줄여서 실시간적으로 갱신할 수 있어야 하는데 현재 범용 컴퓨터 능력으로는 질감 등을 특징으로 추출하는 방법 등은 대부분 연산처리의 부하 때문에 적용상의 한계가 있다. 본 논문에서는 적어도 초당 30프레임의 카메라 영상에서 주행 중인 자동차와 같이 고속으로 움직이는 객체를 탐지하는 응용영역에서 실시간으로 배경 영상을 갱신하는 알고리즘을 제시하고, 실제 입력영상에서 객체 영역을 추출하는 시험을 통해 성능을 분석하였다.

Face and Hand Activity Detection Based on Haar Wavelet and Background Updating Algorithm

  • Shang, Yiting;Lee, Eung-Joo
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제14권8호
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    • pp.992-999
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    • 2011
  • This paper proposed a human body posture recognition program based on haar-like feature and hand activity detection. Its distinguishing features are the combination of face detection and motion detection. Firstly, the program uses the haar-like feature face detection to receive the location of human face. The haar-like feature is provided with the advantages of speed. It means the less amount of calculation the haar-like feature can exclude a large number of interference, and it can discriminate human face more accurately, and achieve the face position. Then the program uses the frame subtraction to achieve the position of human body motion. This method is provided with good performance of the motion detection. Afterwards, the program recognises the human body motion by calculating the relationship of the face position with the position of human body motion contour. By the test, we know that the recognition rate of this algorithm is more than 92%. The results show that, this algorithm can achieve the result quickly, and guarantee the exactitude of the result.

효과적인 실시간 배경 모델링을 위한 환경 변수 결정 방법 (Determining Method of Factors for Effective Real Time Background Modeling)

  • 이준철;류상률;강성환;김승호
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제34권1호
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    • pp.59-69
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    • 2007
  • 다양한 환경을 포함하고 있는 동영상에서 움직이는 객체를 추출, 인식하기 위해서는 배경 모델링이 중요하다. 이러한 객체 인식을 위한 전처리 과정인 배경 모델링을 위한 여러 방안이 제안되었다. 그중 큐 기반 배경 모델링으로 대표되는 Kumar의 방법이 있다. 하지만 이는 프레임의 갱신검사 주기가 고정되어 있어 여러 시스템에 적용시키는데 한계점이 있다. 본 논문은 큐 기반 배경 모델링 기법을 이용하고 이때 주요한 환경 변수가 되는 슬라이딩 윈도우의 크기 및 영상의 자기 단계에 따른 그룹핑 크기, 프레임의 갱신검사 주기를 배경 모델에 따라 적응적으로 결정하는 방법을 제안한다. 배경 모델에 따른 환경변수를 결정하기 위해 객체 검출율, 객체 오검출율, 갱신율을 평가 기준으로 삼는다. 제안된 방법으로 실시간 처리에 부적합한 기존의 배경 모델링 방법을 개선하여 보다 효과적으로 객체를 인식할 수 있다.

불안정한 조명 환경에 강인한 참조 배경 영상의 갱신 기법 (Robust Method of Updating Reference Background Image in Unstable Illumination Condition)

  • 지영석;한영준;한헌수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.91-102
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    • 2010
  • 기존의 감시 시스템이나 차량 검출 시스템은 제한되고 불안정한 조명환경에서는 객체들을 검출하기 어렵다. 본 논문에서는 불안정한 조명의 영향에 의한 문제점들을 해결하기 위해 참조 배경 영상의 적응적인 갱신 기법을 제안한다. 처음 입력영상을 참조 배경영상으로 설정하고 에지 성분에 따라 3가지 블록 크기로 나눈다. 그리고 각 블록의 밝기 변화량, 안정성, 색상 정보 그리고 에지 성분을 이용하는 블록상태 분석법이 적용된다. 참조 배경 영상에서 갱신된 블록과 같은 블록 상태를 갖는 인접하는 블록들을 하나의 블록으로 병합시킨다. 제안하는 기법은 움직이는 객체와 불안정한 조명을 구별할 수 있어 강인한 참조 배경 영상을 생성할 수 있다. 그리고 제안하는 블록 상태 분석법은 참조 배경 영상을 운영적인 측면과 시간적인 측면에서 매우 효율적으로 갱신시킨다. 본 논문은 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 조명이 빠르게 변화하는 도로 환경에서 제안하는 기법이 군집화를 통해 차량을 안정적으로 검출함을 보였다.

적응적 가우시안 혼합 모델을 이용한 불법주정차 무인단속시스템 (Unmanned Enforcement System for Illegal Parking and Stopping Vehicle using Adaptive Gaussian Mixture Model)

  • 염성관;신성윤;신광성;박상현
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권3호
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    • pp.396-402
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    • 2021
  • 최근 스마트 도시를 구축하기 위해 무인 차량 관제 시스템의 보급이 활성화 되고 있다. 본 논문은 적응적 배경영상 모델링 방법을 이용한 불법주정차 무인단속시스템에 관한 것으로서, 적응적 가우시안 혼합 모델로 배경 영상을 모델링할 때, 이동 물체의 상황 변화에 따라 전역적으로 배경 영상을 업데이트하거나 국소적으로 배경 영상을 업데이트하는 방법에 대해 기술한다. 특히, 이동 물체가 배경 영상에 미치는 영향을 최소화하는 방법과 배경 영상을 정확하게 업데이트하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서는 시스템의 구현을 통해 제안하는 시스템이 이동하고 있는 물체 또는 정지상태의 물체를 신속하고 정확하게 구분할 수 있음을 증명하였다.

Tracking Object Movement via Two Stage Median Operation and State Transition Diagram under Various Light Conditions

  • Park, Goo-Man
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.11-18
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    • 2007
  • A moving object detection algorithm for surveillance video is here proposed which employs background initialization based on two-stage median filtering and a background updating method based on state transition diagram. In the background initialization, the spatiotemporal similarity is measured in the subinterval. From the accumulated difference between the base frame and the other frames in a subinterval, the regions affected by moving objects are located. The median is applied over the subsequence in the subinterval in which regions share similarity. The outputs from each subinterval are filtered by a two-stage median filter. The background of every frame is updated by the suggested state transition diagram The object is detected by the difference between the current frame and the updated background. The proposed method showed good results even for busy, crowded sequences which included moving objects from the first frame.

적응적 배경영상과 픽셀 간격을 이용한 움직임 검출 (Motion Detection using Adaptive Background Image and Pixel Space)

  • 지정규;이창수;오해석
    • Journal of Information Technology Applications and Management
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    • 제10권3호
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    • pp.45-54
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    • 2003
  • Security system with web camera remarkably has been developed at an Internet era. Using transmitted images from remote camera, the system can recognize current situation and take a proper action through web. Existing motion detection methods use simply difference image, background image techniques or block matching algorithm which establish initial block by set search area and find similar block. But these methods are difficult to detect exact motion because of useless noise. In this paper, the proposed method is updating changed background image as much as $N{\times}M$pixel mask as time goes on after get a difference between imput image and first background image. And checking image pixel can efficiently detect motion by computing fixed distance pixel instead of operate all pixel.

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