Crime has become one of the major problems in modern society. Even though visual surveillances through closed-circuit television (CCTV) is extensively used for solving crime, the number of crimes has not decreased. This is because there is insufficient workforce for performing 24-hour surveillance. In addition, CCTV surveillance by humans is not efficient for detecting dangerous situations owing to accuracy issues. In this paper, we propose the autonomous detection of dangerous situations in CCTV scenes using a deep learning model with relational inference. The main feature of the proposed method is that it can simultaneously perform object detection and relational inference to determine the danger of the situations captured by CCTV. This enables us to efficiently classify dangerous situations by inferring the relationship between detected objects (i.e., distance and position). Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of the accuracy of image classification and the false alarm rate even when object detection accuracy is low.
When an applicant requests the emergency situation call or safe return service using a smart device, the smart surveillance service can select the CCTV(closed circuit television) cameras around the applicant using applicant's location information, then automatically takes a photograph to track the applicant. Since the surrounding CCTV camera shoots the applicant continuously using location information and the applicant can be observed by the monitor agent in real time, this service can be very helpful in an applicant's emergency situation or safe return. The existing smart surveillance service does not consider the priority of the emergency situation call and safe return service. Therefore, there is the disadvantage that the applicant who requests an emergency situation call service can not be photographed when safe return service has already preoccupied CCTV cameras which are capable of taking a picture of the applicant. The proposed smart surveillance service improves this disadvantage by using service priority.
It was difficult to verify the car number or face of inspector in the closed circuit television because of low CCD pixels and low brightness of lens. So CCTV lens should have higher pixels and brightness. In this paper, the design of zoom lens for mega pixel Closed-Circuit Television (CCTV) was introduced. We applied aspheric lens in order to reduce the spherical aberration and distortional aberration. And we applied focal length of 6-60mm, F number of 1.2, 3 million pixel resolution and magnifying power of 10 times. Also we applied infrared correction in order to use the CCTV camera in day and night effectively. These norms are the most powerful in CCTV zoom lens of focal length of 6-60mm. And if we apply this lens to the box style CCTV camera, we can verify the car number or face within 50m. Auto controlling system will be continued.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.6
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pp.115-122
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2019
CCTV(Closed-Circuit Television) is increasingly exposed to CCTV per person as the number of installations increases every year for accident prevention and facility safety. The intelligent video surveillance system technology is attracting attention to the privacy protection of exposed subjects. The intelligent video surveillance system performs a process for the privacy protection so as to perform the action type of the subject and the judgment of the situation in the simple identification of the photographed image data, or to prevent the information, from which the information of the photographed subject is exposed. The proposed technique is applied to the video surveillance system and converts the original image information taken from the video surveillance system into similar image information so that the original image information is not leaked to the outside. In this paper, we propose an image conversion mechanism that inserts a virtual face image that approximates a preset similarity.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.19
no.4
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pp.92-105
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2016
This study aims to establish a simulation method for CCTV (Closed Circuit Television) sight area. The simulation incorporates variables for computing CCTV sight area including CCTV specifications and installation. Currently CCTV is used for traffic, crime prevention and fire prevention by local governments. However, new locations are selected by administrator decision rather than analysis of the optimal location. In order to determine optimum location, a method to CCTV compute range is needed, which incorporates specifications according to CCTV purpose. For this purpose, limitations of previous research methods must be recognized and the simulation method must supplement these limitations. Here in this study, we derived CCTV sight area variables for realistic analysis to complement the limitations of previous studies. A total of eight elements were derived from image device sensors and installation: wide angle, height, angle, setting height, setting angle, and others. This research implemented a 3D simulation technique that can be applied to the derived factors and automate them using ArcObject and Visual C#. This simulation method can calculate sight range in accordance with CCTV specifications. Furthermore, when installing additional CCTVs, it can derive optimal allocation position. The results of this study will provide rational choices for specification selection and CCTV location by interagency collaborative projects.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.5
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pp.105-116
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2019
Most of the public and private buildings in Korea are installing CCTV for crime prevention and follow-up action, insider security, facility safety, and fire prevention, and the number of installations is increasing each year. In the questionnaire conducted on the increasing CCTV, many reactions were positive in terms of the prevention of crime that could occur due to the installation, rather than negative views such as privacy violation caused by CCTV shooting. However, CCTV poses a lot of privacy risks, and when the image data is collected using the cloud, the personal information of the subject can be leaked. InseCam relayed the CCTV surveillance video of each country in real time, including the front camera of the notebook computer, which caused a big issue. In this paper, we introduce a system to prevent leakage of private information and enhance the security of the cloud system by processing the privacy technique on image information about a subject photographed through CCTV.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.3238-3257
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2019
Closed-circuit television (CCTV) technology continuously captures and stores video streams. Users are typically required by policy to store all the captured video for a certain period. Accordingly, increasing the number of CCTV operation cycles and photographing positions expands the amount of data to be stored. However, expanding the available storage space for video data incurs increased costs. In recent years, this problem has been addressed with cloud storage solutions, which enable multiple users and devices to access and store data simultaneously. However, because of the large amount of data to be stored, a vast storage space is required. Consequently, cloud storage administrators need a way to store data more efficiently. To save storage space, deduplication technology has been proposed to prevent duplicate storage of the same data. However, because cloud storage is hosted on remote servers, data encryption technology must be applied to address data exposure issues. Although deduplication techniques for encrypted data have been studied, there have been various security vulnerabilities. We attempted to solve this problem by addressing various issues such as poison attacks, property forgery, and ownership management while removing the redundant data and handling the data more securely.
Park, Ha-Yan;Kim, Deok-Hun;Kim, Jae-Yeong;Kwon, Ki-Tae
Annual Conference of KIPS
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2016.04a
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pp.16-17
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2016
주로 방범용으로 사용하는 폐쇄회로 TV(CCTV : Closed Circuit Television)는 범죄 발생 시 범인검거와 증거 확보에 유용하게 사용된다. 하지만 CCTV는 지형지물로 인해 영상 확보가 어려운 영역, 즉 사각지대가 존재하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 증강현실(AR : Augmented Reality)을 이용하여 CCTV 카메라의 방향을 주기적으로 변경한다. 변경된 카메라의 방향에서 확보한 영상으로, 기존 CCTV와 달리 보다 넓은 반경의 영상을 확보하여, 모니터링할 수 있는 장점이 있다.
Due to the event of hazardous chemical injection into a water storage tank in Hongseong, Chungcheongnam-do in 2012, the Korean Ministry of Environment has revised the enforcement rules of the Water Supply and Waterworks Installation Act to install surveillance equipments such as closed-circuit television(CCTV). However, the enforcement rules still do not provide concrete provision for installation of physical security equipments. Thus we studied vulnerability of small-scale water supplies in Korea and developed guidelines for the physical security system of the facilities. The guidelines include selection and recommendation of the physical security approaches and measures to detect, delay and response to the presence of an intruder in small-scale water supplies. The security features include protection utilities(e.g., fencing and fence topping), exterior intrusion detectors and alarms, locks and padlocks, surveillance utilities(e.g., CCTV), and others.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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