Video image processing systems (VIPS) offer numerous benefits to transportation models and applications, due to their ability to monitor traffic in real time. VIPS based on a wide-area detection algorithm provide traffic parameters such as flow and velocity as well as occupancy and density. However, most current commercial VIPS utilize a tripwire detection algorithm that examines image intensity changes in the detection regions to indicate vehicle presence and passage, i.e., they do not identify individual vehicles as unique targets. If VIPS are developed to track individual vehicles and thus trace vehicle trajectories, many existing transportation models will benefit from more detailed information of individual vehicles. Furthermore, additional information obtained from the vehicle trajectories will improve incident detection by identifying lane change maneuvers and acceleration/deceleration patterns. However, unlike human vision, VIPS cameras have difficulty in recognizing vehicle movements over a detection zone longer than 100 meters. Over such a distance, the camera operators need to zoom in to recognize objects. As a result, vehicle tracking with a single camera is limited to detection zones under 100m. This paper develops a methodology capable of monitoring individual vehicle trajectories based on image processing. To improve traffic flow surveillance, a long distance tracking algorithm for use over 200m is developed with multi-closed circuit television (CCTV) cameras. The algorithm is capable of recognizing individual vehicle maneuvers and increasing the effectiveness of incident detection.
Current indoor intrusion detection and location tracking methods have the weakness in seamless operations in tracking the objective because the object must possess a communicating device and the limitation of the single cell size (approximate $100cm{\times}100cm$) exits. Also, the utilization of CCTV technologies show the shortcomings in tracking when the object disappear the area where the CCTV is not installed or illumination is not enough for capturing the scene (e.g. where the context-awarded system is not installed or low illumination presents). Therefore, in this paper we present an improved in-door tracking system based on sensor networks. Such system is built on a simulated scenario and enables us to detect and extend the area of surveillance as well as actively responding the emergency situation. Through simulated studies, we have demonstrated that the proposed system is capable of supplementing the shortcomings of signal cutting, and of estimating the location of the moving object. We expect the study will improve the better analysis of the intruder behavior, the more effective prevention and flexible response to various emergency situations.
Recently the crime against elementary school students has been rapidly increasing. Under these circumstances, this study is to analyze the basic principles of Crime Prevention Through Environmental Design (CPTED) for the elementary school in urban residential area, and suggest some planning and design guidelines. Among 59 elementary schools in Pyongchon, Bundang, and Pangyo new towns, 11 distinctive schools were selected for analysis study. School cases were investigated comparatively from the viewpoints of visibility, securing of observers, activity support and reinforced territoriality on the basis of theoretical crime prevention concepts. The analysis adopts various methods including theoretical research, field study, observation, and examination of plan. Some of findings of this analysis are as follows. Most of schools rely on the mechanical and physical devices such as CCTV, gate control, or walls, which are considered to be quite passive measures and ineffective for the crime prevention. Other effective methods such as offering school facilities to the public or public space sharing with surrounding residents, for the protection of crimevulnerable students by public eyes. Therefore, in order to prevent crimes effectively, it is urgently required to analyze the environments around and in the school, and to improve physical conditions on the basis of CPTED principles.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.5
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pp.472-477
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2016
The most important and critical to the performance of video surveillance systems is to be detected exactly how much. In order to accurately track the object must be able to accurately separate the background and object. However, the system itself rather than the human vision exactly distinguish the object and the background, to assess the situation, it is not easy. If we can accurately detect the background and the object, to be able to accurately track an object, it is possible to increase the reliability of the system, have a significant impact on the success of the entire production system. In this paper, we propose a way to distinguish more precisely the background and the object being to determine the background environment changes more accurately.
Behavior of intelligent video surveillance system is recognized by analyzing the pattern of the object of interest by using the frame information of video inputted from the camera and analyzes the behavior. Detection of object's certain behaviors in the crowd has become a critical problem because in the event of terror strikes. Recognition of object's certain behaviors is an important but difficult problem in the area of computer vision. As the realization of big data utilizing machine learning, data mining techniques, the amount of video through the CCTV, Smart-phone and Drone's video has increased dramatically. In this paper, we propose a multiple-sliding window method to recognize the cumulative change as one piece in order to improve the accuracy of the recognition. The experimental results demonstrated the method was robust and efficient learning units in the classification of certain behaviors.
Recently, various research for intelligent video surveillance system have been proposed, but the existing monitoring systems are inefficient because all of situational awareness is judged by the human. In this paper, shadow removal based moving object tracking method is proposed using the chromaticity and entropy image. The background subtraction model, effective in the context awareness environment, has been applied for moving object detection. After detecting the region of moving object, the shadow candidate region has been estimated and removed by RGB based chromaticity and minimum cross entropy images. For the validity of the proposed method, the highway video is used to experiment. Some experiments are conducted so as to verify the proposed method, and as a result, shadow removal and moving object tracking are well performed.
Ince, Ibrahim Furkan;Yildirim, Mustafa Eren;Salman, Yucel Batu;Ince, Omer Faruk;Lee, Geun-Hoo;Park, Jang-Sik
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.12
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pp.5485-5506
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2016
In this article, a video based fire detection framework for CCTV surveillancesystems is presented. Two novel features and a novel image type with their corresponding algorithmsareproposed for this purpose. One is for the slow-smoke detection and another one is for fast-smoke/flame detection. The basic idea is slow-smoke has a highly varying chrominance/luminance texture in long periods and fast-smoke/flame has a highly varying texture waiting at the same location for long consecutive periods. Experiments with a large number of smoke/flame and non-smoke/flame video sequences outputs promising results in terms of algorithmic accuracy and speed.
Surveillance Cameras such as CCTV easily found in places requiring security and the prevention of crimes such as public institutions, banks, etc. play an important role as they prevent all sorts of crimes, and provide a decisive clue fix settling a criminal case. But, in case that a far-off person is photographed, an original image should be enlarged to identify the person. And as for the technique of enlarging an image, it is important to enlarge and restore it close to its original image rather than to merely magnify it. For the enlargement and restoration of an image, techniques called interpolation are used; as for interpolation methods known hitherto, however, the higher the magnifying power is, the more deteriorated the quality of an image becomes to the extent that the image cannot be identified. Therefore, in this paper, we are going to propose a new technique whereby the face outline in an image is vectorized and restored by means of FDP(Facial Definition Parameter) standardized by the MPEG-4 SNHC FBA group, and an image is restored to have better quality than images restored with the existing interpolation.
Subway system including light-rail transit system is the representative public urban transportation. Accordingly, Nothing is more important than the safety operation as well as passengers' convenience. Due to the fire disaster of Daegu subway on 2003, more strict regulations of detecting fire and of conducting on emergency circumstances. However, regardless of this improved management, it was reported that installations of lots of fire-detection facilities may be harm than good to operate subway system due to frequent malfunction of some fire-detection facilities. It may cause mis-alarm for fire and induces abnormal operation of subway due to the strict regulation; the train shall be stopped on emergency circumstances. Therefore, in this paper, new scheme on surveiling breaking-out-of fire in the station is suggested with new IT technologies, Wireless Sensor Network(WSN) and CCTVs. which were integrated with an intelligent software. This intelligent system enables to surveil breaking-out-of fire in real time through sensor network technology and watch the emergency site on CCTV as well. Through this system, subway organizers could cope with the emergency circumstance rapidly as well as judge precisely whether fire breaks out or not.
Rapid developments of industry and economics have made a metropolis which demands an effective urban transport management system (UTMS). Specially, this paper considers a subway surveillance system based on integrated wireless LAN technologies for public safety. Since a current subway platform security entirely relies on conventional closed circuit television camera (CCTV) or human operators, subway train drivers cannot detect platform states and cope with abnormal situations or accidents immediately. However, through the IP cameras and some wireless routers, high qualify images of the platform conditions can be directly delivered to the train drivers and other station employees in advance of train entering the platform. In this paper, several design issues and problems are discussed when building up the subway management system. Further, we illustrate a system model with the system requirements in real parametric values in order to draw concrete system designs and to realize a practical implementation of the future UTMS.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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