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.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.8
no.11
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pp.1647-1654
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2013
Detection performance of the vehicle on the road depends on weather conditions, the shadow by the movement of the sun, or illumination changes, etc. In this paper, a vehicle detection system in conjunction with a robust background estimate algorithm to environment change on the road in daytime is proposed. Gaussian Mixture Model is applied as background estimation algorithm, and also, Adaboost algorithm is applied to detect the vehicle for candidate region. Through the experiments with input videos obtained from a various weather conditions at the same actual road, the proposed algorithm were useful to detect vehicles in the road.
Electronic security system is composed mainly of electronic-information-communication device, so system technology, configuration and management of the electronic security system could be affected by the change of information-communication environment. This study is to propose the future prospect on the development of technique for electronic security system through the analysis of the trend and the actual condition on the development of technique. This study is based on literature study and interview with user and provider of electronic security system, also survey was carried out by system provider and members of security integration company to come up with more practical result. Hybrid DVR technology that has multi-function such as motion detection, target tracking and image identification is expected to be developed. And 'Embedded IP camera' technology that internet server and image identification software are built in. Those technologies could change the configuration and management of CCTV system. Fingerprint identification technology and face identification technology are continually developed to get more reliability, but continual development of surveillance and three-dimension identification technology for more efficient face identification system is needed. As radio identification and tracking function of RFID is appreciated as very useful for access control system, hardware and software of RFID technology is expected to be developed, but government's support for market revitalization is necessary. Behavior pattern identification sensor technology is expected to be developed and could replace passive infrared sensor that cause system error, giving security guard firm confidence for response. The principle of behavior pattern identification is similar to image identification, so those two technology could be integrated with tracking technology and radio identification technology of RFID for total monitoring system. For more efficient electronic security system, middle-ware's role is very important to integrate the technology of electronic security system, this could make possible of installing the integrated security system.
In almost industries, such as the logistics industry, marine fisheries, agriculture, industry, and services, small unmanned aerial vehicles are used for aerial photographing or closing flight in areas where human access is difficult or CCTV is not installed. Also, based on the information of small unmanned aerial photographing, application research is actively carried out to efficiently perform surveillance, control, or management. In order to carry out tasks in a mission-based manner in which the set tasks are assigned and the tasks are automatically performed, the small unmanned aerial vehicles must not only fly steadily but also be able to charge the energy periodically, In addition, the unmanned aircraft need to land automatically and precisely at certain points after the end of the mission. In order to accomplish this, an automatic precision landing method that leads landing by continuously detecting and recognizing a marker located at a landing point from a video shot of a small UAV is required. In this paper, it is shown that accurate and stable automatic landing is possible even if simple template matching technique is applied without using various recognition methods that require high specification in using low cost general purpose small unmanned aerial vehicle. Through simulation and actual experiments, the results show that the proposed method will be made good use of industrial fields.
Park, Dong Hyun;Kang, In Joon;Choi, Hyun;Kim, Sang Seok
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.23
no.1
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pp.31-37
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2015
The recent long-term economic recession and business depression are constantly increasing the occurence of the five major crimes(murder, robbery, rape, theft, violence). When looking into the previously-analyzed characteristics of how the five major crimes are committed, this study understands that the crimes mostly occur in these crime-ridden areas of poor public order and security and, in order to decrease the crime rates of the crime-prone areas, any relevant fields have been emphasizing the application of CPTED. In the light of that, referring to CPTED surveillance factors and the current crime rate data, the study presented ways to help the relevant fields draw up a crime-prone area grade map. In particular, the security center among monitoring elements was visualized by dividing it into point patrol and directed patrol and by dividing it into 3 steps monitoring levels with CCTV and street lights. In addition, we checked the crime rate by zoning through crime statistics occurred in the research areas and established a crime status map. We estimated the weight through AHP analysis on the built monitoring elements and the zoning of the occurred areas, as a result of making a map vulnerable to crime by monitoring steps by overlapping each element, we were able to confirm that 60% of theft, 52% of violence and 33% of rape in the 1st grade area were reduced compared to the 1st step in monitoring Step 3.
Purpose: This paper aims to clarify the problems and to examine the improvement methods by investigating the management condition of local-designated cultural property of which management is relatively poor in comparison with state-designated cultural heritage. Method: In order to grasp the management situation of the local-designated cultural heritage, a research on cultural heritage management situation and problems will be carried out with 35 cultual heritages in Goryeong-gun. Also, the improvement methods about the property type vulnerability on the basis of interview with cultual property managers, fire-fighting officers and civil servants, etc. Results: Local cultural heritages were investigated to be very vulnerable to the fire of wooden buildings, the theft of movable cultural heritages, and the effects of wind and water damage. It is because cultural heritages are scattered over wide areas fundamentally. As the result, it has difficulty in the patrols of police officers and fire fighters, and in the situation that it lacks disaster monitoring and CCTV for countermeasures to replace them, electronic security including fire hydrant, sensors, etc and fire extinguishing facilities and so on. It is difficult for local governments managing local-designated cultural heritages to enhance their management systems directly due to their lack of budget and manpower. Conclusion: In order to strengthen disaster and safety management system for the cultural heritages designated by local governments, they have to clarify disaster countermeasure task of fire fighting, police, and cultural heritage managers prepare their manuals, and systematize them through disaster drill mainly in local autonomous governments. Also, so as to establish a surveillance system every day, they have to enhance the community for local cultural heritage manage consisting of local volunteer fire departments, local voluntary disaster prevention organizations, volunteers, etc.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.20
no.6
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pp.85-91
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2020
Recently, video-taping equipment such as CCTV have been seeing more use for crime prevention and general safety concerns. Since these video-taping equipment operates all throughout the day, the need for security personnel is lessened, and naturally costs incurred from managing such manpower should also decrease. However, technology currently used predominantly lacks self-sufficiency when given the task of searching for a specific object in the recorded video such as a person, and has to be done manually; current security-based video equipment is insufficient in an environment where real-time information retrieval is required. In this paper, we propose a technology that uses the latest deep-learning technology and OpenCV library to quickly search for a specific person in a video; the search is based on the clothing information that is inputted by the user and transmits the result in real time. We implemented our system to automatically recognize specific human objects in real time by using the YOLO library, whilst deep learning technology is used to classify human clothes into top/bottom clothes. Colors are also detected through the OpenCV library which are then all combined to identify the requested object. The system presented in this paper not only accurately and quickly recognizes a person object with a specific clothing, but also has a potential extensibility that can be used for other types of object recognition in a video surveillance system for various purposes.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.43
no.5
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pp.667-674
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2023
In the event of a disaster occurring within a building, the prompt and efficient evacuation and rescue of occupants within the building becomes the foremost priority to minimize casualties. For the purpose of such rescue operations, it is essential to ascertain the distribution of individuals within the building. Nevertheless, there is a primary dependence on accounts provided by pertinent individuals like building proprietors or security staff, alongside fundamental data encompassing floor dimensions and maximum capacity. Consequently, accurate determination of the number of occupants within the building holds paramount significance in reducing uncertainties at the site and facilitating effective rescue activities during the golden hour. This research introduces a methodology employing computer vision algorithms to count the number of occupants within distinct building locations based on images captured by installed multiple CCTV cameras. The counting methodology consists of three stages: (1) establishing virtual Lines of Interest (LOI) for each camera to construct a multi-camera network environment, (2) detecting and tracking people within the monitoring area using deep learning, and (3) aggregating counts across the multi-camera network. The proposed methodology was validated through experiments conducted in a five-story building with the average accurary of 89.9% and the average MAE of 0.178 and RMSE of 0.339, and the advantages of using multiple cameras for occupant counting were explained. This paper showed the potential of the proposed methodology for more effective and timely disaster management through common surveillance systems by providing prompt occupancy information.
Purpose: The purpose of this study is to be performed with studio-type housings among urban life-type housings to investigate the physical characteristic and crime-related factors of studios from the viewpoint of the basic principles of crime prevention through environmental design (CPTED). Method: Eight CPTED guidelines available in Korea were reviewed to select 20 planing factors for actual condition investigation. Five single households in studio-type housings in Gwanak-gu, Seoul, were chosen according to the subject screening criteria to perform the actual condition investigation. Results: First, a lighting plan around a building for natural surveillance should consider the building location, relation with the front road, and surrounding facilities. In a building of a piloti structure, the parking lot and the building gate should be arranged in a manner that enables natural surveillance. Second, the shape of the corridors in studio-type housings should be considered to plan the installation of a lighting at the door of each household, the installation of a viewer window at the door of each household, and the arrangement of the elevator. Third, to support access control, an access control system having the function of video and voice communication is recommended to be installed at the building gate. Criteria for the type of security windows and the floors on which security windows should be installed, and the regulations about the CCTV installation inside and outside the building should be prepared. Fourth, to enhance territoriality in parking lots, ground patterns, parking lot gate, and signs may be installed. Fifth, in view of effective utilization and maintenance, lighting facilities should be installed to increase the usability of ground parking lots, and relevant installation criteria should be prepared regarding the type, number, and brightness of the lightings.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.15
no.2
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pp.149-162
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2005
This paper suggest a way to detect a specific wanted figure in public places such as subway stations and banks by comparing color face images extracted from the real time CCTV with the face images of designated specific figures. Assuming that the characteristic of the surveillance camera allows the face information in screens to change arbitrarily and to contain information on numerous faces, the accurate detection of the face area was focused. To solve this problem, the normalization work using subsampling with $20{\times}20$ pixels on arbitrary face images, which is based on the Perceptron Neural Network model suggested by R. Rosenblatt, created the effect of recogning the whole face. The optimal linear filter and the histogram shaper technique were employed to minimize the outside interference such as lightings and light. The addition operation of the egg-shaped masks was added to the pre-treatment process to minimize unnecessary work. The images finished with the pre-treatment process were divided into three reception fields and the information on the specific location of eyes, nose, and mouths was determined through the neural network. Furthermore, the precision of results was improved by constructing the three single-set network system with different initial values in a row.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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