Necessity of security reinforcement has been increased these days. As a result, surveillance systems using CCTV and the patrol system by person have been applied to security zone. However, CCTV has a blind spot and CCTV itself cannot handle emergency situation. Patrol system by person is economically expensive. To overcome these disadvantages, this paper presents an image-based surveillance system using unmanned aircraft. As a default, unmanned aircraft traces lines installed on ground which represents path for patrolling. If the aircraft detects objects, then it keeps a constant distance between object without missing the object in the image. Simulation results show that the proposed system can be operated even with unmanned aircraft with low specification.
건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문은 CCTV 관제에서 동작 인식을 위한 색상 기반 손과 손가락 탐지 기술을 제안하였다. 논문의 목표는 피부색을 기반으로 한 손 영역 탐지 및 손동작 인식에 대한 강인한 방법을 제안하는 것이다. 탐지된 손 영역과 손동작 인식 기술은 에어 마우스 및 스마트 TV를 조정하는데 적용될 수 있으며 홈시어터 및 감성 센서를 기반으로 하는 장치들을 조종하기 위하여도 사용될 수 있다. 입력 영상으로부터 손 영역을 구분하기 위하여 색상 기반 윤곽선 추출 방법이 사용되어지고 윤곽이 구분된 손으로부터 y좌표값을 계산하여 손가락 끝점을 탐지한다. 손가락 끝점의 위치를 탐지한 후에, R채널만을 이용하여 추적을 하며 손동작 인식에 있어서 차영상 기법을 적용하여 잡영상 제거와 같은 강인한 면을 보여준다. 제안하는 방법으로 손가락 끝점의 추적과 손동작 인식에 관련된 많은 실험을 진행하였고, 실험 결과는 기존의 방법보다 성능 면에 있어서 96% 이상의 정확도를 보여준다.
Recently, the prevention of crime using CCTV draws special in accordance with the higher crime incidence rate. Therefore security systems like a CCTV with audio capability are developing for giving an instant alarm. This paper proposes a scream detecting engine from various ambient noises in real environment for surveillance systems. The proposed engine detects scream signals among the various ambient noises using the features extracted in time/frequency domain. The experimental result shows the performance of our engine is very promising in comparison with the traditional engines using the model based features like LPC, LPCC and MFCC. The proposed method has a low computational complexity by using FFT and cross correlation coefficients instead of extracting complex features like LPC, LPCC and MFCC. Therefore the proposed engine can be efficient for audio-based surveillance systems with low SNRs in real field.
An urban transit is representative public transportation which lots of people take everyday. Especially, the station of urban transit is one of the very important public civil infrastructures. From the teachings of subway fire disaster occurred at Daegu on 2003, a certain incident might create large numbers of deaths or injuries and a lot of damages to the subway station without having an accurate grasp of emergency situation and doing proper action on the situation. Therefore, the passive surveillance system, which means the present CCTV based system, needs to be changed into the active one. The active surveillance system is the CCTV based system with intelligent softwares which affords to prevent a certain incident or trouble and its aggravation. In this paper, the state of the art of the representative companies developing intelligent softwares and its application sites of Australia and Hong Kong are briefly introduced. Finally, with the consideration of its recent trends, some technical contents for the intelligent surveillance system of domestic urban transit are briefly described.
A real-time surveillance system of the inshore fishing ground was constructed to identify and detect discrete targets, such as illegal fishing vessels. This paper describes measurements made with a combination of sensors, such as radar, CCTV camera, and GPS receivers, for monitoring the fishing activity of small vessels within the fishing limit zones of the inshore waters. The CCTV camera system was used to confirm detection and to classify the type of target. The location of legal vessels distributed in coastal waters was acquired from each GPS system of ships connected to commercial satellite communication network. The surveillance system was networked via LAN to one host PC with the use of electronic navigational charts (ENC) and a radar link. Radar Target Extractor (RTX) for radar signal processing can be remotely accessed and controlled on existing PC via the internet, from anywhere, at any time. Results are presented that demonstrate the effectiveness of the newly constructed fisheries monitoring system for conducting continuous surveillance of illegal fishing vessels in the inshore fishing ground. The identification of illegal fishing vessels was achieved by comparing radar positions of illegal fishing vessels exceeding the warning limits in the surveillance area with GPS position reports transmitted from legal fishing vessels, and the illegal fishing vessels were marked with red symbols on the ENC screen of a PC. The methods to track the activities of all vessels intruding or leaving the fishing limit zones also were discussed.
기존의 CCTV는 녹화된 영상을 사용하는 오프라인 형태의 활용으로 인한 문제점 및 실시간 감시를 위한 운전자의 직접적인 연계의 필요성 등과 같은 제한사항을 가지고 있으며, 이러한 한계점을 극복하고자 다양한 기능을 가지는 지능형 CCTV 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 감시영역 설정을 위한 영상기반 가상펜스를 스플라인 곡선을 사용하여 구현하는 방법을 제안한다. 또한, 제어점에서 검출한 접선 및 법선을 이용하여 가상펜스와의 거리를 일정하게 유지하는 사전 경보 영역의 설정 방법을 구현하였다. 구현된 영상기반 가상펜스는 실시간 원격 침입탐지 및 경보 제공의 목적으로 사용 가능하며, 보안 및 범죄예방을 포함하여 안전을 필요로 하는 다양한 분야에서 활용될 것으로 판단된다.
Han, Ji Hee;Ok, Sang Hun;Song, Kyu;Jang, Dong Young
한국생산제조학회지
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제26권3호
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pp.272-277
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2017
CCTV image processing techniques have been developed for safety management in manufacturing sites. However, CCTV growth has become a social problem for video surveillance with regard to privacy. This study aims to manage the safety system efficiently and protect privacy simultaneously. In this study, the CCTV monitoring system is composed of five steps (accident monitoring, detection, notification, management, restoration). De-identified image is observed when we are in a normal situation. De-identified image changes to identified image when it detects an accident. As soon as it detects an accident, the accident information is sent to the safety administrator. Then the administrator could conduct safety measures. Afterward, accumulated accident data could be used for statistical data that could be utilized as analyzing expecting accident.
다수의 CCTV(Closed Circuit Television)로 광범위한 지역을 관리하는 보안 감시 시스템에서 시간과 장소에 구애받지 않고 CCTV를 원격으로 실시간 모니터링 할 수 있도록 어플리케이션을 설계 및 구현했다. Xcode를 사용하여 개발된 어플리케이션은 폐쇄적인 중앙 관제 시스템으로부터 안전한 관리자 인터페이스를 제공하는 역할을 한다. 효율적이며 직관적인 인터페이스를 통해 어플리케이션은 중앙관제 시스템에서 제공하는 실시간 상황 알림보고 및 상황 인지 추론 결과를 원격의 관리자에게 전달한다. 사용자의 편의를 위해, 어플리케이션은 이벤트 발생시의 push 알림, SNS(Social Network Service) 연동을 포함한 다양한 기능을 제공한다. 실시간 모니터링을 위해 카메라의 화면을 스트림 해줄 서비스는 Wirecast와 Wowza media server를 이용한다. Wowza stream engine은 실시간 스트리밍을 돕는 개발규격에 맞춘 URL을 제공한다. 이를 통해 모바일에서 실시간 스트리밍 결과를 받아 볼 수 있으며, 그 과정에서 발생되는 자원 소모에 관련된 성능분석을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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