본 논문에서는 고화질 IP 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 실시간으로 연기를 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 실시간 처리를 위해 FFmpeg 라이브러리를 이용하여 비디오 파일을 오픈하는 것처럼 IP 카메라로부터 전송되는 RTSP 스트림을 직접 오픈한다. 연기 검출을 위해 연기 후보 영역에 대해 연기의 색정보 및 형태학적 특성은 물론, 연기의 동적 특성까지 고려한다. 최종적으로 다양한 연기의 특성들을 효율적으로 결합하기 위해 부스팅 알고리즘으로 Adaboost 알고리즘을 사용한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 연기를 검출하는 데 효과적인 것을 보인다.
본 논문에서는 고화질 IP 카메라로부터 입력되는 영상으로부터 실시간으로 화염을 검출할 수 있는 시스템을 제안한다. 먼저 FFmpeg 라이브러리를 이용하여 비디오 파일을 오픈하는 것처럼 IP 카메라로부터 전송되는 RTSP 스트림을 직접 오픈한다. 두 번째는 입력영상으로부터 혼합 가우시안 모델을 이용하여 배경영상을 추출한다. 그 다음에는 입력 영상과 배경영상간의 차신호로부터 전경영상을 구한다. 분리된 전경영상은 수학적 모폴로지 연산을 거쳐 후보영역으로 간주한다. 후보영역의 색정보와 화염의 동적 특성을 분석하여 최종적으로 화염을 검출한다. 실험 결과를 통하여 제안하는 방법이 화염을 검출하는 데 효과적인 것을 보인다.
다양한 감시 환경에서의 보안의 중요성이 대두됨에 따라 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 물체를 연속적으로 추적하기 위해 비겹침 다중 카메라 기반의 영삼감시시스템을 제안한다. 제안된 다중 IP 카메라 기반 객체추적 기술은 장치 간 hand-off 기술 및 프로토콜을 바탕으로 객체추적 모듈과 추적관리 모듈로 구성된다. 객체추적 모듈은 IP 카메라에서 실행되며 객체추적 정보 생성, 객체추적 정보 공유, 객체추적 정보를 이용한 객체 검색 및 모듈 내 설정 기능을 제공하고, 추적관리 모듈은 영상관제 서버에서 실행되며 객체추적 정보 실시간 수신, 객체추적 정보 검색, IP 카메라 컨트롤 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 객체추적 기술은 다양한 감시 환경과 기술 방법에 의존하지 않는 범용적 프레임워크를 제안한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권2호
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pp.75-80
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2022
With the rapid growth of Internet of Things (IoT) applications and devices, there are still defects in safety and privacy. Current researches indicate that there are weak security mechanisms to protect these devices. Humans use the Internet of Things to control and connect their devices with the Internet. Using the Internet of things has been increased over time. Therefore, capture of sensitive user data has increased intentionally or not [1]. The IP Camera is a type of (IOT) devices. Therefore, in this paper we aim to create a "Security Eyes" application that protects IP Cameras from security attacks according to certain security mechanisms (increasing the strength of encryption and filling the usual security holes in IP cameras … etc) and alerts the user when the live broadcast is interrupted or an error occurs.
본 연구를 통해 설계된 테스트베드 지역의 식물계절 관측과 적설 탐지는 반복 이미지 학습 및 정량적 RGB 분석을 통해 정확도 높은 산림 식물계절 및 적설 관측 기반을 마련하였다. 무인카메라 기반 식물계절 및 적설 탐지 기술 개발은 복잡한 산악지형이라는 특수한 환경에서 다양한 고도의 환경 데이터를 실시간 수집하는 체계를 구축함으로써 산림환경 연구를 위한 기초 데이터를 수집하는 계기가 되었다. 첨단기술을 활용한 주요 산악지역의 식물계절 변화 탐지 연구는 산림청에서 제공하는 개화 및 개엽 예측 정보의 검증과 산림휴양쾌적지수 고도화 등에 활용 가능하며, 향후 농림위성의 NDVI 등 영상 이미지의 검⋅보정용 자료로써 활용 가치가 매우 높다. 무인카메라 활용 기술은 산림 식물계절 및 적설 탐지뿐만 아니라 산림재해 감시 및 산림관리 등 다양한 산림분야에서도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
An embedded system has been applied to many fields including households and industrial sites. The embedded system is implemented fur image tracking in security area. This system supports a fixed IP far the reliable server operation on TCP/IP networks. A real time video image on the is analyzed to detect a certain invader who jumped into the observed area. The digital camera is connected at the USB host port of the target board. The video images from the video camera is continuously analyzed and displayed at the Linux web-server. The moving vector of the invaders on the continuous image frames is calculated and then it sends the calculated pan/tilt movement. That used Block matching algorithm and edge detection algorithm for past speed. And the displacement vector is used at pan/tilt motor control through RS232 serial cable. The experiment result showed tracking performance by the moving part speed of 10 to 150 pixels/sec.
본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.
This paper presents a unified live-streaming method based on Hypertext Mark-up Language 5(HTML5) for an IP camera which is independent of browsers of clients and is implemented with open-source libraries. Currently, conventional security systems based on analog CCTV cameras are being modified to newer surveillance systems utilizing IP cameras. These cameras offer remote surveillance and monitoring regardless of the device being used at any time, from any location. However, this approach needs live-streaming protocols to be implemented in order to verify real-time video streams and surveillance is possible after installation of separate plug-ins or special software. Recently, live streaming is being conducted through HTML5 using two different standard protocols: HLS and DASH, that works with Apple and Android products respectively. This paper proposes a live-streaming approach that is linked on either of the two protocols which makes the system independent with the browser or OS. The client is possible to monitor real-time video streams without the need of any additional plug-ins. Moreover, by implementing open source libraries, development costs and time were economized. We verified usefulness of the proposed approach through mobile devices and extendability to other various applications of the system.
Zoom tracking involves the automatic adjustment of the focus motor in response to the zoom motor movements for the purpose of keeping an object of interest in focus, and is typically achieved by moving the zoom and focus motors in a zoom lens module so as to follow the so-called "trace curve", which shows the in-focus motor positions versus the zoom motor positions for a specific object distance. Thus, one can simply implement zoom tracking by following the most closest trace curve after all the trace curve data are stored in memory. However, this approach is often prohibitive in practical implementation because of its large memory requirement. Many other zoom tracking methods such as GZT, AZT and etc. have been proposed to avoid large memory requirement but with a deteriorated performance. In this paper, we propose a new zoom tracking method called 'Approximate Feedback Zoom Tracking method (AFZT)' on DM36x-based IP network camera, which does not need large memory by approximating nearby trace curves, but generates better zoom tracking accuracy than GZT or AZT by utilizing focus value as feedback information. Experiments through real implementation shows the proposed zoom tracking method improves the tracking performance and works in real-time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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