본 논문은 디지털 미디어 프로세서 기반의 U-city 적외선 영상 감시 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 영상 감시 시스템의 하드웨어는 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 상용 칩을 기반으로 설계하고 구현하였으며, 영상 감시 소프트웨어는 적외선 영상의 온도분포를 분석하고 화재와 같은 재난상황을 감시하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 제시된 요구 기능과 성능을 만족하였으며 구현 시스템의 실용성을 확인하였다.
본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.
In this paper, a new background subtraction algorithm for video based fence monitoring surveillance systems is proposed. We adopt the sampling based background subtraction technique and focus on the two main issues: handling highly dynamic environment and handling the flickering nature of pulse based IR (infrared) lamp. Natural scenes from fence monitoring system are usually composed of several dynamic entities such as swaying trees, moving water, waves and rain. To deal with such dynamic backgrounds, we utilize the confidence factor for each background value of the input image. For the flickering IR lamp, the original sampling based technique is extended to handle double background models. Experimental results revealed that our method works well in real fence monitoring surveillance systems.
본 논문은 지능형 비디오 감시 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 지능형 비디오 감시 시스템은 기존 CCTV를 활용한 비디오 감시 시스템에 비해 운영의 효율성이 뛰어나며 야간, 날씨 등의 운영환경에 무관하게 동작하는 장점을 가지고 있다. 시스템의 하드웨어는 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 칩을 기반으로 설계하고 구현하였으며, 소프트웨어는 적외선 영상의 온도분포를 분석하고 화재와 같은 재난 상황을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 제시된 요구 기능을 모두 만족하였으며 시스템의 실용성을 확인하였다.
To make a robust object tracking and identifying system for an intelligent robot and/or home system, heterogeneous sensor fusion between visible ray system and infrared ray system is proposed. The proposed system separates the object by combining the ROI (Region of Interest) estimated from two different images based on a heterogeneous sensor that consolidates the ordinary CCD camera and the IR (Infrared) camera. Human's body and face are detected in both images by using different algorithms, such as histogram, optical-flow, skin-color model and Haar model. Also the pose of human body is estimated from the result of body detection in IR image by using PCA algorithm along with AdaBoost algorithm. Then, the results from each detection algorithm are fused to extract the best detection result. To verify the heterogeneous sensor fusion system, few experiments were done in various environments. From the experimental results, the system seems to have good tracking and identification performance regardless of the environmental changes. The application area of the proposed system is not limited to robot or home system but the surveillance system and military system.
Military surveillance systems with electro-optical sensors can be used to track a number of targets efficiently and reliably. In MTT (Multi-Target Tracking), joint events in which different tracks share the same measurements may occur. Measurement-to-track assignment are computationally challenging because of the number of operations increases exponentially with number of tracks and number of measurements. IHPDA (Integrated Highest Probability Data Association) based on a 2D-Assignment technique can find an optimal solution for measurement to track one-to-one assignments for complex environments. In this paper, LM-IHPDA (Linear Multi-Target IHPDA) which does not need to form all feasible joint events of association and thus the computational load is linear in the number of tracks and the number of measurements. Simulation studies illustrate the effectiveness of this approach in an infrared image environment.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3475-3489
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2014
Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.
This paper describes techniques of camera calibration and artificial landmarks detection for the automatic charging of a mobile robot, equipped with a fish-eye camera in the direction of its operation for movement or surveillance purposes. For its identification from the surrounding environments, three landmarks employed with infrared LEDs, were installed at the charging station. When the robot reaches a certain point, a signal is sent to the LEDs for activation, which allows the robot to easily detect the landmarks using its vision camera. To eliminate the effects of the outside light interference during the process, a difference image was generated by comparing the two images taken when the LEDs are on and off respectively. A fish-eye lens was used for the vision camera of the robot but the wide-angle lens resulted in a significant image distortion. The radial lens distortion was corrected after linear perspective projection transformation based on the pin-hole model. In the experiment, the designed system showed sensing accuracy of ${\pm}10$ mm in position and ${\pm}1^{\circ}$ in orientation at the distance of 550 mm.
야간 감시를 위해 원적외선에서 사용하는 4개의 구면 및 비구면 거울을 갖는 반사식 전방위 비전 시스템 광학계를 제안한다. 이 반사식 전방위 비전 시스템은 유사 카세그레인식 수광부 반사경 시스템과 역 유사 카세그레인식 결상부 반사경 시스템으로 설계되었으며, 그에 따른 설계 과정과 성능 분석을 상세히 제시한다. 이 비전 시스템의 반화각과 F-수는 각각 $40{\sim}110^{\circ}$와 1.56으로 설정하였다. 그리고 원적외선 파장 영역에서 비전 시스템을 사용하기 위해서 상의 크기가 원적외선용 마이크로 볼로미터의 크기와 가능한 같아야 하므로 상의 크기를 $5.9mm{\times}5.9mm$에 맞추어 설계를 진행하였다. 최적화 설계 후 $40{\sim}110^{\circ}$의 반화각 범위에서의 상 크기의 비율은 48.86%이며, 나이퀴스트 주파수인 20 lp/mm의 공간주파수에서 원적외선의 변조전달함수 값이 0.381에 도달하였다. 또한 20 lp/mm의 공간주파수에서 원적외선 영역에 대한 공차의 누적 확률은 99.75%였다. 또한 역 유사 카세그레인식 구조의 결상부 부경을 온도 변화에 따른 변조전달함수 값을 개선시키는 보상자로 선택하여 반사식 전방위 비전 시스템의 운용 온도 범위인 $-32^{\circ}C$에서 $+55^{\circ}C$의 온도 범위에서 비열화 해석 및 보상화 과정을 진행하였다.
적외선 센서를 사용하는 최신 관측용 장비들을 저온으로 유지하기 위해서는 극저온 컴프레서를 센서에 연결한다. 그러나 컴프레서 진동원으로부터 발생한 외란 힘에 의해 취득 영상 품질이 저하된다. 따라서 고품질의 영상을 얻기 위해 극저온 쿨러에 대한 진동 절연 설계가 필요하다. 본 논문은 수동 진동 절연 방법의 장점을 사용하면서 컴프레서 외란 진동에 대한 높은 절연 성능이 있는 시스템을 연구 및 설계하는 것이다. 수동 진동 흡수기는 컴프레서의 구동 주파수를 고려하여 설계했다. 또한, 특정 외란 진동과 고주파수의 진동도 절연되는 쿨러 절연 브래킷을 설계하였고, 성능 분석을 위한 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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