최근 지능형 예측감시 시스템이 등장하고 있다. 지능형 예측감시 시스템의 추론을 위해서는 현재 및 과거의 데이터가 필요하며, 이러한 데이터의 분석을 통하여 곧 발생할 상황에 대한 예측을 가능하게 한다. 그러나, 이러한 과정에서 영상 객체의 개인정보를 취급하게 될 소지가 높으므로, 개인정보보호를 위해서는 보안에 대한 고려가 필수적이다. 특히, 개인의 생활패턴, 주요 이동 경로 등에 대한 정보가 해킹을 통하여 공개적으로 노출된다면 프라이버시 측면에서 문제가 될 것이다. 기존의 영상감시 프레임워크는 개인정보보호 측면에서 한계점이 있으며, 특히 개인정보보호에 취약한 측면이 있다. 본 논문에서는 개인정보보호를 고려한 지능형 예측감시 시스템을 위한 보안 프레임워크를 제안하였다. 제안한 방법에서는 단말, 전송, 감시, 모니터링 계층으로 구분하여 단위별 세부 구성요소를 명시하였으며, 특히 객체 단위별 세부 접근제어와 비식별화를 지원하여 영상감시 과정에서의 능동형 개인정보보호가 가능하다. 또한, 데이터 전송시 보안 기능과 RBAC 제공을 통한 접근제어의 장점을 갖는다.
시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.
Video composition is to integrate multiple image materials into one scene. It considerably enhances the degree of freedom in producing various scenes. However, we need to adjust the viewing point sand the image planes of image planes of image materials for high quality video composition. In this paper, were propose an intelligent video composition technique concentrating on the composition of CG and real scene. We first model the camera system. The projection is assumed to be perspective and the camera motion is assumed to be 3D rotational and 3D translational. Then, we automatically extract camera parameters comprising the camera model from real scene by a dedicated algorithm. After that, CG scene is generated according to the camera parameters of the real scene. Finally the two are composed into one scene. Experimental results justify the validity of the proposed method.
스포츠 경기의 비디오 중계는 생동감 있고 흥미로운 장면들을 시청자에게 제공해주기 위하여 여러 대의 카메라를 사용한다. 하지만 기존의 방송 시스템은 시청자에게 하나의 비디오로 편집된 장면만을 제공하기 때문에 시청자의 관심도를 고려하여 특정 장면을 요약해주거나 검색해주는 등의 지능형 방송 서비스가 어렵다. 본 논문에서는 여러 대의 카메라로 촬영한 축구경기 비디오를 요약 및 검색해주는 시스템을 제안한다. 이는 비디오에 주석으로 태깅되어있는 저수준 정보를 기반으로 하는 동적 베이지안 네트워크를 이용하여 슛, 크로스, 반칙, 세트플레이 등과 같은 주요장면을 추출하고, 해당 주요장면타입에 따라 자동으로 뷰를 선택한다. 따라서 제안하는 시스템은 사용자에게 주요장면 요약이나 선호하는 뷰의 선택기능을 제공하며, 사용자의 선호도를 고려할 경우 개인화 방송 서비스를 제공해줄 수 있다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 객체 추적 방법과 PTZ 카메라 제어에 대하여 제안하고 있다. 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하고자 검지 영역 내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지 영역 내에서 정차시 카메라의 PTZ를 제어하여 차량의 번호판 영상을 취득하도록 하였다. 실험에 참여한 차량은 움직이는 차량의 경우97.4%, 정차해 있는 차량의 경우91%의 추적율을 나타내었다. 그리고 정차해 있는 차량에 대해 번호판 위치로 정확한 PTZ 제어가 된 경우는 65대로 84.6%이었다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 지능형 영상 감시 시스템에서 효율적으로 사용되어 질 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 객체 추적 방법과 PTZ 카메라 제어에 대하여 제안하고 있다. 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하고자 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 카메라의 PTZ 를 제어하여 차량의 번호판 영상을 취득하도록 하였다. 실험에 참여한 차량은 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 그리고 정차해 있는 차량에 대해 번호판 위치로 정확한 PTZ 제어가 된 경우는 65대로 84.6% 이었다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 지능형 영상 감시 시스템에서 효율적으로 사용되어 질 수 있음을 입증하였다.
Traffic lights are common in cities and are important cues for the path planning of intelligent vehicles. In this paper, we propose a robust and efficient algorithm for recognizing traffic lights from video sequences captured by a low cost off-the-shelf camera. Instead of using color information for recognizing traffic lights, a shape based approach is adopted. In learning and detection phase, Histogram of Oriented Gradients (HOG) feature is used and a cascade classifier based on Adaboost algorithm is adopted as the main classifier for locating traffic lights. To decide the color of the traffic light, a technique based on histogram analysis in HSV color space is utilized. Experimental results on several video sequences from typical urban environment prove the effectiveness of the proposed algorithm.
The security issue in urban transit system has been widely considered as the common matters after the fire accident at Daegu subway station. The safe urban transit system is highly demanded because of the vast number of daily passengers, and it is one of the most challenging projects. We introduced a test model for integrated security system for urban transit system and built it at a subway station to demonstrate its performance. This system consists of cameras, sensor network and central monitoring software. We described the smart camera functionality in more detail. The proposed smart camera includes the moving objects recognition module, video analytics, video encoder and server module that transmits video and audio information.
에이전트 기반 플렉시블 화상회의 시스템은 데스크 탑 컴퓨터로 화상회의 시스템을 이용할 때 발생하는 시스템의 내 외적인 다양한 변동 및 이용자에게 가해지는 부담의 감소를 목적으로 설계된 화상회의 이용 지원환경이다. 본 논문에서는 플렉시블 화상회의 시스템의 유연성을 개선하기 위한 한 방법으로서 서비스 품질 파라미터 조정 기법을 적용한 화상회의 매니저 에이전트 내 지식 부분을 새롭게 설계한 T-INTER(Tuning-INTER) 아키텍처를 제안한다. 제안한 아키텍처를 기반으로 구축된 플렉시블 화상회의 시스템은 일반 이용자들이 화상회의를 이용할 때 발생하는 서비스 품질 요구 변경 및 시스템 부담 등의 문제를 유연하게 해결한다. 매니저 에이전트는 다른 에이전트와 프로토콜을 이용하여 긴밀하게 협조를 하며, 문제 해결의 진행상황을 고려하면서 QoS 파라미터를 자동으로 조정한다. 조정된 파라미터에 의해서 시스템은 변동에 대한 유연한 대응이 가능하게 되었고, 또한 이용자에게 가해지는 부담도 감소한다. 결국, 제안 아키텍처를 적용한 시스템이 기존 시스템과 비교하여 유연성이 증가되었음을 실험을 통하여 증명한다.
무인감시시스템은 무선 칩 같은 기초적인 센서를 이용하는 분야는 많이 연구 되어 왔으며. 카메라를 주요 센서로 하는 영상감시체계 연구 분야가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 영상검지기법을 조사 분석한 결과를 토대로 영상 객체 인식 기법을 적용한 지능형 영상검지 시스템을 제안하였다. 이 지능형 영상검지 시스템은 사건 전후의 상황을 쉽게 추적 판단 할 수 있으며, 확실한 증거와 다양한 정보를 확보 할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 지능형 영상 검지 시스템은 교통상황 관리, 재난 경보 등 다양한 무인감시시스템에 활용 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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