영상보안은 CCTV 카메라, 디지털 저장장치, 영상분석 및 인식기술 등의 발전과 시장 확대로 인하여 실시간 감시 시스템이나 지능형 영상보안 시스템 등의 보다 진화된 기술의 개발을 요구하고 있다. CCTV 카메라 시스템에서 회전이 가능한 PTZ 카메라는 줌인 기능을 가지고 있으므로 물체에 대한 정밀한 영상을 획득할 수 있으나 사각 지대가 발생할 수 있으며 동시에 두 개 이상의 이동하는 물체에 대한 감시가 불가능한 단점을 가지고 있었다. 본 연구는 지능형 동체추적 CCTV 시스템 및 영상 감시 방법에 관한 것으로 전체 영역을 감시하는 하나의 고정 카메라와 두 개 이상의 PTZ 카메라를 사용하여 광범위 영역에서 동시에 이동하는 다수의 물체를 정밀하게 촬영할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 클라우드 기반의 모바일 지능형 관제시스템 개발을 제안하였다. 모바일 지능형 관제시스템은 클라우드 서버, 미들웨어, 센서로 구성되어 있다. 각 모듈들은 모바일 환경에서 제어되고 주변 환경에 대한 각 기기의 동작 상태를 모니터링 할 수 있다. 본 논문에서는 침입자를 감지하기 위해 영상 기반 움직임 감지 알고리즘을 적용하였고, 움직임 감지 실험에서 움직임 검출율이 평균 12.3% 높게 측정되어 보안장치로써의 타당성을 확인하였다.
Kim, Young-Ouk;Park, Chang-Woo;Sung, Ha-Gyeong;Park, Chang-Han;Namkung, Jae-Chan
한국지능시스템학회:학술대회논문집
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한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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pp.628-631
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2003
In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any cine. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using four pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.
In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any clue. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권3호
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pp.163-169
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2008
In this paper, we propose a real-time people tracking system with multiple CCD cameras for security inside the building. The camera is mounted from the ceiling of the laboratory so that the image data of the passing people are fully overlapped. The implemented system recognizes people movement along various directions. To track people even when their images are partially overlapped, the proposed system estimates and tracks a bounding box enclosing each person in the tracking region. The approximated convex hull of each individual in the tracking area is obtained to provide more accurate tracking information. To achieve this goal, we propose a method for 3D walking human tracking based on the IMPRESARIO framework incorporating cascaded classifiers into hypothesis evaluation. The efficiency of adaptive selection of cascaded classifiers have been also presented. We have shown the improvement of reliability for likelihood calculation by using cascaded classifiers. Experimental results show that the proposed method can smoothly and effectively detect and track walking humans through environments such as dense forests.
적외선 영상은 야간에 표적의 탐지가 가능하여 보완과 감시분야에 활용도가 높다. 그러나 가시광선 영상에 비하여 해상도가 낮고 잡음의 영향이 크다는 단점이 있다. 본 논문에서는 적외선 영상의 표적을 분할하는 방법을 연구한다. 표적을 포함하는 다수의 관심영역(Region of Interest)을 다단계 분할 방법을 이용하여 추출하고 관심영역을 입력영상으로 다단계 분할방법을 다시 적용하여 표적을 분할한다. 다단계 분할 방법의 각 단계는 가우시안 혼합모델의 파라미터를 초기화 하고 추정하는 k-means 클러스터링(Clustering)과 EM(Expectation-Maximization) 알고리즘과 추정된 사후확률을 이용하여 각 화소의 클러스터를 결정하는 단계로 구성된다. 본 논문에서 추출된 관심영역을 선택하고 통합하는 방법을 제안한다. 관심영역의 통합은 근접한 모든 관심영역의 윈도우를 포함하도록 이루어진다. 실험에서는 야간의 보행자로부터 획득한 적외선 영상에 제안된 방법을 적용하고 다른 분할 방법과 비교하여 제안한 방법이 우수함을 보인다.
최근에 발행되는 대부분의 지폐는 UV(ultra violet)조명에 반응하는 UV패턴을 포함한다. 본 논문은 지폐검사를 위하여 지폐 내부에 존재하는 UV패턴을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. UV조명을 이용하여 촬영한 영상을 전 처리 과정을 통하여 입력데이터로 변환시킨 후, 가우시안 혼합 모형과 split-and merge EM(SMEM)알고리즘을 적용하여 영상을 몇 개의 영역으로 분리시킨다. 영역 분리된 영상 중 원하는 패턴을 추출하기 위하여, 공분산 벡터의 넓이와 가중치를 이용하는 방법을 새로이 제안한다. 다양한 지폐에 대한 실험을 통하여 제안방법의 유용성을 보인다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권9호
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pp.63-66
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2021
The technological advancement in computer vision has made system like grab-and-go grocery a reality. Now all the shoppers have to do now is to walk in grab the items and go out without having to wait in the long queues. This paper presents an intelligent retail environment system that is capable of monitoring and tracking customer's activity during shopping based on their interaction with the shelf. It aims to develop a system that is low cost, easy to mount and exhibit adequate performance in real environment.
최근의 지능형 영상감시 기술은 인공지능 기반 영상분석을 통하여 기존에 제공하지 못했던 선제적 예측감시 등 다양한 서비스의 제공이 가능하게 되었다. 지능형 영상감시에 있어 보안성의 확보는 필수적이며, 원본 CCTV 영상 데이터에 대한 조작이 발생할 경우, 사회적으로 큰 문제로 이어질 수 있다. 따라서 본 논문에서는 블록체인 기반의 지능형 영상감시환경을 제안하였다. 제안한 방식은 CCTV 영상데이터의 위변조 방지를 보장하며, 엣지 블록체인을 통하여 ROI 프라이버시 보호가 가능하여 객체의 프라이버시 노출이 없다는 장점이 있다. 또한, 영상 중복제거가 가능하여 전송 효율을 높이고 스토리지를 절감할 수 있어 효율적이다.
최근들어 보안이 중요시되는 공간에서 임의의 객체를 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 효율적인 영상 처리 교육을 위한 지능형 영상 시스템을 구현하고 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 Pan-Tilt-Zoom 카메라를 제어하여 객체의 확대 영상을 취득하도록 하였다. 실험 결과 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 또한 제안된 시스템은 교육진행시 실시간 영상 데이터 사용 및 카메라 제어를 다수의 학생들이 동시에 할 수 있음으로 효율적인 영상 처리 교육을 진행 할 수 있을 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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