• 한국산업융합학회 논문집
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• 제26권2_1호
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• pp.217-223
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• 2023

With the rapid advancement of technologies, need for different research fields where this technology can be used is also increasing. One of the most researched topic in computer vision is object detection, which has widely been implemented in various fields which include healthcare, video surveillance and education. The main goal of object detection is to identify and categorize all the objects in a target environment. Specifically, methods of object detection consist of a variety of significant techniq ues, such as image processing and patterns recognition. Anomaly detection is a part of object detection, anomalies can be found various scenarios for example crowded places such as subway stations. An abnormal event can be assumed as a variation from the conventional scene. Since the abnormal event does not occur frequently, the distribution of normal and abnormal events is thoroughly imbalanced. In terms of public safety, abnormal events should be avoided and therefore immediate action need to be taken. When abnormal events occur in certain places, real time detection is required to prevent and protect the safety of the people. To solve the above problems, we propose a modified YOLOv5 object detection algorithm by implementing dilated convolutional layers which achieved 97% mAP50 compared to other five different models of YOLOv5. In addition to this, we also created a simple mobile application to avail the abnormal event detection on mobile phones.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.91-97
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• 2010

본 논문은 전방향 이동로봇과 로봇에 탑재된 카메라를 이용한 네트워크기반 원격 감시시스템의 구현에 대하여 기술한다. 제안된 감시시스템은 기존의 건물 곳곳에 설치된 감시 카메라의 영상이 고정된 및 시야에서 침입탐지를 수행하는데 비해 이동로봇을 이용해 원격으로 로봇을 자유롭게 조종해 감시하는 것이 특징이다. 감시시스템 구현에 사용된 이동로봇은 전방향 제어가 가능한 세 개의 바퀴를 가지고 있으며, 이를 네트워크 환경에서 원격으로 제어하고 영상을 획득하기 위해 마이크로소프트사의 MSRDS를 이용해 로봇 기능들을 네트워크 노드에서 실행되는 서비스들로 구현하였다. 실험을 통해 개발된 전방향 이동로봇 원격 감시시스템은 유무선 네트워크 환경에서 자유롭게 이동로봇을 조종하며 원격 모니터링이 가능함을 보여주었다. 또한 개발된 감시시스템은 획득된 원격 영상을 네트워크에 연결된 다른 PC에서 실시간으로 전송받아 색상기만 물체탐지 및 움직임 검출을 수행하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.517-525
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• 2006

본 논문에서는 영상 감시 시스템의 중요한 조건인 주위의 조명 광이 변화하는 환경 하에서도 감시의 효율 개선할 수 있는 알고리듬을 고안하고 이를 실험을 통하여 확인하였다. 감시 시스템의 어려운 처리 과정들 중 하나인 카메라로 들어오는 조명광의 변화에 대처할 수 있는 영상처리 기법으로서 기존의 감시 시스템들은 이러한 변화에 따른 오차 특성을 고려하지 않았다. 실제로, 영상 감시시스템에 미치는 영향들로는 야간의 미약한 영상정보 그리고 조명의 반사나 등이 있으며, 이러한 영향은 정확한 물체를 인식하는데 많은 오차를 발생시킨다. 특히 야간영상에서 미약한 영상정보와 노이즈로 인한 오차특성은 감시 시스템의 성능을 가늠할 정도로 그 영향이 크다. 따라서 본 논문에서는 조명광의 변화에 강인한 필터를 설계하고, 히스토그램 분석과 가보 필터를 이용하여 효과적으로 이 동물체를 인식 및 추적 할 수 있는 시스템을 제안하였다. 그 결과 조명 광이 좋은 상태인 주간에는 인식률이 이동 물체의 수에 대하여 약간의 차이가 있으나, $92\sim100%$의 인식률을 보였고, 야간의 경우 조명이 미약한 상태에서도 $80\sim90%$의 인식률을 보였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.83-90
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• 2012

본 논문에서는 NIOS II 임베디드 플랫폼을 기반으로 하는 지능형 영상 감시 시스템을 구현하였다. 지금까지의 입베디 드 기반의 영상 감시 시스템들은 하드웨어의 의존도가 높아 특정한 목적에 제한되는 단점이 있었다. 이러한 한계를 개 선하기 위하여, 필자들은 그 응용의 목적에 따라 폭 넓게 적용 가능한 유연성이 높은 임베디드 플랫폼을 구현하였다. 소프트웨어 중심 프로그래밍 기법의 주요 문제점인 고속 처리를 위하여, 핵심 부분인 하드웨어 플랫폼에서 SOPC형 NIOS II 임베디드 프로세서와 영상처리 알고리즘을 소프트웨어 프로그래밍과 C2H(The Altera NIOS II C-To-Hardware(C2H) Acceleration Compiler) 컴파일러를 사용하는 하드웨어 프로그래밍을 통합하여 시스템의 성능을 향상 시켰다. 그리고 NIOS II 임베디드 프로세서 플랫폼을 중심으로 각각의 디바이스 인터페이스를 통합 관리하는 서버 시스템을 구축하고, 사용자의 접근 효율을 높이기 위해 네트워크상에서 제어하는 기능을 추가하였다.본 시스템을 영상 감시를 위한 지정된 구역에 설치하여 시험하고 그 성능을 평가하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제5권6호
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• pp.758-770
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• 1999

최근 급속한 네트워크 기술의 발달로 이들에 대한 관리의 필요성이 제기되었고 이를 위해 SNMP와 CMIP등과 같은 표준이 등장하여 사용되어 왔다. 그러나 점점 더 다양하고 복잡한 네트워크가 형성되자 이들에 대한 효율적인 관리가 필요하게 되었다. 현재, TMN은 개념에 있어서 보편성 및 가장 일반화된 관리개념이며 최종적으로 도달할 네트워크 관리 개념을 포함하고 있다. CORBA는 분산환경에서 응용프로그램을 쉽게 구현할 수 있는 기반을 제공하고 있다. 따라서 이러한 두 가지 기술을 접목한 CORBA와 TMN을 통합하고자 하는 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 현재의 CORBA/TMN 통합에 대한 연구를 바탕으로 효율적인 네트워크 통합 관리 구조를 정의하고 TMN의 기능중 Alarm Surveillance를 구조에 맞춰 구현하였다. 구현된 Alarm Surveillance System은 다양한 대리자들로부터 보고되는 여러 형태의 Alarm 정보에 대해, 처리 및 운용자에 대한 보고수행 등을 일관성 있게 처리하고 있는 것을 보여주고 있다. 따라서 제시된 Alarm Surveillance System은 사용자에게 일관성 있는 관리행위를 제공함으로써 다양한 관리구조가 적용된 복잡한 네트워크 관리를 제공할 수 있다. 또한 전체 네트워크로부터 필요한 통계분석을 위한 자료 수집 등의 편의를 제공할 것이다.Abstract Recently, due to the rapid development of network technology, the need for the network management appeared. So two representative standardards, SNMP and CMIP, have been applied to many network management system. But the more complex and vaious network are constructed, the demand for more efficient network management technology grew bigger. Currently, TMN technology is beginning to be widely applied to the management of networks. CORBA has been widely adopted for developing distributed systems in many areas of information technology. CORBA provides the infrastructure for the interoperability of various object-oriented management applications in a distributed environment, and, recently there have been world-wide research for the integration of CORBA within a TMN framework. Many attempts have been made to enable network management using CORBA techonology and some are working on already. This paper defines the architecture for integrated network management based on current CORBA/TMN integration technologies and then presents the design and implementation for alarm surveillance system which was applied to the defined architecture. The prototype implementation was done using IONA orbix. The proposed integrated network management framework will provide users with consistent management operations and ability to manage complex and various networks and to gather statistical data from those networks.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.771-788
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• 2020

Detection of abandoned objects for smart video surveillance should be robust and accurate in various situations with low computational costs. This paper presents a new algorithm for abandoned object detection based on the dual background model. Through the template registration of a candidate stationary object and presence authentication methods presented in this paper, we can handle some complex cases such as occlusions, illumination changes, long-term abandonment, and owner's re-attendance as well as general detection of abandoned objects. The proposed algorithm also analyzes video frames at specific intervals rather than consecutive video frames to reduce the computational overhead. For performance evaluation, we experimented with the algorithm using the well-known PETS2006, ABODA datasets, and our video dataset in a live streaming environment, which shows that the proposed algorithm works well in various situations.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.558-570
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• 2018

Recently, object detection is a critical function for any system that uses computer vision and is widely used in various fields such as video surveillance and self-driving cars. However, the conventional methods can not detect the objects clearly because of the dynamic background change in the beach. In this paper, we propose a new technique to detect humans correctly in the dynamic videos like shores. A new background modeling method that combines spatial GMM (Gaussian Mixture Model) and temporal GMM is proposed to make more correct background image. Also, the proposed method improve the accuracy of people detection by using SVM (Support Vector Machine) to classify people from the objects and KCF (Kernelized Correlation Filter) Tracker to track people continuously in the complicated environment. The experimental result shows that our method can work well for detection and tracking of objects in videos containing dynamic factors and situations.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.681-688
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• 2016

In the intelligent video surveillance, recognizing the moving objects is important issue. However, the conventional moving object recognition methods have some problems, that is, the influence of light, the distinguishing between similar colors, and so on. The recognition methods for the moving objects using depth information have been also studied, but these methods have limit of accuracy because the depth camera cannot measure the depth value accurately. In this paper, we propose a recognition method for the moving objects by using both the depth and the color information. The depth information is used for extracting areas of moving object and then the color information for correcting the extracted areas. Through tests with typical videos including moving objects, we confirmed that the proposed method could extract areas of moving objects more accurately than a method using only one of two information. The proposed method can be not only used in CCTV field, but also used in other fields of recognizing moving objects.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권5호
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• pp.79-84
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• 2005

일반적인 카메라의 시야는 사람에 비하여 매우 좁기 때문에 큰 물체를 한 화면으로 얻기 힘들며, 그 움직임도 넓게 감시하기에 어려움 점이 많다. 이에 본 논문에서는 어안 렌즈(Fish-Eye Lens)를 사용하여 넓은 시야의 영상을 획득하고 전방향 감시를 위한 투시(perspective) 영상과 파노라마(panorama) 영상을 복원하는 방법을 제시한다. 영상 변환 과정에서 어안 렌즈의 특성으로 인한 해상도 차이를 보완하기 위하여 여러 가지 영상 보간법을 적용하고 결과를 비교하였다. 그리고 ME(Moving Edge) 방법으로 움직임을 검출하여 다중 물체를 추적할 수 있도록 하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.25-27
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• 2021

최근 딥러닝 기술의 발전으로 CCTV 카메라를 통해 획득한 영상 정보에서 객체의 이상행동을 분석하기 위한 컴퓨터 비전 기반 AI 기술들이 연구되었다. 위험 지역이나 보안 지역에는 범죄 예방 및 경계 감시를 위해 감시카메라가 설치되어 있는 경우가 다수 존재한다. 이러한 이유로 기업들에서는 감시카메라 환경에서 침입, 배회, 낙상, 폭행 같은 주요한 상황을 판단하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체 검출 및 추적 방법을 사용한 실시간 이상 행위 분석 알고리즘을 제안한다.