This paper proposed a framework for handover method in continuously tracking a person of interest across cooperative pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. The algorithm here is based on a robust non-parametric technique for climbing density gradients to find the peak of probability distributions called the mean shift algorithm. Most tracking algorithms use only one cue (such as color). The color features are not always discriminative enough for target localization because illumination or viewpoints tend to change. Moreover the background may be of a color similar to that of the target. In our proposed system, the continuous person tracking across cooperative PTZ cameras by mean shift tracking that using color and shape histogram to be feature distributions. Color and shape distributions of interested person are used to register the target person across cameras. For the first camera, we select interested person for tracking using skin color, cloth color and boundary of body. To handover tracking process between two cameras, the second camera receives color and shape cues of a target person from the first camera and using linear color calibration to help with handover process. Our experimental results demonstrate color and shape feature in mean shift algorithm is capable for continuously and accurately track the target person across cameras.
본 논문은 시점이 변화하는 동적 비디오에서 파노라마 배경을 생성하고 객체 추적을 가능하게 하는 알고리듬을 제안한다. 보다 구체적으로, 카메라로 입력되는 인접한 두 영상에서 추출된 특징점으로 부터 영상간의 관계를 유도하며, 이를 이용한 실린더 투영, 영상의 재정렬, 그리고 겹침 지역의 일그러짐을 최소화 하기 위한 스티칭(stitching) 및 블렌딩(blending)을 수행한다. 이 과정에 의해서 생성 된 배경을 기준으로 현재 입력 영상과 차분을 계산하여 객체 추적을 수행했다. 제안된 방법은 배경생성이 완료된 이후부터는 객체의 감시만을 수행하므로 실시간으로 넓은 영역의 감시가 가능하며, 이를 통한 지속적인 객체의 추적이 가능하다. 따라서 향후 공공장소 등과 같이 넓은 영역에서의 감시, 추적에 이용할 수 있다.
본 논문에서는 다양한 CCTV 카메라를 지원하는 스마트 케어 관제 시스템을 소개한다. 위급 상황 발생 시 신고자의 상황을 실시간으로 관찰하기 위하여 서버에서는 신고자의 위치 좌표를 기반으로 CCTV 카메라의 팬, 틸트, 줌 제어를 자동으로 수행한다. 또한 신고자를 찾아 촬영하며 영상처리 및 갱신되는 위치 정보를 이용하여 신고자를 추적한다. 다양한 CCTV 카메라를 지원하기 위하여 Genetec 개발 툴을 이용하여 관제 시스템을 구현한다. 스마트 케어 관제 시스템을 이용하여 신고자의 위급 상황에 대하여 구조자는 신고자의 CCTV 영상을 빠르게 제어하고 감시할 수 있기 때문에 구조 작업의 효율이 개선될 수 있다.
본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템을 위한 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 각의 카메라는 모션 템플릿 기법을 통하여 영상내의 움직임 물체를 추출하고, 추출된 움직임 물체의 이동방향을 추정한다. 움직임 물체가 추출되면 칼만 필터를 이용하여 움직임 물체의 정확한 좌표를 추정한다. 움직임 물체의 이동방향과 카메라의 상태를 이용하여 가장 효율적인 협동추적 카메라를 선정하고, 각 카메라의 공간정보를 이용하여 PTZ 변수를 설정하고 협동요청을 한다. 협동요청을 받은 카메라는 설정된 PTZ 변수를 이용하여 움직임 물체를 협동 추적하고 확대영상을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 협동추적 알고리즘의 성능분석 및 그 응용 가능성을 확인한다.
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.
Nguyen, Van Ngoc Nghia;Nguyen, Thanh Binh;Chung, Sun-Tae
한국멀티미디어학회논문지
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제22권2호
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pp.167-177
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2019
Even though so much progresses have been achieved in Multiple Object Tracking (MOT), most of reported MOT methods are not still satisfactory for commercial embedded products like Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera. In this paper, we propose a real-time multiple pedestrians tracking method for embedded environments. First, we design a new light weight convolutional neural network(CNN)-based pedestrian detector, which is constructed to detect even small size pedestrians, as well. For further saving of processing time, the designed detector is applied for every other frame, and Kalman filter is employed to predict pedestrians' positions in frames where the designed CNN-based detector is not applied. The pose orientation information is incorporated to enhance object association for tracking pedestrians without further computational cost. Through experiments on Nvidia's embedded computing board, Jetson TX2, it is verified that the designed pedestrian detector detects even small size pedestrians fast and well, compared to many state-of-the-art detectors, and that the proposed tracking method can track pedestrians in real-time and show accuracy performance comparably to performances of many state-of-the-art tracking methods, which do not target for operation in embedded systems.
Based on the camera movement on image expression and grammar, this study intended to analyze the characteristics of image expression filmed and broadcasted by drones. This study analyzed drone images using the movement characteristics of existing video cameras as a coding nomenclature. These were intended to examine the differences from existing video grammar and their implications. This study conducted a content analysis using the entire population of drone news footage broadcast for four years in 2015, 2016, 2017 and 2018 by TV Chosun. The size of the screen, camera work, duration of the shot, camera angle, etc. were selected and analyzed. As a result, the drone camera work showed that it uses the most dolly shots in the case of camera movement, followed by the drone camera movement in the order of pan and tilt shots. For zoom, the frequency of use was the smallest. In addition, this study analyzed the size of the screen, duration of the shot, and camera angle of drone. Analysis shows that drones use certain camera movements most frequently, and unlike grandiose modifiers such as "extension of human gaze," drone remains as a supplementary means to enhance the traditional media expression.
오늘날 도난방지, 화재, 범죄예방 등의 안전한 생활을 위한 감시 시스템의 중요성이 강조되고 있다. 이에 영상보안 시장 규모가 급속히 증가하고 있으며 관련 기술도 인공지능을 겸비한 형태로 발전하고 있다. 우리나라도 영상보안 시스템의 수요가 2002년부터 기업과 정부를 중심으로 증가하고 있으며 급속한 성장을 거듭하는 추세는 2012년 이후에도 지속될 전망이다. 특히, 최근에는 적은 대수의 카메라로 보다 넓은 지역을 관찰하고 특정 부분을 확대 관찰할 수 있는 PTZ 카메라의 활용이 증가하고 있다. PTZ 카메라는 카메라에 구동 장치를 추가하여 좌우(Pan), 상하(Tilt)로 카메라의 시점을 이동시킬 수 있으며 특정 부분을 확대하여 관찰할 수 있는 줌(Zoom) 기능을 가진 카메라를 말한다. 이와 같은 장점으로 지능형 PTZ 카메라는 점차 대중화 되고 있다. 하지만, 현재 시중에 판매되는 많은 종류의 PTZ 카메라를 이용한 영상보안 감시는 실제로 사용자들이 동작하고 사용하는데 있어서 많은 문제점을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 카메라 별로 제공하는 상이하고 왜곡된 좌표 값에서 새롭게 가공한 직관적 절대좌표 값을 추출하여 정확한 목표지점으로의 위치이동과 간편한 카메라 조작을 위한 시스템을 설계하였다.
현대 사회는 출생아가 줄어들고 고령화 현상이 빠르게 진행 중이다. 20~30대의 사회 복지 종사자가 줄어들고 노인 인구는 늘어나는 반비례 현상이 나타나고 있다. 보호자가 없는 노인에게 낙상 사고와 같은 위급상황이 발생한다면 골든타임을 놓칠 수도 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 낙상 사고 발생 시, 빠른 시간 내에 실시간 모니터링을 통해 노인 복지사가 상황을 인지할 수 있게 하는 시스템을 개발하였다. 미디어파이프 포즈 모델을 이용하여 관찰 대상의 움직임을 포착하도록 하였고 PTZ 카메라의 서보 모터 제어를 통해 포착한 관찰 대상을 추적하도록 하였다. 주요 장면은 사진으로 저장해 웹 서버로 전송하고, 심박수 측정 센서와 와이파이 통신 모듈이 장착된 아두이노 보드가 실시간으로 웹 서버로 전송하여, 전담 관리자는 사진을 통해 상황을 인식하고 심박수를 보고 얼마나 위급한지 알 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 PTZ(Pan Tilt Zoom) 카메라를 장착한 무인항공기의 항법장치 정보와 촬영지역의 입체적 지형정보를 기반으로, 무인항공기가 촬영하는 지리적 위치를 실시간으로 파악하고 촬영 지역의 면적을 자동 산출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 또한 제안한 알고리즘과 더불어 특정 지역의 촬영 가능 여부를 자동 판단할 수 있는 방안을 설명한다. 무인항공기가 원하는 특정지역의 촬영을 시도할 경우에는 항공기의 위치와 고도뿐만 아니라 해당 지역의 입체적 지형에 의하여 유효한 영상의 획득 가능여부가 결정된다. 본 연구의 결과를 적용하면 지상관제센터에서 무인항공기가 촬영하는 영상이 원하는 지역의 정보인지 실시간으로 판단할 수 있으므로 정확한 실시간 원격 운항 제어가 가능하다. 그리고 제안한 알고리즘과 촬영가능여부를 판단하는 방안은 사전 모의 운항 및 운항경로 설정에 유용하게 응용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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