• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.29-35
• /
• 2023

CCTV는 범죄 예방, 공공 안전 강화, 교통 관리 등 다양한 목적으로 사용된다. 그러나 카메라의 범위와 해상도가 향상됨에 따라 영상에서 개인의 신상정보가 노출되는 위험성이 있다. 따라서 영상에서 개인 정보를 보호함과 동시에 개인을 식별할 수 있는 새로운 기술의 필요성이 존재한다. 본 논문에서는 객체 식별 및 추적을 위한 히스토그램 기반 특이값 분해를 제안한다. 제안하는 방법은 객체의 색상 정보를 이용하여 영상에 존재하는 서로 다른 객체를 구분한다. 객체 인식을 위하여 YOLO와 DeepSORT를 이용해 영상에 존재하는 사람을 탐지 및 추출한다. 탐지된 사람의 위치 정보를 이용해 흑백 히스토그램으로 색상 값을 추출한다. 추출한 색상 값 중 유의미한 정보만을 추출하여 사용하기 위해 특이값 분해를 이용한다. 특이값 분해를 이용할 때 결과에서 상위 특이값의 평균을 이용함으로 객체 색상 추출의 정확도를 높인다. 특이값 분해를 이용해 추출한 색상 정보를 다른 영상에 존재하는 색상과 비교하며 서로 다른 영상에 존재하는 동일 인물을 탐지한다. 색상 정보 비교를 위해 유클리드 거리를 이용하며 정확도 평가는 Top-N을 이용한다. 평가 결과 흑백 히스토그램과 특이값 분해를 사용하여 동일 인물을 탐지할 때 최대 100%에서 최소 74%를 기록하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제12권6호
• /
• pp.73-82
• /
• 2011

지금까지의 위치인식 환경은 사람이나 사물 또는 이동체 자체에 대해서만 연구되어 왔다. 그러나 본 연구에서는 주행 중인 차량에 있는 여러 탑승자의 위치를 실시간으로 식별하고 추적하는 서비스에 대한 위치인식 모델을 제안하였다. 탑승자의 위치를 식별하려면 GPS기능이 탑재된 고가형 단말기를 이용하는 경우와 GPS기능이 없는 저가형 소형단말기를 이용하는 경우로 구분할 수 있다. 본 연구에서는 단순한 소형단말기가 GPS를 탑재한 차량용 인터페이스와 센서네트워크로 메시지를 전송하게 함으로써 탑승상황에 따른 효율적인 위치인식을 제공하도록 하였다. 이 기법은 먼저 차량의 상태(정차, 주행)를 감지하고, 주행상태라면 탑승자가 탑승이나 하차를 할 수 없기 때문에 굳이 위치정보를 송수신할 필요가 없어 트래픽을 감소시킬 수 있다. 이것은 전력소모를 줄여 배터리 수명을 늘릴 수 있도록 한다. 이에 본 연구에서는 제안한 차량정차 감지알고리즘을 탑승자 위치추적 시스템으로 구현하여 그 효용성을 확인하기 위해 실험하였다. 또한 설계하여 구현한 시스템을 이용하여 실험한 결과 최대수신거리는 12m로 측정되었으며, 200회의 실험을 통해 탑승인식과 하차인식이 모두 성공했음을 알 수 있었다. 또한 주행인식 측정실험에서는 차량정차 알고리즘을 적용한 경우가 그렇지 않은 경우에 비해서 41.6%의 전송트래픽을 감소시킬 수 있었다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
• /
• 제5권4호
• /
• pp.256-266
• /
• 2016

Concurrently detected and annotated abnormal events can have a significant impact on surveillance systems. By considering the specific domain of pedestrian trajectories, this paper presents two main contributions. First, as introduced in much of the work on trajectory-based anomaly detection in the literature, only information about pedestrian paths, such as direction and speed, is considered. Differing from previous work, this paper proposes a framework that deals with additional types of trajectory-based anomalies. These abnormal events take places when a person enters prohibited areas. Those restricted regions are constructed by an online learning algorithm that uses surrounding information, including detected pedestrians and background scenes. Second, a simple data-boosting technique is introduced to overcome a lack of training data; such a problem particularly challenges all previous work, owing to the significantly low frequency of abnormal events. This technique only requires normal trajectories and fundamental information about scenes to increase the amount of training data for both normal and abnormal trajectories. With the increased amount of training data, the conventional abnormal trajectory classifier is able to achieve better prediction accuracy without falling into the over-fitting problem caused by complex learning models. Finally, the proposed framework (which annotates tracks that enter prohibited areas) and a conventional abnormal trajectory detector (using the data-boosting technique) are integrated to form a united detector. Such a detector deals with different types of anomalous trajectories in a hierarchical order. The experimental results show that all proposed detectors can effectively detect anomalous trajectories in the test phase.

• 전자공학회논문지
• /
• 제49권9호
• /
• pp.347-352
• /
• 2012

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 AGV의 작업자 식별 및 회피를 위한 2D 공간 지도 구성 기법을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 작업자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라 제어를 통해 이동하는 작업자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, AGV 구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 AGV과 작업자간의 거리와 실제좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 AGV의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 산출된 2차원 공간좌표는 검출된 작업자의 위치좌표와의 관계를 통해 작업자의 폭과 실제 측정한 값과의 오차율이 평균 1.8% 이하로 유지됨으로써 보다 지능적인 AGV 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권7호
• /
• pp.75-82
• /
• 2022

우리 주위에 다양한 전시관, 쇼핑몰, 테마파크 등이 있으며 실제 전시하고 있는 전시물, 콘텐츠에 대한 관심도, 흥미도에 대한 분석은 설문 정도로만 이루어지고 있다. 이러한 설문은 주로 피설문자의 주관적인 기억에 의존하고 있어서 잘못된 통계 결과를 얻을 수 있는 문제가 있다. 따라서 방문객의 동선 추적과 수를 카운팅 하여 흥미가 떨어지는 전시 공간 파악이 가능하며 이를 통해 교체가 필요한 전시물에 대해 정량적 자료로 사용이 가능하다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 인공지능 알고리즘을 이용하여 방문객을 인식하고, 인식된 방문객에 아이디를 할당하여 이를 지속적으로 추적하는 방식으로 동선을 파악한다. 이때 방문객이 카운팅 라인을 통과하게 되면 그 수를 카운팅 하고, 데이터는 서버에 전송하여 통합 관리할 수 있도록 시스템을 설계하였다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제31권1C호
• /
• pp.26-35
• /
• 2006

본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.

• 융합신호처리학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.150-159
• /
• 2022

본 논문은 실시간 영상 분석을 통해서 산업현장에서 활동하는 여러 근로자의 영상 객체를 추출해 내고, 추출된 이미지로 부터 개별 영상 분석을 통해 헬멧의 착용 여부와 낙상 사고 여부를 확인하는 방법을 구현한다. 근로자의 영상 객체를 탐지하기 위해서 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모델인 YOLO를 사용하였으며, 추출된 이미지를 이용하여 헬멧의 착용여부를 판단하기 위해 따로 5,000장의 다양한 헬멧 학습 데이터 이미지를 만들어서 사용하였다. 또한, 낙상사고 여부를 판단하기 위해서 Mediapipe의 Pose 실시간 신체추적 알고리즘을 사용하여 머리의 위치를 확인하고 움직이는 속도를 계산하여 쓰러짐 여부를 판단하였다. 결과에 신뢰성을 주기위한 방법으로 YOLO의 바운딩 박스의 크기를 구하여 객체의 자세를 유추하는 방법을 추가하고 구현하였다. 최종적으로 관리자에게 알림 서비스를 위하여 텔레그램 API Bot과 Firebase DB 서버를 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제37권5호
• /
• pp.396-402
• /
• 2010

지능형 주택의 상황인지 서비스를 위해서는 거주자의 현재 위치를 파악하는 것이 필수적이다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자에게 별도의 장치 소지를 요구하지 않으며 특정 운에 대한 출/입 행동과 같은 위치 이동과 그 사람이 누구인지를 식별하는 센서 네트워크 시스템을 제안한다. 새롭게 개발된 센서 노드는 선행 연구 결과[1]의 짧은 동작 수명 문제를 해결한 것으로 2개의 초전형(PIR) 센서와 초음파 센서, 그리고 2.4 GHz 문선 통신 모듈로 구성된다. 제안된 구성원의 식별 방법은 초음파 센서를 이용한 구성원의 키 차이를 이용한다. 거주자의 위치 이동의 감지는 출/입 행동의 감지에 기초하며 이와 같은 출/입 행동 감지는 2개의 PIR 센서의 감지 순서에 기초하여 이루어진다. 전체 센서 네트워크의 구성은 각 센서 노드가 수신 노드와 과 1대 1로 연결되는 별 형태로 이루어져 있다. 제안된 시스템은 본보기주택에 설치되어 3명의 사용자를 대상으로 실험되었고 그 결과 완벽한 출/입 행동 감지와 평균 81.3%의 구성원 식별 성능을 얻었다.