DVR은 감시를 위한 가장 기본적인 저장 및 전송 장비다. 영상 압축은 DVR 저장 공간의 절약을 위해 중요한 역할을 하는데 영상 압축의 표준인 H.264/AVC가 최근 DVR을 위해 주로 선택 되고 있다. DVR은 빠른 순방향, 역방향 재생과 정지 같은 다양한 출력 모드를 요구하는데, 이러한 것들을 트릭 모드라고 한다. 정밀한 트릭 모드재생의 구현은 복잡한 연산을 처리하기 위한 매우 높은 디코딩 능력이나 지능적인 구조가 요구된다. 이 복잡 도는 하나 이상의 카메라를 사용하여 여러 장소를 모니터 하거나 하나의 장소를 다양한 각도에서 모니터하는 많은 감시 어플리케이션일 때 증가한다. 본 논문에는 여러 채널을 위한 하드웨어 기반의 H.264/AVC 코덱의 트릭 모드재생 구현과 프레임 버퍼 운용 기법을 제시하고 있다. 실험 결과는 비트스트림 크기의 증가를 대가로 키 프레임 인코딩 특성으로 H.264/AVC 비디오 코덱 표준을 사용한 정확한 트릭 모드 재생이 가능하다는 것을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권10호
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pp.3538-3556
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2014
This paper proposes a novel video stitching method that improves real-time performance and visual quality of a multi-camera video surveillance system. A two-stage seam searching algorithm based on enhanced dynamic programming is proposed. It can obtain satisfactory result and achieve better real-time performance than traditional seam-searching methods. The experiments show that the computing time is reduced by 66.4% using the proposed algorithm compared with enhanced dynamic programming, while the seam-searching accuracy is maintained. A real-time local update scheme reduces the deformation effect caused by moving objects passing through the seam, and a seam-based local color transfer model is constructed and applied to achieve smooth transition in the overlapped area, and overcome the traditional pixel blending methods. The effectiveness of the proposed method is proved in the experiements.
배경추출은 비디오 감시 시스템에서 움직이는 물체를 찾는데 중요한 기술이다. 본 논문에서는 벡터 정렬을 이용한 새로운 온라인 컬러 배경 추출 방법을 제안한다. 제안된 방법에서 배경은 물체보다 발생빈도가 높다는 사실을 이용하여, 연속된 프레임의 컬러화소 값들의 벡터 미디언을 그 화소에서의 배경이라 간주한다. 본 알고리즘에서 현재 프레임의 물체는 얻어진 배경과의 거리가 문턱치보다 큰 화소들의 집합으로 구성된다. 알고리즘의 성능을 평가하기 위하여 온라인 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용한 다중 배경추출 방법과 비교하였으며, 비교결과 유사 또는 우월한 실험 결과를 확인하였다.
The segmentation of moving object in video sequence is a core technique of intelligent image processing system such as video surveillance, traffic monitoring and human tracking. A typical method to segment a moving region from the background is the background subtraction. The steps of background subtraction involve calculating a reference image, subtracting new frame from reference image and then thresholding the subtracted result. One of famous background modeling is Gaussian mixture model (GMM). Even though the method is known efficient and exact, GMM suffers from a problem that includes false pixels in ROI (region of interest), specifically shadow pixels. These false pixels cause fail of the post-processing tasks such as tracking and object recognition. This paper presents a method for removing false pixels included in ROT. First, we subdivide a ROI by using shape characteristics of detected objects. Then, a method is proposed to classify pixels from using histogram characteristic and comparing difference of energy that converts the color value of pixel into grayscale value, in order to estimate whether the pixels belong to moving object area or shadow area. The method is applied to real video sequence and the performance is verified.
Violence can be committed anywhere, even in crowded places. It is hence necessary to monitor human activities for public safety. Surveillance cameras can monitor surrounding activities but require human assistance to continuously monitor every incident. Automatic violence detection is needed for early warning and fast response. However, such automation is still challenging because of low video resolution and blind spots. This paper uses ResNet50v2 and the gated recurrent unit (GRU) algorithm to detect violence in the Movies, Hockey, and Crowd video datasets. Spatial features were extracted from each frame sequence of the video using a pretrained model from ResNet50V2, which was then classified using the optimal trained model on the GRU architecture. The experimental results were then compared with wavelet feature extraction methods and classification models, such as the convolutional neural network and long short-term memory. The results show that the proposed combination of ResNet50V2 and GRU is robust and delivers the best performance in terms of accuracy, recall, precision, and F1-score. The use of ResNet50V2 for feature extraction can improve model performance.
최근 범죄, 테러, 교통, 보안등의 이유로 카메라의 설치가 더욱 많아짐에 따라 비디오 감시가 점점 일반화 되어가고 있다. 설치된 카메라로부터 입력된 비디오는 중앙관제센터에서 멀티스크린으로 모니터링 되고 있고, 처한 상황이나 위험 등으로부터 빠르게 대응하기 위해 실시간으로 여러 화면을 동시에 감시는 것이 필수 요소가 되고 있다. 그러나 멀티스크린 화면으로 스마트폰과 같은 모바일 환경에서 모니터링할 때, 하드웨어 스펙이나, 네트워크 대역폭의 문제로 적용되지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰 환경에서 실시간으로 멀티스크린화면을 감시할 수 있는 시스템을 제안한다. 사용자가 원하는 멀티스크린 화면을 트랜스코딩을 통해 재구성하였고, 스마트폰 환경에서 끊김 없이 복수의 카메라를 모니터링하여, 이동하면서도 감시할 수 있는 장점을 가질 수 있다.
경찰이 범죄예방과 수사를 위해 영상장비를 활용하고 있는 것은 비단 최근의 일만은 아니다. 과거 캠코더나 열화상 카메라와 같은 새로운 영상장비들이 개발되어 사용되면서부터 꾸준히 범죄에 대응하기 위한 수단으로 사용되어 왔다. 하지만 최근 들어 지능형 CCTV나 드론의 영상장비, 개량된 열화상 카메라 등과 같이 관련 기술들이 더욱 진화하고, 해당 영상 장비들을 범죄대응 목적으로 사용할 수 있는 근거 법령들이 뒷받침 되면서 그 활용범위가 보다 넓어지고 있다. 그에 따라 범죄예방 목적 뿐 아니라 범죄수사, 형사소송절차에도 널리 사용되고 있다. 그러나 영상장비의 활용이 많아짐에 따라 다양한 문제점들도 제기되고 있다. 최근 범죄대응 영상장비의 활용과 관련된 문헌들을 살펴보면 근거규정 미비, 개인정보 침해 위험성, 사생활 자유침해, 그리고 영상장비의 보안침해에 대해 꾸준히 문제점들을 제시하고 있다. 앞으로 영상장비는 보다 다양한 모습으로 범죄대응을 위해서 사용될 것이고, 그 기술 또한 더욱 발전할 것이다. 하지만 지금 시점에서 제기되고 있는 문제점을 해결하지 않는다면 앞으로 더욱 큰 문제들이 발생할 수 있다. 따라서 입법자들과 정부는 제기되는 문제점들을 면밀히 검토하여 영상장비들이 시민의 인권을 침해하지 않으면서 시민의 안전을 위해 활용될 수 있도록 노력해야 할 것이다.
항공 영상 요약은 무인항공기를 통해 획득된 전체 영상의 내용을 제한된 시간 내에 효과적으로 브라우징 함으로써 감시 정찰 지역에 대한 상황 인식을 가능하게 하는 기술이다. 항공 영상의 정확한 요약을 수행하기 위해 본 논문에서는 센서 운용 모드를 집중감시, 전역감시 그리고 구역감시모드로 구분하고 해당 센서 운용 모드의 특성을 고려하여 항공 영상 요약을 수행한다. 특히 집중감시 모드에서의 영상 요약은 화면 내 움직임이 있는 관심 객체의 지속적인 추적을 기반으로 수행되며 이를 위해 본 논문에서는 지역 움직임 벡터(partitioning motion vector)와 해당 벡터가 발생한 영역에서의 시공간적 중요도 지도(spatiotemporal saliency map)를 활용한 움직임 반응 추적 기법을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 효율성과 적합성을 확인하기 위해 실 항공 영상을 대상으로 실험을 수행하였다. 도출된 실험 결과를 통해 제안하는 방법은 전체 항공 영상에서의 영상 요약을 위해 센서 운용 모드에 따라 정확한 대표 프레임을 검출하였으며 이에 따라 대용량의 무인항공기 획득 영상이 효과적으로 요약될 수 있음을 확인하였다.
Service areas in the urban transit need to construct the intelligent integrated surveillance system, because they are the public places that many people get together at one time. In past, analogue, closed-circuit televisions and analogue video recorders are used to construct the surveillance system. Now, a lot parts of the analogue systems that depend on the images have been changed to the complicated system, which consists of sensors and images and also, to be digitalized. In past, the surveillance system was used as an inspection devices to examine the spots after happening some events. But, with a high level of the computer and communication technologies, it is possible that the digitalized data leads the intelligence systems to prevent some accidents by using the various analysis techniques. And the data could be used to decide surveillance policies and provide some information on the safety and management policies as well as surveillance policies. In this paper, we define the intelligent surveillance system and suggest the major functions of the system. Also, we suggest the fundamental functions that every part should get and describe the way to develop the system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3357-3376
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2015
Wireless sensor network is an important research topic that has attracted a lot of attention in recent years. However, most of the interest has focused on wireless sensor network to gather scalar data such as temperature, humidity and vibration. Scalar data are insufficient for diverse applications such as video surveillance, target recognition and traffic monitoring. However, if we use camera sensors in wireless sensor network to collect video data which are vast in information, they can provide important visual information. Video sensor networks continue to gain interest due to their ability to collect video information for a wide range of applications in the past few years. However, how to efficiently store the massive data that reflect environmental state of different times in video sensor network and how to quickly search interested information from them are challenging issues in current research, especially when the sensor network environment is complicated. Therefore, in this paper, we propose a fast algorithm for extracting key frames from video and describe the design and implementation of key frame extraction and sharing in Android for wireless video sensor network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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