Recently, in the elevator of the buildings, such as apartment and office building, the visitor monitoring cameras for surveillance, advertising LCD to provide a variety of information, emergency call devices, and safe driving information sensors are installed. A variety of multimedia data from these devices to the central control office, management office, or to guard room are transmitted in real-time. Each sub-systems in the elevator are installed with a separate lines and operated independently and use different management principals, so integrated management for each sub-systems are very difficult. In this study, we develop a new IP-based multi-channel video surveillance system which is integrated surveillance camera, emergency call devices, communications devices, various sensors in the elevator, DVR, ODM, and can manage all devices by two-way communication and integrated interface. And we evaluated the performance of the developed system.
현재 국내에서 사용되고 있는 영상보안시스템들은 국내외의 여러 제작 업체에서 생산된 서로 다른 영상보안시스템들로 구성되어 서비스를 수행하고 있다. 이들 영상보안시스템들은 서로 다른 프로토콜과 인터페이스, 운용 방법, 성능 등을 제공하고 있어 영상보안시스템들 간의 상호 연동 및 상호 운용이 되지 않고, 운영 주체의 목적에 따라 개별적으로 운용되고 있다. 이로 인해, 보다 체계적이고 효율적인 관리와 운용을 통한 영상보안 서비스를 제공하기 위해서는 많은 제약사항이 따른다. 본 표준화 연구는 향후 다양한 영상보안시스템의 인터페이스 및 IP기반 환경으로서의 진화에 대비하고, 특정 제조사의 영상보안시스템에 종속되지 않도록 하기 위해, 서로 다른 개별 영상보안시스템간 상호 연동 및 상호 운용성을 보장하는 하나의 통일된 표준 인터페이스와 프로토콜에 대해 정의한다.
영상보안은 카메라, 전송장치, 저장 및 재생장치 등으로 구성되며 범죄예방, 재난 감시 등에 사용되고 있다. 최근 매우 다양한 분야로 파급되고 있으며, 자동으로 사람 및 사물의 특징적인 객체를 인식하거나 추적할 수 있는 지능형 영상보안 시스템으로 발전하고 있다. 본 연구는 홈과 공공부문, 민간부문으로 구분하여 최신 기술을 적용한 영상보안 서비스 사례들을 조사하고 비즈니스 관점에서 어떠한 이점을 가져다주는지 조사·연구하고자 하였다. 본 연구에서 소개한 사례들을 살펴봄으로써 뛰어난 CCTV와의 호환, 여러 개의 영상감시, CCTV 촬영 화면 모션 감지, 자동 분석을 통한 알람 제공 등 영상보안 서비스가 지능적으로 발전하고 있다는 것을 확인할 수 있었다.
A video analysis system used to detect events in video streams generally has several processes, including object detection, object trajectories analysis, and recognition of the trajectories by comparison with an a priori trained model. However, these processes do not work well in a complex environment that has many occlusions, mirror effects, and/or shadow effects. We propose a new approach to a context-aware video surveillance system to detect predefined contexts in video streams. The proposed system consists of two modules: a feature extractor and a context recognizer. The feature extractor calculates the moving energy that represents the amount of moving objects in a video stream and the stationary energy that represents the amount of still objects in a video stream. We represent situations and events as motion changes and stationary energy in video streams. The context recognizer determines whether predefined contexts are included in video streams using the extracted moving and stationary energies from a feature extractor. To train each context model and recognize predefined contexts in video streams, we propose and use a new ensemble classifier based on the AdaBoost algorithm, DAdaBoost, which is one of the most famous ensemble classifier algorithms. Our proposed approach is expected to be a robust method in more complex environments that have a mirror effect and/or a shadow effect.
This paper proposes an intelligent video surveillance system for human object tracking. The proposed system integrates the object extraction, human object recognition, face detection, and camera control. First, the object in the video signals is extracted using the background subtraction. Then, the object region is examined whether it is human or not. For this recognition, the region-based shape descriptor, angular radial transform (ART) in MPEG-7, is used to learn and train the shapes of human bodies. When it is decided that the object is human or something to be investigated, the face region is detected. Finally, the face or object region is tracked in the video, and the pan/tilt/zoom (PTZ) controllable camera tracks the moving object with the motion information of the object. This paper performs the simulation with the real CCTV cameras and their communication protocol. According to the experiments, the proposed system is able to track the moving object(human) automatically not only in the image domain but also in the real 3-D space. The proposed system reduces the human supervisors and improves the surveillance efficiency with the computer vision techniques.
특정 공간 내에서의 보안에 대한 효과적인 방법으로써 비디오 영상 감시 시스템(video surveillance system)이 널리 사용되고 있다. 그러나, 단일 카메라 기반의 시스템에서는 한정된 카메라 시야(field of view)의 제약으로 인하여 대상 영역을 완전히 커버하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단일 카메라 기반의 비디오 영상감시 시스템의 단점을 보완하기 위한 복수의 wide baseline 고정 카메라를 이용한 시스템을 개발, 구현하였다. 제안하는 시스템에서는 복수의 고정 카메라로부터 움직이는 물체를 강건하게 검출하기 위하여, 코드북(codebook) 기반의 물체 검출 알고리즘과 모폴로지(morphology)가 사용되고, 3D 재구성을 통해 검출된 물체의 궤적을 계산한다. 실험결과로부터 제안하는 시스템은 물체를 성공적으로 추출하여, 신뢰도 있는 이동궤적을 top view 형태로 제공함 을 확인할 수 있다.
네트워크 인프라의 성장과 디지털 영상압축 기술의 발달로 네트워크 카메라 서버를 이용한 실시간 영상감시 시스템의 수요가 증가함에 따라 가정이나 소규모 사무실에 적합한 실용화 수준의 보안 시스템에 대한 요구도 함께 증대되고 있다. 기존의 CCTV를 이용한 실시간 영상감시에 비해 네트워크 카메라 서버를 이용한 영상감시는 많은 이점이 있다. 본 논문에선 실시간 영상감시 시스템의 핵심 모듈로서 JPEG 영상의 수집과 전달을 담당하는 JPEG Streamer의 모델을 설계, 구현하며 JPEG Streamer의 안정성과 효율성을 위해서 쓰레드 풀과 공유메모리를 사용하고 실시간 영상의 품질을 높이기 위해서 더블버퍼링의 개념도 도입하였다. 또한 제시된 Streamer의 모델을 이용하여 개인 휴대단말기(PDA)로 무선 인터넷을 통해 실시간 영상을 전송하는 무선 영상 감시시스템을 제시한다.
최근 여러 분야에 걸쳐 기존의 감시시스템은 많은 문제점이 도출되고 있다. 이러한 문제점에 대해서 많은 연구가 활발히 진행 중이다. 따라서 본 논문에서는 각종 사고 예방 및 안전 운행에 도움을 주고, 위험 사항을 외부로 연계하거나 관리자에게 알려주며, 실시간 분석 및 파악이 가능한 지능형 영상감시시스템의 구성, 기술요소, 요구 기능과 이의 응용과 그 적용에 대하여 연구하였다.
Most recognition algorithms for intelligent surveillance system are based on analysis of the video collected from one camera. Video analysis is also used to compute the internal parameters used in the recognition process. The algorithm computes only the video of the fixed area so that it is a insufficient method and it could not use information of the related areas. However, intelligent integrated surveillance system should be constructed to correlate the events in the other areas as well as in the fixed area. In this paper, in order to construct the intelligent integrated surveillance system, we describe the method not to focus on the video of each camera but to aware the whole event by sharing information between cameras, which is more accurate. The method would be used to aware the event in the fixed area such as stations in urban transit.
본 논문은 네트워크카메라 기반 영상감시시스템에서 발생하는 단위 네트워크 간 영상정보 공유 불가, 사용자 증가에 따른 대역폭 및 처리부하 증가, 네트워크 변경내역 지속적 모니터링 불가 둥의 문제를 해결하기 위한 서버의 구조를 제안하고 이를 설계 및 구현하였다. 제안한 서버는 영상분배 기능을 제공함으로써 기존의 문제들을 해결하면서도 대용량 영상감시시스템을 위하여 다수의 네트워크카메라 및 다수의 사용자에 대한 관리와 서비스가 가능하도록 설계되었다. 구현한 영상분배서버를 실제의 영상감시시스템에 적용하여 실험한 결과 100여대의 네트워크카메라에 대한 접속을 유지하는 상황에서 수백여 사용자의 동시 접속을 처리하면서도 납득할 만한 서비스 픔질을 유지함을 확인하였다. 본 논문의 영상분배서버를 활용하면 교통상황 정보 및 재난재해 감시 등의 대국민 서비스를 위한 대용량 영상감시시스템의 서비스 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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