In this paper, motion analysis algorithm is presented for home surveillance of the aged who lives alone. For the first step, we acquire images from a camera. To enhance the image, we use median filtering and binarize it to reduce processing time. And then morphological operations are performed to remove small blobs and small holes. At the forth step, blobs are analysed to extracts tor foreground region. Then, motions are predicted from these images by using optical tlow technique, and the predicted motion data are refined by comparing our cardboard models so as to judge behavior pattern.
Surveillance systems play a pivotal role in ensuring the safety and security of various environments, including public spaces, critical infrastructure, and private properties. However, detecting abnormal human behavior in lowlight conditions is a critical yet challenging task due to the inherent limitations of visual data acquisition in such scenarios. This paper introduces a spatiotemporal framework designed to address the unique challenges posed by low-light environments, enhancing the accuracy and efficiency of human abnormality detection in surveillance camera systems. We proposed the pre-processing using lightweight exposure correction, patched frames pose estimation, and optical flow to extract the human behavior flow through t-seconds of frames. After that, we train the estimated-action-flow into autoencoder for abnormal behavior classification to get normal loss as metrics decision for normal/abnormal behavior.
강 유역의 홍수 및 환경 감시망은 고품질의 영상정보를 고속으로 전달할 수 있는 광통신 장치와 함께 각종 센서로 부터의 정보를 효율적으로 관리할 수 있는 방법이 요구되는 네트워크이다. 특히, 네트워크의 절단이나 노화로 인한 통신장애들은 현장에서의 신속한 복구가 매우 중요하기 때문에 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나, 국가 기간망과 같은 환경 감시망은 외부의 해킹이나 불법적인 목적의 외부침입에 대한 보안이 매우 중요하기 때문에 보안성과 신뢰성을 만족하면서도 효율적인 네트워크 유지보수가 가능하도록 하여야 한다. 이와같은 요구사항은 보안성을 제고하면 유지보수의 효율성이 떨어지는 서로 상충되는 특성을 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안성을 제고하기 위해 단방향 Bypass TAP를 개발하고 효율적인 유지보수가 가능하도록 안드로이드기반의 스마트폰용 앱을 개발하여 상반된 요구사항을 충족시킬 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 통신 전송망 및 다양한 시설의 관리망 등 인터넷으로 부터의 침입에 의한 위험등에 대한 보안이 필요한 분야에서 폭넓게 이용될 것으로 판단된다.
Cha, Jae Deok;Lee, Jun Ho;Kim, Seo Hyun;Jung, Do Hwan;Kim, Young Soo;Jeong, Yumee
Current Optics and Photonics
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제6권3호
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pp.313-322
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2022
Remote-sensing optical payloads, especially hyperspectral imagers, have particular issues with stray light because they often encounter high-contrast target/background conditions, such as sun glint. While developing an optical payload, we usually apply several stray-light analysis methods, including forward and backward analyses, separately or in combination, to support lens design and optomechanical design. In addition, we often characterize the stray-light response over a full field to support calibration, or when developing an algorithm to correct stray-light errors. For this purpose, we usually use forward analysis across the entire field, but this requires a tremendous amount of computational time. In this paper, we propose a sequence of forward-backward-forward analyses to more effectively investigate the through-field response of stray light, utilizing the combined advantages of the individual methods. The application is an airborne hyperspectral imager for creating hyperspectral maps from 900 to 1700 nm in a 5-nm-continuous band. With the proposed method, we have investigated the through-field response of stray light to an effective accuracy of 0.1°, while reducing computation time to 1/17th of that for a conventional, forward-only stray-light analysis.
Human detection is an important aspect in many video-based sensing and monitoring systems. Studies have been actively conducted for the automatic detection of humans in camera images, and various methods have been proposed. However, there are still problems in terms of performance and computational cost. In this paper, we describe a method for efficient human detection in the field of view of a camera, which may be static or moving, through multiple processing steps. A detection line is designated at the position where a human appears first in a sensing area, and only the one-dimensional gray pixel values of the line are monitored. If any noticeable change occurs in the detection line, corner detection and optical flow computation are performed in the vicinity of the detection line to confirm the change. When significant changes are observed in the corner numbers and optical flow vectors, the final determination of human presence in the monitoring area is performed using the Histograms of Oriented Gradients method and a Support Vector Machine. The proposed method requires processing only specific small areas of two consecutive gray images. Furthermore, this method enables operation not only in a static condition with a fixed camera, but also in a dynamic condition such as an operation using a camera attached to a moving vehicle.
Object detection is applied in various field. Autonomous driving, surveillance, OCR(optical character recognition) and aerial image etc. We will look at the algorithms that are using to object detect. These algorithms are divided into two methods. The one is R-CNN algorithms [2], [5], [6] which based on region proposal. The other is YOLO [7] and SSD [8] which are one stage object detector based on regression/classification.
HD-SDI 비디오 신호 전송을 위한 광 비디오 전송 장치를 개발하였다. 광 송수신기는 입력전원 DC 5V로 동작하며, 감시 카메라 주위에 부착 가능하도록 작은 크기로 개발하였다. 광 송수신기는 내부에 별도의 전원 안정화 회로를 내장하여, 출력이 안정된 3.3V 전압을 내부의 다른 전자회로에 공급하도록 하였다. 광 송신기는 케이블드라이버, 레이저 다이오드 드라이버, 레이저 다이어드로 구성되며, 광수신기는 포토다이오드, 리미팅 앰프, 케이블 이퀄라이저로 구성하였다. 광 송신기는 파장 1.3.um, 광출력 -5 dBm, 송신속도 1.485Gbps였고, 광 수신기는 수신감도 -23dBm이었다. 이 장치로 HD-SDI 비디오 신호가 광섬유 30km 광섬유 전송 후에도 끊김 없이 전송됨을 확인하였다.
Video stabilization is an important image enhancement widely used in surveillance system in order to improve recognition performance. Most previous methods calculate inter-frame homography to estimate global motion. These methods are relatively slow and suffer from significant depth variations or multiple moving object. In this paper, we propose a fast and practical approach for video stabilization that selects the most reliable key frame as a reference frame to a current frame. We use optical flow to estimate global motion within an adaptively selected region of interest in static camera environment. Optimal global motion is found by probabilistic voting in the space of optical flow. Experiments show that our method can perform real-time video stabilization validated by stabilized images and remarkable reduction of mean color difference between stabilized frames.
본 논문에서는 HSV 색 공간을 이용한 야간 차량의 검출 시스템을 제안한다. 주정차 감시등 도로변에서 자동차를 감시하는 경우 자동차 번호판 추출하는 것이 중요하다. 일반적으로 번호판 추출을 위해서는 원거리에서 자동차 검출후 Pan-Tilt-Zoom 카메라로 자동차를 일정한 크기로 확대한 영상을 획득하여 번호판을 추출한다. 그리고 자동차 검출 및 추적을 위해 Mean-Shift 혹은 Optical Flow 알고리듬이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 주간에는 성공적으로 자동차를 검출 및 추적 할수 있었으나 야간에는 검출 및 추적에 어려움이 있었다. 그래서 본 논문에서는 입력 영상을 HSV 색 공간으로 변환하면 자동차의 전조등 혹은 후미등의 위치가 두드러지게 나타나는 것을 이용하여 자동차의 위치를 검출하였다. 실험 결과 정면 차량의 경우 93.9%, 후면 차량의 경우 97.7%의 차량을 검출하여 제안된 방법이 야간 차량 검출에 효율적임을 증명하였다.
인공위성 광학 감시 시스템 적용에 가장 효과적인 고전적 예비궤도 결정법은 Gauss와 Laplace 방법이 있다. 이 두 방법은 세 쌍의 광학 관측 자료를 이용하여 위성의 궤도를 결정하는 방법으로 관측 시간간격에 따라 정밀도가 변화하는 특성이 있다. 이번 연구에서는 이러한 특성에 관련된 국내의 기존 연구 결과들에서 일부 상이한 점을 발견하여, 세 점의 시간간격에 대한 정밀도 변화 특성을 재검토해 보았다. 이러한 특성 연구는 다양한 위성 궤도 형태를 고려해야 하기 때문에 궤도 정보가 알려진 위성 전체를 대상으로 하였다. SGP4/SDP4 궤도전파 모델을 이용한 모의 관측 자료를 사용하여 방법론적인 정밀도 특성 을 확인하였고, 특정 위성의 실제 관측 자료를 사용 하여 인공위성 광학 감시 시스템에 적용할 시에 발생되는 특성을 확인하였다. 결과적으로, 세 점의 시간간격에 대한 최기궤도 결정의 정밀도 변화 특성은 관측된 위성의 위치로 인해 달라질 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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