Using the Kalman filtering technique, we propose a novel method for estimating the missing video frames to monitor the activities inside the control room of a nuclear power plant (NPP). The purpose of this study is to reinforce the existing security and safety procedures in the control room of an NPP. The NPP control room serves as the nervous system of the plant, with instrumentation and control systems used to monitor and control critical plant parameters. Because the safety and security of the NPP control room are critical, it must be monitored closely by security cameras in order to assess and reduce the onset of any incidents and accidents that could adversely impact the safety of the NPP. However, for a variety of technical and administrative reasons, continuous monitoring may be interrupted. Because of the interruption, one or more frames of the video may be distorted or missing, making it difficult to identify the activity during this time period. This could endanger overall safety. The demonstrated Kalman filter model estimates the value of the missing frame pixel-by-pixel using information from the frame that occurred in the video sequence before it and the frame that will occur in the video sequence after it. The results of the experiment provide evidence of the effectiveness of the algorithm.
일반적인 비디오 월 시스템과 달리 스마트 시티 환경에서 통합 모니터링에 사용하는 비디오 월 시스템은 다양하고 많은 영상과 이미지, 텍스트를 동시에 표시할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동시에 모니터링 가능한 영상 개수에 제한이 없고 모니터 화면 배치를 제약 없이 구성할 수 있는 IP 기반 비디오 월 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다수의 디스플레이 서버와 월 제어기, 영상 공급 장치로 구성되어 IP 네트워크를 통해 서로 통신한다. 디스플레이 서버는 영상 공급 장치로부터 직접 영상 스트림을 수신하고 디코딩한 후 장착된 모니터 화면에 표출하기 때문에 비디오 월 전체 화면에 더 많은 영상을 동시에 표시할 수 있다. 한 영상을 복수의 디스플레이 서버에 장착된 여러 화면에 걸쳐 표시할 때는 한 디스플레이 서버만 영상 스트림을 수신해서 IP 멀티캐스트 통신을 이용해 다른 디스플레이 서버에게 전달하는 방식을 이용해 네트워크 부하를 줄이고 영상 프레임을 동기화한다. 실험 결과, 영상 개수가 증가함에 따라 더 많은 수의 디스플레이 서버로 구성된 시스템이 더 나은 디코딩과 렌더링 성능을 보이고 디스플레이 서버를 계속 확장해도 성능 저하가 없음을 확인했다.
비디오에 의한 감시 및 관측(VSAM; Video Surveillance And Monitoring)에서 동적 영역의 검출에 의한 전경의 추출은 가장 기본이 되는 작업이다. 그런데 추출된 전경에는 동적인 물체뿐 아니라 물체의 그림자도 포함되게 되며, 이는 후행하는 비디오 영상의 처리 작업에서 오류를 발생시키는 요인이 된다. 이의 제거를 위하여 본 논문에서는 VSAM 카메라 영상의 전경 내 그림자 화소의 새로운 판정 기법을 제안한다. 제안된 기법은 모든 화소에 일률적인 판정 기준을 적용하는 기존의 기법과는 달리 화소의 배경 자기에 따라 그림자에 의한 영향이 달라지는 사실을 확인하고, 이를 그림자 화소 판정에 이용한다 이와 같은 접근법은 영상내 국부적인 특성을 자연스럽게 수용할 수 있게 하고, 변화하는 환경 내에서도 성능을 유지할 수 있게 한다. 제안된 기법은 실제 실험에서 기존의 기법과 비교하여 향상된 결과를 보였다.
Passenger safety is a primary concern of railway system but, it has been urgent issue that dozens of people are killed every year when they are fallen from train platforms. In this paper, we propose a vision based monitoring system for railway station platform. The system immediately perceives dangerous factors of passengers on the platform by using image processing technology. To monitor almost entire length of the track line in the platform, we use several video cameras. Each camera conducts surveillance its own preset monitoring area whether human or dangerous object was fallen in the area. Moreover, to deal with the accident immediately, the system provides local station, central control room employees and train driver with the video information about the accident situation including alarm message. This paper introduces the system overview and detection process with experimental results. According to the results, we expect the proposed system will play a key role for establishing highly intelligent monitoring system in railway.
In this paper, it is implemented the monitoring system for TV advertisement using video watermark. The functions of an advertisement monitoring system are automatically monitoring for the time, length, and index of the on-air advertisement, saving the log data, and reporting the monitoring result. The performance of the video watermark used in this paper is tested for TV advertisement monitoring. This test includes LAB test and field test. LAB test is done in laboratory environment and field test in actually broadcasting environment. LAB test includes PSNR, distortion measure in image, and the watermark detection rate in the various attack environment such as AD/DA(analog to digital and digital to analog) conversion, noise addition, and MPEG compression The result of LAB test is good for the TV advertisement monitoring. KOBACO and SBS are participated in the field test. The watermark detection rate is 100% in both the real-time processing and the saved file processing. The average deviation of the watermark detection time is 0.2 second, which is good because the permissible average error is 0.5 second.
The fast progress on multimedia data acquisition technologies has enabled collecting vast amount of videos in real time. Although the amount of information gathered from these videos could be high in terms of quantity and quality, the use of the collected data is very limited typically by human-centric monitoring systems. In this paper, we propose a framework for analyzing long traffic video using series of content-based analyses tools. Our framework suggests a method to integrate theses analyses tools to extract highly informative features specific to a traffic video analysis. Our analytical framework provides (1) re-sampling tools for efficient and precise analysis, (2) foreground extraction methods for unbiased traffic flow analysis, (3) frame property analyses tools using variety of frame characteristics including brightness, entropy, Harris corners, and variance of traffic flow, and (4) a visualization tool that summarizes the entire video sequence and automatically highlight a collection of frames based on some metrics defined by semi-automated or fully automated techniques. Based on the proposed framework, we developed an automated traffic flow analysis system, and in our experiments, we show results from two example traffic videos taken from different monitoring angles.
수면 중 돌연사는 급성 심근경색 등의 이유로 노인 뿐 만 아니라 영아나 20~40대와 같은 비교적 젊은 층에서도 종종 발생하고 있다. 수면 중 돌연사는 미리 예측하기 어려우므로 이를 방지하기 위해서는 수면 모니터링이 필요하다. 본 논문에서는 별도의 센서 부착 없이도 수면 중 돌연사 감지를 할 수 있는 새로운 비디오 분석 방법을 제안한다. 제안하는 비디오 분석 방법에서는 호흡에 의한 미세 움직임을 감지하기 위해 모션 증폭 기법을 적용한다. 모션 증폭을 적용했는데도 프레임 간 차이가 거의 없는 경우, 모션이 존재하지 않아 돌연사 가능성이 있는 것으로 판단한다. 수면 중인 아기를 촬영한 비디오 두 편에 대해 모션 증폭을 적용한 결과, 호흡에 의한 미세 모션을 정확하게 감지하였고, 이는 수면 상태와 돌연사를 구분하는데 유용할 것으로 판단되었다. 제안하는 비디오 분석 방법은 신체에 센서 부착을 필요로 하지 않으므로 아기를 키우는 가정이나 독신 가정에서 편리하게 활용될 수 있을 것이다.
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.
본 논문은 평행식 스테레오 영상감시 시스템을 이용하여 3차원 공간에서 다중 이동물체를 검출하고, 카메라에서 이동 물체까지의 거리를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 영상감시 시스템의 좌, 우측 영상을 입력을 받아 적응형 임계값과 화소귀납 알고리즘(PRA, pixel recursive algorithm)을 사용하여 다중 이동물체 영역을 추출하였다. 그리고 각각의 물체영역을 윈도우 마스크로 검출하고, 다중 이동물체 각각의 위치좌표와 스테레오 시차를 구하였다. 이 시차와 스테레오 비전 시스템의 특성 및 삼각 함수를 이용하여 다중 이동물체의 거리를 측정하였다. 실험결과 거리측정 오차도 7.28%이내에 존재하였으며, 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 자율 이동로봇 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용될 수 있을 것이다.
최근 들어 사회적인 상호작용 방식이 동영상을 통해 정보를 주고받는 방식으로 변하고 있다. 그래서 본 연구에서는 '나'와 '다른 사람'의 영상을 구성요소로 하는 새로운 소셜 비디오 플랫폼을 제안하고자 한다. '다른 사람'의 개성(Personality)과 '나'의 개성이 '나'에게 어떤 영향을 주는지 알아보고, 2가지 요소를 어떻게 나타내주어야 하는지 알아보기 위해 사회적 영향 이론(Social Impact Theory)과 자기 점검 이론(Self-Monitoring Theory)을 적용하여 영상을 시청하는 '나'의 개성과 '다른 사람'의 개성이 사용자의 긍정성과 소속감에 어떤 영향을 미치는지 알아보았다. 그리고 이를 실증적으로 검증하기 위해 실제 소셜 비디오 플랫폼을 구축하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 사용자들은 자신의 영상이 화면에 제시되었을 때, 긍정성을 더 많이 느끼는 것을 확인하였다. 하지만 자신의 영상이 함께 제시되면서, 주변영상에 나타난 다른 사람들의 모습이 여성성이 높아질수록 오히려 느끼는 긍정성은 줄어드는 것으로 확인되었다. 또한 다른 사람들의 모습이 남성성이 높을 때, 사용자는 소속감을 더 크게 느끼는 것을 확인하였다. 본 연구 결과를 통해 새로운 소셜 비디오 플랫폼의 구성과 형태에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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