• ETRI Journal
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• 제37권3호
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• pp.551-561
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• 2015

We propose a novel multiple-object tracking algorithm for real-time intelligent video surveillance. We adopt particle filtering as our tracking framework. Background modeling and subtraction are used to generate a region of interest. A two-step pedestrian detection is employed to reduce the computation time of the algorithm, and an iterative particle repropagation method is proposed to enhance its tracking accuracy. A matching score for greedy data association is proposed to assign the detection results of the two-step pedestrian detector to trackers. Various experimental results demonstrate that the proposed algorithm tracks multiple objects accurately and precisely in real time.

• 전기학회논문지
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• 제68권2호
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• pp.304-309
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• 2019

This paper presents a CMOS RF-to-DC converter for video surveillance disposable IoT applications. It widely harvests RF energy of 3G/4G cellular low-band frequency range by employing a tunable impedance matching network. The proposed converter consists of the differential-drive cross-coupled rectifier and the matching network with a 4-bit capacitor array. The proposed converter is designed using 130-nm standard CMOS process. The designed energy harvester can rectify the RF signals from 700 MHz to 900 MHz. It has a peak RF-to-DC conversion efficiency of 72.25%, 64.97%, and 66.28% at 700 MHz, 800 MHz, and 900 MHz with a load resistance of 10kΩ, respectively.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.1234-1240
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• 2011

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.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 1999년도 KOBA 방송기술 워크샵 KOBA Broadcasting Technology Workshop
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• pp.165.1-170
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• 1999

Object segmentation fro natural video scenes has recently become one of very active research to pics due to the object-based video coding standard MPEG-4. Object detection and isolation is also useful for object-based indexing and search of video content, which is a goal of the emerging new standard, MPEG-7. In this paper, an automatic segmentation method of moving objects in image sequence is presented which is applicable to multimedia content authoring for MPEG-4, and two different segmentation approaches suitable for surveillance applications are addressed in raw data domain and compressed bitstream domains. We also propose an object-based video description scheme based on object segmentation for video indexing purposes.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제15권3호
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• pp.172-179
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• 2015

Because of the development of computers and high-technology applications, all devices that we use have become more intelligent. In recent years, security and surveillance systems have become more complicated as well. Before new technologies included video surveillance systems, security cameras were used only for recording events as they occurred, and a human had to analyze the recorded data. Nowadays, computers are used for video analytics, and video surveillance systems have become more autonomous and automated. The types of security cameras have also changed, and the market offers different kinds of cameras with integrated software. Even though there is a variety of hardware, their capabilities leave a lot to be desired. Therefore, this drawback is trying to compensate by dint of computer program solutions. Image processing is a very important part of video surveillance and security systems. Capturing an image exactly as it appears in the real world is difficult if not impossible. There is always noise to deal with. This is caused by the graininess of the emulsion, low resolution of the camera sensors, motion blur caused by movements and drag, focus problems, depth-of-field issues, or the imperfect nature of the camera lens. This paper reviews image processing, pattern recognition, and image digitization techniques, which will be useful in security services, to analyze bio-images, for image restoration, and for object classification.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.420-432
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• 2014

In detection of moving objects from video sequences, an essential process for intelligent visual surveillance, the cast shadows accompanying moving objects are different from background so that they may be easily extracted as foreground object blobs, which causes errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. Most of the previous research results about moving cast shadow detection and removal usually utilize color information about objects and scenes. In this paper, we proposes a novel cast shadow removal method of moving objects in gray level video data for visual surveillance application. The proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the corresponding regions in the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines moving object blob pixels from the blob pixels in the foreground mask. The minimal rectangle regions containing all blob pixles classified as moving object pixels are extracted. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Adative Gaussian Mixture Model-based object detection of intelligent visual surveillance applications, which is verified through experiments.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.161-169
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• 2011

최근 지능형 비디오 감시 시스템은 영상 분석 및 인식기술 등의 보다 진화된 기술 개발을 요구하고 있다. 특히, 비디오 영상에서 객체를 식별하기 위하여 Support Vector Machine(SVM)과 같은 기계학습 알고리즘이 이용된다. 그러나 SVM은 대용량의 데이터를 학습시키기 위하여 많은 계산량이 필요하기 때문에 수행시간을 효율적으로 감소시키기 위하여 병렬처리 기법을 적용할 필요가 있다. 본 논문에서는, 최근 사용이 증가하고 있는 멀티코어 프로세서를 활용한 SVM 학습의 병렬처리 방법을 제안한다. 4-코어 프로세서를 이용한 실험 결과, 제안 방법은 SVM 학습의 순차처리 방법과 비교하여 2.5배 정도 수행시간이 감소됨을 확인하였다.

• 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.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권12C호
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• pp.1055-1061
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• 2008

H.264는 향상된 압축성능과 에러 복구 기술, 네트워크로의 적응력을 포함하고 있는 비디오 압축 표준으로, 실시간 비디오 스트리밍, 디지털 멀티미디어 방송 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 그러나 H.264/AVC는 압축효율은 높아졌지만 기존의 부호화 방식들 보다 훨씬 더 많은 연산 및 메모리 접근을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화 복잡도를 줄이면서 실시간적인 보안 영상시스템에 적합한 적응적 인트라(Intra) 고속 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 현재프레임의 매크로블록(macroblock)과 이전프레임의 매크로블록 간 시간적 상관성(interrelationship)을 이용하여 매크로블록의 부호화모드를 저 연산화 및 고속으로 결정할 수 있는 인트라 예측(intra prediction)방법을 제안한다. 실험결과 제안된 방식은 평균 0.04dB이하의 미미한 화질 저하 및 비트량이 약간 증가하였지만, 부호화 처리시간이 상당히 개선되었고, 보안 영상과 같은 주변 배경의 움직임이 적은 영상에서 기존방식들에 비해 더욱 많은 부호화 처리시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권12호
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• pp.1834-1843
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• 2016

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.