본 논문에서는 감시영역을 벗어난 후 다시 돌아온 객체에 대한 배회행위를 효과적으로 인식 할 수 있는 지능형 배회행위 검출 시스템을 제안한다. 전경과 배경을 가우시안 혼합 모델을 이용하여 분리하고 그림자를 제거하여 객체를 인식한 후, 객체의 색도 히스토그램을 이용하여 감시영역을 벗어난 후 돌아온 객체들을 판단하고 감시영역에 존재하는 시간을 보전한다. 배회행위를 판단하기 위해 카메라 캘리브레이션을 통해 실세계 배회패턴과 같은 행태의 매크로 블록을 영상좌표에 도입한 후 배회궤적을 추출하고, 감시영역에 객체가 존재하는 시간을 함께 고려하여 배회행위를 판단한다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 모든 배회행위 프레임에서 정확하게 배회행위를 검출하여 그 효과를 입증하였다.
최근에 IT 기술의 발전과 비용을 절감하는 방식으로 무인감시설비가 도입되어 운영되고 있다. 무인감시설비는 효율적이고 경제적인 측면으로 장점이 있지만, 무인감시설비의 고장, 오작동이 발생하면서 감시 공백과 침입자로 인한 시설 파손 및 정보 유출 등 피해가 발생 되는 단점이 있다. 그리고 무인감시설비의 점검 차원에서 담당자의 상시 방문이 필요하고 이에 따른 관리 비용이 발생하고 있다. 본 논문에서는 무인감시설비의 상태를 실시간 점검하여 오작동과 같은 문제를 감시설비의 상태 확인 및 자동복구하고 담당자에게 실시간으로 상황을 문자메시지로 통보하는 시스템을 설계하였다. 설계할 시스템은 영상, 음향, 조명 등의 무인감시설비의 주요 장비의 작동 상태에 관한 정보를 수신하고 판단하는 통합형 네트워크 비디오 서버(NVR)와 무인감시설비의 상태를 감지하고 전원 복구하는 제어장치와 SMS 서버를 이용한 실시간 문자메시지로 구성되어 있다.
수동적인 보안감시 시스템의 문제점이 계속적으로 제기되면서 실시간으로 공공장소에서의 군중에 대한 관리 및 감독을 지원하는 자동화되고 지능적인 군중 밀도 측정에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라, 군중의 밀도를 측정하기 위한 많은 연구가 시도되었으나 실시간 혼잡도 정보 취득이 어렵고, 조명변화 등에 취약한 한계가 드러났다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 군중 특징 정보로써 옵티컬 플로우를 검출하고 또한 Sobel 외곽선 추출 알고리즘에 의해 외곽선을 추출하여 각 특징을 입력으로 학습된 다층 신경망을 통해 실시간으로 실외 공공장소에서의 군중 밀도를 측정하였다.
무인감시시스템은 무선 칩 같은 기초적인 센서를 이용하는 분야는 많이 연구 되어 왔으며. 카메라를 주요 센서로 하는 영상감시체계 연구 분야가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 영상검지기법을 조사 분석한 결과를 토대로 영상 객체 인식 기법을 적용한 지능형 영상검지 시스템을 제안하였다. 이 지능형 영상검지 시스템은 사건 전후의 상황을 쉽게 추적 판단 할 수 있으며, 확실한 증거와 다양한 정보를 확보 할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 지능형 영상 검지 시스템은 교통상황 관리, 재난 경보 등 다양한 무인감시시스템에 활용 될 것이다.
최근 지능형 감시카메라에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재의 연구들은 대부분 통합시스템 구현보다는 단일 모듈에 대한 성능향상에 중점을 두고 있다. 따라서 본 논문에서는 얼굴검출, 모션 센서 통합 모듈로 구성하는 무선 감시 시스템을 구현하였다. 무선 감시 시스템의 구현에는 sharp사의 카메라 모듈과 ecom사의 무선영상전송 모듈, roboblock의 ZigBee RF 무선컨트롤 송수신 모듈을 사용 하였고, 모션 센서 모듈에는 PANASONIC의 AMN14111를 사용하였다. OpenCV 라이브러리를 이용한 얼굴검출과 MFC로 소프트웨어를 구현하였다. 본 논문에서 구현한 시스템은 모션 센서를 이용하는 영상 감시 시스템이나 얼굴검출이 필요한 시스템, 원격조정이 필요한 작업환경에 유용하게 사용될 수 있다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권4호
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pp.262-268
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2017
Intelligent video surveillance systems have been developed to monitor global areas and find specific target objects using a large-scale database. However, person re-identification presents some challenges, such as pose change and occlusions. To solve the problems, this paper presents an improved person re-identification method using sparse representation and saliency-based dictionary construction. The proposed method consists of three parts: i) feature description based on salient colors and textures for dictionary elements, ii) orthogonal atom selection using cosine similarity to deal with pose and viewpoint change, and iii) measurement of reconstruction error to rank the gallery corresponding a probe object. The proposed method provides good performance, since robust descriptors used as a dictionary atom are generated by weighting some salient features, and dictionary atoms are selected by reducing excessive redundancy causing low accuracy. Therefore, the proposed method can be applied in a large scale-database surveillance system to search for a specific object.
최근 테러와 사건 사고 같은 각종 위협으로부터 개인의 재산과 생명을 보호하기 위한 목적으로, 영상 보안 장비들이 많은 장소에 설치되어 운영되고 있다. 영상 보안 장비의 기술도 점진적으로 발전하여, 고품질 고해상도 기반의 제품도 많이 출시되고 있다. 하지만, 보안을 목적으로 만들어진 CCTV 장비가 오히려 개인의 프라이버시 침해를 유발하기도 한다. 본 논문에서는 지능형 IP 카메라의 메타데이터를 이용하여 개인 영상 정보 보호를 할 수 있는 방법에 대해 제안 한다. 메타 데이터로부터 분석된 개인 영상 정보를 마스킹 할 수 있도록 시스템을 설계하였으며 사용자 권한에 따른 영상 정보 접근 방법에 대한 정의, 메타데이터의 저장 방법과 녹화 데이터 검색 시 메타데이터를 활용하는 방법을 기술 하였다. 제안된 시스템을 행정자치부에서 제시한 "공공기관 영상정보 처리기기 설치 및 운영에 관한 가이드라인"에 맞춰 적합성 여부를 비교하였다. 지금까지의 단일 서버 제품에서는 하드웨어적인 성능의 한계와 기술적인 문제로 인해, 실시간으로 개인 영상 정보 보호기법을 적용할 수 있는 방법을 찾기 어려웠다. 본 논문에서 제안하는 방법을 적용한다면 행정자치부에서 제시한 가이드라인을 충족하면서, 서버 비용을 줄이고, 시스템 복잡도를 낮출 수 있는 시스템을 구성할 수 있다.
근래에 원격지 감시와 제어하는 기술이 발달하고 있다. 또한 홈 네트워크 서비스의 보편화와 초고속 통시망의 폭넓은 확대로 인하여 디지털 비디오 기술을 이용한 감시체계가 점차 늘어나고 있다. 웹에서 제공하던 감시 체계를 사용자가 좀 더 편리하게 사용할 수 있도록 기존의 웹을 기반으로 하던 디지털 감시 체계에 개인 단말기를 이용하여 사용자가 이동 중에도 인터넷이 되는 곳에서 이 모듈을 제어할 수 있도록 구현하였다.
본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 행동을 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하여 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 또한 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 사람별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 또한 임계치에 따라 키프레임 검색정도를 조절함으로써 비디오 요약정도를 조절할 수 있다. in. out, stay, left, right, forward, backward와 관련된 11가지 행동을 추출하여 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 보여줌으로써 더 자세히 행동추적을 할 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트를 간단히 확인해 볼 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권5호
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pp.1711-1725
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2014
Multi-target tracking is the main purpose of many video surveillance applications. Recently, multi-target tracking based on the particle filter method has achieved robust results by using the data association process. However, this method requires many calculations and it is inadequate for real time applications, because the number of associations exponentially increases with the number of measurements and targets. In this paper, to reduce the computational cost of the data association process, we propose a novel multi-target tracking method that excludes particle samples in the overlapped predictive region between the target to track and marginal targets. Moreover, to resolve the occlusion problem, we define an occlusion mode with the normal dynamic mode. When the targets are occluded, the mode is switched to the occlusion mode and the samples are propagated by Gaussian noise without the sampling process of the particle filter. Experimental results demonstrate the robustness of the proposed multi-target tracking method even in occlusion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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