Journal of Sensor Science and Technology (센서학회지)

The Korean Sensors Society (한국센서학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

A People Counting Technique for Video Surveillance and Monitoring(VSAM) Systems

비디오에 의한 감시 및 관측(VSAM) 시스템을 위한 사람의 계수기법

  • Do, Yong-Tae (School of Computer and Communication Engineering, Taegu University)
  • 도용태 (대구대학교 정보통신공학부)
  • Published : 2002.01.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

People are important targets for video surveillance and monitoring(VSAM) but difficult to be analyzed. In this paper, a technique to count people in image sequences is dealt as a prerequisite procedure for automatic tracking and behaviour analysis. A group of people is divided at local minima of the line connecting the highest pixels on the binary image of the people extracted from the image taken by a stationary video camera. As the properties of the divided regions vary according to the relative positions of the people in a group, different states are assigned for the completely occluded, partially occluded, completed separated individual, and wrongly divided regions. By analyzing the transition of the states of divided regions, the number of people on the site monitored is estimated. The technique is checked in real experimental situations.

비디오 센서에 의한 감시 및 관측(VSAM)에 있어 사람은 중요하면서도 해석하기 어려운 목표이다. 본 논문에서는 연속 영상에서 자동으로 사람을 추적하거나 행위를 해석하는 작업에 선행하는 절차로서, 그 수를 계측하는 방법에 대해 다룬다. 정적인 비디오 카메라의 영상에서 사람만을 추출해낸 이진 영상을 얻고, 최상위 화소만을 연결한 선에서 지역최소점을 근거로 사람군을 나눈다. 이와 같이 나누어진 각 영역의 특성은 군내에서의 사람들의 상대적 위치에 따라 변화하게 되며, 이를 구분하기 위하여 완전 가림, 부분적 가림, 완전 분리된 개인, 오분리의 4가지 상태를 정의하였다. 연속적인 영상에서 나누어진 영역들의 상태가 변화하여가는 과정을 분석하여 관측 지역내 사람의 수를 추정하였으며, 이의 유용성을 실제 실험을 통하여 확인하였다.

Keywords

References

  1. Proc. DARPA Image Understanding Workshop Advances in cooperative multi-sensor video surveillance T. Kanade(et al.)
  2. Proc. IEEE WACV98 Real-time human motion analysis by image skeletonization H. Fujiyoshi;A. J. Lipton
  3. Proc. 2nd IEEE Int. Workship on visual Surveillance A real-time system for monitoring cyclists and pedestrians J. Heikkila;O. Silven
  4. Ph. D dissertation, University of Maryland, College Park A real time system for detection and tracking of people and recognizing their activities I. Haritaoglu
  5. Proc. DARPA Image Understanding Workshop Moving target classification and tracing form real-time video A. J. Lipton(et al.)
  6. Pfinder: real-time tracking of the human body v.19 no.7 Pfinder: real-time tracking of the human body C. Wren(et al.) https://doi.org/10.1109/34.598236
  7. Proc. Image understanding Workshop Ghost : A human body part labeling system using silhouettes I. Haritaoglu(et al.)
  8. Proc. SPIE : Intelligent Robots and Computer Vision v.579 Change detection and tracking using pyramid transformation techniques C. Anderson(et al.) https://doi.org/10.1117/12.950785
  9. Int. J. Cumputer Vision v.12 no.1 Performance of optical flow techniques J. Barron(et al.) https://doi.org/10.1016/0262-8856(94)90054-X
  10. Computer and Robot Vision R. Haralick;L. Shapiro