The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems (한국ITS학회 논문지)

The Korea Institute of Intelligent Transport Systems (한국ITS학회)
권호 표지

A Study of Scenario and Trends in Intelligent Surveillance Camera

지능형 감시 카메라 동향 및 시나리오 연구

  • 장일식 (서울산업대학교 NID 융합기술대학원) ;
  • 차현희 (서울산업대학교 NID 융합기술대학원) ;
  • 박구만 (서울산업대학교 매체공학과) ;
  • 이광직 (서울산업대학교 매체공학과) ;
  • 김성권 (서울산업대학교 매체공학과) ;
  • 차재상 (서울산업대학교 매체공학과)
  • Published : 2009.08.31
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

As the industrial society is developing wars, terrors, and vicious crimes is getting increased. These dangerous factors are caused of casualty and subversiveness of social order. Such vicious crimes lead people to feeling of insecurity. That is why naturally people want to build and inspect strengthened security system. CCTV camera system which can be said as the most popular security system is being installed in public places has large number of floating population. This trend is required to develop the intelligent video security technology and propagate it since the importance of security technology is getting high. This thesis will be described regarding the trend of the intelligent surveillance camera and the scenario.

산업 사회가 급속도로 발전함에 따라 전 세계적으로 전쟁, 테러, 강력 범죄가 증가하고 있다. 이러한 위험 요소들은 인명 피해 및 자원에 대한 파괴로 이어지는 주된 원인이 된다. 최근 강력 범죄의 잦은 발생으로 사회적 불안감이 조장되고 있으며 이러한 이유로 더 나은 안전, 보안 시스템 분야를 점검하는 계기가 되었다. 보안 시스템의 대표적인 장비라고 할 수 있는 CCTV카메라 시스템은 각 지역 자체적으로 공공장소 등과 같이 유동인구가 많은 지역에 확대 설치될 계획이다. 이것은 감시의 목적뿐만 아니라 보안 기술의 중요성에 대한 인식이 점차 높아짐에 따라 최소 인력으로 최대한의 감시 효과를 가질 수 있는 지능형 영상 보안 기술의 확대 보급을 요구하고 있다. 본 논문에서는 이러한 지능형 감시 카메라의 동향 및 시나리오에 대해서 살펴본다.

Keywords

References

  1. 유장희, 문기영, 조현숙, “지능형 영상보안 기술 현황 및 동향”, 한국전자통신연구원, 전자통신동향분석, 제23권, 제4호, pp. 82-84, 2008. 8.
  2. 문현찬, CCTV 산업 동향, 한국전자산업진흥회, pp. 20-23, 2008.
  3. C. Stauffer and W. E. L. Grimson, "Adaptive background mixture models for real-time tracking," Proc. IEEE Computer Society Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. 246-252, June 1999.
  4. Y. Tian, R. Feris, and A. Hampapur, "Real-time detection of abandoned and removed objects in complex environments" Proc. Int. Workshop Visual Surveillance, pp. 2-5, Sept. 2008.
  5. P. Spagnolo, A. Caroppo, M. Leo, T. Martiriggiano, and T. D'Orazio, "An abandoned/removed objects detection algorithm and its evaluation on PETS datasets," Proc. IEEE Int. Conf. Video and Signal based Surveillance, pp. 17-22, Nov. 2006.
  6. S. Miguel, J. C. Martinez, J. M., "Robust unattended and stolen object detection by fusing simple algorithms," Proc. IEEE Int. Conf. Advanced Video and Signal based Surveillance, pp. 19-23, Sept. 2008.
  7. S. Ferrando, G. Gera, and C. Regazzoni, "Classification of unattended and stolen objects in video-surveillance system," Proc. IEEE Int. Conf. Video and Signal based Surveillance, p. 21, Nov. 2006.
  8. A. Yilmaz, O. Javed, and M. Shah, "Object tracking: A survey," ACM Computing Surveys, vol. 38, no. 4, Article 13, Dec. 2006.
  9. D. Comaniciu, V. Ramesh, and P. Meer, "Real-time tracking of non-rigid objects using mean shift," Proc. IEEE Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. 142-149, June 2000.
  10. D. Comaniciu and P. Meer, "Mean shift analysis and applications," Proc. IEEE Int. Conf. Computer Vision, vol. 2, pp. 1197-1203, Sept. 1999.
  11. H. Rahmalan, M. Nixon, and J. Carter, "On crowd density estimation for surveillance," Proc. Inst. Engineering and Technology Conf. Crime and Security, pp. 540-545, June 2006.
  12. S. A. Velastin and J. H. Yin, "Image processing for on-line analysis of crowds in public areas," IFAC/IFORS 'TS94 24-26, Aug. 1994.
  13. D. Kong, D. Gray, and H. Tao, "A viewpoint invariant approach for crowd counting," Proc. Int. Conf. Pattern Recognition, vol. 3, pp. 1187-1190, Sept. 2006.
  14. T. Zhao, R. Nevatia, and F. Lv, "Segmentation and tracking of multiple humans in complex situations," Proc. IEEE Int. Conf. Computer Vision and Pattern Recognition, vol. 2, pp. 194-201, 2001.