본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템을 위한 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 각의 카메라는 모션 템플릿 기법을 통하여 영상내의 움직임 물체를 추출하고, 추출된 움직임 물체의 이동방향을 추정한다. 움직임 물체가 추출되면 칼만 필터를 이용하여 움직임 물체의 정확한 좌표를 추정한다. 움직임 물체의 이동방향과 카메라의 상태를 이용하여 가장 효율적인 협동추적 카메라를 선정하고, 각 카메라의 공간정보를 이용하여 PTZ 변수를 설정하고 협동요청을 한다. 협동요청을 받은 카메라는 설정된 PTZ 변수를 이용하여 움직임 물체를 협동 추적하고 확대영상을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 협동추적 알고리즘의 성능분석 및 그 응용 가능성을 확인한다.
본 논문에서는 CCTV방식의 감시시스템과 사랑추적 기술을 결합한 사람추적 감시시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 기존 CCTV방식의 감시시스템의 제한점이었던 모니터링 감시방식에서 벗어나 여러 대의 카메라들이 서로 다른 지역을 감시함과 동시에 카메라에 나타난 사랑들을 여러 카메라에 걸쳐서 자동적으로 추적할 수 있는 감시시스템이다. 제안된 시스템은 고정된 다수의 비겹침 카메라와 JMF RTP API를 이용하여 서버와 클라이언트간에 미디어스트림의 네트워크 정보전달과 추적 대상의 특징정보를 전달하여 사람들을 추적한다. 계층적 사람모델을 이용하여 카메라 내에 인식된 사람을 추적하고 다른 카메라로 추적된 사람의 특징정보를 전달하여 지속적으로 추적대상을 검출, 인식함으로써, 넓은 지역에 산재된 여러 카메라들을 통해 추적대상을 끝까지 추적한다. 본 논문에서는 제안된 시스템을 이용하여 실내환경의 여는 지역에서 추적대상의 움직임을 다수의 카메라가 인식하고 감시하여 끝까지 추적하였음을 확인하였다.
깊이 추정은 차량, 로봇, 드론의 자율주행을 위한 3차원 지도 생성의 핵심 기술이다. 기존의 센서 기반 깊이 추정 방식은 정확도는 높지만 가격이 비싸고 해상도가 낮다. 반면 카메라 기반 깊이 추정 방식은 해상도가 높고 가격이 저렴하지만 정확도가 낮다. 본 연구에서는 무인항공기 카메라의 깊이 추정 성능 향상을 위해 Self-Attention 기반의 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정을 제안한다. 네트워크에 Self-Attention 연산을 적용하여 전역 특징 추출 성능을 향상시킨다. 또한 카메라 파라미터를 학습하는 네트워크를 추가하여 카메라 칼리브레이션이 안되어있는 이미지 데이터에서도 사용 가능하게 한다. 공간 데이터 생성을 위해 추정된 깊이와 카메라 포즈는 카메라 파라미터를 이용하여 포인트 클라우드로 변환되고, 포인트 클라우드는 Octree 구조의 점유 그리드를 사용하여 3D 맵으로 매핑된다. 제안된 네트워크는 합성 이미지와 Mid-Air 데이터 세트의 깊이 시퀀스를 사용하여 평가된다. 제안하는 네트워크는 이전 연구에 비해 7.69% 더 낮은 오류 값을 보여주었다.
본 논문은 네트워크카메라 기반 영상감시시스템에서 발생하는 단위 네트워크 간 영상정보 공유 불가, 사용자 증가에 따른 대역폭 및 처리부하 증가, 네트워크 변경내역 지속적 모니터링 불가 둥의 문제를 해결하기 위한 서버의 구조를 제안하고 이를 설계 및 구현하였다. 제안한 서버는 영상분배 기능을 제공함으로써 기존의 문제들을 해결하면서도 대용량 영상감시시스템을 위하여 다수의 네트워크카메라 및 다수의 사용자에 대한 관리와 서비스가 가능하도록 설계되었다. 구현한 영상분배서버를 실제의 영상감시시스템에 적용하여 실험한 결과 100여대의 네트워크카메라에 대한 접속을 유지하는 상황에서 수백여 사용자의 동시 접속을 처리하면서도 납득할 만한 서비스 픔질을 유지함을 확인하였다. 본 논문의 영상분배서버를 활용하면 교통상황 정보 및 재난재해 감시 등의 대국민 서비스를 위한 대용량 영상감시시스템의 서비스 품질 향상에 기여할 것으로 기대된다.
점점 고기능화 다양화 되는 콤팩트 디카와 DSLR 그리고 2010년부터 시장에 돌풍을 몰고 온 미러리스 카메라까지, 바야흐로 디지털 카메라의 춘추전국시대이다. 2009년부터 콤팩트 디카 시장이 마이너스 성장으로 돌아선 가운데 일찌감치 카메라업체들의 신규시장을 창출하려는 의지와 새롭고 다양한 기능의 카메라에 대한 소비자들의 기대심리가 맞물리면서 현재 카메라 시장은 '신기술의 경연장'으로 불릴 만큼 하루가 다르게 다양한 제품들이 시장에 쏟아져 나오고 있다. 지난해에 이어 2011년에도 미러리스 카메라의 고공행진이 계속되는 가운데 더욱 막강해진 중 보급형 DSLR의 꾸준한 상승세와 소셜 네트워크 환경에 초점을 맞춘 고기능성의 콤팩트 디카의 성장이 맞물리면서 카메라 시장은 그 어느 때 보다 치열한 각축전이 예상된다.
영상 보안 시스템은 다양한 영역에서 그 중요성이 부각되고 있으며 보통 공적 공간 및 사적인 환경에 사용되므로, 민감한 정보나 개인 정보에 접근하거나 정보의 조작에 대한 우려가 높아지고 있다. 최근 영상 보안시스템은 분산 스마트 카메라로 발전하고 있으며 이들의 보안 문제는 네트워크 임베디드 시스템 및 센서 네트워크의 경우와 유사한 점이 있지만 개인 정보 보호 및 실시간 동작 등 스마트 카메라 네트워크만의 특별한 요구도 있다. 이러한 영상 보안 시스템의 보안 문제는 전체적인 시스템 구조의 설계에서부터 보안과 개인정보보호 이슈를 고려해하여야만 이러한 문제들을 해결할 수 있다. 본 논문에서는 현재의 영상 보안 시스템의 보안 및 개인 정보 보호 문제를 다룬다. 영상 보안 시스템의 일반적인 보안위험, 노드에서 문제를 분석하고 네트워크 수준에서 사용 가능한 솔루션을 제시하고 보안 요구 사항, 가능한 공격을 설명한다.
도시 내에 설치된 카메라를 통해서 각종 영상 정보를 수집해야 하는 경우, 수집된 정보들은 그 양이 방대(Large Scale)하고 복잡하므로 이를 효과적으로 저장하고 전달하기 위해서는 분산된 환경의 카메라 네트워크 시스템에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 도시 내에 분산된 카메라 네트워크를 효율적으로 관리하고, 수집된 정보를 필요로 하는 모듈 서버에게 효과적으로 분배하는 SVC를 이용한 시스템에 대한 설계를 제시하고 그 기반 연구를 진행한다.
기존의 멀티 카메라 시스템은 넓은 영역을 커버하거나 이동 중인 물체를 트래킹 하기 위한 목적으로 주로 사용되어 왔다. 하지만 이러한 시스템은 하나의 카메라가 커버하는 영상이 가려지면 정보를 잃게 되는 단점이 있다. 멀티 카메라 시스템은 하나의 영역을 여러 카메라가 커버하도록 하여 이런 단점을 극복할 수 있다. 또한 다양한 시점의 카메라에서 수집되는 영상의 경우, 영상에 따라 담고 있는 정보가 다르므로 여러 카메라의 입력 정보를 함께 활용하여 보다 많은 정보를 얻을 수도 있다. 본 논문은 이런 장점을 활용하여 멀티 카메라 환경에서의 이벤트 인식 문제를 다룬다. 이를 위해 사무실 환경에 8대의 카메라를 설치하였으며, 시나리오에 따라 영상을 수집하였다. 수집된 영상은 전문가에 의해 어노테이션 된 후 인식 모델의 학습에 사용되며, 학습된 베이지안 네트워크 모델의 구조와 파라미터를 도메인 지식에 기반해서 수정하여 최종 이벤트 인식 모델을 설계하였다. 실험 결과 제안하는 이벤트 인식 모델의 인식률은 평균 87.0%로 Naive Bayes보다 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
본 논문에서는 윈도우 운영체제 기반에서 CCD 카메라를 통해 얻은 영상 정보를 TCP/IP 네트워크를 통해 전송하고 카메라를 제어하는 원격 감시 시스템을 구성한다 지금까지의 감시 시스템은 영상 정보를 얻어서 저장하고 검색하는 정도의 제한된 기능을 가지고 있었다. 또 거리상의 한계성이 있어서 그 활용도가 높지 않았다. 그러나 디지털 광통신망 시대가 열린 지금, 네트워크를 통한 원격 감시 시스템으로의 발전 요구는 날로 증가하고 있다. 따라서, 이러한 요구에 따라 원거리에서 인터넷을 통해 영상을 실시간으로 전송 받아 즉각적으로 상황을 판단하고 능동적으로 대처할 수 있는 시스템을 구현하는 것이 필요하다.
본 논문에서는 다양한 해상도의 카메라를 사용하는 감시 카메라 네트워크에서 각 사람을 추적하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 다수의 비겹침 카메라 상에서 사람 추적 시 기존에 사용되던 사람 특징 정보는 다양한 카메라 시야 조건에 쉽게 영향을 받는다. 이러한 한계를 극복하기 위해 제안하는 시스템은 외모 정보와 함께 얼굴 정보를 활용한다. 일반적으로 감시 카메라로 촬영하는 사람 영상은 해상도가 낮은 경우가 많기 때문에 추적을 용이하게 하기 위해 저해상도 얼굴에서도 유용한 특징을 추출할 수 있어야 한다. 제안하는 추적 방식에서 사람 얼굴 특징을 추출하기 위해 탐지된 얼굴을 정면화한 후 텍스쳐 기반의 특징을 추출한다. 또한 감시 카메라에 포착된 얼굴의 크기가 매우 작은 경우 얼굴을 확대하는 초해상도 기법도 함께 활용한다. 공개된 데이터셋인 Dana36을 이용하여 수행한 실험결과를 통해 제안된 알고리즘의 우수한 성능을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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