• Title/Summary/Keyword: 네트워크 카메라

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Collaborative Tracking Algorithm for Intelligent Video Surveillance Systems Using Multiple Network Cameras (지능형 영상 감시 시스템을 위한 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적)

  • Lee, Deog-Yong;Jeon, Hyoung-Seok;Joo, Young-Hoon
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.6
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    • pp.743-748
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    • 2011
  • In this paper, we propose a collaborative tracking algorithm for intelligent video surveillance systems using the multiple network cameras. To do this, each camera detects a moving object and it's movement direction by motion templates. Once a moving object is detect, the Kalman filter is used to reduce noises, and a collaborative tracking camera is selected according to the movement direction and the camera state. In this procedure, Pan-Tilt-Zoom(PTZ) parameters are assigned to obtain clear images. Finally, some experiments show the validity of the proposed method.

A networked Serveillance System on JMF (JMF기반의 네트워크 감시시스템)

  • Lee Youn-mi;Lee Kyoung-mi
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2005.11b
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    • pp.865-867
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    • 2005
  • 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.

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Unsupervised Monocular Depth Estimation Using Self-Attention for Autonomous Driving (자율주행을 위한 Self-Attention 기반 비지도 단안 카메라 영상 깊이 추정)

  • Seung-Jun Hwang;Sung-Jun Park;Joong-Hwan Baek
    • Journal of Advanced Navigation Technology
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    • v.27 no.2
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    • pp.182-189
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    • 2023
  • Depth estimation is a key technology in 3D map generation for autonomous driving of vehicles, robots, and drones. The existing sensor-based method has high accuracy but is expensive and has low resolution, while the camera-based method is more affordable with higher resolution. In this study, we propose self-attention-based unsupervised monocular depth estimation for UAV camera system. Self-Attention operation is applied to the network to improve the global feature extraction performance. In addition, we reduce the weight size of the self-attention operation for a low computational amount. The estimated depth and camera pose are transformed into point cloud. The point cloud is mapped into 3D map using the occupancy grid of Octree structure. The proposed network is evaluated using synthesized images and depth sequences from the Mid-Air dataset. Our network demonstrates a 7.69% reduction in error compared to prior studies.

Implementation of a Video Distribution Server to Enhance QoS of Network Cameras for the Video Surveillance System (영상 감시용 네트워크카메라의 서비스 품질 향상을 위한 영상분배서버 구현)

  • Jeong, Tae-Young;Yim, Kang-Bin
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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    • v.45 no.9
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    • pp.67-74
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    • 2008
  • This paper proposes, designs and implements an architecture of a server involved with the network camera based video surveillance systems to solve common problems including lack of inter-network operability at the video information sharing, drawback of bandwidth and processing-overhead caused by increase of the number of users, and difficulty of continuous monitoring over changes of network configurations. The proposed saver was designed to manage and service numerous network cameras and users as well as solving the existing problems by providing video distribution facility. Through the empirical study after applying the implemented server to a real video surveillance system we proved that the server can provide reasonable service quality while it processes several hundreds of simultaneous user connections under persisting more than one hundred connections to network cameras. We expect the developed video distribution server to enhance service quality of the large scale video surveillance systems for citizen-wide services such as traffic reporting informatics or natural calamities supporting.

기획특집 1 - 국내 카메라 시장 동향 및 주요 브랜드별 마케팅 전략 - 디지털 카메라의 '춘추전국시대'

  • Park, Ji-Yeon
    • The Optical Journal
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    • s.132
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    • pp.28-33
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    • 2011
  • 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.

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분산 스마트 카메라 시스템 보안 이슈

  • Ryu, Dae-Hyun;Han, Jong-Wook;Cho, Hyun-Sook
    • Review of KIISC
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    • v.20 no.3
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    • pp.31-42
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    • 2010
  • 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.

Large Scale Media Acquisition and Streaming by using SVC (SVC를 이용한 대용량 미디어의 획득과 처리기법)

  • Ahn, Sung-Won;Han, Sang-Beom;Yoo, Chuck
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2007.05a
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    • pp.1179-1182
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    • 2007
  • 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.

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Bayesian Network based Event Recognition in Multi-Camera Environment (멀티카메라 환경에서의 베이지안 네트워크 기반 이벤트 인식)

  • Lim, Soo-Jung;Min, Jun-Ki;Park, Han-Saem;Cho, Sung-Bae
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.06c
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    • pp.248-251
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    • 2007
  • 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.

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A Study on Image and Control Signal Transmission for Remote Monitoring and Control System (네트워크를 통한 원격 감시 시스템의 영상 및 제어 신호 전송에 관한 연구)

  • 이미선;임준홍;이종배
    • Proceedings of the IEEK Conference
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    • 2003.07c
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    • pp.2815-2818
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    • 2003
  • 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.

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Human Tracking System in Large Camera Networks using Face Information (얼굴 정보를 이용한 대형 카메라 네트워크에서의 사람 추적 시스템)

  • Lee, Younggun
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.26 no.12
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    • pp.1816-1825
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    • 2022
  • In this paper, we propose a new approach for tracking each human in a surveillance camera network with various resolution cameras. When tracking human on multiple non-overlapping cameras, the traditional appearance features are easily affected by various camera viewing conditions. To overcome this limitation, the proposed system utilizes facial information along with appearance information. In general, human images captured by the surveillance camera are often low resolution, so it is necessary to be able to extract useful features even from low-resolution faces to facilitate tracking. In the proposed tracking scheme, texture-based face descriptor is exploited to extract features from detected face after face frontalization. In addition, when the size of the face captured by the surveillance camera is very small, a super-resolution technique that enlarges the face is also exploited. The experimental results on the public benchmark Dana36 dataset show promising performance of the proposed algorithm.