최근 CCTV 사용이 보편화되면서 방범 목적으로 서비스 시설이나 공공시설에 설치되는 CCTV의 수가 급격하게 증가하고 있다. 그에 따라 CCTV를 감시하는 노동력이 부족해지는 문제가 발생하여 이를 대체하기 위해 카메라 영상을 통하여 한번 인식한 사람을 다른 시간이나 장소에서 촬영된 영상에서 다시 인식하는 사람 재인식 기술이 주목받고 있다. 또한, 이러한 사람 재인식 기술은 보안 분야뿐만 아니라 영화나 드라마와 같은 영상 컨텐츠에 적용되어 불법 복제물을 찾는 일에 사용될 수도 있다. 기존의 사람 재인식에는 이미지의 유사도를 계산하는 방법이 사용되었지만, 조명이나 카메라 각도가 달라지면 성능이 급격하게 떨어지는 문제가 있었다. 최근에는 딥러닝 기술이 발달하면서 전반적인 영상처리 분야의 성능이 향상되었고, 사람 재인식 분야 역시 딥러닝을 활용하면서 성능이 향상되었다. 하지만 딥러닝을 활용한 방법의 경우 보통 두 개의 이미지를 입력으로 사용하여 같은지 다른지를 판단하게 되므로 각 이미지의 공통점이나 차이점을 동시에 고려하기는 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 점을 해결하기 위해 세 개의 사람 이미지를 입력으로 사용하여 특징을 추출하고, 특징 맵을 재구성하여 각 이미지의 차이점과 공통점을 동시에 고려하며 학습할 수 있는 모델을 제안한다.
COVID-19 대유행 및 이태원 압사 사고로 인해 안전 관점의 인구 밀집에 관심이 높아졌으며, 기존 CCTV를 통한 단순 관찰방식을 넘어 유동 인구의 흐름까지 예측한 인구 밀집도 파악이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 관찰방식 공공데이터 CCTV에 컴퓨터 비전(CV) 및 다중 객체 추적(MOT) 기술을 추가 적용하여 사용자 중심(시각, 장소)의 유동 인구수와 인구 밀집 지역을 파악할 수 있는 모델을 제안하고 구현하였다. 이 모델을 적용함으로써 시민들은 안전한 환경에서 인구 밀집에 관련된 사고로부터 보호받을 수 있을 것으로 기대한다.
농산물에 대한 수입이 개방된 이후 대량의 값싼 외국 농산물들은 점점 국내 농산물 시장의 점유율을 높이고 있으며, 이러한 과정에서 수입 시 사용된 방부제와 기타 유해 물질들의 검출 문제도 발생하고 있다. 국내 농가들은 시장 경쟁력을 높이기 위하여 국가의 체계적인 지원과 이를 뒷받침하는 시스템 도입을 요구하고 있다. 이에 본 논문에서는 소비자에게 실시간으로 농산물의 생산 및 관리 정보를 제공하기 위한 모니터링 시스템을 설계하였다. 실시간 모니터링을 위하여 기존의 CCTV(Closed-Circuit Television)와 같은 아날로그 카메라가 아니라, 장소에 구별 없이 네트워크가 가능한 곳에서 CCTV보다 좋은 화질의 영상을 제공하는 웹 카메라를 사용하여 시스템을 구현하였다. 본 실시간 모니터링 시스템의 특징은 여러 웹 카메라 영상을 다중 화면으로 구성한 멀티비전 인터페이스와 농산물을 효율적으로 관리하기 위한 영상 저장 기능 및 정해진 시간에 따라 영상 저장이 이루어지는 스케줄링 녹화가 가능하다.
지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation Systems)의 첨단 교통 관리 시스템(Advanced Traffic Management System)은 고화질 카메라, 고성능 레이더 센서와 같은 향상된 인프라를 통하여 도로 상의 차량 속도, 통행량, 돌발 상황 등의 교통 상황을 실시간으로 분석하며 관련 업무를 자동화하고 있다. 특히 도로 이용자의 안전을 위해서는 돌발 상황 자동 검지 및 2차 사고 방지를 위한 시스템이 필요하다. 이러한 유고 검지 및 관리 시스템에서는 CCTV 기반 영상 검지와 레이더를 이용한 물체검지가 주로 사용된다. 본 논문은 다중 감시용 카메라를 사용한 실시간 고속도로 돌발 상황 검지 시스템에서 모자이크(mosaic) 동영상을 구성하는 방법과 다양한 각도에서 촬영된 움직이는 객체를 보다 정확하게 추적할 수 있는 배경 모델링에 기반한 알고리즘을 제안하였다. 실험결과 영상검지는 레이더검지의 근거리 음영 영역과 원거리 검지한계 영역을 보완해 줄 수 있을 뿐만 아니라 악천후를 제외한 주간 검지에서 보다 나은 분류 특징들을 갖고 있음을 확인 할 수 있었다.
차량 번호판 인식 카메라는 차량 번호판 내 문자와 숫자의 인식을 위하여 대상 차량의 이미지 취득을 목적으로 하는 전용 카메라를 말하며 대부분 단독 사용보다는 서버와 영상 분석 모듈과 결합된 시스템의 일부로 적용된다. 그러나 차량 번호판 인식을 위한 시스템 구축을 위해서는 취득 영상 관리 및 분석 지원을 위한 서버와 문자, 숫자의 추출 및 인식을 위한 영상 분석 모듈을 함께 구성하여야 하므로 구축을 위한 설비가 필요하고 초기 비용이 많이 든다는 문제점이 있다. 이에 본 연구에서는 카메라의 기능을 차량 번호판 인식에만 한정하지 않고 방범 기능을 함께 수행할 수 있도록 확장하고 카메라 단독으로도 두가지 기능 수행이 가능한 Edge Base의 임베디드형 융합 카메라를 개발한다. 임베디드형 융합 카메라는 선명한 영상 취득 및 빠른 데이터 전송을 위해 고해상도 4K IP 카메라를 탑재하고 오픈소스 신경망 알고리즘 기반의 다중 객체 인식을 위한 딥러닝 SW인 YOLO를 적용하여 차량 번호판 영역을 추출한 후 차량 번호판 내의 문자와 숫자를 검출하고 검출 정확도와 인식 정확도를 검증하여 CCTV 방범 기능과 차량 번호 인식 기능이 가능한지를 확인 하였다.
본 논문에서는 DSSS(Direct Sequence Spread Spectrum)를 사용한 무선 감시용 카메라를 위한 모뎀을 제안한다 무선 환경에서 발생할 수 있는 여러 가지 간섭과 다중 경로에 의한 오류 발생 확률 등을 고려해야 하고 또한 여러 대의 카메라를 설치하고 각각의 카메라로부터의 신호를 선택적으로 모니터하기 위해 각각의 신호를 구분할 수 있는 변조 방식의 사용이 필요하다. 이를 위해 컴퓨터 모의 실험을 통한 성능 분석과 실제 FPGA설계 및 제작으로 이를 확인한다.
최근 교통량이 증가함에 따라 자동차 사고피해도 비례하여 증가하고 있으며, 이로 인해 CCTV 등과 같이 교통사고 예방에 소모되는 비용이 막대하게 지출되고 있다. 단일시점 카메라의 시스템은 객체들의 겹침, 카메라각도에 의한 인식오류 등으로 오차율이 높은 단점이 있다. 이를 보완하기 위해 다중시점의 협업기반 자동 상황인지 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은먼저 영상데이터로부터 차량, 사람 등의 객체를 추출하고 이들 객체 쌍의 특징 정보를 계산한다. 이를 바탕으로 각 카메라 센서노드의 규칙기반 시스템을 이용하여 객체간의 사고여부를 가려낸다. 각 센서노드의 사고여부 정보는 메인서버로 수집되고, 수집된 정보는 상위 규칙에 의해 최종 사고 여부가 판단된다. 본 논문에서는 실제 교차로에 설치된세대의 카메라를 이용한 실험을 통해 제안하는 시스템의 성능을 검증하였다.
CCTV와 차량용 블랙박스 등의 영상기반 감시장비들로 사회안전망이 구축되고 있다. 하지만 디지털 영상 획득 센서는 실세계의 다이나믹 레인지를 온전히 감지하지 못한다는 한계점을 가지고 있는데 이로 인해 역광과 같은 특정 조명 조건하에서는 발생하는 움직임들을 감지하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 종래에는 HDR 이미지를 사용하는데, 움직임이 많은 영상에 적용하기 어렵다. 별도의 WDR 이미지 센서를 사용할 수도 있으나 가격이 비싸고 영상처리가 복잡하다는 단점이 있다. 따라서, 본 논문에서는 프레임을 목표 다이내믹 레인지별로 그룹핑하고 프레임 그룹별로 노출시간을 달리하는 다중노출 방식을 제안한다. 이 방식에 따르면 어떤 조명 조건 상황에서도 물체의 변화를 모두 검출할 수 있으며 기존 이미지 센서와 영상 감지 시스템을 그대로 사용하기에 저비용으로 구현이 가능하다는 장점이 있다.
본 논문에서는 구현 장치에 연결된 다양한 인터페이스를 갖는 영상취득장치들 중에서 선택된 장치의 영상을 무선망을 통해 다수의 영상수신장치들에게 해당 영상을 전송하고, 원격으로 연결을 관리하는 영상송신시스템 디자인[1]의 하드웨어 구현 내용을 기술한다. 구현된 영상송신시스템 보드는 활용 요구 환경에 맞춰 영상취득을 위한 고정된 4개의 컴포지트 및 범용 USB 인터페이스, 무선 송수신 인터페이스, 전반적인 제어를 위한 CPU 모듈 등으로 구성된다. 원격의 영상수신장치들은 제안하는 구현된 송신시스템에 접속하여 개별채널을 확보하고 선택한 영상취득장치의 해당 영상을 직접 수신하고 해당 영상취득장치를 제어할 수 있다. 이를 위해서 연결된 다수의 외부 영상수신장치들과의 연결관리와 해당 영상취득장치의 제어 등과 같은 기능들을 제공하기 위한 하드웨어 보드를 구현하였다.
본 논문에서는 스마트 폰 등의 영상수신장치들이 원격으로 접속하여 다양한 인터페이스를 갖는 영상취득 장치들 중 하나를 선택하여 제어하면서 해당 영상을 수신할 수 있는 영상송신시스템을 제안한다. 제안하는 영상송신시스템은 우선적으로 야간의 물리적 보안을 위한 영상취득용 초저도 카메라를 위해 고정된 4개의 컴포지트 및 USB CAM 활용을 위한 인터페이스들 및 이를 위한 해당 기능들, 영상수신장치들이 무선으로 접속하여 채널을 확보하기 위한 Soft-AP 기능, 접속된 영상수신장치들에게 해당 영상을 전송하며 이렇게 연결된 다수의 장치를 제어하는 등의 전반적인 관리를 위한 기능 등으로 구성되는데, 이러한 기능들의 소프트웨어적 구현에 비중을 두어 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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