• Annual Conference of KIPS
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• 2023.11a
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• pp.592-594
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• 2023

차량 탐지와 차량 추적 기술은 교통관리 시스템, 자율주행 자동차 시스템 및 이를 응용한 보안 감시 시스템, 군사 작전 및 안전 등 다양한 산업 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 차량 탐지는 YOLOv7 모델을, 차량 추적은 DeepSORT 알고리즘을 사용하여 도로의 차량들에 대해 탐지 및 추적을 순차적으로 진행하였다. 실험환경은 차량 탐지 데이터 셋(dataset)을 직접 라벨링(labeling) 하여 실험하였고, 차량 추적은 차량 탐지에서 학습해서 얻은 체크포인트(checkpoint) 모델을 가중치로 설정하여 실험을 진행하였다. 차량 탐지 실험결과는 validation 과 test 에서 높은 정확도를 확인할 수 있었고, 차량 추적은 Namsa 비디오 및 Seohaegyo 비디오에서도 차량 추적이 잘 되고 있음을 확인할 수 있었다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2024.10a
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• pp.715-718
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• 2024

본 연구는 In-context learning 을 적용한 LMM 을 이용하여 감시 카메라 비디오 데이터를 기반으로 이상 상황을 탐지하고 이에 대한 범죄 클래스를 분류하는 방법을 제안한다. 특히 VTimeLLM[1] 모델을 사용하여 비디오 데이터를 분석하고, '정상' 및 '비정상' 이벤트를 분류한다. 추가적으로 '비정상' 이벤트는 13 개의 범죄 클래스 중 하나로 분류된다. 본 연구에서 zero-shot 과 few-shot 학습 기법을 적용하여 기존 방법들과 정량적으로 비교 실험을 수행했다. 실험 결과 LMM 과 In-context learning 을 결합한 방식이 기존 방법들과 비교해 이상 상황 탐지 성능이 개선되었다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.14 no.2
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• pp.284-288
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• 2010

Video surveillance is widely used in establishing the societal security network. In this paper, intrusion detection based on visual information acquired by static camera is proposed. Proposed approach uses background model constructed by approximated median filter(AMF) to find a foreground candidate, and detected object is calculated by analyzing motion information. Motion detection is determined by the relative size of 2D object in RGB space, finally, the threshold value for detecting object is determined by heuristic method. Experimental results showed that the performance of intrusion detection is better one when the spatio-temporal candidate informations change abruptly.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.223-225
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• 2013

어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 어린 자돈들은 면역력이 약하여 통상 폐사율이 30~40%까지 치솟는 등 자돈 관리가 국내 양돈 농가의 가장 큰 문제 중 하나로 인식되고 있다. 본 논문에서는 이러한 양돈 농가의 문제를 해결하기 위하여 자돈사에 비디오 카메라를 설치하고 획득된 영상 정보를 이용하여 자돈들을 관리하는 시스템을 제안한다. 특히 제안된 시스템은 실시간으로 유입되는 영상 스트림 데이터로부터 움직임 여부를 신속히 판단하고, 움직임이 없는 경우(수면 또는 휴식)에 바닥면적 중 자돈들이 차지하지 않은 부분의 면적을 추출하여 수면 또는 휴식 중 자돈들의 밀집 여부를 판단한다. 즉, 카메라를 이용하여 과도하게 밀집된 경우 온도를 올려주고 반대의 경우 온도를 낮춰주는 온도제어 시스템을 설계할 수 있다. 실제, 경상남도 함양군의 한 돼지 농장에 비디오 센서 기반의 실험 환경을 구축하고 자돈사 감시 데이터 셋을 취득하였고, 이를 이용하여 제안된 자돈사 관리 시스템의 프로토타입을 개발하였다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.2
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• pp.40-50
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• 2007

In this paper, we propose an efficient method for detecting and tracking multiple moving objects based on morphological region merging from real-time video sequences. The proposed approach consists of adaptive threshold extraction, morphological region merging and detecting and tracking of objects. Firstly, input frame is separated into moving regions and static regions using the difference of images between two consecutive frames. Secondly, objects are segmented with a reference background image and adaptive threshold values, then, the segmentation result is refined by morphological region merge algorithm. Lastly, each object segmented in a previous step is assigned a consistent identification over time, based on its spatio-temporal information. The experimental results show that a proposed method is efficient and useful in terms of real-time multiple objects detecting and tracking.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.15 no.6
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• pp.245-250
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• 2015

We have developed an optical video transmission device for HD-SDI signal transmission. The optical transmitter/receiver unit operates at DC 5 volt and small enough to be attaced near surveillance camera. They have internal voltage regulating circuits to supply 3.3V to other circuits inside the unit. The optical transmitter is composed of cable driver, laser diode driver, and laser diode. The optical receiver is composed of photodiode, limiting amp, and cable equalizer. The wavelength of the trasmitter was 1.3 um, and optical power was -5dBm, and the speed was 1.485Gbps. The receiver sensitivity was -23 dBm. We confirmed that the optical device can transmit HD-SDI video through 30 km optical fiber without any interruption.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.11 no.6 s.44
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• pp.151-156
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• 2006

This paper presents an background edge generation based automatic algorithm for detection of moving objects under moving camera. Background image is generated by rotating the fixed the camera on the tripod horizontally, aligning and reorganizing this images. We develop an efficient approach for robust panoramic background edge generation as well as method of edge matching between input image and background image. We applied the proposed algorithm to real image sequences. The proposed method can be successfully realized in various monitoring systems like intrusion detection as well as video surveillance.

• Annual Conference of KIPS
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• 2016.04a
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• pp.689-692
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• 2016

출입이 없는 폐쇄된 환경에서 객체의 자동 감시 시스템은 객체의 움직임을 추적하여 객체의 지속적인 관찰과 함께 행동 패턴을 효율적으로 분석하기 위해 사용되고 있다. 특히, 국내 돈사의 경우 돈사 내 여러 마리의 돼지들을 개별적으로 관리하기 위해 이러한 감시 시스템은 필수적이다. 그러나 여러마리의 돼지들이 근접하여 개별적으로 추적하기 위해서는 비디오 스트림에서의 매 프레임마다 정확한 분리가 되어야 한다. 본 논문에서는 근접한 돼지의 시퀀스에 분리 알고리즘을 이용하여 매 프레임마다 정확도를 측정한 후 통계적 검정을 통하여 근접한 객체에 대한 최적의 분리 알고리즘을 결정하는 방법을 제안한다. 즉, 시퀀스의 연속된 프레임에서 분리 정확도를 계산하고 통계적 가설 검정을 수행하여 분리 정확도가 일정 수치를 넘지 못하면 다른 분리 알고리즘을 수행하도록 결정한다. 실험 결과, 제안 방법을 이용하여 제안된 가설에 의해 매 프레임마다 최적의 분리 알고리즘을 수행하도록 결정하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2014.04a
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• pp.901-903
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• 2014

논문에서는 비디오 감시 시스템을 기반으로 축사 내 환경 및 상황을 모니터링하고 최적의 번식 적기를 판별하기 위한 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 영상 데이터로부터 각 프레임의 Motion History Image 처리를 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 이를 유효한 움직임 벡터로 분류한다. 움직임 벡터의 크기와 방향이 임계값보다 큰 경우 해당 장면을 특정 상황으로 분류한다. 실제 촬영한 영상 데이터를 통해 실험한 결과, 승가 상황에서 확연한 결과값의 차이가 있었고, 이를 이용하여 한우의 승가 상황 검출이 가능함을 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.49 no.3
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• pp.60-66
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• 2012

In this paper, we propose abandoned object detection algorithm. When abandoned object was occluded other object, the existing methods cannot detect abandoned object because those methods are not able to estimate the location of abandoned object. In order to overcome this problem, the proposed algorithm extracts the corners around abandoned object. The detected corners are linked to center of abandoned object called by supporters. We can then estimate the location of abandoned object by using supporters. Therefore, the proposed algorithm can detect and estimate the location of abandoned object, when abandoned object is occluded by other object. For this reason, the proposed algorithm can be applied to intelligent surveillance system to prevent bomb terror, which disguises as luggage or box.