• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.91-93
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• 2016

From the 2-D image extracting three-dimensional information as the latter is in the bilateral sibeop using two camera method and when using a monocular camera as a very important step generally as "stereo vision". There in today's CCTV and automatic object tracking system used in many medium much to know the site conditions or work developed more clearly by using a stereo camera that mimics the eyes of humans to maximize the efficiency of avoidance / control start and multiple jobs can do. Object tracking system of the existing 2D image will have but can not recognize the distance to the transition could not be recognized by the observer display using a parallax of a stereo image, and the object can be more effectively controlled.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2009.05a
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• pp.663-665
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• 2009

현대 사회는 정보의 중요성이 부각되고, 유무선 네트워크 기술이 발전함에 따라 이동 중에 통신 서비스가 가능한 환경으로 변화하고 있다. 특히, 정보화 기기가 소형화, 지능화됨에 따라 이 기기들이 자유롭게 네트워크에 연결되어 정보를 공유할 수 있는 유비쿼터스(ubiquitous) 환경의 필요성은 더욱 증가하고 있다. uMC는 도시의 모든 기반 시설물을 관리, 관제하고 운용하는 새로운 개념의 도시 통합관제 센터로 기존의 소방 방재센터, CCTV, 경찰청 등의 단위 시스템별 관제 센터 등을 물리적으로 통합하고 모든 시설물과의 네트워크 통신 등을 통합 관리하는 도시 관리의 중추적인 역할을 수행한다. 본 논문에서는 uMC에 접속하는 과정에서 접근 및 보안성을 강화하기 위해 네트워크상에 존재하는 단말기기에 효율적으로 IP를 할당하고 인증 할 수 있는 방안을 연구한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.488-491
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• 2012

최근 카메라 센서 및 알고리즘의 발달로 엔터테인먼트 목적의 영상 시스템을 비롯한 공정 기술, 교육 및 의료 등 다양한 목적의 영상 시스템이 개발 되고 있다. 또한 범죄 예방, 사고 상황 인식을 위한 감시 영상 시스템의 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 이상 상황 인식을 위한 지능형 교통 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안하는 시스템은 크게 학습 과정과 이상 상황 인식 과정으로 나누어진다. 학습 과정에서는 CCTV와 같은 정적인 카메라에서 촬영된 도로 교통 영상에서 이동 객체의 특징을 추출하고 이를 추적하여 특징 벡터를 구성한다. 구성된 특징 벡터들은 클러스터링 기법을 통해 장면을 모델링하는데 이용되며 최종적으로 이 모델을 이용해 실시간으로 도로 교통 영상에서 이상 상황을 인식할 수 있게 된다. 실험을 통한 성능 평가를 통해 시스템의 우수함을 확인 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.05a
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• pp.830-833
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• 2016

자동차 번호판 인식은 대중적인 감시 기술 중의 한 종류로서, 주어진 비디오나 영상 내 광학문자 인식을 수반한다. 고속도로나 국도 상에 과속 단속 시스템, 재형 건물이나 유통센서 및 주차장 등에서 주차 정산 시스템, 고속도로 톨 게이트에서 hi-pass 에러 및 불법 도주 차량 잔속 시스템, 전국 주요 도로 불법 주 정차 단속 시스템, 공공기관, 기업 출퇴근 시간 확인 및 외부 차양 안내 시스템 등의 지능형 교통 시스템(ITS)이나 국도 상에 범위 차량 검거 시스템, 사건 발생 시 주요 도로상에 설치된 CCTV를 통해 용의 차량 이동 추적 시스템, 이동식 범죄 차량 조회, 버스에 탑재된 버스 전용차선 위반 단속들의 지능형 방범 시스템 등에 활용하고 있다. 번호판 인식은 자동차 번호판 국부화, 번호판의 크기, 차원, 명암대비, 밝기를 조정하는 정규화, 개별문자를 얻어내는 문자 분할, 문자를 인식하는 광학 문자 인식, 번호판의 형태, 크기, 위치 들이 연도별, 지역별로 차이가 있는 번호판들의 데이터베이스를 비교하여 구문 분석을 하는 절차를 거친다. 본 논문에서는 EmguCV를 이용하여 구현한 번호판 감지를 수행하여 위치를 찾아내고, 오픈 소스 광학 문자 인식 엔진으로 잘 알려져 있는 테서렉트 OCR을 이용하여 번호판의 문자를 인식하는 자동 인식 프로그램을 구현하고 기술하였다.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.11 no.3
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• pp.77-83
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• 2020

Recently, intelligent predictive surveillance system has emerged. It is a system that can probabilistically predict the future situation and event based on the existing data beyond the scope of the current object or object motion and situation recognition. Since such intelligent predictive monitoring system has a high possibility of handling personal information, security consideration is essential for protecting personal information. The existing video surveillance framework has limitations in terms of privacy. In this paper, we proposed a security framework for intelligent predictive surveillance system. In the proposed method, detailed components for each unit are specified by dividing them into terminals, transmission, monitoring, and monitoring layers. In particular, it supports active personal information protection in the video surveillance process by supporting detailed access control and de-identification.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.137-137
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• 2018

표면영상유속계는 매우 간편하고 신속하게 하천의 유속장을 측정하는 기법이지만 하천의 넓은 구역을 카메라로 촬영하기 때문에 영상왜곡이 필연적으로 발생한다. 이러한 왜곡을 보정하기위해 많이 사용되고 있는 2차원 투영좌표변환법을 이용하여 유속을 분석하였다. 하지만 2차원 투영좌표변환법의 경우 표정점이 수표면의 높이와 같은 위치에 존재하지 않으면 유속 분석 결과에 큰 오차를 유발시킨다. 홍수 시 하천의 수위가 급변할 경우 표정점을 수위 변화에 맞추어 이동시키면서 영상을 촬영한다는 것은 현실적으로 불가능하다. 이러한 문제점을 극복하기위해 하천의 수위 변화에 대응하는 영상왜곡 보정 기법 개발이 필요하다. 이에 본 연구에서는 기존의 2차원 투영좌표변환법을 개선하기 위해 제방근처의 표정점 4개와 카메라의 좌표와 카메라와 수표면까지의 연직거리를 이용한 영상왜곡 보정식을 개발하였다. 그리고 표정점과 수표면의 높이를 다양하게 변화시키면서 개발한 보정식을 적용하였다. 표정점이 수위에 맞게 설정된 경우를 기준으로 수위보다 높게 설정된 표정점에 대하여 보정식을 적용한 경우의 유속은 표정점이 수위보다 높게 설정된 경우의 유속과 비교한 결과 오차가 크게 개선되었음을 확인하였다. 따라서 하천에 CCTV를 고정적으로 설치하여 유량을 산정할 경우 본 연구에서 제시한 표정점 보정식을 활용한다면 수위가 급변하는 상황에서도 정확한 표면유속을 산정할 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.1
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• pp.45-55
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• 2021

This paper has proposed an algorithm that detecting for dense small vehicle in large image efficiently. It is consisted of two Ensemble Deep-Learning Network algorithms based on Coarse to Fine method. The system can detect vehicle exactly on selected sub image. In the Coarse step, it can make Voting Space using the result of various Deep-Learning Network individually. To select sub-region, it makes Voting Map by to combine each Voting Space. In the Fine step, the sub-region selected in the Coarse step is transferred to final Deep-Learning Network. The sub-region can be defined by using dynamic windows. In this paper, pre-defined mapping table has used to define dynamic windows for perspective road image. Identity judgment of vehicle moving on each sub-region is determined by closest center point of bottom of the detected vehicle's box information. And it is tracked by vehicle's box information on the continuous images. The proposed algorithm has evaluated for performance of detection and cost in real time using day and night images captured by CCTV on the road.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.4
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• pp.409-418
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• 2009

This paper proposes a method to estimate the flow speed of pedestrians in surveillance videos. In the proposed method, the average moving speed of pedestrians is measured by estimating the size of real-world motion from the observed motion vectors. For this purpose, a pixel-to-meter conversion factor is introduced which is calculated from camera parameters. Also, the height information, which is missing because of camera projection, is predicted statistically from simulation experiments. Compared to the previous works for flow speed estimation, our method can be applied to various camera views because it separates scene parameters explicitly. Experiments are performed on both simulation image sequences and real video. In the experiments on simulation videos, the proposed method estimated the flow speed with average error of about 0.08m/s. The proposed method also showed promising results for the real video.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.35 no.1C
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• pp.24-32
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• 2010

In this paper we proposed an object tracking system that detects the abandoned and removed objects, which is to be used in the intelligent surveillance applications. After the GMM based background subtraction and by using histogram method, the static region is identified to detect abandoned and removed objects. Since the system is implemented on DSP chip, it operates in realtime and is programmable. The input videos used in the experiment contain various indoor and outdoor scenes, and they are categorized into three different complexities; low, midium and high. By 10 times of experiment, we obtained high detection ratio at low and medium complexity sequences. On the high complexity video, successful detection ratio was relatively low because the scene contains crowdedness and repeated occlusion. In the future work, these complicated situation should be solved.