In the ubiquitous environment, the real-time remote control and monitoring technology for intelligent robot creates service as a sharable and independent of time-location for various contents to get from a sensor or camera of the robot. In this paper, We propose the real-time monitor and control mechanism for intelligent robot called URC(Ubiquitous Robotic Companion). URC are intelligent robots designed as to interact with external digital device that can communicate through wire or wireless by integration the network and information technology into traditional robot. It has been carried out by implementing this technology into the target robot called ISSAC4 and proving its practical worth. We designed feasibly to control on remote site by web-browser. It guarantees a continuity of real-time image transferring by Client-Pull method.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.11A
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pp.1066-1072
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2010
In this paper we proposed a multi event handling surveillance system using multiple PTZ cameras. One event is assigned to each PTZ camera to detect unusual situation. If a new object appears in the scene while a camera is tracking the old one, it can not handle two objects simultaneously. In the second case that the object moves out of the scene during the tracking, the camera loses the object. In the proposed method, the nearby camera takes the role to trace the new one or detect the lost one in each case. The nearby camera can get the new object location information from old camera and set the seamless event link for the object. Our simulation result shows the continuous camera-to-camera object tracking performance.
1990년 후반 이후, 스마트 카메라가 널리 대중화되면서 비디오 감시(video surveillance) 분야와 머신 비전(machine vision) 분야의 산업에서 스마트 카메라가 사용되기 시작했다. 스마트 카메라는 단순히 영상정보를 획득하고 획득한 영상정보를 저장하는 기존의 카메라 기능에서 벗어나, 미리 정해진 여러 가지 필요한 작업을 수행하는 비전시스템으로 정의할 수 있다. 특히, 최근 들어 마이크로프로세서의 기능이 확대되면서 카메라 내부에서 지능형 영상처리나 패턴인식 알고리즘을 수행할 수 있게 되었으며, 이러한 기술을 이용해서 스마트 카메라는 움직임 감지, 오브젝트 측정, 차량의 번호판 인식뿐만 아니라 인간의 행동까지도 인식할 수 있게 되었다. 오늘날 스마트 카메라는 빌딩관리나 빌딩제어 분야 애플리케이션의 핵심 디바이스가 되었으며, 향후에는 우리 주변 곳곳에 스며들어 주변 환경에 따라 지능적으로 대처할 수 있는 유비쿼터스 환경의 핵심 기술로 자리매김하게 될 것이다. 본 고에서는 스마트 카메라의 기술적인 정의와 특징을 살펴본 후에 스마트 카메라의 기술적인 동향들을 살펴볼 것이다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.2
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pp.209-214
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2018
The subway, which is an urban railway, is the core of public transportation. Urban railways are always exposed to serious problems such as theft, crime and terrorism, as many passengers use them. Especially, due to the nature of urban railway environment, the scope of surveillance is widely dispersed and the range of surveillance target is rapidly increasing. Therefore, it is difficult to perform comprehensive management by passive surveillance like existing CCTV. In this paper, we propose the implementation, design method and object recognition algorithm for intelligent object recognition system in urban railway. The object recognition system that we propose is to analyze the camera images in the history and to recognize the situations where there are objects in the landing area and the waiting area that are not moving for more than a certain time. The proposed algorithm proved its effectiveness by showing detection rate of 100% for Selected area detection, 82% for detection in neglected object, and 94% for motionless object detection, compared with 84.62% object recognition rate using existing Kalman filter.
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.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.10
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pp.1095-1102
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2014
In this paper, We proposed the approach of GPU and motion vector to analysis the Human activity in real-time surveillance system. The most important part, that is detect blob(human) in the foreground. We use to detect Adaptive Gaussian Mixture, Weighted subtraction image for salient motion and motion vector. And then, We use motion vector for human activity analysis. In this paper, the activities of human recognize and classified such as meta-classes like this {Active, Inactive}, {Position Moving, Fixed Moving}, {Walking, Running}. We created approximately 300 conditions for the simulation. As a result, We showed a high success rate about 86~98%. The results also showed that the high resolution experiment by the proposed GPU-based method was over 10 times faster than the cpu-based method.
Kim, Hee-Gon;Lee, Sung-Ju;Chung, Yong-Wha;Park, Dai-Hee;Lee, Han-Sung
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.6
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pp.161-169
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2011
Recent intelligent video surveillance system asks for development of more advanced technology for analysis and recognition of video data. Especially, machine learning algorithm such as Support Vector Machine (SVM) is used in order to recognize objects in video. Because SVM training demands massive amount of computation, parallel processing technique is necessary to reduce the execution time effectively. In this paper, we propose a parallel processing method of SVM training with a multi-core processor. The results of parallel SVM on a 4-core processor show that our proposed method can reduce the execution time of the sequential training by a factor of 2.5.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.9
no.5
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pp.115-121
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2009
Today, many studies are conducted on searching for criminals in railroad stations using intelligent surveillance system. In the 1st stage, this study conducted a simulation of the system which searches for a criminal using a DB containing information on former convicts (DB on high risk former convicts), when a crime has taken place in a railroad station. Then, in the 2nd stage, this study has developed a simulation that can search for people who is wearing the same color clothes as the criminal and are found near the station, once the color of clothes of the criminal has been entered.
본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템에서 보행자를 검출하고 추적을 수행하기 위해 은닉층 활성함수에 가우시안 대신 FCM를 사용한 RBFNNs 패턴분류기와 객체 추적 알고리즘인 Mean Shift를 융합한 시뮬레이터를 개발한다. 시뮬레이터는 검출부과 추적부로 나누며, 검출부에서는 입력 영상으로부터 기울기의 방향성을 이용한 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 특징을 구하고 빠른 처리속도를 위해 PCA 알고리즘을 통해 차원수를 축소하고 pRBFNNs 패턴분류기를 통해 보행자를 검출 한다. 다음 추적부에서 객체 추적 알고리즘인 Mean Shift를 이용하여 검출된 보행자 추적을 수행한다.
With the increase of social crime rate, the interest on the intelligent security system is also growing. This paper proposes a detection system of monitoring whether abnormal behavior is being carried in the images captured using CCTV. After detection of an object via subtraction from background image and morpholgy, this system extracts an abnormal behavior by each object's feature information and its trajectory. When an object is loitering for a while in CCTV images, this system considers the loitering as an abnormal behavior and sends the alarm signal to the control center to facilitate prevention in advance. Especially, this research aims at detecting a loitoring act among various abnormal behaviors and also extends to the detection whether an incoming object is identical to one of inactive objects out of image.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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