본 논문은 기동성은 있지만 한정된 비행시간과 비행거리를 가진 드론을 이용한 지능형 영상 보안 감시 시스템을 제안한다. 드론이 가지는 한계점을 보완하기 위해 그리드 기반으로 시스템을 구성하며 분할된 영역에서 다중 드론간 대상물의 효율적인 추적 및 감시 모니터링을 위해 연계 추적 방식을 이용한다. 먼저, 한정된 비행거리를 위해 각 드론스테이션 간의 최적 거리를 제안한다. 제안한 최적 거리를 통해 생성된 중첩 감시영역에서 효율적 연계 추적을 위해 드론의 전력상태와 대상물의 이동방향을 고려한 최적의 드론 선정 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 케이스 스터디를 통해 그 응용 가능성을 검토한다.
본 논문은 실시간 감시 카메라 시스템에서 움직임 검출 효율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 기존 방법인 차영상에 의한 방법과 배경 영상에 의한 객체 추적 방법은 외부에서 촬영되는 동영상에서의 움직이고 있는 객체를 검출하는 것이 상당히 어려운 일이다. 제안 방법은 배경 영상을 바로 이전 프레임과의 차를 구하여 급격하게 움직임이 검출되지 않으면 기존 배경 영상을 유지하고 해당 영역에서 움직임 객체가 사려졌을 때를 감지하여 배경 영상을 갱신하는 방법을 제안하였다. 멧돼지와 사람을 판단하기 위해 검출 영역 안에 있는 움직임 객체 각각에 박스로 표시하였다. 실시간 영상으로 시뮬레이션 한 결과 기존 방법보다 우수한 결과를 보여주었다.
본 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 고정 카메라 환경에서 유동적인 배경으로부터 안정된 움직임 추출을 위하여 배경과 이동 물체를 통계적 매개 변수로 모델링하고 배경만이 존재하는 초기 연속 영상 중 일부에 대하여 통계적으로 학습한다. 또한, 능동카메라 환경에서는 카메라 움직임에 의하여 배경에서도 움직임 에너지가 발생하므로 예측된 이동 궤적정보를 이용함으로써 연산량의 감소와 정확성을 기하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 고정카메라 및 능동카메라 환경에서 취득한 연속 영상에 적용한 결과 안정된 추적 결과를 얻었다. 제안한 알고리즘은 제한된 지역내의 무인 감시 시스템 도로 환경에서 교통흐름의 모니터링 시스템 및 나아가서 지능형 도로망을 위한 자가 주행 시스템에 적용이 기대된다.
무인 감시설비의 고장과 오작동으로 인해 담당자가 무인 감시시설에 도착할 때까지 생기는 시간 지연과 침입자의 침입으로 인한 시설물 절도, 파손 그리고 정보유출 피해가 발생할 수 있다. 또한, 장비 고장과 오작동으로 인해 관리자의 상시점검으로 인한 추가비용이 발생한다. 본 논문에서는 무인 감시설비 오작동을 보완하기 위해 실시간으로 감시설비를 진단하여 문제 발생에 관한 내용을 표시하고 자동으로 설비 전원을 복구하며 담당자에게 문자메시지로 상황을 알리는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 영상장치(CCTV), 음향장비, 투광등 장치 등의 무인 감시설비 주요 시설물로 이루어진 감시설비, 이 감시설비 정보를 판단할 수 있는 통합형 네트워크 비디오 레코더 장치(NVR), 전원을 제어하는 장치, 그리고 실시간으로 문자메시지를 보낼 수 있는 SMS 서버로 구성되어있다. 실험을 통하여 제안된 시스템의 유효성을 검증하였다.
본 논문에서는 감시 시스템에서 다중 물체를 감지하고 추적하기 위한 빠르고 강인한 알고리즘을 제안한다. 제안된 시스템은 감지 모듈과 추적 모듈, 2개의 모듈로 구성된다. 이동 물체의 감지 모듈에서는 우리는 영상 이진화 기법과 프레임별 영상을 이용하여 움직이는 물체를 추출하고, 모폴로지 기법을 이용하여 각종 노이즈를 제거한다. 또한, 블록 기반 히스토그램기법을 사용하여 인간과 다른 물체를 구분하는 방법을 제안한다. 이동 물체의 추적 모듈에서는 색상 기반 추적 알고리즘과 칼만 필터가 이용된다. 먼저 RGB 영상을 HSV 영상으로 변환한 후, 다중 물체를 추적하기위해 색상 기반 추적 알고리즘을 사용한다. 이때 다른 물체와의 충돌시 물체를 추적하기 위해 칼만 필터를 사용한다. 마지막으로, 제안된 방법을 몇 가지 실험을 통해 그 효용성 및 응용 가능성을 보인다.
지능형 감시 분야에서 이상행위를 검출하는 것은 오랫동안 연구되어온 주제로 다양한 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 많은 연구가 움직이는 객체의 개별적인 추적이 가능하다는 것을 전제로 하여 찾은 가려짐이 발생하는 실생활에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 객체 추적이 어려운 복잡한 환경에서 장면의 주된 움직임을 분석하여 비정상적인 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력영상에서 움직임 정보를 추출하여 Visual Word와 Visual Document를 생성하고, 문서 분석 기법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation 알고리즘을 이용하여 장면의 주요한 움직임 정보j위치, 크기, 방향, 분포)를 추출한다. 이렇게 분석된 장면의 주요한 움직임과 입력영상에서 발생한 움직임과의 유사도를 분석하여 주요한 움직임에서 벗어나는 움직임을 비정상적인 움직임으로 간주하고 이를 이상행위로 검출하는 방법을 제안한다.
최근들어 보안이 중요시되는 공간에서 임의의 객체를 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 효율적인 영상 처리 교육을 위한 지능형 영상 시스템을 구현하고 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 Pan-Tilt-Zoom 카메라를 제어하여 객체의 확대 영상을 취득하도록 하였다. 실험 결과 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 또한 제안된 시스템은 교육진행시 실시간 영상 데이터 사용 및 카메라 제어를 다수의 학생들이 동시에 할 수 있음으로 효율적인 영상 처리 교육을 진행 할 수 있을 것으로 사료된다.
본 논문은 컨텍스트 기반의 지능형 영상 감시 시스템 구현에 관한 연구로써 기존 연구의 시공간적 제약성 및 실시간 처리가 어려운 단점을 보완하여 초당 30 프레임으로 이루어져 있는 저해상도 동영상(320*240)을 대상으로 다양한 환경에서 실시간 처리가 가능한 움직임 검출 및 장면 분석 알고리즘을 제안하고 이를 이용해 동영상 감시 시스템을 구축한다. 먼저 장면 분석을 수행하기 위한 전처리 과정인 움직임 검출 알고리즘에서는 연속된 프레임 중 의미 없는 유사 프레임과 배경을 제거하고 움직임 영역만을 검출하기 위해 웨이브렛 변환과 에지 히스토그램을 이용하여 샷의 경계를 검출한다. 다음으로 키프레임 선정 파라미터에 의해 샷 경계 내 대표 키프레임을 선정하며, 에지 히스토그램 및 수학적 형태론을 이용하여 움직임 영역만을 검출한다. 장면 분석 알고리즘에서는 검출된 객체의 수직 수평 비율과 질량 중심을 통해 재구성된 허프 변환 후의 각도를 이용해 독립 객체 분석을 수행하며, '서다, 걷다, 눕다, 앉다'의 4가지 기본 상황 정보를 정의한다. 또한 각 상황의 연결 상태 추정을 통해 일반 상황 및 위급 상황으로 구성되는 단순 상황 모델을 정의함으로써 장면 분석을 수행하며, 제안된 알고리즘의 실시간 처리 가능성을 확인하기 위해 시스템을 구성한다. 제안된 시스템은 저해상도 영상을 대상으로 인식률 면에서 평균 92.5%의 성능을 보였으며, 처리속도는 프레임 당 평균 0.74초로 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.
여러 대의 감시 카메라로 현장을 감시하는 사람들이 많지만 범죄가 발생했을 때 즉시 조치를 취할 수 있다고 보장하기는 어렵다. 따라서 엘리베이터에 설치된 여러 대의 감시 카메라에서 실시간으로 영상을 분석하고 즉각적인 범죄 경보를 호출하고 범죄 현장과 시간을 효과적으로 추적 할 수 있는 "범죄 행위 탐지 시스템"이 필요하다. 본 논문에서는 Scene Change Detection을 이용하여 엘리베이터에서 발생하는 폭력적인 장면을 감지하기 위한 연구를 수행하였다. 효과적인 검출을 위해 컬러 히스토그램과 히스토그램을 조합 한 x2-컬러 히스토그램을 적용하였다.
본 논문에서는 감시시스템이 갖추어진 환경 내에서 발생할 수 있는 특이 행동을 효율적으로 감지하기 위한 기법을 제시한다. 최근 대형 범죄 및 방화 사건 등의 방지목적으로 DVR 의 단순 녹화를 벗어나 지능형 감시시스템을 도입하려는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 시스템들은 아직 초기 연구 단계에 있으며 영상내의 관심물체 추출을 위한 전경과 배경의 분리 및 추적 단계에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 가우시안 혼합 모델을 통하여 전경과 배경을 분리하고, 관심영역에 한해서 Optical Flow 기법을 이용하여 폭력상황과 같은 특이 행동의 감지 여부를 판단 할 수 있는 방법에 대해 실험을 통해 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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