The research and implementation was preformed on high-resolution CCTV camera with CCD exclusive DSP conventional analog signal processor CCTV camera has its limit on auto exposure(AE), auto white balance(AWB), back light compensation(BLC) processing, severe distortion and noise of image, manual control parameter setting, etc. In our study, to resolve the problems in conventional CCTV camera, we made it possible to control AE, AWB, BLC automatically by the use of the DSP, which are used exclusively in the CCD camera produced domestically, and the microcontroller. And we utilized the function of screen display of microcontroller for the user-friendly interface to control CCD camera. And the electronic variable resister(EVR) was used to avoid setting parameters manually in the level of manufacturing process. As the result, It became possible to control parameters of the camera by program. And the cost-down effect was accomplished by improving the reliability of parameter values and reducing the efforts in setting parameters.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.6
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pp.664-670
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2018
In modern society, CCTV, which is the eye of surveillance, is being used to collect image data in various ways in daily life. CCTV is used not only for security, surveillance, and crime prevention but also in many fields such as automobile and black box. In this paper, we have developed a STM32F407 ARM chip based camera system for various applications. In order to develop camera system, modeling of camera system based on 3D structure was carried out in SolidWorks environment. The PCB board design was developed to extract the PCB parts from the camera system modeling files into iges files, convert them from the Altium Designer tool into 3D and 2D boards, After designing the camera system circuit and PCB, we have been studying the implementation of the stable system by using TRM (Thermal Risk Management) tool to cope with the heat simulation generated on the board.
In this study, a new shielding method was applied to an accessory device that produces electromagnetic waves in the magnetic resonance room to prevent the generation of artifact caused by electromagnetic waves. The research method applied a new shielding made of metal plating fiber to patient surveillance CCTVs without shielding technology, and obtained and evaluated noise map when the power was not cut off and when the new shielding technology was applied without shutting down the CCTV. As a result of the study, it was found that there was at least one group with significant differences. Type I and type III belonged to group 1 while type II belonged to group 2 in the Post-hoc analysis, which meant blocking power of the CCTV and the applying new shielding technology were in the same group. In conclusion, if electromagnetic waves are generated due to additional accessories in the scanning room, the shielding material proposed in this study should be applied which enables the electric state become similar to type I, not generating noise, thereby preventing the artifacts caused by electromagnetic waves.
Kim, Na-Kyeong;Bak, Su-Ho;Jeong, Min-Ji;Hwang, Do-Hyun;Enkhjargal, Unuzaya;Park, Mi-So;Kim, Bo-Ram;Yoon, Hong-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1081-1088
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2020
In this paper, the method of detecting sea fog through CCTV image is proposed based on convolutional neural networks. The study data randomly extracted 1,0004 images, sea-fog and not sea-fog, from a total of 11 ports or beaches (Busan Port, Busan New Port, Pyeongtaek Port, Incheon Port, Gunsan Port, Daesan Port, Mokpo Port, Yeosu Gwangyang Port, Ulsan Port, Pohang Port, and Haeundae Beach) based on 1km of visibility. 80% of the total 1,0004 datasets were extracted and used for learning the convolutional neural network model. The model has 16 convolutional layers and 3 fully connected layers, and a convolutional neural network that performs Softmax classification in the last fully connected layer is used. Model accuracy evaluation was performed using the remaining 20%, and the accuracy evaluation result showed a classification accuracy of about 96%.
Park, jin Woo;Kim, Minju;Kim, Sihyun;Jang, Donghwan;Lee, Sung-jin;Moon, Sang-ho
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.380-382
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2021
According to the National Police Agency, 161 out of 38,496 unsolved cases as of 2020. Most of the adult missing persons, the highest of the unsolved causes, are evaluated as simple runaway, which takes a long time to investigate. Even if search through CCTV, it can take a long time and the accuracy can be somewhat low because you have to check the faces of the characters one by one and find the characters only with the characteristics of the statements. This paper utilizes MTCNN to conduct research on character extraction in CCTV. We initiate simultaneous analysis of the features of faces learned with MTCNN and the clothes we are wearing, so that only the overlapping characters are extracted so that they can be identified to the related parties. For aim to learn more diverse feature detection to narrow down the features of missing persons in the future and increase their accuracy.
최근에 스마트폰, CCTV, 블랙박스, 고화질 카메라 등으로부터 수집되는 영상 데이터의 양이 급격히 증가하고 있어 이에 따른 비정형 영상 빅데이터를 기반으로 인물이나 사물 등을 인식하여 의미있는 정보를 추출하고 내용을 시각적으로 분석하고 활용하기 위한 요구사항이 증대되고 있다. 영상 빅데이터 분석기술은 이러한 대규모 영상들에 대해 학습 및 분석을 수행하여 원하는 영상을 검색하거나 이벤트 발생 등의 상황인식을 위한 제반 기술들을 말한다. 본고에서는 영상인식을 위한 학습기술 및 영상 빅데이터 분석기술의 현황 및 관련 이슈들에 관하여 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2009.01a
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pp.177-180
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2009
볼록거울을 사용하여 CCTV시스템을 만들면 카메라 수를 줄이는 효과가 있다. 이 경우 볼록거울 영상은 휜 영상이므로 평면영상처럼 변환해야 한다. 이 경우에, 중앙에 비추인 영상은 평면 영상으로 변환 후에도 왜곡이 거의 없지만 거울의 테두리 부근에서 얻은 영상을 변환하면 왜곡이 심하게 나타나서 영상 내의 물체를 식별하기가 어려워진다. 렌즈의 초점이 거울의 중심부에 맞춰져 있기 때문에 변에 있는 영상은 픽셀들 사이에 겹침이 일어나기 때문이다. 본 논문에서는 픽셀들 사이의 광학적 겹침을 극복하기 위해 확산 방정식의 후진대입 해를 사용하였다. 결과를 분석하기 위해 PSNR값을 조사하였더니 제안된 방법은 N. Moayeri의 방법보다 4 dB 정도 개선되었다.
본 논문에서는 실시간 데이터 및 보안데이터, 영상데이터 통을 전송할 때 잡음으로 인해 발생되는 데이터 오류를 효과적으로 복원하기 위해 오류 정정 능력이 뛰어난 터보코드를 적응하여 신뢰성 있는 영상전송 시스템을 실현하였다. 영상처리 시스템에서는 CCTV, 비디오 카메라 등에서 나오는 NTSC(National Television System Committee) 영상 신호를 비디오 디코더를 통해 A/D 변환하여 출력하였다. 변환된 디지털 영상정보는 두 개의 영상필드로 출력되며 그중 하나의 필드가 선택되는 알고리즘을 EPLD(Erasable Programmable Logic Device) 로직회로로 구성하여 디지털 영상 데이터를 절반으로 줄이는 시스템을 구현하였다. 터보코드의 부호기, 복호기 시스템에서는 실수연산이 가능한 DSP(Digital Signal Processor)를 사용하여 터보코드를 구현하였으며, 터보코드의 성능을 좌우하는 인터리버부분은 블록 인터리버를 적용하여 설계하였다.
최근 CCTV(Closed Circuit Television)의 설치가 증가하면서 효율적인 모니터링을 위하여 지능형 영상분석 기술에 대한 관심이 높아지고 있다. 지능형 영상분석 기술은 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에게 경보를 전송하는 기술로써, 사고를 사전에 예방하고 사고가 발생한 경우에는 신속하게 대응하여 피해를 줄일 수 있게 해준다. 본고에서는 지능형 영상분석 기술이 탐지할 수 있는 이상 행위, 즉 이벤트를 그 목적에 따라서 보안, 비즈니스 인텔리전스, 객체인식으로 구분하여 현재 기술 수준을 살펴볼 것이다. 그리고 앞으로 지능형 영상분석에서 이벤트 탐지 기술의 발전 방향을 사람의 행동인식, 행위 기반 이상 현상 탐지, 군중 환경에서 이벤트 탐지, 지능형 영상분석 구조의 변화 등의 관점으로 구분하여 살펴보고자 한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06c
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pp.429-432
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2010
주차장에서는 다양한 형태의 사건 사고가 발생하는데, 기존 DVR(CCTV)는 단순 영상녹화 기능만 지원하므로, 이를 효과적으로 분석하는데는 한계가 있다. 따라서, DVR의 영상카메라와 마이크를 통해서 입력되는 영상과 사운드 신호를 대상으로, 해당 영상이 발생하는 음향 신호의 종류를 파악하여, 특정 음향이 발생한 영상구간을 저장하여 이를 검색할 수 있다면, 주차장 관리자가 효과적으로 사건 사고를 대처할 수 있게 된다. 본 연구에서는 주차장에서 발생하는 차량관련 음향(충돌음, 과속음, 경적음, 유리파손, 비명)을 분류하기 위해 효과적인 특징벡터를 제안하고, 제안한 특징벡터를 이용하여 신경망 차량음향분류기를 설계하여 성능을 평가함으로써, 효과적으로 차량음향을 분류하기 위한 방법을 제안하였다. 또한, 신경망 차량음향분류기를 DVR시스템과 연동하여, 마이크로부터 입력되는 음향신호를 실시간 분석하고, 특정 소리가 발생한 영상구간을 기록함으로써, 음향 키워드에 의해서 해당 사고영상을 검색 및 디스플레이하는 시스템을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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