The number of CCTV units is rapidly increasing annually, and the demand for intelligent video-analytics system is also increasing continuously for the effective monitoring of them. The existing analytics engines, however, require considerable computing resources and cannot provide a sufficient detection accuracy. For this paper, a light analytics engine was employed to analyze video and we collected metadata, such as an object's location and size, and the dwell time from the engine. A further data analysis was then performed to filter out the target of interest; as a result, it was possible to verify that a light engine and the heavy data analytics of the metadata from that engine can reject an enormous amount of environmental noise to extract the target of interest effectively. The result of this research is expected to contribute to the development of active intelligent-monitoring systems for the future.
This paper introduces security problems on the video surveillance systems where the network cameras are equipped at remote places and isolated from the updated and secure environment and proposes a framework for a proxy server that is delegated to connect to network cameras by providing a secure connections from the clients. The server in the framework is deployed within a secure network, secretes the information for connection to cameras and authenticates the clients. Additionally, it provides a secure video service incorporating multi-level privileges for both images and clients through a encryption key distribution and management facility. Through an implementation of the server and a its deployment, it was proved that In this server implement to multi network camera and we confirm compare direct access to network camera equal video quality of service and it can be protection network camera. We expect that can be secure and integral management about traditional network camera through experimental result.
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.40
no.3
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pp.147-157
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2022
Recently, many studies have been conducted to analyze traffic or object recognition that classifies vehicles through artificial intelligence-based prediction models using CCTV (Closed Circuit TeleVision)or drone images. In order to develop an object recognition deep learning model for accurate traffic estimation, systematic data construction is required, and related standardized guidelines are insufficient. In this study, previous studies were analyzed to derive guidelines for establishing artificial intelligence-based training data for traffic estimation using drone images, and business reports or training data for artificial intelligence and quality management guidelines were referenced. The guidelines for data construction are divided into data acquisition, preprocessing, and validation, and guidelines for notice and evaluation index for each item are presented. The guidelines for data construction aims to provide assistance in the development of a robust and generalized artificial intelligence model in analyzing the estimation of road traffic based on drone image artificial intelligence.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.05a
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pp.169-171
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2021
Image processing through cameras such as self-driving, CCTV, mobile phone security, and parking facilities is being used to solve many real-life problems. Simple classification is solved through image processing, but it is difficult to find images or in-image features of complexly mixed objects. To solve this feature point, we utilize deep learning techniques in classification, detection, and segmentation of image data so that we can think and judge closely. Of course, the results are better than just image processing, but we confirm that the results judged by the method of image segmentation using deep learning have deviations from the real object. In this paper, we study how to perform accuracy improvement through simple image processing just before outputting the output of deep learning image segmentation to increase the precision of image segmentation.
According to the government's announcement of the safety management enhancement policy for small and medium-sized private construction sites, the subject of mandatory CCTV installation has been expanded from large construction sites to small and medium-sized construction sites. However, since the existing CCTV at construction sites has been used for simple control for safety management, so research is needed for monitoring of construction sites. Therefore, in this study, three vanishing points were calculated based on a single image taken with a monocular camera, and then a camera matrix containing interior orientation parameters information was determined. And the accuracy was verified by calculating the height of the target object from the height of the reference object. Through height determination experiments using vanishing points based on a monocular camera, it was possible to determine the height of target objects only with a single image without separately surveying of ground control points. As a result of the accuracy evaluation, the root mean square error was ±0.161m. Therefore, it is determined that the progress of construction work at the construction sites can be monitored through the single image taken using the single camera.
Korean Federation of Science and Technology Societies
The Science & Technology
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v.32
no.6
s.361
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pp.86-87
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1999
집이나 소점포ㆍ사무실 등을 비울때 저렴한 가격으로 설치할 수 있는 보안장치인 '영상침입자 감지시스템 ESS-700'을 개발한 벤처기업 이젠 텔레콤. 이 제품은 세계 최초로 CCTV와 같은 감시장치와 경보장치를 하나로 묶은 최첨단 무인 보안감시시스템이다. 이 장치는 자동전화와 영상촬영 저장시설을 갖추고 있어 침입사고가 발생할 경우 6곳에 자동으로 전화연락이 되고 42장의 현장사진을 남기는 기능이 있다. 값은 38만5천원.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.13
no.12
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pp.6098-6104
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2012
Currently, dozens of CCTVs are widely used in railway station for monitoring passengers in danger and security areas. The most frequent accidents occur at the platform area where passengers boarding the train. However, It is almost impossible that station operator monitors dozens of CCTV screens and recognizes immediately accidents and handle them. Therefore, railway platform monitoring system using image processing technology which automatically detects platform accidents is needed, and in order to that, preferentially, accurate determination of train state in the platform is required. In the paper, we propose train state detection algorithm for vision based railway platform monitoring system. the proposed algorithm determines four different states i.e. trains approach(IN), departure(OUT), stop(ON), and empty(OFF) of the train, in the platform. To evaluate the proposed algorithm, we present the train detection results for the Seoul Metro Line 4 Dongjak and Namtaeryeong Station.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.21
no.5
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pp.397-408
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2021
The construction industry has the highest occupational accidents/injuries and has experienced the most fatalities among entire industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. A long-time monitoring surveillance system causes high physical fatigue and has limitations in grasping all accidents in real-time. Therefore, this study aims to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the Microsoft common objects in context and the multiple object tracking challenge metrics. These results prove that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.15
no.6
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pp.1113-1122
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2020
Recently, as violent crimes of crime without reason (Korea : Do not ask), women and the elderly are getting serious. In the existing system, many CCTVs are installed, but it is difficult to prevent crime due to only follow-up measures after a crime occurs. This device prevents crime through this device for incidents in shaded areas and closed spaces such as apartments and buildings. To do this, we research this technology to develop products and software. It sends an alarm signal using communication technology to a specific place where you want to receive an event of an alarm or a CCTV device operated using image analysis big data technology and convergence sensor technology for a specific target of the behavior expected to be a crime or movement. Develop the device. This development device researches and develops this device and supplies low-cost devices to consumers, which is used as a device that predicts the occurrence of crime in advance, processes it as an alarm signal in real time, and transmits it, and constitutes a standalone device and a server. Will provide the device to be connected.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.9
no.10
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pp.1103-1109
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2014
The latest CCTV camera are network camera in many cases. In this case when transmitting high-quality image by internet, it could be a large load on the internet because the amount of image data is very large. In this study, we propose a method which can reduce the video traffic in this case, and evaluate its performance. We used a method for transmitting and extracting a gesture information using ToF camera such as Kinect in certain circumstances. There may be restrictions on the application of the proposed method because it depends on the performance of the ToF camera. However, it can be applied efficiently to the security or safety management of a small interior space such as a home or office.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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