• Title/Summary/Keyword: CCTV영상

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Development of a deep-learning based automatic tracking of moving vehicles and incident detection processes on tunnels (딥러닝 기반 터널 내 이동체 자동 추적 및 유고상황 자동 감지 프로세스 개발)

  • Lee, Kyu Beom;Shin, Hyu Soung;Kim, Dong Gyu
    • Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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    • v.20 no.6
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    • pp.1161-1175
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    • 2018
  • An unexpected event could be easily followed by a large secondary accident due to the limitation in sight of drivers in road tunnels. Therefore, a series of automated incident detection systems have been under operation, which, however, appear in very low detection rates due to very low image qualities on CCTVs in tunnels. In order to overcome that limit, deep learning based tunnel incident detection system was developed, which already showed high detection rates in November of 2017. However, since the object detection process could deal with only still images, moving direction and speed of moving vehicles could not be identified. Furthermore it was hard to detect stopping and reverse the status of moving vehicles. Therefore, apart from the object detection, an object tracking method has been introduced and combined with the detection algorithm to track the moving vehicles. Also, stopping-reverse discrimination algorithm was proposed, thereby implementing into the combined incident detection processes. Each performance on detection of stopping, reverse driving and fire incident state were evaluated with showing 100% detection rate. But the detection for 'person' object appears relatively low success rate to 78.5%. Nevertheless, it is believed that the enlarged richness of image big-data could dramatically enhance the detection capacity of the automatic incident detection system.

A Study on the Promotion Method of Domestic Video Security Industry (국내 영상보안산업 활성화 방안 연구)

  • Yoo, Soonduck;Ryu, Daehyun
    • The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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    • v.17 no.3
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    • pp.9-21
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    • 2017
  • The purpose of this study is to identify the current situation and actual condition of the video security industry, The research method was based on interviews with twelve specialists, and examined the market trends, the problems of the video security industry, the improvement plan and the government promotion strategy. The problem with the domestic video security industry is that there are the decline in overseas exports and the slowdown in exports to China, insufficient measures to overcome certification barriers due to the strengthening of national certification system, domestic demand growth slowed, expansion of domestic market share of Chinese products, lack of high-tech development of domestic products, lack of expertise in technology development and operation and inadequate legislation for revitalizing the video security industry. The improvement plan is as follows. Need to implement export expansion support policy, need to build tailored response system for each country, need improvement of security related demand creation system, take measures such as domestic industrial protection policy, certification barriers and tariff barriers, induce future core technology to create high added value. The government also needs to actively support human resources development, and induce stabilization of relevant laws and institutions. This study will contribute to the development of related industries by suggesting the development direction of the video security industry.

Implementation of A Monitoring System using Image Data and Environment Data (영상정보와 환경정보를 이용한 실내 공간 모니터링 시스템 구현)

  • Cha, Kyung-Ae;Kwon, Cha-Uk
    • Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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    • v.14 no.1
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    • pp.1-8
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    • 2009
  • The objective of this study is to design a system that automatically monitors the state of interior spaces like offices where lots of people are coming and going through image data and environment data, which includes temperature, humidity, and other conditions, and implement and test related application programs. In practice, there are lots of image data automatically obtained by unmanned equipments, such as certain types of CCTVs, for monitoring situation in usual interior spaces. This image data can be used as a more effective manner by establishing a system that recognizes situation in specific interior spaces based on the relationship between image and environment data. For instance, it is possible to perform unmanned on/off controls for various electronic equipments, such as air conditioners, lights, and other devices, through analyzing the data acquisited from environment sensors (temperature, humidity, and illumination) as dynamic states are not maintained for a specified period of time. For implementing these controls, this study analyzes environment data acquisited from temperature and humidity sensors and image data input from wireless cameras to recognize situation and that can be used to automatically control environment variables configured by users. Experiments were applied in a laboratory where unmanned controls were effectively performed as automatic on/off controls for the air conditioner and lights installed in the laboratory as certain motions were detected or undetected for a specified period of time.

Image Analysis Module for AR-based Navigation Information Display (증강현실 기반의 항행정보 가시화를 위한 영상해석 모듈)

  • Lee, Jung-Min;Lee, Kyung-Ho;Kim, Dae-Seok
    • Journal of Ocean Engineering and Technology
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    • v.27 no.3
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    • pp.22-28
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    • 2013
  • This paper suggests a navigation information display system that is based on augmented reality technology. A navigator always has to confirm the information from marine electronic navigation devices and then compare it with the view of targets outside the windows. This "head down" posture causes discomfort and sometimes near accidents such as collisions or missing objects, because he or she cannot keep an eye on the front view of the windows. Augmented reality can display both virtual and real information in a single display. Therefore, we attempted to adapt AR technology to assist navigators. To analyze the outside view of the bridge window, various computer image processing techniques are required because the sea surface has many noises that disturb computer image processing for object detection, such as waves, wakes, light reflection, and so on. In this study, we investigated an analysis module to extract navigational information from images that are captured by a CCTV camera, and we validated our prototype.

Video Based Pedestrian Height Estimation Using Winer Optimization (위너 최적화 기법을 이용한 영상기반 보행자 키 추정)

  • Jeon, Sang Hee;Song, Jong Kwan;Park, Jang Sik;Yoon, Byung Woo
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.19 no.2
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    • pp.264-270
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    • 2016
  • In this paper, we proposed a method which can detect pedestrians from CCTV video and estimate the height of the detected objects. We separate the foreground using Gaussian mixture model and the pedestrian is detected using the conditions such as the width-height ratio and the size of the candidate objects. In order to obtain the optimal model for estimating the height of pedestrian, we get many training data from the pedestrian whose height is known. Using these training data, we designed optimal Wiener height estimator and used to estimate the height of pedestrians. The height of the pedestrian at various distance is estimated and the accuracy is evaluated. In the experimental results, proposed method shows that it can estimate the height of pedestrian for various positions effectively.

Face Recognition System using Eigenface on Embedded System (임베디드 시스템에서 Eigenface를 이용한 얼굴인식 시스템 설계)

  • Lee Soo-Il;Kwon Ki-Hyeon;Byun Hyung-Gi;Kim Duk-Eun;Choi Hyung-Jin
    • Annual Conference of KIPS
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    • 2006.05a
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    • pp.557-560
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    • 2006
  • 최근 들어 정보통신 분야의 기술이 급격히 발전함에 따라 컴퓨터 사용의 증가와 임베디드 시스템 및 사회 각 분야에서 보안에 대한 의식이 점점 높아져 가고 있다. 각 분야에서 신체 정보를 이용한 연구들이 활발히 이루어지고 있는데 본 논문에서는 USB 캠을 이용한 실시간 얼굴 인식 방법에 대해서 제안한다. 카메라를 이용하여 얼굴을 인식하는 방법은 현재까지 여러 가지 방법들이 제시되어 왔지만 일반 pc에서 쓰는 USB 캠을 사용하여 제약 조건 없고 안정적인 인식 방법은 아직까지 나와 있지 않다. 얼굴영역을 주성분 변수로 변환하여 영상의 명암, 얼굴위치, 얼굴의 영역을 추출할 수 있는 기존의 시스템들이 많이 연구되어 왔는데 본 논문에서 제안된 방법에서는 일상생활에서 흔히 쓰는 USB 캠을 사용하여 기존의 CCTV와 같은 고가의 하드웨어를 대체하며 보다 효율적인 성능을 위하여 얼굴을 식별하기 위해 LVQ, FCMA, RBF 알고리즘을 적용한 시스템을 설계한다.

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Study on the panorama image processing using the SURF feature detector and technicians. (Emgu CV를 이용한 자동차 번호판 자동 인식 프로그램 구현에 관한 연구)

  • Kim, Nam-woo;Hur, Chang-Wu
    • 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.

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Hybrid Crowd Density Estimation Method for Equalizing the Subway Passengers Distribution and Its Application (지하철 객차 승객의 고른 분포를 위한 하이브리드 군중 밀도 측정 방법과 활용앱)

  • Park, Min-Joo;Lim, Won-Jun;Choi, Eun-Ji;Lee, Kang-Hee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2014.01a
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    • pp.71-73
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    • 2014
  • 본 논문에서는 지하철 내의 인구밀집도 파악을 통한 승객의 이용 편의성을 극대화하고, 군중밀도가 높은 지하철 구간의 경우 고른 인구분포 측정을 통한 승객의 편의성을 극대화하는 플랫폼 및 모바일 앱을 제안한다. 제안하는 시스템으로 기존의 지하철 역내에 설치된 CCTV에 모션벡터 영상처리와 RFID 기술을 결합한 Hybrid CDE로 구성되며, Size-Filtering을 통해서 재검출 과정을 거친다. 이러한 결과 값은 전동차 각 구간의 인구밀집도 정보를 정확히 측정 할 수 있다. 또한 결과 값을 바탕으로 효율적인 인구 유동을 유도할 수 있으며 정보 소외 계층 및 사회적 약자 등, 승객을 안전하게 보호할 수 있는 환경을 조성한다. 시스템 관리자는 학습기능 알고리즘을 통해서 오차 범위를 최소화한 플랫폼 설계를 통해 실시간 모니터링 함으로써 정보 습득 및 제공면에서도 새로운 시스템 설계 제안이 될 것이다.

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The Study of humancare system for the weak based on IOT (IOT기반 사회적 약자 보호시스템에 대한 연구)

  • Kim, Min-Chul;Park, Kyung Hwan;Kim, Eun Ji;Lee, Kil hung;Kim, Woo-Je
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2016.01a
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    • pp.117-119
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    • 2016
  • 본 논문에서는 IOT 서비스와 접목하여 사회적 약자를 보호할 수 있는 시스템에 대해 제안하고자 한다. 최근 사회적 약자(영유아, 노인, 환자 등) 대상의 보호시설 내부에서 폭행 사건이 빈번하게 발생하고 있다. 안전해야 할 보호시설(보육시설 및 요양원, 실버타운)에서 발생하는 문제로 인해 보호자들은 기관을 신뢰할 수 없게 되었고 이는 매출감소 및 이미지 악화 등의 연쇄적인 사회적 문제로 발전하고 있다. 이러한 문제를 감소시키고자 방범용 CCTV, 녹음 어플리케이션의 사용이 해결책으로서 제시되고 있지만, 폐쇄적인 시스템 구조로 인해 기록의 은폐 및 추가적인 병리 현상 발생의 가능성이 염려 되어 근본적인 문제 해결이 어렵다고 판단되었다. 그래서 보호시설 내부에 비콘과 영상장비를 설치하고 웨어러블과 같은 모바일 디바이스를 활용하여 보호자가 피보호자(사회적 약자)의 위치를 실시간으로 파악하고 상태를 볼 수 있도록 하는 휴먼케어시스템의 개발을 제안하고자 한다.

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Frame Rearrangement Method by Time Information Remarked on Recovered Image (복원된 영상에 표기된 시간 정보에 의한 프레임 재정렬 기법)

  • Kim, Yong Jin;Lee, Jung Hwan;Byun, Jun Seok;Park, Nam In
    • Journal of Korea Multimedia Society
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    • v.24 no.12
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    • pp.1641-1652
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    • 2021
  • To analyze the crime scene, the role of digital evidence such as CCTV and black box is very important. Such digital evidence is often damaged due to device defects or intentional deletion. In this case, the deleted video can be restored by well-known techniques like the frame-based recovery method. Especially, the data such as the video can be generally fragmented and saved in the case of the memory used almost fully. If the fragmented video were recovered in units of images, the sequence of the recovered images may not be continuous. In this paper, we proposed a new video restoration method to match the sequence of recovered images. First, the images are recovered through a frame-based recovery technique. Then, after analyzing the time information marked on the images, the time information was extracted and recognized via optical character recognition (OCR). Finally, the recovered images are rearranged based on the time information obtained by OCR. For performance evaluation, we evaluate the recovery rate of our proposed video restoration method. As a result, it was shown that the recovery rate for the fragmented video was recovered from a minimum of about 47% to a maximum of 98%.