• Title/Summary/Keyword: CCTV위치

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Development of a deep-learning based tunnel incident detection system on CCTVs (딥러닝 기반 터널 영상유고감지 시스템 개발 연구)

  • Shin, Hyu-Soung;Lee, Kyu-Beom;Yim, Min-Jin;Kim, Dong-Gyou
    • Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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    • v.19 no.6
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    • pp.915-936
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    • 2017
  • In this study, current status of Korean hazard mitigation guideline for tunnel operation is summarized. It shows that requirement for CCTV installation has been gradually stricted and needs for tunnel incident detection system in conjunction with the CCTV in tunnels have been highly increased. Despite of this, it is noticed that mathematical algorithm based incident detection system, which are commonly applied in current tunnel operation, show very low detectable rates by less than 50%. The putative major reasons seem to be (1) very weak intensity of illumination (2) dust in tunnel (3) low installation height of CCTV to about 3.5 m, etc. Therefore, an attempt in this study is made to develop an deep-learning based tunnel incident detection system, which is relatively insensitive to very poor visibility conditions. Its theoretical background is given and validating investigation are undertaken focused on the moving vehicles and person out of vehicle in tunnel, which are the official major objects to be detected. Two scenarios are set up: (1) training and prediction in the same tunnel (2) training in a tunnel and prediction in the other tunnel. From the both cases, targeted object detection in prediction mode are achieved to detectable rate to higher than 80% in case of similar time period between training and prediction but it shows a bit low detectable rate to 40% when the prediction times are far from the training time without further training taking place. However, it is believed that the AI based system would be enhanced in its predictability automatically as further training are followed with accumulated CCTV BigData without any revision or calibration of the incident detection system.

A Study on the Road Model for Image-based Road Visibility Measurements (이미지 기반 도로시정측정을 위한 도로모델에 관한 연구)

  • Kim, Bong-Keun;Lee, Gwang
    • Proceedings of the KAIS Fall Conference
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    • 2010.11a
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    • pp.197-199
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    • 2010
  • 우리는 CCTV 카메라 영상에서 도로상에 통행중인 차량의 이동영역이 시정에 따라 달라진다는 점에 착안하여 이동영역을 추출하고 이를 이용하여 가시거리를 계산하는 시정 측정 장치를 개발하고 있으며, 이 때 가장 중요한 것은 어떻게 추출된 이동영역을 이용하여 시정측정값을 계산할 것인가 하는 것이다. 이동영역이 추출된 이미지에서 이동영역의 상단라인을 나타내는 가시선의 위치와 시정거리와는 일반적으로 지수함수의 관계를 가지게 된다. 본 논문에서는 가시선의 위치를 이용한 시정측정을 위해 도로의 표면과 카메라의 기하학적인 관계를 설명하고 비선형 곡선적합 방법에 기초한 도로모델과 이를 이용한 도로시정 측정과 실제 적용방안을 제시하고 구현한 결과를 보인다.

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Contextual Object Detection using Deep Learning (딥러닝 기반의 객체 맥락정보 탐지)

  • Kim, Geonuk;Sin, Jaeyong;Hwang, Gisu;Huh, Yoojin;Oh, Seoung-Jun
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2018.06a
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    • pp.120-122
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    • 2018
  • 이미지에서 단순히 객체탐지를 하는 것이 아닌, 맥락정보를 탐지하는 해내는 것은 이미지 분석 분야에서 활발히 진행해온 연구분야 중 하나이다. 본 논문은 검출된 객체와 사람 간의 맥락 정보를 실시간으로 검출하기 위해 관심있는 객체와 인체의 키포인트를 탐지한 후, 그 두 영역 사이의 거리정보를 이용하여 맥락정보를 추출하는 알고리즘을 제안한다. 이는 CNN으로 이루어진 단일 구조 방식이기에 낮은 시스템 복잡도를 갖는다. 이 방법을 통하여 사람과 연관된 객체 사이의 맥락 정보와 그 위치정보를 출력함으로써 CCTV내 무장한 테러범의 위치나 축구 경기 내 공을 소유한 선수를 찾는 경우 등의 실질적인 이미지 분석에 활용할 수 있다.

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Image-based Unauthorised person detection system using BLE beacons (BLE 비콘을 활용한 영상 기반 비승인자 감지 시스템)

  • Kim, Hyungju;Park, Chan;Moon, Nammee
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2021.05a
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    • pp.470-473
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    • 2021
  • 외부인들이 시설을 무단으로 이용하는 등의 범죄가 계속해서 발생하고 있다. 본 논문은 기존의 시설물에서 사용하고 있는 단순 인증 절차가 아닌 BLE 비콘과 영상데이터를 활용한 비승인자 감지 시스템이다. 이 시스템은 스마트폰 어플리케이션에서 BLE 비콘의 데이터를 받은 후 UUID 값과 RSSI 값을 서버로 전송한다. 이후 전송된 데이터들로 핑거프린팅 기반 RadioMap을 구성하고 RNN 기반 딥러닝 학습을 진행하여 사용자 위치 데이터를 도출한다. CCTV를 통해 수집된 영상데이터는 서버로 전송되며, YOLOv4를 이용하여 객체탐지를 위한 프로세스를 진행한 후 Person 클래스를 추출한다. 이후 승인된 사용자의 위치 데이터에 실시간 영상데이터를 더하여 인증 과정 절차가 진행되지 않은 비승인자들을 추적한다. 본 논문은 COVID-19로 인해 시설물 인증 절차에 사용이 증가하고 있는 QR코드를 이용해 인증 과정 절차의 진행 방식으로 시스템에 대한 확장성까지 기대할 수 있다.

Cloud-based smart maritime logistics warehouse management system with IP cameras (IP 카메라와 클라우드 기반 스마트 해상물류 창고 관리 시스템)

  • Kang-Hyeon Ryu;Dae-Hoon Kang;Dong-Min Kim;Min-Ho Kim
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2023.11a
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    • pp.1082-1083
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    • 2023
  • 우리나라의 수출입 대부분은 해상을 통해 이루어지고 있으나 항만의 물류 창고는 데이터 네트워크를 통한 유기적인 화물의 출입과 현황관리가 부족한 실정이다. 이는 부족한 데이터 네트워크 인프라와 CCTV에 의한 아날로그 영상 데이터에 의존하는 기존 시스템의 한계로 인해 기인하는 바가 크다. 이에 IP 카메라와 엣지 디바이스의 영상분석에 의한 개별 화물 창고의 디지털 현황 분석 기반을 구축하고 분산된 개별 화물 창고의 데이터를 클라우드에 위치한 중앙 집중 데이터 분석 시스템을 구축하여 유연한 개별 화물 창고 관리와 지속적인 모니터링 기반을 제공한다. 사용자 인터페이스는 웹 기반으로 구축하여 항만 화물 관계자에게 편의성과 위치에 구애받지 않는 서비스를 제공한다. 이 과정에서 사설 IoT 네트워크를 통한 최소한의 시공비용으로 항만 내 인터넷 데이터 네트워크를 구축하여 향후 항만 내 다양한 데이터 서비스를 위한 초석을 제공한다.

Gabor Wavelet Analysis for Face Recognition in Medical Asset Protection (의료자산보호에서 얼굴인식을 위한 가보 웨이블릿 분석)

  • Jun, In-Ja;Chung, Kyung-Yong;Lee, Young-Ho
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.11 no.11
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    • pp.10-18
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    • 2011
  • Medical asset protection is important in each medical institution especially because of the law on private medical record protection and face recognition for this protection is one of the most interesting and challenging problems. In recognizing human faces, the distortion of face images can be caused by the change of pose, illumination, expressions and scale. It is difficult to recognize faces due to the locations of lights and the directions of lights. In order to overcome those problems, this paper presents an analysis of coefficients of Gabor wavelets, kernel decision, feature point, size of kernel, for face recognition in CCTV surveillance. The proposed method consists of analyses. The first analysis is to select of the kernel from images, the second is an coefficient analysis for kernel sizes and the last is the measure of changes in garbo kernel sizes according to the change of image sizes. Face recognitions are processed using the coefficients of experiment results and success rate is 97.3%. Ultimately, this paper suggests empirical application to verify the adequacy and the validity with the proposed method. Accordingly, the satisfaction and the quality of services will be improved in the face recognition area.

Cause Analysis for Reduced Effect of Sewer Pipe Improvement Project Based On Investigation of Interceptor Sewers (차집관로의 조사 및 분석을 통한 하수관로정비 사업의 효과 감소 원인 분석)

  • Chae, Myungbyung;Bae, Younghye;Kim, Hungsoo
    • Journal of Wetlands Research
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    • v.20 no.3
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    • pp.219-226
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    • 2018
  • Interceptor sewer is installed underground near to the river side mostly ofstate-owned land and the management efficiency of public sewage disposal facilities is decreasing as too much infiltration/inflow(I/I) and river flow to interceptor sewer are caused by broken or deteriorated sewer. This also affects the sewer pipeline project and decreases its efficiency. Therefore, the aim of this study is to investigate interceptor sewer which has influence on the reduction of the project effect. The investigation were performed for three study areas. The study includes the investigation of current condition of interceptor sewer(sewer extension, pipe diameter, pipe type, installed year, installed locations, etc), investigation of inside of sewer by CCTV accompanied by pumping and dredging works where required, investigation of inside of manholes by eyes, calculation of pollutant load using the results of investigation of flow quantity and quality. Multipoint investigations were simultaneously performed for flow quantity at confluence area and other investigations were also performed for flow quantity and BOD for interceptor sewer and comparison of pollutant load, investigation of infiltration/inflow(I/I) caused by deterioration of interceptor sewer. As the result of the study, a main reason for reduced effect of sewer pipe improvement project was analyzed as the low-density sewage and I/I in public seweage treatment Facility due to deteriorated and unmanaged interceptor sewers.

A Study on the Estimation of Multi-Object Social Distancing Using Stereo Vision and AlphaPose (Stereo Vision과 AlphaPose를 이용한 다중 객체 거리 추정 방법에 관한 연구)

  • Lee, Ju-Min;Bae, Hyeon-Jae;Jang, Gyu-Jin;Kim, Jin-Pyeong
    • KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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    • v.10 no.7
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    • pp.279-286
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    • 2021
  • Recently, We are carrying out a policy of physical distancing of at least 1m from each other to prevent the spreading of COVID-19 disease in public places. In this paper, we propose a method for measuring distances between people in real time and an automation system that recognizes objects that are within 1 meter of each other from stereo images acquired by drones or CCTVs according to the estimated distance. A problem with existing methods used to estimate distances between multiple objects is that they do not obtain three-dimensional information of objects using only one CCTV. his is because three-dimensional information is necessary to measure distances between people when they are right next to each other or overlap in two dimensional image. Furthermore, they use only the Bounding Box information to obtain the exact coordinates of human existence. Therefore, in this paper, to obtain the exact two-dimensional coordinate value in which a person exists, we extract a person's key point to detect the location, convert it to a three-dimensional coordinate value using Stereo Vision and Camera Calibration, and estimate the Euclidean distance between people. As a result of performing an experiment for estimating the accuracy of 3D coordinates and the distance between objects (persons), the average error within 0.098m was shown in the estimation of the distance between multiple people within 1m.

Analysis of Cause of Fire and Explosion in Internal Floating Roof Tank: Focusing on Fire and Explosion Accidents at the OO Oil Pipeline Corporation (내부 부상형 저장탱크(IFRT) 화재·폭발사고 원인 분석: OO송유관공사 저유소 화재·폭발사건을 중심으로)

  • Koo, Chae-Chil;Choi, Jae-Wook
    • Fire Science and Engineering
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    • v.34 no.2
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    • pp.86-93
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    • 2020
  • This study aims to maintain the safety of an outdoor storage tank through the fundamental case analysis of explosion and fire accidents in the storage tank. We consider an accident caused by the explosion of fire inside the tank, as a result of the gradual spreading of the residual fire generated by wind lamps flying off a workplace in the storage tank yard. To determine the cause of the accident, atmospheric diffusion conditions were derived through CCTV image analysis, and the wind direction was analyzed using computational fluid dynamics. Additionally, the amount of oil vapor inside the tank when the floating roof was at the lowest position, and the behavior of the vapor inside the tank when the floating roof was at the highest position were investigated. If the cause of the explosion in the storage tank is identified and the level of the storage tank is maintained below the internal floating roof, dangerous liquid fills the storage tank, and the vapor in the space may stagnate on the internal floating roof. We intend to improve the operation procedure such that the level of the storage tank is not under the Pontoon support, as well as provide measures to prevent flames from entering the storage tank by installing a flame arrester in the open vent of the tank.

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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