본 연구는 최근 전국적으로 계속해서 사물인터넷 CCTV의 설치 대수가 증가함에 따라 CCTV의 활용범위를 넓히고자 CCTV를 통하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 추적하는 방법을 제안한다. 이상 행동 구분은 기존에 나와 있던 연구들을 활용하여 범죄 의심자 또는 이상 행동자를 색출해내고 CNN을 활용하여 대상을 객체와 하여 추적을 하고 주변 CCTV를 서로 네트워크로 연결하여 객체화된 대상의 이동 경로를 예측해 해당 경로 근방의 CCTV들에 객체의 샘플 데이터를 공유하여 대상 판별 및 해당 대상을 추적하는 방식을 이용하였다. 해당 연구를 통하여 추적하기 힘든 범죄자의 위치를 추적하여 국가 치안에 기여하고 더욱 다양한 기술들이 CCTV에 접목될 수 있도록 지속적인 연구가 필요하다.
교통량 산정은 주로 교통량조사시스템, 차량검지시스템, 통행료징수시스템 등과 같은 조사 장비와 CCTV를 통한 인력 조사를 병행하고 있으나 이는 많은 인력과 비용이 발생한다. 본 연구에서는 단일 CCTV의 경우 전체 차량을 탐지하지 못하는 한계를 극복하기 위해서, 딥러닝과 스테레오 CCTV를 이용하여 교통량을 산정하는 방법을 제안하였다. 차량을 탐지하기 위한 딥러닝 모델을 학습하기 위해 COCO 데이터셋을 사용하고, 실시간으로 좌우 CCTV 영상에서 각각 차량을 탐지하였다. 그리고 나서, 각 영상에서 추출하지 못한 차량을 부등각사상변환을 이용하여 추가적으로 차량을 탐지하여 교통량 산정의 정확도를 개선하였다. 실험은 평상시 도로 환경과 안개가 발생한 기상 상황의 경우에 대해서 각각 수행하였다. 평상시 도로 환경의 경우 단일 CCTV 영상을 사용할 때보다 좌우 영상에서 각각 6.75%, 5.92%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다. 또한, 안개가 발생한 도로 환경의 경우 좌우 영상에서 각각 10.79%, 12.88%의 차량 탐지의 개선효과가 있었다.
서울특별시는 25개 구청에 7만5천여대의 CCTV가 설치되어 있다. 각 구청은 CCTV관제를 위한 관제센터를 구축하고 시민의 안전을 위해 24시간 CCTV영상관제를 수행하고 있다. 서울특별시는 유관기관과 MOU를 체결하여 긴급/응급 상황에 신속한 대응이 가능하도록 구청의 CCTV영상을 제공하여 시민이 안전한 스마트시티통합플랫폼을 구축하고 있다. 본 논문에서는, 서울특별시 관할구청에서 사건 발생 시, CCTV영상에 대해 인공지능 DNN 기반의 Template Matching 기술, MLP 알고리즘과 CNN 기반으로 YOLO SPP DNN모델을 사용하여 사람과 차량을 판별하여 도주경로를 예측한다. 또한, 관할구청을 이탈하여, 차량 및 사람이 도주 시, 인접 구청에 영상정보와 상황정보를 자동전파 하도록 설계한다. 인공지능을 활용한 도주경로 예측 및 추적 시스템은 스마트시티 통합플랫폼을 전국으로 확장시킬 수 있다.
본 연구는 고속도로에 설치된 CCTV 카메라에서 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 수집하기 위하여 검지영역을 자동으로 설치하는 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 교통정보센터에 설치된 콘트롤러에서 CCTV 카메라의 Pan, Tilt, Zoom 요소값을 보내면 이 값만큼 CCTV 카메라가 panning, tilting이 되고, 이에 따른 변화된 영상이 교통정보센터로 전송이 된다. 기존의 연구로는 영상 내에서 도로를 추출하기 위하여 차 영상(difference image)에 의한 도로추출방법과 윤곽선 추출방법에 의한 도로추출 방법이 있으나, 전자는 도로를 추출하는데 있어서 시간이 많이 소요된다는 문제점이 있으며, 후자는 정확한 도로를 추출하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 우선 각 차로 상의 직선의 방정식을 구하고, 이 직선의 방정식에서 CCTV 카메라가 Panning, Tilting하는 중심점을 찾은 다음 CCTV 카메라의 Pan, Tilt 값에 의하여 3차원상의 원근비율에 따라 각 차로 별 좌표변환방법을 이용한다. 본 연구를 위한 실험은 고속도로 기흥IC에 15m 높이로 설치된 CCTV 카메라에서 영상을 캡쳐하였으며, 차후 교통량, 속도, 점유율 등 교통정보를 산출하는데 처리 속도를 고려하여 영상의 해상도는 640480픽셀과 256명암값에서 계산되었다.
본 논문에서는 색 정보 분석기법을 이용한 효율적인 CCTV 영상 보안 시스템의 설계 및 구현에 관하여 기술한다. 기존의 방법에서는 주로 압축 알고리듬과 암호화 기법을 이용하여 데이터 처리 비용을 절감하였다. 그러나 본 논문에는 데이터의 절대량을 감소시키기 위하여 영상 데이터의 중복 요소 제거를 위한 색 정보 분석 기법을 제안한다. 또한 SSL/VPN 터널링 기법을 이용하여 CCTV 영상 보안 시스템의 성능을 향상 시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법을 사용하면 대용량 정보의 효율적인 처리 및 보안 문제를 해결할 수 있으며, 구현 결과를 통하여 처리 대상이 되는 영상 데이터가 대폭 감소됨을 확인하였다.
본 연구의 목적은 캠퍼스 내 설치된 CCTV의 현황과 설치환경을 파악하고, CCTV의 설치위치 주변 환경 기계적 성능 동을 고려하지 않을 때 발생하는 방범용 CCTV의 설치 및 운용에 문제점을 평가하는데 있다. CCTV의 설치 위치 평가를 위해 네트워크 분석을 활용 했으며, CCTV의 설치환경 분석을 위해서 기계적재원의 확인과 가로등 및 보안등의 조도측정이 이루어졌다. 그 결과 경북대학교 CCTV의 문제점은 크게 학생들의 보행패턴과 무관한 곳에 설치된 지역, 야간 촬영 시 요구되는 조도가 부족한 지역에 설치되어 있음이 확인 되었고, 44대의 CCTV 중 25대만이 범죄 예방이라는 소기의 목적을 위해 활용될 수 있음이 확인되었다.
제안하는 스마트 CCTV 방범 서비스란 기존에 정적인 방범 서비스 (CCTV, 비상벨 등)를 보완하기 위해 고안된 서비스이다. 라즈베리파이를 이용하여 RC 카를 제작하여 수동 또는 자동으로 사각지대를 순찰하고 현장의 위험을 자체적으로 판단하고 실시간으로 관리자에게 알려주는 시스템이다.
본 프로젝트는 시간, 날씨, 미세먼지 농도, 캘린더, 뉴스 등을 포함한 기본적인 생활정보를 스마트 미러에 디스플레이 해주며 추가적으로 구글 어시스턴트를 활용해 음성인식으로 유튜브 재생, 인터넷 검색 등 다양한 기능을 내재하고 있다. 아울러 인체 감지 센서를 이용해 움직임이 감지되지 않으면 절전모드로 동작하다 움직임이 감지하면 일반 모드로 동작한다. 마지막으로 CCTV 기능을 내재하고 있어 CCTV 화면을 웹 애플리케이션을 통해 실시간 스트리밍 하며 사람 얼굴이 감지될 시 화면을 녹화하는 기능을 포함하고 있다.
주로 방범용으로 사용하는 폐쇄회로 TV(CCTV : Closed Circuit Television)는 범죄 발생 시 범인검거와 증거 확보에 유용하게 사용된다. 하지만 CCTV는 지형지물로 인해 영상 확보가 어려운 영역, 즉 사각지대가 존재하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 증강현실(AR : Augmented Reality)을 이용하여 CCTV 카메라의 방향을 주기적으로 변경한다. 변경된 카메라의 방향에서 확보한 영상으로, 기존 CCTV와 달리 보다 넓은 반경의 영상을 확보하여, 모니터링할 수 있는 장점이 있다.
Binary CDMA는 음성 영상 등의 멀티미디어 데이터를 초고속으로 우수한 전송품질로 통신할 수 있는 우리나 라가 개발한 새로운 표준 무선통신 기술이다. 본 논문에서는 케이블의 설치나 매설 작업 없이 원하는 장소에 자유롭게 설치할 수 있는 Binary CDMA 기반의 무선 CCTV 시스템 개발을 위한 시스템의 개발방법 및 설계에 관해 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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