최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.
현재 철도 역사의 승객 위험영역과 보안영역 등의 감시를 위해 수십대의 CCTV를 널리 이용하고 있다. 그중에서 가장 빈번한 사고가 발생되는 곳은 승객의 열차 승하차가 이루어지는 승강장 영역이다. 하지만 사고 예방과 신속한 대응을 위해 역무원이 여러 대의 CCTV를 항시 모니터링 하기는 불가능하다. 따라서 위험상황을 자동으로 인지할 수 있는 영상처리 기술을 이용한 승강장 모니터링 시스템이 요구되며, 이를 위해서는 우선적으로 승강장에서의 정확한 열차상태 판단이 필요하다. 본 논문은 비전기반 승강장 모니터링 시스템을 위한 승강장에서의 열차상태에 대한 검지방법을 제안한다. 제안된 검지 방법은 승강장에서의 열차 점유영역을 분석하여 열차의 진입(IN), 진출(OUT), 정지(ON), 없음(OFF)의 4가지 생태를 판별한다. 제안된 검지방법의 성능 평가을 위해 서울메트로 4호선 동작역과 남태령역을 대상으로 열차상태 검지결과를 제시하였다.
본 연구는 항만에서 안전 수칙을 위반하여 발생하는 사고 및 이상행동을 실시간 탐지를 수행한 후 위험 상황을 관리자가 신속하고 정확하게 대처할 수 있도록 지원하는 지능형 CCTV, Smart Eye를 제안한다. Smart Eye는 컴퓨터 비전(Computer Vision) 기반의 다양한 객체 탐지(Object Detection) 모델과 행동 인식(Action Recognition) 모델을 통해 낙하 및 전도사고, 안전 수칙 미준수 인원, 폭력적인 행동을 보이는 인원을 복합적으로 판단하며, 객체 추적(Object Tracking), 관심 영역(Region of Interest), 객체 간의 거리 측정 알고리즘을 구현하여, 제한구역 접근, 침입, 배회, 안전 보호구 미착용 인원 그리고 화재 및 충돌사고 위험도를 측정한다. 해당 연구를 통한 자동화된 24시간 감시체계는 실시간 영상 데이터 분석 및 판단 처리 과정을 거친 후 각 장소에서 수집된 데이터를 관리자에게 신속히 전달하고 항만 내 통합관제센터에 접목함으로써 효율적인 관리 및 운영할 수 있게 하는 '지능형 인프라'를 구축할 수 있다. 이러한 체계는 곧 스마트 항만 시스템 도입에 이바지할 수 있을 것으로 기대된다.
Kim, Byunghyun;Lee, Junhwa;Sim, Sung-Han;Cho, Soojin;Park, Byung Ho
Smart Structures and Systems
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제30권5호
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pp.521-535
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2022
Efficient management of deteriorating civil infrastructure is one of the most important research topics in many developed countries. In particular, the remote displacement measurement of bridges using linear variable differential transformers, global positioning systems, laser Doppler vibrometers, and computer vision technologies has been attempted extensively. This paper proposes a remote displacement measurement system using closed-circuit televisions (CCTVs) and a computer-vision-based method for in-situ bridge bearings having relatively large displacement due to temperature change in long term. The hardware of the system is composed of a reference target for displacement measurement, a CCTV to capture target images, a gateway to transmit images via a mobile network, and a central server to store and process transmitted images. The usage of CCTV capable of night vision capture and wireless data communication enable long-term 24-hour monitoring on wide range of bridge area. The computer vision algorithm to estimate displacement from the images involves image preprocessing for enhancing the circular features of the target, circular Hough transformation for detecting circles on the target in the whole field-of-view (FOV), and homography transformation for converting the movement of the target in the images into an actual expansion displacement. The simple target design and robust circle detection algorithm help to measure displacement using target images where the targets are far apart from each other. The proposed system is installed at the Tancheon Overpass located in Seoul, and field experiments are performed to evaluate the accuracy of circle detection and displacement measurements. The circle detection accuracy is evaluated using 28,542 images captured from 71 CCTVs installed at the testbed, and only 48 images (0.168%) fail to detect the circles on the target because of subpar imaging conditions. The accuracy of displacement measurement is evaluated using images captured for 17 days from three CCTVs; the average and root-mean-square errors are 0.10 and 0.131 mm, respectively, compared with a similar displacement measurement. The long-term operation of the system, as evaluated using 8-month data, shows high accuracy and stability of the proposed system.
농산물에 대한 수입이 개방된 이후 대량의 값싼 외국 농산물들은 점점 국내 농산물 시장의 점유율을 높이고 있으며, 이러한 과정에서 수입 시 사용된 방부제와 기타 유해 물질들의 검출 문제도 발생하고 있다. 국내 농가들은 시장 경쟁력을 높이기 위하여 국가의 체계적인 지원과 이를 뒷받침하는 시스템 도입을 요구하고 있다. 이에 본 논문에서는 소비자에게 실시간으로 농산물의 생산 및 관리 정보를 제공하기 위한 모니터링 시스템을 설계하였다. 실시간 모니터링을 위하여 기존의 CCTV(Closed-Circuit Television)와 같은 아날로그 카메라가 아니라, 장소에 구별 없이 네트워크가 가능한 곳에서 CCTV보다 좋은 화질의 영상을 제공하는 웹 카메라를 사용하여 시스템을 구현하였다. 본 실시간 모니터링 시스템의 특징은 여러 웹 카메라 영상을 다중 화면으로 구성한 멀티비전 인터페이스와 농산물을 효율적으로 관리하기 위한 영상 저장 기능 및 정해진 시간에 따라 영상 저장이 이루어지는 스케줄링 녹화가 가능하다.
보안과 감시에 대한 사람들의 관심이 높아지면서 무인화에 초점을 맞춘 CCTV(Closed-circuit Television) 시장이 형성되었고, 디지털 영상 압축 기술과 인터넷이 급격히 발전함으로써 인터넷 기반의 웹 카메라가 새롭게 등장하였다. 웹 카메라의 특징은 기존의 CCTV와 다르게 장소에 구별 없이 네트워크가 이루어지는 곳에서 CCTV보다 좋은 화질의 영상을 볼 수 있는 것이다. 그러나 시스템 관리자에게는 웹 브라우저에서 웹 카메라 서버로 접속된 사용자에게만 해당 카메라의 영상을 보여주는 웹 카메라의 방식은 불편한 단점이다. 이에 본 논문에서는 여러 영상을 단일화면으로 구성한 멀티비전 인터페이스와 시스템 관리의 효율성을 높이기 위해 영상을 저장하는 기능 및 특정 시간에 저장이 이루어지는 스케줄링 기능을 구현 및 설계하였다.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제39권1호
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pp.94-98
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2015
최근 정보화 및 컴퓨터 비전 기술의 발전과 함께 객체의 인식 및 추적 기능을 가진 CCTV시스템이 다양한 분야에서 연구되고 있다. 하지만 실외환경에서 발생할 수 있는 그림자의 변화, 조명의 변화, 움직이는 요소들과 같은 배경의 변화는 객체 인지성능에 영향을 주게 된다. 따라서 실외환경에서 배경의 변화를 실시간으로 갱신하기 위해 본 논문에서는 다양한 배경 모델링 기법들을 분석하고, 가중치를 기반으로 한 배경 갱신 알고리즘을 제안한다. 실험을 통해 제안한 알고리즘의 객체 검출 성능은 이전 연구의 객체 검출 성능을 유지하며, 오인식 된 객체 수가 이전 연구에 비해 감소됨을 확인하였다.
본 논문에서는 영상보안시스템을 구성하는 장비 간의 상호연동 적합성을 평가하는 방법과 분석 결과를 제시한다. 꾸준한 성장세를 보이고 있는 영상보안시스템 분야는 기존의 아날로그 CCTV(Closed Circuit TeleVision) 체계 대신 네트워크 인터페이스 기반의 시스템으로 변화하고 있다. 이에 따라 IP(Internet Protocol) 기반의 네트워크 환경에서 장비 간 연동을 위해 국제적으로 ONVIF(Open Network Video Interface Forum), PSIA(Physical Security Interoperability Alliance)와 같이 여러 CCTV 제조사들이 모인 산업계 포럼에서 장비 간 상호호환성을 위해 인터페이스 프로토콜을 정의하고 자체 표준화를 주도하고 있다. 이에 본 논문은 TTA에서 국내 영상보안시스템의 상호운용성을 위해 개발한 ONVIF 기반의 상호연동 인증 기준을 기반으로 영상보안시스템 장비 중 하나인 IP 카메라와 NVR(Network Video Recorder)에 대해 상호연동 적합성을 평가하는 방법을 설명하고 분석 결과를 제시한다.
건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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