The demand for a real-time image surveillance system using network camera server is increasing as the network infra has been grown and digital video compression techniques have been developed. The image surveillance system using network camera server has several merits compared to existing real-time image surveillance system using CCTV. It would be more convenient if wireless realtime image transmission were possible. In this paper, a bluetooth module is designed and implemented for a real-time image surveillance system to send and receive informations wirelessly. It may simplify the system development procedures and increase the productivity by low power consumption, low cost, and simple wireless installation. A scatter-net formation is proposed using dynamic and distributed algorithm so that the network connection is reliable.
This study examines the image pursuit behavior according to body surveillance, body shame of image-based SNS-used women. Questionnaires were administered to 215 SNS-used women aging between 20 to 30 years old. The SPSS 25.0 package was utilized for data analysis, which included frequency analysis, factor analysis, Cronbach's α, correlation analysis and regression analysis. The study analyzed the relationship between body surveillance, body shame single factor, and subfactors of image pursuit behavior(conformity, instrumentality, fashion pursuit, attractiveness pursuit, ostentation pursuit, interpersonal). It was observed that body surveillance and body shame had a positive influence on all the factors of image pursuit behavior. Body surveillance demonstrated a high influence on attractiveness pursuit while body shame demonstrated a high influence on ostentation pursuit. Body surveillance had a positive influence on body shame. These results provide useful information for understanding the influence of social media on the psychological attitude and consciousness of women with regard to their body and image pursuit behavior. In addition, results from this study will help to systematize women's theoretical physical consciousness, establish product strategies for physical appearance-related industries, and set marketing directions.
Recently, network infra grows rapidly and the digital image compression technique have made remarkable progress, and therefore the demand of the real-time image surveillance system which uses a network camera server is increasing. Network Camera Server has emerged as an attractive alternative to the CCTV for the real-time image surveillance. From this reason, the demand regarding the development of the real-time image surveillance system which uses a network camera server is increasing as well. In this paper, we will provide a model for JPEG Streamer which is used in real-time image surveillance system. And we will design and implement this model. For the stability and efficiency of the JPEG Streamer, we'll use the thread pool and shared memory. We will also introduce the concept of double buffering for increasing the quality of real-time image, Using the JPEG Streamer, a raising of the productivity, reliability and stability will be able to secure to development of real-time image surveillance system.
Omarov, Batyrkhan Sultanovich;Altayeva, Aigerim Bakatkaliyevna;Cho, Young Im
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.15
no.3
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pp.172-179
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2015
Because of the development of computers and high-technology applications, all devices that we use have become more intelligent. In recent years, security and surveillance systems have become more complicated as well. Before new technologies included video surveillance systems, security cameras were used only for recording events as they occurred, and a human had to analyze the recorded data. Nowadays, computers are used for video analytics, and video surveillance systems have become more autonomous and automated. The types of security cameras have also changed, and the market offers different kinds of cameras with integrated software. Even though there is a variety of hardware, their capabilities leave a lot to be desired. Therefore, this drawback is trying to compensate by dint of computer program solutions. Image processing is a very important part of video surveillance and security systems. Capturing an image exactly as it appears in the real world is difficult if not impossible. There is always noise to deal with. This is caused by the graininess of the emulsion, low resolution of the camera sensors, motion blur caused by movements and drag, focus problems, depth-of-field issues, or the imperfect nature of the camera lens. This paper reviews image processing, pattern recognition, and image digitization techniques, which will be useful in security services, to analyze bio-images, for image restoration, and for object classification.
Unattended continuous containment/surveillance systems for safeguards of nuclear facility result in large amounts of image and radiation data, which require much time and effort to inspect. Therefore, it is necessary to develop system that automatically pinpoints and diagnoses the anomalies from data. In this regards, this paper presents the nuclear material containment/surveillance system that integrates visual image and radiation data.
Video surveillance data, which is used for preemptive or post-emptive action against any event or accident, is required for monitoring the location, but is reducing the capacity of the image data by removing intervals for cost reduction and system persistence. Such a video surveillance system is fixed in a certain position and monitors the area only within a limited angle, or monitors only the fixed area without changing the angle. At this time, the video surveillance system that is monitored only within a limited angle shows that the variation object such as the floating population shows different status in the image, and the background of the image maintains a generally constant appearance. The static objects in the image do not need to be stored in all the images, unlike the dynamic objects that must be continuously shot, and occupy a storage space other than the necessary ones. In this paper, we propose a mechanism to analyze the image, store only the small size image for the fixed background, and store it as image data only for variable objects.
Lee Seung-Young;Jung Tae-Rim;Hur Chang-Wu;Ryu Kwang-Ryol
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2006.05a
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pp.205-208
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2006
The position tracking of moving image for surveillance system is presented in this paper. The image of objects moving is detected with difference image between the background image not to be moved relatively and the forward moving image. The moving image is tracked with edge detection and moving vector to the object. The experiment result shows that the system enable to trail the position of moving objects obviously and is able to discriminate an infiltration.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.169-177
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2014
It is essential to support the image and video analysis technology such as motion detection since the DVR and NVR storage were adopted in the real time visual surveillance system. Especially the network camera would be popular as a video input device. The traditional CCTV that supports analog video data get be replaced by the network camera. In this paper, we present the design and implementation of video surveillance system that provides the real time motion detection by the video storage server. The mobile application also has been implemented in order to provides the retrieval functionality of image analysis results. We develop the video analysis server with open source library OpenCV and implement the daemon process for video input processing and real-time image analysis in our video surveillance system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.4
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pp.816-818
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2017
In this paper, we perform a performance analysis of a surveillance camera network system with an image recognition server based on frame discard rate and server utilization. Surveillance camera states are divided into recognition states and silence states to analyze the various parameters such as the optimum number of image frames and the optimum number of cameras based on the processing capacity of the server. The analyzed results will be useful for efficient operation of the evolving surveillance camera network systems.
Purpose We introduce a groundbreaking surveillance system explicitly designed to overcome the limitations typically associated with conventional surveillance systems, which often focus primarily on object-centric behavior analysis. Design/methodology/approach The study introduces an innovative approach to risk assessment in surveillance, employing image captioning to generate descriptive captions that effectively encapsulate the interactions among objects, actions, and spatial elements within observed scenes. To support our methodology, we developed a distinctive dataset comprising pairs of [image-caption-danger score] for training purposes. We fine-tuned the BLIP-2 model using this dataset and utilized BERT to decipher the semantic content of the generated captions for assessing risk levels. Findings In a series of experiments conducted with our self-constructed datasets, we illustrate that these datasets offer a wealth of information for risk assessment and display outstanding performance in this area. In comparison to models pre-trained on established datasets, our generated captions thoroughly encompass the necessary object attributes, behaviors, and spatial context crucial for the surveillance system. Additionally, they showcase adaptability to novel sentence structures, ensuring their versatility across a range of contexts.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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