• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.561-564
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• 2009

본 논문은 디지털 미디어 프로세서 기반의 U-city 적외선 영상 감시 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 영상 감시 시스템의 하드웨어는 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 상용 칩을 기반으로 설계하고 구현하였으며, 영상 감시 소프트웨어는 적외선 영상의 온도분포를 분석하고 화재와 같은 재난상황을 감시하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 제시된 요구 기능과 성능을 만족하였으며 구현 시스템의 실용성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권12호
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• pp.4292-4307
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• 2021

For the research field of night infrared surveillance video, the target imaging in the video is easily affected by the light due to the characteristics of the active infrared camera and the classical ViBe algorithm has some problems for moving target extraction because of background misjudgment, noise interference, ghost shadow and so on. Therefore, an improved ViBe algorithm (I-ViBe) for moving target extraction in night infrared surveillance video is proposed in this paper. Firstly, the video frames are sampled and judged by the degree of light influence, and the video frame is divided into three situations: no light change, small light change, and severe light change. Secondly, the ViBe algorithm is extracted the moving target when there is no light change. The segmentation factor of the ViBe algorithm is adaptively changed to reduce the impact of the light on the ViBe algorithm when the light change is small. The moving target is extracted using the region growing algorithm improved by the image entropy in the differential image of the current frame and the background model when the illumination changes drastically. Based on the results of the simulation, the I-ViBe algorithm proposed has better robustness to the influence of illumination. When extracting moving targets at night the I-ViBe algorithm can make target extraction more accurate and provide more effective data for further night behavior recognition and target tracking.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.91-96
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• 2014

본 논문은 적외선 열영상에서 영상의 밝기와 대비 변화에 따라 적응적으로 화염 후보 영역을 검출하기 위한 적응 문턱치를 제안한다. 현장에 사용 되고 있는 화재 검출 시스템은 카메라의 설치 장소에 따라 얻어지는 영상의 밝기나 대비의 변화가 발생 하여 고정된 문턱치를 적용하는 화재 검출 알고리즘의 성능이 변화하게 되므로 환경에 적응적인 문턱치가 필요하다. 제안하는 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염의 특성인 온도와 동적임 특성을 분석하여 화염을 검출 한다. 실험을 위해 고정 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘과 비교 하였으며 제안된 적응 문턱치를 이용한 화염 검출 알고리즘은 화염 검출률 91.42%이며 고정 문턱치를 적용 하였을 때 보다 오검출률을 약 20%가 감소한다. 그리고 영상의 밝기와 대비 변화에 의한 검출 결과가 일정함을 보여 준다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.812-815
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• 2009

This paper discusses a searching method for special markers attached with persons in a surveillance video stream. The marker is a small plate with infrared LEDs, which is called a spatiotemporal marker because it shows a 2-D sequential pattern synchronized with video frames. The search is based on the motion vectors which is the same as one in video compression. The experiments using prototype markers show that the proposed method is practical. Though the method is applicable to a video stream independently, it can decrease total computation cost if motion vector analyses of a video compression and the proposed method is unified.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제14권3호
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• pp.37-43
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• 2015

In this paper, a new background subtraction algorithm for video based fence monitoring surveillance systems is proposed. We adopt the sampling based background subtraction technique and focus on the two main issues: handling highly dynamic environment and handling the flickering nature of pulse based IR (infrared) lamp. Natural scenes from fence monitoring system are usually composed of several dynamic entities such as swaying trees, moving water, waves and rain. To deal with such dynamic backgrounds, we utilize the confidence factor for each background value of the input image. For the flickering IR lamp, the original sampling based technique is extended to handle double background models. Experimental results revealed that our method works well in real fence monitoring surveillance systems.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.841-846
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• 2010

본 논문은 지능형 비디오 감시 시스템의 설계 및 구현에 대하여 기술한다. 지능형 비디오 감시 시스템은 기존 CCTV를 활용한 비디오 감시 시스템에 비해 운영의 효율성이 뛰어나며 야간, 날씨 등의 운영환경에 무관하게 동작하는 장점을 가지고 있다. 시스템의 하드웨어는 디지털 미디어 프로세서와 비디오 인코더, 비디오 디코더 칩을 기반으로 설계하고 구현하였으며, 소프트웨어는 적외선 영상의 온도분포를 분석하고 화재와 같은 재난 상황을 실시간으로 검출하는 알고리즘을 구현하였다. 구현된 시제품의 시험 평가 결과, 제시된 요구 기능을 모두 만족하였으며 시스템의 실용성을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권10호
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• pp.3475-3489
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• 2014

Here we present a simple flame detection method for an infrared (IR) thermal camera based real-time fire surveillance digital signal processor (DSP) system. Infrared thermal cameras are especially advantageous for unattended fire surveillance. All-weather monitoring is possible, regardless of illumination and climate conditions, and the data quantity to be processed is one-third that of color videos. Conventional IR camera-based fire detection methods used mainly pixel-based temporal correlation functions. In the temporal correlation function-based methods, temporal changes in pixel intensity generated by the irregular motion and spreading of the flame pixels are measured using correlation functions. The correlation values of non-flame regions are uniform, but the flame regions have irregular temporal correlation values. To satisfy the requirement of early detection, all fire detection techniques should be practically applied within a very short period of time. The conventional pixel-based correlation function is computationally intensive. In this paper, we propose an IR camera-based simple flame detection algorithm optimized with a compact embedded DSP system to achieve early detection. To reduce the computational load, block-based calculations are used to select the candidate flame region and measure the temporal motion of flames. These functions are used together to obtain the early flame detection algorithm. The proposed simple algorithm was tested to verify the required function and performance in real-time using IR test videos and a real-time DSP system. The findings indicated that the system detected the flames within 5 to 20 seconds, and had a correct flame detection ratio of 100% with an acceptable false detection ratio in video sequence level.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권10호
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• pp.5006-5022
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• 2017

Effect and robust detection of targets in infrared images has crucial meaning for many applications, such as infrared guidance, early warning, and video surveillance. However, it is not an easy task due to the special characteristics of the infrared images, in which the background clutters are severe and the targets are weak. The recent literature demonstrates that sparse representation can help handle the detection problem, however, the detection performance should be improved. To this end, in this text, a hybrid method based on local sparse representation and contrast is proposed, which can effectively and robustly detect the infrared targets. First, a residual image is calculated based on local sparse representation for the original image, in which the target can be effectively highlighted. Then, a local contrast based method is adopted to compute the target prediction image, in which the background clutters can be highly suppressed. Subsequently, the residual image and the target prediction image are combined together adaptively so as to accurately and robustly locate the targets. Based on a set of comprehensive experiments, our algorithm has demonstrated better performance than other existing alternatives.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.100-104
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• 2013

본 논문은 열영상 기반의 화염 검출을 위한 기존의 문턱치 설정 기법들을 분석하고 최적 문턱치 설정 방안을 제시한다. 기존의 열영상 기반의 화염검출 알고리즘들은 보통 고정 문턱치를 이용하여 화염 후보영역을 추출하고 후처리를 통해 화염 검출을 최종 판정하므로 화염 후보영역의 결정 과정은 최종 화재 검출 결과에 많은 영향을 준다. 따라서 카메라의 종류나 운영 환경에 따라 입력 영상의 대비와 밝기의 변화가 발생하기 때문에 화염 검출 문턱치는 입력영상의 특성에 연동하여 설정되어져야 한다. 따라서 최적 문턱치 설정 방안을 제시하기 위해 고정 명암도, 평균값, 표준편차 및 최대값을 이용한 문턱치 설정 기법들을 비교 분석하였다. 결론적으로 최적 문턱치는 평균과 표준편차의 합보다 크며 최대값 보다는 작은 값으로 설정 한다면 화염 검출 정확도가 기존 고정 문턱치 방식에 비해 크게 개선될 것으로 기대된다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.738-747
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• 2021

오늘날 딥러닝 기술의 향상으로 영상 분류, 객체 탐지, 객체 분할, 객체 추적 등 컴퓨터 비전 분야 또한 큰 발전을 이루고 있다. 지능적 감시, 로봇, 사물 인터넷, 자율주행 자동차 등 딥러닝 기술이 결합된 다양한 응용 기술들은 실제 산업에 적용되고 있으며, 이에 따라 사람의 소비를 위한 영상 데이터 뿐만 아니라 머신 비전을 위한 영상 데이터의 효율적인 압축 방식에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 머신 비전을 위한 열 적외선 영상의 객체 기반 압축 기법을 제안한다. 효율적인 영상 압축과 신경망의 좋은 성능을 유지하기 위해 본 논문에서는 신경망의 객체 탐지 결과와 객체 크기에 따라 입력 영상을 객체 부분과 배경 부분으로 나누어 서로 다른 압축률로 부호화를 수행하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 VVC로 영상 전체를 압축하는 방식보다 BD-rate 값이 최대 -19.83%로 압축 효율이 뛰어나다는 것을 확인할 수 있다.