ONVIF(Open Network Video Interface Forum)는 네트워크 카메라의 제어 및 관리에 대한 표준으로 이 표준은 각각 회사마다 다른 네트워크 카메라의 프로토콜을 표준화 함으로써 호환성 문제를 해결한다. 그리고 ONVIF는 표준에 따라서 만들어진 장치들에 대해서 인증을 수행할 수도 있다. 따라서 본 논문에서는 ONVIF 표준을 구현하기 위해 필요한 요소들을 알아보고 gSOAP 라이브러리를 통하여 장치 관리 서비스를 설계하고 구현해 본다. 그리고 장치 관리 서비스에서 중요도가 높고 꼭 필요한 요소를 구현하여 테스트 툴로 검증함으로써 ONVIF에서 인증이 가능함을 보인다.
ONVIF is becoming a de factor standard specification for supporting interoperability among network video products, which also supports a specification for video analytics service. A smart IP network camera is an IP network supporting video analytics. In this paper, we present our efforts in integrating ONVIF Video Analytics Service into our currently developing smart IP network camera(SS IPNC; Soongsil Smart IP Network Camera). SSIPNC supports object detection, tracking, classification, and event detection with proprietary configuration protocol and meta data formats. SSIPNC is based on TI' IPNC ONVIF implementation which supports ONVI Core specification, and several ONVIF services such as device service, imaging service and media service, but not video analytics service.
IP 카메라는 원격지에서도 감시할 수 있을 뿐만 아니라, UTP를 통해 전원 공급도 가능한 장점을 가지고 있으므로 아날로그 CCTV를 급속하게 대체하고 있다. 본 논문에서는 IP 카메라에 널리 적용되고 있는 ONVIF 표준의 프로토콜 구조와 그 외에도 이를 지원하기 위한 인터넷 프로토콜들을 소개하고, 상용보드 상에서 ONVIF 디바이스를 구현한다. 이러한 기능들은 클라이언트 (PC)의 관리 프로그램에서 제어 가능하지만, 사생활 보호 마스크나 열화상 카메라의 온도표시, 관심 영역과 같은 기능은 디바이스 상에서 웹 뷰어를 통해 구현한다. 실험을 통해 IP 카메라와 클라이언트 프로그램이 주고받는 SOAP 메시지와 스트리밍되는 영상을 통해 ONVIF Profile S와 웹 뷰어 기능을 확인한다.
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.
사회 안전 서비스 제공을 위한 보안 감시 시스템이 보편화되어, 보안 감시 시스템에 대한 접근성이 확대되고, 향상되는 만큼 안정성 확보를 위한 접근제어 기법이 요구된다. ONVIF(Open Network Video Interface Forum)에서 제정하는 표준은 보안 감시용 스마트 카메라의 호환성을 목적으로 만든 표준으로, 클라이언트에게 제공될 웹서비스의 프레임워크를 정의하고 있다. 본 논문에서는 ONVIF 표준을 따르는 보안 감시 카메라 네트워크에서 안전한 시스템 접근을 위하여 웹 서비스의 정보 보호 기법을 수용하고, 웹서비스의 안전한 제공을 위한 효율적인 접근 제어 모델을 제안 한다.
사회 안전망 제공을 위한 실시간 영상 기반의 협동적 스마트 카메라 네트워크에서는 상황인지 추론 및 처리를 위하여, 스마트 카메라 간에 상황 인지 및 대응을 위한 데이터를 저장 및 전달한다. 특정 이벤트에 대해 카메라가 측정한 값을 다른 상황 데이터 및 추론 결과와 함께 RDB(Relational Data Base)에 저장하고, 해당 정보가 필요한 주변 카메라에 전달한다. 일부 RDB를 온톨로지 RDF(Resource Description Framework) 파일로 변환해 그 결과를 상황인지 추론에 이용한다. 스마트 카메라 간 연동은 ONVIF(Open Network Video Interface Forum) 표준을 따르며, 협동적인 지능형 관제시스템을 이룬다. 데이터 저장 및 전달에 있어서 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 정보보호 기술을 도입하며, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 구현하여 오버헤드에 대한 분석을 수행하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제8권2호
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pp.116-125
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2019
The fire should extinguish as soon as possible because it causes economic loss and loses precious life. In this study, we propose a new atypical fire and smoke detection algorithm using deep learning and color histogram of fire and smoke. First, input frame images obtain from the ONVIF surveillance camera mounted in factory search motion candidate frame by motion detection algorithm and mean square error (MSE). Second deep learning (Faster R-CNN) is used to extract the fire and smoke candidate area of motion frame. Third, we apply a novel algorithm to detect the fire and smoke using color histogram algorithm with local area motion, similarity, and MSE. In this study, we developed a novel fire and smoke detection algorithm applied the local motion and color histogram method. Experimental results show that the surveillance camera with the proposed algorithm showed good fire and smoke detection results with very few false positives.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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