현재 항만의 컨테이너 양하 및 적하 과정에서 획득되는 컨테이너 영상은 크기 및 위치가 정형화되어 있지 않고, Yard Tractor의 정차 차선과 컨테이너의 크기 등의 외부 환경 변화로 인해 인식에 적합한 영상을 획득하기 어렵다. 본 논문에서는 Top-Hat Transform을 이용하여 실시간 영상으로부터 문자의 영역을 추정하고, 카메라의 PAN/TILT/ZOOM 기능을 이용한 시선이동을 통해 문자인식에 적합한 영상을 획득한다. 획득된 컨테이너 영상으로부터 Top-Hat Transform 및 Histogram Projection을 이용하여 식별자 영역을 추출하고 이진화한 뒤, Labeling 된 결과를 토대로 배경과 문자영역을 구분하고 개별 문자들을 추출한다. 이후 오류역전파 알고리즘을 이용하여 추출된 개별 문자들을 인식한다. 실제 부두에 설치하여 제안된 컨테이너 식별자 영상 획득 및 인식 방법이 우수함을 확인하였다.
본 논문에서는 다수의 사람이 존재하는 입력영상에서 입술 움직임 정보를 이용한 실시간 화자 클로즈업(close-up) 시스템을 구현한다. 칼라 CCD 카메라를 통해 입력되는 동영상에서 화자를 검출한 후 입술 움직임 정보를 이용하여 다른 한 대의 카메라로 화자를 클로즈업한다. 구현된 시스템은 얼굴색 정보와 형태 정보를 이용하여 각 사람의 얼굴 및 입술 영역을 검출한 후, 입술 영역 변화량을 이용하여 화자를 검출한다. 검출된 화자를 클로즈업하기 위하여 PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 카메라를 사용하였으며, RS-232C 시리얼 포트를 이용하여 카메라를 제어한다. 실험결과 3인 이상의 입력 동영상에서 정확하게 화자를 검출할 수 있다.
최근 몇 년사이 CCTV에 대한 활용도와 중요성이 대두되고 있으며, CCTV의 해상도 또한 SD급 CCTV에서 HD급 CCTV로 대부분 전환되고 있는 상황이다. HD급 CCTV는 고화질, 고해상도를 제공하는 장점을 갖지만, 많은 데이터 량으로 인해 실시간 처리가 어려운 문제점 또한 포함하고 있다. 또한 CCTV는 지능형 CCTV로의 기술적인 진보를 거듭하고 있으며, 대표적인 solution으로 증강현실(AR:Augmented Reality)을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 HD-CCTV의 최대 장점이라고 할 수 있는 실시간 영상에 선박의 정보(AIS : Automatic Identification System)을 결합하여 실시간으로 항만을 모니터링 하는 시스템을 구현하였다. 또한 750mm Zoom Lens를 탑재한 PanTilt 장비를 이용하여 선박을 targeting 하는 시스템 또한 구현하였다. 증강현실을 이용하여 실시간 영상과 선박 정보를 결합하였으며, 이를 구현하기 위해 perspective projection 방법을 통해 3차원 공간좌표계를 2차원으로 투영하였다. 실시간 처리를 위해 입력영상을 Block으로 분할하여 목적 좌표를 검색하였으며, 선박정보의 부드러운 이동을 위해 Dead Reckon 기법과 linear prediction 방법을 이용하여 선박 위치를 예측하였다. 마지막으로 삼각측량법에 기반하여 현재 PanTilt 장비를 목적된 장소로 이동시키는 시스템을 구현하였다.
Information about camera operating such as zoom, focus, pan, tilt and tracking is useful not only for efficient video coding, but also for content-based video representation. A camera operating parameter measurement system designed specifically for these applications is therefore developed. This system, implemented in real time and synchronized with the video signal, measures the precise camera operating parameters. We calibrated the camera lens using a camera model that accounts for redial lens distortion. The system is then applied to infer image motion from pan and tilt operating parameters. The experimental results show that the inferred motion coincides with the actual motion very well, with an error of less than 0.5 pixel even for large motion up to 80 pixels.
실시간 가상이미징 시스템은 스포츠 중계 방송에서 팀의 문양이나 점수, 거리와 같은 정보를 실제 운동장 위에 합성해 줌으로써, 일반적인 자막기의 단점을 보완할 수 있는 새로운 기술로 주목받고 있다. 카메라의 움직임에 그래픽을 정확히 연동시키기 위해서는 카메라의 각 축에 센서를 장착하는 방식과 실제 카메라 영상 자체를 분석하는 방식이 사용된다. KBS 기술연구소에서는 방송용 렌즈 기 줌(zoom), 포커스(focus) 부와 팬(Pan), 틸트(tilt) 축에 센서를 부착하여, 실시간으로 3차원 그래픽의 가상 카메라를 제어하는 센서기반 가상이미징 시스템 'VIVA'를 개발하였다. 본 논문에서는 VIVA 시스템과 그 구현 기술을 소개하고자 한다. 정확한 카메라 추적을 위하여 주밍(zooming)시 발생하는 카메라 시점(view-point)의 이동을 렌즈의 광학주점 변이 데이터를 이용하여 계산하였으며, 줌 뿐만 아니라 포커스에 따른 화각 변화를 반영하였다. 3차원 그래픽에 기반하여 가상 이미징 시스템을 구현함으로써, 키프레임(keyframe) 애니메이션과 같은 유용한 그래픽 기술이 사용될 수 있도록 하였다. VIVA는 2002년 부산 아시안게임과 대선 개표 방송에 사용되어, 스포츠 프로그램뿐만 아니라 근거리 촬영이 요구되는 스튜디오 프로그램 제작에도 사용이 가능함을 확인하였다.
본 논문에서는 광각렌즈를 장착한 CCD 카메라를 통하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 블록에 기반을 둔 영상처리 방법을 사용하여 움직임 정보를 추출한 후, 펜틸트줌 기능을 갖고 있는 카메라를 이용하여 이동하는 물체를 추적해 가는 실시간 이동물체 추적 시스템을 제안한다. 본 시스템은 입력되는 전체 영상 화면을 여러 개의 블록으로 나누어 처리함으로써 보다 빠른 연산 속도를 보이면서도 잡영에도 강하다는 특성을 가진다.
본 논문에서는 MPEG2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로(motion flow)를 구성하고, 전역적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 이용하여 Mean-Shift 알고리즘을 이용하여 추적하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한된다.
An effective dual-mode camera system(a passive wide-angle camera and a pan-tilt-zoom camera) is proposed in order to improve the performance of visual surveillance. The fixed wide-angle camera is used to monitor large open areas, but the moving objects on the images are too small to view in detail. And, the PTZ camera is capable of increasing the monitoring area and enhancing the image quality by tracking and zooming in on a specific moving target. However, its FOV (Field of View) is limited when zooming in on a specific target. Therefore, the cooperation of wide-angle and PTZ cameras is complementary. In this paper, we propose an automatic initial set-up algorithm and coordinate transform method from the wide-angle camera coordinate to the PTZ one, which are necessary to achieve the cooperation. The automatic initial set-up algorithm is able to synchronize the views of two cameras. When a moving object appears on the image plane of a wide-angle camera after the initial set-up positioning, the obtained values of the wide-angle camera should be transformed to the PTZ values based on the coordinate transform method. We also develope the PTZ control method. Various in-door and out-door experiments show that the proposed dual-camera system is feasible for the effective visual surveillance.
본 논문에서는 HSV 색 공간을 이용한 야간 차량의 검출 시스템을 제안한다. 주정차 감시등 도로변에서 자동차를 감시하는 경우 자동차 번호판 추출하는 것이 중요하다. 일반적으로 번호판 추출을 위해서는 원거리에서 자동차 검출후 Pan-Tilt-Zoom 카메라로 자동차를 일정한 크기로 확대한 영상을 획득하여 번호판을 추출한다. 그리고 자동차 검출 및 추적을 위해 Mean-Shift 혹은 Optical Flow 알고리듬이 많이 이용되고 있다. 그러나 이러한 알고리즘은 주간에는 성공적으로 자동차를 검출 및 추적 할수 있었으나 야간에는 검출 및 추적에 어려움이 있었다. 그래서 본 논문에서는 입력 영상을 HSV 색 공간으로 변환하면 자동차의 전조등 혹은 후미등의 위치가 두드러지게 나타나는 것을 이용하여 자동차의 위치를 검출하였다. 실험 결과 정면 차량의 경우 93.9%, 후면 차량의 경우 97.7%의 차량을 검출하여 제안된 방법이 야간 차량 검출에 효율적임을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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