• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.169-189
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• 2015

Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.113-120
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• 2017

In this paper, we present a night-time vehicle detection method using CNN (Convolutional Neural Network) classification. The camera based night-time vehicle detection plays an important role on various advanced driver assistance systems (ADAS) such as automatic head-lamp control system. The method consists mainly of thresholding, labeling and classification steps. The classification step is implemented by existing CIFAR-10 model CNN. Through the simulations tested on real road video, we show that CNN classification is a good alternative for night-time vehicle detection.

• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.449-463
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• 2015

동영상에서의 객체 추적은 보안, 색인 및 검색, 감시, 통신, 압축 등 다양한 분야에서 중요하다. 본 논문은 HEVC 비트스트림 상에서의 객체 추적 방법을 제안한다. 복호화를 수행하지 않고, 비트스트림 상에 존재하는 움직임 벡터(MV : Motion Vector)와 부호화 크기 정보를 Spatio-Temporal Markov Random Fields (ST-MRF) 모델에 적용해 객체 움직임의 공간적 및 시간적 특성을 반영한다. 변환계수를 특징점으로 활용하는 객체형태 조정 알고리즘을 적용해 ST-MRF 모델 기반 객체 추적방법에서 나타나는 과분할에 의한 오차전파 문제를 해결한다. 제안하는 방법의 추적성능은 정확도 86.4%, 재현율 79.8%, F-measure 81.1%로 기존방법 대비 평균 F-measure는 약 0.2% 향상하지만 기존방법에서 과분할 및 오차전파가 두드러지는 영상에 대해서는 최대 9% 정도의 성능향상을 보인다. 전체 수행시간은 프레임 당 평균 5.4ms이며 실시간 추적이 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권10호
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• pp.283-288
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• 2012

현재 전 세계적으로 미래 수익 사업의 일환으로 각광받고 있는 분야 중 하나는 3D이다. 3D는 현실세계와 가상현실 세계의 차원을 함께 공존시켜주며 형태 및 질감 등을 느낄 수 있게 해주어 기존의 평면적인 2D에서 입체적인 3D로 변화하고 공존의 시대적 현실을 잘 보여주고 있기 때문이다. 3D에 대한 사람들의 관심은 3D아바타를 바탕으로 하는 영화를 통하여 확산되었다. 또한 현재 대기업들의 3D TV 시장으로의 시장 변화 역시 3D시장의 개척에서 도약의 시대로 한층 더 업그레이드 시키게 되었다. 또한 이와 동시에 세계의 현대인이라면 필수품이 되어가고 있는 스마트폰의 열풍 또한 새로운 핸드폰 시장과 IT 시장의 혁신을 이루었으며. 스마트 폰은 작은 컴퓨터라 불릴 정도로, 그 파급속도와 여파는 전화, 인터넷의 혁신만큼 많은 이슈를 남기고 있다. 스마트폰은 말 그대로 똑똑한 폰으로 여러 가지 기능을 할 수 있는 핸드폰이다. 현재 iPhone, Android. Windows Phone외에 다수의 스마트폰이 출시되어 있다. 위의 전체적인 향후의 전망과 비즈니스 서비스 모델을 위하여 스마트폰에 가상의 3D캐릭터를 카메라로 입력받아 3D 표정아바타를 사람의 얼굴에 합성할 수 있고 카메라로 사용자의 감성 표정을 인식하여 합성된 아바타를 실시간 다른 휴대전화 사용자에게 정합, 전송, 통신 할 수 있는 실시간 감성융합 영상통신 서비스 어플리케이션의 개발하고자 한다.

• 한국도로학회논문집
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• 제10권3호
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• pp.19-31
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• 2008

영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2005년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.580-584
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• 2005

기존의 파노라마 영상 스티칭 기술의 문제점은 계산량이 매우 많아 필요한 이미지 처리가 실시간에 이루어 질 수 없다는 점이다. 비디오 감시와 같은 응용분야에서 실시간 성능은 현재의 상황을 보아야 하므로 매우 중요한 문제이다. 그러나 기존의 방법으로 일련의 이미지들을 파노라마 영상으로 스티칭하기 위해서 이미지들 사이의 변환계수만을 계산하는데 많은 시간이 소요된다. Apple QuickTime VR을 포함한 대부분의 파노라마 가상현실 관련 기술들은 표현에 있어서 제작 기술의 제한된 상황으로 Top과 Bottom의 표현이 왜곡되는 문제점을 안고 있다. 따라서 본 논문에서는 스티칭을 고속화시키고, 좌우는 물론 상하전후의 관측 범위를 가지며 Top과 Bottom에 대한 왜곡현상을 줄이는 큐브 파노라마 영상을 지원하는 파노라마 영상의 제작기술을 제안한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.99-104
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• 2014

This paper presents a unified live-streaming method based on Hypertext Mark-up Language 5(HTML5) for an IP camera which is independent of browsers of clients and is implemented with open-source libraries. Currently, conventional security systems based on analog CCTV cameras are being modified to newer surveillance systems utilizing IP cameras. These cameras offer remote surveillance and monitoring regardless of the device being used at any time, from any location. However, this approach needs live-streaming protocols to be implemented in order to verify real-time video streams and surveillance is possible after installation of separate plug-ins or special software. Recently, live streaming is being conducted through HTML5 using two different standard protocols: HLS and DASH, that works with Apple and Android products respectively. This paper proposes a live-streaming approach that is linked on either of the two protocols which makes the system independent with the browser or OS. The client is possible to monitor real-time video streams without the need of any additional plug-ins. Moreover, by implementing open source libraries, development costs and time were economized. We verified usefulness of the proposed approach through mobile devices and extendability to other various applications of the system.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권2호
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• pp.191-198
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• 2002

최근 MPEG등의 멀티미디어 데이터를 실시간으로 재생 서비스하는 멀티미디어 서버의 사용이 인터넷의 발전과 더불어 급격히 증가되고 있다. 이러한 멀티미디어 실시간 응용에서 저장시스템으로서 디스크 배열의 사용은 필수적이다. 멀티미디어 데이터 저장 서버에서 동시에 보다 많은 고객들에게 요청되어지는 서비스를 제공하기 위해서는 여러 분야에서의 다양한 정책들이 고려될 수 있다. 그러나, 특히 시스템의 환경과 비디오 데이터의 특성에 따른 스트라이핑 블록 크기의 관계와 같은 디스크 배열을 위한 다양한 특성변수들은 성능을 좌우하는 중요한 요인이다. 본 논문에서는 MPEG-1 파일을 제공하는 실제 멀티미디어 서버의 환경을 구축하고, 디스크배열을 위한 다양한 특성변수들을 여러 가지로 발생되어지는 작업부하에 적용해 봄으로써 최적의 저장시스템 구조를 평가하였다.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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• 제11권2호
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• pp.118-123
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• 2011

Video based object tracking normally deals with non-stationary image streams that change over time. Robust and real time moving object tracking is considered to be a problematic issue in computer vision. Multiple object tracking has many practical applications in scene analysis for automated surveillance. In this paper, we introduce a specified object tracking based particle filter used in an environment of multiple moving objects. A differential image region based tracking method for the detection of multiple moving objects is used. In order to ensure accurate object detection in an unconstrained environment, a background image update method is used. In addition, there exist problems in tracking a particular object through a video sequence, which cannot rely only on image processing techniques. For this, a probabilistic framework is used. Our proposed particle filter has been proved to be robust in dealing with nonlinear and non-Gaussian problems. The particle filter provides a robust object tracking framework under ambiguity conditions and greatly improves the estimation accuracy for complicated tracking problems.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권3호
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• pp.301-312
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• 2005

이동물체 추적은 카메라와 물체사이의 이동관계에 따라 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우, 물체는 고정되어 있고 카메라가 움직이는 경우와 물체가 이동하고 카메라도 움직이는 경우로 분류된다. 이동 물체를 추적하는 기존의 방법으로는 차영상 기반의 방법과 광류(Optical Flow)를 이용한 방법이 있다. 광류를 이용한 방법은 카메라와 물체 중에서 하나가 고정되어 있는 경우에 주로 쓰인다. 이 방법은 이전 프레임에서 구한 물체가 다음 프레임의 한 위치에 있을 때 시공간 벡터를 이용하여 물체의 이동을 인식하고 추적한다. 그러나 이 방법은 계산 량이 많아 처리속도가 느리기 때문에, DVR(Digital Video Recorder)과 같이 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에서는 사용할 수 없다. 차영상을 이용한 방법은 카메라는 고정되어 있고 물체가 이동하는 경우에 적용 가능하며 배경영상과 차영상을 이용하여 물체를 추적한다. 이 방법은 계산 량이 적어 처리속도가 빠르기 때문에, 실시간 처리가 필요한 보안 시스템에 적합하다. 하지만, 카메라가 움직일 경우에는 배경영상을 구하기가 어려우므로 물체 검출을 할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서 설계, 구현한 PTZ(Pan-Tilt-zoom) 제어에 의한 차영상 기반의 이동물체 추적 시스템은 카메라와 물체가 모두 이동하는 상황에서 사용할 수 있다. 이 이동물체 추적 시스템은 차영상 기반방식의 장점을 이용, 실시간 처리가 가능하기 때문에 DVR과 같은 실시간 처리가 필요한 보안 시스템 구축을 용이하게 해 줄 것이다.