Kim, Kyung-Tae;Kim, Ki-Yong;Seong, Dong-Su;Lee, Keon-Bae
Journal of IKEEE
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v.17
no.2
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pp.104-110
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2013
In this paper, we introduce a smart care surveillance system which can support various CCTV cameras. In order to monitor an emergency requester in case of emergency, the server performs automatical CCTV Pan, Tilt, and Zoom control based on the location coordinates of the emergency requester. Also, a server finds and tracks the emergency requester using image processing and the updated location information. We implement a smart care surveillance system using the Genetec SDK tool to support various CCTV cameras. The efficiency of the rescue operation with the smart care surveillance system can be improved because rescuer can quickly control and monitor the requester's CCTV images.
Smart care surveillance system can take the position information of the user and monitor by controlling neighbor CCTVs using GPS receiver built into smart device. But because the position information contains a significant error, in general smart device, it is necessary to be corrected for precise monitoring. In previous smart care system, this error is corrected by using a plurality of CCTV. But it has disadvantage that two or more CCTVs pointed toward the same point at the same time. In this paper, we propose the method to correct error of the GPS location information by using only one CCTV. With experiment result, we find that the accuracy of GPS location information corrected with only one CCTV is as improved as two CCTVs.
Smart care surveillance system provides the services to track users automatically by using the nearest CCTV cameras which are capable of monitoring them after the system searches for CCTV cameras around them by using the GPS location information received from them. Because users send their GPS location information with using their smart device when they are in emergency situation or want to be cared for, they may expect quick response of helper in this system. However, in the previous system, the selection time of camera which is capable of monitoring is increased rapidly as the management area is expended because the area management server selects the camera by sorting the distance between all of CCTV cameras and users, and then monitors them whenever they send the location information. In this paper, we propose the method to reduce the selection time of the CCTV cameras for tracking the users by searching only the cameras near to the CCTV cameras used to track them.
Smart surveillance system obtains the positional information of users using GPS receivers embedded in smart devices, and provide them with services of tracking, monitoring, and protecting by controlling CCTVs nearby them. In order to apply and operate these systems to new environment, the overall setup process of the system is increased proportionally to the number of CCTVs. Therefore if there is a large number of CCTVs, the amount of time required during the setup process is very lengthy, and the operation of them becomes inoperable. In this paper, we propose a method to reduce these setting process. As the result of applying and simulation the proposed method, the setup method is simple, and as the CCTV increases, it consumes less time the previous system, and the system can be operated during setup.
When user wants to receive a smart safe return service, user sends a service request using a smart device to support GPS location data. After the smart safe return system receives the location of user, it selects the neighboring CCTV cameras based on user's location information, and controls the selected CCTV cameras to take a picture of the user, and to chase the user automatically. This service can be useful when there is a crime-ridden district on the path to return home late at night. Previous systems can't provide the smart safe return service to multiple user simultaneously. In this paper, we propose the smart safe return system which can provide the service to multiple users simultaneously.
The safe return home system automatically tracks and makes a video-recording the client by selecting and controlling CCTV cameras near the client using GPS location information received from the smart device possessed by the service client. This service helps clients to return home safely when there is a crime-ridden district on their late night return home route. If the CCTV cameras that can capture the client are already occupied and used by other clients, concession of occupied CCTV cameras is required to capture the new client. To tackle the limitation, we developed an extended method that considered both the average distances between the client and CCTV cameras and the service rates. As a result, the average distance between CCTV cameras and clients is kept close, and service rates are improved.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.65
no.1
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pp.15-26
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2023
This study aimed to evaluate the performance of water level classification from CCTV images in agricultural facilities such as reservoirs. Recently, the CCTV system, widely used for facility monitor or disaster detection, can automatically detect and identify people and objects from the images by developing new technologies such as a deep learning system. Accordingly, we applied the ResNet-50 deep learning system based on Convolutional Neural Network and analyzed the water level of the agricultural reservoir from CCTV images obtained from TOMS (Total Operation Management System) of the Korea Rural Community Corporation. As a result, the accuracy of water level detection was improved by excluding night and rainfall CCTV images and applying measures. For example, the error rate significantly decreased from 24.39 % to 1.43 % in the Bakseok reservoir. We believe that the utilization of CCTVs should be further improved when calculating the amount of water supply and establishing a supply plan according to the integrated water management policy.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.5
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pp.19-24
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2019
The development of ICT technology has a huge impact on the existing closed CCTV security equipment market. With the importance of video data particularly highlighted in areas such as self-driving cars, unmanned vehicles and smart cities, various technologies using video are emerging. In this paper, we proposed a method to transmit videos and metadata as a part of smart city integration, and to solve the traffic, environment and security problems caused in urban life by utilizing the metadata instead of using CCTV videos for simple recording purposes, and reverse tunneling technique was designed and implemented as a method for accessing CCTV videos for vehicles from remote locations. Integrated management of CCTV videos and metadata for vehicles that have been used only for limited purposes in closed environments will enable efficient operation of integrated centers in real time required by smart cities, such as vehicle status check, road conditions and facility management.
When an applicant requests the emergency situation call or safe return service using a smart device, the smart surveillance service can select the CCTV(closed circuit television) cameras around the applicant using applicant's location information, then automatically takes a photograph to track the applicant. Since the surrounding CCTV camera shoots the applicant continuously using location information and the applicant can be observed by the monitor agent in real time, this service can be very helpful in an applicant's emergency situation or safe return. The existing smart surveillance service does not consider the priority of the emergency situation call and safe return service. Therefore, there is the disadvantage that the applicant who requests an emergency situation call service can not be photographed when safe return service has already preoccupied CCTV cameras which are capable of taking a picture of the applicant. The proposed smart surveillance service improves this disadvantage by using service priority.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.8
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pp.1130-1135
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2022
In Seoul, about 75,000 CCTVs are installed in 25 district offices. Each ward office has built a control center for CCTV control and is performing 24-hour CCTV video control for the safety of citizens. Seoul Metropolitan Government is building a smart city integrated platform that is safe for citizens by providing CCTV images of the ward office to enable rapid response to emergency/emergency situations by signing an MOU with related organizations. In this paper, when an incident occurs at the Seoul Metropolitan Government Office, the escape route is predicted by discriminating people and vehicles using the AI DNN-based Template Matching technology, MLP algorithm and CNN-based YOLO SPP DNN model for CCTV images. In addition, it is designed to automatically disseminate image information and situation information to adjacent ward offices when vehicles and people escape from the competent ward office. The escape route prediction and tracking system using artificial intelligence can expand the smart city integrated platform nationwide.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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