본 논문에서는 감시카메라의 에너지 효율성과 영상 감시의 효율성을 높이기 위해서 이벤트 기반으로 작동하는 저에너지 DIY (Do-It-Yourself)감시 카메라 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 감시 카메라는 이벤트 감지 모드에서는 저전력 경량압축 모드로 작동하다가 움직임이 검출된 경우에만 고압축/고해상도 모드로 자동 전환되어 이벤트 발생시점 이후뿐만 아니라 이벤트 발생 3초 전의 영상까지 압축하여 무선으로 서버로 전송한다. 또한, 서버에 저장된 영상은 사후에 추출할 수 있을 뿐 아니라 실시간으로 원격 단말로 스트리밍이 가능하여 원격지에서 이벤트 발생을 보고 받고 필요시에 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 시스템을 구성하여 실용성을 강화하였다.
감시 카메라는 보안, 감시 등의 목적으로 자주 사용된다. 최근의 감시 카메라는 자체적으로 인코딩 작업을 통해 H.264 영상을 생성하여 보내주기도 하는데, H.264는 높은 압축률으로 폭넓게 사용되는 인코딩 방법이다. 감시카메라는 주로 보안을 위해 사용하므로 위/변조에 강해야 하고 허가받지 않은 사용자가 봐서는 안된다. 대개의 멀티미디어 콘텐츠의 경우 별도의 보안 장치를 설정하기 힘들어 보호에 취약한 면이 있다. 본 논문에서는 이러한 피해를 줄이기 위하여 감시카메라 영상을 암호화 알고리즘을 이용하여 일부 또는 전부를 암호화하는 방법을 구현하였다. 감시카메라로 녹화된 영상을 H.264로 인코딩한 뒤 콘텐츠의 특성을 이용하여 암호화를 부분적으로 혹은 전체를 적용하면 암호화된 콘텐츠를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 내용은 최근 많이 사용되는 감시 카메라 영상의 보호 뿐 아니라 그 외 DMB, 지상파 방송 등의 보편적 서비스에도 적용이 가능하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2148-2161
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2019
In this paper, we present a real-time cattle action recognition algorithm to detect the estrus phase of cattle from a live video stream. In order to classify cattle movement, specifically, to detect the mounting action, the most observable sign of the estrus phase, a simple yet effective feature description exploiting motion history images (MHI) is designed. By learning the proposed features using the support vector machine framework, various representative cattle actions, such as mounting, walking, tail wagging, and foot stamping, can be recognized robustly in complex scenes. Thanks to low complexity of the proposed action recognition algorithm, multiple cattle in three enclosures can be monitored simultaneously using a single fisheye camera. Through extensive experiments with real video streams, we confirmed that the proposed algorithm outperforms a conventional human action recognition algorithm by 18% in terms of recognition accuracy even with much smaller dimensional feature description.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.6018-6033
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2018
Fires are a common cause of catastrophic personal injuries and devastating property damage. Every year, many fires occur and threaten human lives and property around the world. Providing early important sign for early fire detection, and therefore the detection of smoke is always the first step in fire-alarm systems. In this paper we propose an automatic smoke detection system built on camera surveillance and image processing technologies. The key features used in our algorithm are to detect and track smoke as moving objects and distinguish smoke from non-smoke objects using a convolutional neural network (CNN) model for cascade classification. The results of our experiment, in comparison with those of some earlier studies, show that the proposed algorithm is very effective not only in detecting smoke, but also in reducing false positives.
Along with the development of IOT, the number of people using IOT devices has enormously increased and the IOT era has come. Especially, people using the IP cameras among Internet devices have been drastically increasing. It is because the IP cameras are well networked and comparatively cheap compared with CCTVs, and they can also be monitored and controlled in real time through PCs and smart phones for the purposes of general theft prevention and shop surveillance. However, due to the user's serious lack of security awareness and the fact that anyone can easily hack only with simple hacking tools and hacking sites information, security crimes that exploit those have been increasing as well. Therefore, this paper describes how easily the IP cameras can be hacked in the era of IOT, what kind of security incidents occurred, and also suggests possible government measures and new technical solutions to those problems.
최근 감시카메라의 사용률이 증가하고 있다. 개인 사업체, 전문 감시업체, 일반 기업 및 공공기관 등 감시카메라는 폭넓게 사용된다. 하지만 현재 설치된 감시카메라는 녹화된 감시영상이나 카메라 컨트롤을 관리자가 언제 어디서나 확인하고 조절할 수 없다는 단점이 있다. 이러한 단점을 해결하기 위해 TCP/IP기반의 네트워크에서 PDA로 Wi-Fi를 이용하여 접속한 후 감시카메라를 제어하거나 영상을 확인하는 방법을 제안하고 구현하였다. 제안하는 시스템은 서버 컴퓨터는 카메라의 영상을 받고 팬틸트 컨트롤을 하게한다. 클라이언트 컴퓨터는 PC와 PDA를 이용하여 서버에 접속한 뒤 실시간으로 영상을 받아오고 카메라 팬틸트를 컨트롤 한다. 본 논문에서 제안한 내용은 Wi-Fi가 사용가능한 곳에 있는 사용자가 언제 어디서나 감시카메라의 영상을 보고 컨트롤 하는데 유용할 것이다.
영상 해상도 향상 기술은 영상 처리의 많은 분야에서 사용되는 전처리 기술로서, 최근들어 감시 카메라 시스템에서의 영상 해상도 향상을 위한 연구가 진행되고 있다. 보간 과정에서의 블러링으로 인한 화질 저하를 해결하기 위해서, 본 논문에서는 하위 레벨 보간을 이용한 에러 추정과 영상 해상도 향상방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 하위 레벨 보간을 통해서 보간 과정에서 발생하는 손실 정보를 추정하고, 추정한 손실 정보를 보간 결과에 적용하여 영상 복원의 결과를 향상시킨다. 동일한 영상을 이용한 실험을 통해서 기존의 방법들보다 0.38~1.75dB의 객관적 화질의 개선을 확인하였고 주관적 화질 비교에서도 향상되었음을 확인하였다. 제안하는 방법은 감시 카메라 시스템을 비롯한 영상 확대를 위한 응용 환경에서 활용될 수 있다.
질감 분류 기술은 패턴인식과 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 기술로서, 최근 들어서는 감시 카메라 시스템에서의 정확한 객체 인식을 위한 회전 변화에 강인한 질감 분류 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 순환 가보 웨이블렛 필터를 이용한 회전 변환에 강인한 질감 분류 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 순환 가보 웨이블렛 필터링된 영상에서 전역 및 지역 특징 벡터를 계산하고 특징 벡터의 차이를 이용한 유사도 측정 판별식으로 질감 분류를 수행한다. Brodatz 질감 앨범을 이용한 실험에서 기존의 방법들보다 2~6% 향상된 질감 분류 비율을 확인할 수 있었다. 제안하는 방법은 질감 기반 객체 인식에 관련된 응용 분야에서 유용하게 사용될 수 있다.
Near-infrared (NIR) sensing technology using CMOS image sensors is used in many applications, including automobiles, biological inspection, surveillance, and mobile devices. An intuitive way to improve NIR sensitivity is to thicken the light absorption layer (silicon). However, thickened silicon lacks NIR sensitivity and has other disadvantages, such as diminished optical performance (e.g. crosstalk) and difficulty in processing. In this paper, a pixel structure for NIR sensing using a stacked CMOS image sensor is introduced. There are two photodetection layers, a conventional layer and a bottom photodiode, in the stacked CMOS image sensor. The bottom photodiode is used as the NIR absorption layer. Therefore, the suggested pixel structure does not change the thickness of the conventional photodiode. To verify the suggested pixel structure, sensitivity was simulated using an optical simulator. As a result, the sensitivity was improved by a maximum of 130% and 160% at wavelengths of 850 nm and 940 nm, respectively, with a pixel size of 1.2 ㎛. Therefore, the proposed pixel structure is useful for NIR sensing without thickening the silicon.
길이 좁고 차도와 인도의 구분이 없는 골목길의 특성상 사각지대가 많고 보행자의 동선을 예측하기 힘들어 교통사고가 많이 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 를 활용, 영상 내 사물을 추적하여 골목길에서의 사고를 예방하는 시스템을 제안한다. 해당 시스템은 Object - Detection & Tracking 을 사용하여 보행자 및 차량을 식별·추적하여 두 개 이상의 사물이 동시에 교차로에 접근 시 사고 예방 알람을 발생시킨다. 이 시스템을 전국에 설치되어 있는 CCTV 에 활용하면 추가적인 비용과 설치 시간에 제한받지 않고 전국적으로 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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