Behavior awareness is a technology that recognizes human behavior through data and can be used in applications such as risk behavior through video surveillance systems. Conventional behavior recognition algorithms have been performed using the 2D camera image device or multi-mode sensor or multi-view or 3D equipment. When two-dimensional data was used, the recognition rate was low in the behavior recognition of the three-dimensional space, and other methods were difficult due to the complicated equipment configuration and the expensive additional equipment. In this paper, we propose a method of recognizing human behavior using only CCTV images without additional equipment using only RGB and depth information. First, the skeleton extraction algorithm is applied to extract points of joints and body parts. We apply the equations to transform the vector including the displacement vector and the relational vector, and study the continuous vector data through the RNN model. As a result of applying the learned model to various data sets and confirming the accuracy of the behavior recognition, the performance similar to that of the existing algorithm using the 3D information can be verified only by the 2D information.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.8
no.4
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pp.100-104
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2013
In this paper, we present an optimal threshold setting method for flame detection of infrared thermal image. Conventional infrared flame detection methods used fixed intensity threshold to segment candidate flame regions and further processing is performed to decide correct flame detection. So flame region segmentation step using the threshold is important processing for fire detection algorithm. The threshold should be change in input image depends on camera types and operation conditions. We have analyzed the conventional thresholds composed of fixed-intensity, average, standard deviation, maximum value. Finally, we extracted that the optimal threshold value is more than summation of average and standard deviation, and less than maximum value. it will be enhance flame detection rate than conventional fixed-threshold method.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.5
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pp.120-124
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2017
The temporal super resolution is a method for increasing the frame rate. Electro-optical sensors are used in various surveillance and reconnaissance weapons systems, and the spatial resolution and temporal resolution of the required electro-optical sensors vary according to the performance requirement of each weapon system. Because most image sensors capture images at 30~60 frames/second, it is necessary to increase the frame rate when the target moves and changes rapidly. This paper proposes a method to increase the frame rate using color channel extrapolation. Using a DMD, one frame of a general camera was adjusted to have different consecutive exposure times for each channel, and the captured image was converted to a single channel image with an increased frame rate. Using the optical flow method, a virtual channel image was generated for each channel, and a single channel image with an increased frame rate was converted to a color channel image. The performance of the proposed temporal super resolution method was confirmed by the simulation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.43
no.5
s.311
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pp.45-51
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2006
Recently, the IDS(Intrusion Detection System) using a video camera is an important part of the home security systems which start gaining popularity. However, the video intruder detection has not been widely used in the home surveillance systems due to its unreliable performance in the environment with abrupt illumination change. In this paper, we propose an effective moving edge extraction algerian from a sequence image. The proposed algorithm extracts edge segments from current image and eliminates the background edge segments by matching them with reference edge list, which is updated at every frame, to find the moving edge segments. The test results show that it can detect the contour of moving object in the noisy environment with abrupt illumination change.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.11
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pp.2645-2652
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2013
For a variety of vision systems such as car omni-directional surveillance systems and robot vision systems, many cameras have been equipped and used. In order to detect corners of grid pattern in AVM(Around View Monitoring) systems, after the non-linear radial distortion image obtained from wide-angle camera is corrected, corners of grids of the distortion corrected image must be detected. Though there are transformations such as Sub-Pixel and Hough transformation as corner detection methods for AVM systems, it is difficult to achieve automatic detection by Sub-Pixel and accuracy by Hough transformation. Therefore, we showed that the automatic detection proposed in this paper, which detects corners accurately from the distortion corrected image could be applied for AVM systems, by designing and implementing it, and evaluating its performance.
Jo, Ahra;Park, Jeong-Sik;Seo, Yong-Ho;Jang, Gil-Jin
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.2
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pp.157-163
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2013
In this paper, we propose a human detection technique using thermal imaging camera. The proposed method is useful at night or rainy weather where a visible light imaging cameras is not able to detect human activities. Under the observation that a human is usually brighter than the background in the thermal images, we estimate the preliminary human regions using the statistical confidence measures in the gray-level, brightness histogram. Afterwards, we applied Gaussian filtering and blob labeling techniques to remove the unwanted noise, and gather the scattered of the pixel distributions and the center of gravities of the blobs. In the final step, we exploit the aspect ratio and the area on the unified object region as well as a number of the principal components extracted from the object region images to determine if the detected object is a human. The experimental results show that the proposed method is effective in environments where visible light cameras are not applicable.
This paper proposes a method to track persons robustly in illumination changes and partial occlusions in color video frames acquired from a fixed camera. To solve a problem of changing appearance by illumination change, a time-independent intrinsic image is used to remove noises in an frame and is adaptively updated frame-by-frame. We use a hierarchical human model including body color information in order to track persons in occlusion. The tracked human model is recorded into a persons' list for some duration after the corresponding person's exit and is recovered from the list after her reentering. The proposed method was experimented in several indoor and outdoor scenario. This demonstrated the potential effectiveness of an adaptive model-base method that corrected distorted person's color information by lighting changes, and succeeded tracking of persons which was overlapped in a frame.
Video image processing systems(VIPS) offer numerous benefits to transportation models and applications, due to their ability to monitor traffic in real time. VIPS based on wide-area detection, i.e., multi-lane surveillance algorithm provide traffic parameters with single camera such as flow and velocity, as well as occupancy and density. However, most current commercial VIPS utilize a tripwire detection algorithm that examines image intensity changes in the detection regions to indicate vehicle presence and passage, i.e., they do not identify individual vehicles as unique targets. If VIPS are developed to track individual vehicles and thus trace vehicle trajectories, many existing transportation models will benefit from more detailed information of individual vehicles. Furthermore, additional information obtained from the vehicle trajectories will improve incident detection by identifying lane change maneuvers and acceleration/deceleration patterns. The objective of this research was to relate traffic safety to VIPS tracking and this paper has developed a computer vision system of monitoring individual vehicle trajectories based on image processing, and offer the detailed information, for example, volumes, speed, and occupancy rate as well as traffic information via tripwire image detectors. Also the developed system has been verified by comparing with commercial VIP detectors.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.17
no.4
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pp.95-103
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2009
Global interests for construction of 3 dimensional spatial information has risen due to development of measurement sensors and data processing technologies. In spite of criticism for the violation of personal privacy, CCTV cameras equipped in outdoor public space of urban area are used as a fundamental sensor for traffic management, crime prevention or hazard monitoring. For safety guarantee in urban environment and disaster prevention, a surveillance system integrating pre-constructed 3 dimensional spatial information with CCTV data or video sequence is needed for monitoring and observing emergent situation interactively in real time. In this study, we proposed applicability of the prototype system for web visualization based on X3D, an international standard of real time web visualization, by integrating 3 dimensional spatial information with video sequence.
CCTV cameras are used for surveillance and purposes of security, and can also be applied for monitoring infrastructure and equipment. In the Cut Slope Management System managed by KICT (Korea Institute of Construction Technology), cut slopes are continuously monitored using a real-time system, with CCTV cameras installed at 119 sites to detect slope activity. Here we compare CCTV images with displacement at three sites and perform a quantitative analysis. Methods for improving CCTV camera management and systems are also discussed with regard to communication, obstacles, and nighttime management.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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