현대 사회는 감시의 눈이라 하는 CCTV가 일상생활 속에서 다양한 방법으로 영상데이터를 수집하기 위해 사용되고 있다. 치안 및 감시, 방범용으로 CCTV를 활용할 뿐만 아니라 자동차에 블랙박스 등 많은 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 STM32F407 ARM 칩을 기반으로 다양한 분야에 응용할 수 있는 카메라 시스템을 개발하기 위해 연구를 진행하였다. 카메라 시스템 개발을 위해 솔리드 웍스 환경에서 전체적인 구조를 3D를 기반으로 카메라 시스템을 모델링을 진행하였다. PCB 보드 설계는 카메라 시스템 모델링 파일에서 PCB 부품을 iges 파일로 추출하여 Altium Designer 툴에서 3D와 2D 보드로 변환하여 PCB 설계 진행함으로써 완성도 높은 조립성을 가질 수 있도록 진행하였다. 카메라 시스템 회로 및 PCB를 설계한 후, TRM(Thermal Risk Management) 툴을 활용해서 보드에서 발생하는 발열 시뮬레이션을 진행을 통해 대처할 수 있도록 함으로써 안정적인 시스템 구현에 관한 연구를 진행하였다.
Security and monitoring system has many applications and commonly used for detection, warning, alarm, etc. As the networking technology advances, user requirements are getting higher. An intelligent and cooperative surveillance system is proposed to meet current user demands and improve the performance. This paper focuses on the implementation issue for the embedded intelligent surveillance system. To cover wide area cooperative function is implemented and connected by wireless sensor network technology. Also to improve the performance lots of sensors are employed into the surveillance system to reduce the error but improve the detection probability. The proposed surveillance system is composed of vision sensor (camera), mic array sensor, PIR sensor, etc. Between the sensors, data is transferred by IEEE 802.11s or Zigbee protocol. We deployed a private network for the sensors and multiple gateways for better data throughput. The developed system is targeted to the traffic accident detection and alarm. However, its application can be easily changed to others by just changing software algorithm in a DSP chip.
21세기에 들어와 CCTV나 몰래카메라, 사이버공간에서의 감시와 역감시 현상이 높아짐에 따라 국내에서도 감시사회에 대한 우려의 목소리가 높아지고 있다. 이러한 감시체제에 대한 주제는 사회적 이슈거리로 다루어야 함이 마땅하지만, 정부와 기업은 광고를 통하여 당장의 편리함과 안전제공이라는 긍정효과(positive effect)를 크게 부각시키며 파놉티즘(panoptisme) 현상을 더욱 일반화 시키고 있다. 다양한 혜택으로 위장한 광고들로 인하여 현대인들은 실제적으로 감시당하고 있음으로 의식하지 못한 채 자신들의 프라이버시를 유린당하고 있는 실정이다. 그러므로 이 연구는 이러한 디지털 시대에 따른 감시사회 도래에 따른 문제들을 지적함으로써 개인의 프라이버시 침해와 통제사회의 일반화를 경고하기 위한 시사점을 제공하고자 한다.
Due to the recent increase of the importance and demand of security services, the importance of a surveillance monitor system that makes an automatic security system possible is increasing. As the market for surveillance monitor systems is growing, price competitiveness is becoming important. As a result of this trend, surveillance monitor systems based on an embedded system are widely used. In this paper, an object detection algorithm based on an embedded system for a surveillance monitor system is introduced. To apply the object detection algorithm to the embedded system, the most important issue is the efficient use of resources, such as memory and processors. Therefore, designing an appropriate algorithm considering the limit of resources is required. The proposed algorithm uses two background models; therefore, the embedded system is designed to have two independent processors. One processor checks the sub-background models for if there are any changes with high update frequency, and another processor makes the main background model, which is used for object detection. In this way, a background model will be made with images that have no objects to detect and improve the object detection performance. The object detection algorithm utilizes one-dimensional histogram distribution, which makes the detection faster. The proposed object detection algorithm works fast and accurately even in a low-priced embedded system.
In this paper, we present a real-time method to detect moving objects in a rotating and zooming camera. It is useful for camera surveillance of fixed but rotating camera, camera on moving car, and so on. We first compensate the global motion, and then exploit the displaced frame difference (DFD) to find the block-wise boundary. For robust detection, we propose a kind of image to combine the detections from consecutive frames. We use the block-wise detection to achieve the real-time speed, except the pixel-wise DFD. In addition, a fast block-matching algorithm is proposed to obtain local motions and then global affine motion. In the experimental results, we demonstrate that our proposed algorithm can handle the real-time detection of common object, small object, multiple objects, the objects in low-contrast environment, and the object in zooming camera.
감시카메라를 이용한 모니터링 시스템은 범죄 사각지대를 실시간으로 관찰이 가능한 장점이 있어 장착하는 사례가 증가하고 있다. 하지만 감시카메라는 범죄 발생 전 사전 위험감지 보다 범죄 발생 후 검증의 목적으로 사용된다. 따라서 본 논문은 감시카메라를 이용한 모니터링 시스템에서 취약한 정보수집을 보완하기 위해 스마트폰의 위치정보를 활용하여 감시영역의 사람을 유추하고 이벤트 발생 시 영상정보 외 이동경로 및 유추한 사용자정보를 제공하는 IT융합 모니터링 시스템이다. 실험결과, 제안하는 시스템이 기존의 시스템보다 활용성 및 효율성이 향상됨을 확인하였다.
This paper studies how to combine devices such as monocular/stereo cameras, motors for panning/tilting, fisheye lens and convex mirrors, in order to solve vision-based robotic problems. To overcome the well-known trade-offs between optical properties, we present two mixed versions of the new systems. The first system is the robot photographer with a conventional pan/tilt perspective camera and fisheye lens. The second system is the omnidirectional detector for a complete 360-degree field-of-view surveillance system. We build an original device that combines a stereo-catadioptric camera and a pan/tilt stereo-perspective camera, and also apply it in the real environment. Compared to the previous systems, we show benefits of two proposed systems in aspects of maintaining both high-speed and high resolution with collaborative moving cameras and having enormous search space with hybrid configuration. The experimental results are provided to show the effectiveness of the mixing collaborative and hybrid systems.
In this work we present a robust and fast approach to estimate 3D vehicle pose that can provide results under a specific traffic surveillance conditions. Such limitations are expressed by single fixed CCTV camera that is located relatively high above the ground, its pitch axes is parallel to the reference plane and the camera focus assumed to be known. The benefit of our framework that it does not require prior training, camera calibration and does not heavily rely on 3D model shape as most common technics do. Also it deals with a bad shape condition of the objects as we focused on low resolution surveillance scenes. Pose estimation task is presented as PnP problem to solve it we use well known "POSIT" algorithm [1]. In order to use this algorithm at least 4 non coplanar point's correspondence is required. To find such we propose a set of techniques based on model and scene geometry. Our framework can be applied in real time video sequence. Results for estimated vehicle pose are shown in real image scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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