보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시되고 있다. 본 논문에서는 wide-area를 감시하기 위해 음원과 Pan-Tilt 카메라를 이용하여 침입자 추적 시스템을 구현하고자 한다. 먼저 음원추적 센서를 이용하여 음원의 방위를 검출한 후 Pan-Tilt 카메라를 방위 방향으로 이동시키고 이동된 Pan-Tilt 카메라로부터 기준영상을 추출한 후 일정 기준 시간마다 영상을 다시 획득하여 차 영상과 검출결과를 얻어 침입자를 추적하여 감시 시스템을 구현한다. 본 논문에 의해서 구현된 시스템은 흠 네트워크 보안 시스템과 연동을 하여 가정이나 공공시설 보안에 대한 인터페이스 역할을 할 수 있다.
본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 영상과 음원 추적 기반의 임베디드 모바일 로봇을 개발함으로써 무인 지능형 시스템을 구현하였고 영상에서 객체 추적을 위해 블록 매칭 알고리즘을 이용하고 음원 추적을 위해 소리의 시간차와 세기차를 이용하여 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 Pan-Tilt 카메라와 음원 추적 모듈을 이용한 시스템, Network 카메라와 모바일 로봇을 이용한 시스템과 모바일 로봇을 이용한 시스템을 구현함으로써 침입자 추적 알고리즘을 검증하였다. 각 구현된 시스템에서 문제점을 보완하고 서로 연동이 가능한 시스템을 구현하여 지능형 무인 감시 시스템으로 신뢰성을 더할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 교차로에 설치된 한 대의 카메라를 활용하여 각 도로로 유입, 유출 되는 교통량을 동시에 측정할 수 있도록 하였으며 그 데이터를 기반으로 영상처리를 통해 신호등을 자동으로 제어하는 새로운 시스템을 제안한다. 또한 왕복 8차선 교차로의 교통량을 한 대의 카메라로 모니터링 가능하게 하여 차선 1개당 1대의 카메라 또는 루프 코일을 사용하던 기존 방식보다 효율적으로 광범위한 교통량 흐름을 통계적으로 모니터링 할 수 있도록 고안하였다. 실시간으로 배경영상이 업데이트되므로 불규칙적인 조건을 갖는 실 상황에서도 자동차 객체가 효율적으로 검지되도록 하였으며 관심영역 설정으로 보다 정확도 높은 교통량 측정을 가능하게 하였다. 본 논문에서 제안한 신호등 자동제어 알고리즘을 이용하여 정체가 일어나기 전에 각 도로간 교통량을 조절함으로써 교통 정체로 발생하는 운전자의 시간 낭비 및 에너지 낭비를 예방할 수 있다.
기동형 경계 로봇은 공항이나 항구 등의 공공 지역을 보호하기 위한 기동형 차량 시스템에 고정되어 있는 경계 로봇을 말한다. 이러한 기동형 경계 로봇은 사격 시스템, 카메라 시스템, 임베디드 시스템 그리고 AHRS 센서로 구성되어 있다. 또한 고각과 방위각을 위한 2 축 제어가 가능하도록 설계되었다. 안정화된 영상과 사격을 위해 이 시스템은 차량의 모션으로부터 발생하는 외란에 대한 보상을 통해 안정화가 되어야 한다. 본 논문에서는 ADAMS 와 Matlab/Simulink 를 이용해서 기동형 경계로봇의 가상 모델을 생성하고 제안한 안정화 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하였다. 또한 가상모델에 상응하는 모형의 기동형 경계 로봇과 6 축 모션 시뮬레이터를 이용하여 안정화 알고리즘을 실험적으로 검증하였다.
건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.
개개인의 사생활 보호와 인권존중이라는 명분하에 감시시스템에 대한 비판적 시각으로 인해 그동안 침체되었던 CCTV 시장이 911 테러 이후 보안에 대한 중요성 제고와 사회적 범죄 예방에 대한 의식변화로 인해 전 세계적으로 새로운 국면을 맡고 있는 상황에 국내의 첨단 IT기술과의 접목을 통한지능형 감시시스템으로의 변화를 꾀하고 있으며 원격지에서 사각지대 없이 촬영된 영상을 인터넷을 통하여 어느 지역에서도 실시간으로 감시 및 제어할 수 있어 연구하고자 한다.
본 논문에서는 DSRC(Dedicated Short Range Communication)를 이용한 감시 대상의 검출을 통해 동작하는 카메라 기반의 감시 시스템 환경에서 저장 공간과 운영 전력 등 소비되는 자원을 절약하면서도 더 높은 사건 보고율을 달성할 수 있는 에너지 효율적 감시 카메라 운영 방법을 제시한다. 제안하는 감시 카메라 운영 방법은 입/출(入/出) 특성을 포함한 도로 환경과 카메라의 시야각을 추상화한 모델 정보와 감시 대상에 부착된 DSRC 단말로부터 수집되는 차량의 속도 벡터 정보를 고려하여 해당 감시 대상을 완벽하게 촬영하기 위해 사용되어야 할 카메라의 개수를 계산하고, 순차적으로 작동/종료함으로써 감시 시스템에서 사용되는 자원을 절약한다. 또한, 기존 감시 시스템의 운영 방식과 제안 방식의 성능 비교를 위한 모의실험을 수행하여 감시 시스템 운영비용의 절감 효과를 보였다.
본 논문에서는 CCD 카메라를 통해 전송되는 영상 시퀀스를 대상으로 움직이는 물체의 형태가 보행중인 사람, 혹은 자동차인지를 식별하고 이의 이동 방향을 판단하여, 이를 추적하는 무인 감시 시스템을 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 고정 카메라 환경에서 유동적인 배경으로부터 안정된 움직임 추출을 위하여 배경과 이동 물체를 통계적 매개 변수로 모델링하고 배경만이 존재하는 초기 연속 영상 중 일부에 대하여 통계적으로 학습한다. 또한, 능동카메라 환경에서는 카메라 움직임에 의하여 배경에서도 움직임 에너지가 발생하므로 예측된 이동 궤적정보를 이용함으로써 연산량의 감소와 정확성을 기하였다. 본 논문에서 제안한 알고리즘을 고정카메라 및 능동카메라 환경에서 취득한 연속 영상에 적용한 결과 안정된 추적 결과를 얻었다. 제안한 알고리즘은 제한된 지역내의 무인 감시 시스템 도로 환경에서 교통흐름의 모니터링 시스템 및 나아가서 지능형 도로망을 위한 자가 주행 시스템에 적용이 기대된다.
This paper describes techniques of camera calibration and artificial landmarks detection for the automatic charging of a mobile robot, equipped with a fish-eye camera in the direction of its operation for movement or surveillance purposes. For its identification from the surrounding environments, three landmarks employed with infrared LEDs, were installed at the charging station. When the robot reaches a certain point, a signal is sent to the LEDs for activation, which allows the robot to easily detect the landmarks using its vision camera. To eliminate the effects of the outside light interference during the process, a difference image was generated by comparing the two images taken when the LEDs are on and off respectively. A fish-eye lens was used for the vision camera of the robot but the wide-angle lens resulted in a significant image distortion. The radial lens distortion was corrected after linear perspective projection transformation based on the pin-hole model. In the experiment, the designed system showed sensing accuracy of ${\pm}10$ mm in position and ${\pm}1^{\circ}$ in orientation at the distance of 550 mm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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