• 제목/요약/키워드: Surveillance camera

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Viewpoint Invariant Person Re-Identification for Global Multi-Object Tracking with Non-Overlapping Cameras

  • Gwak, Jeonghwan;Park, Geunpyo;Jeon, Moongu
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권4호
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    • pp.2075-2092
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    • 2017
  • Person re-identification is to match pedestrians observed from non-overlapping camera views. It has important applications in video surveillance such as person retrieval, person tracking, and activity analysis. However, it is a very challenging problem due to illumination, pose and viewpoint variations between non-overlapping camera views. In this work, we propose a viewpoint invariant method for matching pedestrian images using orientation of pedestrian. First, the proposed method divides a pedestrian image into patches and assigns angle to a patch using the orientation of the pedestrian under the assumption that a person body has the cylindrical shape. The difference between angles are then used to compute the similarity between patches. We applied the proposed method to real-time global multi-object tracking across multiple disjoint cameras with non-overlapping field of views. Re-identification algorithm makes global trajectories by connecting local trajectories obtained by different local trackers. The effectiveness of the viewpoint invariant method for person re-identification was validated on the VIPeR dataset. In addition, we demonstrated the effectiveness of the proposed approach for the inter-camera multiple object tracking on the MCT dataset with ground truth data for local tracking.

카메라영상을 이용한 people counting system (people counting system using single camera)

  • 정하욱;장형진;백영민;김수완;최진영
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2009년도 정보 및 제어 심포지움 논문집
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    • pp.172-174
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    • 2009
  • This paper describes an implementation method for the 'People Counting System' which detects and tracks moving people using a fixed single camera. This system proposes the method of improving performances by compensating weakness of existing algorithm. For increasing effect of detection, this system uses Single Gaussian Background Modeling which is more robust at noise and has adaptiveness. It minimizes unnecessarily detected area that is a limitation of the detecting method by using the background differences. And this system prevents additional detecting problems by removing shadow. Also, This system solves the problems of segmentation and union of people by using a new method. This method can work appropriately, if the angle of camera would not strictly vertical or the direction of shadow were lopsided. Also, by using integration System, it can solve a number of special cases as many as possible. For example, if the system fails to tracking, it will detect the object again and will make it possible to count moving people.

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Sector Based Multiple Camera Collaboration for Active Tracking Applications

  • Hong, Sangjin;Kim, Kyungrog;Moon, Nammee
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제13권5호
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    • pp.1299-1319
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    • 2017
  • This paper presents a scalable multiple camera collaboration strategy for active tracking applications in large areas. The proposed approach is based on distributed mechanism but emulates the master-slave mechanism. The master and slave cameras are not designated but adaptively determined depending on the object dynamic and density distribution. Moreover, the number of cameras emulating the master is not fixed. The collaboration among the cameras utilizes global and local sectors in which the visual correspondences among different cameras are determined. The proposed method combines the local information to construct the global information for emulating the master-slave operations. Based on the global information, the load balancing of active tracking operations is performed to maximize active tracking coverage of the highly dynamic objects. The dynamics of all objects visible in the local camera views are estimated for effective coverage scheduling of the cameras. The active tracking synchronization timing information is chosen to maximize the overall monitoring time for general surveillance operations while minimizing the active tracking miss. The real-time simulation result demonstrates the effectiveness of the proposed method.

향상된 코덱으로 압축된 프레임에서 고속 얼굴 검출 기법 연구 (Study of Fast Face Detection in Video frames compressed by advanced CODEC)

  • 윤소정;유성근;엄유미
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2014년도 하계학술대회
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    • pp.254-257
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    • 2014
  • 최근 얼굴 인식 기술과 하드웨어의 빠른 발전으로 인해 실시간 얼굴 검출이 가능한 다양한 어플리케이션이 제시되고 있다. 특히 네트워크의 발달과 영상 장비의 저 비용화로 IP 기반의 네트워크 감시 카메라와 얼굴 검출 기술을 이용한 스마트 감시 카메라의 요구와 저장된 감시카메라의 영상에서 얼굴 검출을 할 수 있는 스마트 감시 시스템의 요구가 증대되고 있다. 그러나 대부분의 감시 시스템은 네트워크 대역폭과 저장 용량을 감소시키기 위하여 영상을 압축하고 있다. 압축된 영상을 전부 디코딩 하고 모든 프레임에서 얼굴 검출을 하는 것은 시스템 성능 요구사항을 증대시키므로 압축된 영상을 이용한 빠른 얼굴 검출기법이 요구되고 있다. 본 논문은 기존의 Haar like features와 adaboost 학습기 등의 고속화된 얼굴 검출 알고리즘과 모션정보를 이용한 프레임 저감기법을 이용하여 압축된 프레임에서 고속으로 얼굴검출을 하는 방법을 제시하고 방송 응용분야에 대해 논의 하고자 한다.

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감시 카메라와 RFID를 활용한 다수 객체 추적 및 식별 시스템 (Multiple Object Tracking and Identification System Using CCTV and RFID)

  • 김진아;문남미
    • 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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    • 제6권2호
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    • pp.51-58
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    • 2017
  • 안전과 보안상의 이유로 감시 카메라의 시장이 확대되고 있으며 이에 대해 영상 인식 및 추적에 관한 연구도 활발히 진행 중에 있으나 인식 및 추적되는 객체의 정보를 획득하여 객체를 식별하는 데는 한계가 있다. 특히, 감시카메라가 활용되는 쇼핑몰, 공항 등과 같은 개방된 공간에서는 다수의 객체들을 식별하기란 더욱 어렵다. 따라서 본 논문에서는 기존의 영상기반 객체 인식 및 추적 시스템에 RFID 기술을 더하여 객체 식별기능을 추가하고자 하였으며 영상 기반과 RFID의 문제 해결을 위해 상호 보완하고자 하였다. 그리하여 시스템의 모듈별 상호작용을 통해 영상기반 객체 인식 및 추적에 실패할 수 있는 문제와 RFID의 인식 오류로 발생할 수 있는 문제에 대한 해결 방안을 제시하였다. 객체의 식별 정도를 4단계로 분류하여 가장 최상의 단계로 객체가 식별이 되도록 시스템을 설계해 식별된 객체의 데이터 신뢰성을 유지할 수 있도록 하였다. 시스템의 효율성 판단을 위해 시뮬레이션 프로그램을 구현하여 이를 입증하였다.

Deep Convolutional Neural Network를 이용한 주차장 차량 계수 시스템 (Parking Lot Vehicle Counting Using a Deep Convolutional Neural Network)

  • 림 쿠이 송;권장우
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제17권5호
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    • pp.173-187
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    • 2018
  • 본 논문에서는 주차장 관리 시스템의 한 부분으로 차량 계수를 위한 감시 카메라 시스템의 컴퓨터 비전과 심층 학습 기반 기법을 제안하고자 한다. You Only Look Once 버전 2 (YOLOv2) 탐지기를 적용하고 YOLOv2 기반의 심층 컨볼루션 신경망(CNN)을 다른 아키텍처와 두 가지 모델로 구성하였다. 제안 된 아키텍처의 효과를 Udacity의 자체 운전 차량 데이터 세트를 사용하여 설명하였다. 학습 및 테스트 결과, 자동차, 트럭 및 보행자 탐지 시 원래 구조(YOLOv2)의 경우 47.89%의 mAP를 나타내는 것에 비하여, 제안하는 모델의 경우 64.30 %의 mAP를 달성하여 탐지 정확도가 향상되었음을 증명하였다.

혼돈신호의 동기화를 이용한 근거리 보안 전자액자 설계 (Design of a digital photo frame for close-range security using the chaotic signals synchronization)

  • 김홍섭;임거수
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권2호
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    • pp.201-206
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    • 2011
  • 디지털 디스플레이어의 보급과 발달로 인하여 기존의 인쇄용 액자보다 디지털 액자에 대한 관심이 높아지고 있다. 우리는 이런 디지털 액자를 정적인 자료 디스플레이용도 뿐만 아니라 CCD 카메라와 조합하여 감시용 모니터링 장비로 활용하기 위한 새로운 LCD 전자 액자를 개발하였다. 개발된 액자는 감시용 화상 데이터의 보안을 위해 기존의 양방향 통신암호화를 대체하여 단방향 통신 암호화 방법으로 개발 하였다. 이 방법은 혼돈계의 단방향 동기화현상을 이용한 것으로 일정 시간 동안 동기화를 진행 시키면 어느 시점에서든 암호화와 복호화를 시킬 수 있는 방법으로 양방향 통신 암호화와 같은 결과를 얻을 수 있다. 또한, 우리가 제시한 이 방법을 유비쿼터스 기기의 근거리 통신방법에 적용한다면 보다 효율적인 결과를 얻을 수 있을 것으로 생각된다.

모델기반 다중 사람추적과 다수의 비겹침 카메라를 결합한 감시시스템 (A Surveillance System Combining Model-based Multiple Person Tracking and Non-overlapping Cameras)

  • 이윤미;이경미
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제12권4호
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    • pp.241-253
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    • 2006
  • 현대사회는 광범위한 지역에 산재된 다수의 카메라로부터 사람을 자동적으로 식별하고 추적할 수 있는 감시시스템을 요구하고 있다. 본 논문에서는 넓은 시야의 확보가 용이한 고정된 다수의 비겹침 감시카메라와 사람 추적기술을 결합하여, 한 카메라에서 추적된 사람의 정보를 서버를 통해 다른 카메라에 전달하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 추적대상을 자동적으로 추적하고 서버에 전달함으로써, 한번 추적된 추적대상의 움직임 경로 및 추적 상태를 끝까지 추적할 수 있다. 본 논문에서는 추적대상을 식별하고 전달하기 위해 사람모델을 이용하였다. 서버를 통해 연결된 각 카메라들의 관계와 카메라 상에서 움직이는 사람의 이동은 FOV 라인에 의해 제약되어 추적대상의 정보전달에 이용되었다. 추적대상은 추적되는 동안 6 단계의 상태정보를 가진다. 제안된 시스템은 다양한 실내 동영상에 대해 실험되었으며, 91.2% 의 평균추적율과 96% 의 평균 상태율을 획득하였다.

Pan-Tilt-Zoom 카메라를 이용한 파노라마 배경 생성과 객체 추적 (Panorama Background Generation and Object Tracking using Pan-Tilt-Zoom Camera)

  • 백인호;임재현;박경주;백준기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제45권3호
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    • pp.55-63
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    • 2008
  • 본 논문은 전 방향을 감시할 수 있는 Pan-Tilt-Zoom(PTZ) 카메라를 이용한 파노라마 배경 생성과 객체 추적 방법을 제안한다. 제안된 방법은 연속되는 두 영상의 외곽 영역에서 미리 정한 지역만 위상정합(phase correlation)을 하여 카메라의 지역 움직임을 빠르게 추정하고 벡터 양자화를 통하여 움직임 추정 오차를 최소화 한다. 추정된 움직임 값을 이용하여 겹침 영역이 존재하는 영상들을 획득하여 실린더에 투영시키고 영상을 재 정렬함으로써 파노라마 배경 영상을 생성할 수 있다. 객체 추적은 미리 생성된 파노라마 배경과 입력 영상의 차분 방법을 이용하여 배경과 객체를 분리하고 객체의 움직임을 추적한다. 제안된 객체 추적 방법은 PTZ 카메라를 이용하여 빠르고 안정적인 배경 생성이 가능하고, 전방향의 객체를 지속적으로 추적하는 것이 가능하다. 제안된 방법은 실시간 처리가 가능하며 넓은 감시 지역에서 객체의 형태를 추적하거나 얼굴인식과 같은 분야에서 이용될 수 있을 것이다.

그림자 제거와 색도 히스토그램 비교를 이용한 배회행위 검출 (Loitering Behavior Detection Using Shadow Removal and Chromaticity Histogram Matching)

  • 박은수;이형호;윤명규;김민규;곽종훈;김학일
    • 정보보호학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.171-181
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    • 2011
  • 본 논문에서는 감시영역을 벗어난 후 다시 돌아온 객체에 대한 배회행위를 효과적으로 인식 할 수 있는 지능형 배회행위 검출 시스템을 제안한다. 전경과 배경을 가우시안 혼합 모델을 이용하여 분리하고 그림자를 제거하여 객체를 인식한 후, 객체의 색도 히스토그램을 이용하여 감시영역을 벗어난 후 돌아온 객체들을 판단하고 감시영역에 존재하는 시간을 보전한다. 배회행위를 판단하기 위해 카메라 캘리브레이션을 통해 실세계 배회패턴과 같은 행태의 매크로 블록을 영상좌표에 도입한 후 배회궤적을 추출하고, 감시영역에 객체가 존재하는 시간을 함께 고려하여 배회행위를 판단한다. 제안하는 방법은 실험에 사용된 모든 배회행위 프레임에서 정확하게 배회행위를 검출하여 그 효과를 입증하였다.