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.
본 논문은 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 특정 이동물체 추적 이동물체 추적 알고리듬을 제안한다. 제안된 방법은 다중 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 RGB 칼라 좌표계를 HSI 칼라 좌표계로 변환한 후, 영상의 색조 영역만을 가지고 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 24단계로 정규화 된다. 정규화된 이동물체의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 정규화 레벨과 3개의 정규화 레벨 사이의 간격을 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 각 카메라간의 이동물체 동일성 관별은 이동물체 특징파라미터를 가지고 판별하고, 추적 감시하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 실내에 각기 다른 장소에 4대의 카메라를 각각 설치하여 이동물체의 대상을 사람으로 놓고, 특정사람을 감시한 결과 각 카메라에서 검출된 특정사람의 색조분포도 변화는 10%내를 유지함을 보였고, 특징 파라미터로 4대의 카메라에서 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
적군의 화력에 대비하여 사방이 철갑으로 둘러싸인 장갑차에서 조종수의 외부시야 확보가 필수적이다. 이를 위하여 차량에 360도 회전 가능한 감시카메라를 장착한다. 이 때 헬멧을 착용한 조종수의 머리 방향을 인식하여 외부의 카메라도 정확하게 같은 방향으로 회전하도록 하는 것이 관건이다. 본 논문에서는 MEMS 기반의 AHRS 센서와 조도 센서를 사용하여 기존의 광학적 방식이 가지고 있는 단점을 보완하고, 저렴하게 구현하는 방안을 소개한다. 핵심 아이디어는 카메라의 위치에 장착된 센서와 헬멧에 장착된 센서가 검출하는 오일러 각의 차이를 이용하여 카메라의 방향을 설정하고, 센서의 드리프트 오차를 제거하기 위해 수시로 조도 센서로 보정하는 것이다. 구현된 시작품 통하여 조종수가 바라보는 방향으로 카메라의 방향이 정확하게 일치되는 것을 보여줄 것이다.
본 논문에서는 스테레오 비젼 기법에 기반한 작업자 모니터링을 위한 자동 감시추적 시스템을 제안하였다. 즉, 인간 시각 시스템을 모방한 교차식 스테레오 카메라 시스템의 특성을 이용하여 작업자의 인식은 물론 추적, 감시가 가능한 새로운 형태의 지능형 감시추적 시스템을 설계 제안하였다. 즉, 작업자 표적의 다양한 변화에 관계없이 배경과 분리된 표적인식은 물론 움직이는 표적의 3차원적 위치 정보를 검출함으로써 실시간적 물체인식 및 추적이 가능한 새로운 형태의 지능형 스테레오 감시 추적 시스템을 제시하였다. 실험결과, 교차식 스테레오 카메라 기반의 이동물체 감시추적 시스템의 실험결과 팬과 틸트를 통한 물체추적 후 표적 중심좌표의 수평, 수직 평균오차는 1.82%, 1.11%의 매우 낮은 에러 값을 각각 유지하였으며, 추정된 물체의 3차원 위치좌표의 경우도 실제 물체 위치값과 비교하여 평균 2.5% 이하의 낮은 오차가 나타남이 분석되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 팬과 틸트가 탑제된 스테레오 카메라 기반의 감시추적 시스템은 복잡한 배경 및 주위환경 변화에도 이동 물체를 효과적으로 추출하여 적응적으로 감시 및 추적이 가능한 산업용 무인 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 CCD 카메라의 영상 즉 비전만을 사용해서 도로사면 붕괴와 같은 도로 사태를 검출하는 효과적인 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상을 비감시영역과 감시영역으로, 감시 영역은 비도로, 경계, 도로 영역으로 구분한다. 그런 후에 움직임 블록을 정의하고, 생존시간 테이블을 사용해서 움직임의 히스토리를 기억하며, 움직임의 구성요소들이 비도로 영역에서 도로 영역까지 함께 존재하는지를 확인하여 도로 붕괴 사태를 결정하였다. 실험을 통해 제안한 알고리즘이 효과적으로 도로 사태를 검출하는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 무선랜 환경에서 주행 로봇 플랫폼에 의한 원격 영상 감시 시스템을 제안하였다. 제안된 방법은 ARM9코어기반의 PXA255 프로세서 시스템에 소형 CMOS 카메라를 장착하고 촬영한 영상을 803.11b/g 무선 네트워크를 이용하여 전송하는 이동형 원격 영상 감시 시스템을 구성하였다. 로봇플랫폼의 주행 명령을 원격으로 전송하며, 촬영된 영상은 $640{\times}480$, $320{\times}240$픽셀 등의 정지 영상을 초당 $3{\sim}10$프레임의 속도로 전송하였으며, 시스템을 구현하고 영상에 의한 원격감시기능을 적절히 수행할 수 있음을 실험을 통하여 확인하였다. 제안된 시스템은 리눅스 운영체제를 기반으로 구축하였다.
Images taken from outdoor are degraded quality by fog or haze, etc. In this paper, we propose a method that provides the visibility improved images through fog or haze removal. We proposed haze removal method that uses brightness transform based on atmospheric scatter coefficient rate with local histogram equalization. To calculate the transmission rate that indicate fog rate in original image, we use atmospheric scatter coefficient rate based on quadratic equations about haze model. And primary brightness transformed image can be obtained by using the obtained transmission rate. Also we use local histogram equalization with proposed brightness transform for effectively image visibility enhancement. Unlike existing methods, our method can process real-time with stable and effect image visibility enhancement. Proposed method use only the luminance images processed by good performance surveillance systems because it represents the real-time processing is required, black-box, digital camera and multimedia equipment is applicable. Also because it shows good performance only with the luminance images processed, Surveillance systems, black boxes, digital cameras, and multimedia devices etc, that require real-time processing can be applied.
본 논문은 실시간 감시 카메라 시스템에서 움직임 검출 효율을 높일 수 있는 방법을 제안하였다. 기존 방법인 차영상에 의한 방법과 배경 영상에 의한 객체 추적 방법은 외부에서 촬영되는 동영상에서의 움직이고 있는 객체를 검출하는 것이 상당히 어려운 일이다. 제안 방법은 배경 영상을 바로 이전 프레임과의 차를 구하여 급격하게 움직임이 검출되지 않으면 기존 배경 영상을 유지하고 해당 영역에서 움직임 객체가 사려졌을 때를 감지하여 배경 영상을 갱신하는 방법을 제안하였다. 멧돼지와 사람을 판단하기 위해 검출 영역 안에 있는 움직임 객체 각각에 박스로 표시하였다. 실시간 영상으로 시뮬레이션 한 결과 기존 방법보다 우수한 결과를 보여주었다.
본 논문은 교통 감시를 수행하는 고정 카메라에서, 움직이는 물체들의 궤적을 사용자가 입력한 사용자 지정 경로를 바탕으로 그 정상/비정상성을 판별하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 입력된 경로 정보를 미리 정해진 규칙에 따라 각각의 이동 물체에 대한 비정상성(abnormality)을 계산하고 이를 임계값(Threshold)과 비교하여 비정상 행위를 판별해낸다. 사용자의 경로 정보 입력 기능을 이용하기 때문에 기존의 방법들에서 사용한, 계산량과 시간 소모가 크며 학습 데이터에 의해 그 성능이 크게 영향을 받는 정상 행위 (normal behavior) 모델링 단계를 배제하여 보다 빠르고 정확한 판별 결과를 제공한다. 뿐만 아니라 단순히 지정된 규칙만을 이용하지 않고 주어진 환경에 따라 규칙을 변형 적용하여 보다 강인한 판별 결과를 제공한다. 실험 결과는 본 논문에서 제안한 방법이 각종 교통 상황에서 발생하는 불법 및 비정상 교통 행위를 강인하게 판별해 냄을 보여준다.
Kim, Heegwang;Park, Jinho;Park, Hasil;Paik, Joonki
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제5권5호
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pp.327-330
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2016
Currently, the world's elderly population continues to grow at a dramatic rate. As the number of senior citizens increases, detection of someone falling has attracted increasing attention for visual surveillance systems. This paper presents a novel fall-detection algorithm using motion estimation and an integrated spatiotemporal energy map of the object region. The proposed method first extracts a human region using a background subtraction method. Next, we applied an optical flow algorithm to estimate motion vectors, and an energy map is generated by accumulating the detected human region for a certain period of time. We can then detect a fall using k-nearest neighbor (kNN) classification with the previously estimated motion information and energy map. The experimental results show that the proposed algorithm can effectively detect someone falling in any direction, including at an angle parallel to the camera's optical axis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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