• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.56-60
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• 2017

본 논문은 영상처리 기반의 낙상 감지 알고리즘의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다. 영상처리 기반의 낙상 감지 알고리즘은 카메라로 획득한 입력 영상을 그레이 스케일 변환 후 배경차분과 이진화를 통해 객체를 분리하고, 라벨링을 통해 인체를 인식한다. 인식된 인체는 출력 영상으로 확인이 가능하며 낙상을 감지하게 되면 알람이 발생한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 알고리즘을 실험한 결과 90%의 검출율을 보여주었다. DSP 영상처리 보드에 구현한 시제품 시험을 통하여 기능을 검증함으로서 실용화 가능성을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.823-831
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• 2019

In recent years, there has been developed systems such as a surveillance system and access control using a face recognition function instead of a password or an RFID chip, thereby reducing the risk of falsification. Moreover, deep learning technology has been applied to real-time face recognition technology in video, so it makes possible the development of access control system that improves the accuracy of recognition and efficiency of management. In this paper, we propose a real-time access management system based on face recognition using ResNet. The system is based on web server, which make it possible to manage the access by recognizing the person of the image through the camera and access information stored in the database. It can be accessed by a user application to receive various information. The implemented system identifies a person in real time and allows access control by accurately distinguishing whether they are members or not, and the test results can recognize in 0.2 seconds. The accuracy of recognition rate is up to about 97% depending on the experiment environment. With this system, access can be managed quickly and effectively, even many people rush to it.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.136-145
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• 2019

The crowded environment of a domestic pig farm is highly vulnerable to the spread of infectious diseases such as foot-and-mouth disease, and studies have been conducted to automatically analyze behavior of pigs in a crowded pig farm through a video surveillance system using a camera. Although it is required to correctly separate occluding pigs for tracking each individual pigs, extracting the boundaries of the occluding pigs fast and accurately is a challenging issue due to the complicated occlusion patterns such as X shape and T shape. In this study, we propose a fast and accurate method to separate occluding pigs not only by exploiting the characteristics (i.e., one of the fast deep learning-based object detectors) of You Only Look Once, YOLO, but also by overcoming the limitation (i.e., the bounding box-based object detector) of YOLO with the test-time data augmentation of rotation. Experimental results with two-pigs occlusion patterns show that the proposed method can provide better accuracy and processing speed than one of the state-of-the-art widely used deep learning-based segmentation techniques such as Mask R-CNN (i.e., the performance improvement over Mask R-CNN was about 11 times, in terms of the accuracy/processing speed performance metrics).

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1257-1262
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• 2018

본 논문에서는 보안 감시 카메라 영상을 활용하여 화재 검출을 위한 효과적인 심층학습 방안을 제안한다. AlexNet 모델을 기준으로 효과적인 화재 검출을 위한 커널 크기와 커널 이동 간격의 변화에 따른 분류 성능을 비교 분석한다. 학습을 위한 데이터셋은 정상과 화재 2가지 클래스로 분류한다, 정상 영상에는 구름과 안개 낀 영상을 포함하고, 화재 영상에는 연기와 화염을 각각 포함한다. AlexNet 모델의 첫 번째 계층의 커널 크기와 이동 간격에 따른 분류 성능 분석 결과 커널의 크기는 크고, 이동 간격은 작을수록 화재 분류 성능이 우수한 것을 확인할 수 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.71-75
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• 2021

The article discusses the dead reckoning of the traveled path based on the analysis of the video data stream coming from the optoelectronic surveillance devices; the use of relief data makes it possible to partially compensate for the shortcomings of the first method. Using the overlap of the photo-video data stream, the terrain is restored. Comparison with a digital terrain model allows the location of the aircraft to be determined; the use of digital images of the terrain also allows you to determine the coordinates of the location and orientation by comparing the current view information. This method provides high accuracy in determining the absolute coordinates even in the absence of relief. It also allows you to find the absolute position of the camera, even when its approximate coordinates are not known at all.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.171-177
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• 2022

The number of people who own indoor plants is growing today, but as a result of their busy lifestyles-such as work or travel-as well as a lack of enthusiasm in caring for their plants, their plants wither. The use of an irrigation control system with a surveillance camera can assist such folks in taking care of their plants. Such a device can assist in remotely watering plants at predetermined times and checking on the health of the plants. The proprietors would be able to live comfortably without feeling bad thanks to this change. Internet access is required for this technology in order to monitor the plants and control the watering through apps. A sensor is installed in the soil to monitor soil humidity and send data to the microcontroller for irrigation, allowing the owner to schedule irrigation as they see fit and keep an eye on their plants all day. With the use of a remote irrigation control system, the plants will grow properly and be irrigated with the proper amount of water, and the owners will be so glad and delighted to watch their plants. Knowing the time and quantity of water are vital parts of the plant growth.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.919-926
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• 2023

본 논문에서는 주야간 움직임 감지 시스템 개발을 위한 주야간 촬영이 가능한 카메라 시스템을 구현하였다. 이를 위해 CMOS 이미지 센서는 물론 IR-LED를 이용하여 야간에도 선명한 영상 캡처가 가능하도록 설계하였다. 또한 칼라모델 분리를 통해 비교적 단순한 움직임 감지 알고리즘을 제안하였다. 칼라모델에서 H채널만 추출한 후, 영상을 블럭으로 나눈 다음 연속 프레임간의 평균 색상값을 이용하여 블록 매칭방식을 적용함으로써 움직임을 감지할 수 있다. 촬영 중 움직임이 감지되면 자동으로 경보음이 울리면서 화면을 캡처하여 PC에 저장할 수 있는 주야간 움직임 감지 시스템을 구현하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.355-361
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• 2006

In large scale environments like airport, museum, large warehouse and department store, autonomous mobile robots will play an important role in security and surveillance tasks. Robotic security guards will give the surveyed information of large scale environments and communicate with human operator with that kind of data such as if there is an object or not and a window is open. Both for visualization of information and as human machine interface for remote control, a 3D model can give much more useful information than the typical 2D maps used in many robotic applications today. It is easier to understandable and makes user feel like being in a location of robot so that user could interact with robot more naturally in a remote circumstance and see structures such as windows and doors that cannot be seen in a 2D model. In this paper we present our simple and easy to use method to obtain a 3D textured model. For expression of reality, we need to integrate the 3D models and real scenes. Most of other cases of 3D modeling method consist of two data acquisition devices. One for getting a 3D model and another for obtaining realistic textures. In this case, the former device would be 2D laser range-finder and the latter device would be common camera. Our algorithm consists of building a measurement-based 2D metric map which is acquired by laser range-finder, texture acquisition/stitching and texture-mapping to corresponding 3D model. The algorithm is implemented with laser sensor for obtaining 2D/3D metric map and two cameras for gathering texture. Our geometric 3D model consists of planes that model the floor and walls. The geometry of the planes is extracted from the 2D metric map data. Textures for the floor and walls are generated from the images captured by two 1394 cameras which have wide Field of View angle. Image stitching and image cutting process is used to generate textured images for corresponding with a 3D model. The algorithm is applied to 2 cases which are corridor and space that has the four wall like room of building. The generated 3D map model of indoor environment is shown with VRML format and can be viewed in a web browser with a VRML plug-in. The proposed algorithm can be applied to 3D model-based remote surveillance system through WWW.

• 해양환경안전학회지
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• 제13권4호
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• pp.55-63
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• 2007

집단감시 디지털 시스템(Group Digital Surveillance System for Fishery Safety and Security, GDSS-F2S)은 대단위 양식장에 침입하는 도적을 방어하기 위하여 물체 식별정보와 물체 추적정보를 제공하는 시스템이다. 그러나 GDSS-F2S에서 제공하는 이러한 두 가지 정보는 도적행위를 입증할 수 있는 법적 증거 자료로 미흡하다. 그래서 양식장의 지형을 고려한 도적행위의 유효한 대응책을 검토한 후, 하나의 해결방안으로 물체의 영상정보를 고려하였다. 앙식장을 침입하는 물체의 실시간 영상을 획득하기 위하여 0.0001 룩스(Lux)의 초저조도 CCD 카메라와 부가장치를 이용한 영상 획득 시스템을 구축하였다. 영상 획득 시스템을 부가한 GDSS-F2S의 현장실험 결과, 차량의 번호판과 외관, 사람의 행동과 특징 등을 주간은 물론 야간에도 선명하게 획득할 수 있었다. 따라서 영상획득 시스템을 부가하여 개선한 GDSS-F2S는 도적행위에 대한 충분한 법적 증거 제공이 가능하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.183-190
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• 2016

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.