Smart cities are expected to provide residents with convenience via various agents such as CCTV, delivery robots, security robots, and unmanned shuttles. Environmental data collected by various agents can be used for various purposes, including advertising and security monitoring. This study suggests a surveillance map data framework for efficient and integrated multimodal data representation from multi-agents. The suggested surveillance map is a multilayered global information grid, which is integrated from the multimodal data of each agent. To confirm this, we collected surveillance map data for 4 months, and the behavior patterns of humans and vehicles, distribution changes of elevation, and temperature were analyzed. Moreover, we represent an anomaly detection algorithm based on a surveillance map for security service. A two-stage anomaly detection algorithm for unusual situations was developed. With this, abnormal situations such as unusual crowds and pedestrians, vehicle movement, unusual objects, and temperature change were detected. Because the surveillance map enables efficient and integrated processing of large multimodal data from a multi-agent, the suggested data framework can be used for various applications in the smart city.
Current video surveillance system that is being used in the country are composed of different video surveillance s ystem that is produced in a number of domestic and foreign manufacturers and perform a service. These video surv eillance systems are using different protocols and interfaces, operating method, it provides such performance without interworking and interoperability between the video surveillance systems, in accordance with the purpose of operatin g the subject is being operated separately. Therefore, in order to provide an image with a more systematic and effici ent security service, many operational constraints are requested. The present study defines the standardization for a unified standard interfaces and protocols to ensure the interworking and interoperability between the different individ ual video security system.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.4
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pp.816-818
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2017
In this paper, we perform a performance analysis of a surveillance camera network system with an image recognition server based on frame discard rate and server utilization. Surveillance camera states are divided into recognition states and silence states to analyze the various parameters such as the optimum number of image frames and the optimum number of cameras based on the processing capacity of the server. The analyzed results will be useful for efficient operation of the evolving surveillance camera network systems.
Governmental bodies generally conduct investigations for product safety management once new products are released to the market, in order to prevent distribution of illegal and defective items. Further, market surveillance activities are regularly conducted by the government to ensure distribution of safe products and recall any hazardous products. The safety investigations often involve a consumer monitoring system wherein consumer organizations participate in market monitoring to conduct surveys on illegal and defective products. As a result, the monitoring results of individual consumer organizations are available separately, but an integrated analysis of the data from all consumer organizations cannot be performed, thereby deterring comprehensive evaluation of the consumer monitoring system. In this study, we analyze the individual monitoring results of consumer organizations to understand the overall status and performance of comprehensive market monitoring and present the directions for desirable market surveillance policies. To this end, the effectiveness of market surveillance related to the distribution of products is verified through analysis of the interrelationships between the monitoring processes and performances of consumer organizations as well as their impact on the performances of the monitoring implementation processes; moreover, several improvement points and direction points are presented for more desirable monitoring of the consumer markets.
Purpose We introduce a groundbreaking surveillance system explicitly designed to overcome the limitations typically associated with conventional surveillance systems, which often focus primarily on object-centric behavior analysis. Design/methodology/approach The study introduces an innovative approach to risk assessment in surveillance, employing image captioning to generate descriptive captions that effectively encapsulate the interactions among objects, actions, and spatial elements within observed scenes. To support our methodology, we developed a distinctive dataset comprising pairs of [image-caption-danger score] for training purposes. We fine-tuned the BLIP-2 model using this dataset and utilized BERT to decipher the semantic content of the generated captions for assessing risk levels. Findings In a series of experiments conducted with our self-constructed datasets, we illustrate that these datasets offer a wealth of information for risk assessment and display outstanding performance in this area. In comparison to models pre-trained on established datasets, our generated captions thoroughly encompass the necessary object attributes, behaviors, and spatial context crucial for the surveillance system. Additionally, they showcase adaptability to novel sentence structures, ensuring their versatility across a range of contexts.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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v.40
no.1
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pp.50-54
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2016
A Wireless Sensor Network (WSN) is better than a conventional network for use in construction and Operations and Maintenance (O&M) because of its lower surveillance system cost. However, effective operation of a WSN is often difficult to obtain because the surveillance targets are usually fixed inside the building or underground. Therefore, this environmental constraint should be considered in the design of the WSN plant equipment surveillance system prior to installation. This study employs simulations of WSN-based fixed facility surveillance using the TinyOS TOSSIM simulator to investigate ideal types and setups of the WSN. Simulation target protocols included LEACH and flooding and gossiping protocols. The results show that the hierarchically-structured LEACH protocol demonstrated better load-balancing and efficiency than the flatly-structured flooding and gossiping protocol.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.4
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pp.181-186
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2016
Recently, the surveillance system research has focused because Unmanned Aerial Vehicle(UAV) has the ability to monitor wide area. When the wide area are monitored, controlling UAVs repeatedly by pilots invokes the cost problem to operate UAVs. If monitoring path can be defined in advance, the cost problem can be solved by controlling UAVs autonomously based on the monitoring path. The traditional approach generates multiple motor primitives based on flied GPS locations. However, the monitoring points by UAVs are not considered by the generated motor primitives, the surveillance by UAVs is not performed properly. This paper proposes a motor primitive structure for surveillance UAVs to be flied autonomously. Motor primitives are generated automatically by setting surveillance points to denote surveillance targets accurately.
Yoon, Sung Hoon;Lee, Kil Soo;Cha, Jae Sang;Mariappan, Vinayagam;Lee, Min Woo;Woo, Deok Gun;Kim, Jeong Uk
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.207-212
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2020
The human centric lighting (HCL) control is a major focus point of the smart lighting system design to provide energy efficient and people mood rhythmic motivation lighting in smart buildings. This paper proposes the HCL control using indoor surveillance camera to improve the human motivation and well-beings in the indoor environments like residential and industrial buildings. In this proposed approach, the indoor surveillance camera video streams are used to predict the day lights and occupancy, occupancy specific emotional features predictions using the advanced computer vision techniques, and this human centric features are transmitted to the smart building light management system. The smart building light management system connected with internet of things (IoT) featured lighting devices and controls the light illumination of the objective human specific lighting devices. The proposed concept experimental model implemented using RGB LED lighting devices connected with IoT features open-source controller in the network along with networked video surveillance solution. The experiment results are verified with custom made automatic lighting control demon application integrated with OpenCV framework based computer vision methods to predict the human centric features and based on the estimated features the lighting illumination level and colors are controlled automatically. The experiment results received from the demon system are analyzed and used for the real-time development of a lighting system control strategy.
In this paper, we propose an audio surveillance system which can detect and localize dangerous sounds in real-time. The location information about dangerous sounds can render a PTZ camera to be directed so as to catch a snapshot image about the dangerous sound source area and send it to clients instantly. The proposed audio surveillance system firstly detects foreground sounds based on adaptive Gaussian mixture background sound model, and classifies it into one of pre-trained classes of foreground dangerous sounds. For detected dangerous sounds, a sound source localization algorithm based on Dual delay-line algorithm is applied to localize the sound sources. Finally, the proposed system renders a PTZ camera to be oriented towards the dangerous sound source region, and take a snapshot against over the sound source region. Experiment results show that the proposed system can detect foreground dangerous sounds stably and classifies the detected foreground dangerous sounds into correct classes with a precision of 79% while the sound source localization can estimate orientation of the sound source with acceptably small error.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.515-517
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2018
Access to public facilities such as substations, dams and railway facilities is strictly controlled, and unmanned surveillance equipment has been introduced and operated recently due to the development of IT technology and the government's cost reduction policy. However, if an unmanned surveillance system is broken, surveillance space, information leakage caused by intruders, and damage to facilities may occur. Also, it is necessary to check periodical visit by the manager in order to check the surveillance facilities, which causes additional management costs. In order to solve this problem, we designed a system to check the operation status of the unmanned monitoring facility in real time, attempt to recover automatically when a problem occurs, and notify the administrator of the problem. The designed system consists of an NVR that receives and judges information such as image, sound, and lighting condition, and a control device that detects and restores the state of the unmanned monitoring facility. The system proposed in this paper is expected to contribute to the improvement of the economic efficiency due to the minimization of surveillance space due to the failure of the unmanned monitoring facility and the reduction of the inspection cost.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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