• 한국ITS학회 논문지
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• 제8권6호
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• pp.36-45
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• 2009

최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제39권4호
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• pp.361-369
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• 2002

제한된 구역내의 고정(static)된 감시 카메라를 통해 입력된 영상 데이터에 대해 움직임이 있는 물체를 검출하기 위해서는 주위 잡음(noise)에 대한 민감성(sensitivity)과 상황변화에 대해 대처할 수 있는 강인한 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 잡음이나 갑작스런 상황의 변화에 적절히 대응하여 움직임 물체를 추출하고 추적하는 효율적인 알고리즘을 제안한다. 초기 배경 모델(background model) 영상에 의해서 입력되는 영상 내에 이동 물체가 존재할 경우 각 화소의 주변의 변화를 고려하여 움직임 영역을 검출하였다. 움직임 영역의 화소들의 잡음 제거를 위해 형태학적 필터(morphological filter)를 사용하였고, 8-연결 성분 표시(connected component labeling)에 의해 개별적인 물체의 움직임을 검출하였다. 마지막으로 다양한 환경과 모델에 따른 실험결과와 통계적인 분석을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.61-67
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• 2017

최근 지능형 CCTV는 빅 데이터, 인공지능 및 영상 분석과 같은 분야와 결합하여 다양한 이상 행위들을 탐지하고 보행자와 같은 객체의 전반적인 상황을 분석할 수 있으며, 이러한 지능형 영상 감시 기능에 대한 영상 분석 연구가 활발히 진행되고 있는 추세이다. 그러나 일반적으로 2차원 정보를 이용하는 CCTV 영상은 위상학적 정보 부족으로 인해 객체 오 인식과 같은 한계가 존재한다. 이러한 문제는 두 대의 카메라를 사용하여 생성된 객체의 깊이 정보를 영상에 추가함으로써 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 가우시안 혼합기법을 사용하여 배경 모델링을 수행하고, 모델링 된 배경에서 전경을 분할하여 움직이는 객체의 존재 여부를 탐지한다. RGB 정보 기반 분할 결과를 이용하여 깊이 정보 기반 분할을 수행하기 위해 두 대의 카메라를 사용하여 스테레오 기반 깊이 지도를 생성한다. RGB 기반으로 분할된 영역을 깊이 정보를 추출하기 위한 도메인으로 설정하고, 도메인 내부에서 깊이 기반 분할을 수행한다. 강건하게 분할된 객체의 중심점을 탐지하고 방향을 추적하기 위해 가장 기본적인 객체 추적 방법인 CAMShift 기법을 적용하여 객체의 움직임을 추적한다. 실험을 통하여 제안된 RGB-D 모델을 이용한 객체 탐지 및 추적 방법의 우수성을 입증하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제41권4호
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• pp.9-21
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• 2004

본 논문은 동영상내의 객체를 자동으로 추출하고 추적할 수 있는 유전자 알고리즘 기반의 분할 방법을 제안한다. 제안된 방법은 시간 분할과 공간 분할로 이루어진다. 공간 분할은 각 프레임을 정확한 경계를 가진 영역으로 나누고 시간 분할은 각 프레임을 전경 영역과 배경 영역으로 나눈다. 공간 분할은 분산 유전자 알고리즘을 이용하여 수행된다. 그러나, 일반적인 유전자 알고리즘과는 달리, 염색체는 이전 프레임의 분할 결과로부터 초기화되고, 동적인 객체 부분에 대응하는 불안정 염색체만이 진화연산자에 의해 진화된다. 시간 분할은 두 개의 연속적인 프레임의 밝기 차이에 기반을 둔 적응적 임계치 방법에 의해 수행한다. 얻어진 공간과 시간 분할 결과의 결합을 통해서 객체를 추출하고, 이 객체들은 natural correspondence에 의해 전체 동영상을 통해 정확히 추적된다. 제안된 방법은 다음의 두 가지 장점을 가진다. 1) 제안된 비디오 분할 방법은 사전 정보를 필요로 하지 않는 자동 동영상 분할 방법이다. 2) 제안된 공간 분할방법은 기존의 유전자 알고리즘보다 해공간의 효율적인 탐색을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 정확한 객체 추적 메커니즘을 포함하고 있는 새로운 진화 알고리즘이다. 이러한 장점들은 제안된 방법이 잘 알려진 동영상과 실제 동영상에 성공적으로 적용됨을 통해 검증된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.160-167
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• 2015

We present an experimental implementation of the inexpensive microwave security sensor that can detect both static and slowly moving objects in cluttered environment. The prototype consists of a frequency-modulated continuous wave radar sensor, control board or computer and software. The prototype was tested in a cluttered indoor environment. In case of intrusion or change of environment the sensor will give an alarm, determine the location of new object, change in its location and can detect a slowly moving target. To make a low-cost unit we use commercially available automotive radar and own signal processing techniques for object detection and tracking. The intruder detection is based on a comparison between current 'image' in memory and 'no-intrusion' reference image. The main challenge is to develop a reliable technique for detection of a relatively low-magnitude object signals hidden in multipath clutter echo signals. Various experimental measurements and computations have shown the feasibility and performance of the system.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1071-1082
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• 2002

무선 컴퓨팅 기술 및 이동 객체의 위치를 정확하게 추적할 수 있는 GPS 기술의 발달로 인하여 물류 차량 관리, 항공 교통 통제, 위치 기반 서비스 등과 같은 실시간 환경의 위치 정보 응용 시스템의 개발이 활발해지고 있다. 특히, 차량의 위치를 관제 센터에서 실시간으로 파악하는 차량 위치 추적 시스템에 관한 연구가 대표적인 응용 시스템으로 등장하였다. 그런데 기존의 차량 위치 추적 시스템은 데이터베이스에 저장되지 않은 특정 시간의 차량 위치 정보를 사용자에게 제공하지 못하는 문제점을 갖는다. 따라서 이 논문에서는 PDA와 같은 모바일 인터페이스를 통하여 실시간으로 차량의 위치 추적이 가능한 시스템을 설계한다. 제안 시스템은 차량 위치 검색 서버와 모바일 인터페이스로 구성되며, 이동 차량의 현재 위치뿐만 아니라 데이터베이스에 저장되지 않은 과거 및 미래 위치 정보까지 사용자에게 제공하는 장점을 갖는다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제13권7호
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• pp.488-498
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• 2007

본 논문은 유비쿼터스 스마트 공간에서 중첩 FOV와 비중첩 FOV에 대한 카메라 네트워크의 시공간 위상을 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 다중 카메라들간의 움직이는 객체들을 인식 및 추적하였으며 이를 통해 카메라 네트워크의 위상을 결정하였다. 다중 카메라의 영상으로부터 여러 객체들을 추적하기 위해 여러 가지 방법들을 사용하였다. 우선, 단일 카메라에서 객체들의 겹침 문제를 해결하기 위해서 병합-분리(Merge-Split) 방법을 사용하였으며, 보다 정확한 객체 특성을 추출하기 위해 그리드 기반의 부분 추출 방법을 사용하였다. 또한, 비중첩 FOV를 포함하는 다중 카메라의 보이지 않는 지역에 대한 객체 추적을 위해 등장과 퇴장 영역간의 전이시간과 사람들의 외형 정보를 고려하였다. 본 논문에서는 다양한 등장과 퇴장 영역간의 전이시간을 추정하고 전이확률을 이용하여 무방향 가중치 그래프로써 카메라 위상을 가시적으로 표현하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2003년도 ISIS 2003
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• pp.628-631
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• 2003

In this paper, we present real-time, accurate face region detection and tracking technique for an intelligent surveillance system. It is very important to obtain the high-resolution images, which enables accurate identification of an object-of-interest. Conventional surveillance or security systems, however, usually provide poor image quality because they use one or more fixed cameras and keep recording scenes without any cine. We implemented a real-time surveillance system that tracks a moving person using four pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. While tracking, the region-of-interest (ROI) can be obtained by using a low-pass filter and background subtraction. Color information in the ROI is updated to extract features for optimal tracking and zooming. The experiment with real human faces showed highly acceptable results in the sense of both accuracy and computational efficiency.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1999년도 제14차 학술회의논문집
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• pp.13-16
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• 1999

An active contour model, Snake, was developed as a useful segmenting and tracking tool lot rigid or non-rigid (i.e. deformable) objects by Kass in 1987 In this research, Snake is newly designed to cover this large moving case. Image flow energy is proposed to give Snake the motion information of the target object. By this image flow energy Snake's nodes can move uniformly along the direction of the target motion in spite of the existences of local minima. Furthermore, when the motion is too large to apply image flow energy to tracking, a jump mode is proposed for solving the problem. The vector used to make Snake's nodes jump to the new location can be obtained by processing the image flow. The effectiveness of the proposed Snake is confirmed by some simulations.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권7호
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• pp.1126-1132
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• 2002

In this paper, we propose a new scheme of motion tracking based on fuzzy inference (Fl) and wavelet transform (WT) from image sequences. First, we present a WT to segment a feature extraction of dynamic image . The coefficient matrix for 2-level DWT tent to be clustered around the location of Important features in the images, such as edge discontinuities, peaks, and corners. But these features are time varying owing to the environment conditions. Second, to reduce the spatio-temperal error, We develop a fuzzy inference algorithm. Some experiments are performed 0 testify the validity and applicability of the proposed system As a result, proposed method is relatively simple compared with the traditional space domain method. It is also well suited for motion tracking under the conditions of variation of illumination.