Surveillance cameras have installed in many places because security and safety is becoming important in modern society. Through surveillance cameras installed, we can deal with troubles and prevent accidents. However, watching surveillance videos and judging the accidental situations is very labor-intensive. So now, the need for research to analyze surveillance videos is growing. This study proposes an algorithm to track multiple persons using SURF and background subtraction. While the SURF algorithm, as a person-tracking algorithm, is robust to scaling, rotating and different viewpoints, SURF makes tracking errors with sudden changes in videos. To resolve such tracking errors, we combined SURF with a background subtraction algorithm and showed that the proposed approach increased the tracking accuracy. In addition, the background subtraction algorithm can detect persons in videos, and SURF can initialize tracking targets with these detected persons, and thus the proposed algorithm can automatically detect the enter/exit of persons.
Yang, Eunjeong;Lee, Keesan;Ha, Jung-moon;Kim, Woojoo;Song, Ho-Kyung;Hwang, Injae;Lee, Sang-im;Jablonski, Piotr G.
Journal of Ecology and Environment
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제42권2호
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pp.85-89
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2018
Observations and video documentation of interactions between animals living in dens, cavities, and other enclosed spaces are difficult, but they play an important role in field biology, ecology, and conservation. For example, bird parents visiting nests and feeding their nestlings may provide crucial information for testing of ecological hypotheses and may easily attract attention of participants of citizen-science ecological and conservation projects. Because of the nest concealment of cavity-nesting birds, their behaviors in the nest can only be studied by using video surveillance. Professional wildlife surveillance systems are extremely expensive. Here, we describe an inexpensive video setup that can be constructed with relatively little effort and is more affordable than any previously described system. We anticipate that the relatively low cost of about 250 USD for a battery-operated system is an important feature for citizen-science type of projects and for applications in heavily populated areas where the potential for theft and vandalism may be high. Based on our experiences, we provide methodological advice on practical aspects of using this system in the field for ecological research on birds. We highlight the low cost, easiness of construction, and potential availability to a large number of observers taking part in wildlife monitoring projects, and we offer technical help to participants of such research projects.
본 논문은 영상감시용 네트워크 카메라가 원격지에 설치됨으로써 보안 환경 및 갱신으로부터 소외되어 발생하는 보안 취약성을 지적하고 이를 해결하기 위한 방안으로 네트워크 카메라로의 안전한 접속을 대행하기 위한 보안 프락시 서버 구조를 제안한다. 제안한 서버는 보안 네트워크상에 위치하여 대규모 네트워크 카메라 군에 대한 접속정보를 은닉하고 보안 관리자를 통하여 접속을 시도하는 클라이언트를 인증한다. 또한 그룹 키를 기반으로 하는 영상정보의 암호화 및 키의 갱신 기능을 통하여 영상정보에 대한 등급 지정과 클라이언트에 대한 등급별 안전한 영상 서비스를 제공한다. 제안한 서버를 다중의 네트워크 카메라를 대상으로 구현하여 실험함으로써 네트워크 카메라에 직접 접속하는 경우와 동등한 품질의 영상 서비스를 유지하면서 네트워크 카메라를 안전하게 보호할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통하여 임의 접근이 가능한 기존의 네트워크 카메라에 대하여 안전하고 일관된 통합관리가 가능해질 것으로 사료된다.
In this paper, we propose an effective wireless transmission technology, under poor wireless transmission channel surroundings caused by speedy flying, that are able to transmit high quality video recording information and surveillance data via accessing to various wireless networking services architecture such as One-on-One, Many-on-One, One-on-Many, Over the Horizon. The Real-Time Position Analysis(RAPA) method is also suggested to provide more meaningful video information of shooting area. The suggested wireless transmission technology and RAPA can make remote control of UAV's flight route to get valuable topography information. Because of the benefit to get both of video information and GPS data of shooting area simultaneously, the result of study can be applied to various application sphere including UAV that requires high speed wireless transmission.
In this paper, a kidnapping detection scheme in which human pose estimation is used to classify accurately between kidnapping cases and normal ones is proposed. To estimate human poses from input video, human's 10 joint information is extracted by OpenPose library. In addition to the features which are used in the previous study to represent the size change rates and the regularities of human activities, the human pose estimation features which are computed from the location of detected human's joints are used as the features to distinguish kidnapping situations from the normal accompanying ones. A frame-based kidnapping detection scheme is generated according to the selection of J48 decision tree model from the comparison of several representative classification models. When a video has more frames of kidnapping situation than the threshold ratio after two people meet in the video, the proposed scheme detects and notifies the occurrence of kidnapping event. To check the feasibility of the proposed scheme, the detection accuracy of our newly proposed scheme is compared with that of the previous scheme. According to the experiment results, the proposed scheme could detect kidnapping situations more 4.73% correctly than the previous scheme.
본 논문에서는 CCTV를 기반으로 한 화재 감시 시스템 개발을 위하여 기존 센서를 기반으로 하는 화재 탐지 시스템과 영상을 기반으로 하는 시스템들의 장단점을 분석하고 국가적으로 지원하고 있는 U-City, U-Home, U-Campus 등 확산되는 유비쿼터스 환경에 적합한 화재 감시 시스템 모델과 화재를 판별하기위한 기술을 제안한다. 본 연구를 위해 영상을 촬영할 카메라로는 Microsoft LifeCam VX-1000을 사용하였으며, 영상을 촬영하는 코덱으로는 H.264를 사용하였다. 카메라로부터 촬영된 영상 데이터를 가공하여 서버에 전달하는 클라이언트는 Linux OS를 사용하는 ARM9 S3C2440 보드로 제작하였다. 클라이언트와 서버의 영상 데이터 송/수신은 기본적으로 1:1 방식으로 되어있다. 그리하여 카메라의 데이터를 다중으로 수신하기 위한 멀티캐스트 1:N이 가능하게 명세하여, 화재 감시를 위한 다각적 영상 수신 시스템을 설계하였다. 영상 데이터는 RGB 형식을 YUV로 변환하여 전송하며, 화재를 감지하기위한 모션 추출을 위해 Y값을 이용한다. 화재 판별은 붉은 색상을 감지하고 Y값의 움직임을 계산해 화재시 지속적으로 타오르는 불꽃의 모션을 감지하여 판단하는 판별법을 적용한 시스템을 최종적으로 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권1호
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pp.169-189
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2015
Detection of anomalous events from video streams is a challenging problem in many video surveillance applications. One such application that has received significant attention from the computer vision community is traffic video surveillance. In this paper, a Lossy Count based Sequential Temporal Pattern mining approach (LC-STP) is proposed for detecting spatio-temporal abnormal events (such as a traffic violation at junction) from sequences of video streams. The proposed approach relies mainly on spatial abstractions of each object, mining frequent temporal patterns in a sequence of video frames to form a regular temporal pattern. In order to detect each object in every frame, the input video is first pre-processed by applying Gaussian Mixture Models. After the detection of foreground objects, the tracking is carried out using block motion estimation by the three-step search method. The primitive events of the object are represented by assigning spatial and temporal symbols corresponding to their location and time information. These primitive events are analyzed to form a temporal pattern in a sequence of video frames, representing temporal relation between various object's primitive events. This is repeated for each window of sequences, and the support for temporal sequence is obtained based on LC-STP to discover regular patterns of normal events. Events deviating from these patterns are identified as anomalies. Unlike the traditional frequent item set mining methods, the proposed method generates maximal frequent patterns without candidate generation. Furthermore, experimental results show that the proposed method performs well and can detect video anomalies in real traffic video data.
다양한 감시 환경에서의 보안의 중요성이 대두됨에 따라 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 물체를 연속적으로 추적하기 위해 비겹침 다중 카메라 기반의 영삼감시시스템을 제안한다. 제안된 다중 IP 카메라 기반 객체추적 기술은 장치 간 hand-off 기술 및 프로토콜을 바탕으로 객체추적 모듈과 추적관리 모듈로 구성된다. 객체추적 모듈은 IP 카메라에서 실행되며 객체추적 정보 생성, 객체추적 정보 공유, 객체추적 정보를 이용한 객체 검색 및 모듈 내 설정 기능을 제공하고, 추적관리 모듈은 영상관제 서버에서 실행되며 객체추적 정보 실시간 수신, 객체추적 정보 검색, IP 카메라 컨트롤 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 객체추적 기술은 다양한 감시 환경과 기술 방법에 의존하지 않는 범용적 프레임워크를 제안한다.
지능형 영상 감시 시스템은 감시카메라의 영상정보를 디지털화 하여 시스템이 스스로 사물의 위치 및 패턴을 분석하고 위험 상황이 발생할 경우 경보 및 출입 차단 시스템을 작동하여 보안담당자에게 즉각 현황을 알려 사람의 관리로 인해 발생하는 취약점을 대체, 보완 할 수 있게 해준다. 그러나 원거리 화면에서에서 작은 객체를 확대하기 위해서는 객체 위치에 따른 정확한 확대 배율과 중심좌표 이동이 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 유동적 배경에서 객체 이동에 따른 Pan, Tilt 좌표와 확대 배율을 연산하여 객체가 근거리 혹은 원거리 어디에 있듯 일정한 크기의 객체를 추적할 수 있도록 하고자 하였다. 실험결과 카메라의 정확한 PTZ 제어를 위하여 무게 중심을 검출하여 제어한 결과, 거리에 따라 최소 94%~100%의 정확한 제어가 가능하여 객체의 주요 영역을 인식 및 추적할 수 있었다.
비디오 센서 망을 이용한 무인 감시 체계에서는 고용량의 영상 정보를 왜곡 없이 전송하는 것이 중요하다. 하지만, 무선 채널의 특성상 왜곡 발생이 최소화 되도록 처리할 경우, 불필요한 전송 신호의 추가 또는 정보의 재전송 등으로 인해, 전송 자체의 지연을 초래하는 효과로 연결된다. 따라서 비디오 센서 망 기반의 감시 체계는 무인 체계와 운용자 사이 또는 무인체계들 사이에 고용량의 영상 정보를 압축하면서, 실시간 정보의 특성에 알맞도록 지연시간을 줄이고 시시각각 변화하는 감시 체계에 적합하게 전송할 수 있는 저지연/적응형 영상 전송 기술을 설계하는 것이 중요하다. 본 고에서는, 무인체계의 전체 시스템 프로토콜을 상기의 목표에 맞게 설계하고, 다양한 무선 환경에서 실현할 수 있는 영상전송 기술을 소개 한다. 원활한 무인체계 통신단말 운용을 위해 대용량의 다채널 영상 정보를 효율적이면서 지연이 적게 압축하고, 통신 상태 변화에 따라 유연하게 크로스 레이어 관점에서 영상의 정보를 계층적 부호화 (Layered Coding)를 기반으로 우선 순위에 기반하여 저지연 및 적응적으로 전송하는 기술을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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