In this paper, we introduce the multi-target-based auto surveillance algorithm. Multi-target-based surveillance system detects intrusion objects in the specified areas. The proposed algorithm can divide into two parts: i) background generation, ii) object extraction. In this paper, one of the optical flow equation methods for estimation of gradient method used to generate the background [2]. In addition, the objects and back- ground video images that are continually entering the differential extraction.
경찰이 범죄예방과 수사를 위해 영상장비를 활용하고 있는 것은 비단 최근의 일만은 아니다. 과거 캠코더나 열화상 카메라와 같은 새로운 영상장비들이 개발되어 사용되면서부터 꾸준히 범죄에 대응하기 위한 수단으로 사용되어 왔다. 하지만 최근 들어 지능형 CCTV나 드론의 영상장비, 개량된 열화상 카메라 등과 같이 관련 기술들이 더욱 진화하고, 해당 영상 장비들을 범죄대응 목적으로 사용할 수 있는 근거 법령들이 뒷받침 되면서 그 활용범위가 보다 넓어지고 있다. 그에 따라 범죄예방 목적 뿐 아니라 범죄수사, 형사소송절차에도 널리 사용되고 있다. 그러나 영상장비의 활용이 많아짐에 따라 다양한 문제점들도 제기되고 있다. 최근 범죄대응 영상장비의 활용과 관련된 문헌들을 살펴보면 근거규정 미비, 개인정보 침해 위험성, 사생활 자유침해, 그리고 영상장비의 보안침해에 대해 꾸준히 문제점들을 제시하고 있다. 앞으로 영상장비는 보다 다양한 모습으로 범죄대응을 위해서 사용될 것이고, 그 기술 또한 더욱 발전할 것이다. 하지만 지금 시점에서 제기되고 있는 문제점을 해결하지 않는다면 앞으로 더욱 큰 문제들이 발생할 수 있다. 따라서 입법자들과 정부는 제기되는 문제점들을 면밀히 검토하여 영상장비들이 시민의 인권을 침해하지 않으면서 시민의 안전을 위해 활용될 수 있도록 노력해야 할 것이다.
능동형 감시 카메라를 이용한 감시 시스템은 기존의 소리나 센서를 이용하는 방법과 달리 거리의 제약이 없이 시스템을 구성할 수 있다는 장점을 가지지만 하드웨어 구현 시에 많은 연산량을 요구한다. 본 논문은 기존의 DSP나 임베디드 프로세서를 이용하는 방법과 달리 연속 영상의 차영상을 이용하는 방법을 통해서 간단하고 빠르게 객체의 움직임을 추출 및 추적할 수 있는 움직임 추적기를 제안하고 구현하였다. 제안하는 움직임 추적기는 하드웨어 크기가 작으면서도 시속 10km 이내의 사람 움직임을 효과적으로 감지할 수 있다. 차분의 절대값을 이용하는 방법을 사용하였기 때문에 동영상 압축 표준과 연동하여서 사용할 수 있다. 또한 화면 건너뛰기값을 조절함으로서 고속 물체와 저속 물체 모두를 효과적으로 감지할 수 있다. 차영상에 존재할 수 있는 잡음에 대해서 객체의 정보를 이용하는 방법을 통해서 잡음에 대한 내성을 강하게 하였다. 제안한 움직임 추적기는 NTSC급 영상을 충분히 처리할 수 있으며 약 13,000 게이트로 FPGA에서 구현되었으며 능동형 감시 카메라 시스템에 내장되어 실제로 원활히 동작하는 것을 확인하였다. 이를 바탕으로 기존에 개발한 움직임 추정기에 제안한 움직임 추적기를 내장하여 동영상 압축 코덱과 연동이 가능한 움직임 추적기 내장형 움직임 추정기를 구현하였다. 구현된 움직임 추정기는 $0.35{\mu}m$ 공정에서 약 17,000 게이트의 크기를 가진다.
지능형 감시 분야에서 이상행위를 검출하는 것은 오랫동안 연구되어온 주제로 다양한 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 많은 연구가 움직이는 객체의 개별적인 추적이 가능하다는 것을 전제로 하여 찾은 가려짐이 발생하는 실생활에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 객체 추적이 어려운 복잡한 환경에서 장면의 주된 움직임을 분석하여 비정상적인 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력영상에서 움직임 정보를 추출하여 Visual Word와 Visual Document를 생성하고, 문서 분석 기법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation 알고리즘을 이용하여 장면의 주요한 움직임 정보j위치, 크기, 방향, 분포)를 추출한다. 이렇게 분석된 장면의 주요한 움직임과 입력영상에서 발생한 움직임과의 유사도를 분석하여 주요한 움직임에서 벗어나는 움직임을 비정상적인 움직임으로 간주하고 이를 이상행위로 검출하는 방법을 제안한다.
본 논문은 기존 논문들에서 사용되었던 다양한 색상모델의 연기색상을 비교분석하여, 화재 영상감시 시스템의 연기 검출에 최적인 컬러모델을 제시하기 위한 컬러영상의 연기색상 분석에 대하여 기술한다. 각 표준 색상 모델에서의 연기색상과 비연기 색상간의 분리도 특성을 비교하기 위하여 히스토그램 교차 분석 기법을 사용하였다. 표준색상모델로는 RGB, YCbCr, CIE-Lab, HSV 컬러모델을 사용하였으며, 계산된 히스토그램 교차(Histogram Intersection)값이 작으면 연기와 비연기 영역분할 특성이 우수한 컬러모델이며 큰 값을 가지는 컬러모델에서는 연기분할 특성이 좋지 않다. 4개의 표준 컬러모델을 분석한 결과, RGB 색상모델과 HSV 색상모델이 각각 평균 히스토그램 교차 값이 0.14, 0.156 으로서 연기와 비연기 색상 분리도가 매우 우수하여 컬러영상의 색상기반 연기검출에 가장 최적이며 실용적인 컬러모델로 확인되었다.
본 논문에서는 감시 카메라 환경에서 발생할 수 있는 군중의 비정상 행동 검출 방법을 제안한다. 군중들의 비정상 행동을 산발적으로 퍼지면서 뛰는 행동, 한쪽 방향으로 갑자기 뛰는 행동 두 가지로 정의하였다. 이를 검출하기 위하여 영상에서 움직임 벡터를 추출하여 군중의 비정상 행동 검출에 적합한 서술자 MHOF(Multi-scale Histogram of Optical Flow)와 DCHOF(Directional Change Histogram of Optical Flow)제안하였으며, 이를 이진 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 검출하였다. 제안한 방법은 공개 데이터셋인 UMN 데이터와 PETS 2009 데이터를 이용하여 성능을 평가하였고 다른 방법론과의 비교를 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 입증하였다.
최근들어 보안이 중요시되는 공간에서 임의의 객체를 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 효율적인 영상 처리 교육을 위한 지능형 영상 시스템을 구현하고 제안하고자 한다. 제안된 시스템은 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 Pan-Tilt-Zoom 카메라를 제어하여 객체의 확대 영상을 취득하도록 하였다. 실험 결과 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 또한 제안된 시스템은 교육진행시 실시간 영상 데이터 사용 및 카메라 제어를 다수의 학생들이 동시에 할 수 있음으로 효율적인 영상 처리 교육을 진행 할 수 있을 것으로 사료된다.
This paper describes a automatic video surveillance system(AVSS) with long range and 360$^{\circ}$ coverage that is automatically rotated in an elevation over azimuth mode in response to the TTM(tracked target message) signal of vessels tracked by ARPA(automatic radar plotting aids) radar. This AVSS that is a video security and tracking system supported by ARPA radar, CCTV(closed-circuit television) camera system and other sensors to automatically identify and track, detect the potential dangerous situations such as collision accidents at sea and berthing/deberthing accidents in harbor, can be used in monitoring the illegal fishing vessels in inshore and offshore fishing ground, and in more improving the security and safety of domestic fishing vessels in EEZ(exclusive economic zone) area. The movement of the target vessel chosen by the ARPA radar operator in the AVSS can be automatically tracked by a CCTV camera system interfaced to the ECDIS(electronic chart display and information system) with the special functions such as graphic presentation of CCTV image, camera position, camera azimuth and angle of view on the ENC, automatic and manual controls of pan and tilt angles for CCTV system, and the capability that can replay and record continuously all information of a selected target. The test results showed that the AVSS developed experimentally in this study can be used as an extra navigation aid for the operator on the bridge under the confusing traffic situations, to improve the detection efficiency of small targets in sea clutter, to enhance greatly an operator s ability to identify visually vessels tracked by ARPA radar and to provide a recorded history for reference or evidentiary purposes in EEZ area.
무인감시시스템은 무선 칩 같은 기초적인 센서를 이용하는 분야는 많이 연구 되어 왔으며. 카메라를 주요 센서로 하는 영상감시체계 연구 분야가 활성화 되고 있다. 본 논문에서는 다양한 영상검지기법을 조사 분석한 결과를 토대로 영상 객체 인식 기법을 적용한 지능형 영상검지 시스템을 제안하였다. 이 지능형 영상검지 시스템은 사건 전후의 상황을 쉽게 추적 판단 할 수 있으며, 확실한 증거와 다양한 정보를 확보 할 수 있다. 따라서 본 논문에서 제안하는 지능형 영상 검지 시스템은 교통상황 관리, 재난 경보 등 다양한 무인감시시스템에 활용 될 것이다.
Interest about social security has recently increased in favor of safety for infrastructure. In addition, advances in computer vision and pattern recognition research are leading to video-based surveillance systems with improved scene analysis capabilities. However, such video surveillance systems, which are controlled by human operators, cannot actively cope with dynamic and anomalous events, such as having an invader in the corporate, commercial, or public sectors. For this reason, intelligent surveillance systems are increasingly needed to provide active social security services. In this study, we propose a core technique for intelligent surveillance system that is based on swarm robot technology. We present techniques for invader enclosing using swarm robots based on multiple distributed object environment. The proposed methods are composed of three main stages: location estimation of the object, specified object tracking, and decision of the cooperative behavior of the swarm robots. By using particle filter, object tracking and location estimation procedures are performed and a specified enclosing point for the swarm robots is located on the interactive positions in their coordinate system. Furthermore, the cooperative behaviors of the swarm robots are determined via the result of path navigation based on the combination of potential field and wall-following methods. The results of each stage are combined into the swarm robot-based invader-enclosing technique on multiple distributed object environments. Finally, several simulation results are provided to further discuss and verify the accuracy and effectiveness of the proposed techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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