• 대한기계학회논문집A
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• 제32권4호
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• pp.340-346
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• 2008

An unmanned surveillance robot consists of a machine gun, a laser receiver, a thermal imager, a color CCD camera, and a laser illuminator. It has two axis control systems for elevation and azimuth. Because the current robot system is mounded at a fixed post to take care of surveillance tasks, it is necessary to modify such a surveillance robot to be installed on an UGV (Unmanned Ground Vehicle) system in order to watch blind areas. Thus, it is required to have a stabilization system to compensate the disturbance from the UGV. In this paper, a simulation based design scheme has been adopted to develop a mobile surveillance robot. The 3D CAD geometry model has first been produced by using Pro-Engineer. The required pan and tilt motor capacities have been analyzed using ADAMS inverse dynamics analysis. A target tracking and stabilization control algorithm of the mobile surveillance robot has been developed in order to compensate the motion of the vehicle which will experience the rough terrain. To test the performance of the stabilization control system of the robot, ADAMS/simulink co-simulations has been carried out.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11A호
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• pp.1066-1072
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• 2010

본 논문에서는 다중 PTZ 카메라 기반의 다중이벤트 처리 감시시스템을 제안하였다. 각각의 PTZ 카메라에는 검출할 이벤트의 종류를 설정할 수 있다. 기존 PTZ 감시 카메라에는 하냐의 카메라가 하나의 이벤트 처리를 하기 때문에 새로운 객체가 발생하여 새로운 이벤트를 설정해야 할 경우 문제가 생기며, 각각의 PTZ 카메라는 감시하는 영역아 정해져 있기 때문에 객체가 감사할 수 없는 곳으로 이동시 추적이 불가능한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 하나의 PTZ 카메라에 새로운 객체가 발생했을 때 주변의 PTZ 카메라에서 새로운 객체의 위치 좌표를 추정하여 객체를 감시할 수 있는 감시 시스템을 제안하고, PTZ 카메라의 영역에서 벗어나는 객체에 대한 이벤트 링크를 다시 설정함으로써 객체의 감시가 지속적으로 가능하게 하는 시스템을 제안하였다. 모의실험을 통해 제안 방식의 우수한 성능을 입증하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제2권1호
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• pp.21-28
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• 2007

The Intelligent Space(ISpace) provides challenging research fields for surveillance, human-computer interfacing, networked camera conferencing, industrial monitoring or service and training applications. ISpace is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. According to the cooperation of many intelligent devices, the environment, it is very important that the system knows the location information to offer the useful services. In order to achieve these goals, we present a method for representing, tracking and human following by fusing distributed multiple vision systems in ISpace, with application to pedestrian tracking in a crowd. And the article presents the integration of color distributions into particle filtering. Particle filters provide a robust tracking framework under ambiguity conditions. We propose to track the moving objects by generating hypotheses not in the image plan but on the top-view reconstruction of the scene. Comparative results on real video sequences show the advantage of our method for multi-object tracking. Also, the method is applied to the intelligent environment and its performance is verified by the experiments.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권6호
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• pp.730-744
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• 2023

The topic of this paper is the recognition of human activities using egocentric vision, particularly captured by body-worn cameras, which could be helpful for video surveillance, automatic search and video indexing. This being the case, it could also be helpful in assistance to elderly and frail persons for revolutionizing and improving their lives. The process throws up the task of human activities recognition remaining problematic, because of the important variations, where it is realized through the use of an external device, similar to a robot, as a personal assistant. The inferred information is used both online to assist the person, and offline to support the personal assistant. With our proposed method being robust against the various factors of variability problem in action executions, the major purpose of this paper is to perform an efficient and simple recognition method from egocentric camera data only using convolutional neural network and deep learning. In terms of accuracy improvement, simulation results outperform the current state of the art by a significant margin of 61% when using egocentric camera data only, more than 44% when using egocentric camera and several stationary cameras data and more than 12% when using both inertial measurement unit (IMU) and egocentric camera data.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1148-1152
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• 2012

본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 지능형 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 주로 침입자 탐지를 위한 것으로 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction 기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 큰 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화 한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM 기법을 적용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실제 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.789-790
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• 2008

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1491-1500
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• 2008

본 논문은 은닉 마르코프 모델을 사용하여 사람의 특정한 행동을 인식하여 사용자에게 알려주는 지능형 영상 감시 시스템을 제안한다. 본 방법에는 카메라를 통해 입력된 영상에서 사람 영역을 찾은 후 발 영역만을 추출하여 특징이 되는 관측열을 생성한다 특징 영역은 입력 영상의 각 프레임을 16개의 영역으로 나누어 발바닥이 위치한 곳의 코드를 읽어 사용하고, 인식하고자 하는 패턴 행동들에 대해서는 각각의 관측열을 구하고 HMM의 Baum-Welch 알고리즘을 사용하여 학습한다. 인식에는 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 확률적으로 비교하여 영상 내의 행동이 어떤 패턴 행동인지를 결정하여 출력한다. 제시된 방법은 복도에서 사람의 특정 행동을 인식하는데 성공적으로 적용될 수 있음을 실험을 통해 확인했다.

• 전자공학회논문지SC
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• 제49권3호
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• pp.1-11
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• 2012

데이터 연관은 지능시스템의 자율적인 작동에 매우 중요한 문제이다. 본 논문에서는 데이터 연관 문제를 Bayesian 방식으로 구성하고 이를 성공적으로 지능시스템에 응용한 예를 설명한다. 먼저 데이터 연관 문제가 어떻게 Bayesian 방식으로 구성하여 혼잡한 환경에서의 다 물체 추적 문제에 적용되는지 알아본다. 그리고 데이터 연관이 지능시스템에 어떻게 응용될 수 있는지 정체 관리를 이용한 항공 교통 관제, 카메라 네트워크 위치 및 관점 자동 보정, 멀티 센서 퓨젼의 세 가지 예를 이용해 살펴본다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.169-174
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• 2018

시민들의 안전을 위한 영상통합관제센터에는 수많은 CCTV 카메라가 연결되어 많은 채널의 영상을 소수의 관제사가 관제하는데 어려움이 있다. 본 논문에서는 많은 채널의 영상을 효과적으로 관제하기 위하여 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템을 제안한다. 안전지도는 범죄 발생 빈도를 데이터베이스로 구축하고, 범죄 발생 위험 정도를 표현하고, 범죄 취약 계층인 여성이 범죄 위험 지역으로 진입하면 영상통합관제센터의 관제사가 주목할 수 있도록 한다. 성별 구분을 보행자 검출 및 추적 그리고 딥러닝을 통하여 성별을 구분한다. 보행자 검출은 Adaboost 알고리즘을 이용하고, 보행자 추적을 위한 확률적 데이터 연관 필터(probablistic data association filter)를 적용한다. 보행자의 성별을 구분하기 위하여 비교적 간단한 AlexNet를 적용하여 성별을 판별한다. 실험을 통하여 제안하는 성별 구분 방법이 종래의 알고리즘에 비하여 성별 구분에 효과적임을 보인다. 또한 안전지도와 연계한 지능형 영상보안 시스템 구현 결과를 소개한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.309-314
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• 2010

본 논문에서는 인터넷상에서의 지능형 감시 카메라 시스템(Intelligent Security Camera: ISC)을 제안한다. ISC 방법은 워터쉐드 알고리즘에 기반하여 카메라에 입력된 영상을 분할하는 단계와 skin-color model을 사용하여 얼굴의 후보지역을 탐지하는 단계, 그리고 마지막으로 SVM(Support Vector Machine)을 사용하여 얼굴 후보영역에서 얼굴을 검증하는 단계로 구성되어 있다. Skin-color Model을 이용하여 찾아진 얼굴후보 영역으로부터 웨이블렛 변환계수들을 추출한다. 웨이블렛 변환계수들을 SVM의 입력으로 하여 실제 얼굴영역을 검증한다. SVM의 입력으로 실험결과에서 제안된 방법이 감시시스템, 화상회의 시스템과 같은 얼굴을 인식 추적하는 시스템에 적용될 수 있음을 보인다.