This paper presents the system interface standard that are associated with additional devices like sensor nodes as well as fire monitoring panel, panic button and emergency call in city railroad environment. Existing fire monitoring panel, panic button and emergency call system is responsible for fire detection and alarm, emergency alarm and communication with the manager. Recently, researches that are associated with NVR-based intelligent integrated surveillance systems and existing alarm system are activated but most of the system is dedicated to it existing. In order to expand devices that is supported other monitoring function, separate device configuration or modification of integrated surveillance system are inevitable. In this study, interface standard between standard controller, integrated command center and each device that facilitate additional expansion of integrated surveillance system and avoid the extra cost is presented.
An image processing and decision making method for the Automatic Surveillance System is proposed. The aim of our Automatic Surveillance System is to detect a moving object and make a decision on whether it is human or not. Various object features such as the ratio of the width and the length of the moving object, the distance dispersion between the principal axis and the object contour, the eigenvectors, the symmetric axes, and the areas if the segmented region are used in this paper. These features are not the unique and decisive characteristics for representing human Also, due to the outdoor image property, the object feature information is unavoidably vague and inaccurate. In order to make an efficient decision from the information, we use a fuzzy rules base system ai an approximate reasoning method. The fuzzy rules, combining various object features, are able to describe the conditions for making an intelligent decision. The fuzzy rule base system is initially constructed by heuristic approach and then, trained and tasted with input/output data Experimental result are shown, demonstrating the validity of our system.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위해 공간적 확률 분포와 방향 서술자를 이용하여 다양한 배회행위를 검출하는 방법을 제안한다. 적응적 배경 모델링 기법을 이용하여 움직이는 객체를 검출하고, 검출된 객체로부터 움직임의 정보를 추출한다. 추출된 객체의 움직임 정보는 이동 궤적과 방향에 대해 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터는 k-Nearest Neighbor를 통해 최종적으로 배회행위를 검출하게 된다. 제안한 방법을 실내외 다양한 환경에서 테스트하여 배회 행위를 검출하는 결과를 나타내었으며 이는 실시간으로 검출되는 것을 확인하였다.
사회 안전망 제공을 위한 실시간 영상 기반의 협동적 스마트 카메라 네트워크에서는 상황인지 추론 및 처리를 위하여, 스마트 카메라 간에 상황 인지 및 대응을 위한 데이터를 저장 및 전달한다. 특정 이벤트에 대해 카메라가 측정한 값을 다른 상황 데이터 및 추론 결과와 함께 RDB(Relational Data Base)에 저장하고, 해당 정보가 필요한 주변 카메라에 전달한다. 일부 RDB를 온톨로지 RDF(Resource Description Framework) 파일로 변환해 그 결과를 상황인지 추론에 이용한다. 스마트 카메라 간 연동은 ONVIF(Open Network Video Interface Forum) 표준을 따르며, 협동적인 지능형 관제시스템을 이룬다. 데이터 저장 및 전달에 있어서 기밀성과 무결성을 보장하기 위하여 정보보호 기술을 도입하며, 이를 적용한 프로토타입 시스템을 구현하여 오버헤드에 대한 분석을 수행하였다.
최근 도시철도 기반에서의 기존 감시시스템의 많은 문제점이 도출되고 있다. 이러한 문제점에 대해서 많은 과제와 연구가 활발히 진행 중이다. 뿐만 아니라, 도시철도 서비스 구간 내의 각종 사고 예방 및 안전 운행에 도움을 주고, 위험 사항을 외부로 연계하거나 운영자 등에게 알리는 서비스 등을 수행하는 지능형 영상 감시 시스템이 개발중이다. 본 논문에서는, 기존 연구의 문제점을 알아보고 RFID TAG 기법을 이용해서 이러한 문제점을 해결하고자한다. 뿐만 아니라, 무선 센서 네트워크 기반의 위험 상황 자동 통보 시스템을 모의 실험하였다.
Kim, Young-Ouk;Jang, Sung-Ho;Park, Chang-Woo;Sung, Ha-Gyeong;Kwon, Oh-Yun;Paik, Joon-Ki
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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pp.1485-1490
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2004
Recently, we have remarkable developments in intelligent robot systems. The remarkable features of intelligent robot are that it can track user, does face recognition and vital for many surveillance based systems. Advantage of face recognition when compared with other biometrics recognition is that coerciveness and contact that usually exist when we acquire characteristics do not exist in face recognition. However, the accuracy of face recognition is lower than other biometric recognition due to decrease in dimension from of image acquisition step and various changes associated with face pose and background. Factors that deteriorate performance of face recognition are many such as distance from camera to face, lighting change, pose change, and change of facial expression. In this paper, we implement a new 3D active camera system to prevent various pose variation that influence face recognition performance and propose face recognition algorithm for intelligent surveillance system and mobile robot system.
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.
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.
보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 영상과 음원 추적 기반의 임베디드 모바일 로봇을 개발함으로써 무인 지능형 시스템을 구현하였고 영상에서 객체 추적을 위해 블록 매칭 알고리즘을 이용하고 음원 추적을 위해 소리의 시간차와 세기차를 이용하여 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 Pan-Tilt 카메라와 음원 추적 모듈을 이용한 시스템, Network 카메라와 모바일 로봇을 이용한 시스템과 모바일 로봇을 이용한 시스템을 구현함으로써 침입자 추적 알고리즘을 검증하였다. 각 구현된 시스템에서 문제점을 보완하고 서로 연동이 가능한 시스템을 구현하여 지능형 무인 감시 시스템으로 신뢰성을 더할 수 있을 것이다.
This paper proposes an intelligent video surveillance system for human object tracking. The proposed system integrates the object extraction, human object recognition, face detection, and camera control. First, the object in the video signals is extracted using the background subtraction. Then, the object region is examined whether it is human or not. For this recognition, the region-based shape descriptor, angular radial transform (ART) in MPEG-7, is used to learn and train the shapes of human bodies. When it is decided that the object is human or something to be investigated, the face region is detected. Finally, the face or object region is tracked in the video, and the pan/tilt/zoom (PTZ) controllable camera tracks the moving object with the motion information of the object. This paper performs the simulation with the real CCTV cameras and their communication protocol. According to the experiments, the proposed system is able to track the moving object(human) automatically not only in the image domain but also in the real 3-D space. The proposed system reduces the human supervisors and improves the surveillance efficiency with the computer vision techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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