• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.120-123
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• 2020

The surveillance system to prevent crime and accidents in advance has become a necessity, not an option in real life. Not only public institutions but also individuals are installing surveillance cameras to protect their property and privacy. However, since the installed surveillance camera cannot be monitored for 24 hours, the focus is on the technology that tracks the video after an accident occurs rather than prevention. In this paper, we propose a system model that monitors abnormal behaviors that may cause crimes through real-time video, and when a specific behavior occurs, the surveillance system automatically detects it and responds immediately through an alarm. We are a model that analyzes real-time images from surveillance cameras and uses I3D models from analysis servers to analyze abnormal behavior and deliver notifications to web servers and then to clients. If the system is implemented with the proposed model, immediate response can be expected when a crime occurs.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.169-177
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• 2014

DVR 및 NVR을 이용한 디지털 저장매체를 영상감시 시스템에서 활용하게 되면서 영상처리 모듈의 개발은 영상 보안 시장의 필수적인 요소이다. 특히 네트워크 카메라의 등장은 기존 아날로그 방식의 CCTV를 대체하면서 영상처리 모듈 개발의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 본 논문에서는 움직임 감지 기법을 이용한 영상 감시 서버를 설계 및 구축하고 서버에서 처리되는 영상처리 결과를 실시간으로 모바일 디바이스에서 확인 가능한 영상감시 시스템을 개발하였다. 영상처리를 위해 리눅스 기반의 서버에 오픈소스 OpenCV를 활용한 영상처리 모듈을 개발하였고, 네트워크 카메라로부터 전송되는 실시간 비디오 데이터를 저장 및 가공하여 안드로이드기반 모바일 기기에서 검색 가능한 영상감시 시스템을 구축하였다.

• ETRI Journal
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• 제37권3호
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• pp.551-561
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• 2015

We propose a novel multiple-object tracking algorithm for real-time intelligent video surveillance. We adopt particle filtering as our tracking framework. Background modeling and subtraction are used to generate a region of interest. A two-step pedestrian detection is employed to reduce the computation time of the algorithm, and an iterative particle repropagation method is proposed to enhance its tracking accuracy. A matching score for greedy data association is proposed to assign the detection results of the two-step pedestrian detector to trackers. Various experimental results demonstrate that the proposed algorithm tracks multiple objects accurately and precisely in real time.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.248-256
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• 2007

네트워크 인프라의 성장과 디지털 영상압축 기술의 발달로 네트워크 카메라 서버를 이용한 실시간 영상감시 시스템의 수요가 증가함에 따라 가정이나 소규모 사무실에 적합한 실용화 수준의 보안 시스템에 대한 요구도 함께 증대되고 있다. 기존의 CCTV를 이용한 실시간 영상감시에 비해 네트워크 카메라 서버를 이용한 영상감시는 많은 이점이 있다. 본 논문에선 실시간 영상감시 시스템의 핵심 모듈로서 JPEG 영상의 수집과 전달을 담당하는 JPEG Streamer의 모델을 설계, 구현하며 JPEG Streamer의 안정성과 효율성을 위해서 쓰레드 풀과 공유메모리를 사용하고 실시간 영상의 품질을 높이기 위해서 더블버퍼링의 개념도 도입하였다. 또한 제시된 Streamer의 모델을 이용하여 개인 휴대단말기(PDA)로 무선 인터넷을 통해 실시간 영상을 전송하는 무선 영상 감시시스템을 제시한다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.40-46
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• 2018

기존 사건 사고를 예방하기 위한 감시 시스템은 한 사람이 여러 대의 CCTV를 감시할 경우 22분 후에는 95%를 발견하지 못하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 비정상적인 상황이 발생할 경우 알림을 주는 컴퓨터 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 이루어지고 있지만, 소비전력 및 비용 등의 단점이 있어 실제 환경에서 활용하기에는 어려움이 있다. 이에 대한 대책으로 소형 디바이스 기반 지능형 영상감시 시스템에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 침입자 검출, 화재 검출, 배회 낙상 검출을 수행하는 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 구현한다. 또한, 실시간 처리를 위해 알고리즘 및 임베디드 모듈 최적화 방법을 적용한다. 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템을 라즈베리파이에 구현하였으며, 알고리즘 처리 시간은 최적화 전 라즈베리파이 0.95초, 최적화 후 라즈베리파이 0.47초로 최적화 전 후 비교 결과 50.52% 처리 시간이 감소되었다. 따라서, 임베디드 모듈 기반 지능형 영상감시 시스템의 실시간 구동 가능성을 확인하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.337-339
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• 2005

The demand for a real-time image surveillance system using network camera server is increasing as the network infra has been grown and digital video compression techniques have been developed. The image surveillance system using network camera server has several merits compared to existing real-time image surveillance system using CCTV. It would be more convenient if wireless realtime image transmission were possible. In this paper, a bluetooth module is designed and implemented for a real-time image surveillance system to send and receive informations wirelessly. It may simplify the system development procedures and increase the productivity by low power consumption, low cost, and simple wireless installation. A scatter-net formation is proposed using dynamic and distributed algorithm so that the network connection is reliable.

• Journal of Ubiquitous Convergence Technology
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• 제1권1호
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• pp.3-8
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• 2007

This paper presents a set of techniques used in a real-time visual surveillance system. The system is implemented on a low-cost embedded DSP platform that is designed to work with stationary video sources. It consists of detection, a tracking and a classification module. The detector uses a statistical method to establish the background model and extract the foreground pixels. These pixels are grouped into blobs which are classified into single person, people in a group and other objects by the dynamic periodicity analysis. The tracking module uses mean shift algorithm to locate the target position. The system aims to control the human density in the surveilled scene and detect what happens abnormally. The major advantage of this system is the real-time capability and it only requires a video stream without other additional sensors. We evaluate the system in the real application, for example monitoring the subway entrance and the building hall, and the results prove the system's superior performance.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제11권4호
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• pp.76-85
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• 2019

We introduce a vision-based object detection method for real-time video surveillance system in low-end edge computing environments. Recently, the accuracy of object detection has been improved due to the performance of approaches based on deep learning algorithm such as Region Convolutional Neural Network(R-CNN) which has two stage for inferencing. On the other hand, one stage detection algorithms such as single-shot detection (SSD) and you only look once (YOLO) have been developed at the expense of some accuracy and can be used for real-time systems. However, high-performance hardware such as General-Purpose computing on Graphics Processing Unit(GPGPU) is required to still achieve excellent object detection performance and speed. To address hardware requirement that is burdensome to low-end edge computing environments, We propose sub-frame analysis method for the object detection. In specific, We divide a whole image frame into smaller ones then inference them on Convolutional Neural Network (CNN) based image detection network, which is much faster than conventional network designed forfull frame image. We reduced its computationalrequirementsignificantly without losing throughput and object detection accuracy with the proposed method.

• 전기전자학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.612-619
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• 2014

본 논문에서는 움직임 감지를 사용하여 영상 해상도를 자동 제어하는 실시간 다중 카메라 영상 감시 시스템을 구현하였다. 평상시에는 4개 채널의 영상을 QVGA급으로 취득한 후 하나의 VGA급 영상으로 통합하여 전송한다. 움직임이 포착되는 경우에는 해당 채널의 영상을 자동으로 확대하여 VGA급으로 취득한 후 나머지 3개 채널의 영상을 QQVGA급으로 줄여서 오버레이한다. 이를 통하여 모든 채널의 영상을 놓치지 않으면서도 전송 대역폭을 늘리지 않고 움직임이 포착된 채널을 확대하여 감시할 수 있다. 0.18 um 공정에서 합성한 최대 동작 주파수는 110 MHz로서 이론상으로 4개의 HD급 카메라를 지원할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권12C호
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• pp.1055-1061
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• 2008

H.264는 향상된 압축성능과 에러 복구 기술, 네트워크로의 적응력을 포함하고 있는 비디오 압축 표준으로, 실시간 비디오 스트리밍, 디지털 멀티미디어 방송 등의 여러 분야에서 적용되고 있다. 그러나 H.264/AVC는 압축효율은 높아졌지만 기존의 부호화 방식들 보다 훨씬 더 많은 연산 및 메모리 접근을 요구하게 되었다. 본 논문에서는 H.264/AVC의 부호화 복잡도를 줄이면서 실시간적인 보안 영상시스템에 적합한 적응적 인트라(Intra) 고속 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 현재프레임의 매크로블록(macroblock)과 이전프레임의 매크로블록 간 시간적 상관성(interrelationship)을 이용하여 매크로블록의 부호화모드를 저 연산화 및 고속으로 결정할 수 있는 인트라 예측(intra prediction)방법을 제안한다. 실험결과 제안된 방식은 평균 0.04dB이하의 미미한 화질 저하 및 비트량이 약간 증가하였지만, 부호화 처리시간이 상당히 개선되었고, 보안 영상과 같은 주변 배경의 움직임이 적은 영상에서 기존방식들에 비해 더욱 많은 부호화 처리시간을 줄일 수 있음을 알 수 있었다.