• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.866-871
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• 2009

In this paper, we introduced design of intelligent surveillance camera system and typical event processing scenario for urban transit. To analyze video, we studied events that frequently occur in surveillance camera system. Scenario is designed for estimation in the case of seven representative situations(designated area invasion, an object left alone, removed object in designated area, object tracking, loitering and congestion measurement) in urban transit. Our system is optimized for low hardware complexity, real time processing and scenario dependent solution.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.505-510
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• 2009

In recent years the space where a robot works has been expanding to the human space unlike traditional industrial robots that work only at fixed positions apart from humans. A human in the recent situation may be the owner of a robot or the target in a robotic application. This paper deals with the latter case; when a robot vision system is employed to monitor humans for a surveillance application, each person in a scene needs to be identified. Humans, however, often move together, and occlusions between them occur frequently. Although this problem has not been seriously tackled in relevant literature, it brings difficulty into later image analysis steps such as tracking and scene understanding. In this paper, a probabilistic neural network is employed to learn the patterns of the best dividing position along the top pixels of an image region of partly occlude people. As this method uses only shape information from an image, it is simple and can be implemented in real time.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.904-907
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• 2014

In this work we present a robust and fast approach to estimate 3D vehicle pose that can provide results under a specific traffic surveillance conditions. Such limitations are expressed by single fixed CCTV camera that is located relatively high above the ground, its pitch axes is parallel to the reference plane and the camera focus assumed to be known. The benefit of our framework that it does not require prior training, camera calibration and does not heavily rely on 3D model shape as most common technics do. Also it deals with a bad shape condition of the objects as we focused on low resolution surveillance scenes. Pose estimation task is presented as PnP problem to solve it we use well known "POSIT" algorithm [1]. In order to use this algorithm at least 4 non coplanar point's correspondence is required. To find such we propose a set of techniques based on model and scene geometry. Our framework can be applied in real time video sequence. Results for estimated vehicle pose are shown in real image scene.

• 대한교통학회지
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• 제25권5호
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• pp.173-182
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• 2007

기존의 교통안전도 평가 방법은 이력자료에 대한 의존도가 높았기 때문에, 실시간 모니터링 환경에서는 교통안전평가에 한계가 있었다. 그러나 최근 급속한 센서 및 통신기술의 발달은 개별차량의 주행궤적과 같은 미시적 자료 수집이 가능한 환경을 제공하게 되었다. 이런 미시적 자료수집이 가능한 환경을 최대한 반영하기위해, 본 연구에서는 영상 이미지 트랙킹을 통해 추출되는 개별차량의 주행정보와 기존 교통상충분석기법을 응용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 제시하였다. 차량 간 안전거리 개념을 반영한 RSI(Real-time Safety Index)와 첨단안전차량의 효과 및 성능평가 등에 주로 사용되는 TTC(Time-To-Collision) 개념을 추출된 차량 주행정보에 적용한 실시간 교통안전 평가 방법론을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 방법론은 향후 교통사고 분석 및 실시간 안전평가를 위한 자료수집이 가능한 검지시스템의 개발과 평가 등에 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권2호
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• pp.771-788
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• 2020

Detection of abandoned objects for smart video surveillance should be robust and accurate in various situations with low computational costs. This paper presents a new algorithm for abandoned object detection based on the dual background model. Through the template registration of a candidate stationary object and presence authentication methods presented in this paper, we can handle some complex cases such as occlusions, illumination changes, long-term abandonment, and owner's re-attendance as well as general detection of abandoned objects. The proposed algorithm also analyzes video frames at specific intervals rather than consecutive video frames to reduce the computational overhead. For performance evaluation, we experimented with the algorithm using the well-known PETS2006, ABODA datasets, and our video dataset in a live streaming environment, which shows that the proposed algorithm works well in various situations.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.585-589
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• 2018

Consumer demand for high quality image/video services led to growing trend in image quality enhancement study. Therefore, recent years was a period of substantial progress in this research field. Through careful observation of the image quality after processing by image enhancement algorithms, we perceived that the dark region in the image usually suffered loss of contrast to a certain extent. In this paper, the low-light stretch preprocessing algorithm is, hence, proposed to resolve the aforementioned issue. The proposed approach is evaluated qualitatively and quantitatively against the well-known histogram equalization and Photoshop curve adjustment. The evaluation results validate the efficiency and superiority of the low-light stretch over the benchmarking methods. In addition, we also propose the 255MHz-capable hardware implementation to ease the process of incorporating low-light stretch into real-time imaging systems, such as aerial surveillance and monitoring with drones and driving aiding systems.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제48권9호
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• pp.22-30
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• 2011

최근 카메라를 통해 입력된 영상정보로부터 실시간으로 상황을 인지하고 자율 대응할 수 있는 지능형 영상 보안 시스템의 수요가 증가함에 따라, 고성능의 얼굴 인식 시스템이 요구되고 있다. 기존의 얼굴 인식 시스템의 성능 향상을 위해서는 원거리에서 획득된 저해상도 얼굴 영상 처리를 위한 솔루션이 반드시 필요하다. 따라서 본 논문에서는 실시간 감시가 요구되는 지능형 영상 보안 시스템의 얼굴 인식 성능 향상을 위한 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 저해상도 얼굴 영상 복원 방법으로는 학습 기반의 초해상도 알고리즘을 사용한다. 해당 알고리즘은 먼저 고해상도 영상으로 구성된 학습 집합에서 주성분 분석(PCA)을 활용하여 복원에 필요한 사전 정보들을 추출하고, 저해상도 영상과의 관계를 모델링하여 가장 적합한 고해상도 얼굴을 복원해내는 것이다. 저해상도 얼굴 영상 복원 알고리즘을 임베디드 프로세서(S3C2440A)를 사용하여 구현하였을 때, 약 25 초의 긴 연산 시간이 소요되었다. 이는 실시간으로 사람을 판별 및 인식하기 위한 지능형 영상 보안 시스템의 구축에는 어려움이 있다. 이를 해결하기 위하여 얼굴 영역 초해상도의 연산을 하드웨어로 구현하고 Xilinx Virtex-4를 이용하여 검증하였다. 약 9MB의 학습 데이터를 사용하였으며, 100 MHz에서 약 30 fps의 속도로 연산이 가능하다. 이러한 학습 기반의 얼굴 영역 초해상도 알고리즘을 단일 하드웨어 IP로 설계함으로써 임베디드 환경에서의 실시간 처리가 가능할 뿐 만 아니라 기존의 다양한 얼굴 검출 시스템과의 통합이 용이하여 얼굴 인식 솔루션을 제공할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권3호
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• pp.405-417
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• 2001

본 논문에서는 현재 사용하고 있는 아날로그 방식의 감시 시스템에서 발생하는 자원 낭비와 효율성 저하 문제를 극복하기 위해 MPEG-2 국제 표준을 이용한 영상 데이터의 인코딩 기법과 압축 기법을 적용한 새로운 방식의 디지털 감시 시스템의 설계 및 구현 기법에 대해 기술하였다. 또한, 기존의 디지털 감시 카메라 시스템에서 적용하지 못한 고속 움직임 추정 알고리듬을 적용하여, 보다 실시간적인 시스템을 제안한다. 고속 움직임 추정 알고리듬은 MPEG-2 비디오 인코딩을 위해서 제안되었다 이 알고리듬은 블록 매칭 기법과 그래디언트 기법의 혼합적인 사용에 기반한다. 또한 MPEG-2 비디오 데이터를 직접적으로 사용하여 움직이는 물체를 추출하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 매우 간단하고 종래의 물체 검출 방법들 보다 계산 시간이 훨씬 덜 요구된 다. 본 논문에서 제안한 시스템은 특정한 하드웨어 없이 단지 소프트웨어만으로 영상데이터를 실시간으로 인코딩 및 디코딩 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.691-693
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• 2004

비디오 시퀀스에서의 객체 추적은 보안 및 감시 시스템(Security and surveillance system), 비디오 원격 회의(Video teleconferencing)등과 같이 컴퓨터 비전 응용 분야에 널리 이용되어, 정정 그 중요성이 증가하고 있다 여러 가지 이유로 인친 카메라 덜(View)로부터 객체의 가시 상태가 변하는 경우, 하나의 뷰만을 이용해서는 좋은 결과를 가지기 어렵기 때문에 본 논문에서는 객체가 가장 잘 나타나는 뷰를 선택해서 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 각각의 카메라 뷰에서 객체를 추적하기 위해 본 논문에서는 다중 후보가 결합된 Mean-shift 알고리즘을 이용한다. 제안된 시스템의 경우, 복잡한 환경으로 인해 객체의 가시 상태가 변하는 환경에서 단일 뷰를 이용하는 경우와 비교해 더 나은 성능을 가질 수 있었다.