KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.358-379
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2010
Multiple object association is an important capability in visual surveillance system with multiple cameras. In this paper, we introduce locally initiating line-based object association with the parallel projection camera model, which can be applicable to the situation without the common (ground) plane. The parallel projection camera model supports the camera movement (i.e. panning, tilting and zooming) by using the simple table based compensation for non-ideal camera parameters. We propose the threshold distance based homographic line generation algorithm. This takes account of uncertain parameters such as transformation error, height uncertainty of objects and synchronization issue between cameras. Thus, the proposed algorithm associates multiple objects on demand in the surveillance system where the camera movement dynamically changes. We verify the proposed method with actual image frames. Finally, we discuss the strategy to improve the association performance by using the temporal and spatial redundancy.
팬/틸트 카메라와 같은 비정적인 카메라를 사용한 지능적 영상 감시 시스템들의 경우 정적인 카메라를 사용한 시스템에서보다 객체 추적의 안정성이 많이 떨어진다. 비정적인 환경에서 배경에 대한 모델링을 수행할 수 없기 때문이다. 본 레터에서는 팬/틸트 카메라를 사용하지만, 안정적인 객체추적을 위해 차영상을 얻을 수 있도록 동적 윤곽선모델을 stop/go방식과 연동하여 사용하는 방식의 팬/틸트 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 추적대상의 움직임으로 차영상을 몇 프레임밖에 얻지 못하는 상황에서도 추적대상에 대한 영역정보를 추출할 수 있고, 안정적인 추적이 가능하다.
Nguyen, Thanh Binh;Nguyen, Van Tuan;Chung, Sun-Tae;Cho, Seongwon
한국멀티미디어학회논문지
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제19권8호
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pp.1345-1360
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2016
In this paper, we propose a new real-time human detection under omni-directional cameras for visual surveillance purpose, based on CNN with unified detection and AGMM. Compared to CNN-based state-of-the-art object detection methods. YOLO model-based object detection method boasts of very fast object detection, but with less accuracy. The proposed method adapts the unified detecting CNN of YOLO model so as to be intensified by the additional foreground contextual information obtained from pre-stage AGMM. Increased computational time incurred by additional AGMM processing is compensated by speed-up gain obtained from utilizing 2-D input data consisting of grey-level image data and foreground context information instead of 3-D color input data. Through various experiments, it is shown that the proposed method performs better with respect to accuracy and more robust to environment changes than YOLO model-based human detection method, but with the similar processing speeds to that of YOLO model-based one. Thus, it can be successfully employed for embedded surveillance application.
Omarov, Batyrkhan Sultanovich;Altayeva, Aigerim Bakatkaliyevna;Cho, Young Im
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제15권3호
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pp.172-179
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2015
Because of the development of computers and high-technology applications, all devices that we use have become more intelligent. In recent years, security and surveillance systems have become more complicated as well. Before new technologies included video surveillance systems, security cameras were used only for recording events as they occurred, and a human had to analyze the recorded data. Nowadays, computers are used for video analytics, and video surveillance systems have become more autonomous and automated. The types of security cameras have also changed, and the market offers different kinds of cameras with integrated software. Even though there is a variety of hardware, their capabilities leave a lot to be desired. Therefore, this drawback is trying to compensate by dint of computer program solutions. Image processing is a very important part of video surveillance and security systems. Capturing an image exactly as it appears in the real world is difficult if not impossible. There is always noise to deal with. This is caused by the graininess of the emulsion, low resolution of the camera sensors, motion blur caused by movements and drag, focus problems, depth-of-field issues, or the imperfect nature of the camera lens. This paper reviews image processing, pattern recognition, and image digitization techniques, which will be useful in security services, to analyze bio-images, for image restoration, and for object classification.
Most of the surveillance systems are based on CCTV, closed circuit Television. A surveillance system for urban transit is also based on CCTV. Urban transit operation corporations have a CCTV system and a lot of cameras to monitor the situation for the passengers, and the important facilities. But this system has some problems that it cannot respond to a state of emergency immediately. In this paper, we describe a configuration of an intelligent surveillance system for urban transit to solve that problems. Our proposed configuration include a camera with some intelligent module, and a processor to integrate various data from not only cameras, but also sensors such as a temperature sensor, a heat sensor, sound sensor and etc. and some other data generator. This system configuration can decide the state of the passengers and the facilities. The surveillance system with this configuration can available with the existing surveillance system without a considerable improvement.
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.
한양대학교에서는 핵물질 탐지를 위해 고에너지 감마선원 영상화에 적합한 이중산란형 컴프턴 카메라의 원형을 개발하였다. 이중산란형 컴프턴 카메라는 높은 영상해상도를 제공하지만, 기존의 단일산란형 컴프턴 카메라보다 상대적으로 영상감도가 낮다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 개발된 이중산란형 컴프턴 카메라에 단일산란형 컴프턴 카메라의 기능을 추가함으로써 하나의 시스템에서 두 가지 모드로 작동하는 이중모드 컴프턴 카메라(고민감도(단일산란형)모드와 고해상도(이중산란형)모드)에 대한 개념설계와 이에 대한 최적화 설계를 수행하였다. 최적화된 시스템에서 고민감도 모드는 고해상도 모드에 비해 전 에너지 영역에서 약 100배 정도 높은 고유영상감도를 제공하는 것으로 평가되었으며, 고해상도 모드에서 영상해상도는 기존의 이중산란형 컴프턴 카메라와 거의 같은 결과를 보여 고해상도 영상을 제공하는 것으로 나타났다.
An unmaned surveillance robot consists of rifle, laser receiver, thermal imager, color CCD camera, and laser illuminator. A human guard can be replaced with such a robot to take care dangerous surveillance tasks. Currently most of surveillance robots are mounded at a fixed post to take care of surveillance tasks. In order to watch blind areas, it is necessary to modify such a surveillance robot to become a mobile robot. In this paper, simulation based design procedure of mobile surveillance robot has been introduced. 3D CAD geometry model has been produced using Pro-Engineer. Required pen 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 stabilize the system from the motion of the vehicle which experiences the rough terrain. ADAMS-Matlab co-simulation has been also carried out to validate the proposed target tracking and stabilization algorithm.
본 논문에서는 무인 자동 추적 감시를 위한 이진 CDMA 기반 지능형 이동 감시 시스템을 개발한다. 이는 기본적으로 CDMA와 TDMA의 장점을 복합적으로 적용한 이진 CDMA 무선 통신 기술을 이용하여 지능형 감시 시스템을 구현한다. 본 시스템은 네트워크상에서 실시간으로 현지 상황을 모니터링 할 수 있으며, 동시에 보안 감시 체계를 구현하여 다양한 상황별로 처리하도록 하였다. 개발된 시스템은 카메라를 이용한 객체의 360도 추적, PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 카메라의 줌 기능에 의한 영상 확대, 영상 내 이동 객체의 식별 및 식별된 영상의 원거리 전송이 가능하다. 마지막으로, 대상 객체에 대한 감시 범위, 객체 확대 기능, 객체 탐지 수, 원격 전송된 영상 모니터링, 영상 출력 신호에 따른 초당 프레임 수 등과 같은 상황 설정한 모의실험을 통해 본 구현 시스템을 보여 줄 것이다.
특정 공간 내에서의 보안에 대한 효과적인 방법으로써 비디오 영상 감시 시스템(video surveillance system)이 널리 사용되고 있다. 그러나, 단일 카메라 기반의 시스템에서는 한정된 카메라 시야(field of view)의 제약으로 인하여 대상 영역을 완전히 커버하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단일 카메라 기반의 비디오 영상감시 시스템의 단점을 보완하기 위한 복수의 wide baseline 고정 카메라를 이용한 시스템을 개발, 구현하였다. 제안하는 시스템에서는 복수의 고정 카메라로부터 움직이는 물체를 강건하게 검출하기 위하여, 코드북(codebook) 기반의 물체 검출 알고리즘과 모폴로지(morphology)가 사용되고, 3D 재구성을 통해 검출된 물체의 궤적을 계산한다. 실험결과로부터 제안하는 시스템은 물체를 성공적으로 추출하여, 신뢰도 있는 이동궤적을 top view 형태로 제공함 을 확인할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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