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움직임 감지를 이용한 네트워크 카메라 기반 영상보안 시스템 구현
Implementation of Video Surveillance System with Motion Detection based on Network Camera Facilities 원문보기

한국인터넷방송통신학회 논문지 = The journal of the Institute of Internet Broadcasting and Communication, v.14 no.1, 2014년, pp.169 - 177  

이규웅 (상지대학교 컴퓨터정보공학부)

초록
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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.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

It is essential to support the image and video analysis technology such as motion detection since the DVR and NVR storage were adopted in the real time visual surveillance system. Especially the network camera would be popular as a video input device. The traditional CCTV that supports analog video ...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서 구현한 영상보안 시스템은 움직임 감지 기능을 갖는 영상처리모듈을 개발하였다. 감시카메라로 부터 실시간 전송되는 영상 데이터를 저장함과 동시에 영상처리 모듈로 전송한다.
  • 첫 번째 단계에서 미약한 움직임에 대해 움직임 감지를 한 경우 움직임 객체 영영 추출은 윤곽선 탐지 오류율이 높다. 본 논문에서 움직임 영역 추출을 위해 움직임 객체 부분에 대한 암흑화와 백색화 단계를 통해 픽셀차 연산을 반복적으로 수행하고 보정 및 팽창작업을 통한 정제작업을 하여 미세 움직임 영역에 대한 검출 확률을 높였다. 셋째, 움직임 영역 추출이 완료되면 영역에 대한 이미지를 추출하여 저장하고, 움직임 감지 시간을 기준으로 앞뒤 일정 프레임을 동영상을 저장하도록 하였다.
  • 전체 이미지의 10%이상의 픽셀에 대해 상이 판정이 발생하면 두 개의 이미지는 서로 다른 이미지로 판정하고 움직임 감지를 결정한다. 본 논문에서는 RGB 비교와 픽셀 수 비교를 위해 두 개의 임계값 Color_Threshold(하위 4비트 비교)와 MDetect_Threshold (10%이상 픽셀수)를 사용하여 응용에 적합하게 적용가능하도록 구현하였다. 본 영상보안 시스템에서 구현한 네트워크 카메라의 기본 전송 크기 영상은 640x480 프레임 크기를 기본값으로 구현하여 약 300개 이상의 픽셀이 다른 경우 움직임을 감지하도록 구현하였다.
  • 영상보안 시스템의 감시 카메라 장비가 네트워크 카메라와 같은 디지털 장비로 전환되면서 고급 영상처리 기능에 대한 요구사항이 증가하고 있다. 본 논문에서는 네트워크 카메라를 이용한 움직임 감지 기반 영상보안시스템을 구현하였다. 영상 스토리지 서버 및 영상 처리 모듈에서는 네트워크 카메라와 같은 디지털 감시장비로부터 전송되는 이미지를 실시간으로 분석하여 움직임 탐지 및 움직임 객체의 영역 추출을 수행하고 그 결과를 웹서버에 전송하여 사용자가 손쉽게 접근할 수 있도록 구현하였다.
  • 본 논문에서는 네트워크 카메라를 활용한 영상보안 시스템을 설계 및 구현한다. 네트워크 카메라에서 전송 되는 디지털 영상을 영상 저장서버에 보내고 이를 실시간으로 분석하여 움직임 감지가 있는 영상을 추출하여 데이터베이스로 구축하고 그 결과를 웹 인터페이스 및 모바일 인터페이스를 통하여 제공해주는 영상보안 시스템을 설계 및 구현한다.
  • 즉 단계 1의 결과는 단계 4의 결과와 같은 의미로서 움직임 영역만 특정색으로 보이게 하려는 의도이다. 본 논문에서는 단계 3과 4에서 반복적으로 픽셀 차 연산을 수행하게 하여 암흑화와 백색화 작업을 함으로서 움직임이 미약한 영상에 대해 뚜렷한 윤곽을 얻을 수 있도록 제안하였다.
  • 본 논문은 픽셀차의 반복 연산을 수행하여 미세한 움직임 영역을 검출하는 움직임 감지 기반 영상보안 시스템을 구현하였다. 영상보안 시스템의 목적은 침입탐지를 기본으로 수행하는 것이므로 미약한 움직임에 대해서 민감하게 동작해야 한다.
  • 본 절에서는 영상처리 모듈에서 분석된 영상 처리 결과를 사용자에게 제공하는 결과 조회 인터페이스의 구현에 대한 내용을 기술한다. 제2장의 설명한 바와 같이 영상처리는 그림 2(②, ③)의 영상처리 스토리지 서버와 영상인식 처리 모듈에서 수행된다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
이동물체의 정보를 추출하는 방법이란 어떠한 방법을 말하는가? 대부분의 연구들은 첫째 이동물체의 정보를 추출하는 방법과 둘째 차영상(difference image)을 분석하여 이동물체에 대한 형태정보를 추론하는 방법으로 분류된다[6,10]. 이동물체의 정보를 추출하는 방법은 유사한 속도 벡터를 갖는 점 또는 영역의 그룹을 감지하여 움직임 객체에 대한 정보를 추출하는 방법이다. 차영상 기법은 서로 인접한 (i-1)번째 영상과 i번째 영상간의 명암차에 의하여 구축된 차영상들을 분석하여 움직임 물체에 대한 이동형태를 추론하는 방법[10, 11]이다.
이동 물체를 탐지하고 탐지된 이동 물체의 동작 정보를 추출하는 작업은 어떻게 분류되는가? 이동 물체를 탐지하고 탐지된 이동 물체의 동작 정보를 추출하는 작업은 많은 연구가 진행되어 왔다[4, 5,6,7,8]. 대부분의 연구들은 첫째 이동물체의 정보를 추출하는 방법과 둘째 차영상(difference image)을 분석하여 이동물체에 대한 형태정보를 추론하는 방법으로 분류된다[6,10]. 이동물체의 정보를 추출하는 방법은 유사한 속도 벡터를 갖는 점 또는 영역의 그룹을 감지하여 움직임 객체에 대한 정보를 추출하는 방법이다.
아날로그 영상장비가 디지털 장비보다 우세한 측면은? 또한 기존의 단순한 CCTV 방식의 아날로그 영상장비에서 디지털 보안 장비로 확장되고 있으며, 특히 인코더 등의 지능형 영상 기술을 부가한 장비 및 영상인식 기술개발과 함께 지속적인 성장 산업으로 확대되고 있으며 시장규모 또한 급속히 증가하고 있다. 아날로그 영상장비는 동영상 품질면에서 디지털 장비보다 우세한 장점을 갖고 있지만, 실시간 영상 분석 측면에서 심각한 단점을 갖고 있다[1,2]. 기존 영상보안 시스템에서 가장 많이 활용되고 있는 아날로그 방식의 CCTV는 그림 1과 같이 VTR과 같은 아날로그 저장매체에 저장되며, 실시간으로 사용자가 요구하는 영상분석이 불가능하다.
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참고문헌 (11)

  1. Yang, Ming-Jiang, et al. "Cost effective ip camera for video surveillance." Industrial Electronics and Applications, 2009. ICIEA 2009. 4th IEEE Conference on. IEEE, 2009. 

  2. XU, Ning. A survey of sensor network applications. IEEE Communications Magazine, 2002, 40.8: 102-114. 

  3. FOSCAM CGI/SDK Library Manual http://www.foscam.us 

  4. MIGLIORE, Davide A.; MATTEUCCI, Matteo; NACCARI, Matteo. A revaluation of frame difference in fast and robust motion detection. In: Proceedings of the 4th ACM international workshop on Video surveillance and sensor networks. ACM, 2006. p. 215-218. 

  5. JING, Guo; SIONG, Chng Eng; RAJAN, Deepu. Foreground motion detection by difference-based spatial temporal entropy image. In: TENCON 2004. 2004 IEEE Region 10 Conference. IEEE, 2004. p. 379-382. 

  6. CUTLER, Ross; DAVIS, Larry S.. . Robust real-time periodic motion detection, analysis, and applications. Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transactions on, 2000, 22.8: 781-796. 

  7. Wang, Yiwei, John F. Doherty, and Robert E. Van Dyck. "Moving object tracking in video." the Proceedings of 29th Applied Imagery Pattern Recognition Workshop, pp.95-101, IEEE, 2000. 

  8. AmmarAnuar, KhairulMuzzammilSaipullah, NurulAtiqah Ismail, and Soo Yew Guan. "OpenCV Based Real-Time Video Processing Using Android Smartphone." International Journal of Computer Technology and Electronics Engineering (IJCTEE) Vol 1, No. 3, pp58-63, 2011 

  9. OpenCV, Open source Computer Vision library. In http://opencv.willowgarage.com/wiki/, 2009. 

  10. Zhong-Yong Che, Sangchul Kim, "A Surveillance System Using Images and Movement Detection Sensors" Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, VOL. 13 No. 1, February 2013 

  11. Hye-Youn Lim, Dae-Seong Kang, The Moving Object estimation Using an Efficient Background Extraction in the Outdoor Environment, Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol 7, No. 3, 2014. 226-231. 

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