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논문 상세정보

지능형CCTV시스템 성능평가를 위한 영상DB와 영상 주석도구 개발

Development of Video Data-base and a Video Annotation Tool for Evaluation of Smart CCTV System

초록

지능형CCTV시스템 성능평가를 위한 영상취득 및 영상DB 구축 그리고 평가방안을 제시한다. 영상취득은 각 시나리오에 대하여 원거리, 중거리, 근거리 영역을 설정하여 취득하였다. 영상DB에는 영상녹화정보, 검출영역, 실측경보를 XML형식으로 기록한다. 본 논문에서는 영상DB 제작을 위한 효율적인 실측정보 기록을 위한 영상 주석도구를 제안한다. 영상 주석도구는 특정 영상에 대하여 실측정보를 기록하고 지능형CCTV시스템의 출력경보와 비교하여 검출 성능을 평가하는 기능을 포함한다.

Abstract

In this paper, an evaluation of intelligent CCTV system is proposed with recording and implementation video and video DB. Videos for evaluation are recorded by dividing far, mid and near zone. Video DB has video recording information, detection area, and ground truth in XML format. A video annotation tool is proposed to make ground truth effectively in this paper. A video annotation tool writes ground truths of videos and includes evaluation comparing system alarms with ground truths.

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지능형CCTV시스템
지능형CCTV시스템에 요구되는 기술은 무엇인가?
객체 검출(object detection), 추적(tracking), 상황인식 (event detection) 등의 복합적인 영상처리기술(video processing)

지능형CCTV시스템(Smart CCTV System)은 객체 검출(object detection), 추적(tracking), 상황인식 (event detection) 등의 복합적인 영상처리기술(video processing)이 요구된다. 객체 검출은 주로 보행자 또는 차량 검출 기법이 필요하고 상황에 따라서 화염 또는 연기 검출 기법이 요구된다.

CCTV관제시스템
CCTV관제시스템을 사용하는 목적은?
시설관리 및 재난 대응, 방법, 교통관리 등의 목적

CCTV관제시스템(CCTV Surveillance System)은 시설관리 및 재난 대응, 방법, 교통관리 등의 목적으로 다양한 분야에 적용되고 있다[1-2]. 공공기관을 중심으로 설치된 CCTV카메라는 2013년 기준으로 약 65,000여대이며 지속적으로 증가하고 있다.

지능형CCTV시스템 성능평가시스템
지능형CCTV시스템 성능평가시스템은 어떻게 성능을 평가하는가?
비디오스트리밍 서버에서는 불규칙적인 순서로 설정된 영상을 영상분석(Video analysis) 시스템으로 전송한다. 성능평가 대상인 영상분석시스템은 전송되는 영상에 대한 경보를 실측정보와 같은 구성으로 XML 형식으로 시스템 출력 로그를 기록한다. 성능평가는 영상분석시스템의 출력 로그와 실측정보를 비교하여 성능을 평가

지능형CCTV시스템 성능평가시스템의 구성은 그림 4와 같다. 비디오스트리밍 서버에서는 불규칙적인 순서로 설정된 영상을 영상분석(Video analysis) 시스템으로 전송한다. 성능평가 대상인 영상분석시스템은 전송되는 영상에 대한 경보를 실측정보와 같은 구성으로 XML 형식으로 시스템 출력 로그를 기록한다. 성능평가는 영상분석시스템의 출력 로그와 실측정보를 비교하여 성능을 평가 한다.

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저자의 다른 논문

참고문헌 (6)

  1. H.-M. Moon and S.-B. Pan, "The Human Identification Method in Video Surveillance System," The Korean Institute of Information Technology, vol. 8, no. 5, May 2010, pp. 199-206. 
  2. H.-M. Moon and S.-B. Pan, "The Analysis of De-identification for Privacy Protection in Intelligent Video Surveillance System," The Korean Institute of Information Technology, vol. 9, no. 7, July 2011, pp. 189-200. 
  3. C.-S. Won, S.-M. Kim, J.-S. Park, B.-W. Yoon, and J.-K. Song, "Hand Shape Recognition Based on Kinect and Analysis of the Performance," J. of the Korean Institute of Electronic Communication Sciences, vol. 7, no. 2, Nov. 2013, pp. 144-147. 
  4. B.-J. Choi, J.-K. Song, B.-W. Yoon, and J.-S. Park, "Smoke Detection using Kinect in the Indoor," Workshop on Image Processing and Image Understanding, Jeju, Korea, Feb. 2014. 
  5. H.-T. Kim, G.-Y. Kim, J.-K. Do, and J.-S. Park, "A Vehicle Detection and Tracking Algorithm Using Local Feature of the Vehicle in Tunnel," The Korean Institute of Information Technology, vol. 8, no. 8, Aug. 2013, pp. 1179-1186. 
  6. G.-Y. KIm, G.-H. Lee, J.-H. Kim, and J.-S. Park "Vehicle Detection Using Optimal Feature of Adaboost," The Korean Institute of Information Technology, vol. 8, no. 8, Aug., 2013, pp. 1129-1135. 

이 논문을 인용한 문헌 (1)

  1. 박원창, 류대현, 최태완 2014. "ToF 카메라를 이용한 제스처 정보의 추출 및 전송" 한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, 9(10): 1103~1109 

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