$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

지능형CCTV시스템 성능평가를 위한 영상DB와 영상 주석도구 개발
Development of Video Data-base and a Video Annotation Tool for Evaluation of Smart CCTV System 원문보기

한국전자통신학회 논문지 = The Journal of the Korea Institute of Electronic Communication Sciences, v.9 no.7, 2014년, pp.739 - 745  

박장식 (경성대학교 전자공학과) ,  이승재 (한국인터넷진흥원 정보보호본부)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

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 annotatio...

주제어

#지능형CCTV   #영상DB   #영상 주석도구  

AI 본문요약
AI-Helper 아이콘 AI-Helper

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 공정하고 신속한 지능형CCTV시스템의 성능 평가를 위한 실측정보 설정을 통한 영상 DB 구축 방안과 성능 평가를 위하여 시나리오를 포함한 테스트 베드 구축 방안을 제시한다. 본 논문에서는 시설관리, 방범 및 재난 시나리오를 수립하고, 시나리오에 대응하는 영상 취득 및 DB 구축 그리고 인증방안을 제시한다.
  • 본 논문에서는 공정하고 신속한 지능형CCTV시스템의 성능 평가를 위한 실측정보 설정을 통한 영상 DB 구축 방안과 성능 평가를 위하여 시나리오를 포함한 테스트 베드 구축 방안을 제시한다. 본 논문에서는 시설관리, 방범 및 재난 시나리오를 수립하고, 시나리오에 대응하는 영상 취득 및 DB 구축 그리고 인증방안을 제시한다.
  • 본 논문에서는 지능형CCTV시스템 성능평가를 위한 영상DB와 테스트베드를 구축하고 성능평가체계를 제안하였다. 영상DB와 평가기준을 제시함으로써 효율적인 지능형CCTV시스템 개발을 지원할 수 있다.
  • 본 논문에서는 취득한 영상에 대하여 효율적으로 실측정보(ground truth)를 기록하여 영상DB를 구축하기 위한 영상주석도구(video annotation tool)를 개발 하였다. 그림 2는 폭행 시나리오에 대한 실측정보를 기록하는 과정을 나타낸 것이다.
본문요약 정보가 도움이 되었나요?

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
지능형CCTV시스템에 요구되는 기술은 무엇인가? 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.
CCTV관제시스템을 사용하는 목적은? 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 성능평가시스템은 어떻게 성능을 평가하는가? 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.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

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. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로