지능형 영상 감시 시스템은 감시카메라의 영상정보를 디지털화 하여 시스템이 스스로 사물의 위치 및 패턴을 분석하고 위험 상황이 발생할 경우 경보 및 출입 차단 시스템을 작동하여 보안담당자에게 즉각 현황을 알려 사람의 관리로 인해 발생하는 취약점을 대체, 보완 할 수 있게 해준다. 그러나 원거리 화면에서에서 작은 객체를 확대하기 위해서는 객체 위치에 따른 정확한 확대 배율과 중심좌표 이동이 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 유동적 배경에서 객체 이동에 따른 Pan, Tilt 좌표와 확대 배율을 연산하여 객체가 근거리 혹은 원거리 어디에 있듯 일정한 크기의 객체를 추적할 수 있도록 하고자 하였다. 실험결과 카메라의 정확한 PTZ 제어를 위하여 무게 중심을 검출하여 제어한 결과, 거리에 따라 최소 94%~100%의 정확한 제어가 가능하여 객체의 주요 영역을 인식 및 추적할 수 있었다.
지능형 영상 감시 시스템은 감시카메라의 영상정보를 디지털화 하여 시스템이 스스로 사물의 위치 및 패턴을 분석하고 위험 상황이 발생할 경우 경보 및 출입 차단 시스템을 작동하여 보안담당자에게 즉각 현황을 알려 사람의 관리로 인해 발생하는 취약점을 대체, 보완 할 수 있게 해준다. 그러나 원거리 화면에서에서 작은 객체를 확대하기 위해서는 객체 위치에 따른 정확한 확대 배율과 중심좌표 이동이 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 유동적 배경에서 객체 이동에 따른 Pan, Tilt 좌표와 확대 배율을 연산하여 객체가 근거리 혹은 원거리 어디에 있듯 일정한 크기의 객체를 추적할 수 있도록 하고자 하였다. 실험결과 카메라의 정확한 PTZ 제어를 위하여 무게 중심을 검출하여 제어한 결과, 거리에 따라 최소 94%~100%의 정확한 제어가 가능하여 객체의 주요 영역을 인식 및 추적할 수 있었다.
It is helpful to use Intelligent Video Surveillance to replace and supplement the demerit which can possibly occur due to the mistake that can be made by human management. To accomplish this, it is essential that the system should digitalize image information from surveillance camera so that the sys...
It is helpful to use Intelligent Video Surveillance to replace and supplement the demerit which can possibly occur due to the mistake that can be made by human management. To accomplish this, it is essential that the system should digitalize image information from surveillance camera so that the system, itself, can be able to locate a object and to analyze the pattern of the object. Also, it is imperative that the system should have ability to operate a alarm and a entrance blocking system and to notify a situation to a security manager. Zooming a small object form a screen, however, requires a exact zooming ratio of the object and a shift of centric coordinate. In this paper, It is able to locate and observe closely a object from flexible background, regardless of the distance, by calculating a zooming ratio according to object moment, pan coordinate, and tilt coordinate.
It is helpful to use Intelligent Video Surveillance to replace and supplement the demerit which can possibly occur due to the mistake that can be made by human management. To accomplish this, it is essential that the system should digitalize image information from surveillance camera so that the system, itself, can be able to locate a object and to analyze the pattern of the object. Also, it is imperative that the system should have ability to operate a alarm and a entrance blocking system and to notify a situation to a security manager. Zooming a small object form a screen, however, requires a exact zooming ratio of the object and a shift of centric coordinate. In this paper, It is able to locate and observe closely a object from flexible background, regardless of the distance, by calculating a zooming ratio according to object moment, pan coordinate, and tilt coordinate.
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문제 정의
그러나 원거리 화면에서에서 작은 객체를 확대하기 위해서는 객체 위치에 따른 정확한 확대 배율과 중심좌표 이동이 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 유동적 배경에서 객체 추적 중 객체를 자세히 보기 위해 Pan, Tilt좌표와 객체 이동에 따른 확대 배율을 구하여 객체가 근거리 혹은 원거리 어디에 있듯 일정한 크기의 객체를 추적할 수 있도록 하고자 하였다.
그러므로 본 논문에서는 원거리 객체의 정확한 위치를 추적하기 위한 알고리즘을 제안한다.
제안 방법
그리고 현재 카메라의 줌 값을 읽어 들여 초점거리(Focal Length)를 확인한다. CCD 렌즈의 크기와 초점거리를 이용하여 상하, 좌우에 대한 화각을 계산한다.
그리고 검지된 객체의 위치를 받아 해당 위치로 카메라의 PTZ를 제어한다. 그러나 검지영상의 확대 비율에 따라 pan-tilt값이 상이함으로 다음과 같은 알고리즘에 의하여 확대 비율에 무관한 카메라 제어 알고리즘을 제안한다.
본 논문에서는 객체가 30～100m 사이에 각각 있을 경우 카메라 제어 실험을 하였고, 제안된 객체에 인접하여 무게 중심을 찾아 카메라를 제어 했을 경우와 비교하였다.
본 논문에서는 차영상을 이용하여 이동 객체를 검출하고, 검출 후에는 다중 후보를 이용한 광류 알고리즘을 이용해 적은 수의 후보를 이용해서 추적하고, 추적된 객체의 상태를 지속적으로 관리하도록 하였다.
본 실험에선 검지카메라에 의해 객체가 검출되고 상태 관리 알고리즘에 의해 객체가 ROI 영역 내에서 30초 이상 멈춤 상태를 유지하면 객체의 주요 영역의 확대 영상을 취득하도록 하였다. 만약 객체가 사람이라면 얼굴 영역이, 객체가 자동차라면 번호판 영역이 정확히 취득되어야 한다.
원거리의 객체를 PTZ 카메라로 추적하기 위하여 그림 3과 같이 1차적으로 객체의 최종 확대 영상이 아닌, 부분 확대한 후 객체의 무게 중심을 찾아 그 위치로 정확한 카메라를 제어하도록 하였다.
제안된 시스템은 단일 PTZ 카메라를 이용하여 전방향 객체 추적을 하였다. 먼저 전방향의 고정된 화면에서 객체를 검지하고 추적한다.
먼저 전방향의 고정된 화면에서 객체를 검지하고 추적한다. 추적 도중 차량이 주정차하게 되면 차량의 주정차 증거 영상 확보를 위하여 PTZ를 제어하여 차량의 번호판 영상을 획득하도록 하였다. 그림 2는 본 논문에서 제안하는 객체 추적 및 PTZ 제어 알고리즘에 대한 대략적인 개요도를 보여준다.
대상 데이터
제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 초당 10프레임의 352×240의 영상에서 이동 객체의 인식 실험을 하였다.
성능/효과
제안된 알고리즘의 성능을 확인하기 위하여 초당 10프레임의 352×240의 영상에서 이동 객체의 인식 실험을 하였다. 카메라의 정확한 PTZ 제어를 위하여 무게중심을 검출하여 제어한 결과, 거리에 따라 최소 94%∼100%의 정확한 제어가 가능하여 객체의 주요 영역을 인식 및 추적할 수 있었다. 향후 알고리즘을 개선하여 처리 속도를 줄임으로써 좀 더 빠른 이동 객체 인식과 상황 인지 알고리즘을 추가한다면 보다 효율적인 지능형 감시 시스템을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
후속연구
카메라의 정확한 PTZ 제어를 위하여 무게중심을 검출하여 제어한 결과, 거리에 따라 최소 94%∼100%의 정확한 제어가 가능하여 객체의 주요 영역을 인식 및 추적할 수 있었다. 향후 알고리즘을 개선하여 처리 속도를 줄임으로써 좀 더 빠른 이동 객체 인식과 상황 인지 알고리즘을 추가한다면 보다 효율적인 지능형 감시 시스템을 구축할 수 있을 것으로 사료된다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
지능형 영상 감시 시스템 사용시 원거리 화면에서에서 작은 객체를 확대하기 위해서는 어떻게 해야하는가?
지능형 영상 감시 시스템은 감시카메라의 영상정보를 디지털화 하여 시스템이 스스로 사물의 위치 및 패턴을 분석하고 위험 상황이 발생할 경우 경보 및 출입 차단 시스템을 작동하여 보안담당자에게 즉각 현황을 알려 사람의 관리로 인해 발생하는 취약점을 대체, 보완 할 수 있게 해준다. 그러나 원거리 화면에서에서 작은 객체를 확대하기 위해서는 객체 위치에 따른 정확한 확대 배율과 중심좌표 이동이 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 유동적 배경에서 객체 이동에 따른 Pan, Tilt 좌표와 확대 배율을 연산하여 객체가 근거리 혹은 원거리 어디에 있듯 일정한 크기의 객체를 추적할 수 있도록 하고자 하였다.
지능형 영상 감시 시스템의 특징은 무엇인가?
지능형 영상 감시 시스템은 감시카메라의 영상정보를 디지털화 하여 시스템이 스스로 사물의 위치 및 패턴을 분석하고 위험 상황이 발생할 경우 경보 및 출입 차단 시스템을 작동하여 보안담당자에게 즉각 현황을 알려 사람의 관리로 인해 발생하는 취약점을 대체, 보완 할 수 있게 해준다. 그러나 원거리 화면에서에서 작은 객체를 확대하기 위해서는 객체 위치에 따른 정확한 확대 배율과 중심좌표 이동이 이루어져야 한다.
지능형 영상 감시 시스템의 단점은 무엇인가?
지능형 영상 감시 시스템은 감시카메라의 영상정보를 디지털화 하여 시스템이 스스로 사물의 위치 및 패턴을 분석하고 위험 상황이 발생할 경우 경보 및 출입 차단 시스템을 작동하거나 보안담당자에게 즉각 현황을 알려 사람의 관리로 인해 발생하는 취약점을 대체, 보완 할 수있게 해준다[1,2]. 그러나 고정 카메라를 사용할 경우 감시 감독의 범위가 넓어지게 되면 많은 수의 카메라를 사용해야 하기 때문에 비용이나 효율성의 측면에 서 단점이 있다. 이러한 측면을 고려하였을 때 상하좌우 회전과 확대가 가능한 PTZ 카메라를 채용함으로써 카메라 주변의 모든 영역 및 원거리, 근거리에 대한 감시감독을 가능하도록 하게하여 고정 카메라가 가지는 단점을 해결할 수 있다.
참고문헌 (5)
Yusuke Takahashi, Toshio Kamei, "Object Tracking System with Active Camera", NEC Res. & Develop., Vol.43 No.1, 2002, pp.45-48
Hai Tao, Harpreet S. Sawhney, Rakesh Kumar, "Object Tracking with Bayesian Estimation of Dynamic Layer Representations", IEEE Transaction on Pattern Analysis and Machine Intelligence, Vol.24 No.1, 2002, pp.75-89
S. Kang, J. Paik, A. Koschan, B. Abidi, and A. Abidi, "Real-tine video tracking using PTZ cameras," Proc. SPIE 6th Interational Conference on Quality Control by Artificial Vision, vol. 5132, pp. 103-111, 2003.
P. Azzari, L. Stefano, and A. Bevilacqua, "An effective real-time mosaicing algorithm apt to detect motion through background subtraction usinf a PTZ comera," IEEE Conf. Advanced Video and Signal-Based Surveillance, pp. 511-516, 2005.
Yi Yao, Besma Abidi, and Mongi Abidi, "Fusion of Omni-directional and PTZ camera for accurate cooperative tracking," Proc. IEEE, International Conference on Video and Signal Based Surveillance, pp. 46, 2006.
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