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감시영역 설정을 위한 영상 기반 가상펜스 구현
Implementation of Image-based Virtual Fence for Surveillance Area Setup 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.19 no.9, 2015년, pp.2145 - 2152  

김재준 (Department of Computer Science, Sunchon Natinoal University) ,  김도연 (Department of Computer Engineering, Sunchon National University)

초록
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기존의 CCTV는 녹화된 영상을 사용하는 오프라인 형태의 활용으로 인한 문제점 및 실시간 감시를 위한 운전자의 직접적인 연계의 필요성 등과 같은 제한사항을 가지고 있으며, 이러한 한계점을 극복하고자 다양한 기능을 가지는 지능형 CCTV 개발이 요구되고 있다. 본 논문은 감시영역 설정을 위한 영상기반 가상펜스를 스플라인 곡선을 사용하여 구현하는 방법을 제안한다. 또한, 제어점에서 검출한 접선 및 법선을 이용하여 가상펜스와의 거리를 일정하게 유지하는 사전 경보 영역의 설정 방법을 구현하였다. 구현된 영상기반 가상펜스는 실시간 원격 침입탐지 및 경보 제공의 목적으로 사용 가능하며, 보안 및 범죄예방을 포함하여 안전을 필요로 하는 다양한 분야에서 활용될 것으로 판단된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The existing CCTV has limitation such as problem on usage of the off-line type of recorded image for specific investigation, and requirement on interactive operator intervention for real-time surveillance. Therefore, it is required to develop the intelligent CCTV equipped with various functionalitie...

주제어

#가상 펜스   #지능형 감시   #스플라인 곡선   #침입 탐지  

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

문제 정의

  • 본 논문에서는 영상 기반 감시 영역을 설정하기 위해 가상펜스를 구축하였고, 펜스를 구축하기 위해 3차 스플라인 곡선과 각 제어점의 법선을 이용한 사전 경보영역 설정을 함으로써 가상펜스를 통한 감시 영역과 사전 경보 영역까지 설계하는 방법을 제안하였다. 가상펜스 시스템에서 객체의 침입 탐지에 대한 정밀성과 정확성을 높이기 위해 여러 분야의 연구들에 접목된다면 시스템의 완성도를 높이는 효과를 거둘 수 있을 것으로 기대한다.
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참고문헌 (7)

  1. Young Im Ch o, Sung Soon Jang, “Implementation of Intelligent Speech Recognition System according to CCTV Emergency Information”, JIIC, Vol. 19, No. 3 pp 415-420, 2009. 

  2. Miwa Takai, “Measurement of complex quantity of monitoring area and detection of high active part of invading object in complex background for suveillance camera system”, Mechatronics (ICM), 2015 IEEE International Conference, pp522-528, 2015. 

  3. Jun-Horng Chen, Teng-Hui Tseng, Chin-Lun Lai, and Sheng-Ta Hsieh, “An intelligent virtual fence security system for the detection of people invading,” Ubiquitous Intelligence & Computing and 9th International Conference on Autonomic & Trusted Computing (UIC/ATC), 2012 9th International Conference, pp786-791, 2012. 

  4. Javier Barandiaran, Berta Murguia, Fernando Boto, “Real-Time People Counting Using Multiple Lines”, Image Analysis for Multimedia Interactive Services, 2008. WIAMIS '08. Ninth International Workshop. pp159-162. 2008. 

  5. Zulaikha Kadim, Liang Kim Meng, Norshuhada Samudin, “Video Analytics Algorithm For Detecting Objects Crossing Lines In Specific Direction Using Blob-Based Analysis”, Proceedings of the 10th International Conference on Advances in Mobile Computing & Multimedia, pp306-312, 2012. 

  6. Donald Hearn and M. Pauline Baker, Computer Graphics, 2nd ed, Prentice-Hall Inc, 1997. 

  7. ttk448, cubic spline interpolation in C++ [Internet], Available: http://kluge.in-chemnitz.de/opensource/spline/ 

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