$\require{mediawiki-texvc}$

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.

카메라 비전 센서를 활용하는 실시간 사람 점유 검출
Real-time People Occupancy Detection by Camera Vision Sensor 원문보기

방송공학회논문지 = Journal of broadcast engineering, v.22 no.6, 2017년, pp.774 - 784  

길종인 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과) ,  김만배 (강원대학교 컴퓨터정보통신공학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

빌딩, 집에 설치되어 있는 점유센서는 사람이 없으면 소등하고, 반대이면 점등한다. 현재는 주요 센서로 PIR(pyroelectric infra-red)이 널리 사용되고 있다. 최근에 비전 카메라 센서를 이용하여 사람 점유를 검출하는 연구가 진행되고 있다. 카메라 센서는 정지된 사람을 검출할 수 없는 PIR의 단점을 극복할 수 있는 장점이 있다. 또한 카메라 센서는 사람의 행위 분석, 사람 트랙킹 등 PIR이 제공할 수 없는 기능을 가지기 때문에 향후 가격 대비 성능이 만족되면 PIR을 대체할 것으로 기대된다. 본 논문에서는 PIR 센서의 단점을 극복하기 위해서 카메라를 이용한 점유센서 기법을 제안한다. 제안 방법은 트랙킹, 인식, 검출의 3가지 단계로 구성되어 점유검출의 효율성을 높힌다. 실시간 처리도 중요한 성능이므로 처리 속도가 향상되도록 설계되었다. 비디오 프레임은 USB로 15fps로 입력되는데, 본 소프트웨어는 14.5fps로 처리한다. 점유 성능 검증에서는 82%의 정확도를 얻었다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Occupancy sensors installed in buildings and households turn off the light if the space is vacant. Currently PIR (pyroelectric infra-red) motion sensors have been utilized. Recently, the researches using camera sensors have been carried out in order to overcome the demerit of PIR that can not detect...

주제어

#Occupancy sensor   #Camera sensor   #Tracking   #Recognition   #Human Detection  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
점유센서는 어떻게 작동하는가? 현재 많은 건물에는 사람이 존재하면 점등하고(light on), 사람이 없으면 소등하는(light off) 점유센서(occupancy sensor, motion sensor)가 설치되어 있다. 전기소비를 줄이기 위해 설치된 것으로 대부분의 점유센서는 현재 PIR(pyroelectric infra-red)을 사용하고 있다[1,2].
점유센서가 설치된 목적은? 현재 많은 건물에는 사람이 존재하면 점등하고(light on), 사람이 없으면 소등하는(light off) 점유센서(occupancy sensor, motion sensor)가 설치되어 있다. 전기소비를 줄이기 위해 설치된 것으로 대부분의 점유센서는 현재 PIR(pyroelectric infra-red)을 사용하고 있다[1,2]. PIR은 사람의 신체에서 발생하는 열(thermal temperature)을 감지하고, 열의 변화량을 계산하여 모션을 측정한다.
점등/소등의 정확도를 판단하기 위한 성공/실패 기준은? 성능검증에서 중요한 것은 점등/소등의 정확도이다. 사람이 없는 구간에서는 소등되고, 반대로 사람이 있는 기간에는 계속 점등되면 성공, 한번이라도 꺼지면 실패한 경우를 분석한다. 2명이 실내에 있는데, 1명만 검출되어도 실제 시스템은 문제가 없다, 왜냐하면 사람계수가 0보다 크므로, 점등이 지속되기 때문이다.
질의응답 정보가 도움이 되었나요?

참고문헌 (17)

  1. P. Liu, S. Nguang, and A. Partridge, "Occupancy inference using pyroelectric infrared sensors through hidden markov model", IEEE Sensors Journal, 16(4), Feb. 2016. 

  2. F. Wahl, M. Milenkovic, and O. Amft, "A distributed PIR-based approach for estimating people count in office environments", IEEE Conf. on Computational Science and Engineering, 2012. 

  3. Y. Benezeth, H. Laurent, B. Emile, and C. Rosenberger, "Towards a sensor for detecting human presence and characterizing activity", Energy and Buildings, 43, 2011. 

    상세보기

  4. J. Han and B. Bhanu, "Fusion of color and infrared video for moving human detection", Pattern Recognition, 40, 2007. 

    상세보기

  5. S. Nakashima, Y. KItazono, L. Zhang, and S. Serikawa. “Development of privacy-preserving sensor for person detection,” Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2, 2010. 

  6. I. Amin, A. Taylor, F. Junejo, A. Al-Habaibeh, and R. Parkin, "Automated people-counting by using low-resolution infrared and visual cameras", Measurement, 41, 2008. 

  7. A. Bobick and J. Davis, "The recognition of human movement using temporal templates," IEEE Trans. Pattern Recognition and Pattern Analysis, Vol. 23, No. 3, Mar. 2001. 

  8. P. Felzenszwalb, R. Girshick, D. McAllester, and D. Ramanan, "Object detection with discriminatively trained part-based models", IEEE Trans. Pattern Recognition and Pattern Analysis, Vol. 32, No, 9, Sep. 2010. 

  9. C. Stauffer and W. Grimson, "Adaptive background mixture models for real-time tracking," In Proceedings Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 246-252, 1999. 

  10. J. Guo, Y. Liu, C. Hsia, M. Shih and C. Hsu, "Hierarchical method for foreground detection using code book model," IEEE Trans. Circuit Sys. Video Tech., Vol. 21, No. 6, June 2011. 

  11. N. McFarlane and C. Schofield, "Segmentation and tracking of piglets in image," Machine Vision and Applications, 8:187-193, 1995. 

    상세보기 crossref

  12. T. Tian, R. Schmidt, H. Liu, A. Hampapur, and M. T. Sun, "Robust Detection of Abandoned and Removed objects in complex surveillance videos," IEEE Trans. Sym. Man and Cybernetics - Part C: Applications and Reviews, Vol. 41, No. 5. pp. 565-577, Sep. 2011. 

    상세보기 crossref

  13. A. Sanin, C. Sanderson, and B. Lovell, "Shadow Detection: A Survey and Comparative Evaluation of Recent Methods", Pattern Recognition, Vol. 45, Issue 4, pp. 1684-1695, Apr. 2012. 

    상세보기 crossref

  14. D. Comaniciu, V. Ramesh, and P. Meer, "Kernel-based object tracking", IEEE Trans. Pattern Recognition and Pattern Analysis, Vol. 25, No. 5, May 2003. 

  15. S. Tand, M. Andriluka, B. Schiele, "Detection and tracking of occluded people", Int J. Computer Vision, Nov. 2013. 

  16. H. Chandel and S. Vatta, "Occlusion Detection and Handling: Review", Int. J. of Computer Applications, Vol. 120, No. 10, June 2015. 

  17. J. Foley, Computer Graphics: Principles Practice, Addison-Wesley, 1994. 

저자의 다른 논문 :

LOADING...

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

저작권 관리 안내
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