초록 ▼

연구의 목적 및 내용
지능형 영상 감시 기술에 있어 여러대의 비겹침 카메라를 이용하여 통행량이 높은 공공 장소를 감시와 이상행동(abnormal behavior)검출의 필요가 증대대고 있음. 본 과제에서 제안하는 “혼잡(crowd) 환경에서 다수의 비겹침 카메라를 이용한 군중행동패턴 모델링 및 이상 행동 검출에 관한 연구”는 많은 사람이 이용하는 대단위 공공시설을 감시 및 관리하는 핵심 기술인 (1)객체 추적이 불가능한 혼잡 환경에서 군중행동정보 추출 (2)다수의 비겹침 카메라간 토폴로지 추정을 통한 전체 감시공간에서의 군중행

연구의 목적 및 내용
지능형 영상 감시 기술에 있어 여러대의 비겹침 카메라를 이용하여 통행량이 높은 공공 장소를 감시와 이상행동(abnormal behavior)검출의 필요가 증대대고 있음. 본 과제에서 제안하는 “혼잡(crowd) 환경에서 다수의 비겹침 카메라를 이용한 군중행동패턴 모델링 및 이상 행동 검출에 관한 연구”는 많은 사람이 이용하는 대단위 공공시설을 감시 및 관리하는 핵심 기술인 (1)객체 추적이 불가능한 혼잡 환경에서 군중행동정보 추출 (2)다수의 비겹침 카메라간 토폴로지 추정을 통한 전체 감시공간에서의 군중행동정보 결합 (3) 시공간 군중행동패턴 모델링 및 실시간 이상행동 검출 기술을 개발하고자 함.
연구결과
◎ 객체 추적이 불가능한 혼잡 환경에서 정보결합을 통한 군중행동정보 추출
통행량이 높은 혼잡한 감시 공간에서는 기존의 객체 추적 기술로는 접근이 불가능함. 본 연구에서는 움직임 정보와 비움직임 정보로 나누어 저수준 특징을 강인하게 추출하는 연구를 진행함. 감시 공간의 원근정보 추정기술, 공간적 균형 분포를 고려한 특징점 추출
기술을 개발하였으며, 혼잡한 환경에 강인한 MRF기반의 실시간 배경 학습 알고리즘 및 비움직임 정보 추출 기술을 개발하였음. 또한 원근감을 고려한 움직임정보와 비움직임 객체(temporal stationary foreground)의 정보 결합(information fusion)을 통한 가려짐에 강인한 군중행동정보 추출 기술을 개발하였고, 비겹침 혼잡 환경에 대한 감시 영상 데이터를 수집하고 관련 Ground Truth를 작성하였음.
◎ 다수의 비겹침 카메라 간의 카메라 토폴로지 분석을 통한 전체 감시공간에서의 군중행동정보 결합
비겹침 카메라간의 정보 결합을 위해 각 카메라 영상에서 의미 영역들을 추출하는 기술을 개발하였음. 추출된 군중행동정보 분석하여 출입 영역 검출 기술을 개발함. 출입 영역의 점유정보를 바탕으로 휴리스틱적인 필터링과 상관도 분석을 통해 카메라 토폴로지 추정 기술을 개발하였음. 또한, 추정된 토폴로지에 기반하여 상호정보를 최대화하는 시간지연 정보를 추출하여 각 출입 영역간의 시공간상 관계를 추정함. 다양한 시나리오와 카메라 구성을 통해 비겹침 카메라 데이터베이스를 취득함.
◎ 비교사적(unsupervised) 시공간 군중행동패턴 모델링 및 실시간 이상행동 검출 기술
군중행동 정보의 모델링에 앞서 weak clustering과 학습기반 양자화 기술을 개발하여 저수준 특징의 연속성을 고려한 양자화 기술을 개발함. 개발된 양자화 기술을 이용하여 전체 감시 공간에서 얻어진 정보들을 Bag of words로 표현하여 상관도 모델과 계층적 베이지안 모델의 두가지 모델을 이용하여 시공간 군중행동패턴을 모델링하는 기술을 개발하였음. 또한 실제 감시 환경에 적용이 가능하도록 Gibbs LDA 방법을 적용하여 실시간으로 모델을 학습하고 이상 행동 검출하는 기술을 개발함. 다수의 비겹침 카메라 환경구축을 통하여 개발된 기술을 적용함.
연구결과의 활용계획
◎ 실환경에 적용이 가능한 저수준 특징 추출 기술 활용
- 가림과 정지 물체로 인해 기존의 추적기반 특징으로는 처리가 어려웠던 실환경에서 활용이 가능한 저수준 특징 추출 기술을 확보함. 이를 통해 행동 인식과 행동 분석등의 다양한 분야에서 고수준 학습을 위한 효과적인 특징 추출에 응용됨.
◎ 비겹침 카메라 데이터베이스 활용
- 비겹칩 카메라를 이용하여 혼잡환경에서 취득된 데이터는 세계적으로 희소함.
- 취득된 카메라데이터를 이용한 출판과 공개를 통해 다양한 연구 방법들의 성능 평가에 활용함.

Abstract ▼

Purpose& contents
Intelligent video surveillance technology is not just limited to non-crowded area, single camera, or restricted rule based event detection. We propose research on crowd behavior pattern modelling and real-time abnormal behavior event detection using non-overlapping cameras in cr

Purpose& contents
Intelligent video surveillance technology is not just limited to non-crowded area, single camera, or restricted rule based event detection. We propose research on crowd behavior pattern modelling and real-time abnormal behavior event detection using non-overlapping cameras in crowded environment which develops core 3 technologies for wide public areas: (1) crowd behavior information extraction in crowded environment which is impossible to track objects (2) fusion of information obtained by multiple non-overlapping cameras (3) crowd activity information analysis and real-time abnormal event detection.
Result
◎ Crowd activity information extraction in crowded environment
- Previous intelligent surveillance technologies are mostly based on object tracking.
However, their accuracy is reduced on crowded environment since large occlusion between objects is occurred. On the contrary, low-level information is more accurate and meaningful.
- We extracted crowd activity information through the fusion between motion information by considering perspective and temporal stationary foreground on crowded environment.
◎ Fusion of information obtained by multiple non-overlapping cameras
- To conduct surveillance of wide area using a limited number of cameras, correlation between non-overlapping cameras is required for combining surveillance information.
- We developed the following technologies: area segmentation for each camera image, topology inference based on area correlation between uncalibrated cameras, main flow extraction by connecting each activity information, and global flow extraction based on inferred topology.
◎ Crowd activity information analysis and real-time unusual event detection
- Spatio-temporal information is useful in areas of marketing and service.
- We developed the technologies of crowd activity modeling and real-time unusual event detection by analyzing the crowd activity through the unsupervised approach.
Expected Contribution
◎ Development of source technology
- Video surveillance applicable to crowded environment
- High-level activity pattern analysis
- Effective surveillance and management using multiple non-overlapping cameras
◎ Economic and industrial effects
- Reduce manpower and cost for surveillance and management of wide public area
- Applicable to various marketing by developing activity estimation model
◎ Nurturing expert manpower
- Nurturing expert of intelligent video surveillance analysis
- Improvement of international competitiveness

목차 Contents

• 중견연구자지원사업(핵심연구) 최종보고서 ... 1
• 목차 ... 3
• 연구계획 요약문 ... 4
• 연구결과 요약문 ... 5
• 한글요약문 ... 5
• SUMMARY ... 6
• 연구내용 및 결과 ... 7
• 1. 연구개발과제의 개요 ... 7
• 2. 국내외 기술개발 현황 ... 18
• 3. 연구수행 내용 및 결과 ... 26
• 4. 목표달성도 및 관련분야에의 기여도 ... 80
• 5. 연구결과의 활용계획 ... 81
• 6. 연구과정에서 수집한 해외과학기술정보 ... 83
• 7. 주관연구책임자 대표적 연구실적 ... 83
• 8. 참고문헌 ... 84
• 9. 연구성과 ... 86
• 10. 기타사항 ... 88