초록 ▼

본 연구는 개별 CCTV의 영상을 실시간으로 정합하는 기술을 이용하여 터널 및 교량 구간을 단절 없이 모니터링할 수 있는 스마트 영상 관제 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다.
1차년도에는 LAB 기반의 실험을 통해 영상 저장 시스템, 영상 정합 알고리즘과 객체 추적 알고리즘을 개발하였다. 4대의 카메라 영상을 제외 면적 없이 정합하였으며, 정합 영상에서의 객체 추적도 100%를 달성하였다.
2차년도에는 문헌 조사 및 현장 실사 조사를 바탕으로 1차년도의 영상 정합 알고리즘을 개선하였으며, 3차년도에 실시할 테스트베드

본 연구는 개별 CCTV의 영상을 실시간으로 정합하는 기술을 이용하여 터널 및 교량 구간을 단절 없이 모니터링할 수 있는 스마트 영상 관제 시스템을 개발하는 것을 목적으로 한다.
1차년도에는 LAB 기반의 실험을 통해 영상 저장 시스템, 영상 정합 알고리즘과 객체 추적 알고리즘을 개발하였다. 4대의 카메라 영상을 제외 면적 없이 정합하였으며, 정합 영상에서의 객체 추적도 100%를 달성하였다.
2차년도에는 문헌 조사 및 현장 실사 조사를 바탕으로 1차년도의 영상 정합 알고리즘을 개선하였으며, 3차년도에 실시할 테스트베드 구축 전략을 수립하였다. 또한 향후 시스템의 확대를 위한 여러 가지 시나리오도 수립하였다. 본 스마트 영상 관제 시스템의 설치 비용은 현재의 CCTV 설치비용보다 비교 우위에 있는 것으로 분석되었다.
3차년도에는 실제 터널을 테스트베드로 삼아 8개의 CCTV 영상을 통한 스마트 영상 관제 시스템을 구현하였다. LAB 기반의 시스템과 비교하여 알고리즘 상의 보완사항, 특징점 매칭 문제 등이 도출되어 이를 4차년도와 5차년도에 보완할 계획을 수립하였다. 더불어 다양한 터널환경에서 시스템의 적용성을 높이기 위해 실험 환경을 다양하게 변화시켜가며 시스템 설치의 물리적인 환경 설정을 진행할 것이다.

Abstract ▼

This study is intended to develop Smart Monitoring System. Operators can monitor without severance all sectors of tunnels or bridges based on view synthesis.
In the first year, video recording system, video Synthesis algorithm, and object tracking algorithm had been developed. All images of 4 CCT

This study is intended to develop Smart Monitoring System. Operators can monitor without severance all sectors of tunnels or bridges based on view synthesis.
In the first year, video recording system, video Synthesis algorithm, and object tracking algorithm had been developed. All images of 4 CCTVs were matched with no excluded area.
In the second year, image registration algorithm of the first year was improved. Also, tactic for test-bed was established. Cost of the smart monitoring system is calculated lower than the present monitoring system.
In the third year, the smart monitoring system with 8 CCTVs in a real tunnel(Sapaesan Tunnel) is realized. Compared to LAB-based system, issues for tunnel-based system is drawn. To overcome these issues, supplementation plans has been set up.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 요약문 ... 5
• Summary ... 9
• 목차 ... 13
• 표 목차 ... 17
• 그림 목차 ... 19
• 제1장 서 론 ... 23
• 1. 연구의 배경 및 필요성 ... 23
• 2. 연구 목표 및 추진 방향 ... 29
• 2.1 연구 목표 ... 29
• 2.2 연차별 목표 ... 30
• 2.3 연구 추진 방향 ... 30
• 3. 연구 추진 체계 및 전략 ... 33
• 3.1 연구 추진 체계 및 구성 ... 33
• 3.2 연구 추진 전략 ... 34
• 제2장 국내․외 연구 및 특허 동향 ... 37
• 1. 연구 동향 개요 ... 37
• 2. 영상 정합 및 객체 추적 기술 동향 ... 38
• 2.1 영상 정합 기술 동향 ... 38
• 2.2 Image Stitching 기법 동향 ... 44
• 2.3 객체 추적 기술 동향 ... 53
• 2.4 영상 정합 및 객체 추적 알고리즘의 문제점 ... 58
• 2.5 영상 정합 및 객체 주척 알고리즘의 개선 방향 ... 62
• 3. 교통정보 수집 및 유고관리 기술 ... 65
• 3.1 교통정보 수집 기술 ... 65
• 3.2 돌발상황 검지 기술 ... 66
• 4. 기타 유사분야 연구 동향 ... 73
• 5. 특허 동향 조사 결과 ... 78
• 5.1 특허 동향 조사 범위 및 대상 기술 ... 78
• 5.2 기술발전 위치 분석 ... 78
• 5.3 연도별 특허 동향 ... 80
• 5.4 국가별 특허 동향 ... 80
• 5.5 특허 분포도 ... 83
• 5.6 주요 출원인 및 역점분야 분석 ... 84
• 5.7 주요 핵심 특허의 비교 분석 ... 85
• 5.8 최신 특허 분석 ... 86
• 5.9 해외 유사 특허 분석 ... 87
• 6. 시사점 ... 88
• 제3장 연구개발 수행내용 및 결과 ... 89
• 1. LAB 기반의 영상 정합·객체 추적 알고리즘 개발(1차년도) ... 90
• 1.1 영상 저장 시스템 ... 90
• 1.2 영상 정합 시스템 ... 95
• 1.3 객체 추적 시스템 ... 102
• 1.4 ‘LAB 기반의 영상 정합·객체 추적 알고리즘 개발(1차년도)’ 소결 ... 107
• 2. 알고리즘 보완 및 테스트베드 구축 전략 수립(2차년도) ... 109
• 2.1 영상 정합 알고리즘 보완 ... 109
• 2.2 테스트베드 구축 전략 ... 124
• 2.3 타 시스템과의 연동 검토 ... 127
• 2.4 ‘알고리즘 보완 및 테스트베드 구축 전략 수립(2차년도)’ 소결 ... 130
• 3. 실제 터널 기반 영상 정합 시스템 구현(3차년도) ... 132
• 3.1 테스트베드 구축 ... 132
• 3.2 다중 영상 정합 시스템 ... 140
• 3.3 ‘실제 터널 기반 영상 정합 시스템 구현(3차년도)’ 소결 ... 151
• 제4장 연구 추진 실적 및 목표 달성도 ... 153
• 1. 연구 추진 실적 ... 153
• 1.1 정량적 추진 실적 ... 153
• 1.2 추진 실적의 상대적 우수성 비교 ... 154
• 2. 목표 달성도 ... 155
• 2.1 WBT 달성도 ... 155
• 2.2 대표 성과 ... 155
• 제5장 기대 효과 및 활용 방안 ... 159
• 1. 기대 효과 ... 159
• 1.1 기술적 파급 효과 ... 159
• 1.2 사회적 파급 효과 ... 160
• 2. 활용 방안 ... 162
• 2.1 연구 성과물 활용 방안 ... 162
• 2.2 응용 서비스 검토 ... 163
• 2.3 타 분야 응용 방안 ... 165
• 제6장 결 론 ... 167
• 참고문헌 ... 169
• 부록 ... 181
• 부록 1. 중간평가 반영 내역서 ... 182
• 부록 2. 단계(연차)평가 반영 계획서 ... 184
• 부록 3. 등록 및 출원 특허 명세서 표지 ... 185
• 서지자료 ... 187
• Bibliographic Data ... 188
• 끝페이지 ... 189