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 시행하였으며, 3차년도에 실시할 테스트베드 구축 전략을 수립하였다. 또한 향후 시스템

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 시행하였으며, 3차년도에 실시할 테스트베드 구축 전략을 수립하였다. 또한 향후 시스템의 확대를 위한 여러 가지 시나리오도 수립하였다.
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 도출되었다.
4차년도 및 5차년도를 통해 현장시험을 시행하였으며, 이를 통해 영상 정합 기술 고도화를 통해 기존 성과물 대비 영상 화질을 개선하였다. 객체 인지/추적 기술을 활용하여 정지차량 및 낙하물 등 돌발상황을 검지하는 응용시스템을 개발하였으며, 그 결과 돌발상황 검지율 96%이상의 목표를 달성하였다.

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.