DOI QR코드

DOI QR Code

A Study on Monitoring System for an Abnormal Behaviors by Object's Tracking

객체 추적을 통한 이상 행동 감시 시스템 연구

  • 박화진 (숙명여자대학교 멀티미디어학과)
  • Received : 2013.12.08
  • Accepted : 2013.12.27
  • Published : 2013.12.31

Abstract

With the increase of social crime rate, the interest on the intelligent security system is also growing. This paper proposes a detection system of monitoring whether abnormal behavior is being carried in the images captured using CCTV. After detection of an object via subtraction from background image and morpholgy, this system extracts an abnormal behavior by each object's feature information and its trajectory. When an object is loitering for a while in CCTV images, this system considers the loitering as an abnormal behavior and sends the alarm signal to the control center to facilitate prevention in advance. Especially, this research aims at detecting a loitoring act among various abnormal behaviors and also extends to the detection whether an incoming object is identical to one of inactive objects out of image.

사회의 범죄율 증가와 더불어 지능형 보안 시스템강화에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 객체의 이상 행동을 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 객체의 특징 정보를 이용해 각각의 객체를 인식하여 추적하여 이를 통해 이상행동을 탐지한다. 객체가 영상 내에서 일정시간 이상을 배회했을 때 이를 이상행동으로 판단하여 사전에 관제센터에 알려 미연에 방지할 수 있도록 한다. 특히 본 연구는 이상 행동 중 객체의 배회행위를 감지하는 것을 목표로 하며 영상 내에서 사라진 객체가 다시 영상 내로 들어 왔을 때의 이전 객체와의 동일여부를 판단할 수 있도록 하였다.

Keywords

References

  1. Yilmaz, A., Javed, O., and Shah, M. 2006. Object tracking: A survey. ACM Comput. Surv. 38, 4, Article 13, Dec. 2006.
  2. T. Broida and R. Chellappa, "Estimation of object motion parameters from noisy images". IEEE Trans. Patt. Analy. Mach. Intell. Vol.8, No.1, pp.90-99. 1986.
  3. Y. Bar-Shalom and T. Foreman, "Tracking and Data Association", Academic Press Inc. 1988.
  4. R. L.Streit and T. E. Luginbuhl, "Maximum likelihood method for probabilistic multi-hypothesis tracking", Proceedings of the International Society for Optical Engineering (SPIE.) Vol.2235. pp.394-405. 1994
  5. J. Shi and C. Tomasi, "Good features to track", IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). pp.593-600. 1994.
  6. R. L.Streit and T. E. Luginbuhl, "Maximum likelihood method for probabilistic multi-hypothesis tracking", Proceedings of the International Society for Optical Engineering (SPIE.) Vol.2235. pp.394-405. 1994.
  7. A.Saha, J.Mukherjee, and S. Sural, "New pixel-decimation patterns for block matching in motion estimation," Signal Processing:Image Communication, vol. 23, no.10, pp.725-738, 2008 https://doi.org/10.1016/j.image.2008.08.004
  8. http://www.boannews.com/media/view.asp?id=33028&page=3&kind=1&search=title&find=cctv
  9. http://www.mospa.go.kr/gpms/view/jsp/dow nload/userBulletinDownload.jsp?userBtBean.bbsSeq=1024897&userBtBean.ctxCd=1197&userBtBean.orderNo=1f
  10. T.W Jang, Y.T Shin, J.B Kim ,"A Study on the object Extraction and Tracking System for Intelligent Surveillance", SoongSil University, May. 2013

Cited by

  1. Relation Tracking of Occluded objects using a Perspective Depth vol.16, pp.6, 2015, https://doi.org/10.9728/dcs.2015.16.6.901
  2. A Study on a Violence Recognition System with CCTV vol.16, pp.1, 2015, https://doi.org/10.9728/dcs.2015.16.1.25
  3. 배경 모델 갱신을 통한 코드북 기반의 전배경 분할 vol.17, pp.5, 2016, https://doi.org/10.9728/dcs.2016.17.5.375
  4. 어린이집 CCTV 빅데이터의 활용을 위한 기초 연구 vol.13, pp.6, 2017, https://doi.org/10.14698/jkcce.2017.13.06.043