실시간 다중 객체 검출 및 추적 기반의 PTZ 카메라 제어를 통한 확대 영상 획득 방법

Abstract

현재 도심에 설치된 옥외용 공공기관의 방범용 CCTV 시스템이나 기업의 옥외용 보안 CCTV 시스템은 넓은 감시범위를 갖고 있고, 감시 대상은 카메라로부터 먼 거리에 있다. 그러므로 감시 대상은 영상의 크기에 비해 매우 작은 크기를 갖고 있으며 HD 카메라의 높은 품질의 영상에서도 물리적으로 멀리에 있는 감시대상의 식별에는 한계가 있고, 또한 PTZ 카메라를 이용하여 감시요원의 수동조작의 감시도 한계가 있다. 이는 저장된 영상으로도 이어져 사후 감시 효과에 큰 효율을 내고 있지 않다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 지능형 영상 감시의 기술을 이용하여 실시간 다중 객체 검출 및 추적을 기반, 1대 이상의 고정 카메라와 1대의 PTZ 카메라 시스템 구성에서 관심 영역 내의 이동 객체에 대해 PTZ 카메라 제어로 자세한 확대 영상의 획득 방법을 제안 한다. 넓은 범위의 영역을 감시하는 고정 카메라의 영상에서 배경 차 방법으로 움직이는 객체를 검출하고 객체의 크기와 비율을 판단하여 추적 객체로 분류한다. 연속된 프레임의 영상에서 검출된 객체에 대해 컬러 정보, 객체의 좌표 등의 특징으로 동일 객체를 판단하여 추적하며 객체의 정체성, 이동 경로, 행위 등을 분석한다. 분석된 정보를 근거로 감시하는 객체에 대해 PTZ 카메라의 모터를 제어하여 객체를 추적하며 객체 중심의 확대 영상 촬영 방법을 제안한다. 이때 이동 객체를 촬영하기 위해선 2차원 영상 기준의 좌표에 대해 PTZ 카메라 기준의 Pan, Tilt 회전 값을 계산하고 객체의 최대한 정확한 정보를 획득 할 수 있는 정밀한 Zoom 배율도 계산한다. 또한 PTZ 카메라 추적 시에 촬영 영상의 흔들림 현상을 낮추고 고품질의 영상을 얻도록 Pan, Tilt의 회전 속도를 결정한다. 그리고 PTZ 카메라 추적 시, 다중 객체에 대해 PTZ 카메라 추적의 효율적인 스케줄링을 통한 촬영 방법을 제안 한다. 제안된 방법은 50m 내외의 감시 범위에서 50명의 사람과 10대의 차량을 대상으로 실험하였다. 그 결과로 영상 분석 부분에서 단일 객체의 98%의 추적 정확도와 10명 미만의 동시에 움직이는 다중 추적 실험에서 85%의 정확도를 보였으며 PTZ 카메라를 이용하여 2초 이상의 확대된 영상을 획득하는 실험에 각 99%, 90%의 결과를 보였다. 또한 획득한 확대 영상은 감시 대상의 높은 식별력과 여러 자세한 정보의 확인이 가능하여 감시 부분의 개선된 효과를 확인 할 수 있었다. |Currently today, the outdoor CCTV surveillance systems for crime prevention of public safety and the industrial securities have a wide area of monitoring and also has a long distant from the objects. Therefore, the images of observed objects have a very low resolution compared to the size of the camera video scene. This affects the high quality video of HD camera causing it to reach the limits of identification. Further, this leads the surveillance of manual control using PTZ camera by the operator creating the manual control to be almost impossible. This poses a complication and influences the recorded videos, consequently affecting the playback videos and also degrading the efficiency of the security surveillance. Proposition for this paper, is a magnified video acquisition methods using a PTZ Camera control about moving multi-object in a region of interest. This methods are based on the intelligent video surveillance of the real-time detection and tracking, using current system configuration of one or more static cameras and one PTZ camera. In the static camera video of a wide area monitoring, the camera classifies tracking of objects through the recognition of size and ratio of the detected moving objects by background subtraction method and the tracking method. The tracking method is consisted of overlapped areas, color features and the location information. Which is the analysis of trajectory, behavior, and the identity for objects. The center position of the detected object is adjusted through a cumulative histogram for the Y-axis. This calculates the pan, tilt value, zoom level and velocity for the PTZ camera control to track objects. The tracking time and task assignment scheduling method is the Priority and Round-Robin scheduling for the acquisition video. The proposed method experiments accuracy of the acquisition video through observation with people and vehicles by video analysis. The experimental results are the acquisition of the magnified video included with detailed information for objects.; Currently today, the outdoor CCTV surveillance systems for crime prevention of public safety and the industrial securities have a wide area of monitoring and also has a long distant from the objects. Therefore, the images of observed objects have a very low resolution compared to the size of the camera video scene. This affects the high quality video of HD camera causing it to reach the limits of identification. Further, this leads the surveillance of manual control using PTZ camera by the operator creating the manual control to be almost impossible. This poses a complication and influences the recorded videos, consequently affecting the playback videos and also degrading the efficiency of the security surveillance. Proposition for this paper, is a magnified video acquisition methods using a PTZ Camera control about moving multi-object in a region of interest. This methods are based on the intelligent video surveillance of the real-time detection and tracking, using current system configuration of one or more static cameras and one PTZ camera. In the static camera video of a wide area monitoring, the camera classifies tracking of objects through the recognition of size and ratio of the detected moving objects by background subtraction method and the tracking method. The tracking method is consisted of overlapped areas, color features and the location information. Which is the analysis of trajectory, behavior, and the identity for objects. The center position of the detected object is adjusted through a cumulative histogram for the Y-axis. This calculates the pan, tilt value, zoom level and velocity for the PTZ camera control to track objects. The tracking time and task assignment scheduling method is the Priority and Round-Robin scheduling for the acquisition video. The proposed method experiments accuracy of the acquisition video through observation with people and vehicles by video analysis. The experimental results are the acquisition of the magnified video included with detailed information for objects.