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임베디드 제어에 의한 무인 영상 감시시스템 구현 (Implementation of An Unmanned Visual Surveillance System with Embedded Control)

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최초등록일 2025.05.10 최종저작일 2011.01
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임베디드 제어에 의한 무인 영상 감시시스템 구현
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    서지정보

    · 발행기관 : 한국융합신호처리학회
    · 수록지 정보 : 융합신호처리학회 논문지 / 12권 / 1호 / 13 ~ 19페이지
    · 저자명 : 김동진, 정용배, 박영석, 김태효

    초록

    본 논문에서는 SOPC 기반 NIOSⅡ임베디드 프로세서와 C2H 컴파일러를 적용하여 영상 감시 시스템을 구현하였다. 카메라의 영상신호 출력, 영상처리, 시리얼 통신 및 네트워크 통신의 제어를 위해 C2H 컴파일러에 의한 IP를 구성하였고, SOPC 및 NIOSⅡ 임베디드 프로세서에 기반한 각각의 IP를 효과적으로 제어할 수 있도록 구현하였다.
    그리고, 보다 빠르고 환경에 강인한 이동 물체 검출을 위한 방법으로 배경영상을 갱신하는 알고리듬을 적응 가우시안 혼합 모델(AGMM)을 제안하였다. 그 결과 주간 및 야간에서도 이동 물체를 잘 검출할 수 있었다. 실험을 통해 제안된 AGMM 알고리듬이 적응 임계치법(ATM)과 가우시안 혼합모델(GMM)보다 이동하는 보행자 및 차량의 검출에서 우수함을 확인하였다.

    영어초록

    In this paper, a visual surveillance system using SOPC based NIOSⅡ embedded processor and C2H compiler was implemented. In this system, the IP is constructed by C2H compiler for the output of the camera images, image processing, serial communication and network communication, then, it is implemented to effectively control each IP based on the SOPC and the NIOSⅡ embedded processor.
    And, an algorithm which updates the background images for high speed and robust detection of the moving objects is proposed using the Adaptive Gaussian Mixture Model(AGMM). In results, it can detecte the moving objects(pedestrians and vehicles) under day-time and night-time. It is confirmed that the proposed AGMM algorithm has better performance than the Adaptive Threshold Method(ATM) and the Gaussian Mixture Model(GMM) from our experiments.

    참고자료

    · 없음
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