빌딩 출입 인원 실시간 모니터링을 위한 CCTV 고속 분석 알고리즘 (CCTV High-Speed Analysis Algorithm for Real-time Monitoring of Building Access)

서지정보

· 발행기관 : 한국방재학회
· 수록지 정보 : 한국방재학회논문집 / 20권 / 2호 / 113 ~ 118페이지
· 저자명 : 채승언, 권현송, 박성룡, 조완호, 권오성, 이재승

초록

화재 등 재난 상황에서 피난을 돕는 가장 중요한 정보는 빌딩 내 재실자의 인원 파악과 이동 상황이다. 이를 위하여 출입구에CCTV를 설치하는 경우에도 육안 모니터링에 의존할 수 밖에 없다. 본 논문은 CCTV에서 수집된 비디오 프레임 이미지로부터실시간으로 출입 인원 정보를 자동으로 검출하는 시스템을 설명하고 디지털 영상 분석 분야에서 흔히 사용하는 특징 영역정합 방식을 개선하여 인식률 저하없이 보다 고속으로 분석하는 방안을 제안하였다. 제안하는 방식은 피라미드형 계층 영역구조를 기반으로 하는 데 최상위 레이어의 해상도가 최하위 레이어 보다 1/16로 압축되도록 설계하였다. 이러한 계층 구조에서최상위 레이어는 추가적인 분석을 진행할 것인지를 결절하는 트리거 역할을 주로 담당하고, 필요에 따라 하위 레벨의 분석을진행하는 구조이다. 또한, 상위 레벨의 트리거된 영역과 관계된 부위만을 하위 레벨 레이어에서 처리되도록 하여 전채적인CPU 소모 시간을 줄였다. 실험 결과, 전체 과정 중에서 특징 추출 단계 시 CPU 요구 시간이 기존 단일 레이어 구조 방식의13.96% 수준으로 제안하는 방식이 실행 가능함을 확인하였고, 전체 처리 시간 역시도 69.92% 수준으로 단축할 수 있었다.

영어초록

The most important information required to help people escape from disasters such as fires is knowing the number of people that are trapped in the building and their mobility situation. For this purpose, CCTV can be installed and used at entrances, but they do not need to rely on visual monitoring. This paper describes the system of automatically detecting access personnel information from video frame images collected from the CCTV in real time. We propose to improve the region growing method commonly used in the digital image processing field without the degradation of the recognition rate. The proposed method is based on a pyramid-type hierarchical area structure, and is designed to compress the resolution of the top layer to 1/16 of the bottom layer. In this hierarchical structure, the top layer is a casting that primarily serves as a trigger to decide whether to proceed with further analysis and, if necessary, a lower level analysis. In addition, CPU consumption time was reduced by ensuring that only areas related to the high-level triggered areas are processed at the lower-level layers. As a result of the experiment, the proposed layer area analysis method was able to reduce the execution time to 13.96% and the overall processing time to 69.92% over the existing one-layer analysis method.

참고자료

· 없음