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[국내 R&D] 2016년도 세종대학교 해외ICT전문인력 활용촉진 사업

감시-추적용 소프트웨어 및 장치 플랫폼 연구개발
Development of Platform for surveillance and Tracking Software and Device

개인 및 공공의 안전에 대한 관심이 급증하면서 CCTV의 수요가 빠르게 확산되고 있으며, 지능형 CCTV의 개발로 인해 단순한 화면 녹화뿐만 아니라 객체를 추적하는 시스템 개발의 필요성이 증대. 이를통해 고정 및 이동형 IP카메라를 이용 하여 이상 상황을 감지하고, 추적하는 객체 인식 기술 개발 및 기업이 보유하고 있는 H/W 기술 및 보안 솔루션에 객체 인식 기술을 융합하여 지능형 CCTV 시스템 개발을 목표

구분 최종목표
객체 인식 기술개발
및 라이브러리화
- 폐색 상황 드에 강인한 객체 인식 알고리즘 개발
- 야간 상황에 적용 가능한 적응형 IR 센서 알고리즘 개발
- 개발한 객체 인식 기술 라이브러리 화
중소기업 기술과 융합 - 객체 인식 및 적응형 IR센서 알고리즘을 H/W와 통합 보안 솔루션 융합

[감시 및 추적용 객체 인식 기술개발 세부 및 최종목표]

01특허등록

특허명 등록번호 발명인 등록국가 등록일자
얼굴 표정 인식 방법 및 시스템 10-1198332 김용국 한국 12.10.31

- 용도 : 모바일 상에서 동작하는 조명변화에 강인한 얼굴 표정인식 기술

특성 및 강점
- 인간의 기본표정 6가지(즐거움, 화남, 놀람, 공포, 슬픔, 역겨움)을 인식
- 다양한 조명과 포즈변화에서 90%의 높은 인식률

02SCI급 논문

게재 저널명 논문명 게재월 비고
Applied Mathematics&
Information Science
Robust Facial Expression Recognition Using a Smartphone Working against Illumination Variation 11.06 교신저자

[일반적 AAM(위) 및 DOG + AAM(아래)간의 성능비교]

Active Appearance Model (AAM) has been favored among computer vision researchers, since it is useful for tracking human face or diverse objects. Moreover, recent development of the inverse composition method allows us to relieve computational burden in tracking human face with the real-time basis. The progress of fast algorithm development makes it possible that we may able to track a human face within video image feeding from a smartphone. However, such mobile device gives us some limitation in computing power, but also illumination environment around it is not favorable to vision algorithm designers. This paper presents new method by which such illumination variation occurred in the mobile environment can be overcome. We have found that the Difference of Gaussian (DoG) kernel preceded the AAM stage is very effective in tracking human face including important facial features such as eyes, nose and mouth, despite a strong directional illumination. Performance of the proposed system is evaluated for diverse illumination conditions, and result suggests that the DoG kernel, that has been identified as biologically plausible, can plays an important role against such odd illumination environment. This algorithm has been implemented on a smartphone for the purpose of human facial expression recognition and it works well with a camera as an application program.

※ 본 자료는 세종대학교 산합협력단에서 주관하는 2016년도 해외 ICT전문인력활용촉진 사업계획서에서 참조했으며, (주)다통솔루션이 참여기업으로 H/W연구개발에 참여
[특허/SCI급 논문 출처] 세종대학교 컴퓨터공학 HCI연구실 및 대학연구진

03기술개발 목표

이동형 CCTV
- 객체(차량, 사람, 물체)의 속도를 추적하기 위한 약 시속 20Km로 이동이 가능한CCTV 개발
- CCTV의 이동은 정해진 구역 내 레일을 이용하여 마찰계수를 최소화하며 안정성확보
- 이동에 따른 잡음발생 억제 기술 개발
- 통합 관제 시스템과의 통신을 위해 LTE, Wifi와 LAN의 사용가능 통신 프로토콜 개발

감시 및 추적기술
- 최소 10개의 객체를 동시추적 가능한 속도와 정확도를 가진 기술개발
- 객체 추적 중 발생 가능한 폐색 또는 급 방향 전환에도 정확성을 가지는 기술 개발
- 공간 내 이상 객체의 자동 감시 및 추적 자동화
- 각 객체의 안전성과 위험도를 분석하여 보안 Level을 적용 차등 추적

감시 및 추적기술 라이브러리 화
- 개발한 알고리즘을 라이브러리 화하여 참여기업의 NVR장비 솔루션의 객체 검출 알고리즘과 결합

(주)다통솔루션  |   대표자 : 경규호  |   본사 : 경기도 성남시 수정구 복정로 76 동서울대학교 5호관 5313호  |   공장 : 강원도 춘천시 서면 안보리 352
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