메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류

추천
검색
질문

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김규성 (연세대학교) 박대용 (연세대학교) 변혜란 (연세대학교)
저널정보
Korean Institute of Information Scientists and Engineers 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 제38권 제5호
발행연도
2011.5
수록면
280 - 286 (7page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색
질문

초록· 키워드

오류제보하기
지속적으로 입력되는 방대한 감시 영상은 효율적이고 지능적인 처리를 요구한다. 본 논문에서는 혼잡 환경의 영상을 대상으로 영상 내 객체들의 반복적인 움직임을 분석하여 비정상 행위 발생을 검출하는 방법을 제안한다. 차량의 역주행, 과속, 차선위반 등 지역적 정보만으로 비정상 여부가 판단 가능한 비정상 움직임 외에도 차량의 신호위반 등과 같이 장면의 전체 상황을 고려해야 판단할 수 있는 비정상 움직임을 검출하기 위해 지역적 확률 모델과 전역적 확률 모델을 구성하였다. 또한 통행량이나 환경의 다양한 변화들을 고려하여 실시간으로 감시 환경의 변화를 학습하고 검출하였다.
야외 도로 영상과 AVSS 2007, PETS 2009 벤치마크등 실험 데이터를 사용하여 비정상 위치, 방향, 속도, 상황 등 다양한 비정상 이벤트를 검출하였고 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 방법과 비교를 통해 검출 정확도 및 실용성 측면에서 우수성을 나타내였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 특징 추출
3. 행위 발생 확률 모델
4. 비정상 행위 검출
5. 실험 결과 및 평가
6. 결론 및 향후 연구 과제
참고문헌

참고문헌 (13)

참고문헌 신청

이 논문의 저자 정보

이 논문과 함께 이용한 논문

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0

UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-569-000607666