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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 周永焄
- 발행연도
- 2018
- 저작권
- 군산대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수3
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본 논문에서는 축사의 CCTV 카메라로부터 입력받은 영상에 대해 다 수의 이동 객체들의 분류 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 크게 이동 객체 추출, 인식, 분류, 추적으로 이루어진다.
제안하는 방법은 먼저, 입력 영상으로부터 이동 객체를 추출하기 위해 GMM 배경 모델링을 이용하여 움직이는 객체를 추출하며, 움직이지 않는 객체와 소실되는 영역 보충을 위해 RGB 배경 모델링을 추가 수행한다. 다음, 이동 객체 추출 시 발생하는 그림자 및 잡음을 제거하기 위해 Morphology 방법인 침식과 팽창 연산을 이용한다. 이렇게 얻어진 이동 객체에 대해 Labeling 방법을 이용하여 이동 객체를 각각 인식한다. 다음, 인식된 이동 객체에 대해 Skeletonization 방법을 수행하여 배경을 제외한 객체의 골격을 추출하고, 특징점 추출과 Convex Hull 방법을 이용하여 인간과 가축을 분류하는 형태 분류 방법을 제안한다. 다음, 형태 분류 방법을 보충하기 위해 이동 객체를 이루는 골격 특징점에 대해 HSV 색상을 추출하고 객체를 이루는 색상의 유사도 판별을 통해 분류하는 색상 분류 방법을 제안한다. 제안한 분류 방법을 이용하여 이동 객체를 인간과 가축으로 분류하며, 분류된 이동 객체에 대해 CAM Shift와 Kalman Filter를 이용하여 인간과 가축을 추적 및 겹침을 판단한다. 마지막으로 동일 객체의 겹침 판단과 인간과 가축의 겹침 판단을 하여 위험 상황을 알리는 가축 도난 감지 시스템을 제안한다.
최종적으로, 여러 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 응용 가능성을 증명한다.
제안하는 방법은 먼저, 입력 영상으로부터 이동 객체를 추출하기 위해 GMM 배경 모델링을 이용하여 움직이는 객체를 추출하며, 움직이지 않는 객체와 소실되는 영역 보충을 위해 RGB 배경 모델링을 추가 수행한다. 다음, 이동 객체 추출 시 발생하는 그림자 및 잡음을 제거하기 위해 Morphology 방법인 침식과 팽창 연산을 이용한다. 이렇게 얻어진 이동 객체에 대해 Labeling 방법을 이용하여 이동 객체를 각각 인식한다. 다음, 인식된 이동 객체에 대해 Skeletonization 방법을 수행하여 배경을 제외한 객체의 골격을 추출하고, 특징점 추출과 Convex Hull 방법을 이용하여 인간과 가축을 분류하는 형태 분류 방법을 제안한다. 다음, 형태 분류 방법을 보충하기 위해 이동 객체를 이루는 골격 특징점에 대해 HSV 색상을 추출하고 객체를 이루는 색상의 유사도 판별을 통해 분류하는 색상 분류 방법을 제안한다. 제안한 분류 방법을 이용하여 이동 객체를 인간과 가축으로 분류하며, 분류된 이동 객체에 대해 CAM Shift와 Kalman Filter를 이용하여 인간과 가축을 추적 및 겹침을 판단한다. 마지막으로 동일 객체의 겹침 판단과 인간과 가축의 겹침 판단을 하여 위험 상황을 알리는 가축 도난 감지 시스템을 제안한다.
최종적으로, 여러 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법의 응용 가능성을 증명한다.
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