지능형 CCTV 성능평가용 DB 구축 방안 연구

초록

지능형 CCTV 시스템은 자동 객체 인식,움직임 자동 감지 및 추적, 그리고 이벤트 인식을 영상처리 기술을 이용하여 감지하여 자동으로 해당 상황을 실시간으로 알려주도록 하는 기술로서 최근 많은 관심을 받고 있다. 그러나 지능형 CCTV는 사용된 객체 및 이벤트 인식 알고리즘에 따라 실시간 처리 능력, 자동 객체 인식 및 이벤트 인식 성능의 차이가 날 수 있다. 이러한 소프트웨어에 의한 지능적 처리의 성능이 제품의 경쟁력을 결정할 수 있기 때문에 다양한 지능형 CCTV의 인식 알고리즘의 학습 또는 성능평가를 할 수 있는 성능평가 DB 구축 및 성능평가 시스템의 필요성이 대두 되었다. 성능평가 DB를 구축하기 위하여 기존 외국의 성능평가용 DB 분석을 하였다. 2000년부터 알고리즘 연구 및 성능 평가를 하는 공개 DB인 PETS와 인증을 위한 DB인 i-LIDS를 분석하여 이들이 가진 객체 및 이벤트의 특징들을 조사하였다. 국내 공공 CCTV 설치 목적 및 다양한 장소와 목적을 위한 비디오 데이터를 수집하여 해당 이벤트들을 정리하였다. 성능평가를 위한 비디오 데이터의 양과 인식을 위한 비디오 화질의 최소 이미지 크기를 정리하였다. 앞의 정보들을 종합하여 DB 사용자 요구 분석 조사를 실시하였고 DB 스키마를 완성하였고 간단한 예제를 생성하여 DB의 유효함을 테스트 하였다. 성능평가 DB를 생성하기 위해 비디오 주석 시스템을 설계 및 구축하였다. 그리고 구축된 지능형 CCTV 성능평가용 DB로부터 지상 실측 데이터를 검색 생성하여 새로이 인식 엔진의 성능을 측정하기 위한 성능평가 시스템을 개발하는 중이다. 향후 연구로는 지능형 CCTV 성능평가용 DB에 인스턴스를 지속적으로 추가하고 해당 내용을 바탕으로 지능형CCTV 성능평가 시스템 개발을 완료할 예정이다.