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영어

In this paper, we describe a method of detecting emergency situation using images from surveillance cameras and propose a mobile robot tracking system for detailed examination of that situation. We are able to track a few persons and recognize their actions by an analyzing image sequences acquired from a fixed camera on all sides of buildings. When emergency situation is detected, a mobile robot moves and closely examines the place where the emergency is occurred. In order to recognize actions of a few persons using a sequence of images from surveillance cameras images, we need to track and manage a list of the regions which are regarded as human appearances. Interest regions are segmented from the background using MOG(Mixture of Gaussian) model and continuously tracked using appearance model in a single image. Then we construct a MHI(Motion History Image) for a tracked person using silhouette information of region blobs and model actions. Emergency situation is finally detected by applying these information to neural network. And we also implement mobile robot tracking technology using the distance between the person and a mobile robot.

한국어

본 논문은 감시카메라 영상으로부터 응급상황을 탐지하는 방법과 응급상황의 정밀 탐색 및 서비스를 위한 이동로봇 추적 시스템 개발에 대하여 기술한다. 건물 곳곳에 설치된 카메라로부터 얻어지는 일련의 영상들을 분석하여 처리함으로써 사람의 행동을 인식할 수 있으며, 이 중 응급상황이 탐지된 경우 준비된 이동로봇을 이용해 응급상황 발생지점의 정밀 탐색이 가능하다. 감시 카메라 영상을 통하여 사람의 행동들을 인식하기 위해서는 인간의 모습이라고 가정되는 영역들을 추적하고 관리해야 한다. 한 영상에서 가우시안 혼합 모델(MOG)을 이용하여 배경과 분리된 관심 영역들을 추출하고, 각 영역들을 외관 모델을 이용하여 지속적으로 추적한다. 그리고 각 영역의 실루엣 정보를 이용한 움직임 누적 영상(MHI)을 생성하여 행동을 모델링하고 신경망을 이용하여 응급 상황을 최종 인식한다. 또한 응급상황에 처한 사람과 이동로봇의 위치정보를 계산해 이동로봇이 사람에게 접근하는 기술을 구현한다.