본 논문에서는 버려지거나 없어진 객체를 검출하는 시스템에 대해 연구하였다. 전경과 배경을 분리한 다음, 정적인 영역에 대한 검출을 통하여 방치되거나 제거된 물체를 검출하였다. 정적인 영역에 대한 검출 방법을 제안하고 히스토그램의 비교를 통해 방치, 제거 정보를 추출하였다. 제안된 방법은 CCTV 카메라의 입력 영상에 대하여 PC 및 DSP 칩을 이용하여 실시간 처리를 하였으며 DSP칩을 활용하였기 때문에 수정이 용이하다. 제안된 시스템에 대한 성능을 검증하기 위해 저, 중, 고의 복잡도에 따라 실험하였으며, 신뢰성 있는 검증을 위해 각 10회의 반복 수행을 하였다. 실험 결과, 복잡도가 낮거나 보통인 경우는 높은 객체 변화 검출률을 보였으며 매우 혼잡한 경우에는 환경적인 요인의 이유로 검출률이 상대적으로 낮은 것을 확인할 수 있었다. 이 원인은 복잡도가 높아짐에 따라 검출률이 낮은 것은 이동하는 객체들로 인해 방치된 객체의 폐색이 반복되기 때문이었다. 향후 이러한 문제의 해결을 위해 매우 복잡한 환경에서의 폐색에 대한 추가적인 연구와 강건한 정적 영역의 판단 방법에 대해 연구할 것이다.
In this paper we proposed an object tracking system that detects the abandoned and removed objects, which is to be used in the intelligent surveillance applications. After the GMM based background subtraction and by using histogram method, the static region is identified to detect abandoned and removed objects. Since the system is implemented on DSP chip, it operates in realtime and is programmable. The input videos used in the experiment contain various indoor and outdoor scenes, and they are categorized into three different complexities; low, midium and high. By 10 times of experiment, we obtained high detection ratio at low and medium complexity sequences. On the high complexity video, successful detection ratio was relatively low because the scene contains crowdedness and repeated occlusion. In the future work, these complicated situation should be solved.
