趙威德 김무림 2011-02 11298 https://aurora.ajou.ac.kr/handle/2018.oak/8244 학위논문(석사)--아주대학교 일반대학원 :전자공학과,2011. 2 본 논문에서는 비전 감시 시스템을 건설현장으로 적용하였다. 최근 건설 현장의 경우 RFID를 사용한 물류 관리나 GPS를 이용한 정밀 건축 등에 IT기술 많이 적용 되고 있지만, 안전 관리에 있어서는 IT기술의 활용이 미흡한 실정이다. 건설 현장의 경우 다른 곳보다도 빈번하게 위험에 노출되므로 항상 안전이 중요시 되는 장소이다. 건설 현장에서는 사람이 항상 불안전한 구조물을 이동해야 하므로 낙사 사고의 위험이 높다. 또한 중장비의 사용으로 인하여 다칠 위험이 있고 떨어 지는 물체에 의해 상해를 입을 위험이 있다. 이러한 상황에서 보호 장비는 큰 역할을 하게 된다. 특히 안전모(hard hat)의 경우에는 사람의 신체 중 중요한 부위인 머리를 보호 함으로서 위험에서 사람을 보호하게 된다. 그래서 비전 감시 기법을 안전모 착용 여부 식별에 이용 하여 안전모 착용을 권장함으로써 건설 현장의 사고를 예방하고자 본 논문을 제안한다. 이러한 감시가 이루어 지기 위해서는 지속적인 object 추적이 이루어 져야 하며, 추적한 object 에 대한 분류가 명확하게 되어야만 한다. 특히 건설 현장의 경우에는 환경이 지속적으로 변화하기 때문에 변화한 환경에 대한 적응력도 높여 강건한 object 추적이 이루어 져야 한다. 본 논문에서는 기본적으로 차영상을 통한 객체 검출을 사용하였으며 변화하는 건설현장 환경에 적응하기 위해서 지속적인 배경 (업데이트 remodeling)와 함께 일정시간 동안 움직임이 없는 물체에 대해서는 배경으로 인식하도록 함으로서 배경에 대한 적응력을 높였다. 추출된 객체에 대해서는 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 설정하고, 크기, 방향성, 외곽선을 토대로 사람인지를 구분한다. 사람으로 인식된 경우 사람의 키에 비례하여 머리 윗부분의 색상 정보를 추출하게 되고 이를 토대로 안전모 착용 여부를 판단하게 된다. 또한 자세를 구부리거나 물건을 옮기는 등의 다양한 환경에서도 지속적인 추적이 가능하도록 자동 추적 모드를 사용하였다. 또한 추적된 객체에 대한 높은 해상도의 사진을 얻기 위해서 PTZ카메라를 함께 제어하여 사진을 찍도록 하였으며 그 영상을 모바일 기기에 전송 함으로서 실시간으로 감독이 이루어지도록 하였으며 이를 통해서 종합적으로 건설 현장의 안전을 높이는데 기여 한다. 제１장 서론 8 제１절 연구의 목적 및 필요성 8 제２절 연구 내용 및 방법 8 제２장 이론적 배경 9 제１절 카메라 영상 감시 기술 9 제２절 U-건설 12 제１항 건설 IT 적용 방향 12 제３절 배경모델링 칼라 15 제１항 Background Subtraction 15 제２항 이미지 정규화 16 제３항 HSV 컬러 모델 17 제４절 관련 연구 21 제３장 HARDHAT DETECTOR 23 제１절 시스템의 구성 23 제２절 안전모 식별 방법 27 제１항 적응적 배경영상 생성 27 제２항 Consistent labeling 30 제３항 Head detection 32 제４항 Hardhat detection 35 제３절 PTZ제어를 통한 전송 37 제４장 실험 40 제１절 실험 I 40 제２절 실험 I 결과 분석 40 제３절 실험 II 42 제５장 결론 및 향후 연구 45 참고문헌 46 ABSTRACT 50 kor The Graduate School, Ajou University 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다. PTZ CCTV 카메라를 활용한 안전모 검출 시스템 연구 A Hardhat Detection System for Preventing Work Zone Accidents using PTZ CCTV Camera Thesis 아주대학교 일반대학원 Kim, Moo-Rim 일반대학원 전자공학과 2011. 2 Master http://dcoll.ajou.ac.kr:9080/dcollection/jsp/common/DcLoOrgPer.jsp?sItemId=000000011298 PTZ CCTV 카메라 안전모 In this paper, we present a hardhat detection system using colour and contour features. For detecting a hardhat, we extract moving objects using our Dynamic Background Modeling. Then, we determine whether an object is a human or not. For detection human, we propose a contour-based detection algorithm. After extracting a head of an object, we retrieve colour feature information from a head image and recognize whether an object wears a hardhat or not. In order to improve hardhat detection accuracy, we analyze both RGB and HSV colour coordinator information. Our experiment results show high hardhat detection success ratio.