Camera handoff is a crucial step to obtain a continously tracked and consistently labeled trajectory of the object of interest in multi-camera surveillance system. Most existing camera handoff algorithms have no clear definition of determining which camera should perform consistent labeling. As a result, they may perform consistent labeling in unnecessary cameras and this increases computational load. Consequently, those algorithms are unable to ensure real-time tracking in large scale camera network.
In this thesis, we propose "3D Space Labeling" method which selects cameras successfully monotoring the object of interest with fast operation. This method generates look-up table storing which camera monitors which specific location. With pre-generated look-up table, camera set selection can be performed with simple look-up operation. This method also defines "hand-off space" which has a high probability of camera handoff in 3D coordinate system. Comparing to the previous algorithms, fast determination of camera handoff can be performed using pre-defined hand-off space. In the process of optimal camera selection, this method adatively uses two measurements according to velocity of the object of interest.
Experimental results show that our system using 3D space labeling performs fast and persistent object tracking comparing to previous work. Our system can be applied to large scale camera network.
카메라 전환은 다수 카메라를 이용한 감시 시스템에서 관심객체에 대한 계속적인 감시를 수행하기 위해 매우 중요한 단계이다. 대부분의 카메라 전환 알고리즘들은 관심객체를 감시하고 있는 후보카메라를 찾을 때 어떤 카메라와 정합문제를 해결해야하는지와 관련된 명확한 정의가 없다. 결과적으로 불필요한 카메라를 포함한 모든 카메라에 대해서 정합문제를 해결하고, 이것은 계산량 증가를 이어져서 기존 알고리즘들은 대규모 카메라 네트워크에서는 실시간 추적을 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 관심객체를 잘 감시하고 있는 카메라들을 간단한 계산만으로 찾을 수 있는 "3차원 공간 레이블링" 기법을 제안한다.
제안된 기법은 감시구역내 특정위치를 감시하고 있는 카메라의 인덱스를 저장한 검색 테이블을 생성하고, 생성된 검색 테이블은 간단한 검색 계산을 통해 빠르게 카메라 전환을 위한 후보카메라를 찾을 수 있다. 또한 이 기법은 3차원 공간상에서 카메라 전환이 일어날 확률이 높은 공간을 "전환을 위한 공간"이라고 정의하고, 제안된 3차원 공간 레이블링 기법을 이용하여 기존 알고리즘들보다 카메라 전환 절차 수행여부를 빠르게 결정할수 있다. 또한 최적의 카메라 선택단계에서는 관심객체의 속도에 따라 두가지 측정값을 적응적으로 선택하여 관심객체를 잘 보거나 또는 오랫동안 볼 수 있는 카메라를 선택할 수 있도록 하였다.
실험결과는 3차원 공간 레이블링을 이용한 새로운 카메라 전환절차가 기존 절차에 비하여 빠른 카메라 전환이 가능하고 계속적인 객체 추적을 보장하는 것을 알 수 있다. 이를 통해 새로운 카메라 전환 절차는 대규모 카메라 네트워크에서도 효율적이고 빠른 카메라 전환을 보장한다.
