As the number of surveillance cameras has been continuously increased, the number of surveillance camera for vehicle is steadily increasing. Due to the limit of view angle of camera, it is difficult to find the event that other car impacts on side or corner of own car. In this paper, we proposed the cooperative surveillance system based on profile of motion detection in car black-box, which extends detection coverage of car black-box. The proposed system consists of three layers: device layer which is car black-box, smart phone layer which connects device with cloud, and cloud layer which locates relative position of car black-box by analyzing profile of motion detection time instances. By using the cooperative surveillance system based on profile, if there is no event detection in user, the event detection probability could increases through the localization. Although the simulation was performed with one parking lot, event detection probability of cooperative surveillance system is increased. Only by using event detection time, parking time, leaving time, GPS information and floorplan, relative location could be estimated and relative location accuracy was 89.4% in our simulation environment.
감시 카메라의 수가 계속적으로 증가함에 따라 차량용 감시 카메라 시장 역시 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 카메라 각도의 한계 때문에 사각지대에서 발생한 사고는 감시하기 어렵다. 본 논문에서 우리는 차량용 블랙박스의 동작 감지 프로파일을 기반으로 하는 협력감시 시스템을 제안했으며, 이는 차량용 블랙박스의 감시 범위를 넓혀준다. 제안한 시스템구조는 크게 세 층으로 나뉜다. 기기 계층에서는 블랙박스가 영상 및 프로파일을 수집하며, 스마트 폰 계층에서는 스마트 폰이 클라우드와 블랙박스를 연결해준다. 최종적으로 클라우드에서 프로파일을 분석하여 각 블랙박스의 개략적 위치를 알아내고, 이를 통해 협력감시를 시행한다. 이 시스템을 통하여 블랙박스 동작하지 않았어도 그 사고 당시의 상대적 위치를 알 수 있고, 보다 편리한 협력감시가 가능해진다. 실험 검증은 비록 한 건물의 주차 통계를 바탕으로 시뮬레이션을 하였으나, 단순히 주차장 구조, 동작감지시간, 주차시간, 시동시간, GPS 정보만 가지고, 89.4%의 상대적 위치 정확도를 달성 하였으며, 감시 확률도 증가 하였다.
