공공장소에서의 유기물은 의도적 공공테러를 목적으로 폭발물이나 화학물질 등을 포함할 수 있기 때문에 일단 가능한 위험물로 반드시 다루어져야 한다. 공항이나 기차역과 같은 대형 공공장소에서는 전체 영역을 감시하는 모든 모니터를 점검할 보안 인력을 유지하는데 있어서 비용적 측면의 한계가 있게 마련이다. 이것이 비전 기술에 기반한 위험 유기물의 자동 검사 시스템을 개발하여야 하는 기본적 동기이다. 이 연구에서는 잘 알려진 DBE 기법을 적용하여 배경 이미지를 안정적으로 추출하는 것을 보이며, HOG 알고리즘을 적용하여 물체 분류에 있어서 사람과 물건을 구분하는 기능을 구현하였다. 제안된 시스템의 유효성을 보이기 위하여 감시 지역의 한 실내 환경에 대해 금지구역 침범을 탐지하고 유기물에 대한 경보를 발생하는 실험을 수행하였다.
Abandoned objects should be treated as possibly dangerous things for public areas until they turn out to be safe because explosive material or chemical substance is intentionally contained in them for public terrors. For large public areas such as airports or train stations, there are limits in man-power for security staffs to check all the monitors for covering the entire area under surveillance. This is the basic motivation of developing the automatic detection system for dangerous abandoned objects based on vision technology. In this research, well-known DBE is applied to stably extract background images and the HOG algorithm is adapted to discriminate between human and stuff for object classification. To show the effectiveness of the proposed system, experiments are carried out in detecting intrusion for a forbidden area and alarming for abandoned objects in a room under surveillance.
