KR100290607B1 - 자동물체인식및추적촬영기능의보안방법 - Google Patents

Abstract

가. 청구범위에 기재된 발명이 속한 기술분야

감시용 카메라를 이용한 보안 시스템

나. 발명이 해결하려고 하는 기술적 과제

감시용 카메라를 이용한 보안 시스템에 있어서, 자동으로 물체를 인식하여 침입자를 확인하여 경고하며, 물체를 추적 촬영한다.

다. 그 발명의 해결방법의 요지

감시용 카메라를 이용한 보안 시스템에 있어서, 카메라에서 촬영하는 일 프레임의 영상을 일 데이터 블록 단위로 미리 설정된 주기마다 변환하는 과정과, 이전 프레임의 데이터 블록과 현재 프레임의 데이터 블록의 각 데이터를 서로 비교하여 차이 부분을 확인하는 과정과, 확인한 차이 부분이 미리 설정된 범위 이상이면 이상 물체 촬영으로 간주하는 과정을 포함한다.

라. 발명의 중요한 용도

감시용 카메라를 이용한 보안 시스템에 적용된다.

Description

자동 물체 인식 및 추적 촬영 기능의 보안 방법

본 발명은 감시용 카메라를 이용한 보안 시스템에 관한 것으로, 특히 감시용 카메라를 통한 자동 물체 인식 및 물체 추적 촬영을 위한 방법에 관한 것이다.

보안 시스템은 방범 및 방재를 위한 시스템으로, 방범 동작은 가입자에 의해 정해진 시간에, 방재 동작은 24시간 감시를 기본으로 하여 방범 및 방제 서비스를 가입자에게 제공한다.

이러한 보안 시스템은 각종 감지 센서 등을 이용하여 방범 및 방제 감지를 수행하는데, 특히 대형 건물 등의 방범을 위해서는 통상적으로 주요소에 설치된 감시용 카메라를 이용한다.

도 1은 이러한 감시용 카메라를 이용하여 종래 보안 시스템의 일 예시 블록 구성도이다. 도 1을 참조하면, 감시용 카메라(이하 카메라라 칭함) 10은 감시 장소를 촬영하기 위한 적절한 위치에 설치되어 촬영 동작을 수행한다. 촬영된 영상은 중앙 통제실 등과 같은 보안 관리실에 설치되는 아날로그 모니터 14를 통해 보안 관리자에게 보여진다. 도시되지는 않았지만 통상적으로 카메라 10은 감시를 위한 다수의 장소에 다수개 설치되며, 각 카메라에 대응되는 다수의 모니터가 관리실에 설치된다. 또한 카메라 10에서 촬영되는 영상은 통상적으로 비디오 테이프 등과 같은 기록매체(도시되지 않음)에 기록되어진다. 보안 관리자는 모니터 14의 화면을 통해 수상한 사람 또는 물체의 촬영을 감시하는 것으로서 이상여부를 확인한다.

또한 상기 카메라 10은 카메라 이동용 모터부 12와 같이 설치되어, 모터부 12에 의해 촬영방향이 변경될 수 있다. 그러한 동작을 위해 모터부 14는 모터와 모터의 구동에 따라 카메라 촬영방향을 조절하기 위한 각종 기어가 제공된다. 보안 관리자는 모니터 14의 화면을 보면서 관리실 내에 설치되는 모터제어부 16을 통해 모터부 14의 동작을 제어하게 되어 카메라 10의 촬영 방향을 조절하게 된다.

그런데, 상기와 같은 감시용 카메라를 이용한 보안 시스템은 관리자가 모니터 14를 통해 감시용 카메라 10의 촬영 화면을 감시하였으므로, 관리자의 부주의 또는 감시 소홀로 인해 이상 감지를 못하는 경우가 다수 발생하였다.

따라서 본 발명의 목적은 감시용 카메라를 이용한 보안 시스템에서 자동으로 물체를 인식하여 침입자를 확인할 수 있는 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 다른 목적은 감시용 카메라를 이용한 보안 시스템에서 자동으로 물체 인식하여 물체의 추적 촬영이 가능한 방법을 제공함에 있다.

본 발명의 또다른 목적은 감시용 카메라를 이용하는 보안 시스템에서 자동으로 물체를 인식하여 침입자를 확인하고, 이를 경고할 수 있는 방법을 제공함에 있다.

상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 감시용 카메라를 이용한 보안 시스템에 있어서, 카메라에서 촬영하는 일 프레임의 영상을 일 데이터 블록 단위로 미리 설정된 주기마다 변환하는 과정과, 이전 프레임의 데이터 블록과 현재 프레임의 데이터 블록의 각 데이터를 서로 비교하여 차이 부분을 확인하는 과정과, 확인한 차이 부분이 미리 설정된 범위 이상이면 이상 물체 촬영으로 간주하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.

도 1은 감시용 카메라를 이용한 종래 보안 시스템의 일 예시 블록 구성도

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 물체 인식 및 추적 촬영 기능이 부가된 보안 시스템의 개략적인 블록 구성도

도 3a, 3b는 본 발명의 일 실시예에 다른 자동 물체 인식 및 추적 촬영 방법을 설명하기 위한 카메라 촬영 영상의 일 예시도

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 물체 인식 및 추적 촬영 과정의 개략적인 흐름도

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 촬영 영상을 통한 자동 물체 인식 과정의 흐름도

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 촬영 영상을 통한 자동 물체 추적 촬영 과정의 흐름도

도 7은 도 6 중 촬영 영상을 통한 자동 물체 추적 촬영을 위한 카메라 이동 과정의 일 예시 흐름도

이하 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다. 하기 설명에서는 구체적인 구성 소자 등과 같은 특정 사항들이 나타나고 있는데 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해서 제공된 것일 뿐 이러한 특정 사항들이 본 발명의 범위 내에서 소정의 변형이나 혹은 변경이 이루어질 수 있음은 이 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게는 자명하다 할 것이다.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 물체 인식 및 추적 촬영 기능이 부가된 보안 시스템의 개략적인 블록 구성도이다. 도 2를 참조하면, 감시 장소를 촬영하기 위한 감시용 카메라 10과, 카메라 10에서 촬영된 영상을 디스플레이하는 아날로그 모니터 14 및 카메라 10의 촬영 방향을 전환하기 위해 카메라 10을 이동시키는 모터부 12 및 모터제어부 16은 종래의 구성 및 동작과 동일하게 구성된다. 또한 카메라 10에서 촬영되는 영상은 통상적으로 비디오 테이프 등과 같은 기록매체(도시되지 않음)에 기록되어진다.

상기한 바와 같은 구성에 본 발명의 특징에 따라 카메라 10에서 촬영한 영상을 분석하여 물체를 인식하고 인식한 물체를 추적 촬영하기 위한 자동제어부 20이 제공된다. 자동제어부 20은 카메라 10에서 촬영한 영상에 해당하는 아날로그신호를 입력받아 디지털 변환하는 A/D컨버터 22와, A/D컨버터 22에서 출력되는 디지털 데이터를 저장하는 메모리 24와, 메모리 24에 저장된 데이터를 분석하여 물체를 인식하며 인식한 물체를 자동 추적하기 위한 제어신호를 출력하는 중앙처리장치(CPU) 26과, 중앙처리장치 26의 제어신호를 모터부 12에 제공하는 병렬포트 28로 구성된다.

이하 상기 자동제어부 20의 동작을 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명하기로 한다. 도 3a, 3b는 본 발명의 일 실시예에 다른 자동 물체 인식 및 추적 촬영 방법을 설명하기 위한 카메라 촬영 영상의 일 예시도이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 자동 물체 인식 및 추적 촬영 과정의 개략적인 흐름도이다.

먼저 도 4의 100단계에서 자동제어부 20은 미리 설정된 시간차를 두고 촬영한 두 영상을 비교하여 물체 촬영을 인식하게 된다. 카메라 10이 방범 동작을 위해 감시용으로 사용되어 있으며, 어떠한 일 지역을 촬영중이라고 할 때, 예를 들어 빌딩 내에서 일 구획을 촬영중이라고 할 때, 통상적으로 방범 동작시에 상기 구획에 들어오는 사람이 없는 것으로 가정한다. 따라서 그러한 경우에서 카메라 10의 촬영 화면은 이전 화면이나 현재 화면이나 동일할 것이다. 그럼으로 본 발명에서는 카메라 10에서 이전에 촬영한 화면과 현재 촬영하는 화면을 지속적으로 비교하여 차이가 있을 경우에 물체가 인식된 것으로 간주하게 된다.

보다 상세히 설명하면 카메라 10을 통해 촬영된 영상은 프레임 단위로 디지털 변환되어 메모리 24에 저장된다. 이때 프레임 단위의 영상은 도 3a에 도시된 바와 같이 영상이라고 가정할 때, 이전에 저장된 영상과 현재 저장되는 영상은 이러한 도 3a의 영상의 동일 영상일 수 있다. 중앙처리장치 26은 메모리 24에 저장된 각 영상 단위의 데이터 블록들을 서로 비교하여 보는 것으로서, 이러한 영상을 비교하여 보게 되며, 각 데이터들이 차이 없으며, 두 영상은 동일한 영상이므로 이상이 없는 것으로, 즉 물체를 촬영하지 않은 것으로 간주하게 된다. 한편 도 3b에 도시된 바와 같이 일 프레임의 영상에서 물체 P가 촬영될 수 있다. 그러면 중앙처리장치 26은 현재 촬영 영상(도 3b)과 이전 촬영 영상(도 3a)의 데이터들을 비교하여 차이가 나는 부분을 확인하게 되며, 그 부분에 이상이 있는 것으로, 즉 물체를 촬영한 것으로 인식하게 된다.

상기한 과정에 의해 물체가 촬영된 것으로 인식하면 자동제어부 20은 이를 도 4의 101단계에서 확인하여 이후 200단계로 진행한다. 200단계에서는 물체가 촬영된 방향으로 카메라의 촬영 방향을 이동시키게 된다. 또한 도시하지는 않았지만 자동제어부 20은 물체가 촬영된 것으로 인식하면 연결된 경고용 램프나 경고음 출력기 등을 가동시켜 관리자에게 이를 알리는 동작을 수행할 수도 있다.

이하 상기 도 4의 100단계인 물체 촬영 인식 단계와, 200단계인 카메라 촬영 방향 이동 단계를 도 5 및 도 6을 참조하여 상세히 설명하기로 한다. 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 촬영 영상을 통한 자동 물체 인식 과정의 흐름도이며, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 촬영 영상을 통한 자동 물체 추적 촬영 과정의 흐름도이다. 도 5 및 도 6에 도시된 흐름도의 기호 및 부호 등은 'C-언어'를 기준으로 표시하였다.

먼저 도 5를 참조하여 물체 촬영 인식 동작을 설명하기로 한다. 도 5의 110단계는 초기화 단계로서 각종 동작에 필요한 변수 및 기준값들의 초기화를 수행한다. 이후 112단계에서 자동제어부 20은 카메라 10을 통해 촬영된 1프레임의 영상 데이터를 메모리 24에 저장한다. 이때 1프레임의 영상 데이터는 'Image1'로 설정되어 진다. 이후 114단계에서는 미리 설정된 시간(도면에서는 0.001초)을 대기하게 되고, 이후 116단계에서는 카메라 10을 통해 다음 프레임의 영상 데이터를 메모리 24에 저장한다. 이때 저장되는 영상 데이터는 'Image2'로 설정된다.

이후 118단계에서는 변수 'i'와 'diff'를 '0'으로 초기화하고, 120단계에서는 상기 변수 'i'와 'Imagesize'의 값을 비교한다. 'Imagesize' 값은 1프레임의 영상 저장시의 총 화소수로서, 도 3a, 및 3b에 도시된 바와 같은 영상에서 가로측 화소수(ImageX)와 세로측 화소수(ImageY)의 곱으로 나타난다. 예를 들어, 카메라 10이 CCD 카메라일 경우에 세로측 화소수와 가로측 화소수는 각각 492와 660일 수 있으며, 그럴 경우에 총 화소수(Imagesize)는 492x660이 된다.

상기 120단계에서 변수 'i'가 'Imagesize'와 같지 않은 경우(작은 경우)에는 124단계로 진행하게 된다. 124단계에서는 이전 저장된 1프레임의 영상 'Image1'과, 현재 저장된 1프레임의 영상 'Image2'의 각 화소의 차이를 계산하여 차이값을 'Temp'에 대입한다. 즉 'Image1'과 'image2'의 'i'번의 화소의 차이의 절대값(ABS)이 'i'번의 'Temp'에 대입된다. 이 경우 'Temp'는 메모리 24에 저장되며 총 저장 용량은 1프레임의 영상인 'Image1' 및 'Image2'와 동일하다.

카메라 10에서 촬영되어 저장되는 1프레임의 아날로그 영상은 자동제어부 20내의 A/D컨버터 22에 의해 디지털 변환될 때, 각 화소들은 휘도에 따라 0∼255 레벨로 디지털화 될 수 있다. 이 경우에 각 화소들은 8비트씩 일 바이트 단위로 저장될 수 있다. 따라서 상기 124단계에서 각 화소의 차이값을 구하는 것은 각 화소를 나타내는 8비트 이진수를 그 자체로 큰 수에서 작은 수를 뺄샘하는 것으로 구할 수 있다.

상기 124단계에서 'Image1'과 'image2'의 'i'번의 화소의 차이값이 저장된 'i'번의 'Temp'는 이후 126단계에서 미리 설정된 기준값(state1)과 비교된다. 이러한 비교 결과 'i'번의 'Temp'가 기준값 이상일 경우에는 이후 128단계로 진행하여 변수 'diff'를 1 증가시킨 후 130단계로 진행하고, 그렇지 않을 경우에는 그대로 130단계로 진행한다.

즉, 예를 들어 'Image1'과 'Image2'가 동일한 영상이라고 가정하면, 각 대응되는 화소의 차이값은 '0'이 될 것이다. 그런데 회로적으로 또는 동작상에 미세한 오차에 의해 동일한 영상이라 하더라도, 각 대응되는 화소가 완전히 동일하지 않을 수 있다. 따라서 어느 정도의 차이는 두 영상이 차이나는 것의 판단시에 고려하지 않도록 상기 기준값(state1)을 설정해 둔다. 도 5에서는 기준값인 'state1'이 '9'로 설정되어 있는데, 이러한 설정은 저조도인 장소나 미세한 움직임을 감지시에 보다 작은 값으로 설정할 수 있다. 따라서 상기 126단계에서 'i'번의 'Temp'가 'state1'을 초과할 경우에만 두 영상의 대응되는 화소가 차이가 나는 것으로 간주하고 128단계에서 차이값 검출 횟수(diff)를 1 증가시키게 된다.

이후 130단계에서는 변수 'i'를 1 증가시키고, 다시 상기 120단계로 진행하여 'i'값이 'Imagesize'와 같은 가를 비교하게되며, 같지 않을 경우 상기의 과정을 반복진행하게 되는데, 'i'값이 'Imagesize'와 같게 되면 두 영상 'Image1'과 'Image2'의 대응되는 모든 화소의 비교가 이루어졌다는 의미가 되며, 그럴 경우에 122단계로 진행한다.

122단계에서는 상기 차이값 검출 횟수(diff)가 물체사이즈(objectsize)로 미리 설정된 값보다 큰 가를 확인한다. 이는 각 화소의 차이값이 미리 설정된 기준값(state1)을 초과하는 경우가 디수번 발생하더라도, 두 영상 'Image1'과 'Image2'가 차이가 난다고 보기가 어려울 수 있다. 즉 두 영상 비교시 상기 각 화소의 차이값이 미리 설정된 기준값을 초과하는 경우가 단 한번만 발생하는 경우가 그런 경우일 수 있다.

따라서 상기 물체사이즈(objectsize)는 상기의 경우를 고려하여 설정되는 값으로서, 상기 검출 횟수(diff)가 미리 설정된 값(물체사이즈)에 미달될 경우에는 두 영상이 차이가 나지 않는 것으로 간주하여, 상기 112단계로 되돌아가서 새로이 두 영상을 저장하고 비교하는 상기의 과정을 반복진행하게 된다. 한편 상기 검출 횟수(diff)가 물체사이즈(objectsize)를 초과하게 되면 두 영상 'Image1'과 'Image2'는 차이가 나는 것으로 간주하게 되며, 이는 곧 물체가 촬영된 것으로 간주하게 된다.

상기와 도 5에 도시된 바와 같은 과정으로 자동제어부 20에서 카메라 10을 통해 촬영한 영상을 비교하여 물체 촬영을 인식하는 동작이 수행될 수 있다. 이하 상기 인식한 물체쪽으로 카메라의 촬영 방향을 이동하는 상세 과정을 도 6을 참조하여 설명하기로 한다.

도 6에는 카메라 10을 좌우 방향(가로측)으로 이동시키는 과정이 나타나 있다. 이를 위하여 상기 도 5에 나타난 두 영상의 대응되는 각 화소의 차이값을 저장한 'Temp'를 이용한다. 상기 'Temp'의 저장된 값 중에서 물체 인식으로 간주되는 값을 가려내어, 해당 값의 화면상에서의 가로측 위치를 파악하고, 해당 위치쪽으로 카메라 10을 이동시키게 된다.

상기 동작을 수행하기 위해 자동제어부 20은 먼저 도 6의 210단계에서는 각종 동작에 필요한 변수 및 기준값들의 초기화를 수행한다. 이때 화면에서 각각 가로측과 세로측 성분을 나타내는 변수 'X','Y'는 '0'으로 초기화된다. 이후 212단계에서는 번수 'X'와 상기 'ImageX'의 값을 비교한다. 상기 도 5에서의 예와 같이 세로측 화소수와 가로측 화소수가 각각 492와 660일 경우에 'ImageX'는 660이며, 'ImageY'는 492가 된다. 상기 212단계에서 변수 'X'가 'ImageX'와 같지 않은 경우(작은 경우)에는 214단계로 진행하게 된다. 214단계에서는 번수 'Y'와 상기 'ImageY'의 값을 비교하여 변수 'Y'가 'ImageY'와 같지 않은 경우(작은 경우)에 216단계로 진행한다.

216단계에서는 'X+(YxImageX)'번의 'Temp' 값이 미리 설정된 기준값(state2)을 초과하는 가를 확인하여, 초과할 경우에 218단계로 진행하여 변수 'xsum'을 1 증가시키고 이후 220단계로 진행하며, 그렇지 않을 경우에는 220단계로 그대로 진행한다. 220단계에서는 변수 'Y'를 1 증가시키고 상기 214단계로 되돌아간다. 이러한 과정은 214단계에서 변수 'Y'가 'ImageY' 값에 도달할 때까지 반복 수행된다.

상기 216단계에서 'X+(YxImageX)'는 가로측 'X'번의 직선상에 해당하는 화소들을 세로측 'Y'가 증가함에 따라 순차적으로 가리키기 위한 것으로, 상기 'Temp'에 저장된 차이값 중에서 도 3b에 도시된 바와 같은 1 프레임의 영상 중 'X'번의 직성 상에 해당하는 차이값을 'Y'의 증가에 따라 순차적으로 가리키기 위한 것이다. 이러한 'X'번의 직선 상에 해당하는 차이값이 미리 설정된 기준값(state2)을 초과하면 이러한 'X'번의 직선 상에 물체가 촬영된 것으로 파악하여 상기 218단계에서 변수 'xsum'을 1 증가시킨다. 상기에서 기준값 'state2'는 '0'로 초기 설정되어 있으므로, 미세한 차이값에 의해서도 'xsum'은 1 증가된다. 이후 상기 220단계에서 'Y'는 1 증가되어 상기 214단계로 되돌아가는데, 상기 화면이 492x660 인 경우에 상기의 과정들의 반복 진행에 의해 'Y'는 '0'에서 492'까지 1씩 증가하게 된다.

상기한 과정에 의해 영상에서 'X'번의 직선 상에 해당하는 각 화소들의 비교가 모두 완료되면 이는 상기 214단계에서 판단되어 230단계로 진행한다. 230단계에서는 상기 변수 'xsum'이 미리 설정된 허용값(resultsum)을 초과하는 지를 확인하여, 초과할 경우 232단계로 진행하여 현재 변수 'X'의 값을 변수 'resultx'에 대입하고 'xsum'을 'resulxsum'에 대입한 후 234단계로 진행하고, 그렇지 않을 경우에 곧바로 234단계로 진행한다.

상기의 과정은 영상에서 'X'번의 직선상에서의 차이값이 미리 설정된 기준치(state2)를 벗어나는 경우의 총 카운트 횟수를 가리키는 변수 'xsum'이 미리 설정된 허용치(resultsum) 이내에 있는 경우에는 이를 정상치로 간주하기 위함이다. 그리고 'xsum'이 허용치를 벗어나는 경우에는 이후 232단계에서 이를 'resultx'에 대입하는데, 상기 'resultx'는 이후 카메라 이동 제어에 사용된다. 즉 상기 'resultx'는 영상에서의 어떠한 차이가 있는 가로측 성분(X)을 가리키므로 해당 성분쪽으로 카메라를 이동시키게 된다.

234단계에서는 'X'를 1 증가시키고 상기 212단계로 되돌아가며, 212단계의 'X'와 'ImageX'를 비교하는 과정 및 연결된 상기 과정들을 반복 진행하게 되며, 상기의 과정은 'X'가 'ImageX'인 경우, 즉 상기 예서는 660인 경우까지 반복 진행하여 두 영상의 모든 화소들의 비교값을 확인하게 된다. 즉 상기 도 6에 나타난 과정들은 먼저 영상에서 처음 'X'번의 직선 상의 화소들의 차이값을 모두 순차적으로 검사하고, 이후 다음 'X'번의 직선상의 회소들을 모두 순차적으로 검사하는 것으로, 영상의 화소들의 모든 차이값을 검사하게 되며, 차이가 있는 부분의 'X'번을 파악하는 것이다.

영상의 모든 화소들의 차이값 확인이 종료되면 상기 212단계에서 이를 판단하여 이후 240단계로 진행하며, 240단계에는 상기 'resultx' 방향으로 카메라 10을 이동시키게 된다. 이하 상기 240단계를 도 7을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.

도 7은 도 6 중 촬영 영상을 통한 자동 물체 추적 촬영을 위한 카메라 이동 과정의 일 예시 흐름도이다. 도 7에서는 카메라의 촬영 위치가 단지 3개의 위치로 설정된 경우에 대하여 설명하지만, 이러한 촬영 위치는 얼마든지 세분화되어 설정될 수 있다.

먼저 242단계에서 자동제어부 20은 상기 'resultx'와 'Rpoint'를 비교하게 된다. 도 3a를 참조하면, 촬영 영상은 가로측으로 1/3지점과, 2/3지점이 각각 'Lpoint'와 'Rpoint'로 설정되어 있음이 도시되어 있다. 상기 242단계에서 'resultx'가 'Rpoint'보다 큰 경우에는, 244단계로 진행하여 카메라 10의 촬영 방향을 오른쪽으로 미리 설정된 범위 만큼 이동하도록 모터부 12를 제어하며, 그렇지 않을 경우에는 246단계로 진행한다. 246단계에서는 'resultx'와 'Lpoint'를 비교하여, 'resultx'가 'Lpoint'보다 작은 경우에는 카메라 10의 촬영 방향을 왼쪽으로 미리 설정된 범위 만큼 이동하도록 모터부 12를 제어하며, 그렇지 않은 경우에는 249단계로 진행한다. 249단계에서는 카메라 10을 이동시키지 않게 된다. 상기 좌우로의 카메라 10의 이동은 미리 설정된 한계 범위가 있어서 더 이상 이동되지 못하도록 설정될 수도 있다.

상기한 과정을 살펴보면, 영상 내에서 물체가 오른쪽에 있는 것으로 촬영되었을 경우에 카메라 10의 촬영 방향을 오른쪽으로 이동시키며, 또한 영상 내에서 물체가 왼쪽에 있는 것으로 촬영되었을 경우에는 카메라 10의 촬영 방향을 왼쪽으로 이동시켜서, 물체가 촬영 화면의 중심에 위치하도록 설정한다.

상기한 도 6 및 도 7과 같은 과정으로 본 발명의 특징에 따른 자동 물체 추적 촬영 기능이 수행될 수 있으며, 상기 도 6 및 도 7에 나타난 240단계 이후에 다시 도 5에 나타난 물체 촬영 인식 과정의 112단계로 되돌아가서. 물체 촬영 인식 및 인식한 물체의 추적 촬영 동작이 반복적으로 수행되어, 본 발명의 특징에 따른 자동 물체 인식 및 추적 촬영 동작이 이루어질 수 있다.

한편 상기한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나 여러 가지 변형이 본 고안의 범위를 벗어나지 않고 실시될 수 있다. 특히 본 발명의 일 실시예에서는 도 6 및 도 7에 나타난 바와 같이, 카메라 10의 촬영 방향 이동을 좌우로만 이동시키는 것으로 설명하였으나, 이외에도 상하로 이동시키는 것도 가능하며, 상하좌우로 모두 이동시키는 것도 가능하다.

따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 의하여 정할 것이 아니고 청구범위와 청구의 범위의 균등한 것에 의하여 정하여져야 할 것이다.

상기한 바와 같이 본 발명은 감시용 카메라를 이용한 보안 시스템에 있어서, 카메라에서 촬영하는 일 프레임의 영상을 일 데이터 블록 단위로 미리 설정된 주기마다 변환하는 과정과, 이전 프레임의 데이터 블록과 현재 프레임의 데이터 블록의 각 데이터를 서로 비교하여 차이 부분을 확인하는 과정과, 확인한 차이 부분이 미리 설정된 범위 이상이면 이상 물체 촬영으로 간주하는 과정을 포함함으로 자동으로 물체를 인식하여 침입자를 확인할 수 있으며, 또한 이를 이용하여 물체의 추적 촬영이 가능하며 이를 경고할 수 있다.

Claims (6)

1. 감시용 카메라를 이용한 보안 시스템의 물체 촬영 인식 방법에 있어서,

   상기 카메라에서 촬영하는 일 프레임의 영상을 일 데이터 블록 단위로 미리 설정된 주기마다 변환하는 과정과,

   이전 프레임의 데이터 블록과 현재 프레임의 데이터 블록의 각 데이터를 서로 비교하여 차이 부분을 확인하는 과정과,

   확인한 차이 부분이 미리 설정된 범위 이상이면 이상 물체 촬영으로 인식하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 물체 촬영 인식 방법.
2. 제1항에 있어서,

   상기 이상 물체 촬영 간주시 경고음을 출력하는 과정을 더 가짐을 특징으로 하는 물체 촬영 인식 방법.
3. 감시용 카메라를 이용한 보안 시스템의 물체 추적 촬영 방법에 있어서,

   상기 카메라에서 촬영하는 일 프레임의 영상을 일 데이터 블록 단위로 미리 설정된 주기마다 변환하는 과정과,

   이전 프레임의 데이터 블록과 현재 프레임의 데이터 블록의 각 데이터를 서로 비교하여 차이 부분을 확인하는 과정과,

   확인한 차이 부분이 미리 설정된 범위 이상이면 해당 부분의 화면상의 위치를 파악하는 과정과,

   상기 파악한 화면상의 위치가 촬영 중심이 되도록 카메라 촬영 방향을 이동시키기는 과정을 포함함을 특징으로 하는 물체 추적 촬영 방법.
4. 감시용 카메라를 이용한 보안 시스템의 물체 촬영 인식 및 추적 촬영 방법에 있어서,

   상기 카메라에서 미리 설정된 시간차를 두고 촬영되는 영상을 비교하여 차이 부분이 있을 시 물체 촬영으로 인식하는 과정과,

   상기 차이 부분으로 카메라의 촬영 방향을 이동시키는 과정으로 이루어짐을 특징으로 하는 방법.
5. 제4항에 있어서,

   상기 이상 물체 촬영 간주시 경고음을 출력하는 과정을 더 가짐을 특징으로 하는 물체 촬영 인식 방법.
6. 제4항에 있어서, 상기 물체 촬영으로 인식하는 과정은

   상기 카메라에서 촬영하는 일 프레임의 영상을 일 데이터 블록 단위로 미리 설정된 주기마다 변환하는 단계와,

   이전 프레임의 데이터 블록과 현재 프레임의 데이터 블록의 각 데이터를 서로 비교하여 차이 부분을 확인하는 단계와,

   확인한 차이 부분이 미리 설정된 범위 이상이면 이상 물체 촬영으로 인식하는 단계로 이루어짐을 특징으로 하는 물체 촬영 인식 방법.