KR100779858B1 - picture monitoring control system by object identification and the method thereof - Google Patents

picture monitoring control system by object identification and the method thereof Download PDF

Info

Publication number
KR100779858B1
KR100779858B1 KR1020060042666A KR20060042666A KR100779858B1 KR 100779858 B1 KR100779858 B1 KR 100779858B1 KR 1020060042666 A KR1020060042666 A KR 1020060042666A KR 20060042666 A KR20060042666 A KR 20060042666A KR 100779858 B1 KR100779858 B1 KR 100779858B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
input
ofi
module
recording
Prior art date
Application number
KR1020060042666A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20060059946A (en
Inventor
심종태
김창호
양길석
장명길
Original Assignee
(주)태광이엔시
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by (주)태광이엔시 filed Critical (주)태광이엔시
Priority to KR1020060042666A priority Critical patent/KR100779858B1/en
Publication of KR20060059946A publication Critical patent/KR20060059946A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR100779858B1 publication Critical patent/KR100779858B1/en

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00Television systems
    • H04N7/18Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60Control of cameras or camera modules
    • H04N23/617Upgrading or updating of programs or applications for camera control
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/95Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems
    • H04N23/951Computational photography systems, e.g. light-field imaging systems by using two or more images to influence resolution, frame rate or aspect ratio

Abstract

본 발명은 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템 및 방법에 관한 것으로, 입력 영상에서 움직임이 검출된 물체 부분만을 추출하여 비교용 표본 이미지와 비교함으로써 검출된 대상의 종류를 파악하고, 이렇게 파악된 정보에 의해 녹화 및 경보를 제어함으로써 불필요한 녹화 및 경보를 방지할 수 있도록 함에 그 목적이 있다. 이러한 목적을 달성하기 위해 구성되는 본 발명의 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템은 감시 영역에 대한 영상을 실시간으로 촬영하는 영상 입력부, 영상 입력부를 통해 실시간으로 입력되는 영상을 분석하여 필요한 제어를 수행하는 감시 제어부, 감시 제어부의 지시에 따라 영상 입력부를 통해 입력되는 영상을 녹화하는 영상 녹화부를 포함하여 이루어진 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템에 있어서, 감시 제어부 영상 입력부를 통해 실시간으로 입력되는 영상 내에서 물체의 움직임을 검출하는 움직임검출 모듈; 감시 대상 물체에 대한 비교용 표본 이미지 데이터인 OFI가 다수 저장되어 있는 OFI그룹 모듈; 및 움직임이 검출된 물체를 OFI와 비교 판단하여 해당 물체의 종류를 파악하는 OCI(Object Compare Inference) 모듈을 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한다.The present invention relates to a video surveillance control system and method by object recognition, and to extract only the part of the object detected motion from the input image and to compare with the comparison sample image to determine the type of the detected object, The purpose is to prevent unnecessary recording and alarm by controlling the recording and alarm. The video surveillance control system according to the object recognition of the present invention configured to achieve this object is to perform the necessary control by analyzing the image input in real time through the image input unit, the image input unit for taking an image of the surveillance area in real time An image surveillance control system according to an object recognition comprising a surveillance control unit and an image recording unit for recording an image input through an image input unit according to an instruction of the surveillance control unit, wherein the object in the image input in real time through the surveillance control image input unit Motion detection module for detecting the movement of the; An OFI group module in which a plurality of OFIs, which are comparative sample image data for a monitored object, are stored; And an object compare inference (OCI) module for determining the type of the corresponding object by comparing the detected object with the OFI.

감시, 영상, 물체인식, 종류, 움직임 검출, 태그 Surveillance, image, object recognition, category, motion detection, tag

Description

물체인식에 의한 영상감시 제어시스템 및 방법{picture monitoring control system by object identification and the method thereof}Image monitoring control system by object identification and the method

도 1 은 종래 영상감시 제어시스템의 블록 구성도.1 is a block diagram of a conventional video surveillance control system.

도 2 는 종래 영상감시 제어시스템의 동작을 설명하기 위한 예시 화면.Figure 2 is an example screen for explaining the operation of the conventional video surveillance control system.

도 3 은 본 발명의 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템의 블록 구성도.Figure 3 is a block diagram of a video surveillance control system according to the object recognition of the present invention.

도 4 는 본 발명의 물체인식에 의한 영상감시 제어방법을 설명하기 위한 플로차트.4 is a flowchart for explaining a method for controlling video surveillance by object recognition according to the present invention.

도 5a 내지 도 5c 는 본 발명의 물체인식에 의한 영상감시 제어방법을 설명하기 위한 예시 화면.5A to 5C are exemplary screens for explaining a method for controlling video surveillance by object recognition according to the present invention.

[도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명][Description of Symbols for Main Parts of Drawing]

10. 영상 입력부 20. 감시 제어부10. Video input unit 20. Monitoring control unit

22. 운영자설정 모듈 24. 움직임검출 모듈22. Operator setting module 24. Motion detection module

26. 녹화제어 모듈 30. 경보 출력부26. Recording Control Module 30. Alarm Output

40. 영상 녹화부40. Video Recorder

100. 영상 입력부 200. 감시 제어부100. Video input unit 200. Monitoring control unit

210. 운영자설정 모듈 220. 움직임검출 모듈210. Operator setting module 220. Motion detection module

230. OFI그룹 모듈 240. OCI 모듈230. OFI Group Module 240. OCI Module

250. 녹화제어 모듈 260. 태그생성 모듈250. Recording control module 260. Tag generation module

270. 영상엔코딩 모듈 300. 경보 출력부270. Video Encoding Module 300. Alarm Output

400. 영상 녹화부400. Video recording unit

본 발명은 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템 및 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 움직임 검출기능과 물체인식 기능을 결합하여 원하는 감시 대상 물체만을 선별 감시하여 불필요한 녹화 및 경보를 방지할 수 있도록 함은 물론, 녹화된 영상의 종류별 검색을 신속하게 할 수 있도록 한 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an image surveillance control system and method by object recognition, and more particularly, by combining a motion detection function and an object recognition function to selectively monitor only a desired monitoring target object to prevent unnecessary recording and alarming. Of course, the present invention relates to a video surveillance control system and method using object recognition to quickly search by type of recorded video.

도 1 은 종래 영상감시 제어시스템의 블록 구성도이다.1 is a block diagram of a conventional video surveillance control system.

도 1 에 도시된 바와 같이 종래 기술에 따른 영상감시 제어시스템은 크게 감시 영역에 대한 영상을 실시간으로 촬영하는 영상 입력부(10), 영상 입력부(10)를 통해 실시간으로 입력되는 영상을 분석하여 필요한 제어를 수행하는 감시 제어부(20), 감시 제어부(20)의 지시에 따라 영상 입력부(10)를 통해 입력되는 영상을 녹화하는 영상 녹화부(40) 및 감시 제어부(20)의 지시에 따라 경보를 출력하는 경보 출력부(30)를 포함하여 이루어질 수 있다.As shown in FIG. 1, the video surveillance control system according to the related art analyzes an image inputted in real time through an image input unit 10 and an image input unit 10 to capture an image of a surveillance area in real time. The alarm controller 20 outputs an alarm according to the instructions of the video recording unit 40 and the monitoring controller 20 which record an image input through the video input unit 10 according to the instruction of the monitoring controller 20. It may be made to include an alarm output unit 30.

전술한 바와 같은 구성에서 영상 입력부(10)는 통상적인 감시용 비디오 카메라로 구현될 수 있고, 경보 출력부(30)는 예를 들어 컴퓨터의 사운드 기능 또는 이와 별도로 설치되는 사이렌, 부저 또는 경광등과 같은 시/청각적 경보 수단으로 구현될 수 있으며, 영상 녹화부(40)는 컴퓨터 자체의 저장 매체인 하드디스크(HDD)나 네트워크 통신모듈을 통한 비디오서버 또는 DVR(Digital Video Recorder) 등으로 구현될 수 있을 것이다. 물론, 마그네틱테이프를 사용하는 아날로그 VCR(Video Cassette Recorder)로 구현될 수도 있을 것이다.In the above-described configuration, the image input unit 10 may be implemented as a conventional surveillance video camera, and the alarm output unit 30 may be a sound function of a computer or a siren, a buzzer, a warning lamp, or the like separately installed. The video recording unit 40 may be implemented as a hard disk (HDD) which is a storage medium of the computer itself, a video server or a digital video recorder (DVR) through a network communication module, or the like. There will be. Of course, it could be implemented as an analog video cassette recorder (VCR) using magnetic tape.

한편, 감시 제어부(20)는 컴퓨터 및 이에 탑재되는 운영 소프트웨어로 구현될 수 있는데, 구체적으로 운영자가 감시제어에 필요한 각종 설정을 할 수 있도록 지원하는 운영자설정 모듈(22), 영상 입력부(10)를 통해 실시간으로 입력되는 영상들 사이에서 차 영상을 이용하거나 칼만 필터(Kalman Filter) 방식을 이용하여 움직임 여부를 검출하고 움직임이 검출된 경우에 경보 출력부(30)를 동작시키는 움직임검출 모듈(24) 및 움직임검출 모듈(24)로부터 움직임 검출 사실을 전달받는 경우에 영상 녹화부(40)를 제어하여 영상 입력부(10)를 통해 입력되는 영상을 영상 녹화부(40)에 기록하는 녹화제어 모듈(26)을 포함하여 이루어질 수 있다.On the other hand, the monitoring control unit 20 may be implemented by a computer and operating software mounted thereon, specifically, the operator setting module 22 and the image input unit 10 to support the operator to make various settings necessary for monitoring control The motion detection module 24 detects the motion using a difference image between images input in real time through a real time or uses a Kalman Filter method and operates the alarm output unit 30 when the motion is detected. And a recording control module 26 which controls the image recording unit 40 to record the image input through the image input unit 10 to the image recording unit 40 when the motion detection fact is received from the motion detection module 24. It can be made, including).

도 2 는 종래 영상감시 제어시스템의 동작을 설명하기 위한 예시 화면이다.2 is an exemplary screen for explaining an operation of a conventional video surveillance control system.

도 2 에 도시된 바와 같이 종래 기술에 따른 영상감시 제어시스템에서의 움직임 감시기능은 단순 격자형으로 이루어진 일정 크기의 블록들 내부에 대한 전후 영상의 차이를 비교하여 움직임을 검출하기 때문에 움직임(또는 이벤트) 발생에 따른 녹화 및 경보를 수행할 수는 있으나 검출된 움직임이 어떤 물체에 의한 움직임인지 알 수 없어서 원하는 검출 대상이 아닌 물체의 움직임에도 빈번히 녹화 및 경보가 수행되는 문제점이 있었다.As shown in FIG. 2, the motion monitoring function in the video surveillance control system according to the related art detects motion by comparing differences between front and rear images of blocks of a certain size in a simple grid shape, and thus detects motion (or events). Although recording and alarming can be performed according to occurrence, there is a problem that recording and alarming are frequently performed even on the movement of an object that is not a desired detection target because the detected movement is unknown.

나아가, 녹화를 수행함에 있어서 종류별 태그 또는 마킹이 전혀 이루어지지 않고 있는바, 이에 따라 장시간 녹화 시 운영자가 이러한 녹화 기록물에서 필요한 영상을 찾기 위해 이들 영상을 모두 확인하여야 하는 문제점이 있다.Furthermore, there is a problem in that the tag or marking for each type is not made at all in performing the recording, and therefore, when recording for a long time, the operator must check all of these images in order to find a necessary image from the recording.

본 발명은 전술한 바와 같은 종래 기술의 제반 문제점을 해결하기 위하여 창안된 것으로, 입력 영상에서 움직임이 검출된 물체 부분만을 추출하여 비교용 표본 이미지와 비교함으로써 검출된 대상의 종류를 파악하고, 이렇게 파악된 정보에 의해 녹화 및 경보를 제어함으로써 불필요한 녹화 및 경보를 방지할 수 있도록 한 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템 및 방법을 제공함에 그 목적이 있다.The present invention was devised to solve the above-mentioned problems of the prior art, and it is possible to grasp the type of the detected object by extracting only the part of the object whose motion is detected from the input image and comparing it with the comparison sample image. It is an object of the present invention to provide a video surveillance control system and method using object recognition to prevent the unnecessary recording and alarm by controlling the recording and alarm based on the received information.

아울러, 본 발명에 따른 기술의 다른 목적은 입력 영상에서 움직임이 검출된 물체 부분만을 추출하여 비교용 표본 이미지와 비교함으로써 검출된 대상의 종류를 파악하고, 녹화를 수행함에 있어 이렇게 파악된 종류 정보를 자동으로 마킹하여 녹화함으로써 녹화된 영상의 종류별 검색을 신속하게 할 수 있도록 함에 있다.In addition, another object of the technique according to the present invention is to extract only the part of the object where the motion is detected from the input image and to compare it with the comparison sample image to determine the type of the detected object, and in performing the recording, By automatically recording and recording, it is possible to quickly search by type of recorded video.

전술한 목적을 달성하기 위한 본 발명 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템은 감시 영역에 대한 영상을 실시간으로 촬영하는 영상 입력부, 영상 입력부를 통해 실시간으로 입력되는 영상을 분석하여 필요한 제어를 수행하는 감시 제어부, 감시 제어부의 지시에 따라 영상 입력부를 통해 입력되는 영상을 녹화하는 영상 녹화부를 포함하여 이루어진 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템에 있어서, 감시 제어부는 영상 입력부를 통해 실시간으로 입력되는 영상 내에서 물체의 움직임을 검출하는 움직임검출 모듈; 감시 대상 물체에 대한 비교용 표본 이미지 데이터인 OFI가 다수 저장되어 있는 OFI그룹 모듈; 및 움직임이 검출된 물체를 OFI와 비교 판단하여 해당 물체의 종류를 파악하는 OCI(Object Compare Inference) 모듈을 포함하 여 이루어진 것을 특징으로 한다.In accordance with an aspect of the present invention, an image surveillance control system according to an object recognition apparatus includes a video input unit for photographing an image of a surveillance region in real time, and a surveillance control unit for performing necessary control by analyzing an image input in real time through the image input unit. In the video surveillance control system by the object recognition comprising a video recording unit for recording the video input through the video input unit according to the instructions of the monitoring control unit, the monitoring control unit of the object in the image input in real time through the video input unit A motion detection module detecting a motion; An OFI group module in which a plurality of OFIs, which are comparative sample image data for a monitored object, are stored; And an object compare inference (OCI) module for determining the type of the object by comparing the detected object with the OFI.

한편, 본 발명의 다른 특징에 따른 물체인식에 의한 영상감시 제어방법은 (a) 감시 대상 물체에 대한 비교용 표본 이미지 데이터인 OFI가 다수 저장되어 있는 OFI그룹 모듈에서 감시 목표 물체에 대한 OFI를 선택받는 단계; (b) 입력 영상의 임의의 프레임들이 입력되면 각 프레임간 영상빼기(차 영상) 방식에 의해 입력 영상의 움직임을 검출하는 단계; (c) 움직임이 검출된 영역 라벨링의 중심 위치를 기반으로 하여 입력 영상의 크기를 조정하는 단계; (d) 조정된 입력 영상의 외곽선을 수평 및 수직 방향으로 회전시켜 가면서 선택된 OFI와의 일치 비율이 소정의 기준 비율(REF) 이상인지를 판단하는 단계; 및 (e) 일치 비율이 기준 비율(REF) 이상인 경우에는 감시 목표 물체라고 판단하여 필요한 제어를 수행하는 단계를 포함하여 이루어진다.Meanwhile, according to another aspect of the present invention, a method for controlling video surveillance by object recognition includes (a) selecting an OFI for a monitoring target object from an OFI group module in which a plurality of OFIs, which are sample data for comparison, are stored. Receiving step; detecting movement of the input image by subframe image subtraction (difference image) when arbitrary frames of the input image are input; (c) adjusting the size of the input image based on the center position of the area labeling in which the motion is detected; (d) determining whether a match ratio with the selected OFI is equal to or greater than a predetermined reference ratio REF while rotating the outline of the adjusted input image in the horizontal and vertical directions; And (e) determining that the monitoring target object is equal to or greater than the reference ratio REF to perform necessary control.

이하에서는 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템 및 방법에 대해 상세하게 설명하기로 한다.Hereinafter, with reference to the accompanying drawings will be described in detail with respect to the video surveillance control system and method by the object recognition according to an embodiment of the present invention.

도 3 은 본 발명의 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템의 블록 구성도이다.3 is a block diagram of a video surveillance control system by object recognition according to the present invention.

도 3 에 도시된 바와 같이 본 발명에 따른 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템은 크게 감시 영역에 대한 영상을 실시간으로 촬영하는 영상 입력부(100), 영상 입력부(100)를 통해 실시간으로 입력되는 영상을 분석하여 필요한 제어를 수행하는 감시 제어부(200), 감시 제어부(200)의 지시에 따라 영상 입력부(100)를 통해 입력되는 영상을 녹화하는 영상 녹화부(400) 및 감시 제어부(400)의 지시에 따라 경보를 출력하는 경보 출력부(300)를 포함하여 이루어질 수 있다.As shown in FIG. 3, the video surveillance control system based on object recognition according to an embodiment of the present invention provides a video input unit 100 and a video input unit 100 that capture images of a surveillance area in real time. In accordance with the instructions of the monitoring control unit 200 and the monitoring control unit 400 to record an image input through the video input unit 100 according to the instructions of the monitoring control unit 200 to perform the necessary control by analyzing the monitoring control unit 400. It may be made by including an alarm output unit 300 for outputting the alarm.

전술한 바와 같은 구성에서 영상 입력부(100)는 통상적인 감시용 비디오 카메라로 구현될 수 있고, 경보 출력부(300)는 예를 들어 컴퓨터의 사운드 기능이나 이와 별도로 설치되는 사이렌, 부저 또는 경광등과 같은 시/청각적 경보 수단으로 구현될 수 있으며, 영상 녹화부(400)는 컴퓨터 자체의 저장 매체인 하드디스크(HDD)나 네트워크 통신모듈을 통한 비디오서버 또는 DVR 등으로 구현될 수 있을 것이다.In the above-described configuration, the image input unit 100 may be implemented as a conventional surveillance video camera, and the alarm output unit 300 may be, for example, a sound function of a computer or a siren, a buzzer, a warning lamp, or the like separately installed. The video recording unit 400 may be implemented as a hard disk (HDD) which is a storage medium of a computer itself, a video server or a DVR through a network communication module, or the like.

한편, 본 발명에 따른 감시 제어부(200)는 컴퓨터 및 이에 탑재되는 운영 소프트웨어로 구현될 수 있는데, 구체적으로 운영자가 감시제어에 필요한 각종 설정, 예를 들어 영상 입력부(100)인 감시용 비디오 카메라로부터 입력된 영상을 활용할 수 있도록 영상의 표시, 인식패턴 설정 및 녹화 또는 경보 발생 등을 설정하는 운영자설정 모듈(210), 입력된 영상 내에서 물체의 이동, 즉 움직임을 검출하는 움직임검출 모듈(220), 입력된 영상에서 움직임이 검출된 물체가 어떤 종류의 사물인지를 인식하기 위한 비교용 표본 이미지 데이터(이하, 이를 Object Frame Image의 약자인 "OFI"라 한다)가 다수 저장되어 있는 OFI그룹 모듈(230), 움직임이 검출된 물체를 비교용 표본 이미지 데이터인 OFI와 비교 판단하는 OCI(Object Compare Inference) 모듈(240)을 포함한 구성으로 이루어져 움직임이 검출된 물체의 종류별 구분이 가능하게 함으로써 목표로 하는 감시 대상 물체만을 검출할 수 있도록 하고 있다.On the other hand, the monitoring control unit 200 according to the present invention may be implemented by a computer and the operating software mounted thereon, specifically, the operator from the various settings necessary for monitoring control, for example, from the video camera for surveillance video input unit 100 Operator setting module 210 to set the display, recognition pattern setting and recording or alarm generation of the image to utilize the input image, motion detection module 220 for detecting the movement of the object in the input image, that is, movement OFI group module that stores a large number of comparison sample image data (hereinafter referred to as "OFI", which stands for Object Frame Image) to recognize what kind of object an object is detected in the input image. 230), a configuration including an object compare inference (OCI) module 240 for comparing and determining an object from which motion is detected with OFI, which is sample image data for comparison. And to the type classification of jikim the sensing object can be detected only monitoring the object aimed by the.

또한, 감시 제어부(200)에는 이외에도 영상 녹화시 OCI 모듈(240)에서 확인 된 물체의 종류(예를 들어, ID화한 데이터) 데이터 및 날짜와 시간으로 이루어진 타임스탬프 데이터를 통합 생성(이하, 이렇게 통합 생성된 데이터를 "태그 테이터"라 한다)하는 태그생성 모듈(260) 및 녹화될 영상 데이터에 태그생성 모듈(260)에서 생성된 태그 데이터를 통합시켜 주는 영상엔코딩 모듈(270)을 구비함으로써 녹화된 영상에서 물체의 종류 또는 시간별 검색을 신속하게 할 수 있도록 하고 있다. 도면에서 미설명 부호 250은 OCI 모듈의 제어에 따라 태그생성 모듈(260)에 태그 데이터의 생성을 지시함과 함께 입력되는 영상을 영상엔코딩 모듈(270)에 전달하여 태그생성 모듈(260)에서 생성된 태그 테이터가 입력 영상 신호에 엔코딩되도록 하는 녹화제어 모듈을 나타낸다.In addition, the monitoring control unit 200 additionally generates the type of the object (for example, the ID data) identified in the OCI module 240 and the time stamp data including the date and the time when the video is recorded (hereinafter, integrated as described above). A tag generation module 260 for generating the generated data " tag data " and an image encoding module 270 for integrating the tag data generated in the tag generation module 260 with the image data to be recorded. It makes it possible to quickly search by object type or time in the image. In the drawing, reference numeral 250 instructs the tag generation module 260 to generate tag data under the control of the OCI module and transmits the input image to the image encoding module 270 to generate the tag in the tag generation module 260. Represents a recording control module for encoding the tagged data into an input video signal.

한편, 움직임검출 모듈(220)은 영상 입력부(100)를 통해 입력되는 영상의 각 프레임 간(inter-frame) 차이를 이용하여 움직임을 검출하는데, 구체적으로 영상의 프레임들 간에 어떤 차이가 발생하면 두 프레임간의 영상빼기(차 영상) 공식을 적용하여 계산한 결과에 따라 움직임을 검출 및 추적하게 된다. 또한, 움직임검출 모듈(220)은 차 영상의 절대값 추출과 영역 라벨링 수행 및 영역의 중심위치를 표시하는 것에 의해 감시 대상 물체의 추적 기능을 수행하게 된다.On the other hand, the motion detection module 220 detects motion by using the inter-frame difference of each frame of the image input through the image input unit 100. Specifically, if any difference occurs between the frames of the image, The motion is detected and tracked according to the result calculated by applying the image subtraction (difference image) formula between frames. In addition, the motion detection module 220 performs the tracking function of the monitored object by extracting the absolute value of the difference image, performing region labeling, and displaying the center position of the region.

그리고, OFI그룹 모듈(230)은 각 사물의 외곽선 특징을 나타내는 벡터맵(Vector Map) 형태의 이미지 데이터에 속도, 크기, 3D 정보 또는 색상 등의 특성 데이터를 포함시킨 상태에서 각 사물(예를 들어, 자동차, 비행기, 사람 또는 개 등등)마다 고유의 ID(IDentification)를 부여하여 데이터화 한 파일들이 저장되어 있다.In addition, the OFI group module 230 includes each object (for example, in a state in which characteristic data such as speed, size, 3D information, or color is included in image data in the form of a vector map representing an outline characteristic of each object. , Files such as cars, airplanes, people, dogs, etc.) are stored by giving them unique IDs.

이하에서는 본 발명의 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템의 동작을 그 방법과 함께 상세하게 설명한다.Hereinafter, the operation of the video surveillance control system by object recognition according to the present invention will be described in detail with the method.

도 4 는 본 발명의 물체인식에 의한 영상감시 제어방법을 설명하기 위한 플로차트, 도 5a 내지 도 5c 는 본 발명의 물체인식에 의한 영상감시 제어방법을 설명하기 위한 예시 화면이다. 별 다른 설명이 없는 한 감시 제어부(200)가 주체가 되어 수행함을 밝혀둔다.4 is a flowchart illustrating a method for controlling video surveillance by object recognition according to the present invention, and FIGS. 5A to 5C are exemplary screens for explaining a method for controlling video surveillance using object recognition according to the present invention. Unless otherwise stated, the monitoring control unit 200 may be performed as a subject.

도 4 에 도시된 바와 같이 먼저, 단계 S10에서는 운영자설정 모듈(210)을 통해 운영자로부터 감시를 원하는 적어도 하나 이상의 OFI를 OFI그룹 모듈(230)로부터 선택 또는 설정받고, 다음으로 단계 S12에서는 이렇게 선택받은 각각의 OFI의 크기, 변화 또는 속도를 선택 또는 설정받는데, 이렇게 설정받은 OFI의 최대와 최소 크기는 영상에 나타난 감시 대상 물체의 인식 유효 여부를 판단하는데 사용될 수 있다.As shown in FIG. 4, first, at step S10, at least one or more OFIs to be monitored or selected from the OFI group module 230 to be monitored by an operator through the operator setting module 210 are received and thus selected at step S12. The size, change, or speed of each OFI is selected or set. The maximum and minimum sizes of the set OFIs can be used to determine whether recognition of the monitored object shown in the image is valid.

나아가, OFI의 변화 및 속도는 각각 영상에 나타난 감시목표 물체의 단위 시간, 예를 들어 1초, 1분 또는 1시간당 환경 변화율과 감시목표 물체의 단위 시간, 예를 들어 1초 또는 1분당 움직임의 속도를 나타내는데, 이 역시 감시 대상 물체의 인식 유효 여부를 판단하는데 사용될 수 있다. 이 단계 S12에서는 또한 경보 및 녹화 여부를 설정받을 수도 있다.Furthermore, the change and speed of the OFI are determined by the unit time of the monitored target object in the image, for example, the rate of change of the environment per second, 1 minute or 1 hour, and the unit time of the monitored object, eg movement by 1 second or 1 minute. Speed, which can also be used to determine whether the object being monitored is valid. In this step S12, it is also possible to be set whether to alarm and recording.

다음으로, 단계 S14에서는 촬영이 시작되었는지의 여부를 판단하는데, 시작되지 않은 경우에는 단계 S14를 반복 수행하는 반면에 시작된 경우에는 단계 S16으로 진행하여 영상 입력부(100)인 감시용 비디오 카메라로부터 임의의 프레임이 입 력되었는지를 판단한다.Next, in step S14, it is determined whether shooting has started. If it is not started, step S14 is repeated, whereas in the case of start, the process proceeds to step S16. Determine if the frame is input.

단계 S16에서의 판단 결과 어떠한 프레임도 입력되지 않은 경우에는 단계 S16을 반복 수행하는 반면에 입력된 경우에는 단계 S18로 진행하여 프레임간(inter-frame) 차이를 이용하여 영상의 프레임들 간에 어떤 차이 값이 발생하였는지를 판단하는데, 차이값이 발생한 경우에는 두 프레임간의 영상빼기(차 영상) 공식을 적용하여 계산한 결과에 따라 움직임을 검출하고, 다시 차 영상의 절대값을 추출하여 영역 라벨링의 수행 및 영역의 중심위치를 표시하여 감시대상 물체를 추적하게 된다.If no frame is input as a result of the determination in step S16, step S16 is repeatedly performed, whereas if it is input, the process proceeds to step S18 and any difference value between the frames of the image using the inter-frame difference is obtained. If the difference occurs, the motion is detected according to the calculation result by applying the image subtraction (difference image) formula between the two frames, and the absolute value of the difference image is extracted again to perform the area labeling and the area. It will track the object to be monitored by displaying its center position.

단계 S18은 움직임검출 모듈(220)에 의해 수행될 수 있는데, 도 5a에는 이러한 방식에 의해 전체 입력 영상에서 차량 부분만을 추출한 결과를 보여주고 있다.Step S18 may be performed by the motion detection module 220. FIG. 5A shows a result of extracting only the vehicle part from the entire input image in this manner.

한편, 영상 입력부(100)인 감시용 비디오 카메라를 통해 입력된 영상은 다양한 각도와 위치에서 촬영이 되므로 이렇게 입력된 영상에 포함되어 있는 감시 대상 물체의 크기와 각도가 제각각일 수 있는바, 이를 OFI그룹 모듈(230)에 저장되어 있는 OFI(도 5b)와 비교하기 위해서 단계 S20에서는 움직임이 검출된 영역 라벨링의 중심 위치를 기반으로 움직임이 검출된 물체의 크기를 도 5c 에 도시된 바와 같이 OFI와 같은 크기가 되도록 조정한다.On the other hand, since the image input through the surveillance video camera, the image input unit 100 is photographed at various angles and positions, the size and angle of the monitoring object included in the input image may be different, which is OFI In order to compare with the OFI (FIG. 5B) stored in the group module 230, in step S20, the size of the object whose motion is detected is based on the center position of the area labeling where the motion is detected, as shown in FIG. 5C. Adjust to the same size.

단계 S20에 이어지는 단계 S22 및 단계 S24에서는 도 5c 에 도시된 바와 같이 움직임이 검출된 물체의 외곽선을 수평 및 수직으로 회전시켜가면서 단계 S10에서 선택된 OFI(도 5b)와 소정의 기준 비율(REF) 이상의 일치 값이 나오는지를 체크하여 움직임이 검출된 물체가 목표로 하는 감시 대상 물체인지를 판단한다.In steps S22 and S24 subsequent to step S20, as shown in FIG. 5C, the outline of the object whose movement is detected is rotated horizontally and vertically, and the OFI selected in step S10 (FIG. 5B) and a predetermined reference ratio REF or more are exceeded. It checks whether the coincidence value comes out to determine whether the object whose motion is detected is the target object to be monitored.

단계 S24에서의 판단 결과 일치 비율이 기준 비율(REF) 이상인 경우에는 움직임이 검출된 물체가 목표로 하는 감시 대상 물체인 경우에 해당하므로 단계 S26으로 진행하여 해당 OFI에 대한 고유 ID 코드 데이터 및 촬영 시각을 나타내는 타임스탬프로 이루어진 태그 데이터를 생성하는데, 이 단계 S26은 태그생성 모듈(260)에 의해 수행될 수 있다. 다음으로, 단계 S28에서는 이렇게 생성된 태그 데이터를 입력되는 영상 신호와 함께 엔코딩한 채로 영상 녹화부(400)에 기록한다.If the matching ratio is greater than or equal to the reference ratio REF as a result of the determination in step S24, it corresponds to the case where the object whose motion is detected is the target monitoring target, and the flow proceeds to step S26 with the unique ID code data and the shooting time for the corresponding OFI. Generate tag data consisting of a timestamp indicating that step S26 may be performed by the tag generation module 260. Next, in step S28, the tag data generated as described above is recorded in the video recording unit 400 while being encoded together with the input video signal.

단계 S28에 이어지는 단계 S30에서는 경보기능이 설정되어 있는지를 판단하는데, 설정되어 있는 경우에는 단계 S32에서 경보 발생부(300)를 구동하여 경보를 발생시키고, 이어지는 단계 S34에서는 녹화가 완료되었는지를 판단한다.In step S30 subsequent to step S28, it is determined whether the alarm function is set. If so, the alarm generation unit 300 is driven in step S32 to generate an alarm, and in step S34, it is determined whether the recording is completed. .

단계 S34에서의 판단 결과 녹화가 완료되지 않은 경우에는 단계 S30으로 복귀하는 반면에 완료된 경우에는 프로그램을 종료하게 된다. 한편, 단계 S30에서 경보기능이 설정되어 있지 않은 경우에는 단계 S34로 직행하고, 단계 S24에서 일치 비율이 소정의 기준 비율(REF)에 미달하는 경우에는 단계 S16으로 복귀하게 된다. 그리고, 단계 S34에서의 녹화 완료의 판단은 운영자에 의해 사전에 설정된 시간 또는 조건 등을 기준으로 수행될 수 있을 것이다.As a result of the determination in step S34, when the recording is not completed, the process returns to step S30, whereas when the recording is completed, the program ends. On the other hand, if the alarm function is not set in step S30, the routine proceeds directly to step S34. If the coincidence ratio does not reach the predetermined reference ratio REF in step S24, the process returns to step S16. The determination of the completion of recording in step S34 may be performed based on a time or condition previously set by the operator.

본 발명의 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템 및 방법은 출입자 제한구역에서의 침입감시, 출입금지 지역에서의 물품 운반이나 설치 등에 대한 감시 및 검색 등 실용적인 시스템 구축에 이용할 수 있으며, 이외에도 교통차량의 차종별 구분 분야 등에도 적용이 가능하다.Image surveillance control system and method according to the object recognition of the present invention can be used for the construction of a practical system, such as monitoring and retrieval of intrusion surveillance in the restricted access area, transport or installation of goods in the restricted area, and in addition to the type of vehicle It is also applicable to the field of classification.

본 발명의 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템 및 방법은 전술한 실시예에 국한되지 않고 본 발명의 기술 사상이 허용하는 범위 내에서 다양하게 변형하여 실시할 수가 있다. 예를 들어, 도 3 의 실시 예에서 감시 제어부(200)의 각 기능 모듈은 임의적으로 구분할 것일 뿐 적절하게 통합 또는 분리가 가능할 것이다.The video surveillance control system and method according to the object recognition of the present invention are not limited to the above-described embodiments and can be modified in various ways within the scope of the technical idea of the present invention. For example, in the embodiment of FIG. 3, each function module of the monitoring controller 200 may be arbitrarily divided, and may be appropriately integrated or separated.

이상에서 설명한 바와 같이 본 발명에 따른 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템 및 방법에 따르면 입력 영상에서 목표로 하는 감시 대상 물체를 정확하게 파악할 수가 있고, 이렇게 파악된 정보에 의해 녹화 및 경보를 제어함으로써 불필요한 녹화 및 경보를 방지할 수가 있다.As described above, according to the video surveillance control system and method according to the present invention, it is possible to accurately grasp the target object to be monitored from the input video, and to control the recording and alarm based on the information thus obtained, thereby unnecessary recording. And alarms can be prevented.

나아가, 녹화를 수행함에 있어 이렇게 파악된 종류 정보를 자동으로 마킹하여 녹화함으로써 녹화된 영상의 종류별 검색을 신속하게 할 수 있도록 한다.Furthermore, in performing the recording, the marked type information is automatically marked and recorded so that the search for the type of recorded video can be performed quickly.

Claims (5)

감시 영역에 대한 영상을 실시간으로 촬영하는 영상 입력부, 상기 영상 입력부를 통해 실시간으로 입력되는 영상을 분석하여 필요한 제어를 수행하는 감시 제어부, 상기 감시 제어부의 지시에 따라 영상 입력부를 통해 입력되는 영상을 녹화하는 영상 녹화부를 포함하여 이루어진 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템에 있어서,An image input unit for capturing an image of a surveillance area in real time, a surveillance control unit for performing necessary control by analyzing an image input in real time through the image input unit, and recording an image input through the image input unit according to the instruction of the surveillance control unit In the video surveillance control system by the object recognition made of a video recording unit, 상기 감시 제어부는 영상 입력부를 통해 실시간으로 입력되는 영상 내에서 물체의 움직임을 검출하는 움직임검출 모듈;The monitoring control unit includes a motion detection module for detecting the movement of the object in the image input in real time through the image input unit; 감시 대상 물체에 대한 비교용 표본 이미지 데이터인 OFI가 다수 저장되어 있는 OFI그룹 모듈; 및An OFI group module in which a plurality of OFIs, which are comparative sample image data for a monitored object, are stored; And 상기 움직임이 검출된 물체를 상기 OFI와 비교 판단하여 해당 물체의 종류를 파악하는 OCI(Object Compare Inference) 모듈을 포함하여 이루어지며,It includes an object compare inference (OCI) module to determine the type of the object by comparing the object detected the movement with the OFI, 상기 감시 제어부는 상기 파악된 물체의 종류 데이터를 포함하여 이루어진 태그 데이터를 생성하는 태그생성 모듈과 상기 태그생성 모듈에 의해 생성된 태그 데이터를 입력 영상에 엔코딩하여 상기 영상 녹화부에 출력하는 영상엔코딩 모듈을 더 구비한 것을 특징으로 하는 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템.The monitoring control unit may generate a tag generation module including tag data including the identified object type data and an image encoding module encoding the tag data generated by the tag generation module to an input image and outputting the same to an image recording unit. Video surveillance control system by object recognition, further comprising. 삭제delete 제 1 항에 있어서, 상기 OFI그룹 모듈은 각 사물의 외곽선 특징을 나타내는 벡터맵 형태의 이미지 데이터에 속도, 크기, 3D 정보 또는 색상 등의 특성 데이터를 포함시킨 상태에서 각 사물마다 고유의 ID를 부여하여 데이터화한 파일들을 저장하고 있는 것을 특징으로 하는 물체인식에 의한 영상감시 제어시스템.The OFI group module of claim 1, wherein the OFI group module assigns a unique ID to each object in a state of including characteristic data such as speed, size, 3D information, or color in image data in a vector map form representing the outline characteristic of each object. Video surveillance control system by object recognition, characterized in that the data files are stored. (a) 감시 대상 물체에 대한 비교용 표본 이미지 데이터인 OFI가 다수 저장되어 있는 OFI그룹 모듈에서 감시 목표 물체에 대한 OFI를 선택받는 단계;(a) receiving an OFI selected for the monitoring target object from an OFI group module in which a plurality of OFIs, which are comparative sample image data for the monitored object, are stored; (b) 입력 영상의 임의의 프레임들이 입력되면 각 프레임간 영상빼기(차 영상) 방식에 의해 입력 영상의 움직임을 검출하는 단계;detecting movement of the input image by subframe image subtraction (difference image) when arbitrary frames of the input image are input; (c) 움직임이 검출된 영역 라벨링의 중심 위치를 기반으로 하여 입력 영상의 크기를 조정하는 단계;(c) adjusting the size of the input image based on the center position of the area labeling in which the motion is detected; (d) 조정된 입력 영상의 외곽선을 수평 및 수직 방향으로 회전시켜 가면서 상기 선택된 OFI와의 일치 비율이 소정의 기준 비율(REF) 이상인지를 판단하는 단계; 및(d) determining whether a matching ratio with the selected OFI is equal to or greater than a predetermined reference ratio REF while rotating the outline of the adjusted input image in the horizontal and vertical directions; And (e) 상기 일치 비율이 상기 기준 비율(REF) 이상인 경우에는 상기 감시 목표 물체라고 판단하여 필요한 제어를 수행하는 단계를 포함하여 이루어진 물체인식에 의한 영상감시 제어방법.and (e) determining that the monitoring target object is the monitoring target object when the matching ratio is equal to or greater than the reference ratio REF, and performing necessary control. 제 4 항에 있어서, 상기 단계 (e) 이후에 상기 감시 목표 물체에 해당하는 OFI의 고유 ID 코드 데이터를 포함하는 태그 데이터를 생성하여 입력 영상에 엔코딩하여 녹화하는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 물체인식에 의한 영상감시 제어방법.5. The method of claim 4, further comprising, after step (e), generating tag data including unique ID code data of the OFI corresponding to the surveillance target object, and encoding and recording the input image. Video surveillance control method by object recognition.
KR1020060042666A 2006-05-11 2006-05-11 picture monitoring control system by object identification and the method thereof KR100779858B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020060042666A KR100779858B1 (en) 2006-05-11 2006-05-11 picture monitoring control system by object identification and the method thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020060042666A KR100779858B1 (en) 2006-05-11 2006-05-11 picture monitoring control system by object identification and the method thereof

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20060059946A KR20060059946A (en) 2006-06-02
KR100779858B1 true KR100779858B1 (en) 2007-11-27

Family

ID=37156962

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020060042666A KR100779858B1 (en) 2006-05-11 2006-05-11 picture monitoring control system by object identification and the method thereof

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR100779858B1 (en)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101299238B1 (en) * 2008-04-21 2013-08-22 재단법인서울대학교산학협력재단 Method for classifying Surveillance object and Surveillance system thereof
KR101027906B1 (en) * 2009-04-28 2011-04-12 한국과학기술원 Method and apparatus for recogniziging objects in an image
CN111881320A (en) * 2020-07-31 2020-11-03 歌尔科技有限公司 Video query method, device, equipment and readable storage medium
CN117173847B (en) * 2023-11-03 2023-12-29 江苏丰实智能门窗科技有限公司 Intelligent door and window anti-theft alarm system and working method thereof

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR19980079163A (en) * 1997-04-30 1998-11-25 배순훈 Tracking and zoom control device of surveillance VR
KR20010002097A (en) * 1999-06-11 2001-01-05 김운용 Method and apparatus for face photographing and recognizing by automatic trading a skin color and motion
KR20030037910A (en) * 2001-11-07 2003-05-16 선인텔레콤(주) The motion detection system and method with assigned subject recognition function
KR20050048062A (en) * 2003-11-18 2005-05-24 삼성전자주식회사 Method and apparatus of human detection and privacy protection system employing the same
KR20060003321A (en) * 2005-11-17 2006-01-10 미래텔레콤(주) The method or device for the object recognition in the security system
KR20060031832A (en) * 2006-03-22 2006-04-13 뷰웨이 주식회사 A smart visual security system based on real-time behavior analysis and situation cognizance

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR19980079163A (en) * 1997-04-30 1998-11-25 배순훈 Tracking and zoom control device of surveillance VR
KR20010002097A (en) * 1999-06-11 2001-01-05 김운용 Method and apparatus for face photographing and recognizing by automatic trading a skin color and motion
KR20030037910A (en) * 2001-11-07 2003-05-16 선인텔레콤(주) The motion detection system and method with assigned subject recognition function
KR20050048062A (en) * 2003-11-18 2005-05-24 삼성전자주식회사 Method and apparatus of human detection and privacy protection system employing the same
KR20060003321A (en) * 2005-11-17 2006-01-10 미래텔레콤(주) The method or device for the object recognition in the security system
KR20060031832A (en) * 2006-03-22 2006-04-13 뷰웨이 주식회사 A smart visual security system based on real-time behavior analysis and situation cognizance

Also Published As

Publication number Publication date
KR20060059946A (en) 2006-06-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7751647B2 (en) System and method for detecting an invalid camera in video surveillance
US9996753B2 (en) System and method for detecting, tracking, and classifiying objects
EP2923487B1 (en) Method and system for metadata extraction from master-slave cameras tracking system
CN104519318B (en) Frequency image monitoring system and surveillance camera
KR101019384B1 (en) Apparatus and method for unmanned surveillance using omni-directional camera and pan/tilt/zoom camera
KR101425505B1 (en) The monitering method of Intelligent surveilance system by using object recognition technology
US9406342B2 (en) Imaging apparatus and method of providing imaging information
CN111163285A (en) High-altitude falling object monitoring method and system and computer readable storage medium
KR102195706B1 (en) Method and Apparatus for Detecting Intruder
US20180061065A1 (en) Information processing apparatus, method thereof, and computer-readable storage medium
KR101530255B1 (en) Cctv system having auto tracking function of moving target
JP2011233133A (en) Shoplifting preventing system
WO2014175356A1 (en) Information processing system, information processing method, and program
US20160007100A1 (en) Imaging apparatus and method of providing video summary
US20050007479A1 (en) Multiple object processing in wide-angle video camera
WO2014103673A1 (en) Information processing system, information processing method, and program
KR100779858B1 (en) picture monitoring control system by object identification and the method thereof
EP3432575A1 (en) Method for performing multi-camera automatic patrol control with aid of statistics data in a surveillance system, and associated apparatus
KR20120113014A (en) Image recognition apparatus and vison monitoring method thereof
KR20160093253A (en) Video based abnormal flow detection method and system
KR102119215B1 (en) Image displaying method, Computer program and Recording medium storing computer program for the same
JP2008182459A (en) Passage monitoring system
JP3387957B2 (en) Video data storage device
KR101589823B1 (en) Cctv monitoring system providing variable display environment to search event situation efficiently
US7738009B2 (en) Method for following at least one object in a scene

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
G170 Re-publication after modification of scope of protection [patent]
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20111121

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee