KR100896949B1 - 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법 - Google Patents

Abstract

사고발생원인 규명을 신속히 분석하기 위해 녹화된 영상정보에서 원하는 영상을 빠르게 검색할 수 있는 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법에 관한 것으로, 다수의 카메라에서 촬상된 영상을 영상 캡처부에서 캡처하고, 사람객체를 추출하여 표시하는 영상처리 감시시스템에 있어서, 상기 다수의 카메라에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출하는 움직임 영상 추출부, 상기 움직임 영상 추출부에서 추출된 영상이 한 사람인가를 판별하고, RGB영상을 HSI영상으로 변환하고, 채도 값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상으로 작성하며, 작성된 영상에서 사람의 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인하는 판단부, 고유한 식별자, 촬상된 영상감시 제어기명, 상기 카메라의 번호, 생성된 시간, 소멸된 시간, 식별된 객체의 상체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 하체 색상값, 식별된 객체의 카메라의 X축 위치, 식별된 객체의 카메라의 Y축 위치, 식별된 객체의 움직이는 방향 등의 변수를 관리하여 출력하는 관리부를 포함하는 구성을 마련한다.

상기와 같은 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법을 이용하는 것에 의해, 카메라와 연동하여 객체를 추적할 수 있다.

보안영상, 영상검색, 객체관리, 감시시스템

Description

객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법{Image Monitoring System for Object Identification}

도 1은 본 발명에 따른 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템의 블록도,

도 2는 본 발명의 영상처리 감시시스템에 따라 움직임 영상에서 사람을 식별해내기 위한 처리 흐름도,

도 3은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 사람 객체 추출 단계 중 배경영상 작성방법 예시도,

도 4는 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 사람 객체 추출 단계 중 RGB영상의 HSI영상으로 변환하고, 변환된 채도(Saturation) 영상을 레이블링(Labeling) 작업한 영상의 예시도,

도 5는 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 사람 객체 추출 과정을 보여주는 예시도,

도 6은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 저장된 영상을 검색하는 처리 흐름도,

도 7은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 영상검색 단계 중 저장된 폴더 예시도,

도 8은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 영상검색 단계 중 저장된 객체 영상 예시도,

도 9는 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 영상검색 단계 중 검색 결과 예시도,

도 10은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 영상검색 단계 중 검색 결과를 모아 동영상으로 재생하여 보여주는 예시도,

도 11은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 객체관리 변수 리스트를 나타내는 도면,

도 12는 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 객체관리 데이터베이스 테이블 스키마(Database Table Schema)를 나타내는 도면,

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명*

1 : 카메라 2 : 영상 캡처부

3 : 움직임 영상 추출부 4 : 판단부

5 : 관리부 6 : 데이터 베이스부

7 : 출력부

본 발명은 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템에 관한 것으로, 특히 사고발생원인 규명을 신속히 분석하기 위해 녹화된 영상정보에서 원하는 영상을 빠르게 검색할 수 있는 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법에 관한 것 이다.

현재 보안시스템에서 사용되는 녹화방식은 카메라에서 촬상된 영상 전체를 영상처리 없이 녹화를 한다. 이러한 보안 시스템에는 VCR을 이용한 아날로그 CCTV 보안 시스템이 있다. 상기 아날로그 CCTV보안 시스템은 여러 대의 감시카메라(보통 4대, 9대 혹은 16대)가 멀티플렉서에 연결되고 멀티플렉서에서 송출된 영상신호가 모니터에 분할화면을 디스플레이하도록 이루어진다.

멀티플렉서는 여러 대의 카메라에서 보내는 영상을 캡쳐하고 분할화면(4분할, 9분할, 16분할)으로 만들어서 모니터로 전송하는 역할을 한다. 이때 상기 멀티플렉서에서 모니터로 영상을 전송하는 것은 분할화면을 전송하는 것이 아니라 각 카메라에서 전송된 영상을 한 장씩 순차적으로 모니터에 전송하는 것이다. 또한, 이러한 영상 신호는 VCR로도 전송된다. VCR은 카메라로부터 전송되고 멀티플랙서에 의해 분할화면으로 만들어진 영상을 전송받아 녹화하게 되는데 상기

녹화는 아날로그 시스템의 저장매체인 마그네틱테이프에 저장하는 방식으로 이루어진다. 또한, 상기 VCR은 이렇게 녹화된 영상을 재생할 수 있는 것으로 상기 VCR의 재생 버튼을 누르면 마그네틱테이프에 녹화된 영상이 재생 채널을 통하여

멀티플렉서로 전송되고, 상기 멀티플렉서는 순차적으로 녹화된 영상을 분할화면으로 재구성하여 모니터에 전송하게 되어 녹화된 영상의 재생을 이루게 된다.

문제는 사고, 사건 발생 후 원인을 규명하기 위해서 녹화된 모든 정보를 검색하여 해당되는 영상을 검색하여야 한다. 물론 사고시간과 현장을 알 수 있으면 검색시간은 단축되나 그렇지 못한 경우에는 많은 시간과 노력을 기울여야 녹화된 사고 영상을 찾을 수 있다.

현재 사용되는 보안관리시스템에서 영상을 녹화하는 방법은 움직임을 감지 또는 외부센서에 의해서 영상을 녹화하여 동영상 녹화저장 시간을 단축하는 방법을 사용하고 있다.

그러나, 보안관련 영상검색의 대부분은 사람을 검색하는 것이 95%이상 이므로, 상술한 종래의 기술에 있어서는 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 문제가 있었다.

본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 사고발생원인 규명을 신속히 분석하기 위해 녹화된 영상정보에서 원하는 영상을 빠르게 검색할 수 있는 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 다른 목적은 검색시간을 단축하기 위해서 추출된 사람 영상에서 특징을 추출하여 다수개의 카메라에서 녹화된 정지영상을 비교하여 유사한 특성을 가진 정지영상을 검색함으로써 특정인의 경로를 추적할 수 있는 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법을 제공하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은 식별된 사람 객체정보를 활용한 경로추적 및 팬틸트(Fan-Tilt)를 갖추고 있는 카메라와 연동하여 객체를 추적할 수 있는 기능, 특정 경계값이 부여된 영역에 침입시 경보발생 기능, 방향감지 기능, 물체 적체유무 등 의 응용이 가능한 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법을 제공하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 객체식별이 가능한 영상처리 감시방법은 (a) 사람객체를 추출하기 위한 배경 영상을 작성하는 단계; (b) 카메라에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출하는 단계; (c) 추출된 움직임 영상이 한 사람인가를 판별하는 단계; (d) RGB영상을 HSI영상으로 변환하는 단계; (e) 채도(Saturation)값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상을 작성하는 단계; (f) 상기 단계(e)에 작성된 영상에서 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인하는 단계; (g) 상기 단계(c)에서 추출된 움직임 영상이 한 사람으로 판별된 경우 고유한 식별자, 촬상된 영상감시 제어기명, 카메라번호, 생성된 시간, 소멸된 시간, 식별된 객체의 상체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 하체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 카메라의 X축 위치, 식별된 객체의 카메라의 Y축 위치, 식별된 객체의 움직이는 방향 등의 변수를 관리하는 단계; (h) 식별된 객체가 카메라에서 삭제될 때 식별된 변수정보를 데이터베이스에서 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또 본 발명에 따른 영상처리 감시 방법에 있어서, (i) 움직임 영상을 선택하여 유사한 객체에 대한 검색을 실시하면 선택된 움직임 영상에서 상체 색상(Hue)과 하체 색상(Hue) 정보로 변환하는 단계; (j) 추출된 상체와 하체의 색상(Hue) 값으로 상기 데이터베이스에서 보관된 정보를 검색하여 선택된 움직임 영상과 유사한 영상정보를 제어기명, 카메라번호, 촬상시간 정보와 추출된 영상을 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또 본 발명에 따른 영상처리 감시 방법에 있어서, (k) 저장된 움직임 영상을 선택하면 데이터베이스에 보관된 생성시간정보, 컨트롤러명, 카메라번호를 참조하여 해당하는 MPEG4 또는 MJPEG으로 녹화된 동영상의 시간 스템프를 검색하여 선택된 움직임 영상이 기록된 동영상 위치를 자동으로 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

또 상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 영상처리 감시 시스템은 다수의 카메라에서 촬상된 영상을 영상 캡처부에서 캡처하고, 사람객체를 추출하여 표시하는 영상처리 감시시스템에 있어서, 상기 다수의 카메라에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출하는 움직임 영상 추출부, 상기 움직임 영상 추출부에서 추출된 영상이 한 사람인가를 판별하고, RGB영상을 HSI영상으로 변환하고, 채도 값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상으로 작성하며, 작성된 영상에서 사람의 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인하는 판단부, 고유한 식별자, 촬상된 영상감시 제어기명, 상기 카메라의 번호, 생성된 시간, 소멸된 시간, 식별된 객체의 상체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 하체 색상값, 식별된 객체의 카메라의 X축 위치, 식별된 객체의 카메라의 Y축 위치, 식별된 객체의 움직이는 방향 등의 변수를 관리하여 출력하는 관리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또 본 발명에 따른 영상처리 감시시스템에 있어서, 상기 관리부에서 관리된 정보에 대해 식별된 객체가 카메라에서 삭제될 때 식별된 변수정보를 저장하는 데이터 베이스부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명의 상기 및 그 밖의 목적과 새로운 특징은 본 명세서의 기술 및 첨부 도면에 의해 더욱 명확하게 될 것이다.

먼저 본 발명의 개념에 대해 설명한다.

본 발명에서 가장 중요한 요소는 실시간으로 촬상되는 영상정보에서 사람을 식별하기 위한 영상정보를 추출하는 알고리즘이다.

현재 촬상되고 있는 영상에서 사람이라는 객체를 식별하여 사람의 영상만 추출하여 정지영상으로 보관하고, 나중에 사고발생시 먼저 사람 영상을 검색하여 녹화시간을 파악하고, 자동으로 해당되는 동영상을 검색하게 함으로써 신속한 원인규명으로 사건 처리에 도움을 줄 수 있는 발명이다.

즉 본 발명은 먼저 사람을 식별할 수 있는 추출알고리즘과 추출된 사람을 다른 사람 영상과 구별할 수 있는 특징을 추출하는 알고리즘, 추출된 특성을 비교하여 비슷한 영상을 추출하는 알고리즘이 결합하여 신속한 사건의 해결을 할 수 있는 영상 검색할 수 있는 시스템을 제공할 수 있다.

이하, 본 발명의 구성을 도면에 따라서 설명한다.

도 1은 본 발명에 따른 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템의 블록도이다.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 객체식별이 가능한 영상처리 감시 시스템은 다수의 카메라(1)에서 촬상된 영상을 영상 캡처부(2)에서 캡처하고, 사람객체를 추출하기 위한 배경 영상을 미리 작성한다.

움직임 영상 추출부(3)는 다수의 카메라(1)에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출한다.

판단부(4)는 움직임 영상 추출부(3)에서 추출된 영상이 한 사람인가를 판별하고, RGB영상을 HSI영상으로 변환하고, 채도(Saturation)값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상으로 작성하며, 작성된 영상에서 사람의 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인한다.

판단부(4)에서 추출된 움직임 영상이 한 사람으로 판별된 경우, 관리부(5)는 고유한 식별자, 촬상된 영상감시 제어기명, 카메라(1)의 번호, 생성된 시간, 소멸된 시간, 식별된 객체의 상체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 하체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 카메라(1)의 X축 위치, 식별된 객체의 카메라(1)의 Y축 위치, 식별된 객체의 움직이는 방향 등의 변수를 관리하여 출력부(7)로 출력한다. 이러한 판단부(4) 및 관리부(5)는 마이크로 프로세서로 구현되며, 출력부(7)는 분할화면(예를 들어 4분할, 9분할, 16분할) 또는 순차적인 전체화면을 출력하는 모니터로 구성된다.

또한 관리부(5)에서 관리된 정보는 식별된 객체가 카메라에서 삭제될 때 식별된 변수정보를 데이터 베이스부(6)에 저장된다. 이러한 데이터 베이스부(6)는 통상의 HDD와 같은 디지털 처리장치로 이루어진다.

다음에 도 1에 도시된 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템의 작동에 대 해 도 2 내지 도 12에 따라 설명한다.

도 2는 촬상된 영상에서 움직임을 검지하여 사람의 영상을 추출하는 알고리즘을 나타내는 도면이다. 도 2에 있어서, 사람의 영상을 추출하기 위해서 카메라(1)에서 촬상된 배경화면을 추출하고(S101), 움직임 영상 추출부(3)에서 추출된 배경화면과 실시간 영상의 차이로 움직임을 추출한다(S102). 이때 추출한 객체의 정확성은 배경화면이 얼마나 정확한가에 많이 의존된다.

따라서 배경화면을 추출하는 알고리즘은 실내보다는 실외에서 더욱 중요하다. 밤낮의 밝기에 의한 차이를 움직이는 영상으로 식별하는 것을 방지하여야 한다.

본 발명에서는 2가지 방법을 활용하여 배경 영상을 작성한다. 첫 번째는 일정 주기단위로 배경 영상을 저장한다. 이때 영상은 움직임이 없을 때 획득하도록 한다. 두 번째는 동영상으로 획득 영상과 직전영상을 비교하여 움직임이 없다고 판단되면, 현재 배경 영상과 2개 영상의 RGB값의 합의 평균값으로 배경 영상을 관리한다.

도 3의 (201) 및 (202)는 배경화면을 추출하는 알고리즘을 나타낸다. 초기 배경화면은 수동으로 일정 수의 프레임(Frame)을 입력받아 누적하여 평균을 내어 작성한다.

배경 영상이 만들어지면, 후에 들어온 영상과 뺄셈 연산을 하여 움직임 영상을 추출하며, 단계 S103에서 움직임 영상이 없을 경우에는 현재의 배경 영상에 누적시킴으로써 좀 더 실시간에 가까운 배경화면을 구하도록 한다. 또한 일정시간이 지난 후, 움직임이 없다고 판단되면 해당 영상을 배경 영상에 누적시킨다(S103).

이렇게 작성된 배경 영상과 현재 촬상된 영상을 움직임 영상 추출부(3)에서 뺄셈연산을 통해서 움직임을 감지하도록 한다.

다음에 판단부(4)는 추출된 움직임 영상의 크기를 비교한다(S104). 이때 추출된 움직임 영상의 크기가 일정 크기보다 크다면, 2명 이상이거나 전혀 다른 객체일 가능성이 높다. 따라서 이 경우에는 영상만 보관하고 객체 관리를 하지 않는다(S108).

추출된 움직임 영상을 판단부(4)에서 한 사람으로 판단한 경우, 관리부(5)는 추출된 움직임 영상을 RGB값을 HSI값으로 변환한다(S105). 채도(Saturation)값으로 이루어진 영상을 경계선보존에 적합한 하이브리드 미디언 필터링 (Hybrid Median Filtering)을 적용된 영상을 작성하고(S106), 이어서 레이블링(Labeling)작업을 실시한다(S107). 머리색깔은 국가마다 천차만별이어서 특정국가별 머리색깔을 정의한다. 한국인의 머리 색은 대개 검정색이다. 따라서 채도값으로 이루어진 레이블링 작업을 실시하면 95%이상 머리부분의 값이 0~255값 중 250이상으로 구별된다.

도 4는 움직임 영상으로 추출된 사람(객체)의 영상과 그 영상을 HSI변환시킨 영상, 채도 영상을 레이블링한 영상을 나타낸다.

레이블링 작업을 채도 영상에 적용한 이유는 색상(Hue)의 영상보다 채도의 영상이 머리 부분의 형태를 선명하게 보여주고 있으며, 각 객체마다 사람의 머리가 비슷한 크기와 형태를 가지고 있음을 알 수 있어 훨씬 더 머리 부분을 추출하기 쉽기 때문이다.

도 5는 배경 영상(401)으로부터 촬상된 영상(402)을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출한 영상(403), HSI 변환한 영상(404), 채도 영상을 레이블링 작업한 내용(405)을 순차적으로 나타낸 도면이다.

추출된 움직임 영상의 크기가 한 사람으로 판단되는 경우, 판단부(5)는 머리의 위치를 판단하여 사람 유무를 판단한다. 사람으로 판단되는 경우, 관리부(5)는 고유ID를 부여하고 다양한 관리변수를 관리하도록 한다(S108). 이유는 하나의 카메라(1)에서 움직이는 객체는 지속적으로 관리를 하여야 함으로 인해서 추출된 객체에게는 고유의 ID를 부여하여 관리하도록 하여야 객체를 추적할 수 있다.

이때 추출된 사람객체를 관리하는 메모리 변수는 도 11에 도시한 고유ID, 작성된 시간, 소멸된 시간(화면에서 사라진 시간), 상체와 하체의 색상(Hue) 값의 평균치, 카메라의 촬상 위치, 직전 진행방향, 촬상된 카메라번호, 촬상된 제어기번호, 획득된 영상의 크기를 작성하여 관리하도록 한다. 영상은 도 7에 도시된 바와 같이, 위치별, 카메라별, 일시별로 폴더를 만들어 통상의 메모리 수단 또는 데이터 베이스부(6)에 저장된다. 이는 추후에 검색의 편의성을 위한 작업이다. 그리고 소멸될 때(화면에서 사라질 때), 관리하고 있는 변수정보와 해당되는 움직임 영상 경로(Path)정보를 도 12의 데이터베이스테이블에 저장하도록 한다.

이때, 고유식별자(ID)는 검색할 때 유용하게 하기 위해 파일명을 고유하게 가져갈 필요가 있다. 그러기 위해서는 고유식별자(ID)에 촬상 위치, 카메라(1)의 번호, 일시, 객체번호(나타난 순간에 매겨지는 번호) 등을 넣을 필요가 있다.

이어서, 저장된 정보를 이용하여 찾고자 하는 사람과 유사한 사람의 정보를 검색하여 표시하는 방법에 대해서 기술하고자 한다.

도 5에서 영상검색 알고리즘에 있어서, 선행되어야 할 것은 찾고자 하는 영상을 선택하고, 선택한 영상의 정보를 읽어오는 것이다(S501). 이것은 도 7에서 보여지는 것과 같이, 각각의 위치마다 설치된 카메라(1) 별로 저장된 이미지들 중에서 고를 수 있다.

도 7에서 영상검색을 하게 되는 주된 이유는 특정 위치에서 사건, 사고가 났을 경우 해당 위치에서 움직인 사람들을 찾고자 함이다. 따라서 검색 조건으로는 위치정보(601)가 상위로 이루어져야 한다. 그러나 위치별 카메라 번호(602)와 일자(603)는 어느 것이 우선일 필요가 없으므로, 도 7에서 보여진 것처럼 카메라 번호가 일자보다 우선시하여 검색할 필요는 없다.

도 7에서 폴더를 검색하면, 도 8과 같이 선택된 일자에 저장된 영상을 전부 보여준다. 여기에서 검색하고자 하는 영상을 선택하면, 해당 영상을 HSI변환하여 그 결과로 산출된 색상(Hue) 영상을 기준 값으로 설정한다(S502). 기준 값의 색상 영상을 상체와 하체로 분리하여 그 값을 데이터베이스에 저장된 상부 색상 필드 및 하부 색상 필드와 비교한다.

모든 프레임(Frame)의 색상 값이 똑같지 않으므로, 오차 한계값(Threshold value)을 설정하여 이 오차한계 안의 차이를 갖는 모든 영상들을 검색한다.

이렇게 검색되어 나온 영상들은 도 9와 같이 각각의 영상들의 정보와 함께 표시된다. 도 9는 같은 영상들만 나온 경우이나, 우연히 색상 정보가 비슷한 경우의 다른 영상들도 나올 가능성이 있다. 따라서 이 영상검색 알고리즘에서는 필요한 영상만 선택해서 볼 수 있어야 하며, 원하는 영상들만 동영상으로 재생하여 확인할 수 있게 하여야 한다. 그 결과, 도 10에서 보여지는 바와 같이, 원하는 위치, 시간대에서의 영상을 재생하여 볼 수 있는 것이다. 식별된 객체정보의 생성시간 정보, 제어기정보, 카메라정보로 연관된 MPEG4 또는 MJPEG로 녹화된 동영상정보의 시간스탬프를 검색하여 선택된 객체정보가 녹화된 위치의 정보를 검색할 수 있다.

본 발명에 따른 영상검색 알고리즘의 전체 구성을 다시 정리하자면 다음과 같다. 영상검색 알고리즘은 저장된 폴더에서 원하는 위치 및 시간대를 찾고(도 6), 그 시간대에서 원하는 객체(사람)을 선택하면(도 7), 선택한 객체(사람)과 오차한계 내에서 가장 비슷한 객체들을 검색하고(도 8) 그 중에서 원하는 영상들만 모아 동영상으로 재생한다(도 9).

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법에 의하면, 검색하고자 하는 영상정보의 움직임 중에 사람 위주의 정보를 데이터베이스로 관리함으로써 다양한 영상정보를 검색하게 하여 사건, 사고의 원인을 신속하게 규명할 수 있도록 함으로써 보안관리업무의 효율화를 제공할 수 있다는 효과가 얻어진다.

또한 식별된 사람 객체정보를 활용한 경로추적 및 팬틸트(Fan-Tilt)를 갖추 고 있는 카메라와 연동하여 객체를 추적할 수 있는 기능, 특정 경계값이 부여된 영역으로 무단침입 시 경보발생 기능, 방향감지 기능, 물체 적체 유무 등의 응용이 가능한 감시시스템을 구축할 수 있는 인프라를 제공할 수 있다는 효과가 얻어진다

Claims (5)

1. (a) 사람객체를 추출하기 위한 배경 영상을 작성하는 단계;

   (b) 카메라에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출하는 단계;

   (c) 추출된 움직임 영상이 한 사람인가를 판별하는 단계;

   (d) RGB영상을 HSI영상으로 변환하는 단계;

   (e) 채도(Saturation)값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상을 작성하는 단계;

   (f) 상기 단계(e)에 작성된 영상에서 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인하는 단계;

   (g) 상기 단계(c)에서 추출된 움직임 영상이 한 사람으로 판별된 경우, 판별된 사람에 대한 고유한 식별자, 판별된 사람이 촬상된 영상감시 제어기명, 판별된 사람을 촬상한 카메라번호, 움직임 영상이 생성된 시간, 움직임 영상이 소멸된 시간, 판별된 사람의 상체 색상(Hue)값, 판별된 사람의 하체 색상(Hue)값, 판별된 사람을 촬상한 카메라의 X축 위치, 판별된 사람을 촬상한 카메라의 Y축 위치, 판별된 사람이 움직이는 방향의 변수를 관리하는 단계;

   (h) 식별된 객체가 카메라에서 삭제될 때 식별된 변수정보를 데이터베이스에서 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 감시 방법.
2. 제1항에 있어서,

   (i) 움직임 영상을 선택하여 유사한 객체에 대한 검색을 실시하면 선택된 움직임 영상에서 상체 색상(Hue)과 하체 색상(Hue) 정보로 변환하는 단계;

   (j) 상기 (i) 단계에서 변환된 상체와 하체의 색상(Hue) 정보로 상기 데이터베이스에서 보관된 정보를 검색하고, 선택된 움직임 영상과 유사한 영상정보를 상기 데이터베이스에 보관된 정보에서 추출하여 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시방법.
3. 제2항에 있어서,

   (k) 저장된 움직임 영상을 선택하면 데이터베이스에 보관된 생성시간정보, 컨트롤러명, 카메라번호를 참조하여 해당하는 MPEG4 또는 MJPEG으로 녹화된 동영상의 시간 스템프를 검색하여 선택된 움직임 영상이 기록된 동영상 위치를 자동으로 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시방법.
4. 다수의 카메라에서 촬상된 영상을 영상 캡처부에서 캡처하고, 사람객체를 추출하여 표시하는 영상처리 감시시스템에 있어서,

   상기 다수의 카메라에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출하는 움직임 영상 추출부,

   상기 움직임 영상 추출부에서 추출된 영상이 한 사람인가를 판별하고, RGB영상을 HSI영상으로 변환하고, 채도 값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상으로 작성하며, 작성된 영상에서 사람의 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인하는 판단부,

   판별된 사람에 대한 고유한 식별자, 판별된 사람이 촬상된 영상감시 제어기명, 판별된 사람을 촬상한 카메라번호, 움직임 영상이 생성된 시간, 움직임 영상이 소멸된 시간, 판별된 사람의 상체 색상(Hue)값, 판별된 사람의 하체 색상(Hue)값, 판별된 사람을 촬상한 카메라의 X축 위치, 판별된 사람을 촬상한 카메라의 Y축 위치, 판별된 사람이 움직이는 방향의 변수를 관리하여 출력하는 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 감시시스템.
5. 제4항에 있어서,

   상기 관리부에서 관리된 정보에 대해 식별된 객체가 카메라에서 삭제될 때 식별된 변수정보를 저장하는 데이터 베이스부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 감시시스템.

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