KR100927776B1 - 위험 동작 발생 감시 시스템 - Google Patents

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이영숙
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Abstract

본 발명은 영상 촬영을 통해 획득된 영상 프레임을 시간적 템플릿 기반으로 분석하여 촬영 영상 내에 존재하는 이동체의 위험 동작을 실시간으로 감시할 수 있도록 하는 위험 동작 발생 감시 시스템에 관한 것으로, 영상을 촬영하는 영상 촬영부와; 상기 영상 촬영부를 통해 촬영된 영상을 분석하여 객체 출현 여부를 확인하고, 객체 출현시 객체의 동작 변화 정도가 위험 동작에 해당하는 지를 판단하여 위험 동작에 해당하는 경우, 위험 동작이 발생한 것으로 인식하여 위험 동작 발생 경보를 출력하는 위험 동작 감시부를 포함하여 이루어짐으로써, 노인 및 환자 등이 갑자기 쓰러지는 경우에 발생될 수 있는 심각한 부상들에 대해 신속히 대처할 수 있는 효과가 있다.

Description

위험 동작 발생 감시 시스템{System for Monitoring Occurrence of Dangerous Motion}
본 발명은 위험 동작 발생 감시 시스템에 관한 것으로, 특히 영상 촬영을 통해 획득된 촬영 영상 내에 존재하는 이동체의 위험 동작을 실시간으로 감시할 수 있도록 하는 위험 동작 발생 감시 시스템에 관한 것이다.
오늘날 어린이나 노인 또는 환자 등의 보호가 필요한 사람들의 위험 동작 발생 여부를 감시하여 위험 상황을 알리는 기술의 개발이 활발히 진행되고 있다.
최근에는 목이나 허리에 착용 가능하며 넘어진 사람이 버튼을 눌러 가까운 응급센터로 도움을 요청할 수 있게 하는 커뮤니티 알람(Community Alarm) 장치나, 가속도 센서(Accelerometers)를 가슴이나 벨트에 착용하여 넘어질 때 가속도 값이 갑자기 변화하는 것을 감지하여 자동으로 보호자나 의사에게 위급 상황 발생을 알리는 웨어러블 폴 검출 장치(Wearable Fall Detection Device) 등이 일반적으로 어린이나 노인 또는 환자 등의 위험 동작 발생 여부를 감시하는 장치로 활용되고 있 다.
그러나, 위험 동작 감시가 필요한 어린이나 노인 또는 환자들은 커뮤니티 알람 장치 또는 웨어러블 폴 검출 장치와 같은 종래의 위험 동작 감시 장치들을 착용하는 것을 종종 잊어버리거나, 혹은 커뮤니티 알람 장치를 착용하고 있다 하여도 넘어짐 등의 위험 동작 발생시 정신을 잃거나, 심각한 부상으로 인해 움직일 수가 없어, 버튼을 누르는 등의 행위를 통해 위급 상황 발생을 알릴 수가 없기 때문에, 위험 동작으로 인한 부상 발생시 신속하게 대처하기 어려운 문제점이 있다.
본 발명은 전술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 영상 촬영을 통해 획득된 영상 프레임을 시간적 템플릿 기반으로 분석하여 촬영 영상 내에 존재하는 이동체의 위험 동작을 실시간으로 감시할 수 있도록 하는 위험 동작 발생 감시 시스템을 제공하는데, 그 목적이 있다.
전술한 바와 같은 목적을 달성하기 위한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 동작 발생 감시 시스템은, 영상을 촬영하는 영상 촬영부와; 상기 영상 촬영부를 통해 촬영된 영상을 분석하여 객체 출현 여부를 확인하고, 객체 출현시 객체의 동작 변화 정도가 위험 동작에 해당하는 지를 판단하여 위험 동작에 해당하는 경우, 위험 동작이 발생한 것으로 인식하여 위험 동작 발생 경보를 출력하는 위험 동작 감시부를 포함하여 이루어지는 것이 바람직하다.
본 발명의 위험 동작 발생 감시 시스템에 따르면, 영상 촬영을 통해 획득된 영상 프레임을 시간적 템플릿 기반으로 분석하여 촬영 영상 내에 존재하는 이동체의 위험 동작을 실시간으로 감시함으로써, 노인 및 환자 등이 갑자기 쓰러지는 경우에 발생될 수 있는 심각한 부상들에 대해 신속히 대처할 수 있는 효과가 있다.
이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 다른 위험 동작 발생 감시 시스템 및 방법에 대하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 동작 발생 감시 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면이다.
도 1에 의하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 동작 발생 감시 시스템의 구성은 영상 촬영부(100)와, 위험 동작 감시부(200)를 포함하여 이루어진다.
영상 촬영부(100)는 자신이 설치된 장소의 촬영 영역 내에서 영상을 촬영하여 촬영된 영상을 실시간으로 위험 동작 감시부(200)로 전달한다. 예를 들어, 영상 촬영부(100)는 컴퓨팅 장치용 USB 웹 카메라 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
위험 동작 감시부(200)는 영상 촬영부(100)로부터 영상을 전달받음에 따라, 전달받은 영상에 객체 출현 여부를 확인하고, 객체 출현시 출현된 객체의 동작 변화 정도가 위험 동작에 해당하는 지를 판단하여 위험 동작에 해당하는 경우, 위험 동작 발생 경보를 출력하는 한편, 위험 동작에 해당하는 영상을 재생한다.
아울러, 위험 동작은 갑자기 쓰러지는 동작, 즉 낙상 동작 및 넘어짐 동작 등을 포함하는 것이 바람직하다.
한편, 위험 동작 감시부(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, 영상 처리 수단(210), 광도 프레임 생성 수단(220), 시간적 템플릿 영상 생성 수단(230), 영상 프레임 저장 수단(240), 경보 출력 수단(250), 영상 출력 수단(260) 및 제어 수 단(270)을 포함하여 이루어진다.
영상 처리 수단(210)은 영상 촬영부(100)로부터 실시간으로 영상을 전달받아, 전달받은 영상을 특정 시간 주기로 캡쳐하여 영상 프레임을 생성하고, 생성된 영상 프레임을 재생 순서에 따라 순차적으로 제어 수단(270)으로 전달한다. 예를 들어, 영상 처리 수단(210)은 도 3에 도시된 바와 같이, 영상 촬영부(100)로부터 전달받은 영상을 특정 시간 주기로 캡쳐하여 영상 프레임을 생성한다.
광도 프레임 생성 수단(220)은 제어 수단(270)으로부터 객체 출현 영상 프레임들을 전달받음에 따라, 전달받은 각 객체 출현 영상 프레임을 이루는 픽셀의 휘도 성분을 이용하여 객체 출현 영상 프레임별 광도 프레임을 생성하여 제어 수단(270)으로 전달하되, 광도 프레임을 생성할 때, 광도 프레임 내에 존재하는 객체를 휘도 성분으로 이루어진 실루엣 형태로 변형시키는 것이 바람직하다. 예를 들어, 광고 영상 프레임 변환 수단은 도 4에 도시된 바와 같이, 객체 출현 영상 프레임을 광도 프레임으로 변환시, 영상 프레임 내에 존재하는 객체를 실루엣 형태로 변형시키게 된다.
한편, 광도 프레임 생성 수단(220)은 광도 프레임을 생성할 때, 제어 수단(270)으로부터 전달받은 객체 출현 영상 프레임들 중 서로 인접한 프레임 간의 픽셀값 차를 이용하여 차영상들을 획득하고, 획득된 차영상들 중 서로 인접한 차영상 간의 픽셀값 차를 이용하여 광도 프레임 내에 존재하는 객체를 실루엣 형태로 변형시킨다.
시간적 템플릿 영상 생성 수단(230)은 제어 수단(270)으로부터 동작 발생 광 도 프레임들을 전달받음에 따라, 전달받은 동작 발생 광도 프레임들을 일정 간격별로 나누어 누적시키고, 누적된 각 일정 간격에 해당하는 프레임들 내에 존재하는 실루엣 형태로 이루어진 객체의 동작 히스토리를 시간에 따라 분석하고, 분석 결과에 따라 광도 프레임 생성 수단(220)으로부터 전달받은 동작 발생 광도 프레임들의 일정 간격별 시간적 템플릿 영상을 생성한 후, 생성된 시간적 템플릿 영상들을 제어 수단(270)으로 전달한다. 예를 들어, 시간적 템플릿 영상 생성 수단(230)은 도 5에 도시된 바와 같이, 동작 발생 광도 프레임들 각각에 존재하는 객체의 동작 영역 크기 및 동작 위치를 확인하여 동작 발생 광도 프레임들의 일정 간격별 시간적 템플릿 영상을 생성한다.
영상 프레임 저장 수단(240)은 제어 수단(270)의 제어에 따라 영상 프레임들을 저장한다.
경보 출력 수단(250)은 제어 수단(270)의 제어에 따라 위험 동작 발생 경보를 출력한다.
영상 출력 수단(260)은 제어 수단(270)의 제어에 따라 영상을 재생한다.
제어 수단(270)은 영상 처리 수단(210)으로부터 영상 프레임을 순차적으로 전달받아, 전달받은 각 영상 프레임과 기설정된 기준 배경 영상 프레임 간의 비교를 통해, 각 영상 프레임 내의 객체 출현 여부를 인식함으로써, 영상 처리 수단(210)으로부터 전달되는 영상 프레임들 중 객체 출현 영상 프레임들을 검출하고, 검출된 객체 출현 영상 프레임들을 광도 프레임 생성 수단(220)으로 전달한다. 여기서, 기준 배경 영상 프레임은 영상 촬영부(100)의 촬영 영역 내에 동작 객체가 존재하지 않을 때, 영상 촬영부(100)를 통해 촬영하여 획득 설정되는 것이 바람직하다.
또한, 제어 수단(270)은 광도 프레임 생성 수단(220)으로부터 광도 프레임들을 전달받음에 따라, 전달받은 광도 프레임들 각각에 존재하는 실루엣 형태의 객체 간 동작 차이, 즉 서로 인접한 광도 프레임에 각각 존재하는 객체의 실루엣 형태를 이루는 픽셀들 간의 위치 차이를 이용하여 광도 프레임별 객체의 동작 변화량을 산출하고, 산출된 동작 변화량 크기에 따라 동작 발생 광도 프레임을 검출하며, 검출된 동작 발생 광도 프레임을 시간적 템플릿 영상 생성 수단(230)으로 전달한다.
한편, 제어 수단(270)은 광도 프레임별로 산출된 객체의 동작 변화량이 기설정된 제1기준치를 초과하는 지를 확인하여, 기설정된 제1기준치를 초과하는 경우에, 기설정된 제1기준치를 초과하는 동작 변화량을 보인 광도 프레임을 동작 발생 광도 프레임으로 인식하여 검출한다.
또한, 제어 수단(270)은 시간적 템플릿 영상 생성 수단(230)으로부터 시간적 템플릿 영상들을 전달받음에 따라, 전달받은 각 시간적 템플릿 영상 내에 존재하는 객체의 동작 영역 크기 및 동작 위치를 확인하고, 확인된 동작 영역 크기 및 동작 위치를 이용하여 시간적 템플릿 영상별로 객체의 동작 영역 경계 박스(500) 및 동작 중심점(510)을 설정한 후, 시간적 템플릿 영상별로 설정된 객체의 동작 영역 경계 박스(500)의 크기 및 동작 중심점(510)의 위치 비교를 통해 객체의 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 동작 중심점 위치 변화량을 산출한 후, 산출된 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 중심점 위치 변화량 중 적어도 어느 하나가 기설정된 제2기준치를 초과하는지 여부를 확인한 후, 확인 결과 기설정된 제2기준치를 초과하는 경우에, 경보 출력 수단(250)을 통해 위험 동작 발생 경보를 출력시키고, 영상 출력 수단(260)을 통해 위험 동작 영상을 재생시킨다.
이러한, 제어 수단(270)은 시간적 템플릿 영상 내에 존재하는 객체의 동작 영역 크기 및 동작 위치를 확인하고, 확인 결과를 통계적 모멘트 분석(Statistic Moment Analysis) 방식을 통해 분석하여 객체의 동작 영역 경계 박스(500) 및 동작 중심점(510)을 설정하는 것이 바람직하다.
즉, 제어 수단(270)은 시간적 템플릿 영상 생성 수단(230)으로부터 전달받은 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 중심점 위치 변화량 중 적어도 어느 하나가 기설정된 제2기준치를 초과하는지 여부를 확인한 후, 확인 결과 기설정된 제2기준치를 초과하는 경우, 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 또는 중심점 위치 변화량이 기설정된 제2기준치를 초과하는 시점부터 해당 기설정된 제2기준치 이하로 내려가는 시점까지의 시간 동안, 영상 처리 수단(210)으로부터 전달되는 영상 프레임들을 영상 프레임 저장 수단(240)에 저장시키면서, 영상 출력 수단(260)을 통해 재생시킨다.
한편, 제어 수단(270)은 통신 모듈을 구비하여 이루어져, 시간적 템플릿 영상 생성 수단(230)으로부터 전달받은 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 중심점 위치 변화량 중 적어도 어느 하나가 기설정된 제2기준치를 초과하는지 여부를 확인한 후, 확인 결과 기설정된 제2기준치를 초과하는 경우에, 구비된 통신 모듈을 통해 인터넷망에 접속하여 해당 접속된 인터넷망에 통신 연결되어 있는 외부 서버(예 를 들어, 응급상황처리센터 서버 등)로 위험 동작 발생을 통보함으로써, 외부 서버로 하여금 위험 동작 감시부(200)로부터 위험 동작 발생을 통보받음에 따라, 위험 동작 발생 경보를 출력하면서, 위험 동작 감시부(200)에 구비된 영상 프레임 저장 수단(240)에 저장되어 있는 영상 프레임을 불러와 재생할 수 있도록 해준다.
이러한, 외부 서버는 도면에는 도시되지 않았지만, 위험 동작 발생 경보를 출력하기 위한 경보 출력 장비, 영상 재생을 위한 영상 출력 장비 및 인터넷망을 통한 위험 동작 감시부(200)와의 통신 연결을 위한 통신 장비 등을 포함하여 이루어질 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 동작 발생 감시 방법을 순차적으로 도시한 도면이다.
도 6을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 동작 발생 감시 방법을 설명하면, 먼저 타인의 보호가 필요한 사람(예를 들어, 어린이, 노인 또는 환자 등)의 위험 동작 발생 예상 장소에 설치된 영상 촬영부(100)는 자신이 설치된 위치의 촬영 영역의 영상을 촬영하여 위험 동작 감시부(200)로 실시간 전달한다(S600).
상기한 단계 S600을 통해 영상 촬영부(100)로부터 실시간으로 영상을 전달받은 위험 동작 감시부(200)는 전달받은 영상을 특정 시간 주기로 캡쳐하여 영상 프레임을 생성하고(S610), 생성된 영상 프레임별로 기설정된 기준 배경 영상 프레임 간의 비교를 통해, 각 영상 프레임 내의 객체 출현 여부를 인식함으로써, 상기한 단계 S610을 통해 생성된 영상 프레임들 중 객체 출현 영상 프레임들을 검출한다(S620).
이후, 위험 동작 감시부(200)는 상기한 단계 S620을 통해 검출된 각 객체 출현 영상 프레임을 이루는 픽셀의 휘도 성분을 이용하여 상기한 단계 S620을 통해 검출된 객체 출현 영상 프레임별 광도 프레임을 생성한다(S630).
한편, 상기한 단계 S630에서 위험 동작 감시부(200)는 광도 프레임을 생성할 때, 광도 프레임 내에 존재하는 객체를 실루엣 형태로 변형시키되, 상기한 단계 S620을 통해 검출된 객체 출현 영상 프레임들 중 서로 인접한 프레임 간의 픽셀값 차를 이용하여 차영상들을 획득하고, 획득된 차영상들 중 서로 인접한 차영상 간의 픽셀값 차를 이용하여 광도 프레임 내에 존재하는 객체를 실루엣 형태로 변형시키는 것이 바람직하다.
이후, 위험 동작 감시부(200)는 상기한 단계 S630을 통해 생성된 광도 프레임들 각각에 존재하는 실루엣 형태의 객체 간 동작 차이, 즉 서로 인접한 광도 프레임에 각각 존재하는 객체의 실루엣 형태를 이루는 픽셀들 간의 위치 차이를 이용하여 광도 프레임별 객체의 동작 변화량을 산출하고(S640), 산출된 동작 변화량 크기에 따라 동작 발생 광도 프레임을 검출하며(S650), 검출된 동작 발생 광도 프레임들을 일정 간격별로 나누어 누적시키고, 누적된 각 일정 간격에 해당하는 프레임들 내에 존재하는 실루엣 형태로 이루어진 객체의 동작 히스토리를 시간에 따라 분석하고, 분석 결과에 따라 광도 프레임 생성 수단(220)으로부터 전달받은 동작 발생 광도 프레임들의 일정 간격별 시간적 템플릿 영상을 생성하며(S660), 생성된 각 시간적 템플릿 영상 내에 존재하는 객체의 동작 영역 크기 및 동작 위치를 확인하고, 확인된 동작 영역 크기 및 동작 위치를 이용하여 시간적 템플릿 영상별로 객체 의 동작 영역 경계 박스(500) 및 동작 중심점(510)을 설정한 후, 시간적 템플릿 영상별로 설정된 객체의 동작 영역 경계 박스(500)의 크기 및 동작 중심점(510)의 위치 비교를 통해 객체의 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 동작 중심점 위치 변화량을 산출한다(S670).
한편, 상기한 단계 S650에서 위험 동작 감시부(200)는 상기한 단계 S640을 통해 광도 프레임별로 산출된 객체의 동작 변화량이 기설정된 제1기준치를 초과하는 지를 확인하여, 기설정된 제1기준치를 초과하는 경우에, 기설정된 제1기준치를 초과하는 동작 변화량을 보인 광도 프레임을 동작 발생 광도 프레임으로 인식하여 검출하는 것이 바람직하다.
이후, 위험 동작 감시부(200)는 상기한 단계 S670을 통해 산출된 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 동작 중심점 위치 변화량 중 적어도 어느 하나가 기설정된 제2기준치를 초과하는지 여부를 확인한 후(S680), 확인 결과 기설정된 제2기준치를 초과하는 경우에, 위험 동작 발생 경보를 출력하고, 위험 동작 영상을 재생한다(S690).
상기한 단계 S690에서 위험 동작 감시부(200)는 위험 동작 발생 경보를 출력시키면서, 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 중심점 위치 변화량 중 적어도 어느 하나가 기설정된 제2기준치를 초과하는 시점부터 해당 기설정된 제2기준치 이하로 내려가는 시점까지의 시간 동안, 상기한 단계 S610을 통해 생성되는 영상 프레임들을 내부에 구비된 영상 프레임 저장 수단(240)에 저장시킴과 동시에, 재생한다.
다르게는, 상기한 단계 S680에서의 확인 결과, 상기한 단계 S670을 통해 산출된 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 동작 중심점 위치 변화량 중 적어도 어느 하나가 기설정된 제2기준치를 초과하는 경우에, 위험 동작 감시부(200)는 구비된 통신 모듈을 통해 인터넷망에 접속하여 해당 접속된 인터넷망에 통신 연결되어 있는 외부 서버로 위험 동작 발생을 통보한다.
그러면, 외부 서버에서는 위험 동작 감시부(200)로부터 위험 동작 발생을 통보받음에 따라, 위험 동작 발생 경보를 출력하면서, 위험 동작 감시부(200)에 구비된 영상 프레임 저장 수단(240)에 저장되어 있는 영상 프레임들을 불러와 영상을 재생한다.
본 발명의 위험 동작 발생 감시 시스템에 따르면, 영상 촬영을 통해 획득된 영상 프레임을 시간적 템플릿 기반으로 분석하여 촬영 영상 내에 존재하는 이동체의 위험 동작을 실시간으로 감시함으로써, 노인 및 환자 등이 갑자기 쓰러지는 경우에 발생될 수 있는 심각한 부상들에 대해 신속히 대처할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 동작 발생 감시 시스템의 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 2는 도 1에 있어서, 위험 동작 감시부의 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 3은 도 2에 있어서, 영상 처리 수단에 의해 생성된 영상 프레임을 예시적으로 도시한 도면.
도 4는 도 2에 있어서, 광도 프레임 생성 수단에 의해 생성된 광도 프레임을 예시적으로 도시한 도면.
도 5는 도 2에 있어서, 시간적 템플릿 영상 생성 수단에 의해 생성된 템플릿 영상 프레임을 예시적으로 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 동작 발생 감시 방법을 순차적으로 도시한 도면.
*** 도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명 ***
100: 영상 촬영부 200: 위험 동작 감시부
210: 영상 처리 수단 220: 광도 프레임 생성 수단
230: 시간적 템플릿 영상 생성 수단 240: 영상 프레임 저장 수단
250: 경보 출력 수단 260: 영상 출력 수단
270: 제어 수단 500: 동작 영역 경계 박스
510: 동작 중심점

Claims (11)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 영상을 촬영하는 영상 촬영부와;
    상기 영상 촬영부를 통해 촬영된 영상을 분석하여 객체 출현 여부를 확인하고, 객체 출현시 객체의 동작 변화 정도가 위험 동작에 해당하는 지를 판단하여 위험 동작에 해당하는 경우, 위험 동작이 발생한 것으로 인식하여 위험 동작 발생 경보를 출력하는 위험 동작 감시부를 포함하여 이루어지며,
    상기 위험 동작 감시부는, 상기 영상 촬영부를 통해 촬영된 영상을 특정 시간 주기로 캡쳐하여 영상 프레임을 생성하는 영상 처리 수단과;
    객체 출현 영상 프레임을 이루는 픽셀의 휘도 성분을 이용하여 객체 출현 영상 프레임별 광도 프레임을 생성하는 광도 프레임 생성 수단과;
    동작 발생 광도 프레임들을 일정 간격별로 나누어 누적시키고, 누적된 각 일정 간격에 해당하는 프레임들 내에 존재하는 실루엣 형태로 이루어진 객체의 동작 히스토리를 시간에 따라 분석하고, 분석 결과에 따라 광도 프레임 생성 수단으로부터 전달받은 동작 발생 광도 프레임들의 일정 간격별 시간적 템플릿 영상을 생성하는 시간적 템플릿 영상 생성 수단과;
    위험 동작 발생 경보를 출력하는 경보 출력 수단과;
    상기 영상 처리 수단에서 생성된 영상 프레임들 중 객체 출현 영상 프레임들을 검출하고, 검출된 객체 출현 영상 프레임들을 광도 프레임 생성 수단으로 전달하여 이를 전달받은 상기 광도 프레임 생성 수단으로부터 생성된 광도 프레임별로 객체의 동작 변화량을 산출하고, 산출된 동작 변화량 크기에 따라 동작 발생 광도 프레임을 검출하며, 검출된 동작 발생 광도 프레임을 상기 시간적 템플릿 영상 생성 수단으로 전달하며, 이를 전달받은 상기 시간적 템플릿 영상 생성 수단으로부터 생성된 각 시간적 템플릿 영상 내에 존재하는 객체의 동작 영역 크기 및 동작 위치를 확인하고, 확인된 동작 영역 크기 및 동작 위치를 이용하여 시간적 템플릿 영상별로 객체의 동작 영역 경계 박스 및 동작 중심점을 설정한 후, 시간적 템플릿 영상별로 설정된 객체의 동작 영역 경계 박스의 크기 및 동작 중심점의 위치 비교를 통해 객체의 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 동작 중심점 위치 변화량을 산출한 후, 산출된 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 중심점 위치 변화량 중 적어도 어느 하나가 기설정된 제2기준치를 초과하는지 여부를 확인하여, 확인 결과 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 및 중심점 위치 변화량 중 적어도 어느 하나가 기설정된 제2기준치를 초과하는 경우에, 상기 경보 출력 수단을 통해 위험 동작 발생 경보를 출력시키는 제어 수단을 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 위험 동작 발생 감시 시스템.
  4. 제3항에 있어서,
    상기 광도 프레임 생성 수단은,
    광도 프레임을 생성할 때, 광도 프레임 내에 존재하는 객체를 실루엣 형태로 변형시키는 것을 특징으로 하는 위험 동작 발생 감시 시스템.
  5. 제3항에 있어서,
    상기 제어 수단은,
    상기 영상 처리 수단에서 생성되는 각 영상 프레임과 기설정된 기준 배경 영상 프레임 간의 비교를 통해, 각 영상 프레임 내의 객체 출현 여부를 인식함으로써, 영상 처리 수단으로부터 전달되는 영상 프레임들 중 객체 출현 영상 프레임들을 검출하는 것을 특징으로 하는 위험 동작 발생 감시 시스템.
  6. 제3항에 있어서,
    상기 제어 수단은,
    상기 산출된 객체의 동작 변화량이 기설정된 제1기준치를 초과하는 지를 확인하여, 기설정된 제1기준치를 초과하는 경우에, 기설정된 제1기준치를 초과하는 동작 변화량을 보인 광도 프레임을 상기 광도 프레임 생성 수단으로부터 생성된 광도 프레임들 중 동작 발생 광도 프레임으로 인식하여 검출하는 것을 특징으로 하는 위험 동작 발생 감시 시스템.
  7. 제3항에 있어서,
    상기 제어 수단은,
    상기 광도 프레임 생성 수단에서 생성된 광도 프레임들 중 서로 인접한 광도 프레임에 각각 존재하는 실루엣 형태의 객체 간 동작 차이를 이용하여 광도 프레임별 객체의 동작 변화량을 산출하는 것을 특징으로 하는 위험 동작 발생 감시 시스템.
  8. 제3항에 있어서,
    상기 제어 수단의 제어에 따라 영상 프레임들을 저장하는 영상 프레임 저장 수단과;
    상기 제어 수단의 제어에 따라 영상을 재생하는 영상 출력 수단을 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 위험 동작 발생 감시 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 제어 수단은,
    상기 시간적 템플릿 영상 생성 수단에서 산출된 동작 영역 경계 박스의 크기 변화량 및 동작 중심점의 위치 변화량 중 적어도 어느 하나가 기설정된 제2기준치를 초과하는지 여부를 확인하여, 확인 결과 기설정된 제2기준치를 초과하는 경우에, 동작 영역 경계 박스 크기 변화량 또는 중심점 위치 변화량이 기설정된 제2기준치를 초과하는 시점부터 해당 기설정된 제2기준치 이하로 내려가는 시점까지의 시간 동안, 상기 영상 처리 수단에서 생성된 영상 프레임들을 상기 영상 프레임 저장 수단에 저장시키면서, 상기 영상 출력 수단을 통해 재생시키는 것을 특징으로 하는 위험 동작 발생 감시 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 제어 수단에서 상기 시간적 템플릿 영상 생성 수단에서 산출된 동작 영역 경계 박스의 크기 변화량 및 동작 중심점의 위치 변화량 중 적어도 어느 하나가 기설정된 제2기준치를 초과하는지 여부를 확인하여, 확인 결과 기설정된 제2기준치를 초과하는 경우에, 위험 동작 발생을 통보하는 외부 서버를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 위험 동작 발생 감시 시스템.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 외부 서버는,
    상기 제어 수단으로부터 위험 동작 발생을 통보받으면, 위험 동작 발생 경보를 출력하면서, 상기 영상 프레임 저장 수단에 저장되어 있는 영상 프레임들을 불러와 영상 재생하는 것을 특징으로 하는 위험 동작 발생 감시 시스템.
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Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
MY159281A (en) * 2010-03-01 2016-12-30 Mimos Berhad A method tracking and analyzing movement
KR101155273B1 (ko) * 2010-07-06 2012-06-18 중앙대학교 산학협력단 적응적 배경 기반의 터널 감시장치 및 방법
KR101309366B1 (ko) * 2012-02-16 2013-09-17 부경대학교 산학협력단 영상 기반 이상 동작 감시 시스템 및 방법
KR101357721B1 (ko) * 2012-04-30 2014-02-05 고려대학교 산학협력단 영상 데이터를 이용하여 독거 노인에 대한 비정상 상황 발생을 감지하는 장치 및 방법
KR101438002B1 (ko) * 2013-02-28 2014-09-16 계명대학교 산학협력단 낙상 방지 장치
KR101614412B1 (ko) * 2014-07-31 2016-04-29 삼성에스디에스 주식회사 영상에서의 쓰러짐 감지 방법 및 장치와 이를 이용한 시스템
KR101704471B1 (ko) 2015-12-08 2017-02-10 조선대학교산학협력단 낙상 검출 장치 및 그 방법
KR101980551B1 (ko) * 2018-11-08 2019-05-21 주식회사 다누시스 기계학습 객체검출을 이용한 실시간 지능형 cctv 영상 분석 행위 탐지 시스템 및 기계학습 객체검출을 이용한 실시간 지능형 cctv 영상 분석 행위 탐지 방법
CN109730490A (zh) * 2019-03-04 2019-05-10 上海海事大学 一种安全便携式智能婴儿床

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005185812A (ja) 2003-12-01 2005-07-14 Kunio Aso 在床者監視システム及び信号制御装置
KR20050090947A (ko) * 2004-03-10 2005-09-14 이상로 실버텔 운영 시스템
KR20060086505A (ko) * 2005-01-25 2006-08-01 금동교 움직임 감지를 이용한 디지털 보안 시스템 및 그 동작 방법
JP2007018101A (ja) * 2005-07-05 2007-01-25 Asahi Breweries Ltd 転倒検知システム

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2005185812A (ja) 2003-12-01 2005-07-14 Kunio Aso 在床者監視システム及び信号制御装置
KR20050090947A (ko) * 2004-03-10 2005-09-14 이상로 실버텔 운영 시스템
KR20060086505A (ko) * 2005-01-25 2006-08-01 금동교 움직임 감지를 이용한 디지털 보안 시스템 및 그 동작 방법
JP2007018101A (ja) * 2005-07-05 2007-01-25 Asahi Breweries Ltd 転倒検知システム

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