KR100940142B1 - 몰입형 감시를 제공하기 위한 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

몰입형 감시를 제공하기 위한 방법 및 장치(102)로서, 원격의 경비원(122)이 장면의 3차원 개념적 뷰를 제공하기 위하여 모델 상으로 랜더링되는 여러 이미지 소스들(108, 110, 112, 114)을 사용하여 장면을 모니터할 수 있다. 뷰 선택기(120)를 사용하여, 상기 경비원은 동적으로 개념적 모델상으로 디스플레이되어질 카메라 뷰를 선택할 수 있고, 장면의 여기저기를 돌아다닐 수 있으며, 이동하는 객체들을 식별하고 그 이동 객체들에 대한 가장 좋은 뷰를 선택할 수 있다.

Description

몰입형 감시를 제공하기 위한 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR PROVIDING IMMERSIVE SURVEILLANCE}
본 발명은 일반적으로 감시 시스템(surveillance system), 보다 구체적으로는 몰입형 감시를 제공하기 위한 방법 및 장치에 관한 것이다.
감시 또는 시각화 디스플레이의 목적은 통상적으로 사용자로 하여금 장면(scene)내에서 상황을 완전히 인식하면서 그 장면을 모니터하고 관찰하는 것이다. 통상적인 감시 또는 시각화 시스템들은 사용자에게 하나의 디스플레이 상에서 하나 이상의 카메라로부터의 비디오를 제공한다. 이러한 디스플레이는 사용자로 하여금 장면의 다른 부분을 관찰할 수 있게 하거나 또는 서로 다른 시점에서 장면의 동일한 부분을 관찰할 수 있게 한다. 예를 들어, 통상적인 감시 디스플레이는 모니터상에 4×4 그리드(grid)로 나타나는 장면의 16개 비디오를 갖는다. 이미지를 식별하기 위하여, 통상적으로 비디오 세그먼트 아래에 디스플레이되는 고정 텍스트 주석을 이용해 각 비디오에 라벨이 붙여진다. 예를 들어, "로비" 또는 "정문"이란 텍스트로 표시될 수 있다. 만일 주의를 끌만한 사건이 하나의 특정 비디오에서 관찰되면, 상기 라벨이 그 장면의 움직임(activity) 위치를 알아내는 데 사용될 수 있다.
감시 및 시각화를 위한 이러한 접근은 수년 동안 널리 사용되어 왔다. 그러나, 이러한 접근에 대하여는 소정의 기본적인 문제점들이 있다.
첫째로, 주의를 끌만한 사건이 하나의 특정 비디오에서 발생한 경우, 사용자는 장면의 맵 또는 3D 모델을 참조하거나 기억하지 않고서는 그 움직임이 그 장면의 다른 장소들과 어떻게 관련되는지를 알 수 없다. 예를 들어, 어떤 움직임이 "엘리베이터 1" 근처에서 관찰되고 사용자는 경비원이 현재 "계단 5"에 있음을 알고 있다면, 맵 또는 3D 모델 없이는 사용자는 경비원이 개입하기에 그 움직임으로부터 매우 가까이에 있는지 또는 멀리에 있는지 알 수 없을 것이다. 문서 또는 컴퓨터 상에서 맵 또는 3D 모델을 참조하는 과정은 카메라 뷰(view)와 관련하여 맵 또는 모델에 사람이 관여하기 때문에 통상적으로 시간 낭비적이며 에러가 생기기 쉽다. 맵 또는 3D 모델을 상기하는 과정 역시 에러가 생기기 쉬우며, 다수의 카메라가 사용되거나 현장이 넓은 경우에는 통상적으로 불가능하다.
둘째로, 만일 주의를 끌만한 사건이 어떤 비디오에서 발생한 후, 움직임이 그 비디오의 시야로부터 하나의 특정 방향으로 빠져나간다면, 사용자가 상기 움직임의 새로운 장소를 예측할 수 있는 방법은 오직 두 가지뿐이다. 첫째로, 사용자가 고정 좌표계(예를 들어, 나침반 방향(compass direction))에 대한 카메라의 방향(지시 방향)을 기억할 수 있다. 둘째로, 사용자가 비디오 내의 랜드마크(landmark)를 인식할 수 있고 장면의 맵 또는 3D 모델을 기억하거나 참조함으로써 고정 좌표계에 대한 카메라의 대략적인 방향을 결정하기 위해 그 랜드마크를 사용할 수 있다. 움직임의 새로운 장소를 예측하는 이러한 두 가지 방법들은 에러가 생기기 쉬우며, 이는 통상적으로 각 카메라가 설치시에 어떻게 장착되었는가에 따라 카메라별로 매우 다양하고 서로 다른 다수의 임의의 좌표계들에 대하여 카메라의 뷰들이 보여지기 때문이다. 보다 많은 카메라들이 시스템에 추가될수록, 사용자가 카메라들의 방향을 기억하거나 장면에서 랜드마크를 인식하기가 더욱 어려워진다. 또한, 장면들 중 소정의 부분들은 특징적인 랜드마크를 전혀 포함하지 않을 수도 있다.
셋째로, 보다 많은 비디오들이 스크린에 디스플레이될수록, 그 비디오들을 디스플레이에 맞추기 위하여 각 비디오의 해상도가 낮추어져야 한다. 이는 비디오내에서 주의를 끌만한 임의의 사건의 세부사항들을 관찰하기 어렵게 만든다. 이 문제점에 대한 현재의 해결책은 하나의 선택된 비디오를 고해상도로 보여주는 추가적인 디스플레이를 구비하거나, 또는 다수의 저해상도 비디오들을 보여주는 뷰와 고해상도로 1개의 비디오를 보여주는 뷰 사이에서 디스플레이를 전환하는 것이다. 그러나, 이러한 접근의 문제점은 비디오들이 1개의 고해상도 비디오에 집중하고 있는 동안에는 사용자가 다른 비디오들에서 발생하는 임의의 움직임을 놓칠 것이라는 점이다.
따라서, 당업계에서는 사용자에게 장면에 대한 3차원 전후관계 뷰(contextual view)를 제공하는 몰입형 감시 시스템을 제공하기 위한 방법 및 장치에 대한 요구가 있다.
본 발명은 몰입형 감시를 제공하기 위한 방법 및 장치이며, 장면에 대한 3차원 전후관계 뷰(three-dimensional contextual view)를 제공하기 위하여 3차원 모델 상에 랜더링되는(rendered) 다양한 이미지 소스들을 사용하여 원격 사용자가 장면을 모니터할 수 있다. 감시 시스템은 비디오를 제공하는 다수의 카메라 및 그 비디오를 장면에 대한 3차원(3D) 모델로 적용시키기 위한 이미지 프로세서를 포함한다. 랜더링된 모델/비디오 결합은 사용자가 몰입될 수 있는, 장면에 대한 3D 전후관계 뷰를 제공한다. 뷰 선택기(view selector)를 사용하여, 사용자는 디스플레이될 특정 뷰를 전후관계 모델로부터 동적으로 선택할 수 있으며, 장면에 대해 가상의 워크 쓰루(walk through)를 수행할 수 있으며, 이동 객체들을 식별하고 그 이동 객체들에 대한 최상의 뷰를 선택할 수 있다.
위에서 상술된 본 발명의 특징들이 얻어지고 상세하게 이해될 수 있도록 하는 방법으로서, 위에서 간략히 요약된 본 발명에 대한 보다 자세한 설명이 첨부 도면에서 도시되는 실시예들을 참조로 이루어질 것이다.
그러나, 첨부 도면은 단지 본 발명의 전형적인 실시예들만을 도시하는 것이며 따라서 본 발명의 보호범위를 제한하는 것으로 고려될 수 없고, 이는 본 발명이 균등하게 효과적인 다른 실시예들을 허용할 수 있기 때문이다.
도 1은 본 발명의 높은 레벨의 블록 다이어그램을 도시한다;
도 2는 본 발명에 따른 감시 시스템에 대한 상세한 블록 다이어그램을 도시한다;
도 3은 본 발명의 작동에 대한 플로우 차트(flow chart)를 도시한다;
도 4는 본 발명에 따라, 이동 객체들을 식별하기 위한 프로세스을 도시한다;
도 5는 본 발명에 따라, 이동 객체들에 아이콘들을 할당하기 위한 프로세스를 도시한다;
도 6은 본 발명에 따라 모니터될 수 있는 장면 내에서의 예시적인 복도구조에 대한 조감도이다;
도 7은 도 6의 복도구조 내에서 이동 객체들을 모델링하기 위하여 사용되는 디스플레이의 예들을 도시한다;
도 8은 본 발명에 의하여 식별된 이동 객체의 합성 뷰에 대한 디스플레이를 도시한다;
도 9는 본 발명의 대안적인 실시예에 대한 블록 다이어그램을 도시한다;
도 10은 도 9의 실시예의 방법에 대한 플로우 차트를 도시한다;
도 11A, 11B, 11C 그리고 11D는 도 9의 실시예의 작동예를 도시한다.
도 1은 간단한 복도 장면(100) 내의 움직임을 모니터하기 위하여 적용된 경우의 감시 시스템(102)에 대한 블록 다이어그램을 도시한다. 복도 장면(100)은 교차하여 "T"형태를 형성하는 제 1 복도(104) 및 제 2 복도(106)를 포함한다. 복도 구조(100)는 4개의 카메라들(108, 110, 112 및 114)에 의하여 모니터된다. 이러한 카메라들은 이미지 프로세서(116)에 결합된다. 그 이미지 프로세서는 이미지 디스플레이(118)(예를 들어, 비디오 모니터)상에 표시하기 위한 이미지를 생성하기 위해서 카메라들(108, 110, 112 및 114)로부터의 이미지를 프로세싱한다. 여러 카메라로부터 랜더링된 특정 뷰는 뷰 선택기(120)를 사용하여 선택가능하다. 일반적으로 사용자, 예를 들어 경비원(122)은 장면(100)을 포함하는 시설(facility)에 위치할 수도 있고 장면(100)으로부터 멀리 떨어진 곳에 위치할 수도 있다. 이하에서 설명되겠지만, 장면은 3차원 컴퓨터 모델로서 모델링되고 카메라들(108, 110, 112 및 114)로부터의 이미지는 복도 장면(100)에 대한 3차원 전후관계 뷰를 경비원(122)에게 제공하기 위하여 모델상에 오버레이(overlay)된다. 경비원은 뷰 선택기를 조정함으로써 장면에 대해 가상 순찰을 할 수 있고, 장면 내에서 이동하는 객체들을 식별하고 분리할 수 있으며, 카메라 위치들에서 또는 카메라들 사이의 가상 시점(virtual viewpoint)에서 장면을 관찰할 수 있고, 장면내에서 이동하는 객체들 또는 관찰될 다른 위치들을 식별하기 위하여 조감(bird's eye)하는 시점에서 장면을 관찰할 수 있다.
도 6은 도 1의 장면(100)에 대한 조감도를 도시한다. 장면, 특히 복도연결부가 카메라들의 다수의 뷰들에 의하여 커버되도록 카메라들이 위치된다. 각 카메라(108, 110, 112 및 114)는 각자 특정 관찰영역(602, 604, 606 및 608)을 갖는다. 이하에서 설명되겠지만, 감시 상황에 경비원을 몰입시키는, 장면의 전후관계 모델을 경비원이 관찰하도록 구조(100)에 대한 3차원 모델이 각 카메라들(108, 110, 112 및 114)로부터 수집된 이미지로 "드레이프(drape)"될 것이다. 일반적으로 카메라들(108, 110, 112 및 114)은 장면의 가능한 많은 부분을 커버하도록 위치되며, 모델이 여러 이미지들을 서로에 대해 정렬할 수 있도록 카메라 뷰들이 약간 겹친다. 그러나, 본 발명의 감시 시스템은 카메라 뷰들이 겹쳐질 필요없이 장면의 모든 이미지들을 정렬하기 위한 좌표계로서 장면 모델을 사용한다.
도 2는 본 발명의 감시 시스템(102)에 대한 블록 다이어그램을 도시한다. 시스템(102)은 카메라 어셈블리(212), 이미지 프로세서(116), 모델 업데이트 소스(model update source)(200), 뷰 선택기(120) 그리고 이미지 디스플레이(118)를 포함한다. 카메라 어셈블리는 멀티플렉서(202)에 결합된 다수의 카메라들(108, 110, 112 및 114)을 포함한다. 카메라 어셈블리(212)는 감시될 빌딩들이나 영역들 전체를 커버할 수 있도록 임의의 개수의 카메라들이 사용될 수 있으며 다수의 멀티플렉서들에 결합될 수 있다. 멀티플렉서(202)는 스크린을 4개의 사분면으로 분할하고 각 사분면에 하나의 스트림을 삽입시킴으로써, 예를 들어, 4개의 카메라로부터의 비디오 스트림(video stream)들을 결합시킨다. 비디오 프레임들의 스트림은 이미지 프로세서(116)에 결합된다. 이미지 프로세서(116)는 프레임 캡쳐 회로(frame capture circuit)(204), 프레임 스플리터(frame splitter)(206), 이미지 랜더링 프로세서(208) 및 3D 모델 생성기(210)를 포함한다. 본 발명에 따른 이미지 프로세서로 사용될 수 있는 컴퓨터 시스템의 한 예로서, 듀얼 프로세서(dual processor), 듀얼 PCI 버스, 3개의 펜티엄 4 프로세서, INVIDIA GeForce3 GPU 기반 비디오 카드 및 4개의 프레임 캡쳐 회로들를 포함하는 범용 컴퓨터 등이 있다.
프레임 캡쳐 회로(204)는 공지된 방법으로 비디오의 각 프레임을 캡쳐하고 일시적으로 메모리에 그 정보를 저장한다. 프레임 스플리터(206)는 각 카메라로부터의 비디오 신호가 독립적으로 프로세싱되고 저장될 수 있도록 비디오 스트림들을 디먹스(demux)하는 데에 사용된다. 3D 모델 생성기(210)와 이미지 랜더링 프로세서(208)는 장면에 대한 전후관계 뷰를 생성하기 위하여 협력한다. 장면(100)에 대한 3D 모델은 연역적으로 와이어 프레임(wire frame) 또는 평면 컴퓨터 모델로서 생성된다. 모델 업데이트 소스(200)는 3D 모델을 제공한다. 랜더링될 모델의 뷰는 뷰 선택기(120)에 의하여 식별된다. 통상적으로, 뷰 선택기는 경비원이 장면 내의 특정 객체들을 줌인 또는 줌아웃할 수 있을 뿐만 아니라 장면을 순찰할 수 있고, 필요하다면 장면에 대한 여러 뷰를 선택할 수 있도록 조이스틱(joy stick), 마우스 포인터(mouse pointer), 그리고 줌 콘트롤(zoom control)을 포함한다. 일단 모델의 뷰가 생성되면, 그 모델은 이미지 랜더링 프로세서에 결합되는 바, 상기 랜더링 프로세서에서는 카메라들로부터의 여러 비디오 이미지들이 상기 모델들에 정렬되도록 변형되고 상기 모델상으로 랜더링되고 드레이프(drape)된다. 상기 뷰를 포함하는 모델의 특정 뷰가 디스플레이된다.
모델의 좌표계는 비디오 이미지를 정렬하기 위하여 사용된다. 사용자가 맵 또는 장면의 3D 모델을 참조하거나 기억하지 않고도 용이하게 어떻게 어느 한 비디오에서의 움직임을 다른 비디오에서의 움직임과 관련시킬 것인가를 결정할 수 있도록 비디오 이미지들은 공통 좌표계에 밀접하게 정렬된다. 예를 들어, 주의를 끌만한 사건이 하나의 카메라 뷰로부터의 비디오에서 발생한 후, 움직임이 그 카메라의 뷰 범위에서부터 하나의 특정 방향으로 빠져나간다면, 사용자는 용이하게 다른 카메라의 뷰 내에서 움직임의 새로운 위치를 예상할 수 있다. 카메라들로부터의 모든 비디오가 정렬되기 때문에 사용자는 카메라의 방향을 기억하지 않고도 이를 행할 수 있다. 예를 들어, 움직임이 어느 한 카메라 뷰로부터 오른쪽으로 빠져나간다면, 사용자는 제 1 뷰의 오른쪽에 디스플레이되는 뷰들을 갖는 카메라들로부터 움직임이 다시 캡쳐되는 것을 보는 것을 기대할 수 있다. 3D 모델로부터 공통의 좌표계를 사용함으로써, 카메라들로부터의 비디오 이미지의 다수의, 비겹침(non overlapping) 부분들이 모델에 정렬될 수 있다. 본 발명의 감시 시스템에 의하여 사용될 수 있고 이미지를 3D 모델에 랜더링하기 위한 하나의 특정 프로세스는 2001년 3월 7일에 출원된 미국 특허출원 제09/800,550호(Attorney docket SAR 13825)에서 설명되며 참조문으로 여기에 통합된다. 이미지를 3D 모델에 랜더링하는 다른 프로세스가 사용될 수 있다.
도 3은 프로세스(300)의 플로우 다이어그램(300)을 도시하는 바, 상기 프로세스에 의하여 본 발명의 감시 시스템(102)이 작동한다. 단계(302)에서, 카메라들로부터의 입력 이미지는 이미지 프로세서에 결합된다. 단계(304)에서, 사용자는 장면의 뷰를 선택하고, 그 뷰 정보는 모델 생성 단계(306)에 결합되는데, 상기 단계(306)는 뷰 선택 단계(304)에서 선택된 위치로부터 보여지는 모델을 묘사한다. 장면에 대한 전체 모델은 연역적으로 여러 공지된 모델링 기술을 사용하여 랜더링된다. 모델 생성 단계(306)는 선택된 시점으로부터의 모델을 생성하는데 사용된다. 모델을 생성시키기 위하여, 장소 또는 빌딩의 아웃라인이 3D 디지털 포맷으로 인코딩된다. 아웃라인 모델은 장소 또는 빌딩의 경계 및 복도들, 거리들, 빌딩들 등과 같은 중요 지역의 아웃라인을 포함한다. 또한 아웃라인 모델은 방 번호들과 같은, 장소에 대한 간단한 부속물들을 포함할 수 있다. 아웃라인 모델을 위한 소스는 단순한 측정치들로부터 수동으로 기록될 수 있으며, 그 후, Alias/Wavefront OBJ, Open Inventor, VRML 등과 같은 당업계에서 공지된 3D 포맷들 중 하나로 인코딩된다.
기술자들은 장면의 아웃라인 모델 상에 각 카메라의 위치를 표시한다. 기술자는 방 번호, 빌딩 형태 또는 다른 특징적인 랜드마크들과 같은 주변 영역들로부터의 정보를 사용하여 수동으로 카메라의 위치를 아웃라인 모델에 대응시킴으로써 이 프로세스를 수행한다. 또한 기술자는 높이와 방향과 같은 카메라 파라미터(parameter)들도 정의한다. 카메라 방향은 장면에 의하여 정의되는 전체 좌표계에 대한 카메라들의 팬(pan), 틸트(tilt), 롤(roll)을 포함한다. 당업계에는 카메라의 팬, 틸트, 롤을 측정하기 위한 많은 공지된 방법들이 있는 바, 그 방법들 중 어떠한 방법도 장면에 대한 모델을 구축하는데 유효하다. 카메라 파라미터를 정의하기 위한 프로세스의 결과는, 장면에 대한 전체 아웃라인 모델에 대한 각 카메라의 위치, 높이, 팬, 틸트, 롤을 한정하는 파라미터들의 세트이다.
이어서, 장면에 대한 아웃라인 모델의 평면 표면들은 공지된 3D형 모델링 기술들을 사용하여 모델링된다. 예를 들어, 장면내에서 다면체(polygon)들을 복원하기 위한 방법은 설치 기술자가 캡쳐된 이미지와 장면의 3D 형태에 대한 지식을 사용하여 단순한 모델 구축(model building)을 실행하는 것이다. 기술자는 각 카메라 뷰로부터의 단일 이미지를 디스플레이에 부여한다. 그 후, 기술자는 벽과 같이, 장면에서 단일 평면 표면의 경계들을 규정하는, 이미지내의 한 세트의 점들을 선택한다. 표면은 전체적으로 평면일 필요는 없으며, 히터들과 같이 표면에 부착된 객체들은 단일 평면에 속하는 것으로 정의될 수 있다. 그 다음, 기술자는 평면이 대략적으로 수직인지, 수평인지 또는 미리 결정된 임의의 다른 방향인지를 기록 한다. 다음으로, 기술자는 장면에서의 다른 평면 표면들 및 각 카메라 뷰에 대하여 프로세스를 반복한다. 또한, 기술자는 여러층의 빌딩에서 각 카메라가 위치하는 층을 기록한다. 상기 프로세스의 결과는 이미지들의 좌표계에서의 한 세트의 점들, 3D에서 표면들의 방향을 정하는 한 세트의 플래그(flag)들 그리고 각 카메라가 위치하는 층을 정하는 한 세트의 숫자들이다.
다른 모델링 기술들이 장면에 대한 완전한 3D 모델을 생성시키는데 사용될 수 있다. 랜더링 프로세스 도중에 비디오로 드레이프되지 않는, 장면내의 벽들, 층들 및 다른 객체들은 사용자에게 명확한 텍스처(texture)를 가지도록 추가적인 텍스처가 3D 모델 상으로 맵핑될 수 있다.
단계(308)에서, 선택된 시점에서부터의 모델과 입력 이미지가 경비원에 의하여 지시되는 대로 장면의 뷰를 랜더링하기 위하여 결합된다. 여기에서 설명되는 예에서, 카메라 위치는 고정된 것으로 가정되었으나 다음의 설명에서부터 카메라들은 동적으로 패닝하고 틸트할 수 있으며 이미지는 팬과 틸트 동작을 반영하기 위하여 동적으로 업데이트됨이 명백할 것이다. 이 시점에서는, 랜더링된 장면의 뷰는 이동 객체들을 포함하지 않는다. 상기 랜더링 프로세스는 2001년 3월 7일에 출원된 미국 특허 출원 제09/800,550호(Attorney Docket No. SAR 13825)에서 설명된 바와 같이 또는 이와 유사한 랜더링 프로세스처럼 수행된다. 요약하면, 각 카메라부터의 비디오는 모델에 대해 정렬되고 위치내로 변형(warp)된다. 각 카메라부터의 변형된 비디오는 모델이 적용되고 장면에 대한 전후관계 뷰를 형성하기 위하여 결합된다. 이 방법으로, 장면(100)의 복도 구조는 카메라들로부터의 비디오 이미지로 표현되는 벽들을 포함할 것이다. 사용자에는 장면(100)에 대한 "실제" 3D 뷰가 제공된다.
장면내에서 이동하는 객체들은 단계(310)에서 프로세싱된다. 입력 이미지는 이동 객체들을 식별하기 위하여 프로세싱되고, 그 다음 경비원이 장면내에서의 움직임을 식별할 수 있도록 랜더링된 뷰내로 삽입되는 아이콘들을 생성한다. 움직임을 식별하기 위한 프로세스는 도 4와 관련하여 설명되며 동작을 나타내기 위한 아이콘들을 생성하기 위한 프로세스는 이하에서 도 5와 관련하여 설명된다. 단계(314)에서 아이콘들은 랜더링된 이미지내로 삽입된다. 단계(316)에서, 프로세스(300)는 랜더링된 이미지가 저장되어야 하는지에 대하여 질문한다. 만일 단계(316)에서의 질문에 대해 긍정으로 응답되면 이미지는 단계(318)에서 비디오 테이프상에 또는 디지털 메모리에 저장된다. 필요하다면 경비원에 의하여 모델과 그 구성요소인 비디오가 "되감기" 또는 "재생"되는 것을 가능하게 된다. 단계(320)에서 랜더링된 이미지와 아이콘들이 경비원을 위하여 디스플레이된다. 단계(322)에서 프로세스(300)는 경비원에 의하여 새로운 뷰가 선택되는지 여부를 질문한다. 새로운 뷰가 선택되지 않는다면, 프로세스는 단계(302)로 돌아가서 추가적으로 카메라들로부터의 비디오 스트림들을 프로세싱한다. 새로운 뷰가 선택되었다면, 새로운 이미지를 새로운 모델의 뷰에 적용할 뿐만 아니라 새로운 뷰에 대한 새로운 모델을 생성하기 위하여 프로세스는 양 단계(302 및 304)들로 돌아간다.
비디오를 생성하기 위하여 사용된 카메라들이 팬/틸트/줌(PTZ) 특징들을 갖는다면, 장면의 뷰를 랜더링할 때 이 카메라의 동작이 수용되어야 한다. 카메라의 PTZ 방향이 카메라상에서 인코더들에 의하여 캡쳐되면, 시스템은 카메라로부터 직접 이 정보를 읽을 수 있다. 그 후, 시스템은 장면의 기하구조내에서 주어진 PTZ 값에 대한 카메라의 포즈(pose)를 찾기 위하여 순람표(look-up table)를 호출한다. 상기 포즈는 디스플레이를 랜더링하는데 사용된다.
포즈 순람표를 만들기 위하여, 교정(calibration) 프로세스가 수행되어야 한다. 카메라는 장면에서의 특정 위치로 지향되며 사용자는 이미지에서의 점들과 3D 모델에서의 대응 점들을 식별한다(통상적으로 마우스 포인터를 가리키고 클릭함으로써). 그 후, 시스템은 특정 세트의 PTZ 값에 대한 포즈의 회전부분을 계산한다. 이 절차는 카메라가 여러 방향으로 지향되는 경우의 여러 이미지들에 대하여 반복된다. 캡쳐된 PTZ 값들과 각 방향에 대하여 계산된 포즈는 포즈 순람표에 저장된다. 그 후, 포즈 순람표를 완전히 채우기 위하여 보간연산(interpolation algorithm)이 측정된 값들 사이에서 PTZ 및 포즈값들을 계산한다.
앞서의 인코더 기반 접근이 비디오와 모델의 정렬을 가능하게 하는데 충분하게 정확하지 않다면, 또는 인코더들이 카메라의 PTZ값들을 생성하는데 유효하지 않다면, 모델에 대하여 매치시키고 PTZ값 없이 또는 부정확한 PTZ값들로 정렬을 획득하는 것에 대하여 이미지 정보가 사용될 수 있다.
하나의 절차가 비디오를 직접 3D 모델에 정렬시킨다. 이 절차는 2001년 3월 7일에 출원된 미국 특허 출원 제09/800,550호(Attorney Docket No. SAR 13825)에서 설명된다. 이 정렬 절차는 장면 조도(illumination)가 변할때 이미지 정렬을 향상시키기 위하여 텍스쳐 맵(texture map)들과 이미지 필터링(image filtering)를 사 용하는 1998년 5월 8일에 출원된 미국 특허 출원 제09/075,462호(Attorney Docket No. SAR 12426)의 내용으로 보강될 수 있다.
제 2 기술이 자체로 3D 모델에 정렬된(아마도 수동으로) 구형(spherical) 이미지 모자이크에 비디오를 정렬시킨다. 이는 이미지 대 모델 정렬보다는 이미지 대 이미지 정렬이 수행되기 때문에 강력한 기술이다. 구형 이미지 모자이크는 연역적으로 PTZ 특징들을 갖는 각 카메라들에 대하여 통상적인 방법으로 생성된다. 이러한 모자이크는 3D 모델에 정렬되고 저장된다. 카메라들로부터의 이후의 이미지들은 3D 모델에 대한 현재 이미지들의 정확한 정렬을 제공하기 위하여 모자이크에 정렬된다. 정렬 에러들이 장면의 조도가 변하는 동안 발생하지 않는 것을 확실히 하기 위하여, 각 카메라에 대한 다중 모자이크들이 다양한 조명도(light level)들에서 생성될 수 있거나 또는 1998년 5월 8일에 출원되었으며 본 명세서에 참조로서 통합된 미국 특허 출원 제09/075,462호(Attorney Docket No. SAR 12426)에서 개시된 기술들이 여러 조도에 대하여 이미지들을 정렬하는 데 사용될 수 있다.
도 4는 장면내에서 이동 객체들을 식별하기 위한 프로세스(401)(도 3의 단계(310)에서 수행된)를 도시한다. 단계(400)에서, 이미지 시퀀스(image sequence)가 프로세스에 입력된다. 이미지 시퀀스는 2차원(2D) 모듈(418)과 3차원(3D) 모듈(420) 모두에 의하여 프로세싱된다. 2D 모듈(418)은 고정 배경 장면으로부터 전경인 객체(foreground object)들을 분리한다. 3D 모듈(420)은 깊이(depth)와 형태(shape)의 복원을 수행하여 프로세스(401)가 장면내에 이동하는 객체의 형태를 식별하는 것을 가능하게 한다. 단계(402)에서, 전경의 동작을 비디 오 시퀀스(video sequence)로부터 제거하는 공지된 필터링 기술을 사용하여 장면내의 고정 배경 정보(기준 이미지)가 이미지 시퀀스로부터 추출된다. 그러한 방법 중 하나는 유럽 특허 공보 번호 EP 1045591에서 개시된다. 그 후, 장면에서 움직이는 각각의 객체에 대한 2차원(2D) 객체 실루엣(silhouette)을 생성시키기 위하여 기준 이미지가 단계(404)에서 최초 이미지 시퀀스에서부터 공제된다. 모든 이동 객체들은 단계(406)에서 실루엣으로서 나타날 것이다.
3D 장면에서 이동하는 객체들을 정확히 식별하기 위해서는, 실제 이동하는 객체들과 카메라 움직임, 그림자들 등에 의하여 외관상으로 이동하는 객체들을 식별하고 분리하기 위하여 3차원 정보가 필요한다. 그러한 3차원 프로세싱은 단계들(408, 410, 412 및 414)을 포함하는 3D 모듈에서 수행된다. 단계(순람표)에서, 깊이 정보가 이미지 시퀀스로부터 계산된다. 단계(410)에서 배경 깊이 정보가 계산되거나 결정되며, 단계(412)에서는, 전경인 객체의 깊이 정보만을 생성하기 위하여 이미지 시퀀스로부터 수집된 배경 깊이 정보가 공제된다. 단계(416)에서 3차원 객체 실루엣들을 생성하기 위하여 단계(414)에서는 전경 깊이 정보를 객체 실루엣 정보와 결합시킨다. 2D 및 3D 객체 실루엣 정보를 결함시킴으로써, 이제 카메라의 움직임 또는 그림자에 의하여 외관상 움직이는 전경인 객체들이 움직이지 않는 객체들로 식별가능하다. 그로써, 단계(416)에서 생성된 객체 실루엣들이 정확하게 장면내에서 움직이는 전경인 객체들을 묘사한다.
일단 전경인 객체들이 분리되고 그들의 깊이와 형태들이 복구된 후에는, 3차원에서 이러한 객체들을 모델링하는 것이 가능하다. 각 객체 실루엣이 3차원 모델 로 랜더링된다면, 그 모델이 아이콘으로서 장면에 대한 랜더링된 이미지내에 삽입될 때 전경인 객체가 여러 시점들에서부터 시각화될 수 있으며 장면내에서 기하학적으로 정확하게 나타내어질 수 있다.
도 5는 장면내에서 이동하는 객체들의 3차원 모델들인 아이콘들을 생성하기 위한 프로세스(501)(도 3의 단계(312)에서 수행된)의 플로우 다이어그램을 도시한다. 단계(500)에서, 도 4의 프로세스(401)로부터의 2D 및/또는 3D 객체 실루엣들은 프로세스(501)로 입력된다. 객체 실루엣들은 일반적으로 색채와 광도와 같은 표면정보(textual information) 뿐만 아니라 깊이 추정 모듈로부터의 깊이 및/또는 형태 정보 양자 모두를 포함한다. 예를 들어, 현저한 깊이 불연속성들에 밀접한 현저한 표면 불연속성이 객체의 윤곽 또는 실루엣의 일부로 분류될 수 있다. 단계(502)에서 객체 실루엣이 분류된다. 이러한 분류 단계의 목적은 전경인 객체에 맞추어져야 하는 모델 유형을 식별하는 것이다. 분류는 객체의 속성들을 분석함으로써 수행된다. 속성들의 예에는 실루엣의 크기와 형태가 포함된다. 객체의 속성들을 복원할 수 있는 방법의 예가 모멘트 분석(moment analysis)이다. 전경인 객체에 대하여 계산된 제 1 및 제 2 차 모멘트들이 그 객체가 가는지(slender) 여부를 결정하는 것에 사용될 수 있다. 가는 객체는 인간으로 분류될 수 있으며, 가늘지 않은 객체는 차량과 같은 다른 유형의 객체로 분류될 수 있다. 분류에 따라서, 객체에 대한 다른 모델들이 호출(invoke)될 수 있다. 예를 들어, 단계(504)에서 인간이 한 세트의 구체(sphere)들로 모델링될 수 있으며, 단계(506)에서 차량이 상자로 모델링될 수 있다. 다른 객체들이 단계들(508, 510)에서 여러 유형들로 모델링될 것이다. 이러한 아이콘들(객체 모델들)은 위에서 설명된 바와 같이 랜더링된 이미지 내로 삽입된다.
도 7은 감시원에 의하여 관찰될 수도 있는 예시적인 디스플레이 스크린을 도시한다. 뷰 스크린(700)은 영역(710)에서 모니터된 장면의 조감도를 도시하며, 영역(712)에서 4개의 카메라들(108, 110, 112, 114) 각각으로부터의 4개의 라이브 카메라 뷰들을 도시한다. 이동 객체 검출 프로세스(401)에 의하여 식별되며 이동 객체 아이콘 생성기(501)에 의하여 아이콘으로서 랜더링되는 이동 객체들을 포함하는 도 1의 복도구조(100)에 대한 랜더링이 영역(710)내에 있다. 아이콘들(702, 704 및 706)은 일반적으로 객체의 이동을 캡쳐하는 카메라에 따라 다른 색깔의 "점들(dots)"로 도시된다. 예를 들어, 아이콘(702)은 적색으로 도시될 수 있으며 이동을 캡쳐하는 카메라(카메라(110))에 대한 아이콘(716) 역시 적색으로 도시될 것이다. 마찬가지로, 카메라 아이콘(714)이 청색으로 도시될 수 있으며 객체(704) 역시 청색일 것이다. 객체의 이동에 대한 식별을 강화하기 위하여, 객체가 장면을 통하여 이동할 때, 그 이동 객체의 이전 위치들을 도시하기 위하여 추적궤적(trailing shadow)이 사용될 수 있다. 객체 아이콘(706)은 복도(104)를 따라서 움직이는 객체의 움직임을 도시하기 위하여 궤적추적(708)을 포함한다. 그로써, 경비원은 장면을 통한 이상하고 특이한 이동으로부터 추가적인 정보를 얻을 수 있다. 경비원이 보다 근접하여 보기를 원하는 객체를 식별하자마자, 경비원이 그 객체를 선택하기 위하여 마우스 포인터를 그 객체상에 위치시킬 수 있거나 또는 더블클릭할 수 있다. 선택한 후에는, 감시 시스템은 특정 카메라 위치 또는 합성 카메라(synthetic) 위치에서부터, 장면을 관찰하는 다중 카메라들로부터 랜더링된 그 객체에 대한 뷰를 생성시킨다.
도 8은 복도(106)에서의 어떤 위치로부터 객체(702)의 합성 뷰(synthetic view)를 도시한다. 이 합성 뷰는 객체에 대하여 줌 인/아웃하는 줌 콘트롤을 사용하여 조정될 수 있으며, 또는 객체 및 그 목적지에 대한 보다 좋은 뷰를 얻기 위하여 장면내에서 움직이기 위해 조이 스틱을 사용할 수 있다. 또한, 경비원은 항상 현재 객체를 이미지화하고 있는 카메라부터 얻어지는, 장면에 대한 라이브 뷰(live view)를 선택할 수 있다. 랜더링된 뷰(702)는 복도(106)를 따라 걷고있는 사람에 대한 구체 기반 모델을 보여준다. 여러 위치로부터 생성되는 합성 뷰를 위하여 카메라 각도가 패닝되고(panned) 틸트됨(tilted)에 따라 3차원 구형 모델은 복도를 걸어가는 사람을 랜더링할 것이다. 합성 뷰가 실제의 장면에 대한 카메라 뷰같이 정확하도록 랜더링된 이미지의 벽들과 바닥들이 카메라들에 의하여 생성되는 비디오들로부터 텍스처된다. 이동 객체를 식별하고 그 후 장면내의 그 객체에 대하여 전체 장면 중 일부분의 특정 이미지를 랜더링하는 것은 "플래시라이트 모드(flashlight mode)" 작동으로 알려진다. 플래시라이트 모드 이미지를 랜더링하는데 사용되는 프로세스는 2001년 3월 7일에 출원된 미국 특허 출원 제 09/800,550호에서 설명된다.
본 시스템은 시점 및 장면에 대한 비디오 랜더링에 관하여 실질적인 융통성을 갖는다. 예를 들어, 뷰 선택기는 작동자가 정기적으로 점검하는 특정 고-투-포인츠(go to points)를 포함할 수 있다. 뷰 선택기는 경비원이 공급된 라이브 뷰들로부터 어떤 뷰들이 유용한가를 정확하게 알 수 있도록 카메라 아이콘들을 포함할 수 있다. 도 7에서 도시된 바와 같이 동작에 대한 최상위 뷰가 유용하다. 경비원은 이미지 사이를 날아다니며 원격 위치에서부터 장면 사이를 가상 산책할 수 있으며, 경비원이 장면에서 이미지의 전 해상도(full resolution) 뷰를 선택할 수 있도록 언제라도 각각의 카메라들로부터 전해상도 비디오를 얻을 수 있다.
더욱이, 장면 또는 객체 식별과 관련된 위치 정보를 보여주기 위하여 마우스 포인터가 장면내의 소정의 위치들을 가리킬 때, 이미지에는 주석이 달린다. 예를 들어, 어떤 사람이 경비 체크포인트를 통해 들어왔다면, 그 사람의 아이콘이 장면에서 식별될 때 그 사람의 이름과 ID 번호가 스크린상에 나타날 것이다. 그와 같이, 그 사람이 경비구역을 통과하여 이동하는 동안 추적된다. 또는, 어떤 사람이 특정 위치에서 관찰될 수 있고, 사용자가 식별을 요구하면 그 사람을 식별하기 위한 얼굴 인식 시스템(face recognition system)에 의하여 전 해상도가 샘플링될 수 있다. 그 후, 그 사람의 식별에 대한 주석이 장면의 3차원 전후관계 뷰 상에 나타날 수 있다. 그 후, 사용자는 그 사람이 시설을 통과하여 이동할 때 추적될 수 있다. 그 사람이 식별될 수 없다면, 그 신원이 식별되지 않은 사람을 잡기 위하여 경비원이 급파될 수 있다.
본 발명의 또하나의 실시예가 도 9에서 도시되는 바, 암시적 3D 모델(implicit 3D model)이 이미지 시퀀스들을 상호연결하는 직관적 맵(intuituve map)을 제공하기 위하여 사용된다. 시스템(900)은 다수의 비디오 시퀀스들을 생성시키는 다수의 비디오 카메라들 또는 다른 이미지 소스들(902, 904, 906 및 908)을 포함한다. 비디오 시퀀스들은 암시적 3D 모델(918)을 포함하는 이미지 프로세서(912)에 결합된다. 모델(918)은 모델 업데이트 소스(914)를 사용하여 생성될 수 있다. 뷰 선택기(910)은 이미지 프로세서(912)에 결합된다. 카메라들(902, 904, 906, 908)에 의하여 얻어진 이미지 뷰들이 이미지 디스플레이(916)상에 디스플레이되도록 사용자에 의하여 뷰 선택기(910)가 조정된다.
모델 업데이트 소스(914)는 연역적인 방법으로 암시적 3D 모델을 생성시키기 위하여 사용자에 의해 사용된다. 카메라에 의해 이미지화되는 장면을 통하여 객체가 움직일 때, 스크린상의 마우스 포인터를 사용하여 뷰를 간단히 선택하는 것으로서 선택된 이미지 영역의 가장 양호한 뷰가 자동적으로 디스플레이되도록, 본질적으로, 암시적 3D 모델이 여러 카메라들의 뷰들을 상호연결하는 맵를 생성시킨다.
맵(암시적 모델)는 비디오 시퀀스들 사이의 상호연결을 식별한다. 한 실시예에서, 맵는 각 비디오 시퀀스에 대하여 전이영역(transition region)과 그 전이영역과 관련된 비디오 시퀀스를 포함하는 순람표(look-up table)이다. 전이영역은 단일 화소(single pixel)일 수도 있고 화소 영역일 수도 있다. 각 비디오 시퀀스에는 고유 식별 번호가 주어진다. 고유 식별 번호들은 1이상의 전이영역들과 관련될 수 있다. 일단 관계가 형성되면, 사용자는 디스플레이된 비디오 시퀀스들에서 전이영역을 선택할 수 있으며 그 영역과 관련된 비디오 시퀀스가 디스플레이될 것이다.
한 예에서, 각 시퀀스는 이미지의 좌표계에 대하여 0, 90, 180, 270도에서 전이영역을 갖는다. 이러한 영역들은 이미지의 위, 아래, 좌, 우 에지들에 위치된다. 다른 위치들도 사용될 수 있다. 4개의 위치를 사용하여, 사용자는 객체에 대한 보다 적절한 뷰가 디스플레이되도록 객체가 이동해 들어가는 전이영역을 선택할 수 있다.
카메라들이 고정위치에 있다면, 암시적 맵는 단지 한번만 생성되면 된다. 맵을 생성시키기 위하여, 사용자는 카메라들에 의하여 생성되는 비디오의 겹침들만을 알 필요가 있으며, 그 후 맵은 사용자가 어느 카메라들이 다른 카메라와 서로 겹치는지 또는 서로 거의 겹치는지를 식별하도록 생성될 수 있다. 이미지들간에 명백한 겹침이 있을 필요가 없음을 주목해야 한다. 타겟이 특정 방향으로 움직이는 경우, 사용자는 단지 어느 카메라 뷰가 다음에 보여져야 할 것인지를 식별할 필요가 있다. 겹치거나 또는 거의 겹치는 각 카메라에 대하여, 사용자는 이미지내에서 직사각형 또는 다른 형태의 관심영역을 그리고, 객체가 그 영역내에서 특정 방향으로 움직이는 경우 어느 카메라가 디스플레이되어야 하는지를 입력한다.
도 11D는 3개의 카메라들(1104, 1106 및 1108)을 갖는 예시적인 장면을 도시한다. 각 이미지에 대한 좌표계는 스케일(1150)에서 도시된다. 각 카메라는 각 카메라들에 의하여 이미지화되는 특정 영역(1114, 1112 및 1110)을 커버한다. 표 1은 도 11D에서의 카메라 배열에 대한 3차원 암시적 모델(맵)을 식별한다.
카메라 1 카메라 2 카메라 3
2, 270° 1, 90° 2. 0°
3, 0° 2, 180°
3, 180°
표 1
첫번째 열에서, 카메라 1은 객체가 270도의 영역에서 움직일 때 카메라 2에 대한 단지 1개의 이용가능한 전이를 갖는다. 카메라 2는 90도에서 카메라 1로, 0도에서 카메라 3으로 그리고 180도에서도 역시 카메라 3으로 전이되고, 마지막으로 카메라 3은 0도에서 카메라 2로 그리고 180도에서도 다시 카메라 2로 전이된다.
도 11A, 11B 그리고 11C는 객체가 도 11D에서 도시된 경로(1102)를 따르는 경우 카메라들(1104, 1106 그리고 1108)로부터의 3개의 뷰들을 도시한다. 객체는 위치(1116)에서 시작되어 카메라(1104)의 뷰에서 도 11A의 오른쪽에서 왼쪽으로 이동한다. 객체가 왼쪽 측면의 영역(1118)내에 도달할 때, 커서(1120)가 새로운 뷰를 선택하기 위하여 그 객체상에 또는 영역(1118)내에 위치될 수 있다. 그 시점에서, 표 1에서 정의된 바와 같은 전이들이 270도 영역에서 객체에 대한 가장 좋은 뷰를 위한 다음 카메라로서 카메라 2를 식별할 것이다. 도 11B는 카메라 2의 뷰 내에서 왼쪽에서부터 0도 영역(1128)으로 이동하는 객체를 도시한다. 객체가 영역(1128)안으로 이동할 때, 커서(1120)가 그 영역상에 위치될 수 있고 선택될 수 있으며, 그 후, 이동 객체에 대한 가장 좋은 이미지를 위해, 장면에 대한 다음 뷰를 식별하는데 상기 표가 다시 사용된다. 객체가 위치(1130)에서 시작되어 위치(1132)로 이동할 때 제 3 카메라(1108)가 선택된다. 그 후, 객체는 위치(1130)에서 위치(1132)로 이동한다. 그 후, 객체는 장면 밖으로 전이된다. 이러한 방법으로 암시적 3D 모델이 용이하게 생성되어, 사용자로 하여금 암시적 3차원 모델을 획득하기 위하여 사용되어왔던 임의의 개수의 카메라들을 통한 장면 사이를 이동하는 객체를 신속하게 따라갈 수 있게 한다.
도 10은 본 발명의 대안적 실시예의 방법이다. 상기 방법(1000)은 단계(1002)에서 카메라들로부터의 다수의 비디오 시퀀스들의 입력으로 시작한다. 단계(1004)에서, 사용자가 전이되어질 카메라를 식별하는 영역들을 선택함으로써 정의되는 바와 같이 비디오 시퀀스들이 암시적 관계 모델(implicit relationship model)에 기록된다. 단계(1010)에서 장면의 뷰는 마우스, 트랙 패드(track pad), 트랙 볼(track ball) 등과 같은 입력 디바이스를 사용하여 선택된다. 단계(1006)에서, 위에서 설명한 바와 같이 커서의 위치에 기초하여, 단계(1010)에서 식별된 바와 같이 디스플레이되도록 시퀀스가 선택된다. 그 후, 선택된 비디오 시퀀스는 단계(1008)에서 디스플레이된다. 이러한 시스템은 사용자가 장면에서 객체를 따라가도록 하는 직관적이고 간단한 방법을 제공한다. 작동자는 특정 비디오 프레임내의 전이영역내에 커서를 위치시키고 그 영역을 선택함으로써 용이하게 장면의 여기저기를 돌아다닐 수 있다. 만일 작동자가 빌딩 모퉁이 주변을 보고싶다면, 작동자는 그 모퉁이 영역을 선택할 수 있으며 그 모퉁이 주변에 대한 가장 좋은 뷰가 디스플레이될 것이다.
앞서 본 본 발명의 실시예들에서, 뷰 선택기는 사용자가 장면의 뷰를 선택하도록 사용자에 의하여 조정되는 것으로 설명되었다. 그러나, 뷰 선택기는 자동화될 수 있다. 예를 들어, 동작이 장면내에서 검출될 때(또는 특정 유형의 동작이 검출될 때), 뷰 선택기는 그 동작을 포함하는 장면 영역을 가장 잘 디스플레이하는 뷰를 자동적으로 선택할 수 있다. 많은 다른 표준들이 뷰 선택을 자동화하는데 사용될 수 있음을 당업자는 이해할 것이다.
지금까지 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명된 반면, 본 발명의 기타 추가적인 실시예가 본 발명의 기본적인 보호범위를 벗어나지 않으면서 고안될 수 있고, 본 발명의 보호범위는 이하의 청구범위에 의하여 결정된다.

Claims (14)

  1. 장면을 모니터하기 위한 감시 시스템으로서,
    상기 장면의 적어도 각각의 부분을 캡쳐하는 각각의 비디오를 생성하는 다수의 카메라;
    상기 각각의 비디오를 상기 장면의 3차원 모델 정의 표면들의 하나 이상의 표면에 적용하고 하나 이상의 표면들에 적용된 상기 비디오로 상기 장면의 뷰(view)를 나타내는 이미지를 렌더링하는, 상기 다수의 카메라에 결합된 이미지 프로세서;
    상기 이미지 프로세서에 결합되며, 상기 이미지를 사용자에게 디스플레이하는 디스플레이; 및
    상기 이미지 프로세서에 결합되며, 디스플레이될 상기 장면의 뷰들을 선택하기 위한 뷰 제어기를 포함하는, 감시 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는
    3차원 모델 생성기; 및
    이미지 랜더링 프로세서를 더 포함하는, 감시 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서, 상기 이미지 프로세서는
    상기 각각의 비디오들에서 이동 객체들을 식별하기 위한 수단;
    상기 식별된 이동 객체들의 각각을 나타내는 아이콘을 생성하기 위한 수단;
    상기 아이콘을 상기 결합에 삽입하기 위한 수단을 더 포함하는, 감시 시스템.
  4. 제 3 항에 있어서,
    이동 객체로서의 사람을 식별하기 위한 수단; 및
    상기 디스플레이에 상기 사람에 대한 설명을 주석 붙이기 위한 수단을 더 포함하는, 감시 시스템.
  5. 장면의 감시를 제공하기 위한 방법으로서,
    상기 장면에 대한 다수의 비디오들을 생성시키는 단계;
    표면들을 정의하는 상기 장면에 대한 3차원 모델을 생성시키는 단계;
    상기 3차원 모델에 대한 시점(viewpoint)을 선택하는 단계;
    상기 3차원 모델과 상기 다수의 비디오들을 정렬시키는 단계;
    상기 비디오들이 상기 3차원 모델의 표면에 적용된 결합 뷰(combination view)를 형성하기 위하여 상기 3차원 모델상으로 상기 다수의 비디오들을 랜더링하는 단계; 및
    상기 결합 뷰를 디스플레이하는 단계를 포함하는, 장면 감시 방법.
  6. 제 5 항에 있어서, 상기 선택된 시점은 조감 시점(bird's eye view)인, 장면 감시 방법.
  7. 제 5 항에 있어서,
    상기 결합 뷰 내에서 위치를 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 위치로부터 상기 장면의 뷰를 생성시키는 단계를 더 포함하는, 장면 감시 방법.
  8. 제 5 항에 있어서,
    상기 비디오들 내에서 이동 객체들을 식별하는 단계;
    각각의 이동 객체를 나타내는 아이콘을 생성하는 단계; 및
    상기 아이콘을 상기 결합 뷰에 삽입하는 단계를 더 포함하는, 장면 감시 방법.
  9. 제 5 항에 있어서,
    재생(replay)을 위하여 상기 결합 뷰를 저장하는 단계를 더 포함하는, 장면 감시 방법.
  10. 제 8 항에 있어서, 상기 식별단계는
    사람으로서의 상기 객체를 식별하는 단계; 및
    상기 결합 뷰에 상기 사람의 신원을 나타내는 텍스트를 주석 붙이는 단계를 더 포함하는, 장면 감시 방법.
  11. 제 1 항에 있어서,
    상기 다수의 카메라의 적어도 하나는 팬, 틸트 및 줌(PTZ) 능력을 갖는 PTZ 카메라이며, 상기 PTZ 카메라에 의해 생성된 비디오들은, PTZ 카메라의 방향을 캡쳐하는 것, 상기 장면내에서 상기 카메라의 포즈를 결정하는 것, 상기 PTZ 카메라로부터 생성된 상기 비디오를 상기 모델과 정렬시키도록 상기 포즈를 사용하는 것을 더 포함하는, 감시 시스템.
  12. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는 상기 비디오들에서 이동하는 객체들을 식별하고, 각각의 이동하는 객체를 나타내는 아이콘을 생성하고, 상기 아이콘을 상기 이미지로 삽입하는, 감시 시스템.
  13. 제 1 항에 있어서,
    상기 이미지 프로세서는 상기 비디오들에서 이동하는 객체들을 식별하고, 각각의 이동하는 객체를 나타내는 2차원 객체 실루엣을 생성하고, 상기 2차원 객체 실루엣을 상기 이미지로 삽입하는, 감시 시스템.
  14. 제 5 항에 있어서,
    상기 장면 내의 거동을 검출하는 단계 및 상기 거동을 가장 잘 디스플레이하는 상기 장면의 영역의 관점을 자동으로 선택하는 단계를 더 포함하는, 장면 감시 방법.
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