KR101033349B1 - 안전모 착용 비전 감시 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 안전모 착용 비전 감시 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 공사현장, 자전거 도로 또는 이륜차 주행등에서 안전모를 착용하지 아니하여 인명사고로 이어지는 것을 방지하기 위하여 카메라 감시구역내의 안전모 미착용자를 인식하고, 안전모 미착용자에게 경고 메시지를 전송함으로써 안전사고를 예방할 수 있는 안전모 착용 비전 감시 시스템 및 방법에 관한 것이다.
본 발명은 건설공사현장의 근로자나 인라인 스케이트장등의 안전모 미착용자의 인명사고를 예방할 수 있는 효과가 있으며, 저해상도 카메라를 이용하여 목적을 달성함으로써 비용절감면에서 효과적이다.
안전모, 카메라, 썸네일 영상

Description

안전모 착용 비전 감시 시스템 및 방법 {Vision watching System and Method for safety hat}
본 발명은 안전모 착용 비전 감시 시스템 및 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 공사현장, 자전거 도로 또는 이륜차 주행등에서 안전모를 착용하지 아니하여 인명사고로 이어지는 것을 방지하기 위하여 카메라 감시구역내의 안전모 미착용자를 인식하고, 안전모 미착용자에게 경고 메시지를 전송함으로써 안전사고를 예방할 수 있는 안전모 착용 비전 감시 시스템 및 방법에 관한 것이다.
공사현장, 자전거 도로 또는 이륜차 주행등에서 안전모를 착용하지 아니하여 발생하는 인명사고는 단순히 안전모의 착용만으로도 그 부상위험을 크게 줄일 수 있는 것으로 보고되고 있다.
건설 현장의 경우 다른 곳보다도 빈번하게 위험에 노출되므로 항상 안전이 중요시 되는 장소이다. 건설 현장에서는 사람이 항상 불안전한 구조물을 이동해야 하므로 낙사 사고의 위험이 높다.
또한 중장비의 사용으로 인하여 다칠 위험이 있고 떨어지는 물체에 의해 상 해를 입을 위험이 있다. 공사 또는 건설 현장 작업장에서 사고 유형 중 가장 많은 부분을 차지하는 사고는 추락이나 낙하등으로 인한 사망사고이다.
이러한 상황에서 보호 장비는 큰 보호 역할을 하게된다. 특히 안전모의 경우에는 사람의 신체 중 중요한 부위인 머리를 보호 함으로서 위험에서 사람을 보호하게 된다.
안전모,안전대 등 보호구를 착용해야 하는 작업장에서 사망한 근로자의 35.4% 중 보호구를 착용하지 않은 근로자는 91.7%에 이르러 보호구 착용은 추락이나 낙하로 인한 사망사고 예방을 위해서 절대적인 장비로 인식된다.
보호구의 일종인 안전모를 착용하였을 경우에는 쓰지 않았을 경우 보다 전달충격력을 90%이상 감소시키는 것으로 측정되어 추락이나 낙하사고로 인한 부상을 최소화시키기 위해서는 안전모, 안전대의 착용이 반드시 필요한 것으로 나타났다.
또한, 안전모를 착용하지 않은 채 교통사고가 발생한 경우 안전모를 착용한 경우에 비해서 사망률이 45%나 증가하고, 자전거 안전사고의 70%가 어린이 사고인데, 안전모만 써도 부상위험을 크게 줄일 수 있는 것으로 나타난다.
건설현장이나 자전거 도로에 감독자나 보호자의 지시나 주지가 없으면 인명사고로 이어질 수 있어 안전모 착용을 유도하기 위한 장치가 요구된다.
따라서, 본 발명의 목적은 비전 감시 방법을 안전모 착용 여부 식별에 이용하여 안전모 착용을 권장함으로써 건설 현장의 사고를 예방하고자 함이다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 상기의 문제점을 해결하기 위하여 공사현장등에서 안전모를 착용하지 아니하여 인명사고로 이어지는 것을 방지하기 위하여 카메라 감시구역내의 안전모 미착용자를 인식하고, 안전모 미착용자에게 경고 메시지를 전송함으로써 안전사고를 예방할 수 있는 안전모 착용 비전 감시 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템의 일 실시예는, 카메라 감시구역의 영상 신호를 수신하는 수신부; 상기 영상 신호로부터 객체의 크기와 윤곽선을 기초로 사람임을 판별하고, 사람 머리부분 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값 중 적어도 하나 이상을 기초로 안전모 착용여부를 판별하는 처리부; 및 안전모 미착용자 판별시 상기 안전모 미착용자의 썸네일 영상을 획득하기 위한 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 제어 신호를 출력하는 송신부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템의 일 실시예는, 감시구역을 촬영하는 카메라; 상기 카메라 감시구역의 영상 신호를 수신하여 객체의 크기와 윤곽선을 기초로 사람임을 판별하고, 사람 머 리부분 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값 중 적어도 하나 이상을 기초로 안전모 착용여부를 판별하여 안전모 미착용자 판별시 상기 안전모 미착용자의 썸네일 영상을 획득하기 위한 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 제어 신호를 출력하는 영상신호 처리부; 및 상기 썸네일 영상을 화면에 표시하고 상기 안전모 미착용자의 이동경로를 추적하면서 이벤트를 발생시킴과 동시에 상기 안전모 미착용자에게 실시간으로 안전모 미착용을 통지하는 통제부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기의 기술적 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 방법의 일 실시예는,카메라 감시구역의 영상 신호를 수신하는 영상신호 수신단계; 상기 영상 신호로부터 객체의 크기 및 윤곽선을 기초로 사람임을 판별하고, 사람 머리부분 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값 중 적어도 하나 이상을 기초로 안전모 착용여부를 판별하는 영상신호 처리단계; 안전모 미착용자 판별시 상기 안전모 미착용자의 썸네일 영상을 획득하기 위한 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 제어 신호를 출력하는 카메라 제어신호 출력단계; 상기 안전모 미착용자 썸네일 영상을 수신하는 썸네일 영상 수신단계; 및 상기 썸네일 영상을 화면에 표시하고 상기 안전모 미착용자의 이동경로를 추적하면서 이벤트를 발생시킴과 동시에 상기 안전모 미착용자에게 실시간으로 안전모 미착용을 통지하는 통지 및 디스플레이 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템 및 방법에 의하면, 건설공사현장의 근로자나 인라인 스케이트장등의 안전모 미착용자의 인명사고를 예방할 수 있는 효과가 있다.
본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템 및 방법은 저해상도 카메라를 이용하여 목적을 달성함으로써 비용절감면에서 효과적이고, 안전모 미착용자에게 실시간으로 안전모 미착용을 인지시킴으로써 인명사고를 크게 예방하는 효과가 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 바람직한 실시예에 따른 본 발명을 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템은 건설공사현장이나 인라인 스케이트장, 자전거 도로 또는 건널목등에 광범위하게 적용될 수 있으나 이하에서는 건설공사현장에 한정하여 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템을 공사 현장에 적용한 일 실시예를 보여주는 도면이다.
도 1a는 건설 공사현장의 실제 사진을 보여주는 도면이다.
도 1b는 도1a의 건설 공사현장에 본 발명의 안전모 착용 비전 감시 시스템이 적용된 일 실시예를 보여주는 도면이다.
본 발명의 안전모 착용 비전 감시 시스템은 건설 공사 현장에 있는 사람을 인식하고, 각 사람의 안전모 착용여부에 대해 safety, warning으로 표시함으로써 관제센터의 모니터링 요원 또는 감독자가 쉽게 인지할 수 있도록 화면에 표시한다.
도 1c는 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템이 적용된 다른 실시예를 보여주는 도면이다.
안전모를 착용하지 않은 사람의 영상에 대해 warning을 표시하고 있다.
본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템은 낮은 해상도의 영상에서도 실시간으로 사람을 구별할 수 있고, 안전모 착용여부를 판단할 수 있음에 특징이 있다.
도 2는 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템의 구성을 보여주는 도면이다.
본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템은 감시구역을 감시하는 카메라(200), 영상 신호 처리부(300), 통제부(400)를 포함하여 구성된다.
카메라(200)는 공사현장 감시구역(100)을 감시하여 촬영한다.
카메라(200)는 640X480의 저해상도 카메라로서 비용절감측면에서 유리하다.
본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템에서의 카메라(200)는 감시구역(100)으로부터 원거리 위치할 수 있다.
본원 발명에서의 카메라(200)는 Pan-Tilt-Zoom 기능이 있어 안전모 미착용자 발견시 해당 사람을 추적/확대할 수 있다.
영상신호 처리부(300)는 카메라 감시구역(100)의 영상 신호를 수신하여 객체의 크기와 윤곽선을 기초로 사람임을 판별하고, 사람 머리부분 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값 중 적어도 하나 이상을 기초로 안전모 착용여부를 판별하여 안전모 미착용자 판별시 안전모 미착용자의 썸네일 영상을 획득하기 위하여 카메라(200) PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어 신호를 출력한다.
카메라 감시구역(100)의 영상 신호에서 안전모 착용 여부에 대한 판단은 다음 단계를 거쳐서 이루어진다.
1)영상신호 객체 중 사람 판별 2)사람의 머리 판별 3) 안전모 착용 여부의 판별의 단계를 거쳐서 이루어진다.
카메라 감시구역(100)의 영상 신호에서 사람 판별은 객체의 크기와 윤곽선을 기초로 판별한다.
건설 현장의 경우 공사의 진척에 따라서 지속적으로 건축물의 모양이 달라진다.
따라서 새롭게 건축된 구조물을 사람으로 판별하는 오류를 제거하기 위해 일정시간동안 움직임이 없는 객체에 대해서는 새롭게 만들어진 건축물이라고 생각하고 사람의 판별에서 제외시킨다.
사람으로 판별된 객체에 대해서는 머리부분의 검출이 요구된다. 머리부분의 검출에 있어서는 포인트 가산 방법이 적용될 수 있다.
안전모 착용여부의 판별은 사람 머리부분의 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값을 기초로 판별할 수 있다.
안전모의 색깔은 흰색, 노란색, 빨간색등이 예가 될 수 있으나, 안전모의 색깔을 한정할 필요는 없고 용도에 따라서 안전모 색깔은 달라질 수 있다.
HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값은 RGB(Red, Green, Blue)값에 비하여 색상을 나타내는 Hue값이 빛의 영향을 덜 받고 고유의 색을 표현하므로, 색상 분석에서 많이 사용된다.
그러나 색상을 가지지 않는 무채색(검정, 흰색, 회색)의 경우에는 Hue값만 가지고 색을 판단하기에는 어려움이 따른다.
그래서 주로 흰색과 검정색을 판단해야 하는 안전모 검출에서는 RGB(Red, Green, Blue)값과 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값 정보를 모두 사용해야 한다.
안전모 착용여부의 착오를 방지하기 위하여 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값과 더불어 반사율이나 다른 요소를 동시에 고려하여 판단할 수도 있다.
안전모 착용여부는 안전모 색깔에 따른 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값을 추출하고 추출된 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값을 미리 설정된 기준 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값과 비교하여 이루어진다.
영상 신호 처리부(300)는 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 제어 신호에 따라 카메 라(200)가 획득한 안전모 미착용자 썸네일 영상을 수신하여 통제부(400)로 전송한다.
통제부(400)는 썸네일 영상을 화면에 표시하고 화면상에서 안전모 미착용자를 사각형(MBR : Minimum Bounding Rectangle)으로 표시하고, 안전모 미착용자 이동경로를 추적하면서 이벤트를 발생시킨다.
예를 들어, 도1C에 나타낸 바와 같이 통제부(400)의 화면상에는 카메라(200) 감시구역내에 이동하는 사람의 안전모 착용여부에 따라서 안전모 착용자는 안전(safety)로 표시하고 안전모 미착용자는 경고(warning)으로 표시하여 시스템 관리자가 쉽게 인지할 수 있도록 한다.
도 3는 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템 영상 신호 처리부(300)의 구성을 보여주는 도면이다.
영상 신호 처리부(300)는 수신부(310), 처리부(320) 및 송신부(330)를 포함하여 구성된다.
본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템에서 영상 신호 처리부(300)는 안전모 착용 판단 알고리즘을 탑재한 영상 처리 서버(Image Processing Server)로 실현될 수 있다.
영상 신호 처리부(300)의 수신부(310)는 카메라(200) 감시구역의 영상 신호를 수신하거나, 안전모 미착용자 판별시 카메라 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 기능을 이용하여 획득한 안전모 미착용자의 썸네일 영상을 카메라로부터 수신한다.
처리부(320)는 카메라부터 수신한 영상 신호로부터 객체의 크기와 윤곽선을 기초로 사람인지 아닌지를 일차적으로 판별한다.
사람으로 판별된 객체에서 머리부분의 검출은 포인트 가산 방법을 사용한다.
도 4는 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템에서의 사람 머리부분 검출의 일 실시예를 보여주는 도면이다.
포인트 가산 방법이란 객체의 윤곽선 정보로부터 각 픽셀의 위치를 파악하여 머리부분이라고 여겨지면 포인트를 부여하고 그 포인트가 객체 중 머리 부분에 해당하는 X좌표 또는 Y좌표의 픽셀 수로 설정된 임계값을 넘으면 머리로 예측하는 방법이다.
50m이상의 거리에서 640*480 해상도를 가진 카메라로 사람을 바라볼 경우 그 크기는 약 15*50 픽셀로 측정된다. 이경우 머리부분의 픽셀은 약 8*8정도이다.
본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템에서 머리 검출을 위한 포인트 가산 방법은 저 해상도의 영상에서도 비교적 정확한 예측이 가능하며 많은 연산이 필요 없어 실시간 처리가 가능하다.
포인트를 부여하는 방법은 다음과 같다.
1) 검출된 객체의 윤곽선 정보 중 가장 왼쪽 끝에 위치하는 최상위 Y좌표와 가장 오른쪽 끝에 위치하는 최상위 Y좌표를 확인하고, 이렇게 확인된 가장 오른쪽 끝 최상위 Y좌표와 가장 왼쪽 끝 최상위 Y좌표 사이에 존재하는 픽셀 수가, 객체 중 머리 부분에 해당하는 X좌표 또는 Y좌표의 픽셀 수로 설정된 임계값보다 큰 경우 객체의 머리가 아니다.
2)그렇지 않을 경우 검출된 객체의 윤곽선 정보 중 가장 왼쪽 끝에 위치하는 최상위 Y좌표와 가장 오른쪽 끝에 위치하는 최상위 Y좌표에서 윤곽선을 따라 내려올 때, 직선으로 내려오는 경우 +1점, 대각선으로 내려오는 경우 +2점을 부여한다.
3) 검출된 객체의 크기에 비례해서 머리부분의 크기를 예측하여 상기 2)의 방법을 계속 시행한다.
4) 좌, 우 포인트 합이, 객체 중 머리 부분에 해당하는 X좌표 또는 Y좌표의 픽셀 수로 설정된 임계값 이상 되었을 경우 머리로 판단한다.
사람으로 판별된 객체에 대해서는 사람 머리부분 RGB(Red, Green, Blue)값 E또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값을 기초로 안전모 착용여부를 판별한다.
안전모 착용여부는 안전모 색깔에 따른 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값을 추출하고 추출된 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값을 미리 설정된 기준 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값과 비교하여 이루어진다.
송신부(330)는 안전모 미착용자 판별시 안전모 미착용자의 썸네일 영상을 획득하기 위한 카메라 PTZ(Pan-Tilt-Zoom)제어 신호를 출력하거나, 카메라로부터 수신한 안전모 미착용자의 썸네일 영상에 안전모 미착용자의 위치, 시간정보를 더 포함하여 통제부(400)로 전송한다.
도 5는 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템 통제부(400)의 구성을 보여주는 도면이다.
통제부(400)는 디스플레이부(410) 및 통지부(420)를 포함하여 구성된다.
본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템에서 통제부(400)는 시스템 관리자가 있는 안전관리 관제센터가 될 수 있다.
통제부(400)의 디스플레이부(410)는 안전모 미착용자의 위치, 시간 및 썸네일 영상을 화면에 표시하고 안전모 미착용자의 이동경로를 추적하면서 이벤트를 발 생시킨다.
즉, 통제부(400)의 화면상에는 카메라(200) 감시구역내에 이동하는 사람의 안전모 착용여부에 따라서 안전모 착용자는 안전(safety)로 표시하고 안전모 미착용자는 경고(warning)으로 표시하여 시스템 관리자 또는 모니터링 요원이 쉽게 인지할 수 있도록 한다.
도 6 은 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템에서 객체 정보의 일 실시예를 보여주는 도면이다.
도 6은 썸네일 영상에서 사람으로 판별된 객체에 대한 MBR(Minimum Bounding Rectangle)을 설정하고, 객체의 추적에 필요한 정보를 표시한 일 실시예를 보여주는 도면이다.
사람으로 판별된 동일 객체에 대한 추적은 (1) 중심점간의 거리 (2)히스토그램 (3) 이동경로 방향정보 (4)크기 정보를 이용한다. 동일 객체일 경우 중심점간의 거리는 일정 거리 이하이고, 비슷한 히스토그램값, 이동경로 방향 크기를 가진다.
모든 객체는 자신의 중심점, 히스토그램, 이동경로 방향정보, 크기가 계산되어 정보를 저장한다. 그래서 새로운 프레임(frame)의 모든 객체와 비교하여 동일한 객체를 찾는다. 이와 같은 방법을 사용할 경우 객체가 교차되었다가 분리되는 경우에도 동일 객체에 대한 지속적인 추적이 가능하다.
동일 객체에 대한 추적 정보를 활용하여 자동 추적(auto tracking)이 가능하다.
통지부(420)는 안전모 미착용자에게 안전모 미착용에 따른 위험요인을 즉각 통지한다.
안전모 미착용 통지는 안전모 미착용자가 위험여부를 인지할 수 있는 방법으로 다양하게 이루어 질 수 있다.
일 실시예로서, 안전 관제 센터의 모니터링 요원 또는 관리자가 방송을 통하여 안전모 미착용자에게 위험을 통지할 수 있다.
도 7는 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 방법의 흐름도를 보여주는 도면이다.
영상신호 처리부(300)의 수신부(310)는 카메라 감시구역의 영상 신호를 수신한다(S710).
수신한 영상 신호로부터 객체의 크기와 윤곽선을 기초로 사람임을 판별하고, 사람 머리부분 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값 중 적어도 하나 이상을 기초로 안전모 착용여부를 판별한다(S720).
안전모 미착용자 판별시 안전모 미착용자의 썸네일 영상을 획득하기 위한 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 제어 신호를 출력한다(S730).
영상신호 처리부(300)의 수신부(310)는 카메라(200)가 획득한 안전모 미착용자 썸네일 영상을 수신한다(S740).
썸네일 영상을 화면에 표시하고 안전모 미착용자의 이동경로를 추적하면서 이벤트를 발생시킴과 동시에 안전모 미착용자에게 실시간으로 안전모 미착용을 통지한다(S750).
본 발명은 첨부된 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예 시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 보호 범위는 첨부된 청구 범위에 의해서만 정해져야 할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템을 공사 현장에 적용한 일 실시예를 보여주는 도면이다.
도 2는 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템의 구성을 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템 영상 신호 처리부(300)의 구성을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템에서의 사람 머리부분 검출의 일 실시예를 보여주는 도면이다.
도 5는 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템 통제부(400)의 구성을 보여주는 도면이다.
도 6 은 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 시스템에서 객체 정보의 일 실시예를 보여주는 도면이다.
도 7는 본 발명에 따른 안전모 착용 비전 감시 방법의 흐름도를 보여주는 도면이다.

Claims (10)

  1. 카메라 감시구역의 영상 신호를 수신하는 수신부;
    상기 영상 신호로부터 객체의 크기와 윤곽선을 기초로 사람임을 판별하고, 사람 머리부분 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값 중 적어도 하나 이상을 기초로 안전모 착용여부를 판별하는 처리부; 및
    안전모 미착용자 판별시 상기 안전모 미착용자의 썸네일 영상을 획득하기 위한 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 제어 신호를 출력하는 송신부;를 포함하되,
    상기 카메라는 소정 기준값이하의 해상도를 가지는 카메라이고,
    상기 처리부의 안전모 착용여부 판별은 상기 RGB(Red, Green, Blue)값과 미리 설정된 기준 RGB(Red, Green, Blue)값의 비교 결과에 기초하거나 상기 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값과 미리 설정된 기준 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값의 비교결과에 기초하는 것을 특징으로 하는 안전모 착용 비전 감시 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 수신부는 상기 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 제어 신호에 의해 획득한 상기 안전모 미착용자 썸네일 영상을 수신하고, 상기 송신부는 상기 썸네일 영상을 송신하는 것을 특징으로 하는 안전모 착용 비전 감시 시스템.
  3. 감시구역을 촬영하는 카메라;
    상기 카메라 감시구역의 영상 신호를 수신하여 객체의 크기와 윤곽선을 기초로 사람임을 판별하고, 사람 머리부분 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값 중 적어도 하나 이상을 기초로 안전모 착용여부를 판별하여 안전모 미착용자 판별시 상기 안전모 미착용자의 썸네일 영상을 획득하기 위한 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 제어 신호를 출력하는 영상신호 처리부; 및
    상기 썸네일 영상을 화면에 표시하고 상기 안전모 미착용자의 이동경로를 추적하면서 이벤트를 발생시킴과 동시에 상기 안전모 미착용자에게 실시간으로 안전모 미착용을 통지하는 통제부;를 포함하되,
    상기 카메라는 소정 기준값이하의 해상도를 가지는 카메라이고,
    상기 영상신호 처리부의 안전모 착용여부 판별은 상기 RGB(Red, Green, Blue)값과 미리 설정된 기준 RGB(Red, Green, Blue)값의 비교 결과에 기초하거나 상기 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값과 미리 설정된 기준 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값의 비교결과에 기초하는 것을 특징으로 하는 안전모 착용 비전 감시 시스템.
  4. 삭제
  5. 제 1 항 또는 제 3 항에 있어서,
    상기 사람 머리 부분의 검출은 상기 객체의 윤곽선 정보 중 가장 왼쪽 끝에 위치하는 최상위 Y좌표와 가장 오른쪽 끝에 위치하는 최상위 Y좌표를 추출하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 안전모 착용 비전 감시 시스템.
  6. 제 3 항에 있어서,
    상기 안전모 미착용자의 이동경로 추적은 상기 안전모 미착용자의 중심점, 히스토그램, 이동경로 방향정보 및 크기를 기초로 이루어지는 것을 특징으로 하는 안전모 착용 비전 감시 시스템.
  7. 카메라 감시구역의 영상 신호를 수신하는 영상신호 수신단계;
    상기 영상 신호로부터 객체의 크기 및 윤곽선을 기초로 사람임을 판별하고, 사람 머리부분 RGB(Red, Green, Blue)값 또는 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값 중 적어도 하나 이상을 기초로 안전모 착용여부를 판별하는 영상신호 처리단계;
    안전모 미착용자 판별시 상기 안전모 미착용자의 썸네일 영상을 획득하기 위한 PTZ(Pan-Tilt-Zoom) 카메라 제어 신호를 출력하는 카메라 제어신호 출력단계;
    상기 안전모 미착용자 썸네일 영상을 수신하는 썸네일 영상 수신단계; 및
    상기 썸네일 영상을 화면에 표시하고 상기 안전모 미착용자의 이동경로를 추적하면서 이벤트를 발생시킴과 동시에 상기 안전모 미착용자에게 실시간으로 안전모 미착용을 통지하는 통지 및 디스플레이 단계;를 포함하되,
    상기 카메라는 소정 기준값이하의 해상도를 가지는 카메라이고,
    상기 안전모 착용여부 판별은 상기 RGB(Red, Green, Blue)값과 미리 설정된 기준 RGB(Red, Green, Blue)값의 비교 결과에 기초하거나 상기 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값과 미리 설정된 기준 HSV(Hue, Saturation, Value)의 색상(H)값의 비교결과에 기초하는 것을 특징으로 하는 안전모 착용 비전 감시 방법.
  8. 삭제
  9. 제 7 항에 있어서,
    상기 사람 머리 부분의 검출은 상기 객체의 윤곽선 정보 중 가장 왼쪽 끝에 위치하는 최상위 Y좌표와 가장 오른쪽 끝에 위치하는 최상위 Y좌표를 추출하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 안전모 착용 비전 감시 방법.
  10. 제 7 항에 있어서,
    상기 안전모 미착용자의 이동경로 추적은 상기 안전모 미착용자의 중심점, 히스토그램, 이동경로 방향정보 및 크기를 기초로 이루어지는 것을 특징으로 하는 안전모 착용 비전 감시 방법.
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