KR101286200B1 - 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 방법 - Google Patents

무장강도 자동인식 대응 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 감시카메라를 이용하여 은행 등의 공공기관에 침입한 무장강도의 총기, 사건 현장의 특징, 직원의 제스쳐 등을 종합적으로 분석하고, 이를 바탕으로 사건 현장에 경보를 작동시킴으로써 사건 진행을 중단시키고, 실시간으로 현장상황을 본사 및 관계기관에 보고함으로써 빠른 대응책을 강구할 수 있도록 하는 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
본 발명은 무장강도 자동인식 대응 시스템에 있어서, 현장의 상황을 촬영하여 영상을 수집하는 CCTV 카메라와, 상기 CCTV 카메라를 통해 촬영된 영상을 분석 가능한 영상으로 변환시키는 영상 변환부와, 상기 영상 변환부에 의해 변환된 영상을 분석하는 영상 분석부와, 상기 영상 분석부에 의해 분석된 결과를 원형큐(circular queue)의 형태로 저장하여 분석 결과의 전송 여부를 판단하는 제어부와, 상기 제어부의 판단에 의해 분석 결과를 전송하는 전송모듈과, 상기 전송모듈로부터 전송되는 신호를 수신하는 중앙 서버 및 상기 중앙 서버의 신호에 의해 경보신호를 발생시키는 경보 발생부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.

Description

무장강도 자동인식 대응 시스템 및 방법{Automatic recognition and response system of the armed robbers and the methods of the same}
본 발명은 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 감시카메라를 이용하여 은행 등의 공공기관에 침입한 무장강도의 총기, 사건 현장의 특징, 직원의 제스쳐 등을 종합적으로 분석하고, 이를 바탕으로 사건 현장에 경보를 작동시킴으로써 사건 진행을 중단시키고, 실시간으로 현장상황을 본사 및 관계기관에 보고함으로써 빠른 대응책을 강구할 수 있도록 하는 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
미국에서는 해마다 약 7,200건의 은행강도 사건이 발생하고 있고, 국내에서도 다양한 루트를 통해 개인의 총기소지가 늘어나면서 총기류를 이용한 무장강도 사건이 종종 발생되고 있다.
이와 같은 무장강도 사건 발생시, 피해 액수도 크지만 인명피해가 발생할 경우 은행, 우체국 등의 기관에 대한 고객의 신뢰성과 기관의 이미지 손실은 금액으로 환산할 수 있는 문제가 아니다.
최근 들어, 기술의 발달로 인해 보안 시스템 또한 지속적으로 발전되고 있지만, 총기류를 이용한 무장강도 사건 발생 회수는 지속적으로 증가하고 있는 추세이다.
이러한, 공공기관의 무장강도 사건의 대응방법으로, 무장경비 증원, 방탄유리 및 무기 탐지기 설치, CCTV 증설, 알람시스템 강화와 같은 방법이 제시되고 있는데, 무장경비 증원의 경우 비용이 많이 들고, 방탄유리 및 무기 탐지기의 경우 고객들에게 불편함을 주어 친밀감을 저해시키는 문제점이 있으며, CCTV의 경우 무장강도의 성향상 위장은 필수요건이므로 사건 해결에 비효율적이라는 단점이 있고, 알람시스템은 수동적인 조작으로 인해 직원 생명의 위협을 초래하게 된다는 문제점이 있다.
또한, 무장강도의 침입에 대응하는 방법에 대한 종래기술로, 대한민국 등록특허공보 제10-0584481호에는 무장강도 침입감시 경보 시스템 및 방법이 개시되어 있는데, 그 주요 기술적 구성은 마이크(11), 카메라(12) 및 시스템 제어기(15)를 포함하여 구성된 무장강도 침입감시 경보 시스템에 있어서, 금속을 탐지하기 위한 금속 탐지기(13); 입력된 음성 신호에 대한 위험도를 계산할 수 있는 상기 시스템 제어기 내에 내장된 음성신호 탐지/음성인식 장치; 및 입력된 금속 신호에 대한 위험도를 계산할 수 있는 상기 시스템 제어기 내에 내장된 금속 탐지 신호 처리장치를 포함하여 구성됨을 특징으로 한다.
상기와 같은 구성은 금속 탐지기(13)를 통해 금속을 탐지하고, 비디오카메라와 마이크를 통해 영상 및 음성을 감지하여 무장강도의 침입상황을 종합적으로 탐지 및 감시할 수 있도록 한 것에 특징이 있으나, 전술한 바와 같이, 금속 탐지기는 은행, 우체국과 같은 기관에서 사용되는 경우 고객들에게 불편함을 주어 친밀감을 저해시키는 단점이 있을 뿐만 아니라, 오작동의 우려가 높아 사건 발생시 정확한 판단을 하기가 어려워 오히려 신속한 대응을 저해시키는 요인이 될 수 있는 문제점이 있었다.
따라서, 상기한 바와 같은 문제점들을 해결할 수 있도록 하는 낮은 비용과 고객과의 친밀감 유지, 생명 안전 및 사건 진행을 신속히 중단시킬 수 있도록 하는 능력을 갖춘 시스템 및 방법이 요구되고 있는 실정이다.
본 발명은 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위하여 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 감시카메라를 이용하여 은행 등의 공공기관에 침입한 무장강도의 총기, 사건 현장의 특징, 직원의 제스쳐 등을 종합적으로 분석하고, 이를 바탕으로 사건 현장에 경보를 작동시킴으로써 사건 진행을 조속히 중단시키고, 실시간으로 현장상황을 본사 및 관계기관에 보고함으로써 빠른 대응책을 강구할 수 있도록 하는 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 그 방법을 제공함에 있다.
또한, 본 발명은 고객과의 친밀감을 유지하면서도 무장강도 사건의 진행을 신속하게 저지시킬 수 있도록 하여 보다 안전한 근무 환경을 제공함과 동시에 단순한 시스템 구성으로 높은 가격 경쟁력을 확보할 수 있도록 하는 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 그 방법을 제공함에 다른 목적이 있다.
상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명은,
무장강도 자동인식 대응 시스템에 있어서, 현장의 상황을 촬영하여 영상을 수집하는 CCTV 카메라와, 상기 CCTV 카메라를 통해 촬영된 영상을 분석 가능한 영상으로 변환시키는 영상 변환부와, 상기 영상 변환부에 의해 변환된 영상을 분석하는 영상 분석부와, 상기 영상 분석부에 의해 분석된 결과를 원형큐(circular queue)의 형태로 저장하여 분석 결과의 전송 여부를 판단하는 제어부와, 상기 제어부의 판단에 의해 분석 결과를 전송하는 전송모듈과, 상기 전송모듈로부터 전송되는 신호를 수신하는 중앙서버 및 상기 중앙서버의 신호에 의해 경보신호를 발생시키는 경보 발생부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 영상 변환부는 CCTV 카메라에 의해 촬영된 영상을 HSV(Hue Saturation Value) 형태로 변환시키는 HSV 변환부와, HSV 형태로 변환된 영상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부와, 노이즈가 제거된 영상을 주파수 영역으로 변환시키는 푸리에 변환부 및 노이즈가 제거된 영상으로부터 에지(edge) 영상을 추출하는 에지 추출부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 영상 분석부는 영상 변환부를 통해 변환된 영상을 에이다-부스트(Ada-Boost) 알고리즘을 통해 분석하여 총기의 형상을 인식하여 감지하는 총기 인식부와, 촬영 현장의 특징적인 배경을 인식하여 감지하는 배경 인식부 및 직원의 제스쳐를 인식하여 감지하는 직원 인식부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 영상 분석부는 에이다-부스트 알고리즘을 통한 영상 분석시 기초 자료로 활용할 패턴 데이터를 저장하는 패턴 데이터베이스와, 에이다-부스트 알고리즘을 통한 영상 분석결과를 영상과 함께 저장하는 분석결과 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 제어부는 영상 분석부의 분석 결과를 O/X 형태로 정규화하여 원형큐의 형태로 보관하는 큐보관부와, 원형큐의 형태로 보관된 분석 결과 중 O의 빈도를 확인하여 현재 상황에 대한 전송 여부를 판단하는 빈도측정부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
한편, 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응방법은, 무장강도 자동 인식 및 대응 방법에 있어서, CCTV 카메라를 이용하여 현장의 상황을 촬영하는 현장촬영단계와, 촬영된 영상을 수신하여 영상 변환부를 통해 분석가능한 영상으로 변환시키는 영상변환단계와, 상기 영상 변환단계에서 변환된 영상을 에이다-부스트 알고리즘을 통해 분석하는 영상분석단계와, 분석된 영상을 O/X 형태로 정규화하여 원형큐의 형태로 보관하고, 보관된 분석 결과 중 O의 빈도를 확인하여 현재 상황에 대한 전송 여부를 판단하는 전송 여부 판단단계와, 전송 여부 판단 결과, 전송해야되는 것으로 판단된 경우 전송모듈을 이용하여 현재상황에 대한 영상 및 판단결과를 중앙서버 및 담당자에게 전송하는 전송단계 및 상기 중앙서버 및 담당자가 전송된 영상 및 판단결과를 확인하여 경보신호를 발생시키는 경보 발생단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
이때, 상기 영상변환단계는, CCTV 카메라에 의해 촬영된 영상을 HSV(Hue Saturation Value) 형태로 변환시키는 HSV 변환단계와, HSV 형태로 변환된 영상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거단계와, 노이즈가 제거된 영상을 주파수 영역으로 변환시키는 푸리에 변환단계 및 노이즈가 제거된 영상으로부터 에지(edge) 영상을 추출하는 에지 추출단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 영상분석단계에서는 기저장된 사고상황의 패턴 데이터를 참고로 하여 에이다-부스트 알고리즘을 통해 무장강도의 총기와 사건 현장의 특징적인 배경 및 직원의 제스쳐를 인식하여 종합적으로 분석하는 것을 특징으로 한다.
그리고, 상기 전송단계에서는 전송 여부 판단단계에서 이상 징후가 검지된 경우 현재상황에 대한 영상 및 판단결과를 중앙서버로 전송하고, 기 지정된 담당자에게는 SMS로 판단결과를 통보하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 고객과의 친밀감을 유지하면서도 무장강도 사건의 진행을 신속하게 저지시킬 수 있도록 하여 보다 안전한 근무 환경을 제공함과 동시에 단순한 시스템 구성으로 높은 가격 경쟁력을 확보할 수 있도록 하는 뛰어난 효과를 갖는다.
또한, 본 발명에 따르면 감시카메라를 이용하여 은행 등의 공공기관에 침입한 무장강도의 총기, 사건 현장의 특징, 직원의 제스쳐 등을 종합적으로 분석하고, 이를 바탕으로 사건 현장에 경보를 작동시킴으로써 사건 진행을 조속히 중단시키고, 실시간으로 현장상황을 본사 및 관계기관에 보고함으로써 빠른 대응책을 강구할 수 있도록 하는 효과를 추가로 갖는다.
또한, 본 발명에 따르면 최종적인 경보신호 발생명령은 중앙서버를 이용하여 담당자가 직접 내리게 되므로 경보 발생부의 오작동을 원천적으로 방지할 수 있으며, 보다 유동적인 활용이 가능한 효과를 추가로 갖는다.
도 1은 종래의 무장강도 경보장치를 개략적으로 나타낸 도면.
도 2는 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 시스템을 개념적으로 나타낸 개념도.
도 3은 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 시스템을 개략적으로 나타낸 도면.
도 4은 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 시스템의 사건처리과정을 개략적으로 나타낸 도면.
도 5는 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 방법을 나타낸 흐름도.
이하, 첨부된 도면을 참고로 하여 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 방법의 바람직한 실시예들을 상세히 설명하기로 한다.
도 2는 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 시스템을 개념적으로 나타낸 개념도이고, 도 3은 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 시스템을 개략적으로 나타낸 도면이며. 도 4은 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 시스템의 사건처리과정을 개략적으로 나타낸 도면이고, 도 5는 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명은 감시카메라를 이용하여 은행 등의 공공기관에 침입한 무장강도의 총기, 사건 현장의 특징, 직원의 제스쳐 등을 종합적으로 분석하고, 이를 바탕으로 사건 현장에 경보를 작동시킴으로써 사건 진행을 중단시키고, 실시간으로 현장상황을 본사 및 관계기관에 보고함으로써 빠른 대응책을 강구할 수 있도록 하는 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 먼저 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 시스템은 도 3에 나타낸 바와 같이, 크게 CCTV 카메라(100), 영상 변환부(200), 영상 분석부(300), 제어부(400), 전송모듈(500), 중앙서버(600) 및 경보 발생부(700)를 포함하여 구성된다.
보다 상세히 설명하면, 상기 CCTV 카메라(100)는 은행이나 우체국 등의 공공장소에 설치되어 현장의 상황을 촬영하여 영상을 수집하는 역할을 하는 것으로, 사각(死角) 지역이 발생되지 않도록 다수 개가 설치되어 현장의 모든 지역을 실시간으로 감시할 수 있도록 구성되어 있다.
다음, 상기 영상 변환부(200)는 CCTV 카메라(100)에 전기적으로 연결 설치되어 CCTV 카메라(100)로부터 촬영된 영상을 수신하여 분석 가능한 영상으로 변환시키는 역할을 하는 것으로, HSV(Hue Saturation Value) 변환부(210)와, 노이즈 제거부(220), 푸리에(Fourier) 변환부(230) 및 에지 추출부(240)를 포함하여 이루어진다.
즉, 상기 HSV 변환부(210)는 CCTV 카메라(100)로부터 촬영된 RGB 형태의 칼라 영상신호를 색조, 채도 및 명암을 기준으로 표현하는 HSV 형태의 영상신호로 변환시킴으로써 조명, 햇빛 등의 광원으로 인해 촬영된 영상이 부정확해지는 것을 방지하여 보다 정확한 영상을 획득할 수 있도록 하는 역할을 하는 것이고, 상기 노이즈 제거부(220)는 HSV 변환부(210)에 연결 설치되어 HSV 형태로 변환된 영상신호로부터 노이즈를 제거하여 보다 선명하고 정확한 영상을 획득할 수 있도록 하는 역할을 하는 것이다.
다음, 상기 푸리에 변환부(230)는 노이즈 제거부(220)에 연결 설치되어 노이즈가 제거된 영상을 푸리에 변환을 통해 주파수 영역으로 변환시킴으로써 불필요한 영상을 제거하고 보다 선명한 영상을 획득할 수 있도록 하는 역할을 하는 것이고, 상기 에지(edge) 추출부(240)는 노이즈 제거부(220)에 연결 설치되어 노이즈가 제거된 영상으로부터 에지 영상을 추출하는 역할을 하는 것이다.
즉, 상기 에지 추출부(240)는 노이즈가 제거된 HSV 형태의 영상으로부터 배경과 객체간의 경계를 바탕으로 물체의 외곽선(에지 영상)을 추출함으로써 후술할 영상 분석부(300)에서 보다 정확한 영상의 분석이 이루어질 수 있도록 하는 것이다.
다음, 상기 영상 분석부(300)는 영상 변환부(200)에 연결 설치되어 영상 변환부(200)에 의해 변환된 영상을 분석하여 CCTV 카메라(100)에 의해 촬영된 현장의 상황을 파악할 수 있도록 하는 역할을 하는 것으로, 상기 영상 분석부(300)에서는 에이다-부스트(Ada-Boost) 알고리즘을 통해 영상 변환부(200)에 의해 변환된 영상을 분석하게 된다.
이때, 상기 에이다-부스트 알고리즘을 통해 특정 형상을 인식하는 기술은 종래부터 사용되고 있는 것이므로, 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
보다 상세히 설명하면, 상기 영상 분석부(300)는 총기 인식부(310)와 배경 인식부(320) 및 직원 인식부(330)를 포함하여 구성되는데, 상기 총기 인식부(310)는 에지 추출부(240)에서 추출된 영상 또는 푸리에 변환부(230)에서 변환된 영상과 후술할 패턴 데이터베이스(340)에 기저장된 총기 형상의 패턴 데이터의 비교를 통해 총기의 형상을 감지하여 인식할 수 있도록 하는 역할을 하는 것이고, 상기 배경 인식부(320)는 에지 추출부(240)에서 추출된 영상 또는 푸리에 변환부(230)에서 변환된 영상과 패턴 데이터베이스(340)에 기저장된 촬영 현장의 패턴 데이터의 비교를 통해 촬영 현장의 특징적인 배경을 감지하여 인식하는 역할을 하는 것이며, 상기 직원 인식부(330)는 에지 추출부(240)에서 추출된 영상 또는 푸리에 변환부(230)에서 변환된 영상과 패턴 데이터베이스(340)에 기저장된 직원들의 움직임 패턴 데이터의 비교를 통해 직원들의 간단한 제스쳐(예를 들면 약속된 손동작 등)을 감지하여 인식할 수 있도록 하는 역할을 하는 것이다.
즉, 상기 영상 분석부(300)는 에이다-부스트 알고리즘을 통한 영상 분석시 기초 자료로 활용할 다양한 패턴들, 즉 총기의 형상, 사람들이 엎드려 있거나 물체들이 어지러져 있는 배경 및 비상상황 발생시에 직원들이 행할 수 있는 약속된 제스쳐 등의 영상 또는 이미지의 패턴 데이터를 데이터베이스화하여 저장하는 패턴 데이터베이스(340)를 포함하여 구성되어 영상 분석시 푸리에 변환부(230) 또는 에지 추출부(240)로부터 변환된 영상과의 비교를 통해 보다 정확한 현장 상황을 분석할 수 있도록 구성된 것이다.
이때, 상기 영상 분석부(300)는 에이다-부스트 알고리즘을 통한 영상 분석결과를 해당 영상과 함께 저장하는 분석결과 데이터베이스(350)를 더 포함하여 구성된다.
다음, 상기 제어부(400)는 영상 분석부(300)에 연결 설치되어 영상 분석부(300)에서 분석된 결과를 본사에 설치되는 중앙서버(600)에 전송할 것인지에 대한 여부를 판단하는 역할을 하는 것으로, 큐(Queue) 보관부(410)와 빈도측정부(420)를 포함하여 이루어진다.
보다 상세히 설명하면, 상기 큐 보관부(410)는 영상 분석부(300)의 분석 결과를 O/X 형태로 정규화하여 여러 개의 데이터 항목들을 일정한 순서대로 나열하는 큐의 형태로 보관하는 역할을 하는 것으로, 본 발명에서는 O/X 형태로 정규화된 분석결과를 일정 단위시간으로 나누어 원형큐(Circular Queue)의 형태로 보관한다.
즉, 상기 큐 보관부(410)는 영상 분석부(300)의 총기 인식부(310), 배경 인식부(320) 및 직원 인식부(330)에서 분석된 결과들을 예를 들면, 무장강도가 총기를 소지하고 있는지 여부, 다수의 고객들이 움직이지 않고 있는지 여부, 직원이 약속된 특별한 제스처를 취하고 있는지 여부 등과 같이, 다양한 항목으로 분류하여 O/X 형태로 판단할 수 있도록 정규화한 후, 이러한 항목들을 원형큐의 형태로 나열하여 보관하는 것이다.
다음, 상기 빈도측정부(420)는 촬영 현장에서의 이상상황 발생 여부를 판단할 수 있도록 하기 위하여 원형큐의 형태로 보관된 분석 결과 중 O의 빈도수를 확인하는 역할을 하는 것으로, 예를 들면 총 10개의 항목으로 분류되어 원형큐의 형태로 보관된 분석 결과 중 O의 빈도가 3개 이상이면 이상상황이 발생한 것으로 판단하여 현재 상황에 대해 중앙서버(600) 및 담당자에게 전송하는 것으로 설정할 수 있다.
이때, 상기와 같이 O/X 형태로 정규화된 분석 결과 중, 총기의 소지 여부와 같이 중요한 문항에는 가중치를 부여하여 판단할 수 있고, 빈도측정부(420)에서는 단위 시간으로 구분하여 O의 빈도수를 확인하도록 함으로써 판단 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
다음, 상기 전송모듈(500)은 전술한 제어부(400)의 빈도측정부(420)에서 판단한 결과에 의해 영상 분석부(300)의 분석 결과를 본사에 구비되는 중앙서버(600) 및 담당자에게 전송하는 역할을 하는 것으로, 이상상황이 발생되었다고 판단되는 경우, 분석결과 데이터베이스(350)에 저장된 분석결과와 이에 해당되는 영상 및 큐 보관부(410)에 보관된 O/X 형태의 분석결과를 중앙서버(600)로 전송하게 된다.
또한, 상기 전송모듈(500)에서는 촬영현장에서 이상상황이 발생되었다고 판단되는 경우, 본사 또는 관계기관의 담당자 휴대폰으로 이상상황 발생 사실을 SMS로 자동 통보하도록 구성되어 보다 신속한 조치가 이루어질 수 있도록 구성되어 있다.
한편, 상기 중앙서버(600)는 전송모듈(500)로부터 전송되는 신호를 수신하는 역할을 하는 것으로, 본사의 관제실이나 경찰서 등의 관계기관에 설치될 수 있다.
이때, 상기 중앙서버(600)에는 다수의 지점이 네트워크를 통해 동시에 연결 설치되어 있으며, 즉각적인 상황 판단을 용이하게 할 수 있도록 하기 위하여 지점 측으로부터 전송되는 이상상황에 대한 보고 외에도 본사 또는 관계기관에서 직접 각 지점의 CCTV 카메라(100)에 접속하여 모니터링 할 수 있도록 하는 디스플레이부(610)가 구비되어 있다.
또한, 상기 디스플레이부(610)는 특정 지점의 CCTV 카메라(100)를 모니터링 하는 경우에도 타 지점의 전송모듈(500)로부터 이상상황 발생에 대한 신호가 수신되는 경우 해당 지역의 촬영 영상이 우선적으로 디스플레이 되도록 구성되어 있다.
다음, 상기 경보 발생부(700)는 중앙서버(600)의 명령에 의해 경광등, 경보음과 같은 경보신호(alarm)를 발생시키는 역할을 하는 것으로, 각 지점 및 경찰서 등의 관계기관에 설치된다.
즉, 본사의 관제실이나 관계기관에 설치된 중앙서버(600) 및 이에 구비된 디스플레이부(610)를 통해 이상상황이 수신된 경우, 담당자는 이를 확인하여 최종적으로 경보신호의 발생여부를 판단하여 중앙서버(600)를 통해 신호를 내림으로써 경보 발생부(700)를 통해 경보신호를 발생시킬 수 있도록 구성된 것이다.
따라서, 전술한 바와 같은 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 시스템은 은행, 우체국 등과 같이 무장강도 사건이 발생하는 금융기관이나 공공기관의 지점과 본사 등에 설치되는 것으로, CCTV 카메라(100), 영상 변환부(200), 영상 분석부(300), 제어부(400), 전송모듈(500) 및 경보 발생부(700)는 지점에 설치되고, 현장상황의 데이터를 수신하여 최종적으로 경보신호의 발생여부를 결정하는 중앙서버(600)는 본사의 관제실에 설치될 수 있다.
또한, 최종적인 경보신호 발생명령은 중앙서버(600)를 이용하여 담당자가 직접 내리게 되므로 경보 발생부의 오작동을 원천적으로 방지할 수 있으며, 보다 유동적인 활용이 가능하다는 장점을 갖는다.
이하, 첨부된 도면을 참고로 하여 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 방법에 대해 상세히 설명하기로 한다.
본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 방법은 도 5에 나타낸 바와 같이, 크게 현장촬영단계(S10), 영상변환단계(S20), 영상분석단계(S30), 전송 여부 판단단계(S40), 전송단계(S50) 및 경보 발생단계(S60)를 포함하여 이루어진다.
보다 상세히 설명하면, 상기 현장촬영단계(S10)는 각 지점에 설치된 CCTV 카메라(100)를 이용하여 현장의 상황을 실시간으로 촬영하는 단계에 관한 것으로, CCTV 카메라(100)에 의해 촬영되는 영상은 네트워크를 통해 본사에 설치된 중앙서버(600)에 구비되는 디스플레이에서 디스플레이될 수 있도록 구성되어 있다.
다음, 상기 영상변환단계(S20)는 CCTV 카메라(100)에 의해 촬영된 영상을 수신하여 영상 변환부(200)를 통해 분석 가능한 영상으로 변환시키는 단계에 관한 것으로, HSV 변환단계(S22)와, 노이즈 제거단계(S24), 푸리에 변환단계(S26) 및 에지 추출단계(S28)를 포함하여 이루어진다.
보다 상세히 설명하면, 상기 HSV 변환단계(S22)는 CCTV 카메라(100)에 의해 촬영된 RGB 영상을 HSV 변환부(210)를 통해 HSV 형태의 영상으로 변환시킴으로써 광원에 의한 영향을 배제한 보다 정확하고 선명한 영상을 획득할 수 있도록 하는 역할을 하는 단계이고, 상기 노이즈 제거단계(S24)는 노이즈 제거부(220)를 이용하여 HSV 형태로 변환된 영상으로부터 노이즈를 제거하여 후술할 영상분석단계(S30)에서 보다 정확한 분석을 할 수 있도록 하는 역할을 하는 단계이다.
다음, 상기 푸리에 변환단계(S26)는 노이즈가 제거된 HSV 형태의 영상을 푸리에 변환을 통해 주파수 영역으로 변환시킴으로써 불필요한 영상을 제거하고 보다 선명한 영상을 획득할 수 있도록 하는 역할을 하는 단계이고, 상기 에지 추출단계(S28)는 노이즈가 제거된 HSV 형태의 영상으로부터 배경과 객체간의 경계를 바탕으로 물체의 외곽선(에지 영상)을 추출함으로써 후술할 영상 분석부(300)에서 보다 정확한 영상의 분석이 이루어질 수 있도록 하는 단계이다.
다음, 상기 영상분석단계(S30)는 영상변환단계(S20)에서 변환된 영상을 분석하여 촬영현장의 상황을 파악할 수 있도록 하는 단계에 관한 것으로, 본 발명에서는 에이다-부스트 알고리즘을 통해 영상을 분석한다.
보다 상세히 설명하면, 상기 영상분석단계(S30)에서는 푸리에 변환단계(S26) 또는 에지 추출단계(S28)에서 변환된 영상을 패턴 데이터베이스(340)에 기저장된 패턴 데이터들과 비교하여 에이다-부스트 알고리즘을 통해 분석하게 되는데, 상기 패턴 데이터베이스(340)에는 무장강도가 소지할 수 있는 총기의 형상, 무장강도가 침입하였을 때 발생할 수 있는 현장의 상황, 무장강도가 침입하였을 때 직원이 행할 수 있는 제스처 등을 고려하여 다양한 상황에 대한 패턴들이 미리 저장되어 있고, 푸리에 변환단계(S26) 또는 에지 추출단계(S28)에서 변환된 영상들을 패턴 데이터베이스(340)에 기저장된 패턴 데이터들과 비교하여 현장의 상황을 종합적으로 분석할 수 있게 되는 것이다.
다음, 상기 전송 여부 판단단계(S40)는 영상분석단계(S30)에서 분석된 영상을 판단할 수 있는 문항들을 O/X 형태로 결정할 수 있도록 정규화하여 일정 단위시간동안 발생된 O의 빈도수가 특정 수치를 넘어서게 되면 현장에 이상상황이 발생된 것으로 판단하여 현장의 이상상황을 중앙서버(600) 및 담당자에게 전송할 수 있도록 결정하는 단계에 관한 것이다.
보다 상세히 설명하면, 상기 전송 여부 판단단계(S40)에서는 먼저, 영상분석단계(S30)에서 분석된 결과을 O/X의 형태로 정규화하여 원형큐의 형태로 보관하게 되는데, 이와 같이 원형큐의 형태로 분석 결과를 보관할 경우, 오버플로우(overflow) 발생시나 그 밖의 경우 추가적인 자료의 삽입이나 삭제가 용이하다는 장점이 있다.
다음, 이와 같이 원형큐의 형태로 보관되는 O/X 형태의 분석결과를 판단하여 단위 시간 동안의 O의 빈도를 확인하게 되는데, 이때 단위 시간 동안의 O의 빈도가 특정 수치보다 적으면 이상상황이 발생하지 않은 것으로 판단하고, O의 빈도가 특정 수치보다 많은 경우 이상상황이 발생된 것으로 판단할 수 있다.
또한, 무장강도의 총기 소지 유무와 같이, 이상상황 발생 판단에 중요한 역할을 하는 분석결과에 대해서는 특별한 가중치를 부여하여 O에 해당되었을 경우 바로 이상상황이 발생된 것으로 판단할 수도 있다.
다음, 상기 전송단계(S50)는 전송 여부 판단 결과, 현재의 현장상황을 전송해야 하는 것으로 판단된 경우 전송모듈(500)을 이용하여 이상상황이 발생된 현장의 영상 및 판단결과를 본사에 구비된 중앙서버(600) 및 담당자에게 전송하는 단계에 관한 것으로, 이때 상기 중앙서버(600)에는 디스플레이부(610)가 구비되어 전송모듈(500)을 통해 전송된 현장의 영상 및 이상상황에 대한 판단결과를 실시간으로 확인할 수 있도록 구성되어 있다.
또한, 전송 여부 판단단계(S40)에서 이상상황이라고 판단된 경우, 상기 전송단계(S50)에서는 전송모듈(500)을 이용하여 기 지정된 사고발생 담당자에게 판단결과를 SMS로 통보함으로써 보다 신속한 조치가 이루어질 수 있도록 구성되어 있다.
다음, 상기 경보 발생단계(S60)는 중앙서버(600) 및 담당자가 전송단계(S50)에서 전송된 영상 및 판단결과를 확인하여 실제로 무장강도가 침입한 비상상황이 발생되었다고 판단되는 경우, 중앙서버(600)를 이용하여 각 지점 및 경찰서 등의 관련기관에 구비된 경보 발생부(700)에서 경보신호가 발생되도록 하는 단계에 관한 것으로, 이와 같은 경보신호의 발생은 중앙서버(600)의 판단결과가 아닌 중앙서버(600)로부터 사고 발생을 확인한 담당자의 판단에 의해 이루어지는 것이므로 경보신호의 오작동을 원천적으로 예방할 수 있게 된다.
따라서, 전술한 바와 같은 본 발명에 따른 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 방법에 의하면, 고객과의 친밀감을 유지하면서도 무장강도 사건의 진행을 신속하게 저지시킬 수 있도록 하여 보다 안전한 근무 환경을 제공함과 동시에 단순한 시스템 구성으로 높은 가격 경쟁력을 확보할 수 있고, 감시카메라를 이용하여 은행 등의 공공기관에 침입한 무장강도의 총기, 사건 현장의 특징, 직원의 제스쳐 등을 종합적으로 분석하고, 이를 바탕으로 사건 현장에 경보를 작동시킴으로써 사건 진행을 조속히 중단시키고, 실시간으로 현장상황을 본사 및 관계기관에 보고함으로써 빠른 대응책을 강구할 수 있도록 하는 등의 다양한 장점을 갖는 것이다.
전술한 실시예들은 본 발명의 가장 바람직한 예에 대하여 설명한 것이지만, 상기 실시예에만 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변형이 가능하다는 것은 당업자에게 있어서 명백한 것이다.
본 발명은 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 감시카메라를 이용하여 은행 등의 공공기관에 침입한 무장강도의 총기, 사건 현장의 특징, 직원의 제스쳐 등을 종합적으로 분석하고, 이를 바탕으로 사건 현장에 경보를 작동시킴으로써 사건 진행을 중단시키고, 실시간으로 현장상황을 본사 및 관계기관에 보고함으로써 빠른 대응책을 강구할 수 있도록 하는 무장강도 자동인식 대응 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
100 : CCTV 카메라 200 : 영상 변환부
210 : HSV 변환부 220 : 노이즈 제거부
230 : 푸리에 변환부 240 : 에지 추출부
300 : 영상 분석부 310 : 총기 인식부
320 : 배경 인식부 330 : 직원 인식부
340 : 패턴 데이터베이스 350 : 분석결과 데이터베이스
400 : 제어부 410 : 큐 보관부
420 : 빈도측정부 500 : 전송모듈
600 : 중앙서버 610 : 디스플레이부
700 : 경보 발생부
S10 : 현장촬영단계 S20 : 영상변환단계
S22 : HSV 변환단계 S24 : 노이즈 제거단계
S26 : 푸리에 변환단계 S28 : 에지 추출단계
S30 : 영상분석단계 S40 : 전송 여부 판단단계
S50 : 전송단계 S60 : 경보 발생단계

Claims (9)

  1. 무장강도 자동인식 대응 시스템에 있어서,
    현장의 상황을 촬영하여 영상을 수집하는 CCTV 카메라와,
    상기 CCTV 카메라를 통해 촬영된 영상을 분석 가능한 영상으로 변환시키는 영상 변환부와,
    상기 영상 변환부에 의해 변환된 영상을 분석하는 영상 분석부와,
    상기 영상 분석부에 의해 분석된 결과를 저장하여 분석 결과의 전송 여부를 판단하는 제어부와,
    상기 제어부의 판단에 의해 분석 결과를 전송하는 전송모듈과,
    상기 전송모듈로부터 전송되는 신호를 수신하는 중앙 서버 및
    상기 중앙 서버의 신호에 의해 경보신호를 발생시키는 경보 발생부를 포함하여 구성되되,
    상기 영상 변환부는 CCTV 카메라에 의해 촬영된 영상을 HSV(Hue Saturation Value) 형태로 변환시키는 HSV 변환부와,
    HSV 형태로 변환된 영상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부와,
    노이즈가 제거된 영상을 주파수 영역으로 변환시키는 푸리에 변환부 및
    노이즈가 제거된 영상으로부터 에지(edge) 영상을 추출하는 에지 추출부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 무장강도 자동인식 대응 시스템.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 영상 분석부는 영상 변환부를 통해 변환된 영상을 에이다-부스트(Ada-Boost) 알고리즘을 통해 분석하여 총기의 형상을 인식하여 감지하는 총기 인식부와, 촬영 현장의 특징적인 배경을 인식하여 감지하는 배경 인식부 및 직원의 제스쳐를 인식하여 감지하는 직원 인식부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 무장강도 자동인식 대응 시스템.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 영상 분석부는 에이다-부스트 알고리즘을 통한 영상 분석시 기초 자료로 활용할 패턴 데이터를 저장하는 패턴 데이터베이스와, 에이다-부스트 알고리즘을 통한 영상 분석결과를 영상과 함께 저장하는 분석결과 데이터베이스를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 무장강도 자동인식 대응 시스템.
  5. 제 1항에 있어서,
    상기 제어부는 영상 분석부의 분석 결과를 O/X 형태로 정규화하여 원형큐의 형태로 보관하는 큐보관부와, 원형큐의 형태로 보관된 분석 결과 중 O의 빈도를 확인하여 현재 상황에 대한 전송 여부를 판단하는 빈도측정부를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 무장강도 자동인식 대응 시스템.
  6. 무장강도 자동인식 대응 방법에 있어서,
    CCTV 카메라를 이용하여 현장의 상황을 촬영하는 현장촬영단계와,
    촬영된 영상을 수신하여 영상 변환부를 통해 분석가능한 영상으로 변환시키는 영상변환단계와,
    상기 영상변환단계에서 변환된 영상을 분석하는 영상분석단계와,
    분석된 영상을 O/X 형태로 정규화하여 원형큐의 형태로 보관하고, 보관된 분석 결과 중 O의 빈도를 확인하여 현재 상황에 대한 전송 여부를 판단하는 전송 여부 판단단계와,
    전송 여부 판단 결과, 전송해야되는 것으로 판단된 경우 전송모듈을 이용하여 현재상황에 대한 영상 및 판단결과를 중앙서버 및 담당자에게 전송하는 전송단계 및
    상기 중앙서버 및 담당자가 전송된 영상 및 판단결과를 확인하여 경보신호를 발생시키는 경보 발생단계를 포함하여 구성되되,
    상기 영상분석단계에서는 기저장된 사고상황의 패턴 데이터를 참고로 하여 에이다-부스트 알고리즘을 통해 무장강도의 총기와 사건 현장의 특징적인 배경 및 직원의 제스쳐를 인식하여 종합적으로 분석하는 것을 특징으로 하는 무장강도 자동인식 대응방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 영상변환단계는,
    CCTV 카메라에 의해 촬영된 영상을 HSV(Hue Saturation Value) 형태로 변환시키는 HSV 변환단계와,
    HSV 형태로 변환된 영상으로부터 노이즈를 제거하는 노이즈 제거단계와,
    노이즈가 제거된 영상을 주파수 영역으로 변환시키는 푸리에 변환단계 및
    노이즈가 제거된 영상으로부터 에지(edge) 영상을 추출하는 에지 추출단계를 포함하여 구성된 것을 특징으로 하는 무장강도 자동인식 대응방법.
  8. 삭제
  9. 제 6항에 있어서,
    상기 전송단계에서는 전송 여부 판단단계에서 이상 징후가 검지된 경우 현재상황에 대한 영상 및 판단결과를 중앙서버로 전송하고, 기 지정된 담당자에게는 SMS로 판단결과를 통보하는 것을 특징으로 하는 무장강도 자동인식 대응방법.

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