KR101313908B1 - 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 영상 보안 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 광음극판 및 형광 화면을 포함하여 구성되는 영상 증폭관; 및 상기 영상 증폭관에서 증폭된 영상을 디지털 신호로 변환하여 출력하는 CCD(전하결합소자)를 포함하는 영상 감지 모듈; 펄스 레이저를 주기적으로 조사하는 레이저 조사 모듈; 및 상기 영상 감지 모듈 및 상기 레이저 조사 모듈의 온오프 작동을 제어하는 레인지 게이트 모듈을 포함하되, 상기 레인지 게이트 모듈은, 상기 레이저 조사 모듈이 조사한 레이저가 감시 또는 추적 객체에 도달했다 반사되어 돌아오는 신호에 대응하여 상기 영상 감지 모듈이 작동하도록 하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.
본 발명에서 제안하고 있는 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에 따르면, 광 증폭과 광 조명 기술을 결합한 형태인 pulsed laser illuminator 및 range-gated 방식(laser range-gate 방식)을 채택하여, 영상 증폭관과 CCD로 구성되는 영상 감지 모듈 및 펄스 레이저를 조사하는 레이저 조사 모듈을 포함하고, 레인지 게이트 모듈을 통해 두 모듈의 온오프를 제어하도록 구성함으로써, 최대 3㎞ 원거리까지 물체의 움직임 식별이 가능하며, 다양한 종류의 입자들에 의해 난반사된 신호를 차단하여 악천후(안개, 눈, 비, 먼지 등)에도 장비의 성능을 유지할 수 있다.
또한, 본 발명에 따르면, 객체의 위치를 실시간으로 추출 및 추적하는 객체 추적 모듈을 더 포함하되, 비교 실험을 통해 laser range-gate 방식에 가장 적합한 것으로 입증된 P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection) 방식을 적용함으로써, 객체의 감시뿐만 아니라 정확한 추적도 가능하다.

Description

레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템{IMAGE SECURITY SYSTEM USING LASER RANGE-GATE METHOD}

본 발명은 영상 보안 시스템에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에 관한 것이다.

정보보안과 물리보안 간의 융합으로 창출되는 ‘융합보안’ 산업은 최근 이종 산업간 융·복합화의 대표적인 사례로 다양한 산업분야에 보안기능이 탑재되면서 미래의 Blue-Ocean으로 부상하고 있다. 이 중 영상 보안 시스템 분야는 9·11 테러 이후 테러 방지 및 감시 목적을 위하여 지속적으로 진화를 거듭하고 있다. 영상 보안 시스템은 밝은 빛이 유지되는 공간에서는 일반적인 CCTV 카메라를 이용하여 해당 지역 또는 객체의 이미지를 확인할 수 있으나, 야간이나 악천후로 인해 빛이 거의 공급되지 않는 경우에는, 특수한 방식의 영상 감지 장비가 필요하다.

현재 사용되고 있는 야간 감시용 영상 감지 장비는, 열 영상, 광 증폭, 광 조명의 세 가지 방식으로 구분할 수 있다. 열 영상(Thermal Observation) 방식의 영상 감지 장비는, 원거리에서 비교적 큰 목표물(탱크, 군함 등)을 관측하기에 적합한 장비이고, 광 증폭(Image intensifying) 기술을 사용하는 Goggle은 군인 개인이 착용하는 근거리용 장비이다. 광 조명(LIGHT ILLUMINATION) 방식은, LD(Laser Diode)나 LED를 조명하여 관측하는 방식으로 관측 거리에 따라 시스템이 구성되며 최근 새로운 형태의 야간 감시 장비로 부각되기 시작하였다. 하지만 앞서 언급한 세 가지 형태의 영상 감시 장비는 용도상 악천후 상황에서 원거리에 위치한 목표물을 감시할 수 있는 장비는 아니다. 열 영상 방식 및 광 증폭 기술은 기상 조건 및 월광 조건 등 주변의 상태로 인해 성능에 큰 영향을 받으며, 광 조명 기술도 영상 증폭 기능이 떨어져 200m 이내의 단거리에서만 사용되는 정도에 그치는 실정이다.

이에 본 발명자들은, 감시 각도는 작더라도, 주변 기후 조건 등에 영향을 받지 않고, 원거리에서 선명하게 목표물을 식별하고 움직임을 감지할 수 있는 새로운 개념의 영상 보안 시스템을 개발하고자 하였다.

본 발명은 기존에 제안된 방법들의 상기와 같은 문제점들을 해결하기 위해 제안된 것으로서, 광 증폭과 광 조명 기술을 결합한 형태인 pulsed laser illuminator 및 range-gated 방식(laser range-gate 방식)을 채택하여, 영상 증폭관과 CCD로 구성되는 영상 감지 모듈 및 펄스 레이저를 조사하는 레이저 조사 모듈을 포함하고, 레인지 게이트 모듈을 통해 두 모듈의 온오프를 제어하도록 구성함으로써, 최대 3㎞ 원거리까지 물체의 움직임 식별이 가능하며, 다양한 종류의 입자들에 의해 난반사된 신호를 차단하여 악천후(안개, 눈, 비, 먼지 등)에도 장비의 성능을 유지할 수 있는, 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템을 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 발명은, 객체의 위치를 실시간으로 추출 및 추적하는 객체 추적 모듈을 더 포함하되, 비교 실험을 통해 laser range-gate 방식에 가장 적합한 것으로 입증된 P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection) 방식을 적용함으로써, 객체의 감시뿐만 아니라 정확한 추적도 가능한, 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템은,

광음극판 및 형광 화면을 포함하여 구성되는 영상 증폭관; 및 상기 영상 증폭관에서 증폭된 영상을 디지털 신호로 변환하여 출력하는 CCD(전하결합소자)를 포함하는 영상 감지 모듈;

펄스 레이저를 주기적으로 조사하는 레이저 조사 모듈; 및

상기 영상 감지 모듈 및 상기 레이저 조사 모듈의 온오프 작동을 제어하는 레인지 게이트 모듈을 포함하되,

상기 레인지 게이트 모듈은,

상기 레이저 조사 모듈이 조사한 레이저가 감시 또는 추적 객체에 도달했다 반사되어 돌아오는 신호에 대응하여 상기 영상 감지 모듈이 작동하도록 하는 것을 그 구성상의 특징으로 한다.

바람직하게는, 상기 레이저 조사 모듈은,

800㎚ 내지 850㎚의 적외선 레이저를 조사할 수 있고,

상기 영상 감지 모듈과 상기 레이저 조사 모듈은,

평행하게 구비되어 조절되며, 감시 각도는 0.2도 내지 2도일 수 있다.

바람직하게는, 상기 영상 보안 시스템은,

상기 감시 또는 추적 객체의 위치를 실시간으로 추출 및 추적하는 객체 추적 모듈을 더 포함할 수 있고,

상기 객체 추적 모듈은,

P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection) 방식에 따를 수 있다.

더욱 바람직하게는, 상기 영상 보안 시스템은,

상기 영상 감지 모듈 및 상기 레이저 조사 모듈이 수평 및 수직방향으로 회전될 수 있도록 회전구동력을 제공하는 팬(Pan)-틸트(Tilt) 유닛을 더 포함하고,

상기 팬-틸트 유닛은 상기 객체 추적 모듈과 연동하여 작동하도록 할 수 있다.

바람직하게는, 상기 영상 보안 시스템은,

사용자 단말기와 데이터 통신하는 통신 모듈을 더 포함하며,

상기 통신 모듈을 통하여 상기 사용자 단말기로부터 상기 영상 보안 시스템에 구동 신호를 전송받아 구동이 제어되고, 상기 사용자 단말기에 획득한 영상 데이터를 전송할 수 있다.

바람직하게는, 야간에 적어도 1㎞ 이상의 거리에서 보안 객체를 감시하거나 추적하는데 사용될 수 있다.

본 발명에서 제안하고 있는 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에 따르면, 광 증폭과 광 조명 기술을 결합한 형태인 pulsed laser illuminator 및 range-gated 방식(laser range-gate 방식)을 채택하여, 영상 증폭관과 CCD로 구성되는 영상 감지 모듈 및 펄스 레이저를 조사하는 레이저 조사 모듈을 포함하고, 레인지 게이트 모듈을 통해 두 모듈의 온오프를 제어하도록 구성함으로써, 최대 3㎞ 원거리까지 물체의 움직임 식별이 가능하며, 다양한 종류의 입자들에 의해 난반사된 신호를 차단하여 악천후(안개, 눈, 비, 먼지 등)에도 장비의 성능을 유지할 수 있다.

또한, 본 발명에 따르면, 객체의 위치를 실시간으로 추출 및 추적하는 객체 추적 모듈을 더 포함하되, 비교 실험을 통해 laser range-gate 방식에 가장 적합한 것으로 입증된 P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection) 방식을 적용함으로써, 객체의 감시뿐만 아니라 정확한 추적도 가능하다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템의 구성을 도식화한 도면.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템 중 영상 감지 모듈의 구체적 구성을 도시한 도면.
도 3은 야간에 1㎞ 지점에서 같은 물체를 열 영상 장비(TOD) 및 CW 레이저 영상 장비를 이용하여 각각 촬영한 영상을 비교한 도면.
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템을 이용하여 안개 상황에서 원거리의 에 위치한 객체에 대한 영상을 획득하는 방법을 도식화한 도면.
도 5는 악천후 상황에서 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템을 이용하여 촬영한 영상을 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템의 구성을 도식화한 도면.
도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에서 객체 추적 모듈에 적용될 수 있는 TLD 방식의 framework 블록 다이어그램을 도시한 도면.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에서 객체 추적 모듈에 적용될 수 있는 P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection) 방식의 P-N 학습 블록 다이어그램을 도시한 도면.
도 9 및 도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에서 객체 추적 모듈로 색 기반 Particle Filter 및 P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection)를 각각 적용하여 객체 추적 성능을 비교한 도면.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템의 구성을 도식화한 도면.

이하에서는 첨부된 도면을 참조하여 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 다만, 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 유사한 기능 및 작용을 하는 부분에 대해서는 도면 전체에 걸쳐 동일 또는 유사한 부호를 사용한다.

덧붙여, 명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 ‘연결’되어 있다고 할 때, 이는 ‘직접적으로 연결’되어 있는 경우뿐만 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 ‘간접적으로 연결’되어 있는 경우도 포함한다. 또한, 어떤 구성요소를 ‘포함’한다는 것은, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있다는 것을 의미한다.

영상 보안 시스템은 주로 방범용으로써 근거리 시야 CCTV를 설치, 운영하고 있으나, 지능형 범죄의 증가 및 재난, 재해 발생 시의 모니터링 요구에 의해 야간 감시 기능이 탑재된 영상 보안 시스템의 개발이 요구되고 있다. 현재 사용되고 있는 야간 감시 기능이 탑재된 영상 보안 시스템은, 열 영상 기술을 이용한 열 영상 장비(TOD; hermal Observation Device)에 편중되어 시장이 형성되어 있다. TOD의 경우, 외부의 어떠한 조명도 필요 없으며 주변의 밝기에 무관하게 목표물을 감지할 수 있다는 장점이 있으나, 영상 선명도의 한계성 및 과대한 유지·보수비용 등의 단점에 의해 새로운 원거리 야간 감시 장비의 필요성이 대두되고 있다. 또한 비, 눈, 안개, 연무, 먼지 등 대기 중의 미세 입자에 의한 난반사가 존재할 때 원거리에서의 영상화에 어려움이 있다. 또한, 센서 및 광학계의 가격 및 유지 보수비용이 많이 든다는 단점도 있다.

반면, 광 증폭 기술을 이용한 영상 보안 시스템도 많이 사용되고 있는데, 이 방식에 따르면 객체를 감지하기 위하여 달빛이나 별빛 등 약간의 빛이 필요하다. 따라서 밝은 달빛이 있을 경우에는, 250m 정도의 거리에서 물체를 관측할 수 있으나, 악천후로 인해 자연 환경으로부터 빛을 얻을 수 없는 상황에는 그 기능을 할 수 없다는 문제가 있다. 또한, 최근에는 최저 감응도가 0.001㏓ 이하의 저조도 CCD 카메라의 발전으로 인해 LED 조명에 의한 근거리 야간 감시 장비가 출현하였다. 이러한 저조도 카메라는 지속적으로 발전하고 있으며 현재는 마치 영상 증폭관과 같이 미세한 광자를 증폭하는 기능을 추가하여 최저 3μ㏓의 최저 감응도를 갖는 제품도 출시되었으나, 아직은, 영상 증폭관을 이용하는 광 증폭 기술의 성능에는 미치지 못하며, 주로 200m 이내의 거리에서 LED 조명에 의한 야간 감시용으로 많이 사용되고 있다. 본 발명자들은, 광 증폭과 광 조명 기술을 결합한 Pulsed Laser Illuminator 및 Range-Gated 기술을 적용한 새로운 형태의 영상 획득 장비를 설계하였고, 이를 영상 보안 시스템에 적용한 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템을 제안하고자 한다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템의 구성을 도식화한 도면이다. 도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템(10)은, 영상 감지 모듈(100), 레이저 조사 모듈(200) 및 레인지 게이트 모듈(300)을 포함하여 구성될 수 있다.

영상 감지 모듈은(100)은, 영상 증폭관(110)과 CCD(120)를 포함하여 구성될 수 있다. 즉, 영상 증폭관(110)에서 만들어진 영상을 CCD(120)를 이용하여 전기 신호로 변환함으로써 디지털화하여 출력할 수 있다. 도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템 중 영상 감지 모듈의 구체적 구성을 도시한 도면이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 영상 증폭관(110)은, 광음극판(Photocathode) 및 형광 화면(Fluorescent Screen)을 포함하여 구성될 수 있다. 구체적으로, 입사광자가 광음극판에 충돌하여 초기전자를 생성하고 초기전자가 MCP(Micro Channel Plate, 미세 전자증배기)를 통과하면서 가속되어 많은 2차 전자(방출전자)를 만들어내고, 이 증폭된 전자들이 다시 형광화면(Fluorescent Screen)에 충돌하면서 사람의 눈으로 볼 수 있는 영상을 만들어낼 수 있다. 본 발명에 따르면, 형광화면을 통과한 방출광자가 CCD(120)를 통과하면서 전기 신호로 출력되게 할 수 있다.

CCD(Charge Coupled Device : 전하결합소자, 120)는, 영상 증폭관(110)에서 증폭된 영상을 디지털 신호로 변환하여 출력할 수 있다. CCD(120)는 빛을 받아들여 전기적인 신호로 전환해주는 발광 다이오드의 직접체로서, 빛의 강도를 전하의 양으로 변환하여 전자로 만들어 축적하는 역할을 한다. 즉, 빛과 명암과 색을 전기 신호로 변환하여 저장할 수 있다.

레이저 조사 모듈(200)은, 펄스 레이저를 주기적으로 조사하는 것으로서, 실시예에 따라서는, 800㎚ 내지 850㎚의 적외선 레이저를 조사할 수 있다. 영상 증폭관의 파장 별 감응도가 850㎚에서 급격히 떨어지므로 850㎚ 이하의 파장을 가지는 레이저를 조사하는 것이 바람직하다. 펄스 레이저(Pulsed laser)란, 일정한 간격을 두고 충격적으로 단시간만 진폭이 나타나는 파형(펄스)으로 레이저 조사를 조사하는 것으로서, 이를 주기적으로 규칙적으로 반복하면서 영상을 획득하면, 주변에 존재하는 다양한 종류의 입자들에 의한 방해를 제거할 수 있다. 이에 대해서는 추후 레인지 게이트 모듈(300) 및 도 4와 관련하여 더욱 상세하게 설명하기로 한다.

한편, 도 3은 야간에 1㎞ 지점에서 같은 물체를 열 영상 장비(TOD) 및 CW 레이저 영상 장비를 이용하여 각각 촬영한 영상을 비교한 도면이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 종래의 열 영상 장비에 비하여 본 발명에서 채택하고 있는 CW 레이저 영상 장비를 이용하는 경우에 야간 물체 식별 성능이 월등히 좋은 것을 확인할 수 있다. 본 발명에서는 적외선 레이저를 이용하되, 펄스 레이저를 이용하고, 레인지 게이트 모듈(300)을 통해 영상 감지 모듈(100)과 레이저 조사 모듈(200)의 온오프 작동을 제어함으로써, 야간 물체 식별 성능에 더하여 안개 등 악천후에도 물체 식별이 가능한 영상 보안 시스템을 제공하고자 한다.

레인지 게이트 모듈(300)은, 영상 감지 모듈(100) 및 레이저 조사 모듈(200)의 온오프 작동을 제어하되, 레이저 조사 모듈(200)이 조사한 레이저가 감시 또는 추적 객체에 도달했다 반사되어 돌아오는 신호에 대응하여 영상 감지 모듈(100)이 작동하도록 할 수 있다. 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템을 이용하여 안개 상황에서 원거리의 에 위치한 객체에 대한 영상을 획득하는 방법을 도식화한 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 레이저 조사 모듈(200)이 주기적으로 펄스 레이저를 방사하면, 영상 감시 모듈(100)에서 일정 시간 후에 순간적으로 셔터를 열어, 조사된 레이저가 객체(Target)에 맞고 반사되어 돌아오는 신호를 취득하도록 함으로써, 근거리에 존재하는 다양한 종류의 입자들에 의해 난반사된 신호를 원천 차단하여 악천후(안개, 눈, 비, 먼지 등) 상황에서도 물체의 식별이 가능해진다. 즉, 영상 감지 모듈(100)의 작동 온(셔터 열림)은 레이저 조사 후 일정 시간(레이저가 반사되어 되돌아오는 시간)이 경과하면 이루어지는 것으로서, 영상 감지 모듈(100)의 작동 온오프(셔터 개폐) 조절은, 레이저 조사 모듈(200)의 조사 시점, 강도, 객체와의 거리, 공기의 상태 등이 고려되어야 한다.

본 발명의 일실시에에 따르면, 영상 감지 모듈(100)과 레이저 조사 모듈(200)은 평행하게 구비되어 조절될 수 있으며, 감시 각도는 0.2도 내지 2도일 수 있다. 이와 같이 감시 각도를 2도 미만으로 하여 원거리에서의 감시를 가능하도록 할 수 있다. 만약 2도의 감시 각도로 2㎞ 떨어진 지점을 감시한다면 감시 영역의 폭은 40m 정도이다. 또한 대상 객체의 움직임을 충분히 감시할 수 있는 분해능을 얻기 위하여 픽셀 수가 800×600인 CCD를 사용하여 1㎡의 목표물을 20×15개의 셀에서 감지하도록 할 수 있다.

표 1은 종래의 열 영상 방식, 광 증폭형 방식, 조명형 방식에 따른 장비와 본 발명에서 제안하고 있는 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템의 기술 성능을 비교한 표이다.

표 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에서 제안하고 있는 영상 보안 시스템은, 감지 센서로 영상 증폭관 과 저조도 CCD를 함께 사용하고, 감시 각도는 0.2 내지 2로 작지만 움직임 감지 최대거리는 3000m에 달하는 것으로서 종래의 장비들에 비하여 월등히 원거리 영상 획득 성능이 뛰어난 것을 알 수 있다.

도 5는 악천후 상황에서 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템을 이용하여 촬영한 영상을 도시한 도면이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에 따르면, 악천후 상황에서도 객체의 식별이 가능함을 확인할 수 있다.

도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템의 구성을 도식화한 도면이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템은, 객체 추적 모듈(400) 또는 팬(Pan)-틸트(Tilt) 유닛(500)을 더 포함하여 구성될 수 있다.

객체 추적 모듈(400)은, 감시 또는 추적 객체의 위치를 실시간으로 추출 및 추적하는 역할을 수행할 수 있다. 바람직하게는, 객체 추적 모듈은, P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection) 방식에 따를 수 있다.

이미지 프로세싱을 이용한 추적 기술은 지능형 영상 감시, 휴먼 컴퓨터 인터페이스, 증강 현실과 같은 다양한 컴퓨터 비전 분야에서 사용되고 있는데, 본 발명에서는 펄스 레이저를 사용하는 특성에 맞는 객체 추적 알고리즘 및 시스템을 제안하고자 한다. 영상 내 물체 추적 알고리즘에는 색 기반 Particle Filter와 TLD(Tracking-Learning-Detection)이 있다. 색 기반 Particle Filter와 TLD(Tracking-Learning-Detection)을 본 발명에서 제안하고 있는 영상 보안 시스템(10)의 객체 추적 모듈(400)에 적용시켜 그 성능을 비교해보았다.

본 발명에서 제안하고 있는 영상 보안 시스템(10)의 객체 추적 모듈(400)에 첫 번째로 적용시킨 색 기반 Particle Filter는, 영상의 색상 정보를 이용하는 Particle Filter이다. Particle Filter는 복잡한 배경을 가진 환경에서 가중치가 부여된 샘플집합을 사용하여 비선형(nonlinear), 비가우시안(Non-gaussian) 형태로 나타나는 확률분포를 측정하는 알고리즘으로서, 이미 얻어진 확률분포를 이용하여 영상 내 물체 추적 기법은 확률분포 측정 결과를 기반으로 하여 타깃을 추정하는 과정으로 구성된다.

본 발명에서 제안하고 있는 영상 보안 시스템(10)의 객체 추적 모듈(400)에 두 번째로 적용시킨 TLD(Tracking-Learning-Detection)는, 동영상 시퀀스에서 객체에 대한 Long-Term 추적을 위한 시스템을 구현하는 방식이다. 본 발명에서는 임의의 객체에 대한 실시간 트래킹이 요구되므로 객체는 프레임 내에서 Labeling되어 관심 영역으로 정의된다. 도 7은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에서 객체 추적 모듈에 적용될 수 있는 TLD 방식의 framework 블록 다이어그램을 도시한 도면이다. 도 7에 도시된 바와 같이, Tracker는 연속된 프레임 안에서 객체의 움직임을 추정한다는 가정 하에 개체를 표시하기 때문에 개체가 카메라 뷰 밖으로 이동할 경우 추적에 실패할 가능성이 크다. Detector는 모든 프레임을 각각 독립적으로 취급하고 이전 프레임에서 관찰되고 학습된 모든 모습을 지역화하기 위하여 이미지를 전체적으로 검색한다. 다른 Detector와 마찬가지로 다음의 두 가지 오류를 나타내게 되는데 바로 FRR(False Reject Rate)과 FAR(False Acceptance Rate)로 TLD framework에서는 Tracker와 Detector 모두의 성능을 관찰하여 Detector의 오류를 추정하고 학습을 함으로써 향 후 이러한 오류를 방지하게 된다.

도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에서 객체 추적 모듈에 적용될 수 있는 P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection) 방식의 P-N 학습 블록 다이어그램을 도시한 도면이다. 학습 요소의 목표는 비디오 스트림의 온라인 적용에서 객체 Detector의 성능을 향상시키기 위함으로 모든 프레임에서 현재 Detector의 오류를 평가하여 향 후 발생될 오류를 최소화하는 것이다. P-N 학습의 핵심 기술은 두 종류의 ‘Expert’에 의하여 Detector의 오류를 동정할 수 있다는 것이다. P-expert는 False-negative(FRR), N-expert는 False-positive(FAR)을 각각 나타낸다. 두 가지 Expert는 스스로 오류를 만들어내나, 독립된 Expert 시스템 하에서 오류에 대한 상호 보상을 가능하게 한다.

P-N learning은, Training set을 초기화하기 위해 분류된 데이터 집합 L을 Training set에 삽입하여 초기화하는 단계(단계 A), 초기화된 Training set을 기반으로 Supervised learning을 이용하여 Classifier를 초기 학습시키는 단계(단계 B), 초기 학습된 파라미터를 가진 Classifier를 최적화하기 위하여 Bootstrapping을 반복적으로 적용하는 단계(단계 C) 및 단계 C 과정의 Classifier 파라미터가 변경되어지지 않으면 종료되는 단계(단계 D)의 네 개의 단계로 이루어질 수 있다. 단계 C의 반복 과정들 중에 각 단계(예를 들어 k번째 반복 단계)에서 전 단계 반복 과정(k-1 번째 반복단계)에서 학습된 Classifier를 이용하여 모든 레이블을 가지고 있지 않은 데이터들을 분류할 수 있고, 이 과정에서 분류된 데이터들 중 P-N expert에 의해 평가되어 잘못 분류되었다고 추정되는 데이터들은 잘못 분류된 분류 레이블은 변경하여 다시 Training set으로 보내진다.

도 9 및 도 10은 본 발명의 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에서 객체 추적 모듈로 색 기반 Particle Filter 및 P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection)를 각각 적용하여 객체 추적 성능을 비교한 도면이다. 도 9는 낮에 헬기를 추적대상(관심 물체)으로 하여 실험한 결과로서, 시스템은 Intel ship을 사용하는 시스템이며 MATLAB을 이용하여 진행되었다. 관심 물체의 특징은 색상기반 히스토그램을 사용하였으며, 외부 조명에 좀 덜 민감한 HSV 표현법을 이용하였다. HSV 형태로 표현된 영상은 HSV 각각 8개의 BIN을 사용하여 총 512개의 BIN을 사용하였다. 또한, 도 10은 야간에 1㎞ 거리에 있는 보행자를 추적대상으로 하여 실험한 결과로서, 영상에 나타난 관심 객체 추적을 위하여 객체 주변을 감싸는 Bounding Box를 만들어 객체를 Labeling 하고 복잡한 배경이 있는 시퀀스 영상 내에서 우측에서 좌측으로 이동하는 보행자를 추적하였다.

도 9에 도시된 바와 같이, 낮에는 두 가지 알고리즘 모두 가공지선과 같이 관심 물체가 다른 물체에 의해 간섭을 받아도 물체를 정확하게 추적하는 결과를 보였다. 그러나 도 10에 도시된 바와 같이, 야간에 1㎞ 거리에 있는 객체의 움직임 추적에 있어서는, 색 기반 Particle Filter 방식에 따르면, 정확한 초기 지점을 설정하였음에도 불구하고 객체를 제대로 추적하지 못하였다. 반면, P-N 학습 기반의 TLD 방식에 따른 경우에는, 건물 및 기타 장애요인에 이해 가려짐 현상이 발생하더라도 제대로 추적하는 결과를 보였다. 이로 인해, 본 발명에서 제안하고 있는 영상 보안 시스템에서 객체 추적 모듈(400)은 P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection) 방식에 따르는 것이 적합함을 확인할 수 있었다.

한편, 팬(Pan)-틸트(Tilt) 유닛(500)은, 영상 감지 센서 및 상기 레이저 조명 모듈이 수평 및 수직방향으로 회전될 수 있도록 회전구동력을 제공할 수 있고, 이는 객체 추적 모듈(400)과 연동하여 작동함으로써, 영상 감지 모듈 및 레이저 조사 모듈(200)이 감시하는 방향을 조절하도록 구현할 수 있다.

도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템의 구성을 도식화한 도면이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템은, 사용자 단말기(20)와 데이터 통신하는 통신 모듈(600)을 더 포함할 수 있으며, 통신 모듈(600)을 통하여 사용자 단말기(20)로부터 영상 보안 시스템에 구동 신호를 전송받아 구동이 제어될 수 있고, 사용자 단말기(20)에 획득한 영상 데이터를 전송할 수 있다. 통신은 유, 무선 통신 모두 가능하고, 일실시예에 따르면, RS232 또는 RS485 통신을 통한 원격 조절이 가능하도록 구성할 수도 있다. 사용자 단말기(20)는, 도 11에 도시된 바와 같이, 퍼스널 컴퓨터나 중앙 관제 서버에 비치된 단말기일 수도 있고, 무선 통신이 가능한 휴대용 단말기(스마트 기기 또는 기타 전용기기 등)일 수도 있다.

본 발명에서 제안하고 있는 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템에 따르면, 야간에 적어도 1㎞ 이상의 거리에서 보안 객체를 감시하거나 추적하는데 사용될 수 있다. 따라서 기존의 장비들이 수행할 수 없었던 원거리에서의 야간 인명 구조, 야간 범죄 활동 감시 및 주요 시설물 감시 분야에 다양하게 응용되어 사용될 수 있다.

이상 설명한 본 발명은 본 발명이 속한 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의하여 다양한 변형이나 응용이 가능하며, 본 발명에 따른 기술적 사상의 범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.

10: 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보안 시스템
20: 사용자 단말기 100: 영상 감지 모듈
111: 광음극판 112: 형광 화면
110: 영상 증폭관 120: CCD
200: 레이저 조사 모듈 300: 레인지 게이트 모듈
400: 객체 추적 모듈 500: 팬-틸트 유닛
600: 통신 모듈

Claims (6)

1. 영상 보안 시스템으로서,
   광음극판 및 형광 화면을 포함하여 구성되는 영상 증폭관; 및 상기 영상 증폭관에서 증폭된 영상을 디지털 신호로 변환하여 출력하는 CCD(전하결합소자)를 포함하는 영상 감지 모듈;
   펄스 레이저를 주기적으로 조사하는 레이저 조사 모듈; 및
   상기 영상 감지 모듈 및 상기 레이저 조사 모듈의 온오프 작동을 제어하는 레인지 게이트 모듈을 포함하되,
   상기 레인지 게이트 모듈은,
   상기 레이저 조사 모듈이 조사한 레이저가 감시 또는 추적 객체에 도달했다 반사되어 돌아오는 신호에 대응하여 상기 영상 감지 모듈이 작동하도록 하고,
   상기 영상 보안 시스템은,
   상기 감시 또는 추적 객체의 위치를 실시간으로 추출 및 추적하는 객체 추적 모듈을 더 포함하며,
   상기 객체 추적 모듈은,
   P-N 학습 기반의 TLD(Tracking Learning Detection) 방식에 따르는 것을 특징으로 하는, 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템.
   
2. 제1항에 있어서, 상기 레이저 조사 모듈은,
   800㎚ 내지 850㎚의 적외선 레이저를 조사하며,
   상기 영상 감지 모듈과 상기 레이저 조사 모듈은,
   평행하게 구비되어 조절되며, 감시 각도는 0.2도 내지 2도인 것을 특징으로 하는, 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템.
   
3. 삭제
4. 제1항에 있어서, 상기 영상 보안 시스템은,
   상기 영상 감지 모듈 및 상기 레이저 조사 모듈이 수평 및 수직방향으로 회전될 수 있도록 회전구동력을 제공하는 팬(Pan)-틸트(Tilt) 유닛을 더 포함하고,
   상기 팬-틸트 유닛은 상기 객체 추적 모듈과 연동하여 작동하는 것을 특징으로 하는, 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템.
   
5. 제1항에 있어서, 상기 영상 보안 시스템은,
   사용자 단말기와 데이터 통신하는 통신 모듈을 더 포함하며,
   상기 통신 모듈을 통하여 상기 사용자 단말기로부터 상기 영상 보안 시스템에 구동 신호를 전송받아 구동이 제어되고, 상기 사용자 단말기에 획득한 영상 데이터를 전송하는 것을 특징으로 하는, 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템.
   
6. 제1항에 있어서,
   야간에 적어도 1㎞ 이상의 거리에서 보안 객체를 감시하거나 추적하는데 사용되는 것을 특징으로 하는, 레이저 레인지 게이트 방식을 이용한 영상 보안 시스템.

Images