KR101375186B1 - 감시 카메라 교란 검출 방법 - Google Patents

감시 카메라 교란 검출 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101375186B1
KR101375186B1 KR1020090064088A KR20090064088A KR101375186B1 KR 101375186 B1 KR101375186 B1 KR 101375186B1 KR 1020090064088 A KR1020090064088 A KR 1020090064088A KR 20090064088 A KR20090064088 A KR 20090064088A KR 101375186 B1 KR101375186 B1 KR 101375186B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
view image
live view
surveillance camera
movement
detecting
Prior art date
Application number
KR1020090064088A
Other languages
English (en)
Other versions
KR20110006453A (ko
Inventor
강봉협
Original Assignee
삼성테크윈 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성테크윈 주식회사 filed Critical 삼성테크윈 주식회사
Priority to KR1020090064088A priority Critical patent/KR101375186B1/ko
Publication of KR20110006453A publication Critical patent/KR20110006453A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101375186B1 publication Critical patent/KR101375186B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G06T7/248—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments involving reference images or patches
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40—Scenes; Scene-specific elements in video content
    • G06V20/48—Matching video sequences
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/14—Picture signal circuitry for video frequency region
    • H04N5/144—Movement detection
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Studio Devices (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명은 강제적인 이벤트를 발생시킨 라이브뷰 영상의 움직임 검출 또는 라이브뷰 영상의 미세한 움직임 검출을 이용하여 감시 카메라의 교란 여부를 판단하는 감시 카메라 교란 검출 방법에 관한 것이다. 일 실시 예에 따른 감시 카메라 교란 검출 방법은 (a) 라이브뷰 영상으로부터 움직임 발생을 검출하는 단계; (b) 상기 라이브뷰 영상으로부터 움직임이 발생하지 않은 경우, 강제적 이벤트가 발생할 영역을 감시할 수 있도록 촬영 범위를 조정하는 단계; (c) 임의의 강제적 이벤트를 발생하는 단계; 및 (d) 상기 강제적 이벤트가 발생한 라이브뷰 영상의 움직임을 검출하여 감시 카메라 교란 여부를 판단하는 단계를 포함한다. 다른 실시 예에 따른 감시 카메라 교란 검출 방법은 (a) 라이브뷰 영상으로부터 움직임 발생을 검출하는 단계; 및 (b) 상기 라이브뷰 영상으로부터 움직임이 발생하지 않은 경우, 상기 라이브뷰 영상 내 임의의 대상에 대한 미세한 움직임을 검출하여 감시 카메라 교란 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
강제적 이벤트 발생, 사소한 움직임 검출, 감시 카메라 교란 여부 판단

Description

감시 카메라 교란 검출 방법{Method for detecting disturbance of monitoring camera}
본 발명은 강제적인 이벤트를 발생시킨 라이브뷰 영상의 움직임 검출 또는 라이브뷰 영상의 미세한 움직임 검출을 이용하여 감시 카메라의 교란 여부를 판단하는 감시 카메라 교란 검출 방법에 관한 것이다.
최근 감시 카메라의 활용도는 매우 높아지고 있다.
하지만, 감시 카메라의 촬영 교란을 위하여 도 9a에 도시된 바와 같이 카메라 입사부를 원시적인 물체(예를 들어 풍선)로 덮어버리거나, 도 9b에 도시된 바와 같이 현재 라이브뷰 영상과 유사한 사진을 감시카메라의 입사부에 덮어 버리는 경우가 발생되고 있다.
이 경우, 감시 카메라가 아무런 감시 기능을 수행할 수 없는 문제점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적인 과제는 강제적인 이벤트를 발생시킨 라이브뷰 영상의 움직임 검출로 감시 카메라 교란 여부를 판단하여 이에 대처할 수 있는 감시 카메라 교란 검출 방법을 제공하는데 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적인 과제는 라이브뷰 영상의 미세한 움직임 검출로 감시 카메라의 교란 여부를 판단하여 이에 대처할 수 있는 감시 카메라 교란 검출 방법을 제공하는데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제를 해결하기 위한 제1 실시 예에 따른 감시 카메라 교란 검출 방법은 (a) 라이브뷰 영상으로부터 움직임 발생을 검출하는 단계; (b) 상기 라이브뷰 영상으로부터 움직임이 발생하지 않은 경우, 강제적 이벤트가 발생할 영역을 감시할 수 있도록 촬영 범위를 조정하는 단계; (c) 임의의 강제적 이벤트를 발생하는 단계; 및 (d) 상기 강제적 이벤트가 발생한 라이브뷰 영상의 움직임을 검출하여 감시 카메라 교란 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제를 해결하기 위한 제2 실시 예에 따른 감시 카메라 교란 검출 방법은 (a) 라이브뷰 영상으로부터 움직임 발생을 검출하는 단계; 및 (b) 상기 라이브뷰 영상으로부터 움직임이 발생하지 않은 경우, 상기 라이브뷰 영상 내 임의의 대상에 대한 미세한 움직임을 검출하여 감시 카메라 교란 여부를 판단하는 단계를 포함하는 것이 바람직하다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 강제적 이벤트를 발생시킨 라이브뷰 영상의 움직임 검출 또는 라이브뷰 영상의 사소한 움직임 검출을 이용하여 감시 카메라의 교란 여부를 판단하여 이에 대처할 수 있어, 감시 카메라의 신뢰성을 향상시킬 수 있다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 감시 카메라들(1a,1b,1c)이 적용된 감시 시스템을 보여준다. 도 1을 참조하면, 감시 카메라들(1a,1b,1c) 각각은 촬영에 의하여 라이브뷰 영상을 발생시킨다.
또한 감시 카메라들(1a,1b,1c) 각각은 통신 채널(DCOM)을 통하여 녹화기기로서의 디지털 비디오 레코더(DVR, 2)와 통신하면서, 비디오 신호 채널(SVID)을 통하여 라이브뷰 영상을 비디오 레코더(2)로 전송한다.
도 2는 도 1의 어느 한 감시 카메라(1a 또는 1b 또는 1c) 의 내부 구성을 보여주는 블록도 이다. 도 2를 참조하면, 감시 카메라는 광학계(OPS), 광전 변환부(OEC), CDS-ADC(Correlation Double Sampler and Analog-to-Digital Converter, 101), 타이밍 회로(102), 제어부로서의 디지털 신호 처리기(DSP, Digital Signal Processor, 107), 비디오-신호 발생부(108), 조리개 모터(MA), 줌 모터(MZ), 포커스 모터(MF), 필터 모터(MD), 구동부(110), 및 통신 인터페이스(112)를 포함한다.
렌즈부(301)와 필터부(302)를 포함한 광학계(OPS)는 피사체로부터의 빛을 광학적으로 처리한다.
광학계(OPS)의 렌즈부(301)는 줌 렌즈(ZL) 및 포커스 렌즈(FL)를 포함한다. 광학계(OPS)의 필터부(302)에 있어서, 야간 동작 모드에 사용되는 광학적 저역통과필터(OLPF, Optical Low Pass Filter)는 고주파 함량의 광학적 노이즈를 제거한다. 주간 동작 모드에 사용되는 적외선 차단 필터(IRF, Infra-Red cut Filter)는 입사되는 빛의 적외선 성분을 차단한다.
CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS (Complementary Metal-Oxide- Semiconductor)의 광전 변환부(OEC)는 광학계(OPS)로부터의 빛을 전기적 아날로그 신호로 변환시킨다. 여기에서, 주 제어기로서의 디지털 신호 처리기(107)는 타이밍 회로(102)를 제어하여 광전 변환부(OEC)와 CDS-ADC(Correlation Double Sampler and Analog-to-Digital Converter, 101)의 동작을 제어한다.
CDS-ADC(101)는, 광전 변환부(OEC)로부터의 아날로그 영상 신호를 처리하여, 그 고주파 노이즈를 제거하고 진폭을 조정한 후, 디지털 영상 데이터로 변환시킨다. 이 디지털 영상 데이터는 디지털 신호 처리기(107)에 입력된다.
전체적 제어를 수행하는 디지털 신호 처리기(107)는 CDS-ADC 소자(101)로부터의 디지털 신호를 처리하여 휘도 및 색도 신호로 분류된 디지털 영상 데이터를 발생시킨다.
비디오-신호 발생부(108)는 디지털 신호 처리기(107)로부터의 디지털 영상 데이터를 아날로그 영상 신호인 비디오 신호(SVID)로 변환한다.
디지털 신호 처리기(107)는, 통신 인터페이스(112) 및 통신 채널(도 1의 DCOM)을 통하여 녹화 기기로서의 디지털 비디오 레코더(DVR, 도 1의 2)와 통신하면서, 비디오 신호 채널(SVID)을 통하여 비디오-신호 발생부(108)로부터의 비디오 신호를 디지털 비디오 레코더(2)에 전송한다.
한편, 디지털 신호 처리기(107)는 구동부(110)를 제어하여 조리개 모터(MA), 줌 모터(MZ), 포커스 모터(MF), 및 필터 모터(MD)를 구동한다. 조리개 모터(MA)는 조리개(미도시)를 구동하고, 줌 모터(MZ)는 줌 렌즈(ZL)를 구동하며, 포커스 모터(MF)는 포커스 렌즈(FL)를 구동한다. 필터 모터(MD)는 필터부(302)에서의 광학적 저역통과필터(OLPF)와 적외선 차단 필터(IRF)를 구동한다.
이어서, 도 3 내지 도 8은 본 발명에 따른 감시카메라 교란 검출 방법을 상세히 설명한다. 본 발명에 따른 디지털 영상 처리 방법은 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같은 감시 시스템의 내부에서 수행될 수 있는데, 실시 예에 따라 동작 방법의 주 알고리즘은 기기 내의 주변 구성 요소들의 도움을 받아 디지털 신호 처리부(107) 내부에서 수행될 수 있다.
먼저, 도 3을 참조하여 본 발명의 제1 실시 예에 따른 감시 카메라 교란 방법을 설명한다.
디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라에서 생성되는 라이브뷰 영상으로부터 움직임을 검출하고 판단한다(310단계).
도 4에는 디지털 신호 처리부(107)가 라이브뷰 영상으로부터 움직임을 검출 및 판단하는 방법이 도시되어 있다.
디지털 신호 처리부(107)는 이전 프레임들로부터 배경부분을 추정하여 생성한다(311단계).
배경부분이 생성되면, 디지털 신호 처리부(107)는 현재 프레임과 배경부분을 비교하고(312단계), 비교를 통하여 변화량이 높은 부분들을 묶어서 움직이는 물체 후보군을 생성한다(313단계).
이후 디지털 신호 처리부(107)는 움직이는 물체 후보군의 크기가 소정의 값보다 큰가를 판단하고(314단계), 움직이는 물체 후보군의 크기가 소정의 값보다 큰 경우 실제 움직이는 물체로 판단하여 움직임이 발생하였는지 판단한다(315단계).
소정의 값보다 큰 움직이는 물체 후보군으로부터 움직임이 발생한 경우, 디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라가 교란 상태가 아니라고 판단하게 되나, 일정 시간 동안 움직임이 발생하지 않은 경우 다음 단계로 진행한다.
라이브뷰 영상으로부터 움직임이 검출되지 않았다고 판단한 디지털 신호 처리부(107)는 관심영역(region of interest)을 확인한다(320단계).
디지털 신호 처리부(107)의 관심영역 확인은, 감시 카메라가 강제로 발생시킨 이벤트를 포함한 영상을 촬영할 수 있도록 렌즈의 Pan/Tilt/Zoom을 조정하는 것이다. 즉, 강제로 발생시킨 이벤트를 포함한 영상을 촬영할 수 있도록 촬영 범위 를 조정하는 것이다.
관심영역 확인이 완료되면, 디지털 신호 처리부(107)는 강제적인 이벤트를 발생시키고, 감시 카메라가 이를 촬영할 수 있도록 제어한다(330단계).
강제적인 이벤트 발생은 특정 시간에 특정 영역에서 강제로 움직임을 발생시키거나, 특정 물체를 나오게 하는 방법이다. 예를 들어 도 5에 도시된 바와 같이, 사격 연습 시에 과녁판이 랜덤하게 올라오는 것과 같이 감시 카메라의 감시 영역 일부에 움직임을 강제로 발생시켜 이를 인식하지 못하는 경우, 감시 카메라 교란이 있다고 판단한다. 특정 물체의 움직임을 강제로 발생시키므로, 다른 방법에 비해 검출률이 높아 정확도가 높다.
감시 카메라가 강제적인 이벤트 발생에 따른 영상을 촬영하면, 디지털 신호 처리부(107)는 이벤트 발생으로 촬영된 영상으로부터 움직임을 검출한다(340단계).
도 4에는 디지털 신호 처리부(107)가 강제적 이벤트 발생으로 촬영된 영상으로부터 움직임을 검출 및 판단하는 방법이 도시되어 있다.
디지털 신호 처리부(107)는 강제적 이벤트 발생 이전 프레임과 강제적 이벤트 발행 후 현재 프레임을 비교한다(341단계).
비교결과 프레임 변화량이 기준값 이상으로 판단되면(341단계), 디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라 교란 상황이 아니라고 판단하고 종료한다.
그러나, 비교결과 프레임 변화량이 기준값 이하로 판단되면, 디지털 신호 처리부(107)는 피드백 체크를 수행한다(350단계). 디지털 신호 처리부(107)의 피드백 체크는 외부 요인이나 노이즈 등으로 움직임이 검출되지 않은 경우를 방지하기 위해, 전/후 프레임 비교결과 그 변화량이 기준값 이하로 판단되면, 강제적 이벤트를 몇 차례 더 발생시켜 움직임 검출 여부를 확인하는 것으로, 정확도를 높일 수 있다.
피드백 체크 결과로 디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라 교란 여부를 판단한다(360단계).
피드백 체크 결과, 전/후 프레임 변화량이 기준값 이상이면, 디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라 교란 상황이 아니라고 판단하고 종료 하지만, 전/후 프레임 변화량이 기준값 이하이면, 디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라 교란 상황으로 판단한다.
감시 카메라가 교란 상황으로 판단하면, 디지털 신호 처리부(107)는 이에 대처하는 신호들을 출력한다(370단계).
일 예로 알람 신호를 출력하거나, 경비원 또는 경찰관에게 현재 구역의 확인이 필요하다는 신호를 전송한다(371). 또는 모노레일(미도시) 등을 이용하여 감시 카메라의 위치를 이동시킨다(372). 또는 주변의 다른 감시 카메라에게 신호를 주어 다른 감시 카메라가 현재 구역의 감시를 담당할 수 있도록 조정한다(373).
다음에 도 7을 참조하여 본 발명의 제2 실시 예에 따른 감시 카메라 교란 방법을 설명한다. 도 3에 도시된 제1 실시 예가 강제적인 이벤트 발생에 의해 라이브뷰 영상의 움직임 검출로 감시 카메라의 교란 유/무를 검출한다면, 제2 실시 예는 감시 카메라가 이동하는 물체가 없는 영역을 촬영한다 하더라도, 바람 등에 의한 나뭇가지/나뭇잎의 움직임이나, 벌레들의 움직임 또는 태양, 형광등 등의 조명 으로 인해 발생되는 그림자를 검출하여 감시 카메라 교란 유/무를 검출하는 것이다.
디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라에서 생성되는 라이브뷰 영상으로부터 움직임을 검출하고 판단한다(710단계). 도 4에 도시된 바와 같이 이전 프레임들로부터 배경부분을 추정하여 생성한 후, 현재 프레임과 배경부분을 비교하고 변화량이 높은 부분들을 묶어서 움직이는 물체 후보군을 생성한다. 이어서, 디지털 신호 처리부(107)는 움직이는 물체 후보군의 크기가 소정의 값보다 큰가를 판단하며, 움직이는 물체 후보군의 크기가 소정의 값보다 큰 경우 실제 움직이는 물체로 판단하여 움직임이 발생하였는지 판단한다. 소정의 값보다 큰 움직이는 물체 후보군으로부터 움직임이 발생한 경우, 디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라가 교란 상태가 아니라고 판단하게 되나, 일정 시간 동안 움직임이 발생하지 않은 경우 다음 단계로 진행한다.
라이브뷰 영상으로부터 움직임이 검출되지 않았다고 판단한 디지털 신호 처리부(107)는 라이브뷰 영상으로부터 미세한 움직임을 검출한다(720단계).
도 8에는 디지털 신호 처리부(107)가 라이브뷰 영상으로부터 미세한 움직임을 검출하기 위한 기반 영상 처리 기술이 도시되어 있다.
미세한 움직임 검출을 위해 디지털 신호 처리부(107)는 먼저, 다양한 배경 혹은 물체 대상의 영상들을 훈련하여 각각을 대표할 수 있는 특징을 추출한다. 여기서 다양한 움직임 대상은 나무 영상, 하늘 영상, 자동차 영상, 사람 영상, 빌딩 영상, 신호등 영상 등 다양하다. 또한 대상을 대표할 수 있는 특징은 대상이 나무 인 경우, 나무의 색상, 나뭇잎 또는 나뭇가지의 모양일 수 있고, 대상이 신호등의 경우 신호등 색상 및 생김새 등이 대표 특징이 될 수 있다.
배경 혹은 물체 대상으로부터 특징이 추출되면, 디지털 신호 처리부(107)는 현재 촬영되는 라이브뷰 영상에서 추출된 특징이 어디에 위치해 있는지 판단하여 라이브뷰 영상을 배경 혹은 물체의 종류에 따라 몇 개의 구역으로 구분한다. 도 8에서 (a)는 원본 영상, (b)는 적외선 영상, (c)-(e)는 서로 다른 영상처리 기법을 이용했을 때 추출된 특징이 어디에 위치해 있는지를 바탕으로 어떤 피사체들이 촬영되고 있는지에 따라 구분된 예를 보여주고 있다.
이후, 디지털 신호 처리부(107)는 라이브뷰 영상으로부터 움직임 검출 및 판단(710단계)의 움직이는 물체 후보군 생성(313단계)에서 생성된 후보군이 앞서 구분된 어떤 구역에 포함되는 지를 확인하여 미세한 움직임을 검출한다.
본 발명에서는 라이브뷰 영상으로부터 미세한 움직임을 검출을 위해 나무의 움직임 검출(721), 구름, 새, 벌레 검출(722), 그림자 검출(723)을 예로 들고 있으나, 이에 국한되는 것은 아니다.
나무의 움직임 검출(721)의 경우, 다양한 나무 영상들을 훈련하여 나무를 대표할 수 있는 특징 예를 들면, 나무의 색상, 나뭇잎 모양, 나뭇가지의 모양 등을 추출한다. 이어서, 라이브뷰 영상에서 나무의 상기 특징이 어디에 위치해 있는지 검출하여 나무 영역을 구분하고, 움직이는 물체 후보군이 이 영역에 포함되어 있는 경우 나무의 움직임이라고 최종적으로 판단한다.
구름, 새, 벌레 검출(722)의 경우, 다양한 하늘 영상들을 훈련하여 하늘을 대표할 수 있는 특징 예를 들면, 하늘의 색상 또는 하늘의 모양 등을 추출한다. 이어서, 라이브뷰 영상에서 하늘의 상기 특징이 어디에 위치해 있는지 판단하고, 이 영역에서 움직이는 물체 후보군이 존재하는 지 여부를 라이브뷰 영상의 전/후 프레임을 비교하여 구름, 새, 벌레등의 움직임 발생 여부를 판단한다.
그림자 검출(723)의 경우, 그림자의 색상, 채도, 명도 등을 바탕으로 라이브뷰 영상에서 그림자의 상기 특징이 어디에 위치해 있는지 판단하고, 특징이 포함된 라이브뷰 영상의 전/후 프레임을 비교하여 변화가 발생하였는지 여부를 판단한다.
나무의 움직임 검출(721), 구름, 새, 벌레 검출(722), 그림자 검출(723)을 통하여 변화량이 발생하지 않은 경우, 디지털 신호 처리부(107)는 피드백 체크를 수행한다(730단계). 디지털 신호 처리부(107)의 피드백 체크는 외부 요인이나 노이즈 등으로 움직임이 검출되지 않은 경우를 방지하기 위해, 전/후 프레임 비교결과 변화가 발생하지 않은 경우, 몇 차례 더 수행하여 움직임 검출 여부를 확인하는 것으로, 정확도를 높일 수 있다.
피드백 체크 결과로 디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라 교란 여부를 판단한다(740단계).
피드백 체크 결과, 전/후 프레임 비교 결과 변화가 있으면, 디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라 교란 상황이 아니라고 판단하고 종료 하지만, 전/후 프레임 비교 결과 변화가 없으면, 디지털 신호 처리부(107)는 감시 카메라 교란 상황으로 판단한다.
감시 카메라가 교란 상황으로 판단하면, 디지털 신호 처리부(107)는 이에 대 처하는 신호들을 출력한다(750단계).
일 예로 알람 신호를 출력하거나, 경비원 또는 경찰관에게 현재 구역의 확인이 필요하다는 신호를 전송한다(751). 또는 모노레일(미도시) 등을 이용하여 감시 카메라의 위치를 이동시킨다(752). 또는 주변의 다른 감시 카메라에게 신호를 주어 다른 감시 카메라가 현재 구역의 감시를 담당할 수 있도록 조정한다(753단계).
이제까지 본 발명에 대하여 그 바람직한 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명의 감시 카메라들이 적용된 감시 시스템을 보이는 블록도 이다.
도 2는 도 1의 어느 한 감시 카메라의 내부 구성을 보여주는 블록도 이다.
도 3은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 감시 카메라 교란 검출 방법의 동작을 보여주는 흐름도 이다.
도 4는 도 3 중 입력 영상으로부터 움직임 검출 및 판단하는 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.
도 5는 도 3 중 강제적 이벤트 움직임 발생을 설명하는 도면이다.
도 6은 도 3 중 강제적 이벤트 발생 후 움직임 검출 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.
도 7은 본 발명의 제2 실시 예에 따른 감시 카메라 교란 검출 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.
도 8은 도 7 중 미세한 움직임 검출을 위한 라이브뷰 영상 분석의 예이다.
도 9는 종래 기술에 따른 감시 카메라 교란을 설명하는 도면이다.

Claims (9)

  1. (a) 라이브뷰 영상으로부터 움직임 발생을 검출하는 단계;
    (b) 상기 라이브뷰 영상으로부터 움직임이 발생하지 않은 경우, 강제적 이벤트가 발생할 영역을 감시할 수 있도록 촬영 범위를 조정하는 단계;
    (c) 임의의 강제적 이벤트를 발생하는 단계; 및
    (d) 상기 강제적 이벤트가 발생한 라이브뷰 영상의 움직임을 검출하여 감시 카메라 교란 여부를 판단하는 단계를 포함하는 감시 카메라 교란 검출 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    (e) 상기 강제적 이벤트가 발생한 라이브뷰 영상의 움직임이 발생하지 않은 경우, 교란 상황이라고 판단하고, 감시자에게 알람 신호를 전송하거나, 상기 감시카메라의 위치를 이동시키거나, 주변의 다른 감시 카메라가 현재 감시 카메라의 감시 범위를 촬영하도록 요청하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 카메라 교란 검출 방법.
  3. 청구항 3은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 2항에 있어서, 상기 (a)단계는
    (a-1) 이전 프레임들로부터 배경부분을 생성하는 단계;
    (a-2) 상기 생성된 배경부분 및 현재 프레임의 비교를 통해 변화량이 발생한 부분들에 대하여 움직이는 물체 후보군을 생성하는 단계; 및
  4. 청구항 4은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 2항에 있어서, 상기 (c)단계의 강제적 이벤트는
    특정 시간의 특정 영역에 강제적인 움직임을 발생시키거나, 특정 물체가 나오게 하는 것을 특징으로 하는 감시 카메라 교란 검출 방법.
  5. 청구항 5은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 2항에 있어서, 상기 (d)단계는
    (d-1) 상기 강제적 이벤트가 발생하기 전의 프레임과 상기 강제적 이벤트가 발생한 후의 프레임을 비교하는 단계; 및
    (d-2) 상기 비교 결과 프레임 변화량이 기준값 이상인 경우 교란 상황으로 판단하고 상기 (e)단계로 진입하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 카메라 교란 검출 방법.
  6. (a) 라이브뷰 영상으로부터 움직임 발생을 검출하는 단계; 및
    (b) 상기 라이브뷰 영상으로부터 움직임이 발생하지 않은 경우, 상기 라이브뷰 영상내 임의의 대상에 대한 미세한 움직임을 검출하여 감시 카메라 교란 여부를 판단하는 단계를 포함하는 감시 카메라 교란 검출 방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    (e) 상기 라이브뷰 영상내 임의의 대상에 대한 미세한 움직임이 발생하지 않은 경우, 교란 상황이라고 판단하고, 감시자에게 알람 신호를 전송하거나, 상기 감시카메라의 위치를 이동시키거나, 주변의 다른 감시 카메라가 현재 감시 카메라의 감시 범위를 촬영하도록 요청하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 카메라 교란 검출 방법.
  8. 삭제
  9. 청구항 9은(는) 설정등록료 납부시 포기되었습니다.
    제 6항에 있어서, 상기 대상의 움직임 검출 방법은
    소정의 배경 또는 물체 대상을 포함하는 복수의 영상을 학습하여 상기 대상을 대표할 수 있는 특징을 추출하는 단계;
    상기 특징이 상기 라이브뷰 영상에서 어디에 위치해 있는지 판단하여 상기 라이브뷰 영상을 배경 또는 물체의 종류에 따라 소정 개수의 영역으로 구분하는 단계;
    상기 (a)단계에서 생성된 움직이는 물체 후보군이 상기 구분된 영역 중 어떤 영역에 포함되어 있는지 판단하고 상기 물체 후보군의 움직임 발생 여부를 검출하는 단계; 및
    상기 물체 후보군의 움직임이 발생하지 않으면 교란 상황으로 판단하고 상기 (c)단계로 진입하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 감시 카메라 교란 검출 방법.
KR1020090064088A 2009-07-14 2009-07-14 감시 카메라 교란 검출 방법 KR101375186B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090064088A KR101375186B1 (ko) 2009-07-14 2009-07-14 감시 카메라 교란 검출 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020090064088A KR101375186B1 (ko) 2009-07-14 2009-07-14 감시 카메라 교란 검출 방법

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20110006453A KR20110006453A (ko) 2011-01-20
KR101375186B1 true KR101375186B1 (ko) 2014-04-01

Family

ID=43613289

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020090064088A KR101375186B1 (ko) 2009-07-14 2009-07-14 감시 카메라 교란 검출 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101375186B1 (ko)

Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101273084B1 (ko) * 2011-11-04 2013-06-10 엘지이노텍 주식회사 영상 처리 방법 및 영상 처리 장치
KR101721919B1 (ko) * 2016-08-01 2017-03-31 (주)한국아이티에스 카메라를 이용한 방범시스템 및 그 운용방법
KR101880505B1 (ko) * 2016-10-12 2018-08-17 케이에스아이 주식회사 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템
KR101880504B1 (ko) * 2016-10-12 2018-08-17 케이에스아이 주식회사 객체 정보 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템
KR102566604B1 (ko) 2020-09-29 2023-08-11 박용남 검체채취면봉 그리퍼
WO2022119425A2 (ko) 2020-12-04 2022-06-09 박용남 오염원 실드 기능을 갖는 일회용 면봉 그리퍼
CN117528065B (zh) * 2023-12-28 2024-04-26 深圳市城市公共安全技术研究院有限公司 相机扰动效果评估及消除方法、装置、设备及存储介质

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001331892A (ja) 2000-05-18 2001-11-30 Mitsubishi Electric Corp 画像認識処理方式
JP2001344699A (ja) 2000-06-01 2001-12-14 Yazaki Corp 車両位置姿勢検出装置、及びそれを用いた駐車補助装置
KR20040105793A (ko) * 2002-03-22 2004-12-16 브리티쉬 텔리커뮤니케이션즈 파블릭 리미티드 캄퍼니 패턴 비교 방법
JP2008530628A (ja) 2005-02-14 2008-08-07 ミツビシ・エレクトリック・リサーチ・ラボラトリーズ・インコーポレイテッド 画像における主光源の方向を求めるための方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2001331892A (ja) 2000-05-18 2001-11-30 Mitsubishi Electric Corp 画像認識処理方式
JP2001344699A (ja) 2000-06-01 2001-12-14 Yazaki Corp 車両位置姿勢検出装置、及びそれを用いた駐車補助装置
KR20040105793A (ko) * 2002-03-22 2004-12-16 브리티쉬 텔리커뮤니케이션즈 파블릭 리미티드 캄퍼니 패턴 비교 방법
JP2008530628A (ja) 2005-02-14 2008-08-07 ミツビシ・エレクトリック・リサーチ・ラボラトリーズ・インコーポレイテッド 画像における主光源の方向を求めるための方法

Also Published As

Publication number Publication date
KR20110006453A (ko) 2011-01-20

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101375186B1 (ko) 감시 카메라 교란 검출 방법
CN101344988B (zh) 图像获取和处理装置及方法、车辆监测和记录系统
CN103856764B (zh) 一种利用双快门进行监控的装置
US9172858B2 (en) Apparatus and method for controlling settings of an imaging operation
US8890959B2 (en) Configuration of image capturing settings
CN105844659B (zh) 运动部件的跟踪方法和装置
KR101625538B1 (ko) 도시방범이 가능한 다차선 자동차 번호판 인식시스템
CN104134352A (zh) 基于长短曝光结合的视频车辆特征检测系统及其检测方法
CN110414445B (zh) 用于人脸识别的光源调节方法、装置及电子设备
KR102392822B1 (ko) 주간 타입 카메라 및 야간 타입 카메라를 이용하여 객체를 탐지 및 추적하는 장치 및 방법
KR100820952B1 (ko) 단일 카메라를 이용한 불법 주정차 무인 자동 단속방법 및그 시스템
CN101388146A (zh) 图像获取和处理装置及方法、车辆监测和记录系统
KR101444843B1 (ko) 영상 감시 시스템 및 그의 동작 방법
JP5747105B2 (ja) 画像処理装置
KR20160120648A (ko) 환경에 따른 필터 구동과 ir라이트 구동 카메라장치
JP5544223B2 (ja) 撮像装置
US9202115B2 (en) Event detection system and method using image analysis
TWI528163B (zh) 省電監控系統及方法
JP4084578B2 (ja) 文字認識方法及びその装置
US20240048672A1 (en) Adjustment of shutter value of surveillance camera via ai-based object recognition
KR101706221B1 (ko) 감시카메라 및 그 감시카메라의 대상 식별을 통한 알람 제어 방법
JP2002145072A (ja) 踏切障害物検知装置
KR102190544B1 (ko) 차량번호판 인식 카메라시스템
TWI476735B (zh) 攝影機異常種類辨識方法及可偵測攝影異常的監視主機
CN113691730A (zh) 一种摄像头的任务切换控制方法、装置、介质及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E701 Decision to grant or registration of patent right
FPAY Annual fee payment
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180226

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190227

Year of fee payment: 6

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20200225

Year of fee payment: 7