KR101377029B1 - 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 cctv 감시장치 및 감시방법 - Google Patents

지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 cctv 감시장치 및 감시방법 Download PDF

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Abstract

본 발명에서는 종래 CCTV 감시 시스템이 사각지역이 발생하고, CCTV 카메라들간의 연동과 동작 스케줄에 대한 연산량이 증가하여 카메라가 객체를 추적하는 동작이 지연되는 문제점과, 현장에서 발생한 상황 알람 정보에 따라 각각에 맞는 자동 경보 방송을 송출시키는 기능이 없어, 범죄행위를 사전에 예방시킬 수 없는 문제점을 개선하고자, 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100), WiFi형 감시존 형성부(200), 스마트중앙통제서버(300)로 구성됨으로서, CCTV가 설치되어 있는 지역 내 이상 행위가 발생하였을 경우에 CCTV 내에서 자체적으로 영상을 분석하는 지능형 영상 분석 기능과 주변의 음성 정보를 분석하는 위험 상황 음성 분석 기능을 활용하여 영상 분석 결과와 음성 분석 결과를 융합한 융합데이터를 단계적으로 분석하여 자율적으로 위험 상황을 알릴 수 있어, 범죄를 사전에 예방시킬 수 있고, 위급 상황에 따라 관리자급, 관제센터급, 긴급출동 서비스 연동으로 이상 행위에 대해 신속한 대처를 수행하여 큰 사고를 예방할 수 있으며, CCTV 영상의 자동 분석의 기술과 CCTV 내 탑재된 음성 모듈을 통해 음성 단어를 통하여 위급, 응급 상황을 인지시킬 수 있으며, 저위험도인 경우에 관리자 통보, 중위험도인 경우에 관리자와 관제센터 통보, 고위험도인 경우에, 관리자와 관제센터, 긴급출동 서비스를 자동적으로 연계시킬 수 있고, 작업 현장에 설치된 CCTV를 이용하여 이동체의 속도 측정, 측정 대상물 사이의 거리 및 측정 대상물의 면적을 실시간으로 확인할 수 있는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 CCTV 장치 및 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.

Description

지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치 및 감시방법{THE APPARATUS AND METHOD OF MONITORING CCTV WITH CONTROL MOUDULE}
본 발명은 CCTV 입력 영상에서 사람의 움직임을 자동 분석 기술을 활용하여 이상 행위를 감지하거나 CCTV 내 상황 감지 음성 인식 모듈을 활용하여 위급 상황에 대해 자동으로 상황실에 상황에 따른 경보를 알리고 위험 정도에 따라 등급을 세분화하여 알림 대상을 다르게 하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치 및 감시방법에 관한 것이다.
최근 강력 범죄의 잦은 발생으로 사회적 불안감이 증가됨에 따라 개인이나 공공 안전에 대한 관심이 증가되고 있다.
이러한 이유로 범죄의 사전 예방과 사후분석 및 신속한 해결을 위한 영상감시시스템의 개발 및 활용에 대한 중요성이 증대되고 있다.
영상감시 시스템에서 화질개선, 영상전송 및 저장 기술은 과거 시스템에 비해 많이 발전되었다.
또한, 인터넷과 연결되는 네트워크 카메라를 개발하여 원격으로 영상 감시를 수행할 수 있게 뙤었다.
이러한 시스템은 주변기술과 접목하여 응용범위가 광범위하게 넓어지고 있으며, 가격이 비교적 저렴해짐에 따라 효율적인 영상 감시 시스템의 폭넓은 보급이 가능해졌다.
CCTV(Closed Circuit Television)은 광역 카메라를 이용하여 공공장소나 우범지역, 출입통제구역과 같이 보안을 요구하는 장소에 설치하고, 화면 영상을 감시 인력이 직접 모니터링 하거나 저장 장치에 녹화 후 사후영상분석을 통해 대처하는 방식의 감시를 수행하게 된다.
하지만, CCTV 감시 시스템은 고정반경의 지역 감시만을 수행하므로 광범위한 지역 감시를 위해서는 다수의 카메라를 설치해야 하며, 감시 지역의 환경에 따라 사각지역이 발생하게 된다.
또한 복수개의 CCTV 카메라가 설치되더라도, CCTV 카메라들간의 연동과 동작 스케줄에 대한 연산량이 증가하여 카메라가 객체를 추적하는 동작이 지연되는 단점이 발생하였다.
그리고, 전국적으로 CCTV의 설치 수요가 급증함에 따라 그것을 모니터링하고 관리할 수 있는 관리자의 수는 턱없이 부족하고, 기존의 CCTV 카메라의 경우에 현장에서 발생한 상황 알람 정보에 따라 각각에 맞는 자동 경보 방송을 송출시키는 기능이 없어, 범죄행위를 사전에 예방시킬 수 없는 문제점이 있었다.
등록특허공보 제10-1114989호(2012년03월06일 공고)
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명에서는 CCTV가 설치되어 있는 지역 내 이상 행위가 발생하였을 경우에 CCTV 내에서 자체적으로 영상을 분석하는 지능형 영상 분석 기능과 주변의 음성 정보를 분석하는 위험 상황 음성 분석 기능을 활용하여 영상 분석 결과와 음성 분석 결과를 융합한 융합데이터를 단계적으로 분석하여 자율적으로 위험 상황을 알릴 수 있어, 범죄를 사전에 예방시킬 수 있고, 위급 상황에 따라 관리자급, 관제센터급, 긴급출동 서비스 연동으로 이상 행위에 대해 신속한 대처를 수행하여 큰 사고를 예방할 수 있으며, CCTV 영상의 자동 분석의 기술과 CCTV 내 탑재된 음성 모듈을 통해 음성 단어를 통하여 위급, 응급 상황을 인지시킬 수 있으며, 저위험도인 경우에 관리자 통보, 중위험도인 경우에 관리자와 관제센터 통보, 고위험도인 경우에, 관리자와 관제센터, 긴급출동 서비스를 자동적으로 연계시킬 수 있고, 작업 현장에 설치된 CCTV를 이용하여 이동체의 속도 측정, 측정 대상물 사이의 거리 및 측정 대상물의 면적을 실시간으로 확인할 수 있는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치 및 감시방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치는
CCTV 내부에 설치되어 설정지역을 감시하면서 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 지속적인 영상 감시를 수행시키고, 이상행동을 보이는 관심객체의 음성을 녹취해서 저장시키며, 실시간으로 전달받은 영상데이터를 기준영상설정값과 비교분석해서 영상분석결과데이터를 생성시키고, 실시간으로 전달받은 음성데이터를 기준음성설정값과 비교분석해서 음성분석결과데이터를 생성시킨 후, 영상분석결과데이터와 음성분석결과데이터를 융합해서 위험 상황인지여부를 기준설정값과 비교분석해서 검출하고, 위험단계별로 분리시키며, 위험단계별로 이상행동을 보이는 관심객체쪽으로 실시간으로 1차 자동경보음성을 출력시키도록 제어하고, 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 원격지의 스마트중앙통제서버로 송신시켜, 이에 따른 응답신호로서, 스마트중앙통제서버로부터 수신받은 2차 원격지보이스출력신호를 출력시키도록 제어하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)과,
현장의 CCTV에 설치된 지능형 하이브리드 감시제어모듈과 원격지의 스마트중앙통제서버 사이를 무선인터넷망(WiFi)으로 연결시키고, 이상행동을 보이는 관심객체가 위치한 CCTV를 기준으로 반경 50m~100m이내의 하나의 감시존을 형성시킨 후, 특정 CCTV에 설치된 지능형 하이브리드 감시제어모듈로부터 전송된 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 수신받아 원격지의 스마트중앙통제서버로 송신시키고, 이에 따른 응답신호로서 스마트중앙통제서버로부터 원격지보이스출력신호를 수신받아 지능형 하이브리드 감시제어모듈로 송신시키는 WiFi형 감시존 형성부(200)와,
WiFi형 감시존 형성부를 통해 지능형 하이브리드 감시제어모듈로부터 전송된 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터, 위험상황인지신호, 경보음성출력신호를 수신받아 WiFi형 감시존 형성부(200)를 통해 형성된 감시존을 따라 이상행동을 보이는 관심객체를 추적하면서 현장에 위치한 지능형 하이브리드 감시제어모듈쪽으로 원격지보이스출력신호를 출력시키는 스마트중앙통제서버(300)로 구성로 구성됨으로서 달성된다.
또한, 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 CCTV 감시방법은
는 관심객체의 음성을 녹취해서 저장하는 단계(S100)와,
지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)에서 원격지의 스마트중앙통제서버로 식별ID와 함께 영상데이터와 음성데이터를 전송시키는 단계(S200)와,
지능형 하이브리드 감시제어모듈에서 입력된 영상데이터를 기준영상설정값과 비교분석해서 영상분석결과데이터를 생성시키고, 입력된 음성데이터를 기준음성설정값과 비교분석해서 음성분석결과데이터를 생성시키는 단계(S300)와,
지능형 하이브리드 감시제어모듈에서 영상분석결과데이터와 음성분석결과데이터를 융합해서 위험 상황인지여부를 기준설정값과 비교분석해서 검출하고, 위험단계별로 분리시키는 단계(S400)와,
지능형 하이브리드 감시제어모듈에서에서 위험 단계에 따라 경보를 받는 대상에게 1차로 자동경보음성을 출력시키는 단계(S500)와,
스마트중앙통제서버의 제어하에 WiFi형 감시존 형성부(200)에서 이상행동을 보이는 관심객체가 위치한 CCTV를 기준으로 반경 50m~100m이내의 하나의 감시존을 형성시키는 단계(S600)와,
지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)에서 스마트중앙통제서버(300)로부터 원격지보이스출력신호를 수신받아 이상행동을 보이는 관심객체에게 2차로 원격지보이스를 출력시키는 단계(S700)로 이루어짐으로서 달성된다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는 작업 현장에 설치된 CCTV를 이용하여 이동체의 속도 측정, 측정 대상물 사이의 거리 및 측정 대상물의 면적을 실시간으로 확인할 수 있고, 담당자가 현장으로 가서 확인할 필요가 없어 인력 절감 및 감시 효율을 증가시킬 수 있으며, 위급 상황에 따라 관리자급, 관제센터급, 긴급출동 서비스 연동으로 이상 행위에 대해 신속한 대처를 수행하여 큰 사고를 예방할 수 있고, CCTV가 설치되어 있는 지역 내 이상 행위가 발생하였을 경우에 CCTV 내에서 자체적으로 영상을 분석하는 지능형 영상 분석 기능과 주변의 음성 정보를 분석하는 위험 상황 음성 분석 기능을 활용하여 자율적으로 위험 상황을 알릴 수 있어, 범죄예방율을 기존에 비해 70% 향상시킬 수 있는 좋은 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치(1)의 구성요소를 도시한 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치(1)의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 3은 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치 중 지능형 하이브리드 감시제어모듈의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 4은 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈 중 CCTV 카메라제어부의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 5는 본 발명에 따른 스마트중앙통제서버의 구성요소를 도시한 블럭도,
도 6은 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈이 CCTV 내부에 설치된 것을 도시한 일실시예도,
도 7은 본 발명에 따른 영상분석부의 구성요소를 도시한 구성도,
도 8은 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시방법을 도시한 순서도,
도 9는 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치를 통해 이상행동을 보이는 관심객체쪽으로 1차로 자동경보음성을 출력시키고, 2차로 원격지보이스출력신호를 출력시키는 것을 도시한 일실시예도.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 도면을 첨부하여 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치(1)의 구성요소를 도시한 구성도에 관한 것으로, 이는 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100), WiFi형 감시존 형성부(200), 스마트중앙통제서버(300)로 구성된다.
먼저, 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)에 관해 설명한다.
상기 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)은 CCTV 내부에 설치되어 설정지역을 감시하면서 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 지속적인 영상 감시를 수행시키고, 이상행동을 보이는 관심객체의 음성을 녹취해서 저장시키며, 실시간으로 전달받은 영상데이터를 기준영상설정값과 비교분석해서 영상분석결과데이터를 생성시키고, 실시간으로 전달받은 음성데이터를 기준음성설정값과 비교분석해서 음성분석결과데이터를 생성시킨 후, 영상분석결과데이터와 음성분석결과데이터를 융합해서 위험 상황인지여부를 기준설정값과 비교분석해서 검출하고, 위험단계별로 분리시키며, 위험단계별로 이상행동을 보이는 관심객체쪽으로 실시간으로 1차 자동경보음성을 출력시키도록 제어하고, 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 원격지의 스마트중앙통제서버로 송신시켜, 이에 따른 응답신호로서, 스마트중앙통제서버로부터 수신받은 2차 원격지보이스출력신호를 출력시키도록 제어하는 역할을 한다.
이는 도 2에 도시한 바와 같이, CCTV 카메라제어부(110), 음성녹취저장부(120), 스피커부(130), 데이터백업부(140), 영상분석부(150), 음성분석부(160), 제1 데이터송신부(170), 제1 데이터 수신부(180)로 구성된다.
첫째, 본 발명에 따른 CCTV 카메라제어부(110)에 관해 설명한다.
상기 CCTV 카메라제어부(110)는 도 6에 도시한 바와 같이, CCTV 내부에 설치되어 설정지역을 감시하면서 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 지속적인 영상 감시를 수행시키도록 제어하고, 이상행동을 보이는 관심객체의 음성을 녹취해서 저장시키도록 제어하며, 영상분석부를 통해 전송된 영상분석결과데이터와, 음성분석부를 통해 전송된 음성분석결과데이터를 융합해서 위험 상황인지여부를 기준설정값과 비교분석해서 검출하고, 위험단계별로 분리시키며, 위험단계별로 이상행동을 보이는 관심객체쪽으로 실시간으로 1차 자동경보음성을 출력시키도록 제어하고, 스마트중앙통제서버로부터 수신받은 2차 원격지보이스출력신호를 출력시키도록 제어하는 역할을 한다.
이는 도 3에 도시한 바와 같이, 배경객체분리검출부(111), 그림자제거부(112), 객체분류부(113), 파티클필터 알고리즘엔진부(114), 모션템플릿알고리즘엔진부(115), 위험상황인지검출부(116), 위험상황단계별분리부(117)로 구성된다.
[배경객체분리검출부(111)]
상기 배경객체분리검출부(111)는 가우시안 커널(kernel)을 다수 혼합하여 입력 영상 내 각 화소별로커널을 적용해서 밀도가 높아지는 정도를 이용하여 배경과 객체를 분리시키고 검출하는 역할을 한다.
이는 가우시안 혼합 모델이 구성되어, 확률 분포를 통해 입력영상을 배경과 객체로 분리시켜 검출시킨다.
즉, 가우시안 혼합 모델에서의 화소별 평균과 분산은 매 프레임별 학습이 이루어진다.
따라서 시간에 따라 화소값이 변화해 학습에 따라 환경적으로 적응하는 구조를 가진다.
임의의 시간 t에 비해 측정한 한 화소를
Figure 112013109451839-pat00001
라고 하고, 이
Figure 112013109451839-pat00002
가 M개의 가우시안 확률 분포를 따른다고 하면, 가우시안 혼합 모델은 수학식 1과 같이 표현된다.
Figure 112013109451839-pat00003
여기서,
Figure 112013109451839-pat00004
는 가우시안 혼합 모델의 파라미터 벡터로,
Figure 112013109451839-pat00005
이며,
Figure 112013109451839-pat00006
과
Figure 112013109451839-pat00007
은 m번째 가우시한 분포의 평균과 공분산 행렬이다.
또한,
Figure 112013109451839-pat00008
은 m번째 가우시안 분포의 혼합 가중치를 나타낸다.
t의 다음 시간인 t+1에 대해 새로운 화소값
Figure 112013109451839-pat00009
이 주어지면 가우시안 파라미터 모델은 적응적으로 새롭게 학습된다.
영상데이터에서 배경과 객체를 분리해 낼 때에는 둘의 구분을 위하여 배경이 객체에 비해 혼합 가중치가 높은 것과 작은 분산 값을 가지는 특징을 파악하여 처리해야 한다.
이러한 배경과 객체의 분리를 위해 사용되는 배경 분포 모델은 다음의 수학식 2와 같다.
Figure 112013109451839-pat00010
여기서, B는 배경을 의미하고, 1-Tf는 배경 모델에 주어지는 가중치의 값을 의미한다. 새로운 화소값이 배경에 속하게 되려면 수학식 3에 의해 몇 개의 프레임이 경과하면 속하게 된다.
Figure 112013109451839-pat00011
즉, F는 새로운 화소값이 배경으로 포함될 때까지의 경과하는 프레임을 의미한다.
[그림자제거부(112)]
상기 그림자제거부(112)는 추적하고자 하는 객체의 그림자를 제거하는 역할을 한다.
이는 객체 자체의 존재로부터 생성되는 자기그림자와, 주변 환경적인 영향에 의해 생성되는 주변그림자를 모두 제거하도록 하기 위해 밝기 왜곡(brightness distortion) 정보 알고리즘엔진부와 컬러 왜곡(color distortion) 정보 알고리즘엔진부를 이용해서 제거하도록 구성된다.
즉, 밝기 왜곡(BD : brightness distortion) 정보 알고리즘엔진부에 따른 밝기 왜곡률과, 컬러 왜곡(CD : color distortion) 정보 알고리즘엔진부에 따른 컬러 왜곡률을 계산한 후, 임계값과의 관계를 이용하여 그림자를 제거시킨다.
Figure 112013109451839-pat00012
Figure 112013109451839-pat00013
Figure 112013109451839-pat00014
본 발명에 따른 그림자제거부는 수학식 4를 통해 컬러 왜곡값의 계산량을 최소한으로 줄이기 위해 그레이 영상을 기반으로 적용시킨다.
[객체분류부(113)]
상기 객체분류부(113)는 객체를 분류하는 역할을 한다.
이는 르장드르 모멘트(Legendre moment)를 추출하여 k-means 방법을 이용하여 단일사람, 차, 기타를 분류하는 분류기를 생성시키도록 구성된다.
상기 르장드르 모멘트는 직교하는 르장드르 다항식 커널을 말한다.
[파티클필터 알고리즘엔진부(114)]
상기 파티클필터 알고리즘엔진부(114)는 객체분류부를 통해 분류된 객체를 시뮬레이션에 기반을 둔 파티클 필터를 통해 이상행동을 보이는 관심객체를 추적하는 역할을 한다.
이는 잡음이 많은 비선형 시스템의 상태를 예측하는 베이지안 필터의 확률적 접근 알고리즘으로 연속적으로 들어오는 정보의 존재하는 관측 값만 가지고 예측하도록 구성된다.
그리고, 시스템에 적절하게 제안된 확률분포로써 임의의 여러 입력값을 종합하여 추측하도록 구성된다.
영역에서 검출 영역을 Xt=x, y, ObjectWidth, ObjectHeight로 정의한다.
객체의 위치를 평균으로 하는 가우시안분포를 통해 파티클
Figure 112013109451839-pat00015
를 생성하고, HVS 색상기반의 히스토그램을 사용한다.
검출하고자 하는 객체의 히스토그램과 파티클 각각의 히스토그램과의 비교를 통해 이상행동을 보이는 관심객체를 추적하게 된다.
[모션템플릿알고리즘엔진부(115)]
상기 모션템플릿알고리즘엔진부(115)는 이상행동을 보이는 관심객체의 이동방향을 예측하고, 예측된 좌표값을 CCTV 카메라 제어신호로 변환시키는 역할을 한다.
이는 히스토리 이미지 알고리즘으로서 모션에너지 이미지들을 시간에 따라 하나의 영상에 기록하여 특정 시간동안의 움직임을 추적하는 기법이다.
모션 히스토리 이미지에 기록된 영상의 픽셀이 밝을수록 최근에 움직인 부분을 나타낸다.
모션 템플릿의 수행순서는 영상프레임에서 분할된 객체를 추출한다.
다음으로, 다음 프레임에서 객체가 움직이면 새로운 타임스태프를 표시시킨다.
다음으로, 객체의 움직임 방향에 따라 새로운 타임스태프를 표시시키며 이전에 분할된 타임스태프는 점점 어두워지도록 처리한다.
본 발명에 따른 모션템플릿알고리즘엔진부(115)는 그레디언트를 이용하여 지역 움직임 정보를 구하고, 이전에 사용된 영역들을 제거하는 반복수행함으로써 객체의 이동방향을 예측한다.
또한, 본 발명에 따른 모션템플릿알고리즘엔진부(115)는 스마트중앙통제서버의 연속추적알고리즘엔진부(320)과 연계되어, 이상행동을 보이는 관심객체를 이웃하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통해 원격지의 스마트중앙통제서버에서 연속 추적하도록 위치데이터와 이동방향데이터를 전송시킨다.
[위험상황인지검출부(116)]
상기 위험상황인지검출부(116)는 영상분석결과데이터와 음성분석결과데이터를 융합해서 위험 상황인지여부를 기준설정값과 비교분석해서 검출하는 역할을 한다.
[위험상황단계별분리부(117)]
상기 위험상황단계별분리부(117)는 위험상황인지검출부로부터 검출된 위험상황을 단계별로 나누어 분리시키는 역할을 한다.
이처럼 본 발명에 따른 배경객체분리검출부(111), 그림자제거부(112), 객체분류부(113), 파티클필터 알고리즘엔진부(114), 모션템플릿알고리즘엔진부(115), 위험상황인지검출부(116), 위험상황단계별분리부(117)로 이루어진 CCTV 카메라제어부(110)는 객체의 움직임을 검출하고 이동 객체를 인식하며 움직이는 객체의 이동방향을 예측하여 CCTV 카메라부의 동작을 객체 움직임에 따라 실시간 촬영하도록 제어하여 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 지속적인 감시를 수행시킬 수가 있다.
둘째, 본 발명에 따른 음성녹취저장부(120)에 관해 설명한다.
상기 음성녹취저장부(120)는 이상행동을 보이는 관심객체의 음성을 녹취해서 저장하는 역할을 한다.
이는 마이크로폰으로 구성된다.
또한, 상기 음성녹취저장부(120)는 일측에 화자독립방식의 음성인식기능 구현을 위하여 인식된 음성데이터를 참조시킬 수 있는 코퍼스(Corpus) 목록을 저장시키고, 현재 관심객체의 음성데이터를 저장시키는 음성인식데이터베이스부가 포함되어 구성된다.
셋째, 본 발명에 따른 스피커부(130)에 관해 설명한다.
상기 스피커부(130)는 CCTV 감시제어부로부터 자동경보음발생신호를 전달받아 외부로 경보음을 출력시키거나 또는 스마트중앙통제서버로부터 전달된 2차 원격지보이스출력신호를 출력시키는 역할을 한다.
이는 음성 단어를 통하여 위급, 응급 상황을 인지하도록 구성된다.
넷째, 본 발명에 따른 데이터백업부(140)에 관해 설명한다.
상기 데이터백업부(140)는 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 저장시키는 역할을 한다.
다섯째, 본 발명에 따른 영상분석부(150)에 관해 설명한다.
상기 영상분석부(150)는 영상데이터를 불러와서 기준영상설정값과 비교분석해서 영상분석결과데이터를 생성시키는 역할을 한다.
이는 DM365 멀티미디어 프로세서로 구성된다.
상기 DM365 멀티미디어 프로세서는 고화질 H.264 비디오 인코딩 및 디코딩 데모 응용 프로그램을 실행시키고, 얼굴인식비디오 프런트 엔드 프로그램이 내장되어 구성되는 특성을 가진다.
본 발명에 따른 영상분석부(150)는 도 7에 도시한 바와 같이, 메모리를 저장하는 메모리부(151)와, 고화질 비디오를 입력시키고, 출력시키는 비디오 입출력부(152)와, 주변기기와 양방향데이터통신망으로 연결시켜 영상데이터와 음성데이터를 송신시키고, 이에 따른 응답신호를 수신받는 데이터입출력부(153)로 구성된다.
여섯째, 본 발명에 따른 음성분석부(160)에 관해 설명한다.
상기 음성분석부(160)는 음성데이터를 불러와서 기준음성설정값과 비교분석해서 음성분석결과데이터를 생성시키는 역할을 한다.
이는 현재 관심객체의 음성데이터를 미리 설정된 음성인식데이터베이스부의 기준음성데이터와 음성스트리밍시킨 후, 기준음성데이터와 일치한지 여부를 분석한 음성분석결과데이터를 생성시킨다.
여기서, 음성인식데이터베이스부의 기준음성데이터는 일예로, "살려주세요", "도와주세요", "치한이야", "도둑이야"라는 특정문구의 음성데이터로 구성된다.
일곱째, 본 발명에 따른 제1 데이터송신부(170)에 관해 설명한다.
상기 제1 데이터송신부(170)는 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 원격지의 스마트중앙통제서버로 송신시키는 역할을 한다.
이는 WiFi 통신모듈로 구성된다.
여덟째, 본 발명에 따른 제1 데이터 수신부(180)에 관해 설명한다.
상기 제1 데이터 수신부(180)는 스마트중앙통제서버로부터 전달된 2차 원격지보이스출력신호를 수신받아 CCTV 카메라제어부(110)로 전송시키는 역할을 한다.
이는 WiFi통신모듈로 구성된다.
다음으로, 본 발명에 따른 WiFi형 감시존 형성부(200)에 관해 설명한다.
상기 WiFi형 감시존 형성부(200)는 현장의 CCTV에 설치된 지능형 하이브리드 감시제어모듈과 원격지의 스마트중앙통제서버 사이를 무선인터넷망(WiFi)으로 연결시키고, 이상행동을 보이는 관심객체가 위치한 CCTV를 기준으로 반경 50m~100m이내의 하나의 감시존을 형성시킨 후, 특정 CCTV에 설치된 지능형 하이브리드 감시제어모듈로부터 전송된 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 수신받아 원격지의 스마트중앙통제서버로 송신시키고, 이에 따른 응답신호로서 스마트중앙통제서버로부터 원격지보이스출력신호를 수신받아 지능형 하이브리드 감시제어모듈로 송신시키는 역할을 한다.
다음으로, 본 발명에 따른 스마트중앙통제서버(300)에 관해 설명한다.
상기 스마트중앙통제서버(300)는 WiFi형 감시존 형성부를 통해 지능형 하이브리드 감시제어모듈로부터 전송된 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터, 위험상황인지신호, 경보음성출력신호를 수신받아 WiFi형 감시존 형성부(200)를 통해 형성된 감시존을 따라 이상행동을 보이는 관심객체를 추적하면서 현장에 위치한 지능형 하이브리드 감시제어모듈쪽으로 원격지보이스출력신호를 출력시키는 역할을 한다.
이는 도 4에 도시한 바와 같이, 제2 데이터수신부(310), 연속추적알고리즘엔진부(320), 원격지보이스출력제어부(330)로 구성된다.
첫째, 본 발명에 따른 제2 데이터수신부(310)에 관해 설명한다.
상기 제2 데이터수신부(310)는 지능형 하이브리드 감시제어모듈로부터 전송된 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 수신받는 역할을 한다.
이는 WiFi통신모듈로 구성된다.
둘째, 본 발명에 따른 연속추적알고리즘엔진부(320)에 관해 설명한다.
상기 연속추적알고리즘엔진부(320)는 이상행동을 보이는 관심객체가 위치한 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 기준으로 반경 50m~100m이내의 하나의 감시존을 형성시킨 후, 이상행동을 보이는 관심객체를 이웃하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통해 연속 추적하도록 이상행동을 보이는 관심객체에 칼러형상의 타켓포인트를 설정시키는 역할을 한다.
이는 이상행동을 보이는 관심객체를 연속추적하기 위해 스파티오그램(Spatiogram)이 구성된다.
상기 스파티오그램(Spatiogram)은 이상행동을 보이는 관심객체에 칼러형상의 타켓포인트를 설정시킨 후, 객체의 컬러 공간정보를 통해 이상행동을 보이는 관심객체를 이웃하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통해 연속 추적시키기 위해, 다음의 수학식 5와 같이 표현된다.
Figure 112013109451839-pat00016
Figure 112013109451839-pat00017
Figure 112013109451839-pat00018

여기서, nb는 b번째 빈(bin)의 화소를 나타내며,
Figure 112013109451839-pat00019
와
Figure 112013109451839-pat00020
는 평균벡터와 공분산 행렬을 의미한다.
상기 수학식 5를 통해 지능형 하이브리드 감시제어모듈의 영상데이터에서 추적하고자 결정된 이상행동을 보이는 관심객체의 특징을 추출하게 되고, 이를 사용하여 다음 영상프레임에서 유사도를 측정하게 된다.
셋째, 본 발명에 따른 원격지보이스출력제어부(330)에 관해 설명한다.
상기 원격지보이스출력제어부(330)는 연속추적알고리즘엔부를 통해 타켓포인트가 설정된 관심객체에게 원격지에서 직접 현장의 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통해 스마트중앙통제서버에서 말한 원격지보이스가 출력되도록 원격지보이스출력신호를 지능형 하이브리드 감시제어모듈로 전송시키는 역할을 한다.
이는 도 5에 도시한 바와 같이, 보이스타켓설정부(331), 보이스조절부(332), 음량조절부(333), 원격지보이스출력부(334)로 구성된다.
상기 보이스타켓설정부(331)는 이상행동을 보이는 관심객체의 지능형 하이브리드 감시제어모듈의 식별 ID를 불러와, 원격지보이스를 출력시킬 지능형 하이브리드 감시제어모듈의 타켓을 설정시키는 역할을 한다.
상기 보이스조절부(332)는 입력된 원격지보이스 신호의 특성에서 음색을 기준 음성특성 설정값에 따라 조절시키는 역할을 한다.
상기 음량조절부(333)는 음량을 기준 음성특성 설정값에 따라 조절시키는 역할을 한다.
상기 원격지보이스출력부(334)는 WiFi 통신망을 통해 보이스타켓설정부에서 타켓이 설정된 관심객체의 지능형 하이브리드 감시제어모듈로 원격지보이스를 출력시키는 역할을 한다.
이하, 본 발명에 따른 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시방법에 관해 설명한다.
먼저, 도 8에 도시한 바와 같이, 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)에서 CCTV 내부에 설치되어 설정지역을 감시하면서 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 지속적인 영상 감시를 수행시키고, 이상행동을 보이는 관심객체의 음성을 녹취해서 저장한다(S100).
다음으로, 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)에서 원격지의 스마트중앙통제서버로 식별ID와 함께 영상데이터와 음성데이터를 전송시킨다(S200).
다음으로, 지능형 하이브리드 감시제어모듈에서 입력된 영상데이터를 기준영상설정값과 비교분석해서 영상분석결과데이터를 생성시키고, 입력된 음성데이터를 기준음성설정값과 비교분석해서 음성분석결과데이터를 생성시킨다(S300).
다음으로, 지능형 하이브리드 감시제어모듈에서 영상분석결과데이터와 음성분석결과데이터를 융합해서 위험 상황인지여부를 기준설정값과 비교분석해서 검출하고, 위험단계별로 분리시킨다(S400).
다음으로, 도 9에 도시한 바와 같이, 지능형 하이브리드 감시제어모듈에서에서 위험 단계에 따라 경보를 받는 대상에게 1차로 자동경보음성을 출력시킨다(S500).
다음으로, 스마트중앙통제서버의 제어하에 WiFi형 감시존 형성부(200)에서 이상행동을 보이는 관심객체가 위치한 CCTV를 기준으로 반경 50m~100m이내의 하나의 감시존을 형성시킨다(S600).
끝으로, 도 9에 도시한 바와 같이, 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)에서 스마트중앙통제서버(300)로부터 원격지보이스출력신호를 수신받아 이상행동을 보이는 관심객체에게 2차로 원격지보이스를 출력시킨다(S700).
1 : 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치
100 : 지능형 하이브리드 감시제어모듈 110 : CCTV 카메라제어부
120 : 음성녹취저장부 130 : 경보음발생부
140 : 데이터백업부 200 : WiFi형 감시존 형성부
300 : 스마트중앙통제서버

Claims (5)

  1. CCTV 내부에 설치되어 설정지역을 감시하면서 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 지속적인 영상 감시를 수행시키고, 이상행동을 보이는 관심객체의 음성을 녹취해서 저장시키며, 실시간으로 전달받은 영상데이터를 기준영상설정값과 비교분석해서 영상분석결과데이터를 생성시키고, 실시간으로 전달받은 음성데이터를 기준음성설정값과 비교분석해서 음성분석결과데이터를 생성시킨 후, 영상분석결과데이터와 음성분석결과데이터를 융합해서 위험 상황인지여부를 기준설정값과 비교분석해서 검출하고, 위험단계별로 분리시키며, 위험단계별로 이상행동을 보이는 관심객체쪽으로 실시간으로 1차 자동경보음성을 출력시키도록 제어하고, 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 원격지의 스마트중앙통제서버로 송신시켜, 이에 따른 응답신호로서, 스마트중앙통제서버로부터 수신받은 2차 원격지보이스출력신호를 출력시키도록 제어하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)과,
    현장의 CCTV에 설치된 지능형 하이브리드 감시제어모듈과 원격지의 스마트중앙통제서버 사이를 무선인터넷망(WiFi)으로 연결시키고, 이상행동을 보이는 관심객체가 위치한 CCTV를 기준으로 반경 50m~100m이내의 하나의 감시존을 형성시킨 후, 특정 CCTV에 설치된 지능형 하이브리드 감시제어모듈로부터 전송된 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 수신받아 원격지의 스마트중앙통제서버로 송신시키고, 이에 따른 응답신호로서 스마트중앙통제서버로부터 원격지보이스출력신호를 수신받아 지능형 하이브리드 감시제어모듈로 송신시키는 WiFi형 감시존 형성부(200)와,
    WiFi형 감시존 형성부를 통해 지능형 하이브리드 감시제어모듈로부터 전송된 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터, 위험상황인지신호, 경보음성출력신호를 수신받아 WiFi형 감시존 형성부(200)를 통해 형성된 감시존을 따라 이상행동을 보이는 관심객체를 추적하면서 현장에 위치한 지능형 하이브리드 감시제어모듈쪽으로 원격지보이스출력신호를 출력시키는 스마트중앙통제서버(300)로 구성되는 것을 특징으로 하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치.
  2. 제1항에 있어서, 상기 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)은
    CCTV 내부에 설치되어 설정지역을 감시하면서 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 지속적인 영상 감시를 수행시키도록 제어하고, 이상행동을 보이는 관심객체의 음성을 녹취해서 저장시키도록 제어하며, 영상분석부를 통해 전송된 영상분석결과데이터와, 음성분석부를 통해 전송된 음성분석결과데이터를 융합해서 위험 상황인지여부를 기준설정값과 비교분석해서 검출하고, 위험단계별로 분리시키며, 위험단계별로 이상행동을 보이는 관심객체쪽으로 실시간으로 1차 자동경보음성을 출력시키도록 제어하고, 스마트중앙통제서버로부터 수신받은 2차 원격지보이스출력신호를 출력시키도록 제어하는 CCTV 카메라제어부(110)와,
    이상행동을 보이는 관심객체의 음성을 녹취해서 저장하는 음성녹취저장부(120)와,
    CCTV 감시제어부로부터 자동경보음발생신호를 전달받아 외부로 경보음을 출력시키거나 또는 스마트중앙통제서버로부터 전달된 2차 원격지보이스출력신호를 출력시키는 스피커부(130)와,
    이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 저장시키는 데이터백업부(140)와,
    영상데이터를 불러와서 기준영상설정값과 비교분석해서 영상분석결과데이터를 생성시키는 영상분석부(150)와,
    음성데이터를 불러와서 기준음성설정값과 비교분석해서 음성분석결과데이터를 생성시키는 음성분석부(160)와,
    이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 원격지의 스마트중앙통제서버로 송신시키는 제1 데이터송신부(170)와,
    스마트중앙통제서버로부터 전달된 2차 원격지보이스출력신호를 수신받아 CCTV 카메라제어부(110)로 전송시키는 제1 데이터 수신부(180)로 구성되는 것을 특징으로 하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치.
  3. 제2항에 있어서, 상기 CCTV 카메라제어부(110)는
    가우시안 커널(kernel)을 다수 혼합하여 입력 영상 내 각 화소별로커널을 적용해서 밀도가 높아지는 정도를 이용하여 배경과 객체를 분리시키고 검출하는 배경객체분리검출부(111)와,
    추적하고자 하는 객체의 그림자를 제거하는 그림자제거부(112)와,
    객체를 분류하는 객체분류부(113)와
    객체분류부를 통해 분류된 객체를 시뮬레이션에 기반을 둔 파티클 필터를 통해 이상행동을 보이는 관심객체를 추적하는 파티클필터 알고리즘엔진부(114)와,
    이상행동을 보이는 관심객체의 이동방향을 예측하고, 예측된 좌표값을 CCTV 카메라 제어신호로 변환시키는 모션템플릿알고리즘엔진부(115)
    영상분석결과데이터와 음성분석결과데이터를 융합해서 위험 상황인지여부를 기준설정값과 비교분석해서 검출하는 위험상황인지검출부(116)와,
    위험상황인지검출부로부터 검출된 위험상황을 단계별로 나누어 분리시키는 위험상황단계별분리부(117)로 구성되는 것을 특징으로 하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치.
  4. 제1항에 있어서, 상기 스마트중앙통제서버(300)는
    지능형 하이브리드 감시제어모듈로부터 전송된 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 영상데이터와 음성데이터를 수신받는 제2 데이터수신부(310)와,
    이상행동을 보이는 관심객체가 위치한 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 기준으로 반경 50m~100m이내의 하나의 감시존을 형성시킨 후, 이상행동을 보이는 관심객체를 이웃하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통해 연속 추적하도록 이상행동을 보이는 관심객체에 칼러형상의 타켓포인트를 설정시키는 연속추적알고리즘엔진부(320)와,
    연속추적알고리즘엔부를 통해 타켓포인트가 설정된 관심객체에게 원격지에서 직접 현장의 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통해 스마트중앙통제서버에서 말한 원격지보이스가 출력되도록 원격지보이스출력신호를 지능형 하이브리드 감시제어모듈로 전송시키는 원격지보이스출력제어부(330)로 구성되는 것을 특징으로 하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시장치.
  5. 지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)에서 CCTV 내부에 설치되어 설정지역을 감시하면서 이상행동을 보이는 관심객체에 대한 지속적인 영상 감시를 수행시키고, 이상행동을 보이는 관심객체의 음성을 녹취해서 저장하는 단계(S100)와,
    지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)에서 원격지의 스마트중앙통제서버로 식별ID와 함께 영상데이터와 음성데이터를 전송시키는 단계(S200)와,
    지능형 하이브리드 감시제어모듈에서 입력된 영상데이터를 기준영상설정값과 비교분석해서 영상분석결과데이터를 생성시키고, 입력된 음성데이터를 기준음성설정값과 비교분석해서 음성분석결과데이터를 생성시키는 단계(S300)와,
    지능형 하이브리드 감시제어모듈에서 영상분석결과데이터와 음성분석결과데이터를 융합해서 위험 상황인지여부를 기준설정값과 비교분석해서 검출하고, 위험단계별로 분리시키는 단계(S400)와,
    지능형 하이브리드 감시제어모듈에서에서 위험 단계에 따라 경보를 받는 대상에게 1차로 자동경보음성을 출력시키는 단계(S500)와,
    스마트중앙통제서버의 제어하에 WiFi형 감시존 형성부(200)에서 이상행동을 보이는 관심객체가 위치한 CCTV를 기준으로 반경 50m~100m이내의 하나의 감시존을 형성시키는 단계(S600)와,
    지능형 하이브리드 감시제어모듈(100)에서 스마트중앙통제서버(300)로부터 원격지보이스출력신호를 수신받아 이상행동을 보이는 관심객체에게 2차로 원격지보이스를 출력시키는 단계(S700)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 지능형 하이브리드 감시제어모듈을 통한 단계별 자율 경보형 스마트 CCTV 감시방법.

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