KR101470314B1 - 객체 자동 인식／분류 ｃｃｔｖ 시스템 및 그 방법 - Google Patents

객체 자동 인식／분류 ｃｃｔｖ 시스템 및 그 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101470314B1
KR101470314B1 KR1020140103119A KR20140103119A KR101470314B1 KR 101470314 B1 KR101470314 B1 KR 101470314B1 KR 1020140103119 A KR1020140103119 A KR 1020140103119A KR 20140103119 A KR20140103119 A KR 20140103119A KR 101470314 B1 KR101470314 B1 KR 101470314B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
module
cctv
recognition
storage module
Prior art date
Application number
KR1020140103119A
Other languages
English (en)
Inventor
조태야
이황기
Original Assignee
(주)엔토스정보통신
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 (주)엔토스정보통신 filed Critical (주)엔토스정보통신
Priority to KR1020140103119A priority Critical patent/KR101470314B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101470314B1 publication Critical patent/KR101470314B1/ko

Links

Images

Classifications

    • 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
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/21—Design or setup of recognition systems or techniques; Extraction of features in feature space; Blind source separation
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N23/00—Cameras or camera modules comprising electronic image sensors; Control thereof
    • H04N23/60—Control of cameras or camera modules
    • H04N23/61—Control of cameras or camera modules based on recognised objects
    • H04N23/611—Control of cameras or camera modules based on recognised objects where the recognised objects include parts of the human body

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

소정 영역의 영상을 촬영하는 CCTV 카메라(closed circuit television camera); 상기 CCTV 카메라에서 촬영된 영상을 저장하는 CCTV 영상 저장 모듈; 상기 CCTV 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하여 수신된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하거나 상기 CCTV 영상 저장 모듈에 저장된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하고, 인식된 객체의 클립 동영상 이미지(clip moving image)를 자동 생성하여 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 분류하는 객체 인식/분류 모듈; 상기 객체 인식/분류 모듈에서 분류된 클립 동영상 이미지를 저장하는 객체 영상 저장 모듈; 상기 객체 영상 저장 모듈에 저장된 클립 동영상 이미지를 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 검색하여 재생하는 객체 영상 재생 모듈을 구성한다. 상기 구성에 의하면, CCTV 영상에서 객체의 종류를 인식하고 그 움직임을 파악하도록 구성됨으로써, 해당 객체에 의한 범죄의 가능성과 이상 행동을 예견할 수 있는 효과가 있으며, 해당 객체에 의한 범죄의 가능성과 이상 행동이 예견되는 경우 즉각적으로 해당 객체의 움직임이 드러난 해당 클립 동영상 이미지를 원격의 사용자에게 실시간으로 송신하도록 구성됨으로써, 원격의 사용자가 직접 해당 객체의 범죄나 수상한 움직임을 실시간으로 확인하고 대처할 수 있는 효과가 있다.

Description

객체 자동 인식／분류 ＣＣＴＶ 시스템 및 그 방법{CLOSED-CIRCUIT TELEVISION SYSTEM OF AUTOMATIC RECOGNIZING/CLASSIFYING OBJECT AND METHOD THEREOF}
본 발명은 CCTV 시스템에 관한 것으로서, 구체적으로는 객체 자동 인식/분류 CCTV 시스템 및 그 방법에 관한 것이며, 좀 더 상세하게는 CCTV 영상에서 객체를 자동으로 인식하여 객체의 종류별 또는 각 객체별로 분류하여 저장/관리하는 CCTV 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.
최근에는 각종 범죄와 도난 사고 등의 발생으로 인해 CCTV(closed-circuit television) 시스템의 설치가 늘고 있으며, 이에 부합하여 그 기능에 대한 사용자들의 기대치도 한층 높아지는 추세이다.
기존의 CCTV 시스템은 주로 범죄나 도난 등의 발생시 사후적으로 범죄자를 색출하는 데 주로 이용되며, 즉각적으로 범죄를 퇴치하거나 방지하는 데에는 어느 정도 한계가 있는 실정이다.
CCTV 시스템의 모니터(monitor) 요원이 24시간 대기하며 주시한다 하여도 수많은 CCTV 카메라의 영상을 모두 모니터링하기 쉽지 않으며, 대부분의 CCTV 시스템에서는 모니터 요원이 24시간 모니터하고 있지는 않기 때문이다.
한편, 종래 선행문헌들 중 객체의 형태와 그 움직임을 통해 객체를 인식하는 기술이 다수 개시되어 있다.
그중 등록특허공보 10-1176743은 CCTV 동영상 이미지 내의 객체를 인식하는 기술을 개시하고 있다. 등록특허공보 10-1176743은 특정 객체에 대한 기준 스틸 이미지(still image)를 미리 생성하고, CCTV 동영상 이미지에서 캡쳐 이미지(capture image) 내의 객체와 대비하여 동일한 객체인지 확인하는 기술을 개시하고 있다.
한편, 공개특허공보 특2002-0021459는 축구 경기 동영상에서 각 선수들의 움직임을 파악하여 드리블, 뛰기, 걷기, 서있기, 차기 등의 상세한 움직임을 인식하여 파악하는 기술이 개시되어 있다.
이와 같이, 종래의 영상 처리 기술은 객체의 인식은 물론 객체의 상세한 움직임을 파악하는 것이 가능하다.
그런데, 종래 CCTV 시스템에서는 이러한 객체의 인식이나 그 움직임을 통해 범죄를 미리 예측하거나 예방하는 시스템은 아직 공지되어 있지도 공용되고 있지도 않다.
이와 같이 종래의 CCTV 시스템은 또한 등록특허공보 10-1176743에 개시된 구성과 같이 객체 즉 어떤 사람의 캡쳐 이미지를 이용하여 대비한다 하여도 그 사람이 어떠한 범죄를 저지를지 또는 그냥 지나가는 행인인지 전혀 파악할 수 없다. 즉, 실시간으로 각 객체들의 행동에 대해 미리 범죄를 예측하거나 예방하는 것은 불가능하다고 할 수 있다.
그러므로, 현재 CCTV 시스템의 가장 큰 단점을 극복하기 위해 실시간으로 범죄를 예방하고 방지할 수 있는 효과적인 방안이 시급하고 또 절실하게 요구되고 있다.
10-1176743 특2002-0021459
본 발명의 목적은 객체 자동 인식/분류 CCTV 시스템을 제공하는 데 있다.
본 발명의 다른 목적은 CCTV 시스템의 객체 자동 인식/분류 방법을 제공하는 데 있다.
상술한 본 발명의 목적에 따른 객체 자동 인식/분류 CCTV 시스템은, 소정 영역의 영상을 촬영하는 CCTV 카메라(closed circuit television camera); 상기 CCTV 카메라에서 촬영된 영상을 저장하는 CCTV 영상 저장 모듈; 상기 CCTV 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하여 수신된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하거나 상기 CCTV 영상 저장 모듈에 저장된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하고, 인식된 객체의 클립 동영상 이미지(clip moving image)를 자동 생성하여 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 분류하는 객체 인식/분류 모듈; 상기 객체 인식/분류 모듈에서 분류된 클립 동영상 이미지를 저장하는 객체 영상 저장 모듈; 상기 객체 영상 저장 모듈에 저장된 클립 동영상 이미지를 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 검색하여 재생하는 객체 영상 재생 모듈을 포함하도록 구성될 수 있다.
이때, 상기 객체 인식/분류 모듈은, 상기 객체의 크기 및 움직임 속도를 이용하여 상기 객체를 자동 인식하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 객체는, 사람, 차량, 개, 고양이, 새 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것이 바람직하다.
한편, 사용자의 명령을 입력받는 인터페이스 모듈; 상기 클립 동영상 이미지를 송신하는 이동 통신 모듈; 상기 인터페이스 모듈을 통해 상기 사용자로부터 입력받은 소정의 객체에 대한 클립 동영상 이미지를 상기 객체 영상 저장 모듈에서 독출하고 독출된 클립 동영상 이미지를 상기 이동 통신 모듈이 실시간으로 원격의 사용자 스마트 단말로 송신하도록 제어하는 제어 모듈을 더 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 본 발명의 다른 목적에 따른 CCTV 시스템의 객체 자동 인식/분류 방법은, CCTV 카메라(closed circuit television camera)가 소정 영역의 영상을 촬영하는 단계; 객체 인식/분류 모듈이 상기 CCTV 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하여 수신된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하거나 상기 CCTV 영상 저장 모듈에 저장된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하는 단계; 상기 객체 인식/분류 모듈이 상기 인식된 객체의 클립 동영상 이미지(clip moving image)를 자동 생성하고 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 분류하는 단계; 객체 영상 저장 모듈이 상기 객체 인식/분류 모듈에서 분류된 클립 동영상 이미지를 저장하는 단계; 객체 영상 재생 모듈이 상기 객체 영상 저장 모듈에 저장된 클립 동영상 이미지를 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 검색하여 재생하는 단계를 포함하도록 구성될 수 있다.
이때, 상기 객체 인식/분류 모듈이 상기 CCTV 영상 저장 모듈에 저장된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하는 단계는, 상기 객체의 크기 및 움직임 속도를 이용하여 객체를 자동으로 인식하도록 구성될 수 있다.
그리고 상기 객체는, 사람, 차량, 개, 고양이, 새 중 적어도 하나 이상을 포함하도록 구성되는 것이 바람직하다.
한편, 인터페이스 모듈이 사용자의 명령을 입력받는 단계; 제어 모듈이 상기 인터페이스 모듈을 통해 상기 사용자로부터 입력받은 소정의 객체에 대한 클립 동영상 이미지를 상기 객체 영상 저장 모듈에서 독출하는 단계; 이동 통신 모듈이 상기 제어 모듈의 제어에 따라 상기 독출된 클립 동영상 이미지를 실시간으로 원격의 사용자 스마트 단말로 송신하는 단계를 더 포함하도록 구성될 수 있다.
상술한 객체 자동 인식/분류 CCTV 시스템 및 그 방법에 의하면, CCTV 영상에서 객체의 종류를 인식하고 그 움직임을 파악하도록 구성됨으로써, 해당 객체에 의한 범죄의 가능성과 이상 행동을 예견할 수 있는 효과가 있다.
또한, 해당 객체에 의한 범죄의 가능성과 이상 행동이 예견되는 경우 즉각적으로 해당 객체의 움직임이 드러난 해당 클립 동영상 이미지를 원격의 사용자에게 실시간으로 송신하도록 구성됨으로써, 원격의 사용자가 직접 해당 객체의 범죄나 수상한 움직임을 실시간으로 확인하고 대처할 수 있는 효과가 있다.
이에, 기존 CCTV 시스템의 사후적 대처와 달리 본 발명에 의한 CCTV 시스템은 실시간으로 범죄를 퇴치하고 방지할 수 있는 효과가 있다.
특히, 클립 동영상 이미지를 실시간으로 확인하기 때문에 해당 객체의 범죄나 이상 행동의 여부를 보다 정확하게 육안으로 확인할 수 있으며, 이는 불필요하게 경찰이나 경비 요원이 출동하는 번거로움을 덜 수도 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 자동 인식/분류 CCTV 시스템의 블록 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 CCTV 시스템의 객체 자동 인식/분류 방법의 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용에 상세하게 설명하고자 한다.
그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다.
제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 자동 인식/분류 CCTV 시스템의 블록 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 자동 인식/분류 CCTV 시스템(이하, 'CCTV 시스템'이라 함)(100)은 CCTV 카메라(closed circuit television camera)(110), CCTV 영상 저장 모듈(120), 객체 인식/분류 모듈(130), 객체 영상 저장 모듈(140), 객체 영상 재생 모듈(150), 인터페이스(interface) 모듈(160), 이동 통신 모듈(170), 제어 모듈(180)을 포함하도록 구성될 수 있다.
CCTV 시스템(100)은 CCTV 영상에서 사람, 차량, 개, 고양이 등의 객체를 실시간으로 인식하고 그 움직임을 파악하도록 구성된다. 여기서, CCTV 시스템(100)은 영상 내에서 객체의 크기와 움직임의 속도를 이용하여 객체를 쉽게 인식할 수 있다. 예를 들어, 크기가 속도가 빠르면 차량으로 인식하고, 크기가 중간쯤되고 움직임 속도가 빠르지 않으면 사람으로 판단할 수 있다. 이러한 1차적 판단은 정확도가 다소 떨어질 수는 있으나 인식 속도가 빠르고 주변의 객체들을 미리 등록하여 정확도를 높일 수 있다.
CCTV 시스템(100)에서는 2차적으로는 객체의 특징점을 추출하여 그 정확한 형상을 파악함으로써 객체를 정확하게 인식할 수 있다. 이와 같은 1차 인식 알고리즘과 2차 인식 알고리즘은 동시에 병렬적으로 작동할 수 있다. 특징점 추출에 의한 객체의 파악은 객체의 종류뿐만 아니라 과거 영상의 객체와 대비하여 그 동일성 여부도 판단할 수 있도록 구성된다.
CCTV 시스템(100)은 이와 같이 CCTV 영상에서 객체를 인식하고 인식된 객체의 클립 동영상 이미지(clip moving image)를 실시간으로 생성한다. 원본 CCTV 영상에서 해당 부분만 복사하여 실시간으로 클립 동영상 이미지를 생성한다.
그리고 CCTV 시스템(100)은 클립 동영상 이미지를 객체의 종류별 또는 객체별로 분류하여 저장하고, 동시에 클립 동영상 이미지를 원격의 사용자의 스마트 단말(200)로 실시간 송신하도록 구성된다.
이에, 24시간 모니터링하지 않아도 원격의 사용자는 CCTV 주변의 움직임을 실시간으로 모니터링할 수 있다.
한편, CCTV 시스템(100)은 모든 클립 동영상 이미지를 사용자에게 송신하는 것이 아니라 특정 객체의 특정 움직임에 대해서만 클립 동영상 이미지를 송신하도록 구성될 수 있다. 즉, 개, 고양이 등의 객체는 제외하고 사람이나 차량의 객체에 대해서만 그 움직임이 출입구 영역이나 펜스(fence) 영역의 배회, 서성거림, 정지, 침입으로 판단되는 경우에만 해당 클립 동영상 이미지를 사용자에게 송신하도록 구성될 수 있다. 이에, 사용자는 수상한 객체의 움직임이 있는 클립 동영상 이미지만 수신하여 확인할 수 있다.
최종적인 판단은 사용자가 육안으로 클립 동영상 이미지를 확인함으로써 이루어질 수 있으므로, 신속은 물론 정확하게 긴급 상황에 대처할 수 있다.
이하, 세부적인 구성에 대하여 설명한다.
CCTV 카메라(110)는 소정 영역의 영상을 촬영하도록 구성될 수 있다. 소정 영역은 바람직하게는 건물이나 보안 구역의 출입구 영역 또는 펜스(fence) 영역이 될 수 있다.
한편, CCTV 영상 저장 모듈(120)은 CCTV 카메라(110)에서 촬영된 영상을 실시간으로 저장하도록 구성될 수 있다. 이 영상은 별도로 서버(미도시)에 백업(backup) 저장될 수도 있다.
객체 인식/분류 모듈(130)은 CCTV 카메라(110)로부터 촬영된 영상을 직접 수신하여 수신된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하거나 또는 객체 영상 저장 모듈(120)에 저장된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하도록 구성될 수 있다.
여기서, 객체는 사람 또는 차량이나 개, 고양이, 새 등의 움직이는 동물 등을 모두 포함할 수 있다.
객체 인식/분류 모듈(130)은 1차적으로 영상에 나타난 객체의 크기라든가 그 움직임의 속도나 패턴 등을 통해 객체의 종류가 사람인지 개인지 등을 파악할 수 있다.
그리고 객체 인식/분류 모듈(130)은 2차적으로 좀 더 상세하게는 객체의 형상에서 추출한 특징점을 파악하여 객체의 종류를 파악할 수도 있다. 이때, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘, SURF(Speed Up Robust Features) 알고리즘과 같은 특징점 추출 알고리즘이 이용될 수 있다.
객체 인식/분류 모둘(130)은 영상에 어떤 객체가 등장하면 실시간으로 그 객체의 크기 및 움직임 그리고 그 특징점을 통해 객체의 종류를 파악하고 그 움직임이 정지인지 지나감인지 배회/서성거림인지 침입인지를 파악한다.
객체 인식/분류 모듈(130)은 이러한 인식과 파악 이전에 객체의 등장과 함께 무조건 해당 객체의 클립 동영상 이미지를 자동 생성하도록 구성될 수 있다. 즉, 영상에서 해당 객체의 등장 부분을 복사하여 클립 동영상 이미지를 새로 생성하도록 구성될 수 있다.
객체 인식/분류 모듈(130)은 객체의 종류별로 클립 동영상 이미지를 분류할 수 있다. 즉, 새들이 등장한 클립 동영상 이미지, 사람이 등장한 클립 동영상 이미지로 분류하여 추후에 사용자가 편리하게 재생하여 주변 상황을 파악할 수 있다. 즉, 주변에 새들이 많은지 행인들이 많은지 등을 파악할 수 있다.
또한, 객체 인식/분류 모듈(130)은 객체의 종류별은 동일 객체별로도 클립 동영상 이미지를 생성하여 분류해 놓을 수 있다. 여기서, 동일 객체 여부의 판단은 객체의 특징점 추출을 통한 과거 객체들과의 대비를 통해 동일 객체로 분류하는 것이 가능하다. 이와 같이, 동일 객체로 분류된 클립 동영상 이미지가 많은 경우에는 출입구 영역이나 펜스 영역에 수상한 사람이 자주 출현한다고 예측할 수 있다. 본 발명의 객체 인식/분류 알고리즘은 동일 객체의 잦은 출현이라는 경고를 발생하도록 구성될 수 있다.
한편, 객체 인식/분류 모듈(130)은 객체의 종류에 따라 그 출현 시점과 소멸 시점의 시간 구간인 사이클(cycle)을 별도로 관리하도록 구성될 수 있다.
즉, 객체에 따라 사람 사이클, 차량 사이클, 사람+차량 사이클 등으로 구별하며, 이들에 대해 객체의 이미지, 사이클 발생 시간, 사이클 소멸 시간, 객체의 색상, 속도, 문자 인식이 되는 경우 문자 정보 등을 별도로 관리하도록 구성될 수 있다. 이는 범죄의 발생 후 사후적으로도 범죄를 추적하는 데 용이하게 활용될 수 있다.
만약 객체가 인식 불가능한 미확인 객체인 경우에는, 알람을 통해 모니터 요원이 직접 확인하도록 하거나 원격지에서 사용자가 스마트 단말(200) 상에서 확인 가능하도록 구성될 수 있다.
그리고 객체 인식/분류 모듈(130)은 해당 미확인 객체를 자체 데이터베이스에 등록하여 추후에는 객체 인식이 가능하도록 구성될 수 있다. 이러한 미확인 객체의 등록시 객체의 크기, 움직임 패턴, 움직임 속도, 특징점 등이 자체 데이터베이스에 등록될 수 있다.
객체 영상 저장 모듈(140)은 객체 인식/분류 모듈(130)에서 분류된 클립 동영상 이미지를 저장하도록 구성될 수 있다. 이때, 객체 영상 저장 모듈(140)은 객체의 종류별 및 동일 객체별로 저장하도록 구성될 수 있다.
객체 영상 재생 모듈(150)은 객체 영상 저장 모듈(140)에 저장된 클립 동영상 이미지를 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 검색하여 재생하도록 구성될 수 있다. 모니터 요원은 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 검색하여 수상한 점을 쉽게 파악할 수 있다.
객체 영상 재생 모듈(150)은 클립 동영상 이미지 또는 이상 징후가 발견된 클립 동영상 이미지를 디스플레이에 자동 재생하고 알람을 통해 모니터 요원이 바로 육안으로 확인하도록 구성될 수 있다. 모니터 요원은 수상한 점이 있으면 직접 확인할 수 있으며, 경비 요원을 보내어 확인하도록 할 수도 있다.
인터페이스 모듈(160)은 원격의 사용자 또는 모니터 요원의 명령을 입력받도록 구성될 수 있다. 이 명령에 의해 객체 영상을 재생하거나 검색하는 등의 실행이 가능하다.
이동 통신 모듈(170)은 클립 동영상 이미지를 원격의 사용자의 스마트 단말(200)로 송신하도록 구성될 수 있다. 여기서, 클립 동영상 이미지는 스트리밍(streaming) 방식으로 실시간으로 제공되는 것이 바람직하다.
제어 모듈(180)은 인터페이스 모듈(160)을 통해 입력받은 명령을 실행하기 위해 각 구성들을 제어하는 구성이다.
제어 모듈(180)은 인터페이스 모듈(160)을 통해 사용자로부터 입력받은 소정의 객체에 대한 클립 동영상 이미지를 객체 영상 저장 모듈(140)에서 독출하도록 구성될 수 있다.
또한, 제어 모듈(180)은 앞서 독출된 클립 동영상 이미지를 이동 통신 모듈(170)이 실시간으로 원격의 사용자 스마트 단말(200)로 송신하도록 제어하는 것으로 구성될 수 있다.
즉, 사용자가 원하는 클립 동영상 이미지를 제어 모듈(180)은 언제든지 검색하여 원격에서 제공할 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 CCTV 시스템의 객체 자동 인식/분류 방법의 흐름도이다.
도 2를 참조하면, 먼저 CCTV 카메라(closed circuit television camera)(110)가 소정 영역의 영상을 촬영한다(S101).
다음으로, CCTV 영상 저장 모듈(120)이 CCTV 카메라(110)에서 촬영된 영상을 저장한다(S102).
다음으로, 객체 인식/분류 모듈(130)이 CCTV 카메라(110)로부터 촬영된 영상을 수신하여 수신된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하거나 CCTV 영상 저장 모듈(120)에 저장된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식한다(S103).
여기서, 객체는 사람, 차량, 개, 고양이, 새 중 적어도 하나 이상을 포함하는 것이 바람직하다.
그리고 객체 인식/분류 모듈(130)은 객체의 크기 및 움직임 속도를 이용하여 객체를 자동으로 인식하도록 구성되는 것이 바람직하다.
다음으로, 객체 인식/분류 모듈(130)이 앞서 인식된 객체의 클립 동영상 이미지(clip moving image)를 자동 생성하고 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 분류한다(S104).
다음으로, 객체 영상 저장 모듈(140)이 객체 인식/분류 모듈(130)에서 분류된 클립 동영상 이미지를 저장한다(S105).
다음으로, 객체 영상 재생 모듈(150)이 객체 영상 저장 모듈(140)에 저장된 클립 동영상 이미지를 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 검색하여 재생한다(S106).
다음으로, 객체 인식/분류 모듈(130)이 CCTV 영상 저장 모듈(120)에 저장된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식한다(S107).
다음으로, 인터페이스 모듈(160)이 사용자의 명령을 입력받는다(S108).
다음으로, 제어 모듈(180)이 인터페이스 모듈(160)을 통해 사용자로부터 입력받은 소정의 객체에 대한 클립 동영상 이미지를 객체 영상 저장 모듈(140)에서 독출한다(S109).
다음으로, 이동 통신 모듈(170)이 앞서 독출된 클립 동영상 이미지를 제어 모듈(180)의 제어에 의해 실시간으로 원격의 사용자 스마트 단말(200)로 송신한다(S110).
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
110: CCTV 카메라 120: CCTV 영상 저장 모듈
130: 객체 인식/분류 모듈 140: 객체 영상 저장 모듈
150: 객체 영상 재생 모듈 160: 인터페이스 모듈
170: 이동 통신 모듈 180: 제어 모듈

Claims (4)

  1. 소정 영역의 영상을 촬영하는 CCTV 카메라(closed circuit television camera);
    상기 CCTV 카메라에서 촬영된 영상을 저장하는 CCTV 영상 저장 모듈;
    상기 CCTV 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하여 수신된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하거나 상기 CCTV 영상 저장 모듈에 저장된 영상에 포함된 객체를 자동으로 인식하고, 인식된 객체의 클립 동영상 이미지(clip moving image)를 자동 생성하여 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 분류하는 객체 인식/분류 모듈;
    상기 객체 인식/분류 모듈에서 분류된 클립 동영상 이미지를 저장하는 객체 영상 저장 모듈;
    상기 객체 영상 저장 모듈에 저장된 클립 동영상 이미지를 객체의 종류별 또는 동일 객체별로 검색하여 재생하는 객체 영상 재생 모듈을 포함하고,
    상기 객체 인식/분류 모듈은,
    상기 객체의 크기 및 움직임 속도를 이용하여 상기 객체를 자동 인식하도록 구성되고,
    상기 객체는,
    사람, 차량, 개, 고양이, 새 중 적어도 하나 이상을 포함하도록 구성되며,
    사용자의 명령을 입력받는 인터페이스 모듈;
    상기 클립 동영상 이미지를 송신하는 이동 통신 모듈;
    상기 인터페이스 모듈을 통해 상기 사용자로부터 입력받은 소정의 객체에 대한 클립 동영상 이미지를 상기 객체 영상 저장 모듈에서 독출하고 독출된 클립 동영상 이미지를 상기 이동 통신 모듈이 실시간으로 원격의 사용자 스마트 단말로 송신하도록 제어하는 제어 모듈을 더 포함하며,
    상기 객체 인식/분류 모듈에서의 객체 자동 인식은 주변의 객체들을 미리 등록하여 정확도를 높이고, 2차적으로는 객체의 특징점을 추출하여 그 정확한 형상을 파악함으로써 객체를 정확하게 인식하도록 1차 인식 알고리즘과 2차 인식 알고리즘은 동시에 병렬적으로 작동하며,
    특징점 추출에 의한 객체의 파악은 객체의 종류뿐만 아니라 과거 영상의 객체와 대비하여 그 동일성 여부를 판단할 수 있도록 구성되고,
    상기 객체 인식/분류 모듈은 미확인 객체를 자체 데이터베이스에 등록하되 미확인 객체의 등록시 객체의 크기, 움직임 패턴, 움직임 속도, 특징점을 등록하여 추후에는 객체 인식이 가능하도록 구성되는 객체 자동 인식/분류 CCTV 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
KR1020140103119A 2014-08-11 2014-08-11 객체 자동 인식／분류 ｃｃｔｖ 시스템 및 그 방법 KR101470314B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140103119A KR101470314B1 (ko) 2014-08-11 2014-08-11 객체 자동 인식／분류 ｃｃｔｖ 시스템 및 그 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140103119A KR101470314B1 (ko) 2014-08-11 2014-08-11 객체 자동 인식／분류 ｃｃｔｖ 시스템 및 그 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101470314B1 true KR101470314B1 (ko) 2014-12-09

Family

ID=52678077

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140103119A KR101470314B1 (ko) 2014-08-11 2014-08-11 객체 자동 인식／분류 ｃｃｔｖ 시스템 및 그 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101470314B1 (ko)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017095120A1 (ko) * 2015-11-30 2017-06-08 한국생산기술연구원 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템 및 방법
KR101756391B1 (ko) * 2015-10-30 2017-07-26 이노뎁 주식회사 객체 이미지들을 링크하고, 빅데이터 분석 시스템과 연동이 가능한 객체 이미지 링크 시스템, 이를 포함하는 통합 관제 시스템 및 그 동작방법
KR101870641B1 (ko) * 2017-11-09 2018-06-25 렉스젠(주) 영상 감시 시스템 및 그 방법
WO2018199542A1 (ko) * 2017-04-26 2018-11-01 삼성전자 주식회사 전자 장치 및 전자 장치의 영상 표시 방법
KR20210019685A (ko) * 2019-08-13 2021-02-23 건국대학교 산학협력단 Cctv 영상으로부터 클립 영상을 제공하는 장치 및 방법
KR102376479B1 (ko) 2021-11-26 2022-03-18 (주)혜성에스앤피 인공지능 기반 객체 자동 인식을 위한 cctv 제어 방법, 장치 및 시스템

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030064668A (ko) * 2003-06-07 2003-08-02 나병호 객체식별이 가능한 영상처리 디지탈녹화시스템

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20030064668A (ko) * 2003-06-07 2003-08-02 나병호 객체식별이 가능한 영상처리 디지탈녹화시스템

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101756391B1 (ko) * 2015-10-30 2017-07-26 이노뎁 주식회사 객체 이미지들을 링크하고, 빅데이터 분석 시스템과 연동이 가능한 객체 이미지 링크 시스템, 이를 포함하는 통합 관제 시스템 및 그 동작방법
WO2017095120A1 (ko) * 2015-11-30 2017-06-08 한국생산기술연구원 깊이 이미지를 이용한 행동 패턴 분석 시스템 및 방법
US10713478B2 (en) 2015-11-30 2020-07-14 Korea Institute Of Industrial Technology Behaviour pattern analysis system and method using depth image
WO2018199542A1 (ko) * 2017-04-26 2018-11-01 삼성전자 주식회사 전자 장치 및 전자 장치의 영상 표시 방법
US11073973B2 (en) 2017-04-26 2021-07-27 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device and method for electronic device displaying image
US11604574B2 (en) 2017-04-26 2023-03-14 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device and method for electronic device displaying image
KR101870641B1 (ko) * 2017-11-09 2018-06-25 렉스젠(주) 영상 감시 시스템 및 그 방법
KR20210019685A (ko) * 2019-08-13 2021-02-23 건국대학교 산학협력단 Cctv 영상으로부터 클립 영상을 제공하는 장치 및 방법
KR102243049B1 (ko) * 2019-08-13 2021-04-20 건국대학교 산학협력단 Cctv 영상으로부터 클립 영상을 제공하는 장치 및 방법
KR102376479B1 (ko) 2021-11-26 2022-03-18 (주)혜성에스앤피 인공지능 기반 객체 자동 인식을 위한 cctv 제어 방법, 장치 및 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101470315B1 (ko) 객체의 움직임 감지에 의한 위험 감지 ｃｃｔｖ 시스템 및 그 방법
KR101470314B1 (ko) 객체 자동 인식／분류 ｃｃｔｖ 시스템 및 그 방법
KR102553883B1 (ko) 비디오 감시 시스템에서 경보들을 발생시키는 방법
US10691949B2 (en) Action recognition in a video sequence
JP6905850B2 (ja) 画像処理システム、撮像装置、学習モデル作成方法、情報処理装置
US9195883B2 (en) Object tracking and best shot detection system
KR101825045B1 (ko) 경보 방법 및 장치
KR101858396B1 (ko) 지능형 침입 탐지 시스템
KR20130085315A (ko) 사람 식별을 기반으로 한 위험 인지 방법
KR101513215B1 (ko) 객체 행동패턴 cctv 영상 분석서버
KR101372860B1 (ko) 영상 검색 시스템 및 영상 분석 서버
JP3924171B2 (ja) 監視対象物を識別する監視装置
KR102142315B1 (ko) 영상 분석 기반의 금융자동화기기 보안 시스템 및 그 방법
KR20190035186A (ko) 딥 러닝 기법을 활용한 지능형 무인 보안 시스템
KR101470316B1 (ko) 촬영 영역의 특성 설정에 따른 위험 감지 ｃｃｔｖ 시스템 및 그 방법
KR102263512B1 (ko) 스마트 객체인식이 가능한 IoT 통합 지능형 영상분석 플랫폼 시스템
JP2014187645A (ja) 監視システム、撮像装置、サーバ装置、監視方法およびプログラム
KR101547255B1 (ko) 지능형 감시 시스템의 객체기반 검색방법
CN111126100B (zh) 报警方法、装置、电子设备及存储介质
KR20190072323A (ko) 영상 감시 시스템 및 영상 감시방법
KR20210094862A (ko) 감시 카메라 시스템 및 그 동작 방법
EP3444750A1 (en) Cloud based systems and methods for locating a peace breaker
CN112989892B (zh) 一种动物监控方法及装置
KH et al. Smart CCTV surveillance system for intrusion detection with live streaming
KR101482646B1 (ko) 스마트 기기 연동형 지능형 방범보안 시스템

Legal Events

Date Code Title Description
PA0109 Patent application

Patent event code: PA01091R01D

Comment text: Patent Application

Patent event date: 20140811

PA0201 Request for examination
PA0302 Request for accelerated examination

Patent event date: 20140819

Patent event code: PA03022R01D

Comment text: Request for Accelerated Examination

Patent event date: 20140811

Patent event code: PA03021R01I

Comment text: Patent Application

PE0902 Notice of grounds for rejection

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event date: 20140903

Patent event code: PE09021S01D

E601 Decision to refuse application
PE0601 Decision on rejection of patent

Patent event date: 20141118

Comment text: Decision to Refuse Application

Patent event code: PE06012S01D

Patent event date: 20140903

Comment text: Notification of reason for refusal

Patent event code: PE06011S01I

AMND Amendment
PX0901 Re-examination

Patent event code: PX09011S01I

Patent event date: 20141118

Comment text: Decision to Refuse Application

PX0701 Decision of registration after re-examination

Patent event date: 20141201

Comment text: Decision to Grant Registration

Patent event code: PX07013S01D

Patent event date: 20141119

Comment text: Amendment to Specification, etc.

Patent event code: PX07012R01I

Patent event date: 20141118

Comment text: Decision to Refuse Application

Patent event code: PX07011S01I

X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant
PR0701 Registration of establishment

Comment text: Registration of Establishment

Patent event date: 20141202

Patent event code: PR07011E01D

PR1002 Payment of registration fee

Payment date: 20141202

End annual number: 3

Start annual number: 1

PG1601 Publication of registration
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20171204

Year of fee payment: 4

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20171204

Start annual number: 4

End annual number: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20181030

Year of fee payment: 5

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20181030

Start annual number: 5

End annual number: 5

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20201022

Start annual number: 7

End annual number: 7

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20211117

Start annual number: 8

End annual number: 8

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20221121

Start annual number: 9

End annual number: 9

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20231130

Start annual number: 10

End annual number: 10

PR1001 Payment of annual fee

Payment date: 20241121

Start annual number: 11

End annual number: 11