KR101494537B1 - 영상 감시 시스템에서 모니터링 채널 결정 방법 및 장치 - Google Patents

영상 감시 시스템에서 모니터링 채널 결정 방법 및 장치 Download PDF

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KR101494537B1 KR20130085775A KR20130085775A KR101494537B1 KR 101494537 B1 KR101494537 B1 KR 101494537B1 KR 20130085775 A KR20130085775 A KR 20130085775A KR 20130085775 A KR20130085775 A KR 20130085775A KR 101494537 B1 KR101494537 B1 KR 101494537B1
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Abstract

영상 감시 시스템에서 모니터링 채널 결정 방법 및 장치가 개시되어 있다. 영상 감시 방법은 카메라로부터 영상 스트림을 수신하는 단계, 영상 스트림에 포함된 프레임이 I 프레임인지 P 프레임인지 여부를 결정하는 단계, 프레임이 I 프레임인지 P 프레임인지 여부에 따라 이전 부호화된 동일한 종류의 프레임의 부호화 정보를 기반으로 프레임에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 단계, 프레임에 이벤트가 발생한 것으로 판단되는 경우, 프레임이 포함된 영상 스트림을 출력 영상 스트림으로 결정하는 단계 및 영상 스트림이 모니터로 출력되는 출력 영상 스트림으로 결정되는 경우, 영상 스트림을 상기 모니터로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

영상 감시 시스템에서 모니터링 채널 결정 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DERTERMINING MONITORING CHANNEL IN VISUAL SURVEILLANCE SYSTEM}
본 발명은 영상 처리 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 영상 감시 방법 및 장치에 관한 것이다.
늘어나는 국제적인 테러나 강력 범죄 등이 증가를 방지하고 추후 증거 수집을 위해 영상 감시 시스템의 중요성이 높아지고 있다. 영상 감시 시스템 중 하나로 CCTV(closed circuit television)를 사용할 수 있다. CCTV와 같은 카메라를 기반으로 하는 기존 영상 감시 시스템은 감시 인력이 CCTV에서 촬상된 화면을 출력하는 모니터를 통해 감시를 수행한다. 이러한 경우, 모니터링하는 CCTV가 증가할 수록 능동적인 감시를 수행할 수 없어 감시의 효율성이 낮아질 수 있다. 최근 연구 결과에 따르면, 한 사람이 두 대의 모니터를 감시할 때 10분이 지나면, 사건의 45%를 인식하지 못하고 22분 후에는 95%를 인식하지 못한다고 한다. 또한 대부분의 경우에는 사건이 발생한 후 영상 감시 시스템에 의해 녹화된 영상을 이용하여 활용하는 방법들이 이용되고 있다. 이러한 감시 시스템의 형태는 위험 요소들에 의한 인명이나 재산 등의 피해가 불가피한 형태의 시스템 구조이다. 최근에는 사건의 후 처리 중심이 아닌 자동으로 영상으로 관찰하고 발생 가능성이 높은 위협을 자동으로 탐지해 담당자에게 보고하는 사전 예방 중심의 지능형 영상 감시 시스템이 요구되고 있다.
이러한 영상 감시 시스템은 다양한 분야에서 활용될 수 있다. 구체적인 응용될 수 있는 분야는 다음과 같다. 아파트, 오피스텔 등에서 홈 시큐리티용 자동 보안 감시, 지하철.경기장.쇼핑센터 등 많은 사람이 출입하는 장소에서의 테러 감시, 은행 등의 금융기관에서의 출입자 및 ATM 사용자 자동 보안 감시, 정부 기관, 공항, 대형 빌딩 등에서의 자동 보안 감시, 도난 및 기밀유출 방지 연구소에서의 출입자 자동 보안 감시, 교통 관리(차량 검출, 차량 추적, 교통량 조사 등의 기술에로 응용됨), 시설 관리(객체 검출/분류 기술로 시설물들의 노후화, 파손, 외부인 출입 등의 관리) 등 다양한 분야에서 영상 감시 시스템이 사용될 수 있다.
본 발명의 제1 목적은 영상 감시 시스템에서 모니터링 채널을 결정하는 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 제2 목적은 영상 감시 시스템에서 모니터링 채널을 결정하는 방법을 수행하는 장치를 제공하는 것이다.
상술한 본 발명의 제1 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 영상 감시 방법은 카메라로부터 영상 스트림을 수신하는 단계, 상기 영상 스트림을 모니터로 출력할지 여부를 결정하는 단계와 상기 영상 스트림이 모니터로 출력되는 출력 영상 스트림으로 결정되는 경우, 상기 영상 스트림을 상기 모니터로 전송하는 단계를 포함할 수 있되, 상기 영상 스트림은 I(intra coded) 프레임 및 P(predictive coded) 프레임을 포함하는 영상 스트림이고, 상기 영상 스트림을 모니터로 출력할지 여부를 결정하는 단계는 상기 영상 스트림에 포함된 프레임이 상기 I 프레임인지 상기 P 프레임인지 여부를 결정하는 단계, 상기 프레임이 상기 I 프레임인지 상기 P 프레임인지 여부에 따라 이전 부호화된 동일한 종류의 프레임의 부호화 정보를 기반으로 상기 프레임에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 단계와 상기 프레임에 상기 이벤트가 발생한 것으로 판단되는 경우, 상기 프레임이 포함된 상기 영상 스트림을 상기 출력 영상 스트림으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 프레임이 상기 I 프레임인지 상기 P 프레임인지 여부에 따라 이전 부호화된 동일한 종류의 프레임의 부호화 정보를 기반으로 상기 프레임에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 단계는 상기 프레임이 상기 I 프레임인 경우, 상기 I 프레임의 부호화 비트량과 이전에 일정한 시간 동안 수신된 다른 I 프레임들이 부호화 비트량의 차이가 설정된 임계치보다 큰지 여부를 판단하는 제1 판단 조건을 수행하는 단계, 상기 프레임이 상기 I 프레임인 경우, 일정한 시간 동안, 상기 I 프레임의 부호화 비트량과 상기 I 프레임 바로 이전에 부호화된 다른 I 프레임의 부호화 비트량의 차이가 임계치 이상으로 설정된 횟수 이상 발생하였는지 여부를 판단하는 제2 판단 조건을 수행하는 단계와 상기 프레임이 상기 제1 판단 조건 및 상기 제2 판단 조건을 만족하는 경우, 상기 프레임에 상기 이벤트가 발생한 것으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 프레임이 상기 I 프레임인지 상기 P 프레임인지 여부에 따라 이전 부호화된 동일한 종류의 프레임의 부호화 정보를 기반으로 상기 프레임에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 단계는 상기 프레임이 상기 P 프레임인 경우, 상기 P 프레임의 부호화 비트량과 이전에 일정한 시간 동안 수신된 다른 P 프레임의 부호화 비트량의 평균값의 차이가 설정된 임계치보다 큰지 여부를 판단하는 제3 판단 조건을 수행하는 단계, 상기 프레임이 상기 P 프레임인 경우, 일정한 시간 동안 상기 P프레임의 제1 MV 정보과 상기 P 프레임 바로 이전에 부호화된 다른 P 프레임의 제2 MV 정보를 비교하여 상기 제1 MV 정보와 상기 제2 MV 정보의 차이가 설정된 임계치 이상인지 여부를 판단하는 제4 판단 조건을 수행하는 단계와 상기 프레임이 상기 제3 판단 조건 및 상기 제4 판단 조건을 만족하는 경우, 상기 프레임에 상기 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 단계를 포함할 수 있다. 상기 프레임이 상기 I 프레임인지 상기 P 프레임인지 여부에 따라 이전 부호화된 동일한 프레임의 부호화 정보를 기반으로 상기 프레임에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 단계는,
<수학식>
Figure 112013065563643-pat00001
상기
Figure 112013065563643-pat00002
는 현재 P 프레임을 예측하는데 사용한 움직임 벡터의 인덱싱한 변수이고, 상기
Figure 112013065563643-pat00003
는 이전 P 프레임을 예측하는데 사용한 움직임 벡터를 인덱싱한 변수이고, 상기 프레임이 P 프레임인 경우 상기 수학식에 기반하여 산출된 상기
Figure 112013065563643-pat00004
와 상기
Figure 112013065563643-pat00005
의 값을 기반으로 상기 프레임에 상기 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 영상 감시 방법은 상기 출력 영상 스트림에 포함된 프레임에서 상기 이벤트가 발생한 위치를 판단하는 단계와 상기 카메라가 상기 이벤트가 발생한 위치를 포커싱하여 촬상할 수 있도록 상기 카메라를 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상술한 본 발명의 제2 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 측면에 따른 영상 감시 장치에 있어서, 상기 영상 감시 장치는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 카메라로부터 영상 스트림을 수신하고, 상기 영상 스트림에 포함된 프레임이 I(intra coded) 프레임인지 P(predictive coded) 프레임인지 여부를 결정하고, 상기 프레임이 상기 I 프레임인지 상기 P 프레임인지 여부에 따라 이전 부호화된 동일한 종류의 프레임의 부호화 정보를 기반으로 상기 프레임에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하고 상기 프레임에 상기 이벤트가 발생한 것으로 판단되는 경우, 상기 프레임이 포함된 상기 영상 스트림을 상기 출력 영상 스트림으로 결정하고 상기 영상 스트림이 모니터로 출력되는 출력 영상 스트림으로 결정되는 경우, 상기 영상 스트림을 상기 모니터로 전송하도록 구현될 수 있다. 상기 프로세서는 상기 프레임이 상기 I 프레임인 경우, 상기 I 프레임의 부호화 비트량과 이전에 일정한 시간 동안 수신된 다른 I 프레임들이 부호화 비트량의 차이가 설정된 임계치보다 큰지 여부를 판단하는 제1 판단 조건을 수행하고, 상기 프레임이 상기 I 프레임인 경우, 일정한 시간 동안, 상기 I 프레임의 부호화 비트량과 상기 I 프레임 바로 이전에 부호화된 다른 I 프레임의 부호화 비트량의 차이가 임계치 이상으로 설정된 횟수 이상 발생하였는지 여부를 판단하는 제2 판단 조건을 수행하고, 상기 프레임이 상기 제1 판단 조건 및 상기 제2 판단 조건을 만족하는 경우, 상기 프레임에 상기 이벤트가 발생한 것으로 결정하도록 구현될 수 있다. 상기 프로세서는 상기 프레임이 상기 P 프레임인 경우, 상기 P 프레임의 부호화 비트량과 이전에 일정한 시간 동안 수신된 다른 P 프레임의 부호화 비트량의 평균값의 차이가 설정된 임계치보다 큰지 여부를 판단하는 제3 판단 조건을 수행하고, 상기 프레임이 상기 P 프레임인 경우, 일정한 시간 동안 상기 P프레임의 제1 MV 정보과 상기 P 프레임 바로 이전에 부호화된 다른 P 프레임의 제2 MV 정보를 비교하여 상기 제1 MV 정보와 상기 제2 MV 정보의 차이가 설정된 임계치 이상인지 여부를 판단하는 제4 판단 조건을 수행하고 상기 프레임이 상기 제3 판단 조건 및 상기 제4 판단 조건을 만족하는 경우, 상기 프레임에 상기 이벤트가 발생한 것으로 판단하도록 구현될 수 있다. 상기 프로세서는,
<수학식>
Figure 112013065563643-pat00006
상기
Figure 112013065563643-pat00007
는 현재 P 프레임을 예측하는데 사용한 움직임 벡터의 인덱싱한 변수이고, 상기
Figure 112013065563643-pat00008
는 이전 P 프레임을 예측하는데 사용한 움직임 벡터를 인덱싱한 변수이고, 상기 프레임이 P 프레임인 경우 상기 수학식에 기반하여 산출된 상기
Figure 112013065563643-pat00009
와 상기
Figure 112013065563643-pat00010
의 값을 기반으로 상기 프레임에 상기 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단도록 구현될 수 있다. 상기 프로세서는 상기 출력 영상 스트림에 포함된 프레임에서 상기 이벤트가 발생한 위치를 판단하고 상기 카메라가 상기 이벤트가 발생한 위치를 포커싱하여 촬상할 수 있도록 상기 카메라를 제어하도록 구현될 수 있다.
상술한 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 영상 감시 시스템에서 모니터링 채널 결정 방법 및 장치에 따르면, 영상 감시 시스템의 촬영 카메라를 통해 촬영한 화면 중 특정한 이벤트가 발생한 화면을 영상 분석을 통해 판단함으로써 영상 감시 시스템에서 효과적으로 모니터링을 수행할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 감시 시스템을 나타낸다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 전송 패킷을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 RTP 헤더를 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 프레임별 비트량 변화를 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 영상 감시 시스템 서버에서 이벤트 발생을 판단하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 영상 감시 시스템 서버를 나타내는 개념도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 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 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.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이하, 도면상의 동일한 구성 요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성 요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다.
영상 스트림을 전송하는 카메라의 수가 적은 소규모 영상 감시 시스템의 경우 촬상되어 디스플레이되는 화면의 수가 작다. 따라서, 모든 채널의 영상을 감시 시스템의 모니터에 디스플레이하여 모든 채널을 실시간 모니터링할 수 있다. 그러나 영상 스트림을 전송하는 카메라의 수가 많은 대규모 영상 감시 시스템의 경우, 복수의 채널에서 전송되는 영상 스트림을 복호화하는데 매우 많은 연산량이 요구될 수 있다. 따라서, 채널 수가 많은 대규모 영상 감시 시스템에서 모든 채널의 영상을 실시간으로 복호화하여 모니터에 디스플레이 하는 것은 효과적이지 못할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 특정한 이벤트가 발생한 것으로 판단되는 일부 채널만을 선택하여 실시간 디스플레이하는 방법을 통해 효과적으로 감시를 수행할 수 있다. 대규모 영상 감시 시스템에서 실시간으로 모니터링하는 채널을 결정하기 위해 특정 사건 또는 이벤트가 발생한 것으로 판단되는 채널을 우선적으로 선택하여 디스플레이할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 각 채널의 카메라에서 영상 감시 시스템 서버로 전송되어 온 영상 스트림을 실시간 분석하여 영상의 변화가 감지되는 채널을 우선적으로 디스플레이할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 감시 시스템을 나타낸다.
본 발명의 실시예에 따른 영상 감시 시스템은 복수의 카메라(100), 영상 감시 시스템 서버(120), 저장 장치(140) 및 모니터(160)를 포함할 수 있다. 영상 감시 시스템의 각 구성부는 예를 들어 아래와 같은 동작을 수행할 수 있다.
복수의 카메라(100)는 각 카메라에서 영상을 촬영하고, 카메라에서 생성된 영상 스트림을 영상 감시 시스템 서버(120)로 전송할 수 있다. 또한, 영상 감시 시스템 서버(120)에서 전송된 명령에 기반하여 개별 카메라의 설정을 변화시킬 수도 있다. 복수의 카메라(100)는 각각의 카메라의 채널에 기반하여 영상 스트림을 영상 감시 시스템 서버(120)로 전송할 수 있다. 각 카메라에서 촬영된 영상은 H.264 또는 MPEG-4와 같은 동영상 압축 코덱을 이용하여 압축 비트스트림의 형태로 압축된다. 압축 비트스트림은 다시 RTP(real-time transport protocol)와 같은 전송 프로토콜 규약에 따라 전송 패킷으로 패킷화된다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 전송 패킷을 나타낸 개념도이다.
도 2를 참조하면, 복수의 카메라에서 영상 감시 시스템 서버로 전송되는 전송 패킷은 RTP 헤더(200)와 압축 비트스트림(220)으로 구성될 수 있다. RTP 헤더(200)는 해당 비트스트림이 몇 번째 프레임에 해당하는지 여부 및 해당 비트스트림을 디스플레이 할 시점을 알 수 있는 타임스탬프(Timestamp) 등의 정보를 담고 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 RTP 헤더를 나타낸 개념도이다.
도 3을 참조하면, RTP 헤더는 아래와 같은 정보로 구성될 수 있다.
V(version): 2 비트 정보로 RTP의 버전에 대한 정보를 나타낼 수 있다.
P(padding): 1 비트 정보로 만일 패킷 마지막에 하나 이상의 패딩 비트가 있는지 여부를 나타낼 수 있다.
X(Extension): 1 비트 정보로 고정 헤더 이후의 하나의 확장 헤더가 추가적으로 있음을 의미할 수 있다.
CC(CSRC Count): 4 비트 정보로 12 바이트 고정 헤더 이후에 표시되는 CSRC 식별자(identifier)의 수를 표시할 수 있다.
M(Marker): 1 비트의 정보로 패킷 스트림 내에서 프레임 경계와 같은 중요한 이벤트들을 표시하는 데 이용된다.
PT(Payload Type): 7 비트의 정보로 RTP 페이로드의 타입을 나타낼 수 있다. 예를 들어, RTP가 전송하고 있는 내용이 G.711로 되어있는 지 H.264로 되어 있는지 등에 대한 정보를 나타낸다.
시퀀스 넘버(Sequence number): 16 비트의 정보로 시퀀스 넘버는 보안상의 이유로 랜덤한 번호에서 시작하지만, 패킷이 증가할 때마다 1씩 증가될 수 있다.
타임스탬프(Timestamp): 32 비트의 정보로 RTP 패킷의 첫번째 바이트의 샘플링 순간을 나타낼 수 있다.
SSRC(Synchronization Source) 식별자(Identifier): 32 비트의 정보로 동기화 소스를 나타내며, 랜덤하게 결정될 수 있다. 같은 RTP 세션 내에 서로 다른 값을 가져야 한다.
CSRC(Contributing Source) 식별자(Identifiers): 32 비트의 정보로 다수의 음원이 오디오 믹서(Audio Mixer)를 통해 하나로 통합될 경우를 나타낼 수 있다.
도 2 및 도 3은 복수의 카메라가 RTP에 기반하여 생성된 영상 스트림을 전송하는 경우를 가정한 것이다. 복수의 카메라는 RTP가 아닌 다른 프로토콜에 기반하여 촬상된 영상 정보를 영상 감시 시스템으로 전송할 수도 있고 이러한 실시예 또한, 본 발명의 권리 범위에 포함된다.
영상 감시 시스템 서버(120)는 복수의 카메라(100)를 제어하고, 복수의 카메라(100)가 전송하는 영상 스트림에 대한 영상 처리를 수행할 수 있다. 영상 감시 시스템 서버(120)는 모니터(160)로 카메라에서 촬영된 영상 중 특정한 이벤트가 발생한 영상을 선택적으로 전송할 수 있다. 카메라(100)에서 촬영된 영상 중 특정한 이벤트가 발생한 영상을 선택하는 방법에 대해서는 이하에서 구체적으로 개시한다. 또한, 영상 감시 서버(120)는 저장 장치로 복수의 카메라(100)에서 전송된 영상 스트림을 전송할 수 있다.
저장 장치(140)는 영상 감시 시스템 서버(120)에서 전송한 영상 스트림을 저장할 수 있다.
모니터(160)는 영상 감시 시스템 서버(120)에서 선택한 영상 스트림을 선택적으로 디스플레이할 수 있다.
복수의 카메라(100)에서 생성된 영상 스트림은 영상 감시 시스템 서버(120)로 전송된다. 복수의 카메라(100)가 전송하는 영상 스트림은 전송 패킷이라고 할 수 있다. 영상 감시 시스템 서버(120)는 카메라(100)에서 전송되어 온 전송 패킷을 디패킷화(depacketization) 한 후 압축비트스트림을 저장 장치(140)에 저장할 수 있다 또한 영상 감시 시스템 서버(120)는 압축비트스트림을 복호화하여 복원된 영상을 모니터(160)에 디스플레이 할 수 있다. 복수의 카메라(100)에서 전송되는 전송 패킷이 많은 경우, 영상 처리 서버(120)에서 복호화 과정에 매우 많은 연산량이 요구되기 때문에 대규모 영상 감시 시스템 서버(120)에서 모든 카메라의 전송 패킷을 실시간으로 복호화하는데 제약이 있을 수 있다.
예를 들어, 영상 감시 시스템 서버(120)의 성능이 HD(high definition)급 영상을 10 채널 정도를 실시간 복호화할 수 있는 수준인데 반해 영상 감시 시스템 서버(120)로 전송되는 채널의 수가 32개인 경우 모든 채널을 실시간으로 복호화하여 디스플레이 할 수 없다. 이러한 경우, 실시간으로 모니터링을 수행하는 것이 불가능할 수 있다. 이와 같은 대규모 영상 감시 시스템에서 실시간 모니터링 채널을 결정하는 방법으로 사용자가 원하는 채널을 설정하는 방법이 있다. 모든 채널의 전송 패킷을 수신하여 저장 장치에 저장하되 사용자가 원하는 일부 채널만을 실시간으로 복호화하여 디스플레이하는 방법을 사용할 수 있다. 또한, 사용자의 설정이 없는 경우는 특정 사건 또는 이벤트가 발생한 채널을 우선적으로 모니터(160)에서 디스플레이할 수 있도록 영상 감시 시스템 서버(120)에서 결정할 수 있다.
본 발명에서는 영상 감시 시스템 서버(120)에서 전송 패킷을 디패킷화한 후 각 프레임의 압축 비트스트림의 양과 움직임 벡터(MV, motion vector)의 크기 정보를 참조하여 실시간 모니터링 채널을 결정하는 방법에 대해 개시한다.
영상 감시 시스템 서버(120)에서는 전송 패킷을 디패킷화한 후 각 프레임의 종류와(I 프레임, P 프레임 또는 B 프레임) 각 프레임의 부호화된 비트량에 대해 알 수 있다.
(1) I 프레임(intra coded frame)은 다른 프레임을 레퍼런스하지 않고 화면 내 예측을 통해 독립적으로 인코딩 및 디코딩이 수행되는 프레임이다. I 프레임은 데이터 스트림의 어떠한 위치에도 올 수 있다. 다른 이미지들의 참조가 없이 부호화되기 때문에 I, B 및 P 프레임 중 가장 낮은 압축률 가질 수 있다.
(2) P 프레임(predictive coded frame)은 이전 프레임을 참조로 해서 화면 간 예측을 기반으로 인코딩을 수행할 수 있다(순방향 예측). P 프레임에 대한 부호화와 복호화 작업시 이전의 I 프레임 정보 및 P 프레임 정보 사용하여 부호화 및 복호화를 수행할 수 있다. P 프레임은 I 프레임보다 부호화시 적은 비트를 기반으로 부호화될 수 있다.
(3) B 프레임(Bi predictive coded frame)은 이전 프레임 뿐만 아니라 현재 프레임의 이후에 표시될 예정인 프레임으로부터 예측되는 프레임이다. 즉, B 프레임에서 움직임 예측을 수행시 양방향 예측을 수행할 수 있다.
동일한 영상 프레임이라도 프레임이 I 프레임, P 프레임 또는 B 프레임 중 어떠한 프레임인지 여부에 따라 부호화율이 달라질 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 프레임의 종류별로 구분하여 프레임의 부호화율의 변화를 판단할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 프레임별 비트량 변화를 나타낸 개념도이다.
도 4를 참조하면, I 프레임과 P 프레임 사이에서 변화되는 비트량을 나타낸 개념도이다.
I 프레임은 화면 내 예측을 수행하기 때문에 P 프레임에 비하여 상대적으로 부호화되는 비트량이 크다.
I 프레임들 중 특정한 I 프레임이 이전의 I 프레임보다 부호화되는 비트량이 높은 것을 확인할 수 있다. 또한, P 프레임들 중 특정한 P 프레임이 이전의 P 프레임보다 부호화되는 비트량이 높은 것을 확인할 수 있다.
이전에 부호화된 프레임을 기준으로 상대적으로 많은 비트량의 변화를 보이는 프레임은 해당 프레임에서 부호화된 영상에 이전 프레임과 다른 변화가 나타난 것으로 예측할 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 프레임의 종류와 프레임의 부호화율의 변화에 따라, 프레임을 구분하여 특정한 채널에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 이하, 본 발명의 실시예에서는 설명의 편의상 부호화된 프레임이 I 프레임인지 P 프레임인지 여부에 따라 채널에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 방법에 대해 개시한다. 채널에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 방법은 하나의 예시로서 다른 판단 방법을 사용할 수도 있다.
(1) I 프레임에서 채널에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 방법.
I 프레임에서 채널에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 방법은 다음과 같다. 아래의 조건은 I 프레임의 부호화율을 기반으로 화면상의 변화를 판단하는 방법에 대한 하나의 예시이다. 아래의 방법뿐만 아니라 I 프레임을 기반으로 다양한 판단 기준을 통해 부호화된 I 프레임에 부호화된 영상에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 이전 I 프레임을 기반으로 수신된 I 프레임에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하기 위한 조건을 I 프레임 이벤트 발생 여부 판단 조건이라고 할 수 있다.
1) 현재 I 프레임의 부호화된 비트량이 이전에 일정한 시간 동안(사용자 지정 가능, 예를 들어, 1분)의 모든 I 프레임들이 부화화된 비트스트림의 평균 비트량과 비교하여 편차가 임계치(예를 들어, 30% 이상) 나는 경우.
2) 일정 시간(사용자 지정 가능, 예를 들어 1분)동안, 현재 비교 대상인 I 프레임과 바로 이전에 부호화된 I 프레임의 비트량이 임계치(예를 들어, 20% 이상) 이상의 차이가 일정한 횟수(예를 들어, 3회 이상) 발생한 경우.
위 두 조건 중 한 조건이라도 만족하는 경우 I 프레임에 부호화된 영상에 화면의 변화(Scene change)가 발생했을 확률이 높고, 이는 곧 어떤 이벤트가 발생했을 확률이 높다고 판단할 수 있다.
(2) P 프레임에서 채널에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 방법.
P 프레임에서 채널에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하는 방법은 다음과 같다. 아래의 조건은 P 프레임의 부호화율을 기반으로 화면의 변화를 판단하는 방법에 대한 하나의 예시이다. 아래의 방법뿐만 아니라 P 프레임을 기반으로 다양한 판단 기준을 통해 부호화된 P 프레임의 영상의 컨텐츠가 변화하였는지 여부를 판단할 수 있다. 이전 P 프레임을 기반으로 수신된 P 프레임에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하기 위한 조건을 P 프레임 이벤트 발생 여부 판단 조건이라고 할 수 있다.
1) 현재 P 프레임의 이전 일정 시간 동안(사용자 지정 가능, 예를 들어, 1분)의 모든 P 프레임들의 평균 비트량보다 비트량이 임계치(예를 들어, 3배 이상)인 경우.
2) 현재 P프레임과 바로 이전에 부호화된 P 프레임에서 MV 정보를 추출하여(완전한 복호화가 아니라 비트스트림에서 MV 정보만을 추출하는 과정임) 비교한 결과 두 프레임의 MV의 차이가 임계치(예를 들어, 30% 이상)나는 경우.
위 두 조건을 모두 만족할 때 P 프레임에서 어떠한 밝기(luminance) 변화만이 아니라 움직임이 발생한 것으로 판단할 수 있고, 이는 곧 해당 채널에서 어떤 이벤트가 발생했을 확률이 높다고 판단할 수 있다.
아래의 수식은 P 프레임에서 MV의 차이를 산출하는 수식이다.
<수학식 1>
Figure 112013065563643-pat00011
수학식 1에서
Figure 112013065563643-pat00012
는 현재 P 프레임을 예측하는데 사용한 움직임 벡터를 인덱싱한 것이고,
Figure 112013065563643-pat00013
는 이전 P 프레임을 예측하는데 사용한 움직임 벡터를 인덱싱한것이다.
Figure 112013065563643-pat00014
는 인덱싱된 현재 P 프레임의 움직임 벡터와 이전 P 프레임의 움직임 벡터의 차이를 지시한다. 본 발명의 실시예에 따르면, 수학식 1에서 산출된
Figure 112013065563643-pat00015
가 0.3 *
Figure 112013065563643-pat00016
보다 큰 경우 두 개의 P 프레임의 MV의 차이가 30% 이상 난다고 판단할 수 있다.
모든 채널의 영상 스트림에 대한 이벤트 발생 정보를 전술한 방법으로 계수하여 이벤트가 많이 발생한 채널을 우선으로 선택하여 복호화, 디스플레이 함으로써 실시간으로 모니터링이 가능하게 할 수 있다.
이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하기 위해 I 프레임에서도 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하고, P 프레임에서도 이벤트가 발생하였는지 여부를 모두 판단하여 수신한 영상 스트림에서 I 프레임 및 P 프레임에서 모두 이벤트가 발생하였다고 판단되는 경우, 해당 영상 스트림을 모니터에 디스플레이할 수 있다. 또는 수신한 영상 스트림에서 I 프레임과 P 프레임 중 하나의 프레임에서 이벤트가 발생한 것으로 판단되는 경우 해당 영상 스트림을 모니터에 디스플레이할 수도 있다.
또한 위의 I 프레임과 P 프레임에서 비교 기준이 되는 수치는 본 발명에서 예로 든 것으로 실시간 영상 감시 시스템에서 영상의 특성에 맞게 조절할 수 있다. 예를 들어 모든 채널에서 과도하게 이벤트가 발생하여 이벤트 계수의 의미가 없는 경우 이벤트로 인식하는 기준을 좀 더 엄격하게 하기 위해 비교 기준 수치를 조절할 수 있다. 반대로 이벤트 발생이 너무 적은 경우에는 이벤트의 빈도를 높이기 위해 비교 기준 수치를 조절할 수 있다.
영상 감시 시스템 서버에서 위와 같은 판단을 수행함으로써 채널 수가 많은 대규모 영상 감시 시스템에서 사용자의 설정이 없이도 영상 감시 시스템 서버에서 이벤트 발생 확률이 높은 채널을 선택하여 실시간 디스플레이를 수행할 수 있다. 본 발명은 많은 연산을 요구하는 복호화 과정을 거치지 않고 매 프레임의 비트량과 움직임벡터 정보만을 필요로 하여 채널수가 많은 대규모 영상 감시 시스템에서 효율적으로 사용될 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 영상 감시 시스템 서버에서 이벤트 발생을 판단하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 5를 참조하면, 복수의 카메라를 통해 영상 스트림을 수신한다(단계 S500).
영상 처리 서버에서는 복수의 카메라로부터 전송되는 영상 스트림을 수신하고 수신한 영상 스트림 중 모니터에 디스플레이를 할 영상 스트림을 결정할 수 있다.
영상 감시 시스템 서버에서 이전 프레임을 기반으로 수신한 프레임에서 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단한다(단계 S510).
영상 감시 시스템 서버는 복수의 카메라가 촬상한 영상에 특정한 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하기 위해 프레임 별로 부호화된 비트에 대한 정보를 저장하고 이를 기반으로 수신한 프레임에 이벤트의 발생여부를 판단할 수 있다.
전술한 바와 같이 프레임은 부호화 방법에 따라, I, B, P 프레임으로 구분될 수 있고, 각 프레임의 종류마다 부호화된 비트량이 서로 다를 수 있다.
예를 들어, 수신된 프레임이 I 프레임인 경우, 이전에 수신한 I 프레임의 부호화량과 비교하여 수신한 I 프레임에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 현재 I 프레임의 부호화된 비트량이 이전에 일정한 시간 동안의 모든 I 프레임들이 부화화된 비트스트림의 평균 비트량과 비교하여 편차가 설정된 임계치 이상 나는 경우, 또는 지정된 일정 시간 동안, 현재 비교 대상인 I 프레임과 바로 이전에 부호화된 I 프레임의 비트량이 임계값 이상 차이가 설정된 횟수 이상 발생한 경우, 수신된 I 프레임에 이벤트가 발생하였음을 판단하고 이를 기반으로 영상 스트림을 복호화하여 모니터에 출력할 수 있다.
이벤트가 발생한 것으로 판단되는 영상 스트림을 모니터에 출력한다(단계 S520).
이벤트가 발생한 것으로 판단되는 영상 스트림만을 모니터에 디스플레이할 수 있다. 이러한 방법을 사용함으로써 좀더 집중적으로 영상을 모니터링할 수 있다.
영상 처리 서버는 추가적으로 이벤트가 발생한 영상 스트림을 분석하여 영상에이벤트가 발생한 부분을 포커싱하여 촬영할 수 있도록 카메라를 제어할 수 있다.
영상 처리 서버에서 특정한 영상 스트림에 이벤트가 발생한 것으로 판단한 경우, 해당 영상을 추가적으로 분석하여 이벤트의 발생 부분을 판단할 수 있다. 영상에서 이벤트 발생을 판단하고 포커싱하기 위한 방법으로는 다양한 방법이 사용될 수 있다. 예를 들어, 사람을 추적하는 용도로 사용되는 영상 감시 시스템인 경우 객체인 사람의 특징을 기반으로 특정한 사람의 이동을 탐지하여 이를 기반으로 영상의 포커스를 사람에 맞추도록 카메라를 제어할 수 있다. 또 다른 방법으로 특정한 행동을 기반으로 영상에서 카메라의 포커스를 제어할 수도 있다. 범죄 행위의 경우 사람 또는 객체의 행동에 급작한 행동 변화가 일어날 가능성이 크다. 즉, 일반적이 행위가 아닌, 이상적인 행동 특정을 가질 수 있다. 따라서, 서버에서는 특정한 행동 패턴을 디폴트값으로 결정하고 해당 디폴트값을 넘는 행동 특성이 감지되는 경우, 해당 위치로 영상을 포커싱할 수 있도록 카메라를 제어할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 영상 감시 시스템 서버를 나타내는 개념도이다.
도 6을 참조하면, 영상 감시 시스템 서버는 영상 스트림 수신부(600), 영상 스트림 분석부(610), 영상 스트림 전송부(620), 카메라 제어부(630), 프로세서(640)를 포함할 수 있다. 영상 처리 서버의 각 구성부는 본 발명의 실시예에서 전술한 영상 감시 시스템 서버의 동작을 수행하도록 구현될 수 있다.
영상 스트림 수신부(600)는 복수개의 카메라에서 전송되는 영상 스트림을 수신하기 위해 구현될 수 있다.
영상 스트림 분석부(610)는 영상 스트림 수신부(600)에서 전송한 복수개의 영상 스트림을 분석하여 어떠한 영상 스트림에서 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하기 위해 구현될 수 있다. 전술한 바와 같이 영상 스트림 분석부(610)에서는 수신한 영상 스트림에서 I 프레임과 P 프레임과 같이 프레임의 부호화 방식에 따라 프레임을 구분할 수 있다. 또한 구분된 프레임은 다른 프레임의 부호화 비트와 비교하여 변화 여부를 판단하여 해당 프레임에서 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단할 수 있다. 영상 스트림에 이벤트가 발생하였는지 여부를 판단하기 위한 조건인 I 프레임 이벤트 여부 판단 조건 및 P 프레임 이벤트 여부 판단 조건은 다양한 조건이 사용될 수 있다. 영상 스트림 분석부(610)에서는 I 프레임 이벤트 여부 판단 조건 및 P 프레임 이벤트 여부 판단 조건이 모두 만족한 경우, 영상 스트림에 이벤트가 발생하였다고 판단할 수 있다. 또 다른 방법으로 I 프레임 이벤트 여부 판단 조건 또는 P 프레임 이벤트 여부 판단 조건 중 하나의 조건만을 만족하는 경우에도 영상 스트림에 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수도 있다.
영상 스트림 전송부(620)는 영상 스트림 분석부(610)에서 판단한 결과를 기반으로 이벤트가 발생하였다고 판단한 영상 스트림을 전송하기 위해 구현될 수 있다.
카메라 제어부(630)는 이벤트가 발생한 것으로 판단된 영상 스트림의 영상을 분석하여 영상에서 이벤트가 발생한 부분에 대해 좀 더 포커싱할 수 있도록 카메라의 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 영상 스트림 분석부(610)에서 수신한 영상에서 발생된 이벤트를 분석할 수 있다. 카메라 제어부(630)에서는 카메라가 영상에서 이벤트가 발생한 부분을 포커싱할 수 있도록 카메라 제어 신호를 생성하여 카메라로 전송할 수 있다.
프로세서(640)는 영상 스트림 수신부(600), 영상 스트림 분석부(610), 영상 스트림 전송부(620), 카메라 제어부(630)의 동작을 제어하기 위해 구현될 수 있다.
위와 같은 구성은 설명의 편의상 기능상 각 구성부를 분리하여 표현한 것으로 하나의 구성부로 표현된 경우도 복수의 구성부로 나뉠 수 있고 복수의 구성부도 하나의 구성부로 합쳐질 수 있다.
이상 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (10)

  1. 영상 감시 방법에 있어서,
    복수의 카메라로부터 전송된 영상 스트림을 수신하는 단계;
    상기 수신한 영상 스트림 중 모니터에 디스플레이되는 출력 영상 스트림을 선택하는 단계; 및
    상기 선택된 출력 영상 스트림을 모니터로 전송하는 단계;를 포함하되,
    상기 출력 영상 스트림을 선택하는 단계는,
    상기 수신한 영상 스트림에 포함된 프레임에서 발생된 이벤트 정보를 기반으로 선택하되, 상기 발생된 이벤트를 계수하여 일정 시간 동안 가장 많은 이벤트가 발생된 영상 스트림을 우선으로 선택하며,
    상기 이벤트의 발생 여부 판단은,
    상기 프레임이 I 프레임인 경우, 현재 수신된 I 프레임의 부호화된 비트량이 이전에 일정 시간 동안 수신된 I 프레임의 평균 비트량과 비교할 때 설정된 임계치(th1) 이상의 차이를 보이거나, 일정 시간 동안 설정된 횟수 이상으로 연속된 I 프레임 사이의 비트량 차이가 설정된 임계치(th2)보다 높게 나타난 경우, 상기 I 프레임에서 이벤트가 발생된 것으로 판단하고,
    상기 프레임이 P 프레임인 경우, 현재 수신된 P 프레임의 부호화된 비트량이 이전에 일정 시간 동안 수신된 P 프레임의 평균 비트량과 비교할 때 설정된 임계치(th3) 이상의 차이를 보이고, 연속된 P 프레임 사이의 움직임 벡터 차이가 설정된 임계치(th4) 이상의 차이를 나타내는 경우, 상기 P 프레임에서 이벤트가 발생된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 연속된 P 프레임 사이의 움직임 벡터 차이는 아래의 수학식에 따라 계산된
    Figure 112014101118977-pat00033
    와 상기
    Figure 112014101118977-pat00034
    의 값을 기반으로 산출하되,
    Figure 112014101118977-pat00035
    는 현재 P 프레임을 예측하는데 사용한 움직임 벡터의 인덱싱한 변수이고,
    Figure 112014101118977-pat00036
    는 이전 P 프레임을 예측하는데 사용한 움직임 벡터를 인덱싱한 변수인 것을 특징으로 하는 영상 감시 방법.
    <수학식>
    Figure 112014101118977-pat00017
  5. 제4항에 있어서, 상기 영상 감시 방법은
    상기 출력 영상 스트림에 포함된 프레임에서 상기 이벤트가 발생한 위치를 판단하는 단계; 및
    상기 카메라가 상기 이벤트가 발생한 위치를 포커싱하여 촬상할 수 있도록 상기 카메라를 제어하는 단계를 더 포함하는 영상 감시 방법.
  6. 영상 감시 장치에 있어서,
    복수의 카메라로부터 전송된 영상 스트림을 수신하는 영상스트림 수신부;
    상기 수신한 영상 스트림 중 모니터에 디스플레이되는 출력 영상 스트림을 선택하는 영상스트림 분석부; 및
    상기 선택된 출력 영상 스트림을 모니터로 전송하는 영상스트림 전송부;를 포함하되,
    상기 영상스트림 분석부는,
    상기 수신한 영상 스트림에 포함된 프레임에서 발생된 이벤트 정보를 기반으로 선택하되, 상기 발생된 이벤트를 계수하여 일정 시간 동안 가장 많은 이벤트가 발생된 영상 스트림을 우선으로 선택하며,
    상기 이벤트의 발생 여부 판단은,
    상기 프레임이 I 프레임인 경우, 현재 수신된 I 프레임의 부호화된 비트량이 이전에 일정 시간 동안 수신된 I 프레임의 평균 비트량과 비교할 때 설정된 임계치(th1) 이상의 차이를 보이거나, 일정 시간 동안 설정된 횟수 이상으로 연속된 I 프레임 사이의 비트량 차이가 설정된 임계치(th2)보다 높게 나타난 경우, 상기 I 프레임에서 이벤트가 발생된 것으로 판단하고,
    상기 프레임이 P 프레임인 경우, 현재 수신된 P 프레임의 부호화된 비트량이 이전에 일정 시간 동안 수신된 P 프레임의 평균 비트량과 비교할 때 설정된 임계치(th3) 이상의 차이를 보이고, 연속된 P 프레임 사이의 움직임 벡터 차이가 설정된 임계치(th4) 이상의 차이를 나타내는 경우, 상기 P 프레임에서 이벤트가 발생된 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 장치.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 제6항에 있어서,
    상기 연속된 P 프레임 사이의 움직임 벡터 차이는 아래의 수학식에 따라 계산된
    Figure 112014101118977-pat00037
    와 상기
    Figure 112014101118977-pat00038
    의 값을 기반으로 산출하되,
    Figure 112014101118977-pat00039
    는 현재 P 프레임을 예측하는데 사용한 움직임 벡터의 인덱싱한 변수이고,
    Figure 112014101118977-pat00040
    는 이전 P 프레임을 예측하는데 사용한 움직임 벡터를 인덱싱한 변수인 것을 특징으로 하는 영상 감시 장치.
    <수학식>
    Figure 112014101118977-pat00022
  10. 제9항에 있어서, ,
    상기 출력 영상 스트림에 포함된 프레임에서 상기 이벤트가 발생한 위치를 판단하고, 상기 카메라가 상기 이벤트가 발생한 위치를 포커싱하여 촬상할 수 있도록 상기 카메라를 제어하는 카메라 제어부를 더 포함하는 영상 감시 장치.
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