KR101514061B1 - Wireless camera device for managing old and weak people and the management system thereby - Google Patents

Wireless camera device for managing old and weak people and the management system thereby Download PDF

Info

Publication number
KR101514061B1
KR101514061B1 KR1020130114069A KR20130114069A KR101514061B1 KR 101514061 B1 KR101514061 B1 KR 101514061B1 KR 1020130114069 A KR1020130114069 A KR 1020130114069A KR 20130114069 A KR20130114069 A KR 20130114069A KR 101514061 B1 KR101514061 B1 KR 101514061B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
unit
image
information
target object
fire
Prior art date
Application number
KR1020130114069A
Other languages
Korean (ko)
Other versions
KR20150034023A (en
Inventor
민준영
김윤복
Original Assignee
민준영
주식회사 월드텍
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 민준영, 주식회사 월드텍 filed Critical 민준영
Priority to KR1020130114069A priority Critical patent/KR101514061B1/en
Publication of KR20150034023A publication Critical patent/KR20150034023A/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101514061B1 publication Critical patent/KR101514061B1/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438Sensor means for detecting
    • G08B21/0476Cameras to detect unsafe condition, e.g. video cameras
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B17/00Fire alarms; Alarms responsive to explosion
    • G08B17/06Electric actuation of the alarm, e.g. using a thermally-operated switch
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/01Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
    • G08B25/10Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using wireless transmission systems
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08BSIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B3/00Audible signalling systems; Audible personal calling systems
    • G08B3/10Audible signalling systems; Audible personal calling systems using electric transmission; using electromagnetic transmission
    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08CTRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
    • G08C17/00Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link
    • G08C17/02Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link using a radio link

Abstract

본 발명은 독거 노인의 보호 및 관리를 위하여 화재 발생 여부를 비롯한 여러 응급 상황에 대하여 자동으로 판단하여 대처할 수 있는 카메라 및 이를 통한 노인 관리 시스템에 관한 것이다.
이를 위하여 본 발명은 베터리부를 내장한 휴대 가능한 카메라 장치를 제공하고, 촬영된 이미지 영상으로부터 대상 객체 및 대상 객체의 움직임을 검출하는 대상 객체 검출부 및 상기 이미지 영상으로부터 상기 카메라 장치의 주변 영상에서 화재 여부를 검출하는 화재 감지부 및 노인이 도움을 요청할 경우 버튼을 눌러 사용하는 긴급호출부를 포함한다.
상기 대상 객체 검출부는 Adaboost 방법으로 관심 대상 객체를 검출하고, 상기 검출된 객체를 칼만 필터를 이용하여 객체의 비전 정보를 추출함으로써 대상 개개체를 특정하고 움직임에 따른 상황을 인지한다. 또한, 상기 화재 감지부는 가우시안 혼합 모델을 이용하여 이동 객체를 촬영 영상으로부터 추출 및 분리하고, HSL 색공간에 기반하여, 상기 HSL 중 채도와 명도를 이용하여 상기 목적 객체를 감지하여 화재 여부를 판단한다.
또한, 보다 넓은 화각의 촬영 영상을 획득하기 위하여 카메라 장치의 촬영부와 마주하여 위치하고, 수평 단면이 쌍곡선 함수 형태인 쌍곡면 반사면을 가지는 초광각 거울부를 제공한다.
The present invention relates to a camera capable of automatically determining and responding to various emergency situations including a fire occurrence for the protection and management of the elderly living alone, and an elderly management system using the same.
To this end, the present invention provides a portable camera device having a built-in battery unit, a target object detection unit for detecting a movement of a target object and a target object from the captured image, A fire detection unit for detecting a fire and an emergency call unit for using a button when the elderly person asks for help.
The target object detection unit detects an object of interest by an Adaboost method and extracts vision information of the object using the Kalman filter to identify the target object and recognize a situation according to the motion. The fire detection unit extracts and separates the moving object from the photographed image using the Gaussian blending model, and detects the target object using the HSL color saturation and lightness based on the HSL color space to determine whether or not the fire is present .
Also, an ultra-wide-angle mirror unit having a hyperboloidal reflection surface, which is located opposite to a photographing unit of the camera apparatus and has a horizontal section in the form of a hyperbolic function, is provided to acquire a photographed image having a wider angle of view.

Description

노인 관리용 무선 카메라 장치 및 이를 통한 노인 관리 시스템{WIRELESS CAMERA DEVICE FOR MANAGING OLD AND WEAK PEOPLE AND THE MANAGEMENT SYSTEM THEREBY}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001] The present invention relates to a wireless camera device for managing elderly people,

본 발명은 독거 노인의 보호 및 관리를 위한 무선 카메라 및 이를 통한 노인 관리 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게 독거 노인의 위치와 관계없이 노인의 상태를 실시간으로 관리할 수 있고 화재 발생 여부를 비롯한 여러 응급 상황에 대하여 자동으로 판단하여 대처할 수 있는 카메라 및 이를 통한 노인 관리 시스템에 관한 것이다. The present invention relates to a wireless camera for protecting and managing the elderly living alone and an elderly management system using the same. More specifically, the present invention can manage the elderly's status in real time regardless of the location of the elderly living alone, The present invention relates to a camera capable of automatically determining and coping with a situation and an elderly management system using the same.

가족 구성원이 함께 살고 있어 몸이 불편한 노인들에게 위급 상황이 발생하였을 때 빠르게 대처가 가능한 과거와는 달리, 현재 독거 노인의 수가 많아짐에 따라 독거 노인들의 건강을 개별적으로 관찰하고 관리하는 시스템이 필요하게 되었다. Unlike in the past, where the elderly living with their family members live together in an emergency, they need a system to observe and manage the health of the elderly living alone. .

하지만, 종래의 CCTV의 경우 고정형으로 설치되기 때문에 위치 변경이 어렵고, CCTV 자체의 화각의 한계 때문에 넓은 범위를 관찰하기 위해서는 다수의 카메라를 설치하여야만 했다. However, since the conventional CCTV is fixedly installed, it is difficult to change the position of the CCTV. In order to observe a wide range due to the limited angle of view of the CCTV itself, a large number of cameras have to be installed.

또한, 별도의 관찰자가 직접 주기적으로 화면을 관찰하여야만 하기 때문에 만약 위급 상황이 발생하였을 때 즉각적으로 반응하지 못하는 경우 적절한 시기내에 조치를 취하지 못할 수 있다. 더 나아가, 종래의 CCTV는 단순히 카메라를 통해서 관찰만 하는 목적으로 사용되기 때문에 관찰자와 피관찰자 사이의 커뮤니케이션이 어렵다는 문제점이 있었다. In addition, since a separate observer must directly observe the screen periodically, if an emergency situation does not occur immediately, it may not be possible to take action within a reasonable period of time. Furthermore, since the conventional CCTV is used only for observation through a camera, communication between an observer and a visitor is difficult.

또한, 종래의 CCTV의 경우 화각이 일반적으로 60도 정도로서 보다 화각을 벗어난 곳에 노인이 위치하는 경우 노인의 상태를 파악할 수 없다는 문제점이 있었다. Also, in the case of the conventional CCTV, the angle of view is generally about 60 degrees, and there is a problem that the state of the elderly can not be grasped when the elderly person is located outside the angle of view.

본 발명의 목적은 고정형으로 배치되지 않고 간편하게 이동시켜 설치가 가능하고 관찰자와 피관찰자 사이에 양방향 커뮤니케이션이 가능한 관리 카메라를 제공하는 것이다. SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a management camera that is not disposed in a fixed form but can be easily moved and installed, and capable of bidirectional communication between an observer and a target observer.

더 나아가, 본 발명은 자동으로 화재를 비롯한 위급 상항을 판단하고, 촬영 영상 내의 피관찰자를 특정 및 관찰하여 신속하게 조치를 취할 수 있도록 하는 것을 그 목적으로 한다. Furthermore, the present invention aims to automatically determine an emergency such as a fire, and to specify and observe a passenger in a photographed image so as to promptly take measures.

본 발명의 또 다른 목적은, 촬영 화각이 일반적인 CCTV의 카메라의 화각 보다 넓어 한 화면 안에서 주변의 환경을 사각 지역 없이 관찰할 수 있는 카메라를 제공하는 것이다. It is yet another object of the present invention to provide a camera capable of observing the surrounding environment without a square area in a screen in which the photographing angle of view is wider than that of a typical CCTV camera.

상기 과제를 해결하기 위하여, 본 발명은 베터리부를 내장하여 휴대 가능한 노인 관리용 카메라 장치로서, 상기 카메라 장치의 주변 영상을 촬영하여 전기적 이미지 정보로 변환시키는 촬영부; 상기 카메라 장치의 외부에 위치하는 무선 중개 장치와의 사이에서 정보를 송수신하는 무선 통신부; 주변 음성을 전기적 음성 정보로 녹음하는 마이크부; 주변에 소리를 전달하는 스피커부; 상기 무선 통신부를 통해서 무선 중개 장치로 긴급 신호를 전달하고, 버튼 형태를 가지고 상기 카메라 장치의 외부에 구비되는 긴급 호출부; 상기 이미지 정보 및 상기 음성 정보를 탈부착 가능한 동영상 저장부에 동영상으로 녹화하는 녹화부; 촬영된 이미지 영상으로부터 대상 객체 및 대상 객체의 움직임을 검출하는 대상 객체 검출부; 및 상기 이미지 정보로부터 상기 카메라 장치의 주변 영상에서 화재 여부를 검출하는 화재 감지부;를 포함하는 노인 관리용 카메라 장치를 제공한다. According to an aspect of the present invention, there is provided an elderly care camera device including a battery unit, the camera device comprising: a photographing unit that photographs a surrounding image of the camera device and converts the peripheral image into electrical image information; A wireless communication unit for transmitting and receiving information to and from a wireless intermediate apparatus located outside the camera apparatus; A microphone unit for recording the surrounding voice as electric voice information; A speaker unit for transmitting sound to the surroundings; An emergency call unit provided outside the camera apparatus with a button shape for transmitting an emergency signal to the wireless mediator via the wireless communication unit; A recording unit for recording the image information and the audio information as moving pictures in a detachable video recording unit; A target object detection unit for detecting a motion of a target object and a target object from the photographed image; And a fire detection unit for detecting a fire in a peripheral image of the camera device from the image information.

상기 대상 객체 검출부는 촬영된 이미지 영상을 디지털 정보로 변환하는 영상 디코더부; 및 상기 영상 디코더부로부터 획득한 정보로부터 움직임 검출 및 움직임 영역을 추출하고, 상기 영역에서 Adaboost 방법으로 관심 대상 객체를 검출하고, 상기 검출된 객체를 칼만 필터를 이용하여 객체의 비전 정보를 추출하는 영상정보 처리부(DSP);를 포함한다. 여기서, 상기 비전 정보는 객체의 얼굴 정보 또는 행동 정보이다.Wherein the target object detection unit comprises: a video decoder unit for converting the photographed image into digital information; And an image extracting unit for extracting motion detection and motion regions from the information obtained from the image decoder unit, detecting an object of interest by the Adaboost method in the region, and extracting the vision information of the object using the Kalman filter And an information processing unit (DSP). Here, the vision information is face information or behavior information of an object.

상기 카메라 장치는 상기 이미지 정보로부터 상기 카메라 장치의 주변 영상에서 화재 여부를 검출하기 위하여 화재 감지부를 더 포함하고, 상기 화재 감지부는, 가우시안 혼합 모델을 이용하여, 화재에 대응하는 목적 객체를 제외한 적어도 하나의 이동 객체를, 상기 촬영부에서 촬영된 촬영 영상으로부터 추출 및 분리하고, 배경 영상에 대응하는 고정 객체를 포함하는 적어도 하나의 프레임 시퀀스를 저장하는 저장부; 및 HSL 색공간(Hue Saturation Light Color Space)에 기반하고, 상기 HSL 중 채도(Saturation)와 명도(Light)를 이용하여 상기 목적 객체를 감지하는 감지부;를 포함한다. 상기 화재 감지부는 가우스 분포를 따르는 특정 픽셀의 확률 밀도에 기초하여 상기 이동 객체를 분리하기 위한 기준값을 설정하는 설정부를 더 포함한다. Wherein the camera apparatus further comprises a fire detection unit for detecting a fire in a peripheral image of the camera apparatus from the image information, wherein the fire detection unit detects at least one A storage unit for storing at least one frame sequence including a fixed object corresponding to a background image, extracting and separating a moving object of the moving object from the photographed image photographed by the photographing unit; And a sensing unit based on a Hue Saturation Light Color Space and sensing the object using saturation and lightness of the HSL. The fire detection unit further includes a setting unit for setting a reference value for separating the moving object based on a probability density of a specific pixel along a Gaussian distribution.

또한, 본 발명은 복수의 노인 관리용 카메라 장치; 유무선 네트워크를 통해서 상기 복수의 노인 관리용 카메라 장치와 정보 통신이 가능하도록 연결된 무선 중개 장치; 및 노인 관리 서버;를 포함하는 노인 관리 시스템으로서, 상기 노인 관리 서버는, 상기 복수의 노인 관리용 카메라 장치로부터 이미지 정보 및 음성 정보를 전송받는 유무선 송수신부; 상기 전달된 이미지 정보 및 음성 정보를 동영상으로 녹화하는 녹화부; 촬영된 이미지 영상으로부터 대상 객체 및 대상 객체의 움직임을 검출하는 대상 객체 검출부; 및 상기 이미지 정보로부터 상기 카메라 장치의 주변 영상에서 화재 여부를 검출하는 화재 감지부;를 포함하는 노인 관리 시스템을 제공한다. The present invention also relates to a plurality of elderly care camera devices; A wireless mediator connected to the plurality of elderly care camera devices via a wired / wireless network to enable information communication; And an elderly management server, wherein the elderly management server comprises: a wired / wireless transmission / reception unit for receiving image information and voice information from the plurality of elderly care camera devices; A recording unit for recording the transferred image information and audio information as moving pictures; A target object detection unit for detecting a motion of a target object and a target object from the photographed image; And a fire detection unit for detecting a fire in a peripheral image of the camera apparatus from the image information.

본 발명에 따르면, 카메라 장치가 이동 가능하게 배치될 수 있기 때문에 원하는 위치에 간편하게 설치하여 독거 노인을 관리할 수 있고, 원격으로 음성의 송수신이 가능하기 때문에 관찰자와 피관찰자 사이에 양방향 커뮤니케이션이 가능하다. According to the present invention, since the camera device can be movably arranged, it is possible to easily install the camera device at a desired position to manage the elderly person living alone, and to transmit and receive voice remotely, thereby enabling bidirectional communication between the observer and the visiting user.

또한, 피관찰자가 갑자기 쓰러지거는 등의 움직임을 통해서 피관찰자의 상태를 자동으로 판단할 수 있고 화재 여부를 자동으로 판단하여 긴급 상황에 대한 빠른 조치를 취할 수 있다. In addition, it is possible to automatically judge the condition of the person to be concealed through the movement of the person to be abruptly collapsed, etc., and can quickly take measures against the emergency by automatically judging whether or not the fire has occurred.

또한 녹화기능을 넣어 노인관리에 있어 노인이 이상한 행동을 할 경우 밖에서 가족들의 스마트폰을 통해 녹화버튼을 눌러 녹화기능을 작동시킬 수 있으며, 이는 의사에게 진단을 받을 때 녹화된 평소의 행동을 보여줌으로써 의사가 처방을 내릴 때 도움이 될 수도 있다.In addition, when the elderly person performs strange behavior in the management of the elderly person by putting the recording function, the recording function can be activated by pressing the record button on the family's smartphone outside, and it is possible to display the usual recorded action Your doctor may help you with your prescription.

또한 긴급호출기능을 넣어 노인이 자신에게 도움이 필요하다 판단될 경우 긴급호출 버튼을 눌러 긴급호출기능을 작동시킬 수 있으며, 이는 노인 관리 서버로 전달되어 긴급 상황임을 알릴 수 있다.In addition, if the elderly person needs help by inserting the emergency call function, the emergency call function can be activated by pressing the emergency call button, and this can be transmitted to the elderly management server to inform that it is an emergency.

도 1은 본 발명에 따른 노인 관리용 카메라 장치를 도시한 것이다.
도 2은 대상 객체 검출부에서 대상 객체 및 대상 객체의 움직임을 검출하는 방법에 대한 순서도이다.
도 3은 본 발명에 따른 노인 관리 시스템을 도시한 것이다.
도 4은 화재 감지부의 구성 요소를 도시한 것이다.
도 5은 화재 감지부에서 가우시안 혼합 모델을 이용하여 배경 영상을 추출하는 실시예를 도시한 화면이다.
도 6는 화재 감지부에서 HSL 색 공간에 기반하여 연기를 감지하는 실시예를 도시한 화면이다.
도 7은 도 5의 화재 감지부에 포함된 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다.
1 shows a camera device for managing elderly people according to the present invention.
2 is a flowchart illustrating a method of detecting a motion of a target object and a target object in a target object detection unit.
3 shows an elderly care system according to the present invention.
4 shows components of the fire detection unit.
5 is a view illustrating an embodiment of extracting a background image using a Gaussian mixture model in a fire detection unit.
6 is a view showing an embodiment for detecting smoke based on the HSL color space in the fire detection unit.
7 is a diagram illustrating a process in which data is transmitted and received between the components included in the fire detection unit of FIG.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 이하에서 개시되는 실시예에 한정되지 않는다. 또한 도면에서 본 발명을 명확하게 개시하기 위해서 본 발명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 도면에서 동일하거나 유사한 부호들은 동일하거나 유사한 구성요소들을 나타낸다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Also, in order to clearly illustrate the present invention in the drawings, portions not related to the present invention are omitted, and the same or similar reference numerals denote the same or similar components.

본 발명의 목적 및 효과는 하기의 설명에 의해서 자연스럽게 이해되거나 보다 분명해 질 수 있으며, 하기의 기재만으로 본 발명의 목적 및 효과가 제한되는 것은 아니다.The objects and effects of the present invention can be understood or clarified naturally by the following description, and the purpose and effect of the present invention are not limited by the following description.

본 발명의 목적, 특징 및 장점은 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다.
The objects, features and advantages of the present invention will become more apparent from the following detailed description. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail.

도 1을 참조하여 이하 본 발명에 따른 노인 관리용 카메라 장치(100)에 대하여 설명한다. 1, an elderly care camera device 100 according to the present invention will be described.

본 발명에 따른 휴대 가능한 노인 관리용 카메라 장치는 상기 카메라 장치의 주변 영상을 촬영하여 전기적 이미지 정보로 변환시키는 촬영부(110); 상기 카메라 장치의 외부에 위치하는 무선 중개 장치와의 사이에서 정보를 송수신하는 무선 통신부(130); 주변 음성을 전기적 음성 신호로 변환시키는 마이크부(140); 및 주변에 소리를 전달하는 스피커부(150);를 포함한다. The portable camera device for managing the elderly according to the present invention includes a photographing part 110 photographing a surrounding image of the camera device and converting it into electrical image information; A wireless communication unit 130 for transmitting / receiving information to / from a wireless intermediate apparatus located outside the camera apparatus; A microphone 140 for converting the surrounding voice into an electrical voice signal; And a speaker unit 150 for transmitting sound to the surroundings.

촬영부(110)는 주변 환경을 전기적 이미지 정보로서 변환시키기 위한, 예를 들어 카메라의 렌즈 및 영상 센서로서, 본 발명에 바람직한 실시예에 따르면 상기 카메라의 렌즈는 약 60도 이상의 화각, 보다 바람직하게는 어안 렌즈를 포함하는 초광각 렌즈를 사용하여 약 100도 이상(바람직하게는 약 190도)의 화각을 가지고, 상기 영상 센서는 촬영된 영상을 전기적 신호로 획득하는 카메라의 CCD 또는 CMOS 영상 센서일 수 있다. 상기 촬영부(110)는 정면 화각 내에 위치한 사물에 대한 영상을 전기적 이미지 형태로 변환하여 이하 기술하게 될 각종 정보 처리의 대상이 되도록 한다. The photographing unit 110 is, for example, a lens and an image sensor for converting a surrounding environment into electrical image information. According to a preferred embodiment of the present invention, the lens of the camera has an angle of view of about 60 degrees or more, (Preferably about 190 degrees) using an ultra-wide angle lens including a fisheye lens, and the image sensor can be a CCD or a CMOS image sensor of a camera that acquires a photographed image as an electrical signal have. The photographing unit 110 converts an image of an object located within a front view angle into an electrical image form, and becomes an object of various information processes to be described below.

무선 통신부(130)는 본 발명에 따른 카메라 장치 내부에 내장되어 외부로부터 정보를 수신하거나 정보를 외부로 송신하는 구성이다. 바람직한 실시예에 따르면, 외부에 위치하는 무선 중개 장치(200; 예를 들어, Wi-Fi용 AP(Access Point), 공유기 등)로 이미지 정보(영상 정보) 또는 음성 정보를 전달하거나 반대로 무선 중개 장치(200)를 통해서 외부(인터넷 또는 인터넷을 통한 외부 단말기)로부터 음성 정보 또는 이미지 정보(영상 정보)를 전송받는다. The wireless communication unit 130 is built in the camera device according to the present invention and receives information from outside or transmits information to the outside. According to a preferred embodiment, image information (video information) or voice information is transmitted to an external wireless intermediate apparatus 200 (for example, an access point (AP) for a Wi-Fi, a router, (Image information) from an external device (an external terminal via the Internet or the Internet) through the Internet 200.

마이크부(140)는 카메라 장치 내부에 내장되어 주변 환경에서 발생하는 소리 또는 음성을 음향 정보로서 상기 무선 통신부를 통해서 외부에 전달하고, 스피커부(150)는 외부로부터 수신된 음향 정보를 출력하거나 특정 상황에 따른 알람 출력에 사용된다. The microphone unit 140 is built in the camera device and transmits sound or voice generated in the surrounding environment as acoustic information to the outside through the wireless communication unit. The speaker unit 150 outputs sound information received from the outside, It is used for alarm output according to the situation.

바람직하게, 상기 카메라 장치(100)는 외부로부터 전력이 공급되지 않더라도 구동할 수 있도록 베터리부(미도시)를 포함한다. 따라서, 상기 베터리부가 무선 통신부(130)와 함게 구성됨으로써 외부로부터 연결되는 어떠한 연결 수단 없이도 전보의 송수신 및 전력의 공급이 이루어지는 바, 휴대성이 극대화 될 수 있다. Preferably, the camera apparatus 100 includes a battery unit (not shown) so that the camera apparatus 100 can be driven even if power is not supplied from the outside. Therefore, since the battery is configured with the wireless communication unit 130, the transmission and reception of the telegram and the power supply are performed without any connecting means from the outside, so that the portability can be maximized.

녹화부(180)는 후술하게 될 상기 카메라 장치(100)의 외부 단말기(노인 관리용 서버(300) 또는 관리용 단말기(400)로부터 무선 통신부(130)를 통해 전달되는 녹화 개시 신호를 전달받아, 촬영부(110)로부터 전달되는 영상 정보 및 마이크부(140)로부터 전달되는 음향 정보를 동영상으로 동영상 저장부(185) 저장한다. 상기 동영상 저장부(185)는 바람직하게 카메라 장치(100)에 탈부착 가능한 플래시 메모리로서, 예를 들어 SD카드, CF카드, 메모리스틱 등이나 이에 한정되지 않고 동영상을 저장할 수 있는 모든 수단을 포함한다. 이러한 동영상 녹화 기능을 통해서 노인이 비정상 행동을 보일 때 가족들의 외부 관리용 단말기(400)이 녹화 개시 신호를 보내 비정상 행동을 녹화하여, 이후 의사에게 진단을 받을 때 녹화된 비정상 행동을 보여줌으로써 의사가 처방을 내릴 때 도움이 될 수 있다. The recording unit 180 receives a recording start signal transmitted from the external terminal (the elderly management server 300 or the management terminal 400) of the camera apparatus 100 to be described later through the wireless communication unit 130, The moving picture storage unit 185 stores the video information transmitted from the photographing unit 110 and the sound information transmitted from the microphone unit 140. The moving picture storage unit 185 preferably removes As a possible flash memory, for example, an SD card, a CF card, a memory stick, or the like, but includes all means capable of storing moving pictures. When the elderly person exhibits abnormal behavior through such a video recording function, The terminal 400 transmits a recording start signal to record an abnormal behavior and then displays a recorded abnormal behavior when a diagnosis is received by a doctor, It can be helpful.

긴급 호출부(120)는 바람직하게 상기 카메라 장치(100) 외부에 버튼 방식으로 구비되어 노인이 자신에게 도움이 필요하다고 판단되는 긴급 상황인 경우 상기 긴급 호출부(120)를 눌러 상기 무선 통신부(140)를 통해서 무선 중개 장치(200)를 거쳐 노인 관리용 서버(300) 또는 외부 관리용 단말기(400)에 긴급 신호를 전달한다. 이로써, 노인 관리 서버(300) 또는 외부의 가족단말기(400)에 긴급 신호가 즉시 전달되어 상기 촬영부(110)를 통해서 실제 긴급 상황이 벌어졌는지 시각적으로 확인할 수 있고 현재 노인이 어떤 상황인지 알 수 있어 긴급 상황시에 신속한 대처가 가능하다. The emergency call part 120 is preferably provided outside the camera device 100 in a button manner so that the emergency call part 120 is pressed by the wireless communication part 140 And transmits the emergency signal to the elderly management server 300 or the external management terminal 400 through the wireless mediation apparatus 200 through the wireless mediation apparatus 200. Thus, an urgent signal is immediately transmitted to the elderly management server 300 or the external family terminal 400, so that it is possible to visually check whether an actual emergency situation has occurred through the photographing unit 110, It is possible to respond promptly in an emergency situation.

본 발명에 따른 바람직한 실시예로서, 상기 긴급 호출부(120)를 통해서 긴급 신호가 외부 단말기에 전달될 때 상기 녹화부(180)가 자동으로 촬영부(110) 및 마이크부(140)를 통해서 현재 주변 영상을 동영상 저장부(185)에 동영상으로 남기도록 구성함으로써 노인이 의식을 잃기 전에 자신의 증상을 동영상으로 남겨 추후 의사의 진료를 받을 때 상기 동영상 저장부(185)를 카메라 장치로부터 분리하여 의사에게 전달함으로써, 의사가 해당 동영상을 참고하여 보다 적절한 조치를 취할 수 있도록 할 수 있다.
When the emergency signal is transmitted to the external terminal through the emergency call unit 120, the recording unit 180 automatically transmits the emergency signal through the photographing unit 110 and the microphone unit 140, The surrounding video may be left as a moving picture in the moving picture storage unit 185 so that the old person may leave his / her own symptom as a moving picture before the consciousness is lost, , So that the doctor can refer to the video and take more appropriate measures.

대상 객체의 움직임 및 상태 판단 방법How to determine movement and status of target object

본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 대상 객체(예를 들어, 독거 노인)을 특정하거나 그 움직임을 판단하여 추적하기 위하여 대상 객체 검출부(170)를 더 포함할 수 있다. 상기 대상 객체 검출부(170)는 촬영된 이미지 영상으로부터 대상 객체 및 대상 객체의 움직임을 검출하기 위하여, 촬영된 이미지 영상을 디지털 정보로 변환하는 영상 디코더부(171) 및 검출된 대상 객체의 움직임 등을 추출하는 영상정보 처리부(173)를 포함한다. 보다 상세하게, 상기 영상정보 처리부(173)는, 상기 영상 디코더부(171)로부터 획득한 정보로부터 움직임 검출 및 움직임 영역을 추출하고, 상기 영역에서 Adaboost 방법으로 관심 대상 객체를 검출하고, 상기 검출된 객체를 칼만 필터를 이용하여 객체의 비전 정보를 추출한다. According to a preferred embodiment of the present invention, the target object detecting unit 170 may further include a target object detecting unit 170 for identifying a target object (for example, the elderly living alone) or determining and tracking the movement thereof. The target object detection unit 170 includes an image decoder unit 171 for converting the photographed image image into digital information for detecting the motion of the target object and the target object from the photographed image, And an image information processing unit 173 for extracting image information. More specifically, the image information processing unit 173 extracts a motion detection and motion region from the information obtained from the image decoder unit 171, detects an object of interest using the Adaboost method in the region, And extracts the vision information of the object using the Kalman filter.

이하 도 2를 참조하여 상기 대상 객체 검출부에서 대상 객체 및 대상 객체의 움직임을 검출하는 방법에 대하여 설명한다. Hereinafter, a method of detecting a motion of a target object and a target object in the target object detection unit will be described with reference to FIG.

도 2의 순서도는 이미지 영상 정보 획득 단계(S110), 움직임 검출 및 움직임 영역 추출 단계(S120), 대상 검출 단계(S130), 움직임 추정 및 추적 단계(S140), 상황인지 단계(S150) 및 긴급 상황 통지 단계(S160)로 구성되어 있다.The flow chart of FIG. 2 is a flowchart illustrating the steps of obtaining image information (S110), motion detection and motion region extraction step S120, object detection step S130, motion estimation and tracking step S140, And a notification step (S160).

움직임 검출 단계(S120)은 배경 화면 등록, 움직임 검출, 움직임 영역 분리 과정으로 구성된다. 배경화면 등록은 배경화면을 학습시켜 배경화면의 평균값과 변화정도의 표준편차를 등록한다. 등록된 배경 화면은 하루의 일기 변화에 따라 변화는 조명의 변화에 적응할 수 있게 moving average model을 사용하였다. 움직임 검출은 각 프레임의 화소에서 수행되는데 현재의 화면의 화소값과 등록된 배경화면의 화소 값의 차이가 등록된 표준편차 값의 일정 배수 이상이 되면 해당화소에 움직임이 있는 것으로 판정한다. 예를 들어, 표준편차 값의 일정 배수 이상이 된다면 본 발명에 따른 카메라 장치가 위치한 공간(예를 들어, 방)에 어떠한 객체가 움직이고 있다고 판정할 수 있다. 바람직한 실시예에 따르면, 각 화소에서 움직임을 검출한 후에는 노이즈 영향을 줄이기 위하여 모폴로지 필터(morpolgy filter)를 적용할 수 있다. 움직임 검출이 되면 영상의 수평 및 수직 방향으로 움직임 화소의 개수를 나타내는 히스토그램(histogram)을 그리고, 히스토그램을 Gaussian mixture model를 적용하여 독립된 움직임 객체를 분리한다. The motion detection step (S120) comprises background scene registration, motion detection, and motion region separation. Registration of the background image registers the average value of the background image and the standard deviation of the degree of change by learning the background image. We used the moving average model to adapt the change of the registered background image according to the diary change of the day. The motion detection is performed in the pixels of each frame. When the difference between the pixel value of the current screen and the pixel value of the registered background screen is equal to or greater than a predetermined multiple of the registered standard deviation value, it is determined that the pixel has motion. For example, if the standard deviation value is more than a certain multiple of the standard deviation value, it can be determined that an object is moving in a space (for example, a room) where the camera device according to the present invention is located. According to a preferred embodiment, after detecting motion in each pixel, a morpholgy filter may be applied to reduce the noise effect. When motion detection is performed, a histogram representing the number of motion pixels in the horizontal and vertical directions of the image is generated, and a separate motion object is separated by applying a histogram to the Gaussian mixture model.

대상 검출 단계(S130)은 기존의 대상 검출 방법 중에서 가장 좋은 방법 중의 하나로 알려진 "Haar-based object detection method"를 적용하였다. 이 방법은 Adaboost 방법으로 검출대상을 학습하여 대상을 검출하는 방법으로 매우 효과적인 방법이나 동영상에서 대상을 실시간 검출하기에는 계산량이 많기 때문에, 전단계(S120)에서 추출된 움직임 영역에서만 대상을 검출하게 하여 연산량을 대폭 축소하였다. 이하 설명하게 될 본 발명에 따른 감시 시스템의 경우 넓은 영역을 감시하도록 구성될 수 있는 바, 해당 움직임 영역은 전체영상의 일부분만 차지하기 때문에 본 발명은 매우 효과적이다.In the object detection step (S130), a "Haar-based object detection method ", which is known as one of the best object detection methods, is applied. This method is a very effective method of detecting the object by learning the object to be detected by the Adaboost method. Since the calculation amount is large in order to detect the object in real time in the moving picture, the object is detected only in the motion region extracted from the previous step (S120) Respectively. The surveillance system according to the present invention to be described below can be configured to monitor a wide area, and since the corresponding area occupies only a part of the entire image, the present invention is very effective.

움직임 추정 및 추적(S140)은 기존에 알려진 "3D Kalman filter for image motion estimation" 방법을 적용하였다. 본 발명에서 움직임 추정은 그 자체가 목적이 아니라 다음단계(S150)의 상황인지를 위하여 각 화소에서 움직임을 정확하게 추정하는 것이 주요 목적이다.In the motion estimation and tracking (S140), a known 3D Kalman filter image motion estimation method is applied. The main purpose of the present invention is to correctly estimate motion in each pixel in order to determine whether the motion estimation itself is not an object but the next step (S150).

상황인지 단계(S150)는 본 발명에 따른 카메라 장치의 적용 영역에 따라 인지하여야 할 상황이 달라진다. 만약 독거 노인이 특정 공간(예를 들어, 방)에서 움직임을 보이다가 일정 시간 동안에 움직임을 멈춘다고 할 때, 이는 노인이 쓰러지거나 의식을 잃은 상황이라고 인지할 수 있다. 즉, 일반적으로 쓰러질 때는 매우 짧은 시간동안 움직임이 증가할 수 있고, 이후 움직임이 계속적으로 정지해 있을 수 있기 때문에, 이 두 조건을 만족할 때에 한해서 긴급 상황임을 판단한다면, 가령 자고 있거나 자리를 비웠을 경우 발생할 수 있는 판단 착오를 줄일 수 있다. The situation recognition step (S150) depends on the application area of the camera device according to the present invention. If the elderly living alone show movement in a certain space (for example, a room) and then stop moving for a certain period of time, it can be recognized that the elderly person has fallen into a state of unconsciousness. In other words, when a person falls, he / she may be able to move for a very short period of time, and since the movement may then be stopped continuously, if the two conditions are met, This can reduce misjudgment that can occur.

이와 같은 상황인지 단계를 거친 이후에 이미 설정된 특정 상황이라고 판단된다면, 외부 단말기(예를 들어, 후술하게 될 관리 단말기)로 긴급 상황을 통지하는 단계(S160)를 수행할 수 있다.
If it is determined that the specific situation has already been set after the state recognition step, the emergency state notification step (S160) may be performed by an external terminal (for example, a management terminal to be described later).

노인 관리 서버 및 시스템Senior management server and system

본 발명에 바람직한 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 카메라 장치를 복수 개 구비하여 여러 화면에서 한명의 노인을 관리하거나 독거 노인이 사는 마을 단위로 다수의 노인을 관리할 수 있는 노인 관리 시스템(10)을 제공할 수 있다(도 3 참조). According to a preferred embodiment of the present invention, there is provided an elderly management system (10) which has a plurality of camera devices according to the present invention and manages one elderly person on various screens or manages a large number of elderly people in a town where the elderly living alone lives (See FIG. 3).

상기 노인 관리 시스템(10)은, 본 발명에 따른 복수의 카메라 장치(100), 상기 복수의 카메라 장치(100)로부터 이미지 정보 또는 상황 인지 정보를 전송받아 복수의 목표 객체(예를 들어, 노인)를 특정 및 추적하여 현재 해당 노인의 위치 및 상태를 관리하는 노인 관리 서버(300), 및 노인 관리 결과를 확인할 수 있는 관리용 단말기(400)를 포함할 수 있다. 여기서 노인 관리 서버(300)와 관리용 단말기(400)는 일체형으로 존재할 수 있다. The elderly management system 10 includes a plurality of camera devices 100 according to the present invention, a plurality of target objects (for example, an elderly person) receiving image information or situation recognition information from the plurality of camera devices 100, The elderly management server 300 that tracks the current position and state of the elderly person by tracking and identifying the elderly person, and a management terminal 400 that can confirm elderly management results. Here, the elderly management server 300 and the management terminal 400 may exist in an integrated form.

복수의 카메라 장치(100)의 현재 위치를 특정시키기 위해서 각 카메라 장치에는 위치 결정 수단(160)을 포함할 수 있다. 상기 위치 결정 수단(160)은 GPS가 바람직하지만, 이에 한정되지 않고 현재 카메라 장치가 접속해 있는 하나 이상의 네트워크의 위치로부터 현재 위치를 측정하는 위치 결정 수단을 이용할 수 있다. In order to specify the current position of the plurality of camera apparatuses 100, the respective camera apparatuses may include the positioning means 160. Although the positioning means 160 is preferably GPS, it is not limited to this, and it is possible to use positioning means for measuring the current position from the position of one or more networks to which the present camera apparatus is connected.

본 발명에 따른 노인 관리 서버(300)는 복수의 노인 관리 카메라 장치(100)로부터 이미지 정보 또는 상황 인지 정보를 전송받는 유무선 송수신부를 포함할 수 있다. 상기 유무선 송수신부는 바람직하게는 무선 중개 장치(200)을 통해서 노인 관리 카메라 장치(100)로부터 전송되는 각종 정보를 전송받거나, 각종 제어 정보를 노인 관리 카메라 장치(100)로 전송할 수 있다. The elderly management server 300 according to the present invention may include a wired / wireless transmission / reception unit that receives image information or context information from a plurality of elderly management camera apparatuses 100. The wired / wireless transmission / reception unit may receive various information transmitted from the elderly management camera apparatus 100 through the wireless mediator 200, or may transmit various control information to the elderly care camera apparatus 100.

노인 관리 서버(300)는 바람직하게 상기 노인 관리 카메라 장치(100)에서 사용된 대상 객체 검출부(370)를 포함할 수 있다. 따라서, 각각의 노인 관리 카메라 장치(100)에서 대상 객체 검출부(170)를 구비할 필요 없이 카메라 장치는 단순히 촬영한 이미지 정보만을 관리 서버에 전송하고 전송된 이미지 정보에서 대상 객체 및 대상 객체의 움직임을 검출하여 상황을 인지하는 처리를 서버에서 통합적으로 수행할 수 있다. 본 실시예에 따르면, 각각의 카메라 장치에 대상 객체 검출부(170)를 구비할 필요가 없기 때문에 카메라 장치의 소형화 및 제조 단가의 절약이 가능해지고 서버에서 통합적으로 이미지 처리를 수행하기 때문에 처리 스피드를 높일 수 있다. 하지만, 관리 서버가 고장난 경우 전체 시스템이 동작 불능에 빠질 수 있기 때문에 각각의 카메라 장치(100)에도 대상 객체 검출부(170)를 구비하여 서버가 동작하지 않거나 서버에 접속되지 않는 환경에서도 상황인지를 할 수 있도록 구성하는 것이 바람직하다. The elderly management server 300 may preferably include a target object detection unit 370 used in the elderly care camera apparatus 100. Therefore, without having to include the target object detection unit 170 in each elderly care management camera apparatus 100, the camera apparatus simply transmits the photographed image information to the management server, and detects the movement of the target object and the target object in the transmitted image information And a process of detecting the situation and recognizing the situation can be integrally performed in the server. According to the present embodiment, it is not necessary to provide the target object detection unit 170 in each camera apparatus, so it is possible to reduce the size of the camera apparatus and the manufacturing cost, and the image processing is performed integrally in the server, . However, if the management server fails, the entire system may become inoperable. Therefore, each of the camera apparatuses 100 may be provided with the target object detection unit 170 so as to detect the situation even in an environment in which the server does not operate or is not connected to the server .

또한, 상기 노인 관리용 서버(300)는 상기 노인 관리 카메라 장치(100)에서 사용된 녹화부(380)를 포함할 수 있다. 따라서, 노인 관리 카메라 장치(100)에 동영상 저장부가 부착되지 않더라도 전송된 이미지 정보 및 음성 정보를 서버(300)가 저장하여 둠으로써 대상 객체 및 대상 객체의 움직임을 녹화하여 보관할 수 있다. 서버(300)에는 일반적으로 대용량 저장부(도시되지 않음)가 포함되어 있기 때문에, 본 실시예의 경우 카메라 장치에서의 녹화부(180)와 달리 탈부착 가능한 동영상 저장부를 별도로 구비하지 않아도 된다. Also, the elderly care management server 300 may include a recording unit 380 used in the elderly management camera apparatus 100. Accordingly, even though the moving image storage unit is not attached to the elderly management camera apparatus 100, the server 300 can store the transmitted image information and the audio information, thereby recording the movement of the target object and the target object. Since the server 300 generally includes a mass storage unit (not shown), it is not necessary to separately provide a detachable video storage unit unlike the recording unit 180 in the camera apparatus.

노인 관리 시스템에 있어서, 대상 객체 검출부(170; 370)를 통해서 대상 객체를 특정시키는 것이 가능하기 때문에 만약 대상이 자신이 거주한 곳을 떠나서 다른 곳으로 이동한다고 할지라도 본 발명에 따른 관리 카메라 장치(100)가 촬영하고 있는 영역 내에 위치한다면 대상 객체의 이동 경로를 파악할 수 있다. 따라서, 치매 노인이 자신의 거주지를 벗어나서 다른 곳으로 이동한다고 할지라도 복수의 카메라 장치가 촬영하고 있는 촬영 영역 내에 위치한다면 치매 노인의 현재 위치를 특정시킬 수 있기 때문에 치매 노인의 관리가 용이해진다. 예를 들어, 대상 객체 검출부의 상황인지 단계(S150)는 대상 객체(치매 노인)에 대하여 사전에 결정된 위치 범위 정보를 기초로 대상 객체의 위치가 상기 위치 범위 정보 밖에 있는 경우 알람 설정들을 통해서 긴급 상황임을 알릴 수 있다. In the elderly management system, it is possible to specify the target object through the target object detection unit 170 (370). Even if the target moves away from the place where the user himself / herself resides, 100) located in the region where the image is captured, the movement path of the target object can be grasped. Therefore, even if the demented elderly person moves out of his / her residence and moves to another place, management of the demented elderly can be facilitated because the present location of the demented elderly person can be specified if the plural camera devices are located in the shooting region. For example, if the position of the target object is outside the position range information based on the predetermined range information of the target object (demented elderly), the state recognition step of the target object detection unit (S150) .

바람직한 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 노인 관리 시스템은 노인 관리 결과를 확인할 수 있는 하나 이상의 관리용 단말기(400)를 포함하고, 상기 관리용 단말기(400)는 상기 노인 관리 서버(300)에서 판단된 관리 결과를 통지받기 위하여 인터넷 등의 네트워크를 통해서 상기 관리 서버(300)에 연결된다. 관리 결과는 알람 형식으로 통지되고, 만약 상술한 긴급 상황 발생시 전화 연결 또는 문자 통지 등을 통해서 전달된다. According to a preferred embodiment, the elderly management system according to the present invention includes at least one management terminal 400 capable of confirming the elderly management result, and the management terminal 400 judges And is connected to the management server 300 through a network such as the Internet to receive the management result. The management result is notified in the form of an alarm, and if the above-mentioned emergency occurs, it is transmitted through telephone connection or text notification.

바람직한 실시예에 따르면, 상기 관리용 단말기(400)는 스마트폰으로서, 직접 또는 노인 관리 서버(300)를 통해서 상기 관리용 카메라 장치에 전화 연결이 가능하다. 이 경우, 카메라 장치에 구비된 스피커부 및 마이크부를 통해서 양방향 커뮤니케이션이 가능할 수 있다. 따라서, 긴급 상황임을 통지받은 즉시 전화 연결을 통해서 대상 노인의 현재 상황을 확인할 수 있다. According to a preferred embodiment, the management terminal 400 can be connected to the management camera device directly or via the elderly management server 300 as a smart phone. In this case, bidirectional communication may be possible through the speaker unit and the microphone unit provided in the camera apparatus. Therefore, as soon as it is notified that it is an emergency, the current status of the target elderly person can be confirmed by telephone connection.

또한 상술한 바와 같이, 노인관리에 있어 노인이 이상한 행동을 할 경우 밖에서 가족들의 관리용 단말기(400)로부터 노인 관리용 카메라 장치(100)의 녹화부에 녹화 지시를 내릴 수 있으며, 이는 의사에게 진단을 받을 때 녹화된 평소의 행동을 보여줌으로써 의사가 처방을 내릴 때 도움이 될 수도 있다. Also, as described above, when the elderly man performs an unusual behavior in the elderly management, he or she can give a recording instruction to the recording unit of the elderly care camera device 100 from the outside of the family management terminal 400, By showing the usual recorded actions when receiving a prescription, the doctor may be helpful in making the prescription.

또한, 긴급 호출부(120)를 통해 노인이 자신에게 도움이 필요하다 판단될 경우 긴급호출 버튼을 눌러 긴급 호출 기능을 작동시킬 수 있으며, 이는 노인 관리 서버(300) 또는 가족들의 관리용 단말기(400)로 전달되어 긴급 상황임을 알릴 수 있다.
If it is determined that the elderly person needs help through the emergency call unit 120, the emergency call function can be activated by pressing the emergency call button. The elderly management server 300 or the family management terminal 400 ) To inform that it is an emergency.

화재 감지부Fire detection unit

바람직한 실시예에 따르면, 본 발명에 따른 카메라 장치는 상기 이미지 정보로부터 상기 카메라 장치의 주변 영상에서 화재 여부를 검출하는 화재 감지부(190)를 더 포함할 수 있다. 또 다른 실시예에 따르면, 상기 화재 감지부(190)는 추가적으로 또는 선택적으로 상기 노인 관리 서버(300)에 포함될 수 있다. 즉, 대상 객체 검출부(170)와 같이 각각의 카메라 장치(100)에 화재 감지부(170)가 포함되는 것이 바람직하지만, 카메라는 이미지 영상만을 서버에 보내고 서버에서 통합적으로 화재 여부를 관리함으로써 관리의 편의성을 높일 수 있다. According to a preferred embodiment, the camera apparatus according to the present invention may further include a fire detection unit 190 for detecting a fire in a peripheral image of the camera apparatus from the image information. According to another embodiment, the fire detection unit 190 may additionally or alternatively be included in the elderly management server 300. That is, although it is preferable that the fire detection unit 170 is included in each camera device 100 like the target object detection unit 170, the camera sends only the image image to the server, The convenience can be enhanced.

이하 화재 감지부(190)에 대하여 보다 상세하게 설명하도록 한다. Hereinafter, the fire detection unit 190 will be described in more detail.

화재 감지부(190)는 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용하여 고정 객체를 포함하는 배경 화면을 추출할 수 있다. 이때, 고정 객체는 배경이 되는 이미지를 이르는 것으로 정의하며, 예를 들어, 배경이 방이라고 가정할 때, 방에서 움직이는 물체 및 이 물체에 대한 그림자 등의 이동 객체를 제외하고, 고정되어 있는 방 자체에 대한 이미지를 의미할 수 있다. 이때, 이동 객체는 움직이는 물체, 물체의 그림자일 수 있다.The fire detection unit 190 can extract a background image including a fixed object using a Gaussian Mixture Model. In this case, a fixed object is defined as a background image. For example, assuming that the background is a room, except for a moving object such as a moving object in a room and a shadow for the object, Quot; image " At this time, the moving object may be a moving object, or a shadow of an object.

또한, 화재 감지를 위한 화재 감지부는 추출된 배경 화면으로부터 화재를 감지하기 위하여 HSL 색공간(Hue, Saturation, Light Color Space)에 기반한 HSL 중 채도(S: Saturation)와 명도(L: Light)를 이용할 수 있다. 즉, 촬영부(110)에서 촬영되는 이미지 영상 중에서, 화재 연기만을 그 밖에 자연적으로 발생하는 유사 대상(음식을 할 때 발생하는 연기 등)과 구분하기 위하여 화재 감지를 위한 화재 감지부는 HSL 색공간 분석을 이용한다.The fire detection unit for fire detection uses HSL saturation (S: Saturation) and lightness (L: Light) based on the HSL color space (Hue, Saturation, Light Color Space) . That is, among the image images photographed by the photographing unit 110, in order to distinguish only the fire smoke from the similar object (smoke generated when food is naturally generated), the fire detection unit for detecting fire includes HSL color space analysis .

도 4은 화재 감지를 위한 화재 감지부(190)의 구성 요소를 도시한 블록 다이어그램이고, 도 5은 화재 감지를 위한 화재 감지부(190; 390)에서 가우시안 혼합 모델을 이용하여 배경 영상을 추출하는 실시예를 도시한 화면이고, 도 6는 화재 감지부(190)에서 HSL 색 공간에 기반하여 연기를 감지하는 실시예를 도시한 화면이다. 본 도면에 도시된 실시예는 산불이 났을 때를 가정하여 설명하고 있지만 본 발명에 따른 방법은 집안에서 발생하는 화재를 감지하는 방법에도 응용될 수 있다. FIG. 4 is a block diagram illustrating components of the fire detection unit 190 for fire detection. FIG. 5 is a flowchart illustrating a method of extracting a background image using a Gaussian mixture model in a fire detection unit 190 (FIG. FIG. 6 is a view showing an embodiment of detecting smoke based on the HSL color space in the fire detection unit 190. FIG. Although the embodiment shown in this drawing is described on the assumption that a forest fire has occurred, the method according to the present invention can also be applied to a method of detecting a fire occurring in a house.

도 4을 참조하면 화재 감지를 위한 화재 관리부(190)는 저장부(191) 및 감지부(193)를 포함한다. 바람직하게, 설정부(195)를 더 포함할 수 있다. 여기서, 저장부(191)는 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model)을 이용하여, 산불에 대응하는 목적 객체를 제외한 적어도 하나의 이동 객체를, 촬영부(110)에서 촬영된 촬영 영상으로부터 추출 및 분리하고, 배경 영상에 대응하고 고정 객체를 포함하는 적어도 하나의 프레임 시퀀스를 저장한다. 이때, 목적 객체는 화재시 발생하는 연기(Smoke)일 수 있다.Referring to FIG. 4, the fire management unit 190 for detecting fire includes a storage unit 191 and a sensing unit 193. Preferably, the setting unit 195 may further include a setting unit 195. Here, the storage unit 191 extracts and separates at least one moving object except for the object corresponding to forest fire from the photographed image photographed by the photographing unit 110, using a Gaussian Mixture Model , And stores at least one frame sequence corresponding to the background image and including a fixed object. At this time, the destination object may be a smoke generated in a fire.

이하, 가우시안 혼합 모델을 이용하여 배경을 저장하는 방법을 설명한다.Hereinafter, a method of storing a background using a Gaussian mixture model will be described.

가우시안 혼합 모델은 일정 기간 동안 객체를 추출하고, 배경 영상을 저장하는데 높은 신뢰도를 가지는 방법 중 하나이다. 이때, 가우시안 혼합 모델은 연기와 같은 객체를 자동으로 감지하기 위하여 배경 영상을 저장하는 방법을 사용할 수 있으며, 배경 차(Background Subtraction) 기법은 프레임 시퀀스 내 객체를 추출하기 위하여 사용될 수 있다. 또한, 프레임 시퀀스 내 영상 픽셀은 정규 분포(Gaussian Distribution)를 따르는데, 이때 해당 픽셀값은 프레임 시퀀스에 대응하여 다양하게 변경될 수 있다.The Gaussian blend model is one of the reliable methods for extracting objects and storing background images for a certain period of time. In this case, the Gaussian mixture model can be used to store a background image to automatically detect an object such as smoke, and a background subtraction method can be used to extract an object in a frame sequence. Also, the image pixels in the frame sequence follow a Gaussian distribution, in which the corresponding pixel values can be varied in various ways corresponding to the frame sequence.

프레임 시퀀스 내의 픽셀 상태는 k로 정의하고, k는 k∈{1,2,...,n}로 정의한다. k는 3 내지 7의 값을 가질 수 있는데, 이를 멀티 모달 분포(Multi-modal Distribution)라 한다. 픽셀 처리에서의 픽셀 값 X는 영상의 프레임 시퀀스 상태에 기초하여 변경될 수 있다. 이때, 픽셀 처리는 확률 밀도 함수(Probability Density Function) f가 하기 수학식 1의 정규 분포를 가진다고 가정한다.The pixel state in the frame sequence is defined as k, and k is defined as k {1,2, ..., n}. k can have a value from 3 to 7, which is referred to as a multi-modal distribution. The pixel value X in the pixel processing can be changed based on the frame sequence state of the image. At this time, it is assumed that the pixel processing has a normal distribution of the following equation (1): f (Probability Density Function).

Figure 112013087013322-pat00001
Figure 112013087013322-pat00001

여기서, X는 픽셀 변경의 확률 변수이며, μk 는 픽셀 상태 k의 평균이고, Σk는 픽셀 상태 k의 분산이다.Where X is a random variable of the pixel change, [mu] k is the average of the pixel state k, and [Sigma] k is the variance of the pixel state k.

도 5a를 참조하면, 시간의 흐름에 따른 프레임 시퀀스 내 특정 픽셀의 변수 분산(Variable Distribution)을 도시한다. 이때, k는 프레임 시퀀스 내에 서 픽셀 상태 변수인데, 예를 들면, 100개의 프레임 내에서 변경되는 픽셀 상태 확률은 p(k=1), p(k=2), p(k=3)이다. (a) 정상 상태에서의 픽셀 확률 밀도는 p(k=1), (b) 약한 그림자가 지나가는 상태에서의 픽셀 확률 밀도는 p(k=2), (c) 짙은 그림자가 지나가는 상태에서의 픽셀 확률 밀도는 p(k=3)이다, 이때, 확률의 합은 1, 즉 p(k=1)+p(k=2)+p(k=3)=1이다.Referring to FIG. 5A, Variable Distribution of a specific pixel in a frame sequence according to time is shown. In this case, k is a pixel state variable in the frame sequence. For example, the pixel state probabilities to be changed in 100 frames are p (k = 1), p (k = 2), and p (k = 3). The pixel probability density is p (k = 2), (c) the pixel at the steady state passes through the dark shadow, The probability density is p (k = 3), where the sum of the probabilities is 1, ie p (k = 1) + p (k = 2) + p (k = 3) = 1.

이때, 픽셀 처리 변화량이 안정적인 경우, 즉 고정 프로세스(Stationary Process)인 경우, EM(Expectation Maximum) 알고리즘에 의해 최대 우도 함수(Maximum Likelihood Function)를 얻을 수 있다. 이때, K-평균(K-mean) 근사법을 통하여 파라미터를 추정할 수 있다.At this time, when the pixel processing variation is stable, that is, in a stationary process, a maximum likelihood function can be obtained by an Expectation Maximum (EM) algorithm. At this time, the parameter can be estimated by a K-mean (K-mean) approximation method.

설정부(195)는 가우스 분포를 따르는 특정 픽셀의 확률 밀도에 기초하여 이동 객체를 분리하기 위한 기준값을 설정할 수 있다.The setting unit 195 can set a reference value for separating the moving object based on the probability density of a specific pixel following the Gaussian distribution.

k 값은 현재 상태를 결정할 수 있고, 새로운 영상 프레임이 입력된 경우, 배경 픽셀에 대응한 분산에 기초하여 초기 상태를 업데이트할 수 있으며, 이는 하기 수학식 2에 의해 계산될 수 있다.The k value can determine the current state, and if a new image frame is input, the initial state can be updated based on the variance corresponding to the background pixel, which can be calculated by the following equation (2).

Figure 112013087013322-pat00002
Figure 112013087013322-pat00002

여기서, ωk,t=p(k)는 프레임 t에서의 k 상태 확률이고,

Figure 112013087013322-pat00003
는 시간 t에서의 k 상태 확률의 합이고, α는 학습률이다. 또한, Mk,t+1은 0 또는 1의 값을 가지는데, 만약 ωk,t+1 이 ωk,t 일치하는 경우 Mk,t+1은 1이고, 일치하지 않는 경우 Mk,t+1은 0이다.Where ω k, t = p (k) is the k-state probability at frame t,
Figure 112013087013322-pat00003
Is the sum of the k-state probabilities at time t, and a is the learning rate. In addition, M k, t + 1 is takes a value of 0 or 1, if ωk, t + 1 is ω k, if they match t M k, t + 1 is 1, if they do not match M k, t +1 is zero.

또한, 새로운 프레임이 처리되는 경우, 평균 μ와 분산 Σ도 하기 수학식 3 및 4에 의해 재계산된다. 이때, ωk,t+1 이 ωk,t 와 동일하여 일치하는 경우, 새로운 프레임(t+1)의 현재 상태 확률은 시간 t의 이전 상태와 동일하다. 반대로, 일치하지 않는 경우, 새로운 프레임의 현재 상태는 학습률(Learning rate)α만큼 업데이트될 수 있다.Also, when a new frame is processed, the mean [mu] and variance [Sigma] are also recalculated by the following equations (3) and (4). At this time, if ω k, t + 1 coincides with ω k, t , the current state probability of new frame (t + 1) is the same as the previous state of time t. Conversely, if they do not match, the current state of the new frame may be updated by a learning rate?.

Figure 112013087013322-pat00004
Figure 112013087013322-pat00004

Figure 112013087013322-pat00005
Figure 112013087013322-pat00005

Figure 112013087013322-pat00006
Figure 112013087013322-pat00006

도 5b를 참조하면, 가우시안 혼합 모델에 기초하여 배경을 추정하기 위한 영상 처리가 도시된다. 도 5b의 (a)에는 구름의 그림자로 인하여 그림의 중앙을 기준으로 오른쪽이 어두운 것을 알 수 있다. 가우시안 혼합 모델에 기초하여 배경을 추출하는 경우, (b)와 같이 그림자가 희미해지고, 최종적으로 (c)와 같이 그림자가 제외된 배경만이 추출될 수 있다.Referring to FIG. 5B, an image processing for estimating a background based on a Gaussian mixture model is shown. In FIG. 5 (a), the right side is dark in the center of the figure due to the shadow of the cloud. In the case of extracting the background based on the Gaussian mixture model, only the background in which the shadow is blurred as shown in (b) and the shadow is excluded as shown in (c) finally can be extracted.

Figure 112013087013322-pat00007
Figure 112013087013322-pat00007

여기서, Bk(0≤k≤N)는 버퍼에 저장된 배경 영상 시퀀스이고, I는 픽셀 강도이며, (X,Y)는 이미지 크기로 정의한다. 이때, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지부는 배경 영상을 60초 간격으로 저장하도록 설정할 수 있다.Where B k (0? K? N) is the background image sequence stored in the buffer, I is the pixel intensity, and (X, Y) is the image size. At this time, the fire detection unit according to an embodiment of the present invention may be configured to store background images at intervals of 60 seconds.

이때, (k)-(k-1)=n의 식에서, B1은 60초에 버퍼에 저장된 배경 영상이고, B2는 120초에 버퍼에 저장된 배경 영상이다. 이렇게 저장된 배경 영상 프레임 시퀀스는 {B0,B1,B2,...,BN}으로 표현될 수 있다.In this equation, B1 is the background image stored in the buffer in 60 seconds, and B2 is the background image stored in the buffer in 120 seconds. The stored background image frame sequence may be expressed as {B 0 , B 1 , B 2 , ..., B N }.

도 5c를 참조하면, 고정 객체를 포함하는 정상 영상, 즉 불이 나기 전의 상황에서 이동 객체를 제거한 배경 영상과, 연기가 나고 있는 이상 상태의 배경 영상의 프레임 시퀀스와, 연기를 추출하기 위한 배경 차영상(Subtraction Image)을 도시한다.Referring to FIG. 5C, a frame sequence of a normal image including a fixed object, that is, a background image in which a moving object is removed in a situation before a fire, a background image in an abnormal state in which smoke is generated, (Subtraction Image).

도 4로 돌아와서, 감지부(193)는 HSL 색공간(Hue Saturation Light Color Space)에 기반하고, HSL 중 채도(Saturation)와 명도(Light)를 이용하여 목적 객체를 감지한다. 즉, 촬영부(110)에서 촬영되는 영상 중에서, 화재 연기만을 구분하기 위하여 HSL 색공간 분석을 이용한다.Referring back to FIG. 4, the sensing unit 193 senses the target object based on the Hue Saturation Light Color Space and using saturation and lightness in the HSL. That is, among the images photographed by the photographing unit 110, the HSL color space analysis is used to distinguish only the fire smoke.

이때, 감지부(193)는 채도와 명도의 범위를 0도 내지 255도로 재조정하고, 재조정된 채도와 명도에 기초하여, 배경 영상의 채도가 0도 내지 60도이고, 배경 영상의 명도가 40 내지 140도인 경우, 배경 영상 내에 목적 객체가 존재하는 것으로 감지할 수 있다. 이때, 목적 객체는 화재의 초기 상태인 연기일 수 있다.At this time, the sensing unit 193 resets the saturation and the brightness range from 0 to 255 degrees, and based on the adjusted saturation and brightness, the saturation of the background image is 0 to 60 degrees, and the brightness of the background image is 40 to & 140 degrees, it can be detected that the object object exists in the background image. At this time, the destination object may be an initial state of fire.

한편, 색공간(Color Space)은 색의 규격, 생성 및 시각화를 진행하는 수단으로 정의될 수 있다. 이때, 컴퓨터를 이용한 컬러 영상 처리는 색을 형성하는데 필요한 RGB(Red Green Blue) 형광체의 다양한 조합에 기초할 수 있다. 하지만, RGB 색공간 처리 기법을 이용하는 경우 오경보를 생성할 수도 있기 때문에 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지를 위한 화재 감지부(190)는 연기를 감지하기 위해 채도와 명도를 이용한다.On the other hand, the color space can be defined as means for proceeding with the specification, generation and visualization of colors. At this time, color image processing using a computer can be based on various combinations of RGB (Red, Green Blue) phosphors required for forming colors. However, since the false alarm can be generated when the RGB color space processing technique is used, the fire detection unit 190 for fire detection according to an embodiment of the present invention uses the saturation and brightness to detect smoke.

이때, HSL은 3 개의 값을 가진다. 즉, 첫 번째로 색상(Hue) 요소는 0도 내지 360도의 범위를 가지며 각도(Degree) 형태로 색상 자체를 구현할 수 있다. 이때, 0도는 빨간색, 120도는 녹색, 240도는 파란색, 60도는 노란색, 300도는 심홍색(Magenta)를 의미한다.At this time, the HSL has three values. That is, first, the hue element has a range of 0 to 360 degrees and can implement the color itself in the form of a degree. In this case, 0 indicates red, 120 indicates green, 240 indicates blue, 60 indicates yellow, and 300 indicates magenta.

두 번째로, 채도(Saturation) 요소는 백분율의 값을 가진다. 예를 들면, 100%는 풀 컬러로 정의된다. 명도(Light) 요소도 채도와 마찬가지로 백분율의 값을 가지는데, 예를 들면, 0%는 어두움(Dark), 즉 검정색을 의미하며, 100%는 밝음(Light), 즉 흰색이며, 50%는 그 중간을 의미한다.Second, the Saturation element has a percentage value. For example, 100% is defined in full color. Light elements, like chroma, have a percentage value, for example 0% means dark or black, 100% is light, that is white, and 50% It means middle.

본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지를 위한 화재 감지부(190)의 경우, 0 내지 100%의 범위를 가지는 채도와 명도는 각각의 특징을 구분하기 위하여 0 내지 255 도의 범위를 가지도록 비율을 재조정할 수 있다. 이때, 도 6를 참조하면, (a)인 연기의 채도와 명도는 각각 0 내지 60, 40 내지 140에 분포되어 있고, (b)인 안개의 채도는 0 내지 80의 범위를 가지며 연기와 비슷한 양상을 보이지만, 안개의 명도는 연기와는 다르게 140 내지 220의 범위를 가지는 것을 알 수 있다. (c)인 뭉게 구름의 채도는 120 내지 250도, 명도는 180 내지 250도로 비교적 높은 값을 가지는 것을 알 수 있다.In the case of the fire detection unit 190 for fire detection according to an embodiment of the present invention, the saturation and brightness having a range of 0 to 100% are divided into a range of 0 to 255 degrees Can be readjusted. Referring to FIG. 6, the saturation and brightness of the smoke (a) are distributed in the range of 0 to 60 and 40 to 140, respectively, and the saturation of the fog (b) ranges from 0 to 80, , But it can be seen that the brightness of the fog has a range of 140 to 220 different from smoke. (c) the saturation of the phosphorus clouds is 120 to 250 degrees and the brightness is 180 to 250 degrees.

만약 화재 감지부(190)에서 화재, 즉 목적 객체가 감지되는 경우 본 발명에 따른 무선 통신부(130)는 무선 중개 장치(200)를 통해서 외부에 위치하는 별도의 서버(300) 또는 단말기(400)(예를 들어, 노인 관리 서버 또는 노인 관리용 단말기)에 화재 여부를 통지할 수 있다. 또한, 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 상기 화재 감지부(190)에 의해서 화재가 감지되는 경우 스피커부(140)를 통해서 화재 여부를 알리도록 구성하여도 좋다. If a fire is detected in the fire detection unit 190, that is, when a target object is detected, the wireless communication unit 130 according to the present invention transmits the fire alarm to the server 300 or the terminal 400 via the wireless mediation apparatus 200, (For example, an elderly management server or an elderly management terminal). According to a preferred embodiment of the present invention, when a fire is detected by the fire detection unit 190, the fire detection unit 190 may be configured to notify the user of the fire through the speaker unit 140.

따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 화재 감지부(190)는 1차적으로 가우시안 혼합 알고리즘을 이용하여 배경을 추출하고, 2차적으로 HSL 색공간 기법에 기반하며, 채도와 명도를 이용하여 화재에 의한 연기 이외의 객체를 구분함으로써, 신속하면서도 정확하게 화재에 의한 연기를 감지할 수 있다. 이에 따라, 초기 화재의 근원이 되는 연기를 정확하면서도 신속하게 감지하여 화재에 대한 경고 메세지를 생성할 수 있어, 초기에 화재를 진압을 할 수 있는 근간을 마련할 수 있다.
Accordingly, the fire detection unit 190 according to an exemplary embodiment of the present invention primarily extracts a background using a Gaussian blending algorithm, and secondly, based on the HSL color space technique, It is possible to detect the smoke caused by the fire quickly and accurately. Accordingly, it is possible to accurately and quickly detect smoke as a source of the initial fire, thereby generating a warning message for the fire, thereby providing a basis for suppressing the fire in the early stage.

도 7는 본 발명의 일 실시예에 따른 도 4의 화재 감지부(190)에 포함된 각 구성들 상호간에 데이터가 송수신되는 과정을 나타낸 도면이다. 이하, 도 7를 통해 본 발명의 일 실시예에 따라 신호가 송수신되는 과정의 일 예를 설명할 것이나, 이와 같은 실시예로 본 발명이 한정 해석되는 것은 아니며, 앞서 설명한 다양한 실시예들에 따라 도 7에 도시된 데이터가 송수신되는 과정이 변경될 수 있음은 기술분야에 속하는 당업자에게 자명하다.FIG. 7 is a diagram illustrating a process in which data is transmitted and received between the components included in the fire detection unit 190 of FIG. 4 according to an embodiment of the present invention. Hereinafter, an example of a process of transmitting and receiving a signal according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. 7, but the present invention is not limited to such an embodiment, and according to various embodiments described above It is apparent to those skilled in the art that the process of transmitting and receiving data shown in FIG. 7 can be changed.

도 7를 참조하면, 카메라 장치(100)의 촬영부(110)에서 영상을 촬영하여(S210), 화재 감지부(190)로 촬영된 이미지 정보를 송신한다(S220). 그리고 나서, 화재 감지부(190)는 실시간 또는 일정 주기로 촬영 영상을 수신하고(S230), 가우시안 혼합 모델을 이용하여 목적 객체를 제외한 이동 객체를 촬영 영상으로부터 추출하여 분리해낸다(S240).Referring to FIG. 7, the photographing unit 110 of the camera device 100 captures an image (S210), and transmits the captured image information to the fire sensing unit 190 (S220). Then, the fire detection unit 190 receives the photographed image in real time or at regular intervals (S230), and extracts the moving object excluding the target object from the photographed image using the Gaussian mixture model (S240).

또한, 화재 감지를 위한 화재 감지부(190)는 배경 영상에 대응하고 고정 객체를 포함하는 적어도 하나의 프레임 시퀀스를 저장부(191)에 저장하고(S250), HSL 색 공간 중 채도(S)와 명도(L)를 이용하여 목적 객체를 감지한다(S260).In addition, the fire detection unit 190 for fire detection stores at least one frame sequence corresponding to the background image and including the fixed object in the storage unit 191 (S250), and the color saturation S The target object is sensed using the brightness L (S260).

이때, 적어도 하나의 프레임 시퀀스 중 채도가 0 내지 60이고, 명도가 40 내지 140인 픽셀이 적어도 하나 존재하는 경우(S270), 해당 적어도 하나의 픽셀을 목적 객체로 감지하고, 경보 메세지를 생성(S280)한다. In this case, if at least one of the at least one frame sequence has a saturation of 0 to 60 and a brightness of 40 to 140 (S270), the at least one pixel is detected as an object object and an alarm message is generated )do.

S270 단계에서 채도가 0 내지 60이고, 명도가 40 내지 140인 픽셀이 적어도 하나의 프레임 시퀀스 내에 존재하지 않으면, 카메라 장치(100)로부터 촬영 영상을 수신하는 단계로 복귀한다.If the pixel having the saturation of 0 to 60 and the brightness of 40 to 140 is not present in at least one frame sequence in step S270, the process returns to the step of receiving the photographed image from the camera device 100. [

마지막으로, 화재 경보 메세지는 외부 장치(300; 400)에 전달된다(S290). 이때, 카메라 장치(100)의 스피커부(140)에서 경보 메시지를 발신하는 경우, S290 단계는 삭제되어도 무방하다.Finally, the fire alarm message is transmitted to the external device 300 (400) (S290). At this time, if the speaker unit 140 of the camera apparatus 100 sends an alarm message, the step S290 may be deleted.

상술한 단계들(S210~S290)간의 순서는 예시일 뿐, 이에 한정되지 않는다. 즉, 상술한 단계들(S210~S290)간의 순서는 상호 변동될 수 있으며, 이 중 일부 단계들은 동시에 실행될 수도 있다.
The order between the above-described steps S210 to S290 is merely an example, but is not limited thereto. That is, the order between the above-described steps S210 to S290 may be mutually varied, and some of these steps may be executed simultaneously.

본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서, 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로, 본 발명은 전술한 실시 예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the inventive concept as defined by the appended claims. But is not limited thereto.

상술한 예시적인 시스템에서, 방법들은 일련의 단계 또는 블록으로써 순서도를 기초로 설명되고 있지만, 본 발명은 단계들의 순서에 한정되는 것은 아니며, 어떤 단계는 상술한 바와 다른 단계와 다른 순서로 또는 동시에 발생할 수 있다. 또한, 당업자라면 순서도에 나타낸 단계들이 배타적이지 않고, 다른 단계가 포함되거나 순서도의 하나 또는 그 이상의 단계가 본 발명의 범위에 영향을 미치지 않고 삭제될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.In the above-described exemplary system, the methods are described on the basis of a flowchart as a series of steps or blocks, but the present invention is not limited to the order of the steps, and some steps may occur in different orders or simultaneously . It will also be understood by those skilled in the art that the steps shown in the flowchart are not exclusive and that other steps may be included or that one or more steps in the flowchart may be deleted without affecting the scope of the invention.

100: 노인 관리용 카메라 장치 110: 촬영부
120: 긴급 호출부
130: 무선 통신부 140: 마이크부
150: 스피커부 170: 대상 객체 검출부
171: 영상 디코더부 173: 영상정보 처리부
180: 카메라측 녹화부 185: 동영상 저장부
190: 화재 감지부 191: 저장부
193: 감지부 195: 설정부
200: 무선 중개 장치
300: 노인 관리용 서버 370: 대상 객체 검출부
380: 녹화부 390: 화재 감지부
400: 관리용 단말기
100: elderly care camera device 110: photographing part
120: emergency call section
130: wireless communication unit 140: microphone unit
150: speaker unit 170: target object detection unit
171: Video decoder unit 173: Video information processor
180: camera side recording unit 185: moving image storage unit
190: fire detection unit 191:
193: Detecting unit 195: Setting unit
200: Wireless Intermediary Device
300: Senior management server 370: Target object detection unit
380: recording section 390: fire detection section
400: terminal for management

Claims (7)

베터리부를 내장하여 휴대 가능한 노인 관리용 카메라 장치로서,
상기 카메라 장치의 주변 영상을 촬영하여 전기적 이미지 정보로 변환시키는 촬영부;
상기 카메라 장치의 외부에 위치하는 무선 중개 장치와의 사이에서 정보를 송수신하는 무선 통신부;
주변 음성을 전기적 음성 정보로 녹음하는 마이크부;
주변에 소리를 전달하는 스피커부;
상기 무선 통신부를 통해서 무선 중개 장치로 긴급 신호를 전달하고, 버튼 형태를 가지고 상기 카메라 장치의 외부에 구비되는 긴급 호출부;
상기 이미지 정보 및 상기 음성 정보를 탈부착 가능한 동영상 저장부에 동영상으로 녹화하는 녹화부;
촬영된 이미지 영상으로부터 대상 객체 및 대상 객체의 움직임을 검출하는 대상 객체 검출부; 및
상기 이미지 정보로부터 상기 카메라 장치의 주변 영상에서 화재 여부를 검출하는 화재 감지부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 노인 관리용 카메라 장치.
A camera device for an elderly care which is portable with a built-in battery part,
A photographing unit photographing a surrounding image of the camera device and converting the captured image into electrical image information;
A wireless communication unit for transmitting and receiving information to and from a wireless intermediate apparatus located outside the camera apparatus;
A microphone unit for recording the surrounding voice as electric voice information;
A speaker unit for transmitting sound to the surroundings;
An emergency call unit provided outside the camera apparatus with a button shape for transmitting an emergency signal to the wireless mediator via the wireless communication unit;
A recording unit for recording the image information and the audio information as moving pictures in a detachable video recording unit;
A target object detection unit for detecting a motion of a target object and a target object from the photographed image; And
And a fire detector for detecting a fire in a peripheral image of the camera device from the image information.
제 1 항에 따른 복수의 노인 관리용 카메라 장치; 유무선 네트워크를 통해서 상기 복수의 노인 관리용 카메라 장치와 정보 통신이 가능하도록 연결된 무선 중개 장치; 및 노인 관리 서버;를 포함하는 노인 관리 시스템으로서,
상기 노인 관리 서버는,
상기 복수의 노인 관리용 카메라 장치로부터 이미지 정보 및 음성 정보를 전송받는 유무선 송수신부;
상기 전달된 이미지 정보 및 음성 정보를 동영상으로 녹화하는 녹화부;
촬영된 이미지 영상으로부터 대상 객체 및 대상 객체의 움직임을 검출하는 대상 객체 검출부; 및
상기 이미지 정보로부터 상기 카메라 장치의 주변 영상에서 화재 여부를 검출하는 화재 감지부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 노인 관리 시스템.
A plurality of elderly care camera devices according to claim 1; A wireless mediator connected to the plurality of elderly care camera devices via a wired / wireless network to enable information communication; And an elderly management server,
The elderly management server includes:
A wired / wireless transmission / reception unit for receiving image information and voice information from the plurality of elderly care camera devices;
A recording unit for recording the transferred image information and audio information as moving pictures;
A target object detection unit for detecting a motion of a target object and a target object from the photographed image; And
And a fire detection unit for detecting a fire in a peripheral image of the camera apparatus from the image information.
제 1 항에 있어서,
노인 관리용 카메라 장치의 위치 정보를 결정하는 위치 결정 수단을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노인 관리용 카메라 장치.
The method according to claim 1,
Further comprising position determining means for determining position information of the elderly care management camera device.
제 1 항에 있어서,
상기 대상 객체 검출부는,
촬영된 이미지 영상을 디지털 정보로 변환하는 영상 디코더부; 및
상기 영상 디코더부로부터 획득한 정보로부터 움직임 검출 및 움직임 영역을 추출하고, 상기 영역에서 Adaboost 방법으로 관심 대상 객체를 검출하고, 상기 검출된 객체를 칼만 필터를 이용하여 객체의 비전 정보를 추출하는 영상정보 처리부(DSP);를 포함하는 것을 특징으로 하는 노인 관리용 카메라 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the target object detection unit comprises:
An image decoder for converting the photographed image into digital information; And
An image decoder unit for extracting motion detection and motion regions from information obtained from the image decoder unit, detecting an object of interest using the Adaboost method in the region, and extracting vision information of the object using the Kalman filter And a processor (DSP).
제 4 항에 있어서,
상기 비전 정보는 객체의 얼굴 정보 또는 행동 정보인 것을 특징으로 하는 노인 관리용 카메라 장치.
5. The method of claim 4,
Wherein the vision information is face information or behavior information of the object.
제 1 항에 있어서,
상기 화재 감지부는,
가우시안 혼합 모델을 이용하여, 화재에 대응하는 목적 객체를 제외한 적어도 하나의 이동 객체를, 상기 촬영부에서 촬영된 촬영 영상으로부터 추출 및 분리하고, 배경 영상에 대응하는 고정 객체를 포함하는 적어도 하나의 프레임 시퀀스를 저장하는 저장부; 및
HSL 색공간(Hue Saturation Light Color Space)에 기반하고, 상기 HSL 중 채도(Saturation)와 명도(Light)를 이용하여 상기 목적 객체를 감지하는 감지부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 노인 관리용 카메라 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the fire detection unit comprises:
Extracting and separating at least one moving object except for the object corresponding to the fire from the photographed image photographed by the photographing unit using the Gaussian blending model and extracting at least one frame including the fixed object corresponding to the background image A storage unit for storing a sequence; And
And a sensing unit based on a Hue Saturation Light Color Space and sensing the target object using saturation and lightness of the HSL. .
제 6 항에 있어서,
상기 화재 감지부는,
가우스 분포를 따르는 특정 픽셀의 확률 밀도에 기초하여 상기 이동 객체를 분리하기 위한 기준값을 설정하는 설정부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 노인 관리용 카메라 장치.
The method according to claim 6,
Wherein the fire detection unit comprises:
Further comprising a setting unit configured to set a reference value for separating the moving object based on a probability density of a specific pixel following the Gaussian distribution.
KR1020130114069A 2013-09-25 2013-09-25 Wireless camera device for managing old and weak people and the management system thereby KR101514061B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130114069A KR101514061B1 (en) 2013-09-25 2013-09-25 Wireless camera device for managing old and weak people and the management system thereby

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130114069A KR101514061B1 (en) 2013-09-25 2013-09-25 Wireless camera device for managing old and weak people and the management system thereby

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20150034023A KR20150034023A (en) 2015-04-02
KR101514061B1 true KR101514061B1 (en) 2015-04-24

Family

ID=53031073

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130114069A KR101514061B1 (en) 2013-09-25 2013-09-25 Wireless camera device for managing old and weak people and the management system thereby

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101514061B1 (en)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190133309A (en) 2018-05-23 2019-12-03 주식회사 엘케이에스글로벌 Non contacting type living body monitoring and care system using uwb and big data

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107009373A (en) * 2017-04-06 2017-08-04 南京三宝弘正视觉科技有限公司 A kind of solitary's supervisory-controlled robot and system
GB2567827B8 (en) * 2017-10-24 2021-10-20 Gribble Meirion A detection device and a fluid dispensing duct
CN111191483B (en) * 2018-11-14 2023-07-21 百度在线网络技术(北京)有限公司 Nursing method, device and storage medium
CN109448317A (en) * 2018-12-26 2019-03-08 上海理工大学 Taxi automatic alarm system
KR102219836B1 (en) * 2019-04-25 2021-02-24 (주)월드정보기술 Method for providing alzheimer's disease patient caring service using artificial intelligence based video content analysis
CN111192429A (en) * 2020-01-20 2020-05-22 天津合极电气科技有限公司 Fire early warning detection method based on charge trajectory tracking technology
KR20210097478A (en) 2020-01-30 2021-08-09 주식회사 네트워크코리아 System and method for determining emergency state
KR102481995B1 (en) * 2020-10-26 2022-12-27 주식회사 인피닉스 On-device AI apparatus for detecting abnormal behavior automatically based on deep learning and operating method thereof

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101252570B1 (en) 2012-06-25 2013-04-16 조대흥 Automatic fire notification system and method using camera and integrated notifying device for the same
KR101282669B1 (en) 2012-11-12 2013-07-12 (주)티엘씨테크놀로지 Smart ware for preventing an accident on workshop

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101252570B1 (en) 2012-06-25 2013-04-16 조대흥 Automatic fire notification system and method using camera and integrated notifying device for the same
KR101282669B1 (en) 2012-11-12 2013-07-12 (주)티엘씨테크놀로지 Smart ware for preventing an accident on workshop

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20190133309A (en) 2018-05-23 2019-12-03 주식회사 엘케이에스글로벌 Non contacting type living body monitoring and care system using uwb and big data

Also Published As

Publication number Publication date
KR20150034023A (en) 2015-04-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101514061B1 (en) Wireless camera device for managing old and weak people and the management system thereby
US8237853B2 (en) Image sensing apparatus and control method therefor
JP6134825B2 (en) How to automatically determine the probability of image capture by the terminal using context data
KR100922784B1 (en) Image base fire sensing method and system of crime prevention and disaster prevention applying method thereof
JP2019118043A (en) Image pickup apparatus, image processing apparatus, control method, and program
US20160004914A1 (en) Intelligent video analysis system and method
JP2024019238A (en) Video monitoring method, video monitoring system, video monitoring terminal, information processing device and program
US20170322017A1 (en) Information processing device, information processing method, and program
JP2016100696A (en) Image processing device, image processing method, and image processing system
US8798369B2 (en) Apparatus and method for estimating the number of objects included in an image
JPWO2018025458A1 (en) INFORMATION PROCESSING APPARATUS, INFORMATION PROCESSING METHOD, AND PROGRAM
US20190020803A1 (en) Controlling flash behavior during capture of image data
KR102152072B1 (en) Object detection system integrating real video camera and thermal video camera
JP2004219277A (en) Method and system, program, and recording medium for detection of human body
JP5088463B2 (en) Monitoring system
CN110191324B (en) Image processing method, image processing apparatus, server, and storage medium
CN110267009B (en) Image processing method, image processing apparatus, server, and storage medium
JP5693147B2 (en) Photographic interference detection method, interference detection device, and surveillance camera system
KR20140022670A (en) An apparatus for transmitting simplified motion information excluding background images and displaying the information by utilizing avatar and the methods thereof
JP2013161098A (en) Server device and monitoring system
CN110267011B (en) Image processing method, image processing apparatus, server, and storage medium
JP2012151544A (en) Imaging apparatus and program
JP2012124767A (en) Imaging apparatus
KR101704471B1 (en) Fall detection apparatus and method thereof
JP2004165804A (en) Camera supervisory system

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20180410

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20190328

Year of fee payment: 5

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20200210

Year of fee payment: 6