KR101585022B1 - Streaming Data Analysis System for Motion Detection in Image Monitering System and Streaming Data Analysis Method for Motion detection - Google Patents

Streaming Data Analysis System for Motion Detection in Image Monitering System and Streaming Data Analysis Method for Motion detection Download PDF

Info

Publication number
KR101585022B1
KR101585022B1 KR1020140133310A KR20140133310A KR101585022B1 KR 101585022 B1 KR101585022 B1 KR 101585022B1 KR 1020140133310 A KR1020140133310 A KR 1020140133310A KR 20140133310 A KR20140133310 A KR 20140133310A KR 101585022 B1 KR101585022 B1 KR 101585022B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
senlevel
motion
macroblock
threshold value
mvth
Prior art date
Application number
KR1020140133310A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
한기훈
배현성
Original Assignee
주식회사 에스원
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 주식회사 에스원 filed Critical 주식회사 에스원
Priority to KR1020140133310A priority Critical patent/KR101585022B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101585022B1 publication Critical patent/KR101585022B1/en

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/434Disassembling of a multiplex stream, e.g. demultiplexing audio and video streams, extraction of additional data from a video stream; Remultiplexing of multiplex streams; Extraction or processing of SI; Disassembling of packetised elementary stream
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00Television systems
    • H04N7/18Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast

Abstract

According to the present invention, a streaming information analysis method used by an image monitoring system includes the steps of: generating syntax information in a compression bit-stream received from a camera; determining whether the type of a macro block in the syntax information is intra or inter; comparing the coefficient bit amount of the corresponding macro block with a threshold value, when the type of the macro block is intra; and determining an occurrence of movement in the corresponding block when the coefficient bit amount of the corresponding macro block exceeds the threshold value. The streaming information analysis system used by the image monitoring system includes: a camera compressing and transmitting the image information generated by recording an object in a monitoring area; a streaming information generation unit which generates the syntax information from the compression bit-stream received from the camera; a streaming information analysis unit using the syntax information generated by the streaming information generation unit to determine the movement of the object.

Description

영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 및 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법{Streaming Data Analysis System for Motion Detection in Image Monitering System and Streaming Data Analysis Method for Motion detection}TECHNICAL FIELD The present invention relates to a streaming information analysis system for motion detection in a video surveillance system and a streaming information analysis method for motion detection in a video surveillance system,

카메라를 이용한 영상 감시 시스템에 있어서 압축 스트림을 복호화하여 움직임을 감지하고 저장하는 것에 관한 것이다. 일반적으로 영상 감시 시스템은 일정 감시 구역에 칩입하는 침입자의 움직임을 감시하는 것으로 촬영된 영상을 수신하고 피사체의 움직임 여부를 판단하여 침입자의 존재를 알 수 있으므로 촬영된 영상 중에서 움직임 감지를 위한 정보 분석은 매우 중요한 의미를 갖는 것이다. 일반적으로 영상 감시 시스템은 저장 공간을 줄이기 위하여 다수의 카메라로부터 압축 전송되는 영상을 압축을 풀고 복호화하여 움직임 영상인지를 판단하고 움직임 영상으로 판단되는 경우 움직임 영상 정보를 저장하는 방법이 적용되고 있는 것이다.
The present invention relates to a video surveillance system using a camera to detect and store motion by decoding a compressed stream. In general, the video surveillance system monitors the intruder's movements in a certain surveillance area. The surveillance system detects the presence of the intruder by receiving the photographed image and determining whether the subject is moving. Therefore, It has a very important meaning. In general, a video surveillance system decides whether a moving image is compressed by decoding and decrypting an image compressed and transmitted from a plurality of cameras in order to reduce storage space, and stores moving image information when it is determined to be a moving image.

본 발명과 관련된 종래의 기술은 대한민국 등록 특허 제10-1416957호(2014. 07. 09. 공고)에 개시되어 있는 것이다. 도 1은 상기 종래의 영상 기록 장치 및 SVC 비디오 스트림을 이용한 모션 분석 방법에 대한 구성도이다. 상기도 1에서 종래의 영상 기록 장치 및 SVC 비디오 스트림을 이용한 모션 분석 방법은 1 이상의 비디오 카메라로부터 수신되는 SVC 비디오 스트림을 저장하는 스트림 저장부(110), 1 이상의 비디오 카메라로부터 수신되는 SVC 비디오 스트림 또는 SVC 비디오 스트림 저장부(110)에 저장된 SVC 비디오 스트림에서 특정 해상도 또는 특정 프레임율의 비디오 스트림을 선택하여 출력하는 스트림 선택부(130), 스트림 선택부(130)에서 출력되는 비디오 스트림을 복호화하고, 복호화된 영상에서 움직이는 객체를 추출하는 객체 추출부(150), 움직이는 객체가 추출된 영상에서 객체의 움직임 또는 형상을 분석하는 객체 분석부(170) 및 객체 분석부(170)의 분석 결과에 기초하여 요구되는 해상도 또는 프레임율을 결정하여 스트림 선택부(130)의 동작을 제어하는 스트림 선택 제어부(190)를 포함할 수 있는 것이다. 또한 종래의 영상 기록 장치는 비디오 카메라로부터 수신되는 영상을 저장, 디스플레이, 영상 분석 등을 수행하기 위한 것으로, DVR(Digital Video Recoder) 또는 NVR(Network Video Recoder)의 형태일 수 있는 것이다. 한편, 영상 기록 장치와 네트워크를 통해 연결된 1 이상의 비디오 카메라는 복수의 장소에 설치되어 촬영된 영상을 SVC 비디오 스트림으로 부호화하여 네트워크를 통해 SVC 비디오 스트림을 전송하는 것이다. 또한, 스트림 저장부(110)는 1 이상의 비디오 카메라에서 수신되는 SVC 비디오 스트림을 저장는 것으로 상기 스트림 저장부(110)는 ROM, 플래쉬 메모리, RAM ,자기 디스크 등 데이터를 저장할 수 있는 다양한 형태의 저장매체일 수 있는 것이다. 또한, 1 이상의 비디오 카메라로부터 수신되는 SVC 비디오 스트림 또는 스트림 저장부(110)에 저장된 SVC 비디오 스트림은 스트림 선택부(130)에 의해 특정 해상도 또는 특정 프레임율에 따라 선택될 수 있으며 구체적으로 스트림 선택부(130)는 SVC 비디오 스트림을 해상도 또는 프레임율 별로 분리하고 특정 해상도 또는 특정 프레임율의 비디오 스트림을 선택하여 출력할 수 있는 것이다. 또한, 객체 추출부(150)는 스트림 선택부(130)에서 출력되는 비디오 스트림을 복호화하여 움직이는 객체를 추출할 수 있으며 이때, 객체의 추출은 배경 분리기법(Background Subtraction)을 포함하는 다양한 방법에 의해 수행될 수 있는 것이다. 또한, 객체 분석부(170)는 객체가 추출된 영상에서 객체의 움직임 또는 형상을 분석할 수 있으며 구체적으로, 객체 분석부(170)는 객체 추출부(150)에서 움직이는 객체가 추출된 경우, 추출된 객체의 움직임 패턴, 이동 방향, 속도 및 객체의 형상 등을 분석할 수 있는 것이다. 또한, 객체 분석부(170)의 분석결과 정밀분석이 요구되는 경우, 객체 분석부(170)는 스트림 선택 제어부(190)로 고해상도 또는 고프레임율의 비디오 스트림을 요청할 수 있는 것이고, 스트림 선택 제어부(190)는 객체 분석부(170)로부터 고해상도 또는 고프레임율의 비디오 스트림이 요청되는 경우, 1 이상의 비디오 카메라로부터 수신되는 SVC 비디오 스트림 또는 스트림 저장부(110)에 저장된 SVC 비디오 스트림 중 정밀 분석이 요구되는 SVC 비디오 스트림에서 고해상도 또는 고프레임율의 비디오 스트림이 출력되도록 스트림 선택부(130)를 제어할 수 있는 것이다. 예를 들어, 비디오 카메라가 방범용 감시카메라인 경우, 객체 추출부(150)는 다수의 감시 카메라로부터 수신된 SVC 비디오 스트림의 저해상도 비디오 스트림을 복호화하여 움직이는 객체를 추출할 수 있는 것이다. 이후, 객체 분석부(170)는 추출된 객체의 움직임 패턴, 이동방향, 속도 및 객체의 형상 등을 분석할 수 있으며 이때, 움직이는 객체가 사람이라고 판단되는 경우, 저해상도 영상에서는 얼굴을 구분하기 어려우므로, 객체 분석부(170)는 스트림 선택 제어부(190)로 고해상도의 영상을 요청할 수 있는 것이다. 또한, 움직이는 객체의 속도가 매우 빠른 경우, 객체 분석부(170)는 스트림 선택부 제어부(190)로 고프레임율의 영상을 요청하게 되고 비디오 카메라가 과속방지 카메라의 용도로 사용되는 경우, 객체 추출부(150)에서 움직이는 객체를 추출하고 객체 분석부(170)는 추출된 객체의 형상을 분석하여 자동차인지 여부를 판단할 수 있는 것이다. 이때, 추출된 객체가 자동차로 판단된 경우, 객체 분석부(170)는 자동차의 속도를 분석할 수 있으며 분석된 자동차의 속도가 일정 속도 이상인 경우, 자동차의 번호판이 무엇인지 알기 위해 고해상도의 영상이 선택되도록 요청할 수 있는 것이다. 한편, 스트림 선택부(130)에서 출력되는 비디오 스트림의 해상도 또는 프레임율은 용도에 따라 사용자에 의해 설정될 수 있는 것이다.
A conventional technique related to the present invention is disclosed in Korean Patent Registration No. 10-1416957 (published on Apr. 201, 07, 09). FIG. 1 is a block diagram of a motion analysis method using the conventional video recording apparatus and the SVC video stream. 1, a conventional motion picture analysis method using an image recording apparatus and an SVC video stream includes a stream storage unit 110 for storing an SVC video stream received from at least one video camera, an SVC video stream received from at least one video camera, A stream selector 130 for selecting and outputting a video stream of a specific resolution or a specific frame rate from the SVC video stream stored in the SVC video stream storage 110, a decoder 130 for decoding the video stream output from the stream selector 130, Based on the analysis results of the object analyzing unit 170 and the object analyzing unit 170 for analyzing the motion or shape of the object in the extracted image, the object extracting unit 150 extracting the moving object from the decoded image, A stream selector 130 for controlling the operation of the stream selector 130 by determining the required resolution or frame rate, It will, which may include a section 190. In addition, the conventional image recording apparatus is for performing storage, display, image analysis, and the like of an image received from a video camera, and may be in the form of a DVR (Digital Video Recorder) or an NVR (Network Video Recorder). On the other hand, at least one video camera connected to the video recording apparatus via a network is installed at a plurality of locations and encodes the captured video into an SVC video stream to transmit the SVC video stream through the network. In addition, the stream storage unit 110 stores an SVC video stream received from at least one video camera. The stream storage unit 110 may store various types of storage media such as ROM, flash memory, RAM, Lt; / RTI > In addition, the SVC video stream received from one or more video cameras or the SVC video stream stored in the stream storage unit 110 may be selected by the stream selector 130 according to a specific resolution or a specific frame rate, The video decoder 130 separates the SVC video stream by resolution or frame rate, and can select and output a video stream having a specific resolution or a specific frame rate. In addition, the object extraction unit 150 may extract a moving object by decoding the video stream output from the stream selection unit 130. In this case, the object extraction may be performed by various methods including Background Subtraction Can be performed. In addition, the object analyzing unit 170 can analyze the motion or shape of the object in the extracted image. More specifically, when the object extracted by the object extracting unit 150 is extracted, The motion pattern of the object, the direction of movement, the velocity, and the shape of the object. When a detailed analysis of the analysis result of the object analysis unit 170 is required, the object analysis unit 170 can request a stream of a high-resolution or high frame rate to the stream selection control unit 190, 190 request the precise analysis of the SVC video stream received from at least one video camera or the SVC video stream stored in the stream storage unit 110 when a video stream of a high resolution or a high frame rate is requested from the object analyzing unit 170 It is possible to control the stream selection unit 130 such that a high-resolution or high-frame-rate video stream is output from the SVC video stream. For example, when the video camera is a security surveillance camera, the object extraction unit 150 can extract a moving object by decoding a low-resolution video stream of the SVC video stream received from a plurality of surveillance cameras. Then, the object analyzing unit 170 can analyze the motion pattern, the moving direction, the speed, and the shape of the object of the extracted object. If the moving object is determined to be a human, it is difficult to distinguish the face in the low resolution image , The object analysis unit 170 can request a high resolution image to the stream selection control unit 190. In addition, when the speed of the moving object is very fast, the object analyzing unit 170 requests the stream selecting unit control unit 190 for a high frame rate image. When the video camera is used for the overspeed camera, The object analyzing unit 170 extracts a moving object from the input unit 150 and analyzes the shape of the extracted object to determine whether it is an automobile. In this case, if the extracted object is determined as an automobile, the object analyzing unit 170 can analyze the speed of the automobile. If the analyzed speed of the automobile is equal to or higher than a predetermined speed, It can be requested to be selected. On the other hand, the resolution or the frame rate of the video stream outputted from the stream selector 130 can be set by the user depending on the use.

상기와 같은 종래의 기술은 카메라로부터 전송되는 영상 데이터가 통상 압축 비트 스트림 형태이므로 화소 값을 얻기 위하여 반드시 영상 복호화를 수행하여야 하는 것이다. 따라서 상기와 같은 종래의 기술에서 영상 복호화는 매우 많은 연산을 필요로 하므로 시스템의 부하 부담을 심화시키는 문제점이 있는 것이다. 따라서 본 발명의 목적은 카메라로부터 수신되는 압축 스트림을 복호화하지 아니하고 스트리밍 정보를 분석하여 움직임을 감지하고 저장하기 위한 것이다.
In the conventional technique as described above, image data transmitted from a camera is usually in the form of a compressed bitstream, so image decoding must be performed to obtain a pixel value. Therefore, in the conventional art as described above, image decoding requires a great deal of computation, which increases the load on the system. Accordingly, an object of the present invention is to detect and store motion by analyzing streaming information without decoding a compressed stream received from a camera.

상기와 같은 목적을 가진 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 스트리밍 정보 분석 방법은 카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스(Syntax) 정보를 생성하는 단계와, 신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Intra 인지 Inter 인지 여부를 판단하는 단계와, 상기에서 매크로 블록 타입이 Intra 이면 해당 매크로 블록의 계수 비트량을 임계 값과 비교하는 단계와, 상기 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값을 초과하는 경우 해당 블록에 움직임이 발생한 것으로 판단하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 스트리밍 정보 분석 시스템은 감시 영역의 물체를 촬영한 영상 정보를 압축하여 전송하는 카메라와, 카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스 정보를 생성하는 스트리밍 정보 생성부와, 상기 스트리밍 정보 생성부에서 생성된 신택스 정보를 이용하여 물체의 움직임을 판다하는 스트리밍 정보 분석부로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다.
According to another aspect of the present invention, there is provided a method for analyzing streaming information, comprising the steps of: generating syntax information in a compressed bitstream received from a camera; determining whether a macroblock type is Intra or Inter, Comparing a coefficient bit amount of the corresponding macroblock with a threshold value if the macroblock type is Intra, and generating a motion in the corresponding block if the coefficient bit amount of the corresponding macroblock exceeds a threshold value And a step of judging whether or not there is a difference between the measured values. According to another aspect of the present invention, there is provided a streaming information analysis system comprising: a camera for compressing and transmitting image information of an object in a surveillance area; a streaming information generator for generating syntax information in a compressed bitstream received from a camera; And a streaming information analyzing unit for analyzing the motion of the object using the syntax information generated by the streaming information generating unit.

상기와 같이 구성된 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 및 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법은 수신되는 압축 스트림에 포함된 신택스 정보만으로 물체의 움직임을 판단하므로 복호화 과정이 생략되어 시스템에 연산을 위한 부하부담을 획기적으로 줄일 수 있는 효과가 있는 것이다. 또한 본 발명의 다른 효과는 움직임 영상만을 저장할 수 있으므로 시스템의 저장 공간 부족문제를 해결할 수 있는 효과가 있는 것이다.
In the streaming information analysis system for motion detection and the streaming information analysis method for motion detection in the video surveillance system of the present invention configured as described above, since the motion of the object is determined based only on the syntax information included in the received compressed stream, the decoding process is omitted It is possible to drastically reduce the burden on the system for computation. Further, another effect of the present invention is to solve the problem of insufficient storage space of the system because only the motion image can be stored.

도 1은 종래의 영상 기록 장치 구성도,
도 2는 종래의 SVC 비트 스트림을 이용한 모션 분석 과정 제어 흐름도,
도 3은 본 발명을 적용할 수 있는 H.264 코덱의 복호화 구조도에서 본 발명에 적용되는 스트리밍 정보 분석을 위해 실행되는 부분과 생략되는 부분을 나타내는 구성도,
도 4는 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 구성도,
도 5는 본 발명 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법에 대한 제어 흐름도,
도 6은 본 발명에 적용되는 신택스 정보를 이용하여 매크로 블록에서의 움직임 발생 여부를 판단하는 단계의 제어 흐름도,
도 7은 시공간적 상관성을 확인하기 위한 현재 매크로 블록과 비교되는 11개의 인접 매크로 블록 및 8 방향 움직임 백터 범주를 나타내는 도면이다.
1 is a block diagram of a conventional video recording apparatus,
FIG. 2 is a flow chart of a motion analysis process using a conventional SVC bitstream,
FIG. 3 is a block diagram of a decoding structure of an H.264 codec according to an embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a block diagram of a streaming information analysis system for motion detection in the video surveillance system of the present invention,
FIG. 5 is a flowchart illustrating a method for analyzing streaming information for motion detection in a video surveillance system according to the present invention.
FIG. 6 is a flowchart illustrating a process of determining whether a motion is generated in a macroblock using syntax information applied to the present invention.
FIG. 7 is a diagram showing eleven neighboring macroblocks and an 8-way motion vector category compared with a current macroblock for checking temporal / spatial correlation.

상기와 같은 목적을 가진 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 및 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법을 도 3 내지 도 7을 참고로 하여 설명하면 다음과 같다.
A streaming information analysis system for motion detection and a streaming information analysis method for motion detection in the video surveillance system of the present invention having the above-described objects will be described with reference to FIG. 3 to FIG.

도 3은 본 발명을 적용할 수 있는 H.264 코덱의 복호화 구조도에서 본 발명에 적용되는 스트리밍 정보 분석을 위해 실행되는 부분과 실행이 생략될 수 있는 부분을 나타내는 구성도이다. 상기도 3에서 매크로 블록의 움직임 발생 여부를 감지하기 위하여 스트리밍 정보 생성은 엔트로피 디코딩부(20)과 신택스 디코딩부(30)를 통하여 스트리밍 정보를 생성하는 것이고, 나머지 복호화과정인, 역 양자화, 역변환, 엔트리 예측, 움직임 보상, 디블록킹 필터 및 프레임 버퍼는 실행되지 않는 것을 나타내고 있는 것이다. 따라서 복잡한 연산 과정이 생략되어 시스템의 부하 부담이 획기적으로 줄어들고 시스템 저장 공간의 부족 문제도 해결할 수 있는 것이다.
FIG. 3 is a block diagram of a decoding structure of an H.264 codec according to an embodiment of the present invention. 3, the streaming information generation for generating whether or not a motion of a macroblock is generated generates streaming information through an entropy decoding unit 20 and a syntax decoding unit 30, and performs inverse quantization, inverse transform, The entry prediction, the motion compensation, the deblocking filter, and the frame buffer are not executed. Therefore, the complex computation process is omitted, and the load of the system is drastically reduced, and the problem of the lack of the system storage space can be solved.

도 4는 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 구성도이다. 상기도 4에서 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템은 H.264 코덱에서 적용될 수 있는 것으로 감시 영역의 물체를 촬영한 영상 정보를 압축하여 전송하는 카메라(10)와, 카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스 정보를 생성하는 스트리밍 정보 생성부(40)와, 상기 스트리밍 정보 생성부에서 생성된 신택스 정보를 이용하여 물체의 움직임을 판단하는 스트리밍 정보 분석부(70)로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다. 상기에서 스트리밍 정보 생성부(40)는 압축 비트 스트림을 복호화하는 엔트로피 디코딩부(20)와 디코딩된 비트 스트림에서 신택스 정보를 복원하는 신택스 디코딩부(30)로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다.
4 is a block diagram of a streaming information analysis system for motion detection in the video surveillance system of the present invention. 4, the streaming information analysis system for motion detection in the video surveillance system of the present invention is applicable to the H.264 codec, and includes a camera 10 for compressing and transmitting image information of an object in a surveillance region, And a streaming information analysis unit 70 for determining the motion of the object using the syntax information generated by the streaming information generation unit 40. The streaming information generation unit 40 generates syntax information in the compressed bitstream received from the streaming information generation unit 40, It is characterized by. The streaming information generator 40 includes an entropy decoder 20 for decoding a compressed bitstream and a syntax decoder 30 for decoding syntax information in a decoded bitstream.

도 5는 본 발명 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법에 대한 제어 흐름도이다. 상기도 5에서 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법은 카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스(Syntax) 정보를 생성하는 단계(S11) 및 상기 생성된 신택스 정보를 기초로 하여 매크로 블록의 움직임 발생 여부를 판단하는 단계(S12)로 이루어진 것을 특징으로 하는 것이다.
5 is a flowchart illustrating a method of analyzing streaming information for motion detection in the video surveillance system of the present invention. 5, the method for analyzing streaming information for motion detection in the video surveillance system of the present invention includes generating (S11) syntax information in a compressed bitstream received from a camera (S11) And determining whether a motion of a macroblock is generated (S12).

도 6은 본 발명에 적용되는 신택스 정보를 이용하여 매크로 블록에서의 움직임 발생 여부를 판단하는 단계의 제어 흐름도이다. 상기도 6에서 본 발명에 적용되는 신택스 정보를 이용하여 매크로 블록에서의 움직임 발생 여부를 판단하는 단계는 신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Intra 인지 여부를 판단하는 단계(S21)와, 상기에서 매크로 블록 타입이 Intra 이면 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값 IntraTh 보다 큰지 여부를 비교하는 단계(S22)와, 상기 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값보다 큰 경우 해당 매크로 블록에 움직임이 발생한 것으로 판단하는 단계(S23)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한 상기 S21 단계에서 매크로 블록의 타입이 Intra가 아닌 경우 Inter로 판단하고 계수 비트량이 임계값 InterTh보다 큰지 여부를 판단하는 단계(S31)와, S31 단계에서 계수 비트량이 임계값 InterTh보다 큰 경우 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치 MVTh보다 큰지 여부를 판단하는 단계(S32)와, 상기 S32 단계에서 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치 MVTh보다 큰 경우 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 있는지 여부를 확인하는 단계(S33)와 상기 S33 단계에서 시 공간적 상관성이 존재하는 경우 매크로 블록에서의 움직임이 발생한 것으로 판단하고(S23) 종료하는 것이다. 또한 상기 S31 단계에서 계수 비트량이 임계값 InterTh보다 작거나, 상기 S32 단계에서 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치 MVTh보다 작거나 상기 S33 단계에서 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 없는 경우 매크로 블록에서 움직임 발생이 없는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 것이다.
FIG. 6 is a control flowchart illustrating a step of determining whether a motion is generated in a macroblock using syntax information applied to the present invention. 6, the step of determining whether a motion is generated in a macroblock using the syntax information according to the present invention includes determining whether a macroblock type is Intra in syntax information (S21) (S22) comparing whether a coefficient bit amount of the corresponding macroblock is larger than a threshold value IntraTh if the coefficient bit amount of the corresponding macroblock is greater than a threshold value; S23). ≪ / RTI > If it is determined in step S21 that the type of the macroblock is not Intra, it is determined to be Inter and it is determined whether the coefficient bit amount is larger than the threshold value InterTh (S31). If the coefficient bit amount is larger than the threshold InterTh in step S31, (S32) of determining whether a size (MVSize) is larger than a threshold value MVTh, and a step (S32) of determining whether a spatial-temporal correlation exists when a motion vector size (MVSize) is larger than a threshold value MVTh If there is temporal spatial correlation in step S33 and in step S33, it is determined that motion in the macroblock has occurred (S23) and the process ends. If the coefficient bit amount is smaller than the threshold InterTh in step S31 or the motion vector size MVSize is smaller than the threshold MVTh in step S32 or there is no spatial-temporal correlation in step S33, It is determined that there is no motion in the block.

또한 상기에서 IntraTh 및 InterTh는 다음 식 (1)과 같이 나타낼 수 있는 것이다.In the above, IntraTh and InterTh can be expressed as the following Equation (1).

IntraTh = Scaleparam x SenLevel/(

Figure 112014094604743-pat00001
-1), where
Figure 112014094604743-pat00002
= QP : 1< QPIntraTh = Scaleparam x SenLevel / (
Figure 112014094604743-pat00001
-1), where
Figure 112014094604743-pat00002
= QP: 1 < QP

InterTh = 51 x 2 -(

Figure 112014094604743-pat00003
-SenLevel) x 2, where
Figure 112014094604743-pat00004
=2 : 2>QP (1) InterTh = 51 x 2 - (
Figure 112014094604743-pat00003
-SenLevel) x 2, where
Figure 112014094604743-pat00004
= 2: 2 > QP (1)

상기 식 (1)에서 QP는 양자화 계수이고, Scaleparam은 임계값을 결정하기 위한 조정 값으로 본 발명에서는 3,600으로 결정된 것이다. 또한 SenLevel은 움직임 감지 민감도를 의미하고 1 내지 10의 정수 값을 가지도록 한 것이고, 상기 SenLevel은 감지하고자 하는 카메라 영상의 복잡도, 감지를 원하는 최소 움직임의 크기, 감지 주기 등을 고려하여 변경될 수 있는 계수이다. In Equation (1), QP is a quantization coefficient, and Scaleparam is an adjustment value for determining a threshold value, which is determined to be 3,600 in the present invention. Also, SenLevel means motion detection sensitivity and has an integer value from 1 to 10. The SenLevel can be changed in consideration of the complexity of a camera image to be sensed, the size of a minimum motion to be sensed, Coefficient.

또한 상기 움직임 백터 크기(MVSize)는 아래 식 (2)와 같이 움직임 백터의 수평축 절대값 크기(MVx)와 수직축 절대값 크기(MVy)의 합으로 결정되는 것이다. The motion vector size MVSize is determined by the sum of the horizontal axis absolute magnitude MVx and the vertical axis magnitude MVy of the motion vector as shown in Equation (2) below.

Figure 112014094604743-pat00005
(2)
Figure 112014094604743-pat00005
(2)

또한 임계치 MVTh는 움직임 감지 민감도 SenLevel에 의해 결정되는 값으로 본 발명에서는 표 1과 같이 결정될 수 있는 것이다.The threshold value MVTh is a value determined by the motion detection sensitivity SenLevel and can be determined as shown in Table 1 in the present invention.

SenLevelSenLevel 1One 22 33 44 55 66 77 88 99 1010 MVThMVTh 5454 7474 110110 160160 234234 316316 448448 662662 926926 12401240

상기에서 설명한 바와 같이 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값 InterTh보다 크고 움직임 백터 크기가 MVTh 보다 큰 경우 해당 매크로 블록의 시공간적 상관성 여부를 확인하는 것이다. 상기 해당 매크로 블록의 시공간적 상관성을 확인하는 결정 조건은 1. 인접 매크로 블록과 동일한 움직임 백터 범주를 가져야 하고, 2. 인접 매크로 블록과 움직임 백터 크기(MVSize)가 유사하여야 하며, 3. 상기 1. 및 2. 를 만족하는 동일 움직임 매크로 블록이 6개 이상인 경우 시공간적 상관성이 존재하는 것으로 판단하는 것이다.
As described above, when the coefficient bit amount of the macroblock is larger than the threshold InterTh and the size of the motion vector is larger than MVTh, it is checked whether the macroblock is spatiotemporally correlated. The decision conditions for checking the spatio-temporal correlation of the corresponding macroblock are as follows: 1. The motion vector category should be the same as that of the neighboring macroblock; 2. The neighboring macroblock and the motion vector size (MVSize) should be similar; 2. If there are more than 6 motion-macroblocks satisfying 2., it is determined that there is a temporal-spatial correlation.

도 7은 시공간적 상관성을 확인하기 위한 현재 매크로 블록과 비교되는 11개의 인접 매크로 블록 및 8 방향 움직임 백터 범주를 나타내는 도면이다. 상기도 7의 (a)에서 현재 프레임에 속한 인접 매크로 블록 4개와 이전 프레임에 속한 동일 위치(Colocated) 매크로 블록과 그 주변 매크로 블록 6개 등 합계 11개의 매크로 블록이 비교되며 상기에서 설명한 시공간적 상관성 결정 조건에 의하여 결정되는 것이다. 또한 도 7의 (b)는 8방향 움직임 백터 범주를 나타내고 있는 것으로 비교되는 인접 매크로 블록과 현재 매크로 블록의 움직임 백터 범주가 동일하고 움직임 백터 크기(MVSize)가 유사한 값을 가지면 해당 인접 매크로 블록은 현재 매크로 블록과 동일 움직임을 가지는 것으로 판단하는 것이다. 본 발명에서는 11개의 인접 매크로 블록 중에서 6개 이상이 현재 매크로 블록과 동일 움직임을 가지는 경우 현재 매크로 블록은 시공간적 상관성을 가진 것으로 결정할 수 있는 것이다. 또한 상기에서 비교되는 인접 매크로 블록과 현재 매크로 블록의 움직임 백터 크기가 유사한지 여부는 아래 식 (3)에 의하여 결정되고 아래 식 (3)을 만족하면 유사하다고 판단하고 반대의 경우 유사하지 않다고 판단하는 것이다.FIG. 7 is a diagram showing eleven neighboring macroblocks and an 8-way motion vector category compared with a current macroblock for checking temporal / spatial correlation. In FIG. 7A, a total of eleven macroblocks including four neighboring macroblocks belonging to the current frame and colocated macroblocks belonging to the previous frame and six neighboring macroblocks are compared, and the temporal / spatial correlation determination It is determined by conditions. 7B shows the 8-direction motion vector category. If the motion vector category of the current macroblock and the motion vector category of the current macroblock are the same and the motion vector size (MVSize) is similar, It is determined that the motion has the same motion as the macroblock. In the present invention, when six or more of the 11 neighboring macroblocks have the same motion as the current macroblock, it can be determined that the current macroblock has temporal correlation. In addition, whether or not the motion vector sizes of the neighboring macroblocks compared with the current macroblocks are similar to each other is determined by the following equation (3) and it is determined that they are similar if they satisfy the following equation (3) will be.

Figure 112014094604743-pat00006
(3)
Figure 112014094604743-pat00006
(3)

상기 식 (3)에서 MVSizecurr 는 현재 매크로 블록의 움직임 백터 크기를 나타내는 것이고, MVSizadj 는 비교 매크로 블록의 움직임 백터 크기를 나타내는 것이다. 또한 MVScale은 움직임 감지 민감도 SenLevel에 의하여 결정되는 값으로 본 발명에서는 표 2와 같이 결정하여 적용할 수 있는 것이다.In the above equation (3), MVSize curr Denotes the motion vector size of the current macroblock, MVSiz &lt; RTI ID = 0.0 &gt; adj Represents the motion vector size of the comparison macroblock. Also, MVScale is a value determined by the motion detection sensitivity SenLevel, and can be determined and applied as shown in Table 2 in the present invention.

SenLevelSenLevel 1One 22 33 44 55 66 77 88 99 1010 MVScaleMVScale 0.50.5 0.40.4 0.40.4 0.30.3 0.30.3 0.20.2 0.20.2 0.10.1 0.10.1 0.10.1

상기에서 설명한 바와 같이 본 발명은 매크로 블록의 움직임 발생 확인 방법에 기초하여 전체 프레임 또는 영상의 특정 영역에서의 움직임 발생을 감지할 수 있는 것이다. 즉 영상 감시 시스템에서 사용자의 입력 설정에 의해 영상의 일부 또는 전체 영역이 움직임 감지 영역으로 지정되었을 경우 해당 영역에 포함되는 매크로 블록들의 움직임 발생 여부를 확인하고 움직임 발생 매크로 블록의 유무에 따라 해당 영역에서의 움직임이 발생한 것으로 판단할 수 있는 것이다.
As described above, the present invention can detect the occurrence of motion in a specific frame or a specific area of an image based on a motion generation confirmation method of a macroblock. That is, when a part or whole area of an image is designated as a motion detection area according to a user's input setting in a video surveillance system, it is checked whether a motion of a macroblock included in the corresponding area occurs or not, It can be judged that the motion of the user has occurred.

10 : 카메라, 20 : 엔트로피 디코딩부,
30 : 신택스 디코딩부, 40 : 신택스 정보 생성부,
70 : 스트리밍 분석부, 110 : 스트림 저장부,
130 : 스트림 선택부, 150 : 객체 추출부,
170 : 객체 분석부, 190 : 스트림 선택제어부
10: camera, 20: entropy decoding unit,
30: syntax decoding unit, 40: syntax information generating unit,
70: streaming analysis unit, 110: stream storage unit,
130: stream selection unit, 150: object extraction unit,
170: Object analysis unit, 190: Stream selection control unit

Claims (22)

삭제delete 삭제delete 삭제delete 영상 감시 시스템의 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템에 있어서,
상기 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템은,
감시 영역의 물체를 촬영한 영상 정보를 압축하여 전송하는 카메라(10)와;
카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스 정보를 생성하는 것으로 압축 비트 스트림에 대한 역양자화, 역변환, 엔트리 예측, 움직임 보상, 디블록킹 필터 및 프레임 버퍼는 실행되지 않고 스트리밍 정보를 복호화하는 엔트로피 디코딩부(20)와 상기 복호화된 비트 스트림에서 신택스 정보를 복원하는 신택스 디코딩부(30)로 구성된 스트리밍 정보 생성부(40);
및 상기 스트리밍 정보 생성부에서 생성된 신택스 정보를 기초로 하여 물체의 움직임을 판단하는 스트리밍 정보 분석부(70)로 구성된 것으로 상기 스트리밍 정보 분석부(70)는 생성된 신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Intra 인지 Inter 인지 여부를 판단하고 매크로 블록 타입이 Intra 이면 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값보다 큰지 여부를 비교하고 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값보다 큰 경우 해당 매크로 블록에 움직임이 발생한 것으로 판단하고, 생성된 신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Inter인 경우 계수 비트량이 임계값(InterTh)보다 큰지 여부를 판단하고, 계수 비트량이 임계값(InterTh)보다 큰 경우 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치 (MVTh)보다 큰지 여부를 판단하고 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치(MVTh)보다 큰 경우 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 있는지 여부를 확인하며 시 공간적 상관성이 존재하는 경우 매크로 블록에서의 움직임이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템.
A streaming information analysis system for motion detection of a video surveillance system,
The streaming information analysis system for motion detection comprises:
A camera 10 for compressing and transmitting image information of an object in a surveillance area;
An entropy decoding unit 20 for decoding the streaming information without executing the inverse quantization, inverse transform, entry prediction, motion compensation, deblocking filter, and frame buffer for the compressed bitstream by generating the syntax information in the compressed bitstream received from the camera And a syntax decoding unit (30) for decoding the syntax information in the decoded bit stream.
And a streaming information analyzing unit 70 for determining the motion of the object based on the syntax information generated by the streaming information generating unit. The streaming information analyzing unit 70 analyzes the streaming information of the intra- And if the coefficient bit amount of the corresponding macroblock is larger than the threshold value, if the coefficient bit amount of the corresponding macroblock is larger than the threshold value, it is determined that the motion is generated in the corresponding macroblock , Determines whether the coefficient bit amount is larger than the threshold value InterTh when the macroblock type is Inter among the generated syntax information. If the motion vector amount MVSize is larger than the threshold value MVTh when the coefficient bit amount is larger than the threshold value InterTh, And if the motion vector size (MVSize) is greater than the threshold value (MVTh) Temporal correlation between the macroblock and the macroblock, and determines that a motion in the macroblock occurs when temporal / spatial correlation exists.
제4항에 있어서,
상기 영상 감시 시스템은,
H.264 코덱인 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템.
5. The method of claim 4,
The video surveillance system includes:
Wherein the H.264 codec is a streaming information analysis system for motion detection.
제4항에 있어서,
상기 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템은,
영상 감시 시스템에서 사용자의 입력 설정에 의해 영상의 일부 또는 전체 영역이 지정되는 경우 해당 영역에 포함되는 매크로 블록들의 움직임 발생 여부를 확인하고 움직임 발생 매크로 블록의 유무에 따라 해당 영역에서 움직임이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템.
5. The method of claim 4,
The streaming information analysis system for motion detection comprises:
When a part or whole area of an image is designated by a user's input setting in the video surveillance system, it is checked whether or not motion of the macroblocks included in the corresponding area is generated, and it is judged that motion has occurred in the corresponding area Wherein the streaming information analyzing system comprises:
삭제delete 삭제delete 삭제delete 영상 감시 시스템의 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법에 있어서,
상기 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법은,
카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 역양자화, 역변환, 엔트리 예측, 움직임 보상, 디블록킹 필터 및 프레임 버퍼는 실행하지 않고 스트리밍 정보를 복호화하는 단계와;
상기 복호화된 비트 스트림에서 신택스 정보를 복원하는 단계와;
신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Intra 인지 Inter 인지 여부를 판단하는 단계(S21)와;
상기에서 매크로 블록 타입이 Intra 이면 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값보다 큰지 여부를 비교하는 단계(S22)와;
상기 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값보다 큰 경우 해당 매크로 블록에 움직임이 발생한 것으로 판단하는 단계(S23)와;
상기 S21 단계에서 매크로 블록의 타입이 Intra가 아닌 경우 Inter로 판단하고, 계수 비트량이 임계값(InterTh)보다 큰지 여부를 판단하는 단계(S31)와;
S31 단계에서 계수 비트량이 임계값(InterTh)보다 큰 경우 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치(MVTh)보다 큰지 여부를 판단하는 단계(S32)와;
상기 S32 단계에서 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치(MVTh)보다 큰 경우 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 있는지 여부를 확인하는 단계(S33);
및 상기 S33 단계에서 시 공간적 상관성이 존재하는 경우 매크로 블록에서의 움직임이 발생한 것으로 판단하는 단계(S23)를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 MVSize는 움직임 백터 크기, MVx는 움직임 백터의 수평축 절대값 크기, MVy는 움직임 백터의 수직축 절대값 크기임.
A streaming information analysis method for motion detection of a video surveillance system,
The method for analyzing streaming information for motion detection,
Decoding streaming information without performing inverse quantization, inverse transform, entry prediction, motion compensation, deblocking filter, and frame buffer in a compressed bitstream received from a camera;
Reconstructing syntax information in the decoded bitstream;
Determining whether the macroblock type is Intra or Inter in the syntax information (S21);
If the macroblock type is Intra, comparing (S22) whether the coefficient bit amount of the corresponding macroblock is larger than a threshold value;
Determining that motion has occurred in the macroblock when the coefficient bit amount of the corresponding macroblock is larger than a threshold value (S23);
If it is determined that the type of the macroblock is not Intra (S21), it is determined that Inter is greater than a threshold (InterTh) (S31);
(S32) determining whether the motion vector magnitude (MVSize) is larger than the threshold value (MVTh) when the coefficient bit amount is greater than the threshold value (InterTh) in step S31;
If it is determined in step S32 that the motion vector magnitude MVSize is greater than the threshold value MVTh, it is checked whether there is a spatial-temporal correlation.
And determining (S23) that a motion in a macroblock occurs when temporal / spatial correlation exists in step S33 (S23).
Here, MVSize is the size of the motion vector, MVx is the absolute value of the horizontal axis of the motion vector, and MVy is the absolute value of the vertical axis of the motion vector.
제10항에 있어서,
상기 임계값은,
IntraTh = Scaleparam x SenLevel/(
Figure 112015125284787-pat00020
-1), where
Figure 112015125284787-pat00021
= QP : 1< QP
에 의하여 계산될 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서, QP는 양자화 계수, Scaleparam은 임계값을 결정하기 위한 조정 값, SenLevel은 움직임 감지 민감도임.
11. The method of claim 10,
The threshold value may be set to &
IntraTh = Scaleparam x SenLevel / (
Figure 112015125284787-pat00020
-1), where
Figure 112015125284787-pat00021
= QP: 1 &lt; QP
The method of claim 1, further comprising:
Where QP is the quantization coefficient, Scaleparam is the adjustment value for determining the threshold value, and SenLevel is the motion detection sensitivity.
제11항에 있어서,
상기 SenLevel은,
움직임 감지 민감도를 의미하고 1 내지 10의 정수 값을 가지도록 한 것이고, 상기 SenLevel은 감지하고자 하는 카메라 영상의 복잡도, 감지를 원하는 최소 움직임의 크기, 감지 주기 등을 고려하여 변경될 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 SenLevel은 움직임 감지 민감도임.
12. The method of claim 11,
The SenLevel,
The SenLevel may be changed in consideration of the complexity of the camera image to be sensed, the size of the minimum motion to be sensed, and the sensing period, A method for analyzing streaming information for motion detection.
Where SenLevel is the motion detection sensitivity.
제11항에 있어서,
상기 QP는,
3600인 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 QP는 양자화 계수임.
12. The method of claim 11,
In the QP,
3600. A method for analyzing streaming information for motion detection.
Where QP is the quantization factor.
제11항에 있어서,
상기 임계값은,
InterTh = 51 x 2 -(
Figure 112015125284787-pat00009
-SenLevel) x 2, where
Figure 112015125284787-pat00010
=2 : 2>QP
에 의하여 계산되어 질 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 QP는 양자화 계수임.
12. The method of claim 11,
The threshold value may be set to &
InterTh = 51 x 2 - (
Figure 112015125284787-pat00009
-SenLevel) x 2, where
Figure 112015125284787-pat00010
= 2: 2 &gt; QP
The method of claim 1, further comprising:
Where QP is the quantization factor.
제11항에 있어서,
상기 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법은,
상기 S31 단계에서 계수 비트량이 임계값(InterTh)보다 작거나, 상기 S32 단계에서 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치(MVTh)보다 작거나, 상기 S33 단계에서 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 없는 경우 매크로 블록에서 움직임 발생이 없는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 MVSize는 움직임 백터 크기, MVTh는 임계치임.
12. The method of claim 11,
The method for analyzing streaming information for motion detection,
If the coefficient bit amount is smaller than the threshold value InterTh in step S31 or the motion vector size MVSize is smaller than the threshold value MVTh in step S32 or a spatial- temporal correlation process is performed in step S33, If there is no motion, it is determined that there is no motion in the macroblock.
Where MVSize is the motion vector size and MVTh is the threshold.
제11항에 있어서,
상기 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 있는지 여부를 확인하는 단계(S33)는,
1. 인접 매크로 블록과 동일한 움직임 백터 범주를 가져야 하고, 2. 인접 매크로 블록과 움직임 백터 크기(MVSize)가 유사하여야 하며, 3. 상기 1. 및 2.를 만족하는 동일 움직임 매크로 블록이 11개 인접 매크로 블록 중에서 6개 이상인 경우 시 공간적 상관성이 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
12. The method of claim 11,
The step (S33) of confirming whether there is a spatial-temporal correlation exists,
1. Motion vector category should be the same as neighboring macroblock. 2. Motion vector size and MVSize should be similar to each other. 3. Motion macroblocks satisfying 1 and 2 should be 11 And if the number of macroblocks is 6 or more, it is determined that temporal and spatial correlation exists.
제14항에 있어서,
상기 SenLevel은,
움직임 감지 민감도를 의미하고 1 내지 10의 정수 값을 가지도록 한 것이고, 상기 SenLevel은 감지하고자 하는 카메라 영상의 복잡도, 감지를 원하는 최소 움직임의 크기, 감지 주기 등을 고려하여 변경될 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 SenLevel은 움직임 감지 민감도임.
15. The method of claim 14,
The SenLevel,
The SenLevel may be changed in consideration of the complexity of the camera image to be sensed, the size of the minimum motion to be sensed, and the sensing period, A method for analyzing streaming information for motion detection.
Where SenLevel is the motion detection sensitivity.
제14항에 있어서,
상기 QP는,
3600인 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 QP는 양자화 계수임.
15. The method of claim 14,
In the QP,
3600. A method for analyzing streaming information for motion detection.
Where QP is the quantization factor.
제15항에 있어서,
상기 움직임 백터 크기(MVSize)는,
Figure 112015125284787-pat00011
로 결정되는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 MVSize는 움직임 백터 크기, MVx는 움직임 백터의 수평축 절대값 크기, MVy는 움직임 백터의 수직축 절대값 크기임.
16. The method of claim 15,
The motion vector size (MVSize)
Figure 112015125284787-pat00011
The method comprising the steps of: (a)
Here, MVSize is the size of the motion vector, MVx is the absolute value of the horizontal axis of the motion vector, and MVy is the absolute value of the vertical axis of the motion vector.
제15항에 있어서,
상기 임계치(MVTh)는,
움직임 감지 민감도 SenLevel에 의해 결정되는 값으로 SenLevel이 1이면 MVTh = 54이고, SenLevel이 2이면 MVTh = 74이고, SenLevel이 3이면 MVTh = 110이고, SenLevel이 4이면 MVTh = 160이고, SenLevel이 5이면 MVTh = 234이고, SenLevel이 6이면 MVTh = 316이고, SenLevel이 7이면 MVTh = 448이고, SenLevel이 8이면 MVTh = 662이고, SenLevel이 9이면 MVTh = 926이고, SenLevel이 10이면 MVTh = 1240으로 결정될 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 MVTh는 임계치, SenLevel은 움직임 감지 민감도임.
16. The method of claim 15,
The threshold value (MVTh)
MVTh = 54 if SenLevel = 2, MVTh = 74 if SenLevel = 2, MVTh = 110 if SenLevel = 3, MVTh = 160 if SenLevel = 4 and SenLevel = 5 if SenLevel = If MVTh = 234, and if SenLevel is 6, MVTh = 316. If SenLevel is 7, MVTh = 448 and if SenLevel is 8, MVTh = 662. If SenLevel is 9, MVTh = 926 and if SenLevel is 10, The method comprising the steps of:
Where MVTh is the threshold value and SenLevel is the motion detection sensitivity.
제16항에 있어서,
상기 인접 매크로 블록과 움직임 백터 크기(MVSize)가 유사한지 여부는,
Figure 112015125284787-pat00012

(MVSizecurr는 현재 매크로 블록의 움직임 백터 크기를 나타내는 것이고, MVSizeadj 는 비교 매크로 블록의 움직임 백터 크기를 나타내는 것임)
에 의하여 결정될 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 MVScale은 움직임 감지 민감도 SenLevel에 의하여 결정되는 값임.
17. The method of claim 16,
Whether or not the motion vector size (MVSize) is similar to the neighboring macroblock,
Figure 112015125284787-pat00012

(MVSize curr represents the motion vector size of the current macroblock, and MVSize adj represents the motion vector size of the comparison macroblock)
The method of claim 1, further comprising:
Here, MVScale is a value determined by the motion detection sensitivity SenLevel.
제21항에 있어서,
상기 MVScale은,
움직임 감지 민감도 SenLevel에 의하여 결정되는 값으로 SenLevel이 1이면 MVScale = 0.5이고, SenLevel이 2이면 MVScale = 0.4이고, SenLevel이 3이면 MVScale = 0.4이고, SenLevel이 4이면 MVScale = 0.3이고, SenLevel이 5이면 MVScale = 0.3이고, SenLevel이 6이면 MVScale = 0.2이고, SenLevel이 7이면 MVScale = 0.2이고, SenLevel이 8이면 MVScale = 0.1이고, SenLevel이 9이면 MVScale = 0.1이고, SenLevel이 10이면 MVScale = 0.1로 결정하여 적용할 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
여기서 MVScale은 움직임 감지 민감도 SenLevel에 의하여 결정되는 값임.



22. The method of claim 21,
The MVScale includes:
MVScale = 0.5 if SenLevel is 2, MVScale = 0.4 if SenLevel is 2, MVScale = 0.4 if SenLevel is 3, MVScale = 0.3 if SenLevel is 4, SenLevel = 5 if SenLevel is 4, If MVScale = 0.2, MVScale = 0.2 if the SenLevel is 8, MVScale = 0.1 if the SenLevel is 9, MVScale = 0.1 if the SenLevel is 8. If MVScale = The method of claim 1, further comprising:
Here, MVScale is a value determined by the motion detection sensitivity SenLevel.



KR1020140133310A 2014-10-02 2014-10-02 Streaming Data Analysis System for Motion Detection in Image Monitering System and Streaming Data Analysis Method for Motion detection KR101585022B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140133310A KR101585022B1 (en) 2014-10-02 2014-10-02 Streaming Data Analysis System for Motion Detection in Image Monitering System and Streaming Data Analysis Method for Motion detection

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140133310A KR101585022B1 (en) 2014-10-02 2014-10-02 Streaming Data Analysis System for Motion Detection in Image Monitering System and Streaming Data Analysis Method for Motion detection

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101585022B1 true KR101585022B1 (en) 2016-01-14

Family

ID=55173118

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140133310A KR101585022B1 (en) 2014-10-02 2014-10-02 Streaming Data Analysis System for Motion Detection in Image Monitering System and Streaming Data Analysis Method for Motion detection

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101585022B1 (en)

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019039661A1 (en) * 2017-08-24 2019-02-28 이노뎁 주식회사 Method for syntax-based extraction of moving object region of compressed video
WO2019124633A1 (en) * 2017-12-20 2019-06-27 이노뎁 주식회사 Syntax-based method for sensing wall-climbing object in compressed video
WO2019124632A1 (en) * 2017-12-20 2019-06-27 이노뎁 주식회사 Syntax-based method for sensing loitering object in compressed video
WO2019124634A1 (en) * 2017-12-20 2019-06-27 이노뎁 주식회사 Syntax-based method for object tracking in compressed video
WO2019124636A1 (en) * 2017-12-20 2019-06-27 이노뎁 주식회사 Syntax-based method for sensing wrong-way driving on road in compressed video
KR20200000773A (en) * 2018-06-25 2020-01-03 주식회사 에스원 Video security control method and apparatus
KR20200119372A (en) * 2019-03-22 2020-10-20 주식회사 핀텔 Artificial Neural Network Based Object Region Detection Method, Device and Computer Program Thereof

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010166489A (en) 2009-01-19 2010-07-29 Hitachi Kokusai Electric Inc Image compression/expansion apparatus
JP2012244574A (en) 2011-05-24 2012-12-10 Mitsubishi Electric Corp Video monitoring device

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2010166489A (en) 2009-01-19 2010-07-29 Hitachi Kokusai Electric Inc Image compression/expansion apparatus
JP2012244574A (en) 2011-05-24 2012-12-10 Mitsubishi Electric Corp Video monitoring device

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2019039661A1 (en) * 2017-08-24 2019-02-28 이노뎁 주식회사 Method for syntax-based extraction of moving object region of compressed video
KR20190021993A (en) * 2017-08-24 2019-03-06 이노뎁 주식회사 method of providing extraction of moving object area out of compressed video based on syntax of the compressed video
KR102090775B1 (en) * 2017-08-24 2020-03-18 이노뎁 주식회사 method of providing extraction of moving object area out of compressed video based on syntax of the compressed video
WO2019124633A1 (en) * 2017-12-20 2019-06-27 이노뎁 주식회사 Syntax-based method for sensing wall-climbing object in compressed video
WO2019124632A1 (en) * 2017-12-20 2019-06-27 이노뎁 주식회사 Syntax-based method for sensing loitering object in compressed video
WO2019124634A1 (en) * 2017-12-20 2019-06-27 이노뎁 주식회사 Syntax-based method for object tracking in compressed video
WO2019124636A1 (en) * 2017-12-20 2019-06-27 이노뎁 주식회사 Syntax-based method for sensing wrong-way driving on road in compressed video
KR20200000773A (en) * 2018-06-25 2020-01-03 주식회사 에스원 Video security control method and apparatus
KR102139857B1 (en) * 2018-06-25 2020-07-30 주식회사 에스원 Video security control method and apparatus
KR20200119372A (en) * 2019-03-22 2020-10-20 주식회사 핀텔 Artificial Neural Network Based Object Region Detection Method, Device and Computer Program Thereof
KR102261669B1 (en) * 2019-03-22 2021-06-07 주식회사 핀텔 Artificial Neural Network Based Object Region Detection Method, Device and Computer Program Thereof

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101585022B1 (en) Streaming Data Analysis System for Motion Detection in Image Monitering System and Streaming Data Analysis Method for Motion detection
KR102121558B1 (en) Method of stabilizing video image, post-processing device and video encoder including the same
JP6961443B2 (en) Image processing equipment, image processing methods, and programs
US8204127B2 (en) Method and apparatus for encoding and decoding image by using multiple reference-based motion prediction
US8817871B2 (en) Adaptive search range method for motion estimation and disparity estimation
US9332279B2 (en) Method and digital video encoder system for encoding digital video data
JP5713797B2 (en) Video surveillance device
US20140233645A1 (en) Moving image encoding apparatus, method of controlling the same, and program
US20120033138A1 (en) Motion detector for cadence and scene change detection and methods for use therewith
US9055292B2 (en) Moving image encoding apparatus, method of controlling the same, and computer readable storage medium
JP5748225B2 (en) Moving picture coding method, moving picture coding apparatus, and moving picture coding program
JP5649296B2 (en) Image encoding device
JP5235746B2 (en) Image transmission device and imaging device equipped with the same
US9654775B2 (en) Video encoder with weighted prediction and methods for use therewith
US9363432B2 (en) Image processing apparatus and image processing method
US20150208082A1 (en) Video encoder with reference picture prediction and methods for use therewith
JP6313614B2 (en) Video encoding apparatus and control method thereof
JP5585271B2 (en) Video encoding device
WO2017104011A1 (en) Image coding apparatus
JP5081729B2 (en) Image encoding device
KR102268596B1 (en) Apparatus for changing transmission condition of video data based on metedata and method thereof
JP5244625B2 (en) Image compression / decompression device
KR101694293B1 (en) Method for image compression using metadata of camera
JP2006180200A (en) Monitoring device
JP2009087323A (en) Image processing apparatus, and specific region detection method

Legal Events

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

Payment date: 20181227

Year of fee payment: 4

FPAY Annual fee payment

Payment date: 20191223

Year of fee payment: 5