KR101701225B1 - System for real-time pedestrian detection using apache storm framework in a distributed environment and method thereof - Google Patents

System for real-time pedestrian detection using apache storm framework in a distributed environment and method thereof Download PDF

Info

Publication number
KR101701225B1
KR101701225B1 KR1020150173188A KR20150173188A KR101701225B1 KR 101701225 B1 KR101701225 B1 KR 101701225B1 KR 1020150173188 A KR1020150173188 A KR 1020150173188A KR 20150173188 A KR20150173188 A KR 20150173188A KR 101701225 B1 KR101701225 B1 KR 101701225B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
pedestrian
stream
detectors
stream data
tuple
Prior art date
Application number
KR1020150173188A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
정창성
김윤기
김도형
황두현
Original Assignee
고려대학교 산학협력단
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 고려대학교 산학협력단 filed Critical 고려대학교 산학협력단
Priority to KR1020150173188A priority Critical patent/KR101701225B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR101701225B1 publication Critical patent/KR101701225B1/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
    • G08B25/14—Central alarm receiver or annunciator arrangements
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
    • G08B13/19604—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction involving reference image or background adaptation with time to compensate for changing conditions, e.g. reference image update on detection of light level change
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
    • G08B13/19606—Discriminating between target movement or movement in an area of interest and other non-signicative movements, e.g. target movements induced by camera shake or movements of pets, falling leaves, rotating fan
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19654—Details concerning communication with a camera
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19665—Details related to the storage of video surveillance data
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/0202—Child monitoring systems using a transmitter-receiver system carried by the parent and the child
    • G08B21/0205—Specific application combined with child monitoring using a transmitter-receiver system
    • G08B21/0208—Combination with audio or video communication, e.g. combination with "baby phone" function
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B21/00—Alarms responsive to a single specified undesired or abnormal condition and not otherwise provided for
    • G08B21/02—Alarms for ensuring the safety of persons
    • G08B21/04—Alarms for ensuring the safety of persons responsive to non-activity, e.g. of elderly persons
    • G08B21/0438—Sensor means for detecting

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Emergency Management (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Child & Adolescent Psychology (AREA)
  • Gerontology & Geriatric Medicine (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

The present invention relates to a system and method for real-time pedestrian detection in an apache storm framework-based distributed environment, and more particularly to a system for real-time pedestrian detection in an apache storm framework-based distributed environment, which comprises a stream loader, a video resolution controller, a plurality of pedestrian detectors, a detection information generator, and a stream generator. The method for real-time pedestrian detection in an apache storm framework-based distributed environment comprises the steps of: receiving, by a stream loader, video stream data from a video photographing device in real time, and converting, by the stream loader, the video stream data into tuple stream data; comparing, by a video resolution controller, a resolution for the tuple stream data with a preset reference value, controlling, by the video resolution controller, the resolution, and transmitting, by the video resolution controller, tuple stream data, for which the resolution has been controlled, to a plurality of pedestrian detectors; detecting, by the pedestrian detectors, a pedestrian by using the received tuple stream data, and transmitting, by the pedestrian detectors, pedestrian detection information to a detection information generator; receiving, by the detection information generator, the tuple stream data into which the video stream data has been converted by the stream loader and the pedestrian detection information which is transmitted by the pedestrian detectors, and generating, by the detection information generator, a pedestrian detection result; and receiving, by a stream generator, the pedestrian detection result from the detection information generator, and providing, by the stream generator, the pedestrian detection result to a user in a form of a stream.

Description

아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템 및 그 방법{SYSTEM FOR REAL-TIME PEDESTRIAN DETECTION USING APACHE STORM FRAMEWORK IN A DISTRIBUTED ENVIRONMENT AND METHOD THEREOF}TECHNICAL FIELD The present invention relates to a system and method for real-time pedestrian detection in a distributed environment based on the Apache Storm Framework,

본 발명은 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템 및 그 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 아파치 스톰 플랫폼을 이용하여 다수의 노드로부터 실시간 보행자를 탐지하여 사용자에게 보행자 탐지 결과를 제공하는 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a real-time pedestrian detection system and method in a distributed environment based on the Apache Storm Framework, more particularly, to a system for detecting a real-time pedestrian from a plurality of nodes using the Apache Storm platform and providing pedestrian detection results to a user And a method thereof.

최근, 하둡(Hadoop)과 같은 빅데이터(Big data) 처리 플랫폼이 많은 분야에서 사용되고 있다. 빅 데이터 분야에서는 다양한 응용프로그램 등이 등장하고 있으며, 각종 IoT 기기로부터 실시간으로 수많은 데이터들이 생성되고 있다.Recently, a large data processing platform such as Hadoop has been used in many fields. In the big data field, various application programs are emerging, and a lot of data is being generated in real time from various IoT devices.

이러한 이유로 하둡과 같은 배치 처리 방식이 아닌 스트리밍 데이터를 실시간으로 분산 처리할 수 있는 플랫폼의 필요성이 대두되고 있다.For this reason, there is a need for a platform capable of distributing streaming data in real time rather than batch processing like Hadoop.

아파치 스톰(Apache Storm)은 분산 스트림 처리 시스템으로, 트위터라는 기업에서 다양한 기능의 연산을 수행하는데 사용되고 있는 플랫폼이다. 하둡의 경우 분산 환경 내에 빅데이터를 처리하기 위한 필수적인 플랫폼 중 하나이지만, 실시간 스트림 처리의 경우 지원하고 있지 않다.Apache Storm is a distributed stream processing system that is used to perform various functions in an enterprise called Twitter. Hadoop is one of the essential platforms for handling big data in a distributed environment, but it is not supported for real-time stream processing.

한편, 보행자 탐지는 도로 위의 보행자의 위치를 탐지하는 기술로, 다양한 분야에서 사용되고 있다. 일반적인 보행자 탐지 연구는 앉아 있거나 누워있는 경우보다 도로 위에 서있는 사람을 탐지하는데 초점이 맞추어져 있으며, 매장 내의 고객을 분석하거나 도로 내의 사람 위치를 감지해 위험 발생을 예측하여 경보를 주는 등의 다양한 분야에 적용되고 있다.On the other hand, pedestrian detection is a technique for detecting the position of a pedestrian on the road, and is used in various fields. Typical pedestrian detection studies are focused on detecting people standing on the road rather than sitting or lying, analyzing customers in the store, detecting the location of people on the road, predicting the risk and giving alarms .

이처럼 다양한 분야에 적용되는 보행자 탐지의 경우에는 실시간으로 생성되는 데이터에 대해서 실시간 스트림 처리가 요구되고 있다.In the case of pedestrian detection applied to various fields, real-time stream processing is required for data generated in real time.

또한, 현재 IT 분야에서는 기하급수적으로 생성되는 데이터로 인하여 하나의 노드 내에서 거대한 스트림 영상 데이터를 실시간으로 처리할 수 없다는 문제점이 있다.Also, in the current IT field, huge stream image data can not be processed in real time in one node due to exponentially generated data.

대한민국 등록특허 제10-1454644호 (2014년 10월 20일)Korean Patent No. 10-1454644 (October 20, 2014)

본 발명은 상술한 종래 기술의 문제점을 극복하기 위한 것으로서, 분산 환경 내에서 다수의 노드를 활용한 스트림 영상 데이터 처리를 수행함으로써, 실시간으로 보행자를 탐지하는 방법을 제공하는 것에 그 목적이 있다.SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method for detecting a pedestrian in real time by performing stream image data processing using a plurality of nodes in a distributed environment.

또한, 본 발명은 아파치 스톰 프레임 워크를 활용함으로써, 효율적 작업 할당, 장애 허용 시스템의 장점이 있으며, 범용적으로 다양한 환경에서 사용이 가능한 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템을 제공하는 것에 그 목적이 있다.It is another object of the present invention to provide a real-time pedestrian detection system in a distributed environment based on an Apache Storm Framework that is advantageous in efficient task allocation and fault tolerance system by utilizing an Apache Storm framework and can be used in various environments in general It has its purpose.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명은 스트림 로더, 영상 해상도 조절기, 복수 개의 보행자 탐지기, 탐지정보 작성기 및 스트림 발생기를 포함하는 보행자 탐지 시스템에 있어서, 스트림 로더가 영상 촬영 장치로부터 영상 스트림 데이터를 실시간으로 수신하여 튜플 스트림 데이터로 변환하는 단계와, 영상 해상도 조절기가 상기 변환된 튜플 스트림 데이터에 대한 해상도를 기설정된 기준값과 비교하여 조절한 후 복수 개의 보행자 탐지기로 전송하는 단계와, 상기 복수 개의 보행자 탐지기는 상기 수신한 튜플 스트림 데이터에서 보행자를 탐지하여 탐지정보 작성기로 전송하는 단계와, 상기 탐지정보 작성기는 상기 스트림 로더에서 변환한 튜플 스트림 데이터와 상기 복수 개의 보행자 탐지기가 탐지한 보행자 탐지 정보를 수신하여 보행자 탐지 결과를 작성하는 단계 및 스트림 발생기는 상기 탐지정보 작성기로부터 상기 보행자 탐지 결과를 수신하여 사용자에게 스트림으로 제공하는 단계를 포함하여 구성된다.In order to achieve the above object, the present invention provides a pedestrian detection system including a stream loader, a video resolution controller, a plurality of pedestrian detectors, a detection information generator, and a stream generator, wherein the stream loader receives video stream data in real time Converting the converted tuple stream data into a tuple stream data, adjusting the resolution of the converted tuple stream data to a predetermined reference value, and transmitting the adjusted tuple stream data to a plurality of pedestrian detectors; Detecting the pedestrian from the received tuple stream data and transmitting the detection result to the detection information generator; and the detection information generator receives the tuple stream data converted by the stream loader and the pedestrian detection information detected by the plurality of pedestrian detectors, result And the stream generator receives the pedestrian detection result from the detection information creator and provides the stream detection result to the user.

본 발명에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 방법에 있어서, 상기 복수 개의 보행자 탐지기로 전송하는 단계는 해상도가 조절된 상기 튜플 스트림 데이터의 프레임을 각각 순서에 따라 분할하여 서로 다른 프레임을 상기 복수 개의 보행자 탐지기로 전송하는 것을 특징으로 한다.In the method for detecting a real-time pedestrian in a distributed environment based on the Apache Storm Framework according to the present invention, the step of transmitting to the plurality of pedestrian detectors divides frames of the tuple stream data whose resolution is adjusted, To the plurality of pedestrian detectors.

본 발명에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 방법에 있어서, 상기 탐지정보 작성기로 전송하는 단계는 상기 복수 개의 보행자 탐지기가 각각 수신한 프레임을 상기 복수 개의 탐지기 수와 동일하게 분할하고, 서로 상이하게 설정된 구역에 대해서만 보행자 탐지를 수행하는 것을 특징으로 한다.In the real-time pedestrian detection method in a distributed environment based on the Apache Storm Framework according to the present invention, the step of transmitting to the detection information generator divides a frame received by each of the plurality of pedestrian detectors into the same number as the plurality of detectors, And the pedestrian detection is performed only for the zones that are set different from each other.

본 발명에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 방법에 있어서, 상기 탐지정보 작성기로 전송하는 단계는, 상기 복수 개의 보행자 탐지기가 보행자 영상과 비보행자 영상의 데이터를 통해 명암 차이 패턴 기반의 학습 기법으로 훈련된 검출기를 이용하여 보행자 탐지를 수행하는 것을 특징으로 한다.In the method for detecting a real-time pedestrian in a distributed environment based on an Apache Storm Framework according to the present invention, the step of transmitting to the detection information generator may include a step of detecting, by the plurality of pedestrian detectors, And detecting pedestrians using a detector trained by a learning technique.

또한 본 발명은 영상 촬영 장치로부터 영상 스트림 데이터를 실시간으로 수신하여 튜플 스트림 데이터로 변환하는 스트림 로더와, 상기 변환된 튜플 스트림 데이터에 대한 해상도를 기설정된 기준값과 비교하여 조절하는 영상 해상도 조절기와, 해상도가 조절된 상기 튜플 스트림 데이터를 수신하여 보행자를 탐지하는 복수 개의 보행자 탐지기와, 보행자 탐지 정보와 상기 튜플 스트림 데이터를 수신하여 보행자 탐지 결과를 작성하는 탐지정보 작성기 및 상기 보행자 탐지 결과를 사용자에게 스트림으로 제공하는 스트림 발생기를 포함하여 구성된다.The present invention also provides a video streaming apparatus comprising: a stream loader for receiving video stream data in real time from a video photographing apparatus and converting the video stream data into tuple stream data; a video resolution controller for comparing and adjusting the resolution of the converted tuple stream data with a predetermined reference value; A detection information generator for generating a detection result of a pedestrian by receiving pedestrian detection information and the tuple stream data, and a controller for generating a pedestrian detection result to the user as a stream And a stream generator.

본 발명에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템에 있어서, 상기 복수 개의 보행자 탐지기는 해상도가 조절된 상기 튜플 스트림 데이터의 프레임을 각각 순서에 따라 분할하여 서로 다른 프레임을 수신하는 것을 특징으로 한다.In the real-time pedestrian detection system in a distributed environment based on the Apache Storm Framework according to the present invention, the plurality of pedestrian detectors divide frames of the tuple stream data whose resolutions are adjusted in order and receive different frames .

본 발명에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템에 있어서, 상기 복수 개의 보행자 탐지기는 각각 수신한 상기 프레임을 상기 복수 개의 보행자 탐지기의 수와 동일하게 분할하고, 서로 상이하게 설정된 구역에 대해서만 보행자 탐지를 수행하는 것을 특징으로 한다.In the real-time pedestrian detection system in the distributed environment based on the Apache Storm Framework according to the present invention, the plurality of pedestrian detectors divides the received frames into the same number as the number of the plurality of pedestrian detectors, And the pedestrian detection is performed only for the pedestrian.

본 발명에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템에 있어서, 상기 복수 개의 보행자 탐지기는 보행자 영상과 비보행자 영상의 데이터를 통해 명암 차이 패턴 기반의 학습 기법으로 훈련된 검출기를 이용하여 보행자 탐지를 수행하는 것을 특징으로 한다.In a real-time pedestrian detection system in a distributed environment based on the Apache Storm Framework according to the present invention, the plurality of pedestrian detectors detect a pedestrian using a detector trained in a contrast-based pattern-based learning technique using data of a pedestrian image and a non- Thereby performing detection.

상기와 같이 구성된 본 발명에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템에 의하면, 분산 환경 내에서 다수의 노드를 활용한 스트림 영상 데이터 처리를 수행함으로써, 실시간으로 보행자를 탐지하는 방법을 제공할 수 있다.According to the real-time pedestrian detection system in the distributed environment based on the Apache Storm Framework according to the present invention configured as described above, a method of detecting a pedestrian in real time by performing stream image data processing using a plurality of nodes in a distributed environment is provided can do.

또한 본 발명에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템에 의하면, 아파치 스톰 프레임 워크를 활용함으로써, 효율적 작업 할당, 장애 허용 시스템의 장점이 있으며, 범용적으로 다양한 환경에서 사용이 가능하다.In addition, according to the real-time pedestrian detection system in the distributed environment based on the Apache Storm Framework according to the present invention, by utilizing the Apache Storm Framework, there are advantages of efficient task allocation and fault tolerance system, and can be used in various environments in general .

도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 아파치 스톰의 논리적인 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 방법의 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 각각의 보행자 탐지기에서 보행자를 탐지할 구역을 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a logical configuration of an Apache storm according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a real-time pedestrian detection system in a distributed environment based on the Apache Storm Framework according to an embodiment of the present invention.
3 is a flow chart of a real-time pedestrian detection method in a distributed environment based on the Apache Storm Framework according to a preferred embodiment of the present invention.
4 is a diagram illustrating a pedestrian detection area in each pedestrian detector in accordance with an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변형 및 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.The present invention may have various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부된 도면과 참조하여 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

먼저, 도 1을 참조하여 아파치 스톰의 기본 구성에 대해서 설명하겠다. 도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 아파치 스톰의 논리적인 구성을 나타내는 도면이다.First, the basic configuration of the Apache Storm will be described with reference to FIG. 1 is a diagram illustrating a logical configuration of an Apache storm according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 아파치 스톰은 Nimbus(10), Zookeeper(20), Supervisor(30)를 포함하고 있다. Nimbus(10)는 마스터 노드로, 수행할 코드를 배포하며, Zookeeper(20)는 노드 관리 툴로 Nimbus(10)에서 배포한 코드를 Supervisor(30)에게 할당한다.Referring to FIG. 1, Apache Storm includes Nimbus 10, Zookeeper 20, and Supervisor 30. The Nimbus 10 distributes the code to be executed as a master node and the Zookeeper 20 assigns the code distributed from the Nimbus 10 to the Supervisor 30 as a node management tool.

Supervisor(30)는 작업 노드로 Nimbus(10)가 배포한 코드를 할당받아 작업 프로세스의 구동을 담당한다. 여기서 Nimbus(10)와 Supervisor(30)는 Zookeeper(20)를 이용하여 장애 상황에 대응할 수 있다.Supervisor (30) is assigned a code distributed by Nimbus (10) as a work node and is responsible for driving a work process. Here, the Nimbus 10 and the Supervisor 30 can respond to a failure situation using the Zookeeper 20.

따라서 이러한 구성의 아파치 스톰은 고가용성, 장애 허용 등 다양한 기능을 사용자에게 제공할 수 있다.Thus, Apache Storm in this configuration can provide users with various functions such as high availability and fault tolerance.

이상으로 아파치 스톰에 대해서 설명하였다. 다음으로 도 2를 참조하여 아파치 스톰을 이용한 보행자 탐지 시스템에 대해서 설명하겠다.So far I have described Apache Storm. Next, referring to FIG. 2, a description will be given of a pedestrian detection system using Apache Storm.

도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.2 is a block diagram of a real-time pedestrian detection system in a distributed environment based on the Apache Storm Framework according to an embodiment of the present invention.

본 실시 예에서는 복수 개의 보행자 탐지기를 4개로 가정하여 설명하겠다. 이는 본 발명의 특징을 자세하게 설명하기 위함으로 복수 개의 보행자 탐지기를 4개로 한정하는 것은 아니다.In the present embodiment, it is assumed that there are four pedestrian detectors. This is not intended to limit the number of the plurality of pedestrian detectors to four in order to describe the features of the present invention in detail.

도 2를 참조하면, 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템(100)은 스트림 로더(110), 영상 해상도 조절기(120), 제 1 내지 제 4 구역 보행자 탐지기(130, 140, 150, 160), 탐지정보 작성기(170), 스트림 발생기(180)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 2, a real-time pedestrian detection system 100 in a distributed environment based on the Apache Storm Framework includes a stream loader 110, a video resolution controller 120, first to fourth zone pedestrian detectors 130, 140, 150, 160, a detection information generator 170, and a stream generator 180.

스트림 로더(110)는 CCTV 및 각종 IP 카메라 등 영상 촬영 장치로부터 영상 스트림 데이터를 실시간으로 수신한다. 스트림 로더(110)에서 수신된 데이터는 스톰 플랫폼에서 처리될 수 있는 데이터 모델로 변환하기 위해 각각의 영상 프레임에 대한 직렬화 과정을 통해 튜플 스트림을 생성한다.The stream loader 110 receives video stream data from a video image capturing apparatus such as CCTV and various IP cameras in real time. The data received by the stream loader 110 is generated by a serialization process for each image frame to convert the data into a data model that can be processed by the Storm platform.

여기서 튜플 스트림은 스톰 플랫폼에서 일련의 튜플의 흐름을 의미하고, 튜플은 스톰 플랫폼의 데이터 모델로 이름을 갖는 값들의 리스트를 의미한다.Where the tuple stream represents the flow of a series of tuples in the Storm platform, and the tuple represents a list of values that are named in the data model of the Storm platform.

영상 해상도 조절기(120)는 스트림 로더(110)에서 생성한 튜플 스트림 데이터를 수신하여 영상의 해상도를 조절한다. 고해상도의 프레임의 경우 보행자 탐지에 큰 부하를 야기할 수 있으므로, 원활한 보행자 탐지를 위해 프레임의 해상도를 조절한다.The image resolution controller 120 receives the tuple stream data generated by the stream loader 110 and adjusts the resolution of the image. Because high-resolution frames can cause a large load on the detection of pedestrians, the resolution of the frame is adjusted for smooth pedestrian detection.

제 1 내지 제 4 구역 보행자 탐지기(130, 140, 150, 160)는 영상 해상도 조절기(120)에서 해상도가 조절된 튜플 스트림 데이터를 순차적으로 수신하여 각각 설정된 구역에서 보행자 탐지를 수행한다.The first to fourth zone pedestrian detectors 130, 140, 150, and 160 sequentially receive tuple stream data whose resolution has been adjusted by the image resolution controller 120, and perform pedestrian detection in each set zone.

구체적으로 튜플 스트림 데이터의 첫 번째 프레임은 제 1 구역 보행자 탐지기(130)가, 두 번째 프레임은 제 2 구역 보행자 탐지기(140), 셋 번째 프레임은 제 3 구역 보행자 탐지기(150), 네 번째 프레임은 제 4 구역 보행자 탐지기(160) 순으로 해상도가 조절된 튜플 스트림 데이터를 수신한다.Specifically, the first frame of the tuple stream data is detected by the first zone pedestrian detector 130, the second frame by the second zone pedestrian detector 140, the third frame by the third zone pedestrian detector 150, And the fourth zone pedestrian detector 160 in this order.

또한, 수신된 프레임들에 대해서 제 1 내지 제 4 구역 보행자 탐지기(130, 140, 150, 160)는 보행자를 탐지 수행한다.Also, for the received frames, the first to fourth zone pedestrian detectors 130, 140, 150, and 160 detect the pedestrian.

탐지정보 작성기(170)는 스트림 로더(110)로부터 튜플 스트림 데이터를 수신하고 제 1 내지 제4 구역 보행자 탐지기(130, 140, 150, 160)로부터 보행자 탐지 정보를 수신하며, 수신한 튜플 스트림 프레임 위에 보행자 탐지 정보를 작성한다.The detection information generator 170 receives the tuple stream data from the stream loader 110 and receives the pedestrian detection information from the first to fourth zone pedestrian detectors 130, 140, 150 and 160, Create pedestrian detection information.

여기서 탐지정보 작성기(170)는 제 1 내지 제4 구역 보행자 탐지기(130, 140, 150, 160)로부터 보행자 탐지 정보가 작성된 각각의 프레임을 수신할 경우 네트워크 부하와 각 영상 프레임 간의 동기화 작업으로 인한 부가적인 작업이 필요하다.Here, when the detection information generator 170 receives the respective frames in which the pedestrian detection information is generated from the first to fourth zone pedestrian detectors 130, 140, 150, and 160, Work is required.

따라서, 제 1 내지 제4 구역 보행자 탐지기(130, 140, 150, 160)로부터 보행자 탐지 결과인 보행자 탐지 정보만을 수신한다.Therefore, only the pedestrian detection result, which is the result of the pedestrian detection, is received from the first to fourth zone pedestrian detectors (130, 140, 150, 160).

스트림 발생기(180)는 탐지정보 작성기(170)로부터 작성된 보행자 탐지 결과를 수신하여 사용자에게 튜플 스트림으로 전송한다.The stream generator 180 receives the generated pedestrian detection result from the detection information generator 170 and transmits it to the user as a tuple stream.

이상으로 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템에 대해서 설명하였다. 다음으로 도 3을 참조하여 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 방법에 대해서 설명하겠다.In this paper, we describe a real-time pedestrian detection system in a distributed environment based on the Apache Storm Framework. Next, referring to FIG. 3, a real-time pedestrian detection method in a distributed environment based on the Apache Storm Framework will be described.

도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 방법의 순서도이다.3 is a flow chart of a real-time pedestrian detection method in a distributed environment based on the Apache Storm Framework according to a preferred embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 스트림 로더가 영상 촬영 장치로부터 영상 스트림 데이터를 실시간으로 수신하여 튜플 스트림 데이터로 변환한다(S10).Referring to FIG. 3, the stream loader receives video stream data in real time from the image capturing apparatus and converts it into tuple stream data (S10).

구체적으로 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템의 스트림 로더가 CCTV와 IP 카메라 등의 영상 촬영 장치로부터 영상 스트림 데이터를 실시간으로 수신하고, 수신된 영상 스트림 데이터를 스톰 플랫폼 데이터 모델인 튜플 스트림 데이터로 변환한다.Specifically, a stream loader of a real-time pedestrian detection system in a distributed environment based on the Apache Storm Framework receives video stream data from a video camera such as a CCTV and an IP camera in real time and outputs the received video stream data to a tuple stream data model Data.

영상 해상도 조절기가 변환된 튜플 스트림 데이터에 대한 해상도를 기설정된 기준값과 비교하여 조절한 후 복수 개의 보행자 탐지기로 전송한다(S20).The video resolution controller compares the resolution of the converted tuple stream data with a preset reference value, and transmits the adjusted tilt stream data to a plurality of pedestrian detectors (S20).

여기서 영상 해상도 조절기는 변환된 튜플 스트림 데이터의 해상도가 고해상도인 경우 보행자 탐지 시 큰 부하를 야기할 수 있으므로, 원활한 보행자 탐지를 위해 튜플 스트림 데이터의 해상도를 기설정된 기준값과 비교하여 조절할 수 있다.Here, since the image resolution controller can cause a large load when detecting the pedestrian when the resolution of the converted tuple stream data is high, the resolution of the tuple stream data can be adjusted by comparing with the preset reference value for smooth pedestrian detection.

또한 해상도가 조절된 튜플 스트림 데이터를 복수 개의 보행자 탐지기로 전송 시 해상도가 조절된 튜플 스트림 데이터를 프레임 순서에 따라 첫 번째 프레임은 제 1 구역 보행자 탐지기로 전송하고, 두 번째 프레임은 제 2 구역 보행자 탐지기로, 세 번째 프레임은 제 3 구역 보행자 탐지기 순으로 전송한다.In addition, when the tuple stream data whose resolution is adjusted is transmitted to the plurality of pedestrian detectors, the first frame is transmitted to the first zone pedestrian detector according to the frame order and the second frame is transmitted to the second zone pedestrian detector , And the third frame is transmitted in the order of the third zone pedestrian detector.

다음으로 복수 개의 보행자 탐지기는 수신한 튜플 스트림 데이터에서 보행자를 탐지하여 탐지정보 작성기로 전송한다(S30).Next, the plurality of pedestrian detectors detect pedestrians from the received tuple stream data and transmit them to the detection information generator (S30).

여기서 복수 개의 보행자 탐지기는 서로 상이하게 설정된 구역에서 보행자 탐지를 수행하며 보행자 탐지를 수행하는 방법은 도 4를 참조하여 자세하게 설명하겠다.Herein, a plurality of pedestrian detectors perform pedestrian detection in differently set zones, and a method of performing pedestrian detection will be described in detail with reference to FIG.

도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 각각의 보행자 탐지기에서 보행자를 탐지할 구역을 나타내는 도면이다.4 is a diagram illustrating a pedestrian detection area in each pedestrian detector in accordance with an embodiment of the present invention.

본 실시 예에서는 도 2와 마찬가지로 복수 개의 보행자 탐지기를 4개로 가정하여 설명하겠다.In the present embodiment, as in Fig. 2, it is assumed that there are four pedestrian detectors.

도 4를 참조하면, 제 1 구역 보행자 탐지기는 수신한 제 1 프레임(131)을 4 등분하여 2 사분면(132)만을 탐지하고, 제 2 구역 보행자 탐지기는 수신한 제 2 프레임(141)을 4 등분하여 1 사분면(142)만을 탐지하는 방법으로 제 1 내지 제 4 구역 보행자 탐지기가 서로 다른 구역에 대해서 보행자 탐지를 수행한다.Referring to FIG. 4, the first zone pedestrian detector detects four quadrants 132 of the received first frame 131, and the second zone pedestrian detector detects the second frame 141 received quarter by quarter The first to fourth zone pedestrian detectors perform pedestrian detection on different zones in such a manner that only the first quadrant 142 is detected.

여기서 복수 개의 보행자 탐지기를 4개로 가정하였으므로, 복수 개의 탐지기 수와 동일하게 프레임을 분할한다. 즉 복수 개의 보행자 탐지기를 4개로 가정하였으므로, 프레임 또한 4등분 하여 분할한다.Since a plurality of pedestrian detectors are assumed to be four, the frame is divided into the same number as a plurality of detectors. In other words, since a plurality of pedestrian detectors are assumed to be four, the frame is also divided into four equal parts.

제 1 내지 제 4 구역 보행자 탐지기의 탐지 구역은 설정에 따라 제 1 구역 보행자 탐지기가 1 사분면 또는 다른 사분면을 탐지하도록 변경될 수 있으며, 각각의 보행자 탐지기가 서로 상이한 사분면에서 보행자 탐지를 수행한다.The detection zones of the first to fourth zone pedestrian detectors may be altered to detect a first quadrant or other quadrant of the first zone pedestrian detector according to the setting and each pedestrian detector performs pedestrian detection in quadrants that are different from each other.

또한, 각각 보행자 탐지기가 탐지하는 구역은 서로 일정 부분이 겹쳐서 보행자 탐지를 수행할 수 있다.In addition, each of the areas detected by the pedestrian detector can overlap with each other to perform pedestrian detection.

여기서 보행자 탐지는 Haar-cascading 방법을 이용하여 탐지한다. 구체적으로 보행자 탐지는 보행자 영상과 비보행자 영상의 데이터를 통해 명암 차이 패턴 기반의 학습 기법으로 훈련된 검출기를 이용하여 보행자 영상과 비보행자 영상의 데이터에서 보행자를 탐지한다.Here, pedestrian detection is detected using Haar-cascading method. Specifically, pedestrian detection detects pedestrians from data of pedestrian images and non - pedestrian images by using a detector trained by contrast - based pattern - based learning techniques through data of pedestrian images and non - pedestrian images.

여기서 학습 기법은 여러 개의 분류기를 순차적으로 생성하여 그들로 구성된 하나의 거대한 분류 시스템을 만들어내는 부스팅 알고리즘을 이용할 수 있다.Here, the learning technique can utilize a boosting algorithm that sequentially generates a plurality of classifiers and generates a huge classification system composed of them.

검출기는 보행자 검출을 위해 작은 윈도우 내에 명암 차이 패턴을 기반으로 한 Haar 특징들의 배치를 훈련과정을 통해 찾아내게 된다. 이처럼 보행자를 분류하는 약한 검출기 여러 개를 이어 붙여 강한 검출기를 구성한 뒤 작은 윈도우를 영상 전체에 스캐닝하면서 해당 영역에 보행자가 포함되었는지 여부를 판단하게 된다.The detector finds the placement of Haar features based on the contrast difference pattern in a small window for pedestrian detection through a training process. In this way, a weak detector that classifies pedestrians is connected to construct a strong detector, and a small window is scanned over the entire image to determine whether a pedestrian is included in the area.

이와 같은 방법으로 제 1 내지 제 4 구역 보행자 탐지기는 각각 보행자를 탐지한 정보를 탐지정보 작성기로 전송한다.In this way, the first to fourth zone pedestrian detectors each transmit the information detected by the pedestrian to the detection information generator.

다음으로, 탐지정보 작성기는 스트림 로더에서 변환한 튜플 스트림 프레임과 복수 개의 보행자 탐지기가 탐지한 보행자 정보를 수신하여 보행자 탐지 결과를 작성한다(S40).Next, the detection information generator receives the tuple stream frame converted by the stream loader and the pedestrian information detected by the plurality of pedestrian detectors, and creates a pedestrian detection result (S40).

구체적으로 탐지정보 작성기는 스트림 로더에서 변환한 튜플 스트림 프레임 위에 복수 개의 보행자 탐지기로부터 수신한 보행자 탐지 정보를 작성하여 최종 보행자 탐지 결과를 작성한다.Specifically, the detection information generator generates the pedestrian detection information received from the plurality of pedestrian detectors on the tuple stream frame converted by the stream loader, and generates the final pedestrian detection result.

여기서 복수 개의 보행자 탐지기로부터 보행자 탐지 정보를 각각의 프레임 내에 작성하여 전송할 경우 네트워크 부하와, 각 프레임 간의 동기화 작업으로 인한 부가적인 작업이 필요하다. 따라서 본 발명에서는 복수 개의 보행자 탐지기가 보행자 탐지 정보만을 탐지정보 작성기로 전송한다.In this case, when the pedestrian detection information is generated in each frame from a plurality of pedestrian detectors, additional work due to the network load and synchronization between the frames is required. Therefore, in the present invention, a plurality of pedestrian detectors transmit only the pedestrian detection information to the detection information generator.

또한 보행자 탐지 시 최신 영상의 경우에는 높은 FPS(Frame Per Second)를 보이므로, 짧은 구간에서 연속된 프레임 내 보행자의 위치 변화는 거의 없다. 따라서 각각의 보행자 탐지기로부터 수신된 각 지역의 보행자 탐지 정보를 동기화시키는 작업은 필요하지 않다.In the case of the detection of a pedestrian, the latest image shows a high frame per second (FPS), so there is little change in the position of a pedestrian in a continuous frame in a short section. Therefore, there is no need to synchronize the pedestrian detection information received from each of the pedestrian detectors in each area.

마지막으로, 스트림 발생기는 탐지정보 작성기로부터 보행자 탐지 결과를 수신하여 사용자에게 스트림으로 제공한다(S50).Finally, the stream generator receives the pedestrian detection result from the detection information generator and provides it as a stream to the user (S50).

상기와 같이 구성된 본 발명에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템에 의하면, 분산 환경 내에서 다수의 노드를 활용한 스트림 영상 데이터 처리를 수행함으로써, 실시간으로 보행자를 탐지하는 방법을 제공할 수 있다.According to the real-time pedestrian detection system in the distributed environment based on the Apache Storm Framework according to the present invention configured as described above, a method of detecting a pedestrian in real time by performing stream image data processing using a plurality of nodes in a distributed environment is provided can do.

또한 본 발명에 따른 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템에 의하면, 아파치 스톰 프레임 워크를 활용함으로써, 효율적 작업 할당, 장애 허용 시스템의 장점이 있으며, 범용적으로 다양한 환경에서 사용이 가능하다.In addition, according to the real-time pedestrian detection system in the distributed environment based on the Apache Storm Framework according to the present invention, by utilizing the Apache Storm Framework, there are advantages of efficient task allocation and fault tolerance system, and can be used in various environments in general .

본 명세서에 기재된 본 발명의 실시 예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 실시 예에 관한 것이고, 발명의 기술적 사상을 모두 포괄하는 것은 아니므로, 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형 예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다. 따라서 본 발명은 상술한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 권리범위 내에 있게 된다.The embodiments of the present invention described in the present specification and the configurations shown in the drawings relate to the most preferred embodiments of the present invention and are not intended to encompass all of the technical ideas of the present invention so that various equivalents It should be understood that water and variations may be present. Therefore, it is to be understood that the present invention is not limited to the above-described embodiments, and that various modifications may be made without departing from the spirit and scope of the invention as defined in the appended claims. , Such changes shall be within the scope of the claims set forth in the claims.

100: 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템
110: 스트림 로더
120: 영상 해상도 조절기
130, 140, 150, 160: 제 1 내지 제 4 구역 보행자 탐지기
170: 탐지정보 작성기
180: 스트림 발생기100: Real-time pedestrian detection system in distributed environment based on Apache Storm Framework
110: Stream Loader
120: Video resolution controller
130, 140, 150, 160: first to fourth zone pedestrian detectors
170: Detection information generator
180: Stream generator

Claims (9)

스트림 로더, 영상 해상도 조절기, 복수 개의 보행자 탐지기, 탐지정보 작성기 및 스트림 발생기를 포함하는 보행자 탐지 시스템에 있어서,
스트림 로더가 영상 촬영 장치로부터 영상 스트림 데이터를 실시간으로 수신하여 튜플 스트림 데이터로 변환하는 단계;
영상 해상도 조절기가 상기 변환된 튜플 스트림 데이터에 대한 해상도를 기설정된 기준값과 비교하여 조절한 후 복수 개의 보행자 탐지기로 전송하는 단계;
상기 복수 개의 보행자 탐지기는 수신한 튜플 스트림 데이터에서 보행자를 탐지하여 탐지정보 작성기로 전송하는 단계;
상기 탐지정보 작성기는 상기 스트림 로더에서 변환한 튜플 스트림 데이터와 상기 복수 개의 보행자 탐지기가 탐지한 보행자 탐지 정보를 수신하여 보행자 탐지 결과를 작성하는 단계; 및
스트림 발생기는 상기 탐지정보 작성기로부터 상기 보행자 탐지 결과를 수신하여 사용자에게 스트림으로 제공하는 단계;를 포함하는 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 방법.1. A pedestrian detection system comprising a stream loader, a video resolution controller, a plurality of pedestrian detectors, a detection information generator, and a stream generator,
The stream loader receiving the video stream data from the video image pickup apparatus in real time and converting it into tuple stream data;
Adjusting the resolution of the converted tuple stream data to a predetermined reference value, and transmitting the adjusted tuple stream data to a plurality of pedestrian detectors;
Wherein the plurality of pedestrian detectors detect pedestrians from the received tuple stream data and transmit them to a detection information generator;
Generating a pedestrian detection result by receiving the tuple stream data converted by the stream loader and the pedestrian detection information detected by the plurality of pedestrian detectors; And
And a stream generator for receiving the pedestrian detection result from the detection information generator and providing the pedestrian detection result to the user as a stream. 제 1 항에 있어서,
상기 복수 개의 보행자 탐지기로 전송하는 단계는,
해상도가 조절된 상기 튜플 스트림 데이터의 프레임을 각각 순서에 따라 분할하여 서로 다른 프레임을 상기 복수 개의 보행자 탐지기로 전송하는 것을 특징으로 하는 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of transmitting to the plurality of pedestrian detectors comprises:
Wherein the frames of the tuple stream data whose resolution is adjusted are respectively divided in order and the different frames are transmitted to the plurality of pedestrian detectors in a distributed environment based on the Apache Storm Framework. 제 1 항에 있어서,
상기 탐지정보 작성기로 전송하는 단계는,
상기 복수 개의 보행자 탐지기가 각각 수신한 프레임을 상기 복수 개의 탐지기 수와 동일하게 분할하고, 서로 상이하게 설정된 구역에 대해서만 보행자 탐지를 수행하는 것을 특징으로 하는 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 방법.The method according to claim 1,
The method of claim 1,
Wherein the plurality of pedestrian detectors divides the received frames into the same number as the plurality of detectors and performs the pedestrian detection only for the zones set differently from each other. . 제 1 항에 있어서,
상기 탐지정보 작성기로 전송하는 단계는,
상기 복수 개의 보행자 탐지기가 보행자 영상과 비보행자 영상의 데이터를 통해 명암 차이 패턴 기반의 학습 기법으로 훈련된 검출기를 이용하여 보행자 탐지를 수행하는 것을 특징으로 하는 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 방법.The method according to claim 1,
The method of claim 1,
Wherein the plurality of pedestrian detectors perform pedestrian detection using a detector trained by a contrast-based pattern-based learning technique through data of a pedestrian image and a non-pedestrian image, Way. 제 1 내지 제 4 항 중 어느 한 항에 따른 방법을 컴퓨터로 실행하기 위한 프로그램이 기록된 컴퓨터 판독가능 기록매체.A computer-readable recording medium on which a program for executing the method according to any one of claims 1 to 4 is recorded. 영상 촬영 장치로부터 영상 스트림 데이터를 실시간으로 수신하여 튜플 스트림 데이터로 변환하는 스트림 로더;
상기 변환된 튜플 스트림 데이터에 대한 해상도를 기설정된 기준값과 비교하여 조절하는 영상 해상도 조절기;
해상도가 조절된 상기 튜플 스트림 데이터를 수신하여 보행자를 탐지하는 복수 개의 보행자 탐지기;
보행자 탐지 정보와 상기 튜플 스트림 데이터를 수신하여 보행자 탐지 결과를 작성하는 탐지정보 작성기; 및
상기 보행자 탐지 결과를 사용자에게 스트림으로 제공하는 스트림 발생기;를 포함하는 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템.A stream loader for receiving video stream data from a video image pickup device in real time and converting the video stream data into tuple stream data;
A video resolution controller for comparing and adjusting the resolution of the converted tuple stream data with a preset reference value;
A plurality of pedestrian detectors for receiving the tuple stream data whose resolution is adjusted and detecting a pedestrian;
A detection information generator for receiving the pedestrian detection information and the tuple stream data to generate a pedestrian detection result; And
And a stream generator for providing the detected result of the pedestrian to a user as a stream. 제 6 항에 있어서,
상기 복수 개의 보행자 탐지기는,
해상도가 조절된 상기 튜플 스트림 데이터의 프레임을 각각 순서에 따라 분할하여 서로 다른 프레임을 수신하는 것을 특징으로 하는 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템.The method according to claim 6,
Wherein the plurality of pedestrian detectors comprises:
Wherein the frames of the tuple stream data whose resolution is adjusted are respectively divided in order and different frames are received. The real-time pedestrian detection system in a distributed environment based on the Apache Storm Framework. 제 7 항에 있어서,
상기 복수 개의 보행자 탐지기는,
각각 수신한 상기 프레임을 상기 복수 개의 보행자 탐지기의 수와 동일하게 분할하고, 서로 상이하게 설정된 구역에 대해서만 보행자 탐지를 수행하는 것을 특징으로 하는 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the plurality of pedestrian detectors comprises:
Dividing the received frame into the same number as the number of the plurality of pedestrian detectors, and detecting the pedestrian only for the zones set differently from each other, in the real-time pedestrian detection system in the distributed environment based on the Apache Storm Framework. 제 6 항에 있어서,
상기 복수 개의 보행자 탐지기는,
보행자 영상과 비보행자 영상의 데이터를 통해 명암 차이 패턴 기반의 학습 기법으로 훈련된 검출기를 이용하여 보행자 탐지를 수행하는 것을 특징으로 하는 아파치 스톰 프레임워크 기반 분산 환경 내 실시간 보행자 탐지 시스템.The method according to claim 6,
Wherein the plurality of pedestrian detectors comprises:
A real time pedestrian detection system in a distributed environment based on the Apache Storm Framework, characterized in that pedestrian detection is performed using a detector trained by a contrast-based pattern-based learning technique through data of pedestrian images and non-pedestrian images.
KR1020150173188A 2015-12-07 2015-12-07 System for real-time pedestrian detection using apache storm framework in a distributed environment and method thereof KR101701225B1 (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150173188A KR101701225B1 (en) 2015-12-07 2015-12-07 System for real-time pedestrian detection using apache storm framework in a distributed environment and method thereof

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020150173188A KR101701225B1 (en) 2015-12-07 2015-12-07 System for real-time pedestrian detection using apache storm framework in a distributed environment and method thereof

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101701225B1 true KR101701225B1 (en) 2017-02-13

Family

ID=58155961

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020150173188A KR101701225B1 (en) 2015-12-07 2015-12-07 System for real-time pedestrian detection using apache storm framework in a distributed environment and method thereof

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101701225B1 (en)

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100093797A (en) * 2009-02-17 2010-08-26 한남대학교 산학협력단 Method and system for vision-based people counting in cctv
KR20110035662A (en) * 2009-09-30 2011-04-06 아주대학교산학협력단 Intelligent image search method and system using surveillance camera
KR101454644B1 (en) 2013-04-30 2014-10-27 순천향대학교 산학협력단 Loitering Detection Using a Pedestrian Tracker
KR101552600B1 (en) * 2015-03-31 2015-09-11 (주)서광시스템 Method for tracking multiple walking object simultaneously using sectioned image

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20100093797A (en) * 2009-02-17 2010-08-26 한남대학교 산학협력단 Method and system for vision-based people counting in cctv
KR20110035662A (en) * 2009-09-30 2011-04-06 아주대학교산학협력단 Intelligent image search method and system using surveillance camera
KR101454644B1 (en) 2013-04-30 2014-10-27 순천향대학교 산학협력단 Loitering Detection Using a Pedestrian Tracker
KR101552600B1 (en) * 2015-03-31 2015-09-11 (주)서광시스템 Method for tracking multiple walking object simultaneously using sectioned image

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11483370B2 (en) Preprocessing sensor data for machine learning
US20220076084A1 (en) Responding to machine learning requests from multiple clients
KR102428127B1 (en) Apparatus and method detecting motion mask
CN1156151C (en) Automatic determining preset position corresponding to television conference attendance
EP3588456A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and program
US9766057B1 (en) Characterization of a scene with structured light
US9407674B2 (en) Method and device for removing objects from a video feed in real-time
US20170061214A1 (en) Controlling bandwith utilization of video transmissions for quality and scalability
US10764563B2 (en) 3D enhanced image correction
JP2018205900A (en) Monitoring system and monitoring method
CN103870824A (en) Method and device for capturing face in face detecting and tracking process
Sgouropoulos et al. Counting and tracking people in a smart room: An IoT approach
KR102129771B1 (en) Cctv management system apparatus that recognizes behavior of subject of shooting in video from video taken through cctv camera and operating method thereof
US10878850B2 (en) Method and apparatus for visualizing information of a digital video stream
JP2018124441A (en) System, information processing apparatus, information processing method, and program
KR20130104075A (en) Muliti-channel image analyzing method and system
KR101701225B1 (en) System for real-time pedestrian detection using apache storm framework in a distributed environment and method thereof
CN114565952A (en) Pedestrian trajectory generation method, device, equipment and storage medium
KR20200111104A (en) Camera to analyze video based on artificial intelligence and method of operating thereof
JP2017049789A (en) Display control apparatus, control method, and control program
KR102658563B1 (en) Apparatus for monitoring video, apparatus for analyzing video and learning methods thereof
KR20160043484A (en) Method and Apparatus for Detecting Event by Using Pan-Tilt-Zoom Camera
CN115665384A (en) Projection apparatus and control method of projection apparatus
JP2008234619A (en) Face authenticating device and face authenticating method
KR102520729B1 (en) Multi-channel image single channel processing system of image analysis system and method thereof

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: 20200120

Year of fee payment: 4