KR101706221B1 - 감시카메라 및 그 감시카메라의 대상 식별을 통한 알람 제어 방법 - Google Patents

감시카메라 및 그 감시카메라의 대상 식별을 통한 알람 제어 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 감시카메라가 입력영상으로부터 움직임이 발생된 대상을 검출하는 단계; 검출된 상기 움직임이 발생된 대상이 감시대상인지 교란대상인지 식별하는 단계; 및 식별된 상기 대상이 감시대상인 경우 알람을 제어하는 단계;를 포함하여, 감시카메라의 대상 식별을 통해 부정확한 알람이 생성되는 것을 제거하는 알람 제어 방법을 개시한다.

Description

감시카메라 및 그 감시카메라의 대상 식별을 통한 알람 제어 방법{Security camera and Method of controlling thereof}
본 발명의 일측면은 감시카메라 및 그 감시카메라 의 대상 식별을 통한 알람 제어 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 움직임이 발생된 대상이 감시대상(target)인지 교란대상인지 식별이 가능한 감시카메라 및 그 제어방법에 관한 것이다.
폐쇄회로 텔레비전(closed-circuit TV, 이하 CCTV라 지칭함) 감시시스템은 적어도 하나의 카메라를 감시대상 지역에 설치하고, 설치된 카메라로부터 인가되는 영상신호를 실시간으로 재생하거나, 영상신호를 기록매체에 기록하고 기록된 영상신호를 재생하여 표시장치를 통해 표시하는 것이다. 이로부터 사용자는 감시대상 지역에서 발생하는 상황을 용이하게 파악할 수 있다.
이러한 감시시스템에 포함된 감시카메라는 감시대상의 움직임이 발생된 경우 알람(alarm) 또는 경고를 발생하여 감시자에게 알려줄 수 있다. 그러나, 종종 감시대상이 아닌 대상의 움직임을 감시카메라가 잘못 감지하고 알람 또는 경고를 발생하는 경우가 많아 감시의 정확성을 높이기 위한 기술이 요구된다.
본 발명의 일 측면은 움직임이 발생한 대상물의 분석을 통해 대상 식별을 가능하게 하여 감시의 정확성을 높인 감시카메라 및 그 제어방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명은, 감시카메라가 입력영상으로부터 움직임이 발생된 대상을 검출하는 단계; 검출된 상기 움직임이 발생된 대상이 감시대상인지 교란대상인지 식별하는 단계; 및 식별된 상기 대상이 감시대상인 경우 알람을 제어하는 단계; 를 포함하는, 감시카메라의 대상 식별을 통한 알람 제어 방법을 제공한다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 상기 움직임이 발생된 대상을 검출하는 단계는, 상기 입력영상의 이전프레임과 현재프레임을 추출하여 비교하는 단계; 및 상기 비교결과 변화량이 발생된 부분을 상기 움직임이 발생된 대상으로 검출하는 단계; 를 포함한다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 상기 움직임이 발생된 대상이 감시대상인지 교란대상인지 식별하는 단계는, 상기 움직임이 발생된 대상의 사이즈를 이용한다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 상기 움직임이 발생된 대상의 외곽 윤곽선을 추출하는 단계; 및 추출된 상기 외곽 윤곽선 안쪽의 면적값이 기준값 이상인 경우 상기 감시대상으로 분류하고, 상기 기준값 미만인 경우 상기 교란대상으로 분류한다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 상기 움직임이 발생된 대상이 감시대상인지 교란대상인지 식별하는 단계는, 상기 움직임이 발생된 대상의 패턴을 이용한다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 상기 움직임이 발생된 대상의 외곽 윤곽선을 추출하는 단계; 추출된 상기 외곽 윤곽선의 꺾어진 부분에 꼭지점을 설정하는 단계; 및 상기 꼭지점의 개수가 기준개수 이상인 경우 상기 교란대상으로 분류하고, 상기 기준개수 미만인 경우 상기 감시대상으로 분류한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위해 본 발명은, 광학계를 통과한 광으로부터 입력영상을 도출하는 촬상부; 상기 입력영상으로부터 움직임이 발생된 대상을 검출하는 움직임대상검출부; 검출된 상기 움직임이 발생된 대상이 감시대상인지 교란대상인지 식별하는 대상식별부; 및 식별된 상기 대상이 감시대상인 경우 알람을 제어하는 알람제어부; 를 포함하는, 감시카메라를 제공한다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 상기 움직임대상검출부는, 상기 입력영상의 이전프레임과 현재프레임을 추출하여 비교하는 비교부; 및 상기 비교부의 비교결과 변화량이 발생된 부분을 상기 움직임이 발생된 대상으로 검출하는 대상검출부; 를 포함한다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 상기 대상식별부는, 상기 움직임이 발생된 대상의 외곽 윤곽선을 추출하는 윤곽선추출부; 및 추출된 상기 외곽 윤곽선 안쪽의 면적값이 기준값 이상인 경우 상기 감시대상으로 분류하고, 상기 기준값 미만인 경우 상기 교란대상으로 분류하는 제1분류부; 를 포함한다.
본 발명의 일 특징에 따르면, 상기 대상식별부는, 상기 움직임이 발생된 대상의 외곽 윤곽선을 추출하는 윤곽선추출부; 추출된 상기 외곽 윤곽선의 꺾어진 부분에 꼭지점을 설정하는 꼭지점설정부; 및 상기 꼭지점의 개수가 기준개수 이상인 경우 상기 교란대상으로 분류하고, 상기 기준개수 미만인 경우 상기 감시대상으로 분류하는 제2분류부; 를 포함한다.
전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해질 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의한 감시카메라 및 그 제어방법에 따르면, 움직임이 발생한 대상의 외곽 윤곽선 분석을 통해 감시대상과 교란대상을 구별할 수 있어, 감시의 정확성을 높이는 효과가 있다.
도 1 은 감시시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 도 1에 포함된 감시카메라를 개략적으로 도시하는 블록도이다.
도 3은 도 2에 포함된 디지털신호처리기의 일실시예를 개략적으로 도시하는 블록도이다.
도 4는 도 3의 대상식별부의 동작을 설명하기 위한 설명도이다.
도 5는 도 2에 포함된 디지털신호처리기의 다른 실시예를 개략적으로 도시하는 블록도이다.
도 6은 도 5의 대상식별부의 동작을 설명하기 위한 설명도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 감시카메라의 제어방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 의한 감시카메라의 제어방법을 나타낸 흐름도이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명의 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
이하 첨부된 도면들에 도시된 본 발명에 관한 실시예를 참조하여 본 발명의 구성 및 작용을 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 감시 카메라들(1a,1b,1c)이 적용된 감시 시스템을 보여준다. 도 1을 참조하면, 감시 카메라들(1a,1b,1c) 각각은 촬영에 의하여 라이브뷰 영상을 발생시킨다.
또한 감시 카메라들(1a,1b,1c) 각각은 통신 채널(DCOM)을 통하여 녹화기기로서의 디지털 비디오 레코더(DVR, 2)와 통신하면서, 비디오 신호 채널(SVID)을 통하여 라이브뷰 영상을 비디오 레코더(2)로 전송한다.
도 2는 도 1의 어느 한 감시 카메라(1a 또는 1b 또는 1c) 의 내부 구성을 보여주는 블록도 이다. 도 2를 참조하면, 감시 카메라는 광학계(OPS), 광전 변환부(OEC), CDS-ADC(Correlation Double Sampler and Analog-to-Digital Converter, 101), 타이밍 회로(102), 제어부로서의 디지털신호처리기(DSP, Digital Signal Processor, 107), 비디오-신호 발생부(108), 조리개 모터(MA), 줌 모터(MZ), 포커스 모터(MF), 필터 모터(MD), 구동부(110), 및 통신 인터페이스(112)를 포함한다.
렌즈부(301)와 필터부(302)를 포함한 광학계(OPS)는 피사체로부터의 빛을 광학적으로 처리한다.
광학계(OPS)의 렌즈부(301)는 줌 렌즈(ZL) 및 포커스 렌즈(FL)를 포함한다. 광학계(OPS)의 필터부(302)에 있어서, 야간 동작 모드에 사용되는 광학적 저역통과필터(OLPF, Optical Low Pass Filter)는 고주파 함량의 광학적 노이즈를 제거한다. 주간 동작 모드에 사용되는 적외선 차단 필터(IRF, Infra-Red cut Filter)는 입사되는 빛의 적외선 성분을 차단한다.
CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS (Complementary Metal-Oxide- Semiconductor)의 광전 변환부(OEC)는 광학계(OPS)로부터의 빛을 전기적 아날로그 신호로 변환시킨다. 여기에서, 주 제어기로서의 디지털신호처리기(107)는 타이밍 회로(102)를 제어하여 광전 변환부(OEC)와 CDS-ADC(Correlation Double Sampler and Analog-to-Digital Converter, 101)의 동작을 제어한다.
CDS-ADC(101)는, 광전 변환부(OEC)로부터의 아날로그 영상 신호를 처리하여, 그 고주파 노이즈를 제거하고 진폭을 조정한 후, 디지털 영상 데이터로 변환시킨다. 이 디지털 영상 데이터는 디지털신호처리기(107)에 입력된다. 정리하면, 광학계, 광전 변환부 및 CDS-ADC(101)를 포함하는 촬상부(100)는 빛을 입력영상인 디지털 영상 데이터로 하여 디지털신호처리기(107)로 입력하게 된다.
전체적 제어를 수행하는 디지털신호처리기(107)는 CDS-ADC 소자(101)로부터의 디지털 신호를 처리하여 휘도 및 색도 신호로 분류된 디지털 영상 데이터를 발생시킨다.
비디오-신호 발생부(108)는 디지털신호처리기(107)로부터의 디지털 영상 데이터를 아날로그 영상 신호인 비디오 신호(SVID)로 변환한다.
디지털신호처리기(107)는, 통신 인터페이스(112) 및 통신 채널(도 1의 DCOM)을 통하여 녹화 기기로서의 디지털 비디오 레코더(DVR, 도 1의 2)와 통신하면서, 비디오 신호 채널(SVID)을 통하여 비디오-신호 발생부(108)로부터의 비디오 신호를 디지털 비디오 레코더(2)에 전송한다.
한편, 디지털신호처리기(107)는 구동부(110)를 제어하여 조리개 모터(MA), 줌 모터(MZ), 포커스 모터(MF), 및 필터 모터(MD)를 구동한다. 조리개 모터(MA)는 조리개(미도시)를 구동하고, 줌 모터(MZ)는 줌 렌즈(ZL)를 구동하며, 포커스 모터(MF)는 포커스 렌즈(FL)를 구동한다. 필터 모터(MD)는 필터부(302)에서의 광학적 저역통과필터(OLPF)와 적외선 차단 필터(IRF)를 구동한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 의한 디지털신호처리기(107)를 상세하게 도시한 블록도이다.
도 3을 참조하면, 디지털신호처리기(107)는 움직임대상검출부(10), 대상식별부(20) 및 알람제어부(30)를 포함한다.
움직임대상검출부(10)는 입력영상으로부터 움직임이 발생된 대상을 검출한다. 상세히, 움직임대상검출부(10)는 비교부(11) 및 대상검출부(12)를 포함할 수 있다.
비교부(11)는 입력영상의 이전 프레임과 현재 프레임을 추출하여 비교한다. 다양한 방법으로 전후 프레임을 비교할 수 있겠으나, 예를 들어, 각 프레임에서 배경과 물체를 구분하고 배경을 기준으로 전후 프레임을 비교할 수 있다. 그러나, 비교부의 동작은 이에 한정되지 않고 공지된 다양한 방법을 사용할 수 있다.
대상검출부(12)는 비교부(11)의 비교결과 변화량이 발생된 부분을 움직임이 발생된 대상으로 검출한다. 예를 들어 전후 프레임에서 물체의 위치가 변하였다던지, 물체의 형태가 변한 경우 변화량이 발생된 부분이 생기게 된다. 이러한 부분을 움직임이 발생된 대상으로 정의하고 검출하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 움직임대상검출부(10)에서 움직임이 발생된 대상을 검출할 수 있다. 움직임이 발생된 대상을 검출하는 방법은 상술한 바에 한정되지 않고, 공지된 다양한 모션 디텍션(motion detection) 방식을 사용할 수 있다. 예를 들어, 전후 프레임이 아니라 입력영상으로써 라이브뷰 영상을 이용할 수도 있다.
다시 도 3을 참조하면, 대상식별부(20)는 움직임대상검출부(10)에서 검출된 움직임이 발생된 대상이 감시대상인지, 아니면 교란대상인지 식별한다. 여기서 감시대상이란, 감시자가 대상의 침입, 변동, 움직임을 감시하고자 하는 대상이다. 예를 들어, 감시대상은 사람, 동물, 또는 감시 대상이 되는 각종 물체를 포함하는 인공물일 수 있다. 한편, 교란대상이란, 감시자가 감시하고자 하는 대상이 아닌 것으로 주로 감시기간 동안에 감시자에게 교란을 주고 노이즈(noise)로 작용하는 대상일 수 있다. 예를 들어, 교란대상은 나무, 눈, 비 또는 우박 등과 같은 자연물일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 대상식별부(20)는 움직임이 발생된 대상의 사이즈를 이용하여 감시대상인지 교란대상인지 구별할 수 있다. 이 경우 대상식별부(20)는 윤곽선추출부(21) 및 제1분류부(23)를 포함할 수 있다.
윤곽선추출부(21)는 움직임이 발생된 대상의 외곽 윤곽선을 추출한다. 윤곽선을 추출하는 방법은 다양하다. 예를 들어, 현재 프레임에서 움직임이 발생된 대상을 형성하는 각 픽셀의 밝기 변화의 크기와 밝기 변화의 위상을 산출하고, 밝기 변화의 크기에 따라 다수의 윤곽점들을 추출하고, 다수의 윤곽점들 가운데 단일의 윤곽선을 형성하는 윤곽점들의 위치를 표시한 후 윤곽선을 완성하는 방법을 사용할 수 있다. 다른 예로, 움직임이 발생된 대상과 유사한 도형을 데이터베이스로부터 검출하고, 해당 도형의 외곽 윤곽선을 기준으로 보정을 수행하여 움직임이 발생된 대상의 윤곽선을 추출하는 방법을 사용할 수도 있다.
제1분류부(23)는 윤곽선추출부(21)에서 추출된 외곽 윤곽선 안쪽의 면적값을 도출하고, 면적값과 기준값을 비교한다. 비교결과 면적값이 기준값의 이상인 경우 감시대상으로 분류하고, 면적값이 기준값 미만인 경우 교란대상으로 분류한다. 여기서, 제1분류부(23)는 추출된 외곽 윤곽선이 폐곡선(closed loop)인 경우 폐곡선 안쪽의 면적값을 도출한다. 만약, 추출된 외곽 윤곽선인 폐곡선이 아닌 경우 제1분류부(23)는 외곽 윤곽선의 열린 부분을 임의의 선으로 연결하여 폐곡선을 형성한 후 폐곡선 안쪽의 면적값을 도출할 수 있다. 한편, 본 실시예에서는 감시카메라가 눈, 비, 우박 등의 교란대상을 감시대상과 구분하기 위한 것이다. 따라서, 기준값은 임의의 값이나, 눈, 비, 우박 등의 사이즈 정보를 이용한 값일 수 있다. 예를 들어, 기준값은 눈, 비, 우박 등의 평균적인 크기 또는 대표값의 크기를 면적으로 나타낸 값일 수 있다.
도 4를 참조하면, 이전 프레임(a)과 현재 프레임(b)을 비교할 때, 나무 밑동(butt end) 및 눈의 위치가 변경된 것을 확인할 수 있다. 예를 들어 기준면적값이 나무 밑동(butt end) 면적값과 눈의 면적값의 중간값인 경우를 가정하면, 나무 밑동(butt end)의 경우 윤곽선 면적값이 기준값보다 크므로, 감시대상으로 분류된다. 하지만, 눈의 경우 나무 밑동(butt end)의 경우 윤곽선 면적값이 기준값보다 작으므로, 교란대상으로 분류된다.
알람제어부(30)는 대상식별부(20)에서 식별된 대상이 감시대상일 경우, 알람 또는 경고를 발생하도록 제어한다. 여기서 알람이라고 기술되었으나, 알람에 한정되는 것은 아니며 감시시스템에 포함된 모니터에 팝업을 띄우거나, 경고음을 발생하거나, 경고장치를 발생하는 등 감시자가 인지할 수 있는 모든 장치를 동작하는 것이 포함된다. 알람제어부(30)는 대상식별부(20)에서 식별된 대상이 교란대상일 경우에는 알람 또는 경고를 발생하지 않도록 제어한다. 한편, 도 2에서는 알람발생부 또는 경고발생부는 도시되지 않았으나, 알람제어부(30)에서 알람을 발생하는 제어신호를 생성하여 미도시된 알람발생부 또는 경고발생부로 인가할 수 있을 것이다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 움직임이 발생한 대상의 외곽 윤곽선을 추출한 후, 외곽 윤곽선의 안쪽 면적값을 기준값과 비교하여 눈, 비, 우박 등의 교란대상을 검출할 수 있다. 종래 감시카메라에서는 눈, 비, 우박 등이 하늘에서 떨어질 때의 움직임이 감시대상의 움직임으로 인식되어 잘못된 경보를 내보내는 일이 많았다. 이로부터 감시시스템의 정확도가 떨어지는 문제가 있었다. 그러나 본 발명의 일 실시예에 의하면, 눈, 비, 우박 등은 교란대상으로 검출되어 감시시스템의 정확도를 높이고 보다 정밀한 감시가 가능하게 된다.
도 5는 본 발명의 다른 실시예에 의한 디지털신호처리기(107)를 상세하게 도시한 블록도이다.
도 5를 참조하면, 도 3과 동일하게 디지털신호처리기(107)는 움직임대상검출부(10), 대상식별부(20) 및 알람제어부(30)를 포함한다. 다만, 도 5의 디지털신호처리기(107)는 도 3의 디지털신호처리기(107)와 대상식별부(20)가 상이하다. 상세히, 도 5의 대상식별부(20)는 움직임대상검출부(10)에서 검출된 대상의 사이즈가 아니라, 패턴에 따라 감시대상과 교란대상을 식별한다. 따라서, 도 5의 대상식별부(20)는 윤곽선추출부(21), 꼭지점설정부(22) 및 제2분류부(24)를 포함한다. 이하에서는 도 3과 중복되는 요소의 기능 및 작용에 대한 설명은 생략하고 기술하기로 한다.
도 5의 대상식별부(20)는 윤곽선추출부(21)를 포함하는데, 윤곽선추출부(21)는 도 3에서 설명한 윤곽선 추출부와 동일한 기능 및 작용을 한다.
꼭지점설정부(22)는 윤곽선추출부(21)에서 추출된 외곽 윤곽선 상에 꼭지점을 설정한다. 여기서 꼭지점은 다양한 방법으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 추출된 외곽 윤곽선의 휘어짐 정도가 소정의 각도, 예를 들어 직각, 이상인 경우, 휘어짐 정도의 접선의 기울기가 가장 큰 부분을 제1꼭지점으로 설정한다. 추출된 외곽 윤곽선에 대해 상술한 제1꼭지점 설정 과정을 반복하여, 제2꼭지점, 제3꼭지점 등을 설정한다.
다음으로, 제2분류부(24)는 꼭지점설정부(22)에서 설정된 꼭지점의 개수와 기준개수를 비교하여, 설정된 꼭지점의 개수가 기준개수 이상인 경우 해당 대상을 교란대상으로 분류하고, 설정된 꼭지점의 개수가 기준개수 미만인 경우 해당 대상을 감시대상으로 분류한다. 하나의 대상에 대해 꼭지점이 소정의 개수 이상인 경우, 해당 대상은 복잡한 패턴을 가지는 것이며, 꼭지점이 소정의 개수 미만인 경우, 해당 대상은 단순한 패턴을 가진다고 볼 수 있다. 앞서 상술한 교란대상 중 나무의 경우 나뭇잎에 의해 복잡한 패턴을 가지는 경우가 많다. 반면, 사람, 동물, 물체 등 감시대상의 경우 나무에 비해 단순한 패턴을 가지는 경우가 많다. 따라서, 제2분류부(24)는 이러한 통계적 사실을 바탕으로 교란대상과 감시대상을 분류할 수 있다.
도 6을 참조하면, 이전 프레임(a)과 현재 프레임(b)을 비교할 때, 나무 밑동(butt end) 및 나무의 위치가 변경된 것을 확인할 수 있다. 만약 기준개수가 10인 경우를 가정하면, 나무 밑동(butt end)의 경우 윤곽선 상의 꼭지점이 4개이므로 기준개수보다 작으므로, 감시대상으로 분류된다. 하지만, 나무의 경우 나뭇잎의 복잡한 패턴 때문에 윤곽선 상의 꼭지점이 10개 이상이므로 교란대상으로 분류된다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 움직임이 발생한 대상의 외곽 윤곽선을 추출한 후, 외곽 윤곽선의 패턴을 검출하여 나무 등의 교란대상을 검출할 수 있다. 종래 감시카메라에서는 나뭇잎이 많은 나무가 바람에 흔들리 때의 움직임이 감시대상의 움직임으로 인식되어 잘못된 경보를 내보내는 일이 많았다. 이로부터 감시시스템의 정확도가 떨어지는 문제가 있었다. 그러나 본 발명의 일 실시예에 의하면, 나무의 움직임은 교란대상의 움직임으로 검출되어 감시시스템의 정확도를 높이고 보다 정밀한 감시가 가능하게 된다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 의한 감시카메라의 제어방법을 나타낸 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 먼저, 입력영상으로부터 움직임이 발생된 대상을 다양한 모션 디텍션 방법으로 검출한다. (S11)
다음으로, 검출된 대상의 외곽 윤곽선을 추출한다. (S12)
다음으로, 외곽 윤곽선 안쪽의 면적값과 기준값을 비교(S13)하여, 면적값이 기준값보다 큰 경우 검출된 대상을 감시대상으로 분류(S14)하고, 면적값이 기준값보다 작은 경우 검출된 대상을 교란대상으로 분류(S15)한다.
최종적으로, 식별된 대상이 감시대상인 경우 알람을 제어하여 감시자가 인지할 수 있도록 한다. (S16)
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 의한 감시카메라의 제어방법을 나타낸 흐름도이다.
도 8을 참조하면, 먼저, 입력영상으로부터 움직임이 발생된 대상을 다양한 모션 디텍션 방법으로 검출한다. (S21)
다음으로, 검출된 대상의 외곽 윤곽선을 추출한다. (S22)
다음으로, 외곽 윤곽선 상에 꼭지점을 설정(S23)한다. 여기서 꼭지점은 윤곽선을 꺾인 형태를 통해 설정될 수 있다. 다음으로 꼭지점의 개수와 기준개수를 비교(S24)하여, 꼭지점의 개수가 기준개수보다 많은 경우 검출된 대상을 교란대상으로 분류(S25)하고, 꼭지점의 개수가 기준개수보다 적은 경우 검출된 대상을 감시대상으로 분류(S26)한다.
최종적으로, 식별된 대상이 감시대상인 경우 알람을 제어하여 감시자가 인지할 수 있도록 한다. (S27)
도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.
100: 촬상부 107: 디지털신호처리기

Claims (10)

  1. 감시카메라가 입력영상으로부터 움직임이 발생된 대상을 검출하는 단계;
    검출된 상기 움직임이 발생된 대상이 감시대상인지 교란대상인지 식별하는 단계; 및
    식별된 상기 대상이 감시대상인 경우 알람을 제어하는 단계;를 포함하고,
    상기 교란대상은 감시자에게 노이즈(noise)로 작용하는 자연물이고,
    상기 움직임이 발생된 대상이 감시대상인지 교란대상인지 식별하는 단계는,
    상기 움직임이 발생된 대상의 외곽 윤곽선을 추출하는 단계; 및
    추출된 상기 외곽 윤곽선 안쪽의 면적값이 기준값 이상이면 상기 감시대상으로 분류하고, 상기 기준값 미만이면 상기 교란대상으로 분류하는 단계;를 포함하는, 감시카메라의 대상 식별을 통한 알람 제어 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 삭제
  7. 광학계를 통과한 광으로부터 입력영상을 도출하는 촬상부;
    상기 입력영상으로부터 움직임이 발생된 대상을 검출하는 움직임대상검출부;
    검출된 상기 움직임이 발생된 대상이 감시대상인지 교란대상인지 식별하는 대상식별부; 및
    식별된 상기 대상이 감시대상인 경우 알람을 제어하는 알람제어부;를 포함하고,
    상기 교란대상은 감시자에게 노이즈(noise)로 작용하는 자연물이고,
    상기 대상식별부는,
    상기 움직임이 발생된 대상의 외곽 윤곽선을 추출하는 윤곽선추출부; 및
    추출된 상기 외곽 윤곽선 안쪽의 면적값이 기준값 이상이면 상기 감시대상으로 분류하고, 상기 기준값 미만이면 상기 교란대상으로 분류하는 분류부;를 포함하는, 감시카메라.
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 삭제
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KR100450579B1 (ko) * 2001-11-07 2004-10-01 선인텔레콤(주) 피사체 식별이 가능한 움직임 감지 시스템 및 그 방법

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