KR101734029B1 - 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템 및 그 감시방법 - Google Patents

이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템 및 그 감시방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 디지털 영상 파일의 화면을 비교하고 유사도 분석을 통한 지능형 이동 감시시스템 및 그 감시방법에 관한 것이다.
보다 구체적으로 본 발명은 이동하며 감시대상 영상을 촬영하는 영상 촬영부, 상기 감시대상 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출부, 동영상의 특징점이 색인화되어 저장되는 영상 색인 DB, 상기 감시대상 영상의 특징점과 상기 영상 색인 DB에 기저장된 특징점을 상호 비교하여 유사도를 분석하는 영상 분석부를 포함하되, 상기 감시대상 영상은 이동형 카메라로 촬영한 동영상인 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기와 같은 구성에 의하여, 이동형 감시시스템 및 그 감시방법에서 특이사항, 이벤트를 효과적으로 감시할 수 있는 유리한 효과가 있다.

Description

이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템 및 그 감시방법{INTELLEGENT MONITORING SYSTEM AND THE METHOD THEREOF USING SIMILARITY-ANALYSIS OF MOBILE MOVING-IMAGE}
본 발명은 디지털 영상 파일의 화면을 비교하고 유사도 분석을 통한 지능형 이동 감시시스템 및 그 감시방법에 관한 것이다. 특히 카메라가 고정된 채 촬영한 영상이 아니라 촬영 위치, 시점 등에 따라 변화하는 이동식 카메라가 촬영한 영상에서 이전 촬영 영상을 비교하여 특이사항이 발견된 시점의 영상과 경고 등 이벤트를 자동으로 출력할 수 있는 시스템 및 그 감시방법에 관한 것이다.
최근 범죄나 안전사고 발생 등의 증가로 감시카메라의 역할이 날로 증대하고 있으며, 나아가 사후 범인 검거 등에 매우 효과적인 수단이 되고 있다.
이에 따라 감시카메라의 설치수가 급속도로 증가하고 있는 실정이며 이로 인한 경제적 부담도 함께 증가하고 있다. 이는 감시카메라가 고정된 영역을 상시 촬영하고 있거나, 각도 변경이 가능하더라도 감시카메라는 고정되어 있기 때문에 촬영 영역이 제한적이라는 점에 기인한 것이었다.
또한 감시카메라를 통해 이상 징후를 발견하는 것은 결국 사람의 몫이었으며, 이는 감시카메라가 촬영한 영상을 관찰자가 상시 감시하고 있어야만 하는 불편함이 있었다.
이러한 불편을 해소하기 위해, 한국 특허등록 제10-1240924호의 "카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법"에서는, 감시대상 영역을 촬영한 영상을 복수의 블록으로 나누어 각 블록의 기준 픽셀을 설정하고, 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 변화량이 미리 설정된 기준 값 이상인 경우 동체가 감지된 것으로 인식하는 기술을 개시하고 있다.
그러나 상기 한국 특허등록 제10-1240924호는 특정 지점에 설치된 고정식 카메라를 전제로 하고 있기 때문에 현재 프레임의 화소 값을 이전 프레임 화소 값과 비교할 수 밖에 없어서 감시대상 영역이 제한적·고정적인 문제점이 있었다.
즉 한국 특허등록 제10-1240924호는 고정식 감시카메라를 사용하고 이전 프레임이 현재 프레임과 동일한 영역이어야만 상호 화소 값의 비교를 통해 동체를 감지할 수 있는 방식이기 때문에, 매 시점 다른 장소의 배경이 변화하는 이동형 카메라가 촬영한 동영상으로부터 특정 장소의 영상에서 이벤트 상황이 발생한 경우를 정확히 감지하여 그에 관한 정보를 알려줄 수 없는 문제가 있는 것이다.
특히 한국 특허등록 제10-1240924호는 촬영 영상내 매 프레임을 검출하여 이미지 인식, 개체 검출 등 이미지 분석 방법을 통해서만 분석을 하고 있으며 비교할 원본이 추출 직전 영상 프레임을 대상으로 하고 있다. 이러한 방법은 이동형 감시시스템의 경우 매 시점 다른 장소를 촬영하는 영상에서는 촬영장소가 순간순간 바뀌기 때문에 비교 대상을 인지할 수 없으므로 지능형 분석이 어렵다는 문제점을 안고 있다.
특히 현재 드론 제작 기술의 발달로 무인 항공기가 상용화된 가운데, 고정식 감시카메라가 아닌 이동형 감시시스템에서도 이벤트 상황 발생의 자동 감지가 더욱 절실하게 요구되는 시점에서는 상기 한국 특허등록 제10-1240924호는 그 역할을 다할 수 없는 문제점이 있었다.
나아가 넓은 지역의 이벤트 상황을 발견하기 위해서는 상기 한국 특허등록 제10-1240924호의 경우 그만큼 많은 수의 고정식 감시카메라가 필요하기 때문에 경제적으로도 큰 손실을 초래할 수 밖에 없는 문제점이 있었다.
한국 특허등록 제10-1240924호 "카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법"
본 발명의 목적은 Job Oostveen, Ton Kalker, Jaap Haitsma의 논문 "Feature Extraction and a Database Strategy for Video Fingerprinting" 등의 영상내 특징점 추출 기법을 이용하여 현 시점의 촬영 영상과 비교 대상을 실시간으로 검출하여 특이사항 검열이 가능한 지능형 이동 감시시스템 및 그 감시방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 또다른 목적은 고정 감시시스템에서 이미지 분석 방법을 통해 특이사항을 검출하는 방법을 적용하기 위한 필요 기술을 실시간으로 제공함으로써 기존의 지능형 고정 감시시스템을 이동 감시시스템에 적용할 수 있도록 하는 것이다.
본 발명의 또다른 목적은 인력에 의한 감시시 놓칠 수 있는 부분을 보완하여 영상 감시자의 부담을 감소시킬 수 있는 지능형 이동 감시시스템 및 그 감시방법을 제공하는 것이다.
본 발명은 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템을 제공한다.
즉, 이동하며 감시대상 영상을 촬영하는 영상 촬영부, 상기 감시대상 영상의 특징점을 추출하는 특징점 추출부, 동영상의 특징점이 색인화되어 저장되는 영상 색인 DB, 상기 감시대상 영상의 특징점과 상기 영상 색인 DB에 기저장된 특징점을 상호 비교하여 유사도를 분석하는 영상 분석부를 포함하되, 상기 감시대상 영상은 이동형 카메라로 촬영한 동영상인 것을 특징으로 한다.
여기서 상기 영상 분석부는, 상기 감시대상 영상으로부터 추출된 특징점과 상기 영상 색인 DB에 기저장된 색인화된 특징점을 상호 비교하여 동일 장소의 촬영 시점을 검색하고, 상기 검색된 촬영 시점의 특징점의 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 것이 좋다. 또한 상기 영상 분석부는 기설정된 기간으로 제한하여 영상 색인 DB를 검색할 수도 있다.
나아가 상기 특징점의 유사도가 임계수치 미만인 촬영 시점의 영상 및 유사도를 화면표시하고 영상의 특이사항 유무를 지정받는 관리자 검열부를 더 포함할 수 있다.
상기 관리자 검열부는 특이사항이 아닌 것으로 판명된 상기 감시대상 영상의 특징점을 상기 영상 색인 DB에 저장하는 영상 색인부를 더 포함할 수 있다.
나아가 상기 영상 색인 DB는, 감시대상 영상을 가져오거나, 저장하거나, 대체하도록 인터페이스를 제공하는 파일 입력부 및, 촬영된 동영상을 추후 검증 또는 일정기간 보관을 위한 영상 스토리지를 더 포함할 수 있다.
바람직하게는 상기 영상 촬영부는, 상기 특징점의 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단한 결과 임계수치 미만인 경우, 상기 영상 촬영부의 위치를 고정시키도록 제어하는 제어부를 더 포함하는 것이 좋다.
여기서 상기 특징점 추출부는, 상기 감시대상 영상의 비디오 스트림을 RGB 포맷, 적외선 영상 포맷 또는 흑백 영상 포맷으로 디코딩한 후 디코딩된 각 프레임 이미지를 복수 개의 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 블록 단위별로 각 픽셀의 영상 밝기 데이터의 평균값을 산출한 후, 인접한 블록 간의 영상 밝기 데이터의 평균값의 차이를 기준으로 특징점을 추출하는 것을 특징으로 한다.
또한 여기서 상기 영상 색인 DB는, 상기 영상 촬영부가 촬영한 영상의 특징점을 촬영경과시점 및 프레임, GPS 좌표 별로 색인화하여 저장함으로써, 상기 영상 분석부가 현재 촬영중인 영상의 특징점과 특정 시점에 촬영한 영상의 특징점을 비교할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명은 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시방법을 제공한다.
즉, 특이사항이 없는 것으로 판별된 영상의 특징점 및 특이사항이 수록된 영상 색인 DB를 준비하는 단계, 영상 촬영부가 감시대상 영상을 촬영하는 단계, 특징점 추출부가 상기 감시대상 영상으로부터 추출한 특징점 및 경과 시간값을 영상 분석부로 전송하는 단계, 영상 분석부가 전송받은 특징점을 영상 색인 DB에서 검색하는 단계, 영상 분석부가 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 단계, 판단 결과, 영상 분석부는 유사도가 임계수치 미만인 경우 특이사항이 있음을 판단하는 단계 및 특이사항이 없는 경우 비교대상 영상으로 설정하는 설정단계를 진행하는 것을 특징으로 한다.
여기서 상기 설정단계는, 감시대상 영상을 계속하여 촬영하는 단계, 특징점 추출부가 상기 감시대상 영상으로부터 추출한 특징점 및 경과 시간값을 영상 분석부로 전송하는 단계, 영상 분석부가 전송받은 특징점을 영상 색인 DB에서 검색하는 단계, 영상 분석부가 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 단계, 판단 결과, 영상 분석부는 유사도가 임계수치 미만인 경우 특이사항이 있음으로 판별하는 단계, 영상 분석부가 과거 촬영영상인 전체 영상 색인 DB로부터 기설정된 구간에서 임계치 이상의 유사도와 특이사항 있음을 갖는 영상 검색이 가능한지를 판단하는 가부단계 및 판단 결과, 검색이 가능한 경우 상기 기설정된 구간에 상응하는 영상, 유사도 및 특이사항 내용을 관리자 검열부에 출력하는 단계를 더 진행할 수 있다.
한편 상기 가부단계에서, 판단 결과, 검색이 불가능한 경우 영상 분석부가 경고, 정지영상 및 영상 촬영부의 위치 정보를 관리자 검열부에 출력하는 단계를 진행하는 것을 특징으로 한다.
또한 본 발명은 상기와 같은 목적을 달성하기 위한 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 또다른 지능형 이동 감시방법을 제공한다.
즉, 영상 촬영부가 감시대상 영상을 촬영하는 단계, 상기 영상 촬영부가 설정된 구간의 데이터를 특징점 추출부에 전송하고 상기 감시대상 영상 파일을 영상 스토리지에 저장하는 단계, 상기 특징점 추출부가 상기 감시대상 영상으로부터 특징점을 추출하고 영상 색인 DB에 저장하는 단계, 영상 분석부가 특징점을 가지고 유사도를 측정하기 위해 영상 색인 DB를 검색하는 단계, 상기 영상 분석부가 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 제1 판단단계, 판단 결과, 영상 분석부는 유사도가 임계수치 미만인 경우 특이사항이 있음을 판단하는 제2 판단단계를 진행하고, 상기 제2 판단단계의 결과, 특이사항이 없는 경우 제어부가 촬영을 종료할 것인지 여부를 판단하는 제3 판단단계를 진행하고, 특이사항이 있는 경우 경고를 알리는 단계 및 상기 제어부가 사고 발생장소에서 대기하도록 영상촬영부를 제어하고 해당 지점을 정밀분석하도록 하는 단계 및 상기 제3 판단단계를 진행하는 것을 특징으로 한다.
여기서 상기 제3 판단단계의 판단결과, 촬영이 종료되면 상기 제어부가 관리자 검열모드로 전환하여 관리자 검열부가 관리자로부터 특이사항 유무 또는 그 내용을 전송받아 영상 색인 DB에 기록하는 단계를 더 진행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 상기와 같은 구성에 의하여, 이동형 감시시스템 및 그 감시방법에서 특이사항, 이벤트를 효과적으로 감시할 수 있는 유리한 효과가 있다. 이는 영상 감시자의 부담을 덜어줄 뿐만 아니라, 고정형 감시시스템에서 이미지 분석 방법을 통해 특이사항을 검출하는 방법을 수행하기 위한 필수 기술을 실시간으로 제공함으로써 기존의 지능형 고정 감시시스템 및 방법을 이동형 감시시스템 및 그 감시방법에 적용할 수 있는 것이다.
또한 본 발명에 의하여, 현 시점의 촬영 영상과 평상시의 영상을 실시간으로 비교하여 특이사항 검열할 수 있는 유리한 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템을 나타낸 블록 구성도.
도 2는 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템의 특징점 추출의 과정 중 블록을 분할하는 일실시례.
도 3은 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템이 감시대상 영상의 특징점을 통해 특정 촬영 시점의 특이사항을 검출하는 개념도.
도 4는 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템의 또다른 일실시예를 나타내는 블록 구성도.
도 5는 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템이 작동하는 흐름을 나타내는 순서도.
도 6 및 도 7은 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도분석을 이용한 지능형 이동 감시 방법을 나타낸 순서도.
도 8은 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도분석을 이용한 지능형 이동 감시 방법을 나타낸 DB(Database)가 충분히 구축된 경우 바람직한 일실시예를 나타내는 전체 순서도.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성 요소들에 참조 부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
도 1은 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템을 나타낸 블록 구성도로서, 영상 촬영부(100), 특징점 추출부(110), 영상 분석부(120), 영상 색인 DB(160)를 포함한다.
상기 영상 촬영부(100)는 각종 동영상을 촬영할 수 있는 카메라 등이 될 수 있으며, 감시 대상 영상을 상기 특징점 추출부(110)로 전송한다.
본 명세서에서 검열이란 용어는 촬영된 영상에 특이사항이 있는지 여부를 확정적으로 판단하는 작업을 지칭한다.
한편 특징점 추출부(110)는 동영상 파일에 포함된 비디오 데이터를 분석하여 비디오 특징점인 비디오 핑거프린트를 추출한다.
여기서, 비디오 핑거프린트란 비디오 데이터를 고유하게 식별할 수 있는 일종의 비디오 고유아이디의 요소를 지칭하고, 상기 특징점 추출부(110)는 비디오 핑거프린트를 추출하기에 앞서 영상 파일로부터 비디오 데이터만을 선택적으로 분리하는 과정을 선행할 수 있다.
상기 특징점 추출부(110)는 비디오 핑거프린트를 추출하기 위해 동영상 파일에서 비디오 스트림을 선택적으로 분리하고, 분리된 비디오 스트림을 RGB 포맷으로 디코딩한다. 이어서 디코딩된 영상 데이터를 구성하는 각 프레임 이미지별로 서브 비디오 특징점을 추출한다.
상기 특징점 추출부(110)가 각 프레임 이미지별로 서브 비디오 특징점을 추출하는 과정은 다음과 같다. 이는 상기 좁 우스트빈 외 1명의 논문을 참조한다(Job Oostveen, Ton Kalker, Jaap Haitsma의 논문 "Feature Extraction and a Database Strategy for Video Fingerprinting"(Lecture Notes in Computer Science 2314 Springer 2002).
먼저, 특징점 추출부(110)는 프레임 이미지를 블록 단위로 분할한다.
예를 들어, 이미지의 세로축을 n 등분하고 가로축을 m 등분하여 프레임 이미지를 n×m 개의 블록으로 분할한다. 다른 예로서, 이미지의 세로축을 n 등분하여 프레임 이미지를 n 개의 블록으로 분할하고 다시 가로축을 m 등분하여 프레임 이미지를 m 개의 블록으로 분할하여 n×m 개의 블록으로 분할한다.
그리고 특징점 추출부(110)는 분할된 블록 단위별로 각 영상 밝기 데이터인 Y값의 평균을 산출한 후 인접한 블록 간의 영상 밝기 평균값의 차이를 기준으로 소정 비트수의 서브 비디오 핑거프린트를 생성한다.
[수학식 1]은 하나의 프레임 이미지에 대한 서브 비디오 핑거프린트를 생성하는데 사용될 수 있는 비트 할당 함수 'B(r, c, p)'를 예시한 것이다.
Figure 112016005681630-pat00001
여기서 B(r, c, p)는 p번째 프레임 이미지의 가로축 및 세로축을 기준으로 각각 r번째 및 c번째에 위치한 블록에 대해 비트를 할당하는 함수이다. 그리고, F(r, c, p)는 p번째 프레임 이미지의 가로축 및 세로축을 기준으로 각각 r번째 및 c번째에 위치한 블록의 영상 밝기값 평균을 나타낸다.
상기 [수학식 1]의 F(r, c, p)에서, r은 1부터 n까지의 정수값을 갖고, c는 1부터 m-1까지의 정수값을 갖는다. 여기서 a는 1보다 작은 수로서 적절하게 선택할 수 있는 상수이다.
한편 상기 특징점 추출부(110)는 영상의 밝기 데이터인 Y값 이외에도 각 픽셀의 색차 데이터인 Cb 또는 Cr값을 활용하여 서브 비디오 핑거프린트를 생성할 수 있다.
상기 특징점 추출부(110)는 동영상을 구성하는 각 프레임 이미지에 대한 서브 비디오 핑거프린트를 추출한 후에는 추출된 각 서브 비디오 핑거프린트를 그룹핑함으로써 동영상 파일에 대한 비디오 핑거프린트의 생성을 완료한다.
본 발명에서는 상기 좁 우스트빈 외 1명의 논문에 기술된 방식 외의 비디오 핑거프린트를 추출할 수 있는 알고리즘이면 어떠한 것이라도 적용가능하다.
한편 상기 영상 촬영부(100)는 상기 특징점 정보의 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단한 결과 임계수치 미만인 경우, 상기 영상 촬영부(100)의 위치를 고정시키도록 제어하는 제어부를 더 포함하는 것이 좋다. 상기 제어부는 드론 등의 비행 위치 등을 제어하는 기능을 수행하며, 특이사항 발견 즉시 드론 등을 제자리에 고정시킴으로써 특이사항 발생 지점을 계속 주시할 수 있도록 한다.
도 2는 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템의 특징점 추출의 과정 중 블록을 분할하는 일실시례이다. 도 2에서는, 9개의 블록으로 분할하였다.
특징점 추출부(110)는 화재 등 색상에 기반한 특징점을 추출하기 위해서는 색상 히스토그램 그래프를 이용할 수도 있다. 이는 웨이-룬 차오(Wei-Lun Chao)의 논문 "The Core of Video Fingerprinting Example of Feature Extraction"의 내용을 이용할 수 있다.
또한 특징점 추출부(110)는 침입탐지 등 객체 이동에 기반한 특징점을 추출하기 위해서는 객체인식 기반 특징점 추출 알고리즘을 이용할 수 있다. 이는 후이타오 루오(Huitao Luo)의 논문(Algorithms for Video Ob ject Detection and Segmentation with Application to Content-Based Multimedia Systems)을 이용하는 것이 바람직하다.
한편 특징점 추출부(110)는 상기 서브 비디오 특징점을 추출한 각 프레임 고유값들을 영상 분석부(120)로 전송한다. 영상 분석부(120)는 전달된 파라미터 또는 전달인자에 따라 특정 시점부터 검색할 수 있다.
영상 색인 DB(160)로부터 기존 영상들에서 추출한 특징점들을 검색하여 상기 전송받은 비디오 특징점들을 비트 연산을 통해 상호 유사도를 구하고, 관리자가 미리 설정한 임계수치 미만인 프레임의 색인값을 영상 분석부(120)로 전달한다. 색인화는 각 프레임별로 단순한 숫자(numeric)로 이루어진다.
바람직하게는 영상 색인 DB(160)는 촬영경과시점 및 프레임, GPS 좌표별로 색인화하는 것이 좋다. 특히 GPS 좌표를 이용하는 경우 카메라 위치가 이동했거나 경로를 수정해도 GPS좌표가 있다면 그 좌표를 이용해서 경로가 겹칠 경우 활용이 가능하다.
상기 영상 분석부(120)에서는 유사도가 임계수치 이상으로 검출된 일부 영상은 분석을 요청한 감시대상 영상의 동일한 장소를 촬영한 특이사항 없는 영상으로 판별하고, 임계수치 미만의 일부 영상은 동일한 장소를 촬영한 특이사항이 있는 영상으로 판별하여, 영상 분석부(120)에서 구한 프레임의 색인값을 통해 분석 요청한 감시대상 영상의 일부 혹은 캡쳐이미지를 관리자 검열부(130)로 출력한다.
혹은 임계수치 이상이라 하더라도 특이사항이 있는 영상 색인 DB(160)에서 검색된 경우 해당 영상은 특이사항 있음으로 판별하며, 관리자가 별도로 기록한 특이사항 내용과 함께 관리자 검열부(130)로 전달 및 출력하도록 하는 것이 바람직하다.
한편 상기 영상 분석부(120)는 기설정된 기간으로 제한하여 영상 색인 DB(160)를 검색하는 기능을 수행하는 것이 바람직하다. 상기 영상 색인 DB(160)에 기저장된 전체 데이터를 검색하지 않고 관리자가 기설정한 검색 구간으로 제한하여 검색속도를 높일 수 있는 것이다.
관리자 검열부(130)에서 캡쳐 이미지 외에도 이동식 영상 촬영부(100)에 설치된 GPS를 통해 위치 값을 지도상에 출력할 수 있으며 관리자의 기록 내용을 별도로 입력받아 해당 특이사항이 특정 이벤트임을 기록할 수 있도록 함이 바람직하다.
또한 상기 관리자 검열부(130)는 특이사항이 아닌 것으로 판명된 상기 감시대상 영상의 특징점 정보를 상기 영상 색인 DB(160)에 저장하는 영상 색인부를 더 포함함으로써, 특이사항이 아닌 것으로 판명된 영상을 가장 최신의 영상으로 업데이트할 수 있다.
도 3은 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템이 감시대상 영상의 특징점을 통해 특정 촬영 시점의 특이사항을 검출하는 개념도이다.
도 3에서와 같이, 드론 등을 통해 9월 10일에 촬영했던 또는 현재 실시간으로 촬영되고 있는 감시대상 영상을 9월 9일에 촬영된 영상과 비교한다. 비교대상은 영상 자체의 이미지가 아니라 특징점 추출부(110)가 추출한 일정 구간의 특징점을 비트연산을 통해 상호 비교하기 때문에 연산속도가 빠르다. 따라서 실시간 비교도 가능한 것이다. 상기 비교는 영상 분석부(120)가 수행한다.
도 3에서 보듯이 영상의 A point부터 D point까지는 특징점의 상호 비교 결과 유사도가 임계수치 이상인 경우로서 특이사항 없음으로 판별될 것이다. 그러나 E point에서는 화재가 발생하여 유사도가 임계수치에 미달하여 특이사항 발생으로 판별될 것이다.
도 4는 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템의 또다른 일실시예를 나타내는 블록 구성도이다.
도 4에서는, 도 1과 달리 영상 촬영부(100)에 부가하거나 대체하여 파일 입력부(180)가 구비되어 있다. 파일 입력부(180)를 통해 관리자가 직접 기저장된 촬영영상을 영상 스토리지(170)로부터 가져와서 유사도 분석을 할 수 있다. 상기 파일 입력부(180)는 영상 검열 관리자가 적어도 하나 이상의 동영상 파일을 선택할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하는 것이 바람직하다. 사용자 인터페이스를 통해 선택된 영상 파일은 검열 대상 파일로 선정된다.
도 5는 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템이 작동하는 흐름을 나타내는 순서도이다.
먼저 영상 촬영부(100)가 감시대상 영상을 촬영하고 영상을 별도 구비된 저장장치에 저장한다. 특징점 추출부(110)가 상기 저장된 영상으로부터 특징점을 추출하고, 영상 분석부(120)가 영상 색인 DB(160)에 저장된 특징점을 상호 비교하여 유사도를 출력한다. 나아가 유사도가 임계수치 미달인 경우 경고를 알린다.
도 6 및 도 7은 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도분석을 이용한 지능형 이동 감시 방법을 나타낸 순서도이다. 좀더 구체적인 실시예들로써 본 발명을 설명한다.
<실시예 1>
무인기 등 이동형 촬영장비에 영상 감시장비를 장착하고 지리산 일대를 순회하는 시스템이 있다고 가정한다. 본 시스템은 8월 25일 오후 2시경 지리산 일대를 순회 감시한 결과 특이사항이 없는 것으로 최종 판별되어 영상 색인 DB(160)에 기록되어 준비된다(S601).
이후 8월 26일 오후 2시경 본 시스템을 이용하여 순회감시를 시작한다. 감시는 동일한 경로를 순회하며 실행된다.
관리자가 시스템을 기동하자 무인기는 이륙 또는 이동하여 촬영을 시작하고(S603) 실시간으로 촬영한 감시대상 영상을 특징점 추출부(110)를 거쳐 영상 분석부(120)로 시작시간 2시 정각 대비 15초라는 경과 시간값과 함께 전송한다(S605).
특징점 추출부(110)에서는 0초부터 15초 구간의 영상 내에서 상기 기술한 연산을 이용한 특징점을 추출하고 영상 분석부(120)는 전송받은 특징점을 영상 색인 DB(160)에서 검색한다(S607).
이후 영상 분석부(120)는 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단한다(S609). 판단 결과, 8월 25일 촬영한 영상의 4초부터 19초 구간의 영상과 97% 유사하다는 결과를 획득한다. 이는 관리자가 설정한 임계수치 80%를 초과하는 수이다.
또한 8월 25일 촬영한 영상은 특이사항이 없었다는 영상색인 DB(160) 검색 결과를 획득하여 영상 분석 결과 특이사항 없음으로 판별하여 특별한 알림없이 계속하여 감시를 진행한다. 이로써 8월 25일 촬영한 영상이 비교대상 영상으로 설정된다(S613).
이후 계속되는 감시대상 영상 촬영 진행결과(S701) 8월 25일 영상과 4초간의 차이를 유지하며 촬영하고 있음을 본 발명의 시스템이 인지하고 진행하던 중, 12분 30초 구간(사고 발생 시점 및 영상이라고 전제)을 특징점 추출부(110)를 거쳐 영상 분석부(120)로 전송한다(S703).
영상 색인 DB(160)를 검색하고(S705), 유사도가 임계수치 이상인지 판단한다(S707). 판단 결과 8월 25일 12분 34초부터 12분 49초 구간의 영상과 76% 유사하다는 결과를 획득하여 임계수치인 80% 미만이므로 1차 특이사항 있음으로 판별한다(S709).
이후 영상 분석부(120)는 과거 촬영영상인 전체 영상 색인 DB(160)로부터 기설정된 이전의 구간인 12분 15초부터 12분 30초 구간에서 임계치 이상의 유사도와 특이사항 있음을 갖는 영상 검색이 가능한지를 판단한다(S711).
판단 결과, 검색이 가능하여 영상 색인 DB(160)에 기록된 7월 25일 영상의 12분 20초부터 12분 35초 구간의 영상과의 유사도가 96%임을 획득하고, 5초간의 시간차를 갖고 있음을 인지한다.
영상 분석부(120)는 특이사항이 있음으로 검색된 8월 26일의 12분 30초부터 12분 45초 구간에 상응하는 7월 25일 영상의 12분 35초부터 12분 50초 구간 영상과 93%의 유사도를 갖고 있고 해당 영상에 이미 관리자가 '화재'라는 특이사항으로 기록한 내용을 가져와서 관리자에게 경고음과 관리자 검열부(130)에 해당 구간의 정지영상들을 출력한다(S713).
바람직하게는 관리자 검열부(130)의 정지영상을 본 관리자는 정지영상을 직접 확인 후 화재임을 알게 되고 후속 조치를 취하고 조치 후 특이사항이 있고 그 내용으로서 영상 색인 DB(160)에 화재 영상임을 기록하는 것이 좋다.
<실시예 2>
10월 30일 오후 1시경 본 발명의 시스템을 이용하여 순회감시를 시작한다. 감시는 동일한 경로를 순회하며 실행된다. 관리자가 시스템을 기동하자 무인기는 이륙하여 감시대상 영상촬영을 시작(S603)하고 실시간 감시대상 촬영영상을 특징점 추출부(110)를 거쳐 영상 분석부(120)로 시작시간 1시 정각 대비 5초라는 경과 시간값과 함께 전송한다(S605).
특징점 추출부(110)에서는 0초부터 15초 구간의 영상 내에서 상기 기술한 연산을 이용한 특징점을 추출하고 영상 분석부(120)에서는 전달받은 특징점을 영상 색인 DB(160)에서 검색한다(S607).
이후 영상 분석부(120)는 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단한다(S609). 판단 결과 10월 25일 촬영한 영상의 4초부터 19초 구간의 영상과 98% 유사하다는 결과를 획득한다. 이는 관리자가 지정한 임계수치 80%를 넘는 수치이다.
또한 10월 25일 촬영한 영상은 특이사항이 없었다는 영상 색인 DB(160) 검색 결과를 획득하여 영상 분석 결과 특이사항 없음으로 판별하여 특별한 알림없이 계속하여 감시를 진행한다. 이로써 10월 25일 촬영한 영상이 비교대상 영상으로 설정된다(S613).
이후 계속되는 촬영 진행 결과(S701) 10월 25일 영상과 4초간의 차이를 유지하며 촬영하고 있음을 본 발명의 시스템이 인지하고 진행하던 중, 10월 30일의 10분 30초 구간을 특징점 추출부(110)를 거쳐 영상 분석부(120)로 전송한다(S703).
영상 색인 DB(160)를 검색하고(S705), 유사도가 임계수치 이상인지 판단한다(S707). 판단 결과 10월 25일 10분 34초부터 10분 49초 구간의 영상과 71% 유사도라는 결과를 획득하여 임계수치 80% 미만으로 판단, 1차 특이사항 있음으로 판별하고(S709), 이후 영상 분석부(120)는 과거 촬영영상인 전체 영상 색인 DB(160)로부터 기설정된 오차값 1분을 이용하여 9분 30초부터 11분 45초 구간으로 검색한 결과, 80% 이상의 유사도를 갖는 영상을 검출한다.
만약 검출하지 못한 경우 특이사항 있음으로 판별하고 관리자 검열부(130)에 경고 알람을 출력하고, 정지영상들과 무인기 GPS장비로부터 전달받은 위치 좌표를 출력한다(S715).
나아가 관리자가 육안으로 확인한 결과 단체 산행객 행사중으로 판단하고 해당 내용을 영상 색인 DB(160)에 기록한 후 특이사항 없음으로 최종 판단하는 것이 바람직하다.
도 8은 본 발명의 이동형 촬영영상의 유사도분석을 이용한 지능형 이동 감시 방법을 나타낸 DB(Database)가 충분히 구축된 경우 바람직한 일실시예를 나타내는 전체 순서도이다.
도 8의 순서도는 과거 촬영한 영상 및 관련 데이터들이 잘 축적된 상태에서 본 발명의 감시시스템을 가동시키는 방법을 나타내는 순서도이다. 즉 영상 색인 DB(160)는 특이사항 존부와 과거의 영상에 관련된 특징점 등이 되도록 많이 수록되어 있는 것이 바람직하다.
상기와 같이 영상 색인 DB(160)에 과거 촬영했던 영상들의 특징점, 특이사항 등 수많은 정보들이 기록된 상태에서, 먼저 영상 촬영부(100)가 감시대상 영상을 촬영하는 단계(S801)를 진행한다.
다음으로 상기 영상 촬영부(100)가 설정된 구간의 데이터를 특징점 추출부(110)에 전송하고 상기 감시대상 영상 파일을 영상 스토리지(170)에 저장하는 단계를 진행한다(S803).
다음으로 상기 특징점 추출부(110)가 상기 감시대상 영상으로부터 특징점을 추출하고 영상 색인 DB(160)에 저장하는 단계(S805, S807).
다음으로 영상 분석부(120)가 상기 특징점을 가지고 유사도를 측정하기 위해 영상 색인 DB(160)를 검색하는 단계(S809)를 진행한다.
다음으로 상기 영상 분석부(120)가 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 제1 판단단계(S811)를 진행한다. 임계수치 이상인지 여부의 판단 결과, 영상 분석부(120)는 유사도가 임계수치 이상인 경우 특이사항이 있음을 판단하는 제2 판단단계를 진행한 후(S813), 상기 제2 판단단계의 결과, 특이사항이 없는 경우 제어부가 촬영을 종료할 것인지 여부를 판단하는 제3 판단단계를 진행한다(S819).
반면 특이사항이 있는 경우 경고를 알리는 단계(S815) 및 상기 제어부가 사고 발생장소에서 대기하도록 영상촬영부(100)를 제어하고 해당 지점을 정밀분석하도록 하는 단계(S817) 및 상기 제3 판단단계(S819)를 진행한다.
한편 상기 제3 판단단계(S819)의 판단결과, 촬영이 종료되면 상기 제어부가 관리자 검열모드로 전환하여(S821), 관리자 검열부(130)가 관리자로부터 특이사항 유무 또는 그 내용을 전송받아 영상 색인 DB(160)에 기록하는 단계(S823)를 더 진행하는 것이 바람직하다.
이상에서 설명한 본 발명은 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니고, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 부가 및 변경이 가능하다는 것이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 명백할 것이다.
한편, 본 발명에 따른 실시예들은 다양한 컴퓨터 구성요소를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령어의 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체는 프로그램 명령어, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체에 기록되는 프로그램 명령어는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬(플로피) 디스크(floptical(Floppy) disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령어를 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령어의 예에는, 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함된다. 상기 하드웨어 장치는 본 발명에 따른 처리를 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
100: 영상촬영부 110: 특징점 추출부
120: 영상분석부 130: 관리자검열부
160: 영상 색인 DB 170: 영상 스토리지
180: 파일 입력부

Claims (14)

  1. 이동형 카메라로 촬영한 복수의 프레임을 포함하는 감시대상 영상인 동영상을 촬영하는 영상 촬영부;
    상기 감시대상 영상의 각 프레임별 특징점을 추출하는 특징점 추출부;
    동영상의 특징점이 색인화되어 저장되는 영상 색인 DB;
    상기 감시대상 영상의 특징점과 상기 영상 색인 DB에 기저장된 동일한 경로의 동영상에 해당하는 특징점을 상호 비교하여 유사도를 분석하는 영상 분석부;를 포함하되,
    상기 특징점 추출부는,
    상기 감시대상 영상의 비디오 스트림을 RGB 포맷, 적외선 영상 포맷 또는 흑백 영상 포맷으로 디코딩한 후 디코딩된 각 프레임 이미지를 복수 개의 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 블록 단위별로 각 픽셀의 영상 밝기 데이터의 평균값을 산출한 후, 인접한 블록 간의 영상 밝기 데이터의 평균값의 차이를 기준으로 특징점을 추출하여 각 프레임별로 그룹화된 핑거프린트를 생성하고,
    상기 영상 분석부는,
    상기 감시대상 영상으로부터 각 프레임 이미지별로 그룹화된 핑거프린트로 추출된 특징점과 상기 영상 색인 DB에 기저장된 색인화된 특징점을 상호 비교하여 동일 장소의 촬영 시점을 검색하고, 상기 검색된 촬영 시점으로부터 소정 구간의 복수의 프레임에 대응하는 특징점의 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템.
  2. 삭제
  3. 청구항 1에 있어서,
    상기 특징점의 유사도가 임계수치 미만인 촬영 시점의 영상 및 유사도를 화면표시하고 영상의 특이사항 유무를 지정받는 관리자 검열부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템.
  4. 청구항 3에 있어서,
    상기 관리자 검열부는,
    특이사항이 아닌 것으로 판명된 상기 감시대상 영상의 특징점을 상기 영상 색인 DB에 저장하는 영상 색인부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템.
  5. 청구항 3에 있어서,
    상기 영상 색인 DB는,
    감시대상 영상을 가져오거나, 저장하거나, 대체하도록 인터페이스를 제공하는 파일 입력부; 및,
    촬영된 동영상을 추후 검증 또는 일정기간 보관을 위한 영상 스토리지;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템.
  6. 청구항 4에 있어서,
    상기 영상 촬영부는,
    상기 특징점의 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단한 결과 임계수치 미만인 경우, 상기 영상 촬영부의 위치를 고정시키도록 제어하는 제어부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템.
  7. 삭제
  8. 청구항 3 또는 청구항 4에 있어서,
    상기 영상 색인 DB는,
    상기 영상 촬영부가 촬영한 영상의 특징점을 촬영경과시점 및 프레임, GPS 좌표 별로 색인화하여 저장함으로써,
    상기 영상 분석부가 현재 촬영중인 영상의 특징점과 특정 시점에 촬영한 영상의 특징점을 비교할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템.
  9. 특이사항이 없는 것으로 판별된 영상의 각 프레임별 특징점 및 특이사항이 수록된 영상 색인 DB를 준비하는 단계,
    영상 촬영부가 감시대상 영상을 촬영하는 단계,
    특징점 추출부가 상기 감시대상 영상으로부터 추출한 각 프레임별 특징점 및 경과 시간값을 영상 분석부로 전송하는 단계,
    영상 분석부가 전송받은 각 프레임별 특징점을 영상 색인 DB에서 검색하는 단계,
    영상 분석부가 소정 구간의 복수의 프레임에 대응하는 특징점을 기준으로 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 단계,
    판단 결과, 영상 분석부는 유사도가 임계수치 미만인 경우 특이사항이 있음을 판단하는 단계 및,
    특이사항이 없는 경우 비교대상 영상으로 설정하는 설정단계를 진행하되,
    상기 특징점 추출부는,
    상기 감시대상 영상의 비디오 스트림을 RGB 포맷, 적외선 영상 포맷 또는 흑백 영상 포맷으로 디코딩한 후 디코딩된 각 프레임 이미지를 복수 개의 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 블록 단위별로 각 픽셀의 영상 밝기 데이터의 평균값을 산출한 후, 인접한 블록 간의 영상 밝기 데이터의 평균값의 차이를 기준으로 특징점을 추출하여 각 프레임별로 그룹화된 핑거프린트를 생성하고,
    상기 영상 분석부는,
    상기 감시대상 영상으로부터 각 프레임 이미지별로 그룹화된 핑거프린트로 추출된 특징점과 상기 영상 색인 DB에 기저장된 색인화된 특징점을 상호 비교하여 동일 장소의 촬영 시점을 검색하고, 상기 검색된 촬영 시점으로부터 소정 구간의 복수의 프레임에 대응하는 특징점의 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시방법.
  10. 청구항 9에 있어서,
    상기 설정단계는,
    감시대상 영상을 계속하여 촬영하는 단계,
    특징점 추출부가 상기 감시대상 영상으로부터 추출한 각 프레임별 특징점 및 경과 시간값을 영상 분석부로 전송하는 단계,
    영상 분석부가 전송받은 각 프레임별 특징점을 영상 색인 DB에서 검색하는 단계,
    영상 분석부가 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 단계,
    판단 결과, 영상 분석부는 유사도가 임계수치 미만인 경우 특이사항이 있음으로 판별하는 단계,
    영상 분석부가 과거 촬영영상인 전체 영상 색인 DB로부터 기설정된 구간에서 임계치 이상의 유사도와 특이사항 있음을 갖는 영상 검색이 가능한지를 판단하는 가부단계 및,
    판단 결과, 검색이 가능한 경우 상기 기설정된 구간에 상응하는 영상, 유사도 및 특이사항 내용을 관리자 검열부에 출력하는 단계를 더 진행하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 가부단계에서,
    판단 결과, 검색이 불가능한 경우 영상 분석부가 경고, 정지영상 및 영상 촬영부의 위치 정보를 관리자 검열부에 출력하는 단계를 진행하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시방법.
  12. 영상 촬영부가 감시대상 영상을 촬영하는 단계,
    상기 영상 촬영부가 설정된 구간의 데이터를 특징점 추출부에 전송하고 상기 감시대상 영상 파일을 영상 스토리지에 저장하는 단계,
    상기 특징점 추출부가 상기 감시대상 영상으로부터 각 프레임별 특징점을 추출하고 영상 색인 DB에 저장하는 단계,
    영상 분석부가 각 프레임별 특징점을 가지고 유사도를 측정하기 위해 영상 색인 DB를 검색하는 단계,
    상기 영상 분석부가 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 제1 판단단계,
    판단 결과, 영상 분석부는 유사도가 임계수치 미만인 경우 특이사항이 있음을 판단하는 제2 판단단계를 진행하고,
    상기 제2 판단단계의 결과,
    특이사항이 없는 경우 제어부가 촬영을 종료할 것인지 여부를 판단하는 제3 판단단계를 진행하고, 특이사항이 있는 경우 경고를 알리는 단계 및 상기 제어부가 사고 발생장소에서 대기하도록 영상촬영부를 제어하고 해당 지점을 정밀분석하도록 하는 단계 및 상기 제3 판단단계를 진행하되,
    상기 특징점 추출부는,
    상기 감시대상 영상의 비디오 스트림을 RGB 포맷, 적외선 영상 포맷 또는 흑백 영상 포맷으로 디코딩한 후 디코딩된 각 프레임 이미지를 복수 개의 블록 단위로 분할하고, 상기 분할된 블록 단위별로 각 픽셀의 영상 밝기 데이터의 평균값을 산출한 후, 인접한 블록 간의 영상 밝기 데이터의 평균값의 차이를 기준으로 특징점을 추출하여 각 프레임별로 그룹화된 핑거프린트를 생성하고,
    상기 영상 분석부는,
    상기 감시대상 영상으로부터 각 프레임 이미지별로 그룹화된 핑거프린트로 추출된 특징점과 상기 영상 색인 DB에 기저장된 색인화된 특징점을 상호 비교하여 동일 장소의 촬영 시점을 검색하고, 상기 검색된 촬영 시점으로부터 소정 구간의 복수의 프레임에 대응하는 특징점의 유사도가 임계수치 이상인지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시방법.
  13. 청구항 12에 있어서,
    상기 제3 판단단계의 판단결과,
    촬영이 종료되면 상기 제어부가 관리자 검열모드로 전환하여 관리자 검열부가 관리자로부터 특이사항 유무 또는 그 내용을 전송받아 영상 색인 DB에 기록하는 단계를 더 진행하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시방법.
  14. 청구항 3 또는 청구항 4에 있어서,
    상기 영상 분석부는 기설정된 기간으로 제한하여 영상 색인 DB를 검색하는 것을 특징으로 하는 이동형 촬영영상의 유사도 분석을 이용한 지능형 이동 감시시스템.
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