KR101743689B1 - 통합 방범 지능형 cctv의 영상 처리 방법 및 통합 방범 지능형 cctv 시스템 - Google Patents

통합 방범 지능형 cctv의 영상 처리 방법 및 통합 방범 지능형 cctv 시스템 Download PDF

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Abstract

통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법 및 통합 방범 지능형 CCTV 시스템이 개시되어 있다. 통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법은 통합 방범 지능형 CCTV가 영상 정보를 생성하는 단계, 통합 방범 지능형 CCTV가 영상 정보 내의 객체에 대한 형태를 판단하는 단계와 통합 방범 지능형 CCTV가 객체가 차량인지 사람인지 여부에 따라 서로 다른 알고리즘을 기반으로 영상 처리를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법 및 통합 방범 지능형 CCTV 시스템{Method for image processing of integrated intelligence surveillance CCTV(closed circuit television) and integrated intelligence surveillance CCTV system}
본 발명은 CCTV 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법 및 통합 방범 지능형 CCTV 시스템에 관한 것이다.
CCTV 관제 시스템(CCTV surveillance system)은 시설 관리 및 재난 대응, 방법, 교통 관리 등의 목적으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 공공 기관을 중심으로 설치된 CCTV 카메라는 2013년 기준으로 약65,000여대이며 지속적으로 증가하고 있다. CCTV 카메라의 증가에 따라 한정된 공간에서 관제사가 감시해야 하는 영상은 많아지고 있다. 일반적으로 1명의 관제사가 감시하는데 적절한 카메라는 약 20∼50대까지이다. 그리고, 관제사가 관제하는데 있어 12분이 지나면 약 45% 정도 감시 능력이 떨어지고 22분이 지나면 약 95% 정도 감소한다. 따라서, 효율적인 CCTV 관제 시스템의 운영을 위해서는 영상 이해 및 인식 기술을 기반으로 하는 지능형 CCTV시스템의 도입이 필요하다.
지능형 CCTV 시스템은 객체 검출(object detection), 추적(tracking), 상황 인식(event detection) 등의 복합적인 영상 처리 기술(video processing)이 요구된다. 객체 검출은 주로 보행자 또는 차량 검출 기법이 필요하고 상황에 따라서 화염 또는 연기 검출 기법이 요구된다.
객체 검출 및 추적, 상황 인식 기법들이 다양하게 적용되는 지능형CCTV 시스템은 목표 객체 주변의 움직이는 객체에 의한 동적 배경, 시간 및 계절 그리고 일기의 변화에 따른 조명 변화에 의하여 정확하게 상황을 인식하는 것이 과제이다. 동적 배경과 실내에서 조명 변화에 대응하기 위하여 RGB-Depth 카메라 등을 적용하여 상황을 감지하는 연구도 진행되고 있다.
CCTV 관제 시스템은 도로 방범 시스템과 생활 방범 시스템을 포함할 수 있으며, 도로 방범 시스템은 행정 구역의 경계 지역을 중심으로 설치되어 차로 별 한 대의 고해상도 카메라를 이용하여 주행하는 차량의 차량 번호를 인식하고 인식된 결과를 전송한다. 생활 방범 시스템은 주택가를 중심으로 설치되어 넓은 지역의 영상을 동영상으로 압축 후 전송한다.
10-2013-0137157
본 발명의 일 측면은 통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법을 제공한다.
본 발명의 다른 측면은 통합 방범 지능형 CCTV 시스템을 제공한다.
본 발명의 일 측면에 따른 통합 방범 지능형 CCTV(closed circuit television)의 영상 처리 방법은 통합 방범 지능형 CCTV가 영상 정보를 생성하는 단계, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 영상 정보 내의 객체에 대한 형태를 판단하는 단계와 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 객체가 차량인지 사람인지 여부에 따라 서로 다른 알고리즘을 기반으로 영상 처리를 수행하는 단계를 포함할 수 있다.
한편, 통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법은 상기 객체가 상기 차량인 경우, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 객체에 대해 차량 번호 인식 알고리즘을 적용하여 상기 차량의 번호에 대한 인식을 수행하는 단계, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 번호에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 번호가 이전에 인식된 번호와 동일한지 여부를 판단하는 단계, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 번호가 상기 이전에 인식된 번호와 동일한 경우, 번호 인식 결과를 저장하는 메모리 버퍼를 갱신하는 단계와 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 번호가 상기 이전에 인식된 번호와 동일하지 않은 경우, 상기 번호에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법은 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 번호에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 차량의 램프 또는 그릴 패턴에 대한 인식을 수행하는 단계, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 램프 또는 상기 그릴 패턴에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 램프 또는 상기 그릴 패턴에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하는 단계와 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 램프 또는 상기 그릴 패턴에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 차량이 촬상된 시점을 이벤트로 정의하여 통합 관제 서버로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법은 상기 객체가 상기 사람인 경우, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 객체에 대해 얼굴 감지 알고리즘을 적용하여 상기 사람의 얼굴에 대한 인식을 수행하는 단계, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 얼굴에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 얼굴에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하는 단계와 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 얼굴에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 사람이 촬상된 시점을 이벤트로 정의하여 상기 통합 관제 서버로 전송하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 통합 방범 지능형 CCTV는 상기 객체에 대한 영상의 획득을 위한 영상 촬영부와 상기 객체에 대한 영상을 처리하기 위한 제어부를 일체형으로 구현할 수 있다.
본 발명의 또 다른 측면에 따른 통합 방범 지능형 CCTV(closed circuit television) 시스템은 통합 방범 지능형 CCTV가 영상 정보를 생성하도록 구현되는 영상 촬영부와 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 영상 정보 내의 객체에 대한 형태를 판단하고, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 객체가 차량인지 사람인지 여부에 따라 서로 다른 알고리즘을 기반으로 영상 처리를 수행하도록 구현되는 제어부를 포함할 수 있다.
한편, 상기 객체가 상기 차량인 경우, 상기 제어부가 상기 객체에 대해 차량 번호 인식 알고리즘을 적용하여 상기 차량의 번호에 대한 인식을 수행하도록 구현되고, 상기 번호에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 제어부가 상기 번호가 이전에 인식된 번호와 동일한지 여부를 판단하도록 구현되고, 상기 번호가 상기 이전에 인식된 번호와 동일한 경우, 상기 제어부가 번호 인식 결과를 저장하는 메모리 버퍼를 갱신하도록 구현되고, 상기 번호가 상기 이전에 인식된 번호와 동일하지 않은 경우, 상기 제어부가 상기 번호에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하도록 구현될 수 있다.
또한, 상기 제어부가 상기 번호에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 차량의 램프 또는 그릴 패턴에 대한 인식을 수행하고, 상기 램프 또는 상기 그릴 패턴에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 램프 또는 상기 그릴 패턴에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하고, 상기 램프 또는 상기 그릴 패턴에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 차량이 촬상된 시점을 이벤트로 정의하여 통합 관제 서버로 전송하도록 구현될 수 있다.
또한, 상기 객체가 상기 사람인 경우, 상기 제어부가 상기 객체에 대해 얼굴 감지 알고리즘을 적용하여 상기 사람의 얼굴에 대한 인식을 수행하도록 구현되고,
상기 제어부가 상기 얼굴에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 얼굴에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하고, 상기 얼굴에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 사람이 촬상된 시점을 이벤트로 정의하여 상기 통합 관제 서버로 전송하도록 구현될 수 있다.
또한, 상기 통합 방범 지능형 CCTV는 상기 객체에 대한 영상의 획득을 위한 영상 촬영부와 상기 객체에 대한 영상을 처리하기 위한 제어부를 일체형으로 구현할 수 있다.
본 발명의 실시예에 통합 방범 지능형 CCTV 촬상 방법 및 통합 방범 지능형 CCTV 시스템에서는 이기종 시스템에서 호환 가능한 지능형 CCTV 시스템 기술을 기반으로 단일 영상 장치에 의해 획득되는 영상을 사용하여 하나 이상의 다차로를 주행하는 차량이 검지되고 차량 번호가 인식될 뿐만 아니라 보행자가 검출되고 차량 및 보행자의 검출 시점과 정지 영상 및 인식된 차량 번호에 대한 정보가 획득될 수 있다.
또한, 도로 방범용 CCTV에서 사용되는 카메라 및 생활 방범용 CCTV에서 사용되는 서로 다른 형태의 카메라에 대해서 차량 검지 및 차량 번호 인식 그리고 보행자 검출의 데이터 획득과 함께 데이터를 압축하고 압축된 데이터를 실시간으로 전송하는 기능이 모두 제공됨으로써 통합 관제 센터에서 단일 시스템을 이용하여 일원화된 관리가 수행될 수 있다.
또한, 주행 차량 및 보행자에 대한 검출, 데이터 압축 및 전송을 위한 부가적인 하드웨어 시스템이 사용되지 않으면서 단일한 제어 시스템(또는 제어부)에서 소프트웨어를 기반으로 주행 차량 및 보행자에 대한 검출, 데이터 압축 및 전송이 처리됨으로써 통합 방범 지능형 CCTV 시스템에 대한 설치 및 유지/보수가 용이할 수 있다.
이뿐만 아니라, 종래의 영상 촬영부, 조명 및 조명 제어부, 제어 시스템부가 분리되어 설치/운영되는 시스템과 달리 작고 경량화된 단일한 시스템으로 구성됨으로써 현장의 설치가 매우 용이하다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 DBMS에 대한 보안을 강화하기 위한 데이터베이스 계정 권한 관리 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스 계정 관리 시스템에서 불법 롤에 대한 추적을 수행하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 불법 롤 추적 방법을 나타낸 개념도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 DBMS에서 계정을 관리하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 데이터베이스 계정 권한 관리 시스템에서 계정별로 권한을 관리하는 방법을 나타낸 개념도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 DBMS에서 보안을 강화하는 방법을 나타낸 순서도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 방법을 나타낸 개념도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이들 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 여기에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 일 실시예와 관련하여 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 다른 실시예로 구현될 수 있다. 또한, 각각의 개시된 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치는 본 발명의 정신 및 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 취하려는 것이 아니며, 본 발명의 범위는, 적절하게 설명된다면, 그 청구항들이 주장하는 것과 균등한 모든 범위와 더불어 첨부된 청구항에 의해서만 한정된다. 도면에서 유사한 참조 부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 기능을 지칭한다.
이하, 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 기존의 방범 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 1을 참조하면, 기존의 방범 시스템은 도로 방범 시스템과 생활 방범 시스템으로 분류될 수 있다.
도 1의 (a)를 참조하면, 기존의 도로 방범 시스템은 행정 구역의 경계 지역을 중심으로 설치될 수 있고, 차로 별로 한 대의 고해상도 카메라를 이용하여 주행하는 차량의 차량 번호가 인식되고 인식된 결과가 전송될 수 있다. 기존의 도로 방범 시스템은 행정 구역의 경계 지역을 중심으로 설치되고, 차로 별로 고해상도 카메라가 설치되어 주행하는 차량의 차량 번호가 인식되고 인식된 차량의 정지 영상이 센터(또는 관제 서버)로 전송될 수 있다.
도 1의 (b)를 참조하면, 기존의 생활 방범 시스템은 주택가를 중심으로 설치되어 넓은 지역의 영상을 동영상으로 압축한 후 전송할 수 있다. 기존의 생활 방범 시스템은 주택가 또는 우범 지역을 중심으로 설치되고, 고정형 또는 스피드 돔의 다양한 카메라가 설치될 수 있다. 넓은 지역의 광각 영상이 동영상으로 압축되어 실시간으로 센터로 전송된 후 근무자들에 의해 육안 모니터링이 수행될 수 있다.
다시 도 1의 (a)를 참조하면, 기존의 도로 방범 시스템은 주행하는 차량의 차량 번호를 인식하고 인식된 차량 번호를 이용하여 범죄 차량을 검색할 수 있는 데이터를 생성하도록 구현될 수 있다. 그러나, 생활 방범 시스템은 관제 센터에서 CCTV로부터 촬영된 영상의 단순 모니터링만을 수행하도록 구현될 수 있다. 또한, 기존의 도로 방범 시스템에서는 1.x 메가 픽셀 카메라를 사용하여 한 개의 차로 또는 2.x 메가 픽셀 카메라를 사용하여 두 개의 차로를 주행하는 차량의 번호판이 크게(일반적으로 번호의 높이가 40픽셀 이상) 촬영되도록 카메라의 뷰어 영역이 매우 좁게 설치된다. 따라서, 차량을 제외한 주변 환경에 대해 확인이 불가하다.
또한, 기존의 도로 방범 시스템은 차량의 차량 번호를 생성하지만 국제 표준을 준수하는 데이터 압축 및 실시간 전송을 지원하지 않기 때문에 관제 센터에서 운영하는 통합 관제 프로그램에 연계되지 않는다. 이로 인해서, 별도의 하드웨어 및 소프트웨어 시스템이 구축되어야 하기 때문에 일원화된 시스템 관리가 되지 않는다.
또한 기존의 도로 방범 시스템을 구축하기 위해서는 차량 번호에 대한 인식을 위한 카메라부(또는 영상 촬영부), 입력된 카메라 영상으로부터 차량 번호 인식 소프트웨어를 위한 제어 시스템부가 설치되어야 하므로 시스템의 설치가 어렵고 시스템에 대한 유지/보수가 어렵다.
다시 도 1의 (b)를 참조하면, 기존의 생활 방범 시스템은 국제 표준을 준수하는 데이터 압축 및 실시간 전송을 지원하지만 차량 번호의 수치화된 데이터를 생성하지 않기 때문에 범죄 차량 조회를 할 수 없다. 또한 기존의 생활 방범 시스템에서는 1.x 메가 픽셀 이상의 고해상도 카메라를 이용하여 통합 관제 센터에서 모니터링 요원들이 육안으로 주변의 상황을 모니터링할 수 있도록 카메라의 뷰어 영역이 매우 넓게 설치되어 수십 미터의 영역에 대한 확인이 가능하나 구체화된 정보에 대한 탐색이 어렵다.
아래의 표 1은 기존의 도로 방범 시스템 및 생활 방범 시스템에서 활용되는 카메라의 특징을 나타낸 표이다.
<표 1>
이하, 전술한 기존의 도로 방법 시스템/생활 방범 시스템의 문제점을 해결하기 위한 통합 방범 지능형 CCTV 촬상 방법 및 통합 방범 지능형 CCTV 시스템이 개시된다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 통합 방범 지능형 CCTV 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 2에서는 기존의 도로 방범 시스템/생활 방범 시스템이 가진 전술한 문제점을 해결하기 위해 차량 번호 인식과 함께 표준 기반의 데이터 압축 및 실시간 전송이 가능하도록 구현된 통합 방범 지능형 CCTV 시스템 중 통합 방범 지능형 CCTV가 개시된다.
본 발명의 실시예에 따른 통합 방범 지능형 CCTV 시스템에서는 생활 방범 시스템에도 차량 번호 인식 기능이 제공될 수 있다.
통합 방범 지능형 CCTV 시스템에서는 통합 관제 센터가 서로 다른 이기종 시스템(도로 방범 시스템/생활 방범 시스템)을 단일한 하드웨어 시스템 및 소프트웨어를 기반으로 관리할 수 있다.
이기종 시스템을 지원하는 통합 방범 지능형 CCTV는 영상 촬영부(200), 조명부(210), 조명 제어부(220), 제어부(240) 및 통신부(230)를 포함할 수 있다.
영상 촬영부(200)는 주행 차량뿐만 아니라 보행자의 주변 상황을 식별하도록 넓은 영역에 대한 촬상이 가능하도록 구현될 수 있다. 예를 들어, 영상 촬영부(200)는 1.0~3.0 메가 픽셀의 해상도를 가지고 이미지 센서는 CCD(charge coupled device), CMOS(complementary metal-oxide semiconductor)일 수 있다.
조명부(210)는 촬영되는 영상을 밝게 하기 위해 외부로부터 제어에 따라 조명을 제공하도록 구현될 수 있다. 예를 들어, 조명부(210)는 730nm~740nm 적외선 LED(light emitting diode)로서 30m 이상의 조사 거리를 가질 수 있다.
조명 제어부(220)는 조명부(210)의 동작을 제어하기 위해 구현될 수 있다. 조명 제어부(220)는 외부 환경에 따라 조명의 세기를 제어하도록 구현될 수 있다.
제어부(240)는 영상 촬영부(200)에 의해 촬영된 영상을 기반으로 차량 번호 인식 및 보행자를 검출하도록 구현될 수 있다. 또한, 제어부(240)는 영상 촬영부(200) 및 조명 제어부(220)뿐만 아니라 통합 방범 지능형 CCTV 시스템을 구성하는 구성부에 대한 제어를 위해 구현될 수 있다. 제어부(240)는 별도의 제어 시스템일 수 있다.
통신부(230)는 영상 촬영부(200)에 의해 촬영된 영상 정보와 제어부(240)에 의해 분석된 분석 정보를 외부 서버(또는 외부 장치)로 전송하기 위해 구현될 수 있다.
통합 방범 지능형 CCTV 시스템은 영상 촬영부(200), 조명부(210), 조명 제어부(220), 제어부(240) 및 통신부(230)를 기반으로 일체형으로 구현될 수도 있고, 통합 방범 지능형 CCTV 시스템에서는 도로 방범 및 생활 방범이 통합적으로 수행 가능할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 통합 방범 지능형 CCTV 시스템의 영상 촬영부를 나타낸 개념도이다.
도 3에서는 영상 촬영부의 영상 처리 동작이 개시된다.
도 3을 참조하면, 영상 촬영부는 촬영된 영상을 영상 압축 표준을 기반으로 영상 데이터에 대한 압축을 수행하고 압축된 영상 데이터를 실시간으로 전송하는 기능이 지원되는 네트워크 카메라 또는 촬영된 영상의 순수 데이터만 처리할 수 있는 카메라일 수 있다.
영상 촬영부에서 촬상된 영상에 대한 영상 데이터에 대한 처리만이 가능한 경우, 영상 데이터에 대해 차량 번호 인식 알고리즘(300)/얼굴 검출 알고리즘(350)이 적용되어 그 결과가 생성되고 영상 데이터에 대한 영상 압축 표준 기술 기반의 압축 및 실시간 전송은 소프트웨어 모듈에서 수행될 수 있다.
한편, 영상 압축 표준 기술을 기반으로 한 데이터 압축 및 실시간 전송을 처리하는 소프트웨어 알고리즘은 차량 번호 인식 알고리즘(300)/얼굴 검출 알고리즘(350)과는 독립적인 구조로 처리될 수 있도록 설계되고 차량 번호 인식 알고리즘(300)/얼굴 검출 알고리즘(350)의 처리 시간으로 인한 처리 지연이 발생하지 않을 수 있다. 영상 압축 표준 기술을 기반으로 한 데이터 압축된 영상 데이터는 실시간 전송으로 통합 관제 센터(또는 통합 관제 서버)로 전송되고, 인식된 차량 번호에 대한 정보는 차량 번호 인식 서버로 전송되고, 인식된 얼굴에 대한 정보는 차량 번호 인식 서버로 전송될 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 영상 촬영부는 촬영된 영상에 대해 영상 압출 표준 기술을 준수하여 영상 데이터를 압축하고 이를 실시간으로 전송하는 기능을 지원하는 네트워크 카메라일 수 있다. 이러한 경우, 네트워크 카메라는 촬영된 영상을 8비트의 그레이 영상으로 변환한 후 차량 번호 인식 알고리즘을 처리하여 인식된 차량 번호에 대한 정보가 생성될 수 있다. 인식된 차량 번호에 대한 정보는 차량 번호 인식 서버로 전송되고 압축된 데이터는 실시간으로 전송되어 통합 관제 센터로 전송되어 통합 관제 센터의 운영 프로그램과 연계될 수 있다. 검출된 얼굴에 대한 정보에도 동일한 방법이 수행될 수 있다.
또한 본 발명의 실시예에 따르면, 영상 촬영부를 구성하는 카메라의 종류와는 관계없이 주행 차량에 대한 차량 번호가 인식되거나 보행자가 검출된 경우, 정지 영상 및 이벤트 정보가 생성되고, 정지 영상 및 이벤트 정보가 통합 관제 센터의 운영 프로그램에 연계될 수 있다.
즉, 본 발명의 실시예에 따르면, 차량 번호 인식, 동영상 압축 및 실시간 전송의 소프트웨어 기능을 처리하여 통합 관제 센터의 차량 방범용 서버 및 생활 방범용 서버 간에 서로에 연계되는 데이터가 생성될 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 통합 방범 지능형 CCTV 시스템을 나타낸 개념도이다.
도 4를 참조하면, 통합 방범 지능형 CCTV 시스템은 통합 방범 지능형 CCTV(400), 전송 장치(420), 통합 관제 서버(440)를 포함할 수 있다.
통합 방범 지능형 CCTV(400)는 도 3에서 전술한 바와 같이 영상 촬영부를 기반으로 촬영된 영상 정보를 기반으로 차량 번호에 대해 인식하고, 움직이는 객체(예를 들어, 사람)에 대한 탐색을 수행하여 차량 번호 정보 및 객체 인식 정보를 생성할 수 있다. 차량 번호 정보 및 객체 인식 정보는 전송 장치를 통해 통합 관제 센터(또는 통합 관제 서버)(440)로 전송될 수 있다. 통합 방범 지능형 CCTV(400)의 차량 번호 정보 및 객체 인식 정보의 생성 방법은 구체적으로 후술한다.
또한, 통합 방범 지능형 CCTV(400)는 촬상된 영상에 대한 압축을 수행하여 전송 장치(420)를 통해 통합 관제 센터(440)로 전송할 수 있다.
통합 관제 센터(440)는 차량 번호 정보 및 객체 인식 정보를 수신하고, 수신한 영상 정보를 저장/관리하여 차량 번호에 대한 탐지를 수행하고, 촬상 범위에서 객체들에 의해 발생된 이벤트에 대한 관리를 수행할 수 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 통합 방범 지능형 CCTV의 동작을 나타낸 순서도이다.
도 5에서는 통합 방범 지능형 CCTV에서 별도의 영상 압축을 수행하는 방법이 개시된다.
도 5를 참조하면, 카메라(또는 영상 촬영부)로부터 영상 정보를 획득할 수 있다(단계 S500).
영상 촬영부에 의해 차량 및/또는 객체에 대한 정보를 포함하는 영상 데이터가 촬영될 수 있다.
영상 촬영부에 의해 동영상에 대한 압축 및 압축된 영상 데이터에 대한 전송이 지원되는지 여부가 판단된다(단계 S510).
생활 방범을 위한 카메라와 같이 영상 촬영부에 의해 동영상에 대한 압축 및 압축된 영상 데이터에 대한 전송이 지원되는 경우, 영상 촬영부에 의해 동영상에 대한 압축이 수행되고 압축된 영상 데이터에 대한 전송이 수행될 수 있다.
영상 촬영부에 의해 동영상에 대한 압축 및 압축된 영상 데이터에 대한 전송이 지원되지 않는 경우, 소프트웨어 기반으로 동영상에 대한 압축 및 압축된 영상 데이터에 대한 전송이 수행될 수 있다.
구체적으로 H.264 포맷으로 영상 압축이 수행되고(단계 S520), 제어부(또는 제어 시스템)에 의해 메모리에 압축된 영상 데이터가 저장될 수 있다(단계 S530).
이후, 스트리밍에 대한 요청 여부가 판단된다(단계S540).
통합 관제 서버로의 압축된 영상 데이터의 스트리밍이 수행될지 여부가 판단될 수 있다.
통합 관제 서버로의 압축된 영상 데이터의 스트리밍이 수행되는 경우, RTP(real-time protocol)/RTSP(real-time streaming protocol) 기반 실시간 데이터 전송이 수행될 수 있다(단계 S550).
즉, 도로 방범 시스템에서 사용되는 카메라와 같이 동영상 압축 및 전송이 지원되지 않는 카메라의 경우에도 소프트웨어 기반으로 동영상 압축 및 압축된 영상 데이터에 대한 전송이 지원될 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 통합 방범 지능형 CCTV의 동작을 나타낸 순서도이다.
도 6에서는 객체 검지 및 차량 번호 인식을 위한 알고리즘이 개시된다.
도 6을 참조하면, 카메라(또는 영상 촬영부)로부터 영상 정보를 획득할 수 있다(단계 S600).
영상 정보 내 객체의 형태에 대해 판단할 수 있다(단계 S605).
영상 정보 내 물체가 차량인지, 사람인지 여부에 대해 판단하고 객체에 따라 서로 다른 알고리즘을 적용하여 처리할 수 있다. 영상 정보 내 물체가 차량도 사람도 아닌 경우, 별도의 추가적인 객체 정보 분석 절차는 수행되지 않는다.
영상 정보 내 물체가 차량인 경우, 차량 번호 인식 알고리즘에 의해 차량 번호에 대한 구체적인 인식이 수행될 수 있다(단계 S610).
차량 번호 인식 알고리즘에 의해 차량 번호에 대한 정보가 획득될 수 있다.
번호 인식의 성공 여부가 판단된다(단계 S615).
차량 번호에 대한 인식이 성공한 경우, 이전에 인식된 차량 번호와의 동일 여부에 대해 판단한다(단계 S620).
이전에 인식된 차량 번호와의 동일한 경우, 번호 인식 결과를 저장하는 메모리 버퍼를 갱신하고(단계 S625), 이전에 인식된 차량 번호와의 동일하지 않은 경우, 번호 인식된 영상에 대한 저장이 수행된다(단계 S627).
차량 번호에 대한 인식이 실패한 경우, 램프 또는 그릴 패턴의 존재 여부가 판단된다(단계 S630).
램프 또는 그릴 패턴이 존재하는 경우, 차량 번호를 인식하지 못한 영상에 대한 저장이 수행될 수 있다(단계 S635).
램프 또는 그릴 패턴이 존재하지 않는 경우, 객체가 인식된 시점을 이벤트로 정의한 후 통합 관제 서버로 전송하고 통합 관제 서버에서는 이 정보를 기반으로 동영상을 검색할 수 있다(단계 S640).
영상 정보 내 물체가 사람인 경우, 얼굴 검지 알고리즘에 의해 사람에 대한 구체적인 인식이 수행될 수 있다(단계 S645).
얼굴 검지 알고리즘에 의해 얼굴 검지에 대한 성공 여부가 판단된다(단계 S650).
얼굴 검지가 성공하는 경우, 얼굴 검지된 영상에 대한 저장이 수행되 수 있다(단계 S655).
얼굴 검지가 실패하는 경우, 객체가 인식된 시점을 이벤트로 정의한 후 통합 관제 서버로 전송하고 통합 관제 서버에서는 이 정보를 기반으로 동영상을 검색할 수 있다(단계 S640).
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출 방법을 나타낸 개념도이다.
도 7에서는 영상 정보에 포함되는 객체에 대한 검출 방법이 개시된다.
도 7에서는 차량과 사람에 대한 객체 검출을 위한 방법이 개시된다.
도 7을 참조하면, 통합 방범 지능형 CCTV는 차량과 사람과 같은 객체에 대한 검출을 위해 우선 배경과 객체에 대한 분리를 수행할 수 있다(단계 S700).
통합 방범 지능형 CCTV는 임계 시간 동안 변하지 않는 부분을 배경, 변하는 부분을 객체로 인식할 수 있다.
예를 들어, 통합 방범 지능형 CCTV는 일정 시간 동안 영상 촬상을 수행하고 촬상된 영상에서 일정 거리 이상 움직이는 부분과 일정 거리 이상 움직이지 않는 부분을 분리할 수 있다. 일정 거리 이상 움직이지 않는 부분은 배경으로 인식되고, 일정 거리 이상 움직이지 않는 부분은 객체로 인식될 수 있다.
또는 별도로 특정 프레임을 배경 프레임으로 설정하고 배경 프레임을 통합 방범 지능형 CCTV로 입력하여 배경에 대한 학습을 수행한 후 배경과 객체에 대한 분리를 수행할 수도 있다.
배경과 객체에 대한 분리 후 배경을 기준으로 객체가 나타났는지 여부가 판단된다(단계 S710).
통합 방범 지능형 CCTV는 가장 넓은 촬상 범위(이하 최대 촬영 범위)를 기본 범위로 설정하여 촬상을 수행할 수 있고, 객체의 움직임 및 객체의 판단이 필요한지 여부에 따라 추적하여 객체에 대한 촬상이 수행될 수도 있다.
예를 들어, 통합 방범 지능형 CCTV는 적어도 하나의 보조 영상 촬상 장치를 포함할 수 있고, 적어도 하나의 보조 영상 촬상 장치는 객체에 대한 추적이 필요한 경우, 트리거되어 동작될 수 있다.
객체가 나타난 경우, 객체에 대한 트래킹을 기반으로 객체에 대한 영상을 촬영한다(단계 S720).
구체적으로 기본 카메라가 최대 촬영 범위에 대한 촬상을 수행할 수 있고, 객체에 대한 추가적인 탐색이 필요한 경우, 적어도 하나의 보조 영상 촬상 장치의 동작이 트리거 되어 객체의 움직임/객체 정보에 대한 탐색이 수행될 수 있다.
기본 카메라는 계속적으로 최대 촬영 범위에 대한 영상 촬상을 수행하고 보조 영상 촬상 장치는 추가적으로 정밀한 트래킹이 필요한 객체에 대한 촬상을 수행할 수 있다. 보조 영상 촬상 장치는 객체의 예상 이동 범위를 고려하여 객체의 예상 이동 범위에 따라 객체에 대한 촬상을 수행할 수 있다.
구체적으로 기존의 객체가 사람인지, 차량인지 여부를 판단하고, 객체의 이동 경로/객체의 이동 속도를 고려하여 객체의 전체 모습 및 식별 정보(예를 들어, 차량 번호판 또는 사람의 얼굴)에 대한 촬상을 수행할 수 있다.
트래킹을 수행해야 할 객체가 복수개인 경우, 복수개의 객체 각각에 대해 복수의 보조 카메라가 할당되어 복수의 보조 카메라 각각이 복수개의 객체 각각에 대한 트래킹을 수행할 수 있다.
만약, 트래킹해야 할 객체가 많은 경우, 복수개의 객체가 그룹핑되어 복수의 보조 카메라 각각에 할당될 수도 있다. 예를 들어, 트래킹의 대상 객체의 개수가 10개이고, 객체에 대한 트래킹이 가능한 보조 카메라가 5개인 경우, 트래킹의 대상 객체는 5개의 그룹으로 그룹핑되어 보조 카메라 5개 각각에 할당될 수 있다.
트래킹 대상 객체에 대한 그룹핑은 복수의 트래킹 대상 객체 각각의 위치/트래킹 대상 객체의 속도를 기반으로 결정될 수 있다. 트래킹 대상 객체가 사람인 경우, 사람의 현재 위치 및 사용자의 움직임 속도를 고려하여 트래킹 대상 객체에 대한 그룹핑이 수행될 수 있다. 사람의 현재 위치 및 사용자의 움직임 속도의 변화에 따라 트래킹 대상 객체에 대한 그룹핑이 재수행될 수도 있다. 예를 들어, A객체, B객체가 동일한 그룹이었다가 A객체의 속도가 빨라서 A객체가 C 객체와 더 인접해진 경우, A객체는 C 객체의 그룹으로 그룹을 전환할 수 있다.
통합 방범 지능형 CCTV의 영상 처리 방법은 애플리케이션으로 구현되거나 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 것들일 수 있고, 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터 판독 가능한 기록 매체의 예에는, 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD 와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical 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.
이상에서는 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.

Claims (10)

  1. 통합 방범 지능형 CCTV(closed circuit television)의 영상 처리 방법은,
    통합 방범 지능형 CCTV가 영상 정보를 생성하는 단계;
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 영상 정보 내의 객체에 대한 형태를 판단하는 단계; 및
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 객체가 차량인지 사람인지 여부에 따라 서로 다른 알고리즘을 기반으로 영상 처리를 수행하는 단계를 포함하되,
    상기 객체가 상기 차량인 경우, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 객체에 대해 차량 번호 인식 알고리즘을 적용하여 상기 차량의 번호에 대한 인식을 수행하는 단계;
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 번호에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 번호가 이전에 인식된 번호와 동일한지 여부를 판단하는 단계;
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 번호가 상기 이전에 인식된 번호와 동일한 경우, 번호 인식 결과를 저장하는 메모리 버퍼를 갱신하는 단계; 및
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 번호가 상기 이전에 인식된 번호와 동일하지 않은 경우, 상기 번호에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하는 단계를 더 포함하고,
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 번호에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 차량의 램프 및 그릴 패턴에 대한 인식을 수행하는 단계;
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 램프 및 상기 그릴 패턴에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 램프 및 상기 그릴 패턴에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하는 단계; 및
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 램프 및 상기 그릴 패턴에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 차량이 촬상된 시점을 이벤트로 정의하여 통합 관제 서버로 전송하는 단계를 더 포함하되,
    상기 통합 방범 지능형 CCTV는 기본 카메라 및 적어도 하나의 보조 영상 촬상 장치를 포함하고,
    상기 기본 카메라는 최대 촬영 범위에 대한 촬상을 수행하고,
    상기 적어도 하나의 보조 영상 촬상 장치 각각은 상기 객체의 예상 이동 범위를 고려하여 상기 객체에 대한 촬상을 수행하고,
    상기 객체가 복수개인 경우, 상기 적어도 하나의 보조 영상 촬상 장치가 상기 객체의 개수를 기반으로 그룹핑되어 복수개의 객체 각각에 할당되고,
    상기 그룹핑은 상기 복수개의 객체 각각의 위치 및 속도를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 통합 방범 지능형 CCTV는 상기 객체에 대한 검출을 위해 임계 시간 동안 특정 범위에 대한 영상 촬상을 수행하고 촬상된 영상에서 일정 거리 이상 움직이는 부분과 일정 거리 이상 움직이지 않는 부분을 탐지하여 배경과 객체에 대한 분리를 수행하고,
    상기 통합 방범 지능형 CCTV는 별도로 특정 프레임을 배경 프레임으로 설정하고 상기 배경 프레임을 상기 통합 방범 지능형 CCTV로 입력하여 배경에 대한 학습을 수행한 후 배경과 객체에 대한 분리를 수행하는 것을 특징으로 하는 방법.
  3. 삭제
  4. 제2항에 있어서,
    상기 객체가 상기 사람인 경우, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 객체에 대해 얼굴 감지 알고리즘을 적용하여 상기 사람의 얼굴에 대한 인식을 수행하는 단계;
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 얼굴에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 얼굴에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하는 단계; 및
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 얼굴에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 사람이 촬상된 시점을 이벤트로 정의하여 상기 통합 관제 서버로 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방법.
  5. 삭제
  6. 통합 방범 지능형 CCTV(closed circuit television) 시스템은,
    통합 방범 지능형 CCTV가 영상 정보를 생성하도록 구현되는 영상 촬영부; 및
    상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 영상 정보 내의 객체에 대한 형태를 판단하고, 상기 통합 방범 지능형 CCTV가 상기 객체가 차량인지 사람인지 여부에 따라 서로 다른 알고리즘을 기반으로 영상 처리를 수행하도록 구현되는 제어부를 포함하고,
    상기 제어부는 상기 객체가 상기 차량인 경우, 상기 객체에 대해 차량 번호 인식 알고리즘을 적용하여 상기 차량의 번호에 대한 인식을 수행하고, 상기 번호에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 번호가 이전에 인식된 번호와 동일한지 여부를 판단하고, 상기 번호가 상기 이전에 인식된 번호와 동일한 경우, 번호 인식 결과를 저장하는 메모리 버퍼를 갱신하고, 상기 번호가 상기 이전에 인식된 번호와 동일하지 않은 경우, 상기 번호에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하고,
    상기 제어부는 상기 번호에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 차량의 램프 및 그릴 패턴에 대한 인식을 수행하고, 상기 램프 및 상기 그릴 패턴에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 램프 및 상기 그릴 패턴에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하고, 상기 램프 및 상기 그릴 패턴에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 차량이 촬상된 시점을 이벤트로 정의하여 통합 관제 서버로 전송하도록 구현되고,
    상기 통합 방범 지능형 CCTV는 기본 카메라 및 적어도 하나의 보조 영상 촬상 장치를 포함하고, 상기 기본 카메라는 최대 촬영 범위에 대한 촬상을 수행하고, 상기 적어도 하나의 보조 영상 촬상 장치 각각은 상기 객체의 예상 이동 범위를 고려하여 상기 객체에 대한 촬상을 수행하고, 상기 객체가 복수개인 경우, 상기 적어도 하나의 보조 영상 촬상 장치가 상기 객체의 개수를 기반으로 그룹핑되어 복수개의 객체 각각에 할당되고, 상기 그룹핑은 상기 복수개의 객체 각각의 위치 및 속도를 기반으로 결정되는 것을 특징으로 하는 통합 방범 지능형 CCTV 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 통합 방범 지능형 CCTV는 상기 객체에 대한 검출을 위해 임계 시간 동안 특정 범위에 대한 영상 촬상을 수행하고 촬상된 영상에서 일정 거리 이상 움직이는 부분과 일정 거리 이상 움직이지 않는 부분을 탐지하여 배경과 객체에 대한 분리를 수행하고,
    상기 통합 방범 지능형 CCTV는 별도로 특정 프레임을 배경 프레임으로 설정하고 상기 배경 프레임을 상기 통합 방범 지능형 CCTV로 입력하여 배경에 대한 학습을 수행한 후 배경과 객체에 대한 분리를 수행하는 것을 특징으로 하는 통합 방범 지능형 CCTV 시스템.
  8. 삭제
  9. 제7항에 있어서,
    상기 객체가 상기 사람인 경우, 상기 제어부가 상기 객체에 대해 얼굴 감지 알고리즘을 적용하여 상기 사람의 얼굴에 대한 인식을 수행하도록 구현되고,
    상기 제어부가 상기 얼굴에 대한 인식이 가능한 경우, 상기 얼굴에 대한 정보를 포함하는 이미지를 저장하고, 상기 얼굴에 대한 인식이 불가능한 경우, 상기 사람이 촬상된 시점을 이벤트로 정의하여 상기 통합 관제 서버로 전송하도록 구현되는 것을 특징으로 하는 통합 방범 지능형 CCTV 시스템.
  10. 제9항에 있어서,
    상기 통합 방범 지능형 CCTV는 상기 영상 촬영부와 상기 객체에 대한 영상을 처리하기 위한 제어부를 일체형으로 구현한 것을 특징으로 하는 통합 방범 지능형 CCTV 시스템.
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