KR101759921B1 - 비디오 데이터의 컨텐츠 인식 저장 - Google Patents

비디오 데이터의 컨텐츠 인식 저장 Download PDF

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마헤시 사프트하리시
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Abstract

비디오 분석기와 대용량 저장 유닛이 비디오 카메라의 카메라 하우징에 포함된다. 비디오 분석기는 비디오 카메라에 의해 생성된 비디오 데이터를 분석하며 한정된 관심 이벤트의 발생이 있는지를 검출한다. 대용량 저장 유닛에 저장된 비디오 데이터는 비디오 카메라의 시야에서 한정된 관심 이벤트의 발생과 비발생의 검출을 나타내는 상이한 품질의 비디오 데이터를 포함한다. 상이한 품질의 비디오 데이터를 저장하는 것은 시스템 저장 용량의 요구를 감소시킨다. 저장 버퍼와 하드 디스크 드라이브는 비디오 데이터를 저장한다. 하드 디스크 드라이브에 비디오 데이터 부분을 전송하고 저장하는데 소비되는 총 하드 디스크 드라이브 저장 시간은 저장 버퍼에 비디오 데이터를 저장하는데 소비되는 총 버퍼 저장 시간보다 상당히 더 작다. 이러한 저장 시간의 할당은 하드 디스크 드라이브의 동작 수명을 연장시킨다.

Description

비디오 데이터의 컨텐츠 인식 저장{CONTENT AWARE STORAGE OF VIDEO DATA}
본 발명은 비디오 데이터의 컨텐츠를 지능적으로 인식하고, 시스템 저장 용량 요구를 감소시키며, 비디오 데이터 대용량 저장 유닛의 동작 수명을 연장시키는 비디오 이미징 시스템에 관한 것이다.
네트워크 카메라 시스템, 예를 들어 네트워크 감시 카메라 시스템 또는 IP 카메라 시스템은 수 년 동안 존재하였으나 상대적으로 슬로우 산업(slow industry)에서 채용되었다. 전통적인 아날로그 카메라 시스템에 비해, 네트워크 카메라 시스템은 액세스 가능성, 통합성, 낮은 설치 비용, 확장가능성(scalability) 및 더 높은 해상도 비디오로 이동할 가능성과 같은 잇점을 제공한다. 그러나, 네트워크 카메라에 의해 생성된 데이터는 큰 대역폭과 많은 저장 용량을 요구한다.
네트워크 카메라 시스템과 연관된 대역폭 문제는, 증가된 수의 스위치를 포함하고 일부 경우에는 완전한 대안적인 데이터 경로를 포함하는 보다 복잡한 카메라 네트워크를 초래한다. 네트워크 카메라 시스템과 연관된 저장 문제는 비디오 해상도와 시스템에 있는 카메라의 수가 증가함에 따라 확대된다. 예를 들어, MPEG-4 압축을 사용하고 초당 30개의 프레임(fps : frames per second)에서 동작하는 단일 표준 D1 해상도 카메라는 1달치 비디오 데이터를 나타내는 360GB(gigabyte)의 비디오 데이터용 저장 용량을 필요로 할 수 있다. 그러므로, 1000개의 카메라를 갖는 카메라 시스템은 1달에 걸쳐 360TB(terabyte)의 데이터 저장 용량을 필요로 할 것이다. 이러한 예는, 특히 메가 픽셀 해상도가 요구되고 애플리케이션이 비디오 데이터 저장에 6달이나 1년을 요구하는 네트워크 카메라 시스템에서 나타나는 막대한 비용과 시설 관리 문제를 예시한다. 이러한 확인된 문제로 인해, 대부분의 네트워크 비디오 데이터는 완전한 품질로 레코딩되지 않고 더 낮은 해상도(resolution)와 더 낮은 프레임 레이트(frame rate)로 레코딩된다. 일반적인 고 해상도 카메라는 짧은 시간 기간 내에 많은 양의 저장 자원을 요구하는 비디오 데이터를 생성하기 때문에, 일반적인 카메라는 상당한 양의 비디오 데이터를 저장할 수 있는 하드 드라이브와 같은 자체 내장된 저장 유닛을 포함하는 것이 실용적이지 않다.
네트워크 카메라 시스템의 일반적인 저장 구조는 전통적인 아날로그 시스템과 유사하게 구성된다. 이 구조는 네트워크를 통해 IP 카메라에 연결된 중심에 위치된 디지털 비디오 레코더(DVR) 또는 네트워크 비디오 레코더(NVR)를 포함한다. 일반적인 구조는 다수의 이유로 부적절하다. 예를 들어, 대부분의 DVR과 NVR은 시스템이 차후 교체와 업그레이드를 위해 하나의 브랜드로 제한되도록 하기 위해 개방 플랫폼을 포함하지 않는다. 또한, 대부분의 DVR과 NVR은 비디오 데이터의 시스템 탄력성(resiliency), 중복성(redundancy) 및 장기간 아카이브(long-term archiving)를 위한 IT 표준을 충족하지 않는다. 추가적으로, 일반적인 네트워크 카메라 시스템은 네트워크 카메라 시스템이 팽창함에 따라 저장 시스템이 "대폭적인(forklift)" 업그레이드를 요구하도록 하는 저장 용량의 확장가능성(scalability)을 종종 보유하지 않는다.
일반적인 비디오 데이터 저장 구성에 따른 다른 문제는 많은 애플리케이션이 연속적으로 동작하기 위해 저장 디바이스를 필요로 한다는 점이다. 이러한 연속적인 동작은 5년이나 6년 동작 후 저장 디바이스들이 고장나게 한다. 중복되게 아카이브하거나 저장하지 않는 한, 고장난 저장 디바이스에 있는 데이터는 손실된다. 그러므로 저장 디바이스를 교체할 필요성이 상당히 중요해지고 유지보수 문제로 떠오른다.
최근에, 일부 네트워크 카메라 시스템은 중요한 이벤트(대상의 움직임과 같은)가 비디오 카메라에 의해 캡쳐(captured)될 때를 식별하기 위해 비디오 분석 처리를 구현한다. 비디오 분석은 주로 잠재적인 원치않는 이벤트의 보안을 알려주기 위해 사용되었다. 대부분의 비디오 분석은 복수의 카메라에 공통인 중앙 프로세서에 의해 수행되나, 일부 비디오 카메라는 내장된 비디오 분석 기능을 가지고 있다. 그러나, 내장된 분석을 가지는 이들 비디오 카메라는 카메라에 의해 생성된 비디오 데이터의 대용량 요구조건으로 인해 대용량 저장 기능을 포함하지 않는다. 또한, 내장된 비디오 분석이 없이 구성된 일부 카메라들이 있으나, 이들 카메라는 전통적인 DVR과 NVR을 대체하는 것으로서 기능하기에는 불충분한 내장된 작은 저장 용량을 가지고 있다.
그러므로, 고품질의 비디오 데이터를 생성하고, 더 작은 저장 용량과 더 작은 네트워크 대역폭을 필요로 하며, IT 표준을 충족하며, 용이하게 확장(scalable)가능하고, 그리고 저장 디바이스의 교체 없이 더 긴 시간 기간 동안 동작하는 네트워크 카메라 시스템에 대한 요구가 존재한다.
바람직한 실시예는, 카메라 하우징을 구비하고 네트워크 통신 시스템에 연결하기 위해 적응된 비디오 카메라에 의해 생성된 비디오 데이터의 콘텐츠 인식 저장을 수행하는 방법 및 시스템을 구현한다. 생성된 비디오 데이터는 비디오 카메라에 의해 관찰된 장면(scene)의 시야(field of view)를 나타낸다. 비디오 분석기와 대용량 저장 유닛은 카메라 하우징 내에 포함되거나 이 카메라 하우징의 일부를 형성한다. 비디오 분석기는 비디오 카메라에 의해 생성된 비디오 데이터를 분석하며 관심 이벤트의 발생이 있는지를 검출한다. 비디오 카메라에 의해 관찰된 장면의 시야를 나타내는 비디오 데이터는 대용량 저장 유닛에 저장된다. 저장된 비디오 데이터는 제 1 품질의 비디오 데이터와 제 2 품질의 비디오 데이터를 포함한다. 제 1 품질은 비디오 분석기에 의해 검출된 관심 이벤트가 시야에서 발생된 것을 나타내고, 제 2 품질은 비디오 분석기에 의해 검출된 관심 이벤트가 시야에서 비발생된 것을 나타낸다. 카메라 하우징 내에 포함되거나 이 카메라 하우징의 일부를 형성하는 대용량 저장 유닛에 비디오 데이터를 저장함으로써, 비디오 데이터가 저장을 위해 네트워크에 걸쳐 스트리밍될 필요가 없으므로 네트워크 대역폭 요구조건이 감소된다.
전술된 구현은, 네트워크 비디오 이미징 디바이스와 네트워크 비디오 데이터 저장소 사이에 네트워크 통신 경로를 포함하는 분배된 네트워크 비디오 감시 시스템의 비디오 데이터 저장 및 네트워크 대역폭 요구조건을 감소시킨다. 이 감시 시스템에서, 네트워크 비디오 이미징 디바이스는 비디오 이미징 디바이스에 의해 관찰된 장면의 시야를 나타내는 비디오 데이터를 생성하며, 네트워크 비디오 데이터 저장소는 네트워크 비디오 이미징 디바이스에 의해 생성된 비디오 데이터에 대응하는 비디오 정보를 저장한다. 네트워크 비디오 이미징 디바이스들 중 복수의 디바이스 각각은 연관된 네트워크 비디오 이미징 디바이스에 의해 생성된 비디오 데이터를 선택적으로 저장할 수 있는 컨텐츠 인식 비디오 데이터 저장 시스템과 연관된다. 컨텐츠 인식 비디오 데이터 저장 시스템은 비디오 데이터의 컨텐츠를 분석하는 비디오 분석기와, 이 비디오 분석기에 의한 분석에 응답하여 비디오 데이터의 부분들을 저장하는 로컬 비디오 데이터 저장소를 포함한다. 이 비디오 데이터 부분들에 대응하는 비디오 데이터는 장면의 시야를 지정된 품질 레벨로 나타내는 관리되는 양의 비디오 데이터를 제공하기 위해 네트워크 통신 경로를 통해 네트워크 비디오 데이터 저장소로 전달된다. 관리되는 양의 비디오 데이터는, 비디오 분석기에 의한 분석이 없는 경우에 지정된 품질 레벨로 네트워크 비디오 이미징 디바이스에 의해 생성된 비디오 데이터를 네트워크 비디오 저장소로 전달하는 것에 의해 소비될 수 있는 것보다 상당히 더 작은 네트워크 대역폭과 더 적은 데이터 저장 자원을 소비한다. 비디오 감시 애플리케이션이 특히 중요하지만, 전술된 접근법은 폭넓은 비디오 애플리케이션에 적용될 수 있다.
바람직한 실시예는 비디오 데이터 저장 애플리케이션에 사용하는 동안 하드 디스크 드라이브 메모리의 동작 수명을 연장시키는 방법을 구현한다. 고체 상태 메모리는 비디오 카메라에 의해 생성된 비디오 데이터를 위한 저장 버퍼로서 기능한다. 비디오 데이터는 비디오 카메라에 의해 관찰되는 장면을 나타낸다. 하드 디스크 드라이브 메모리는 전력 다운 상태(powered-down state)에서 정상적으로 동작한다. 비디오 데이터는 비디오 카메라에 의해 생성되므로, 비디오 데이터는 제 1 시간 간격 동안 저장 버퍼에 저장된다. 하드 디스크 드라이브는 전력 업 상태(powered-up state)에서 동작된다. 저장 버퍼에 저장된 비디오 데이터의 부분은 제 1 시간 간격보다 상당히 더 짧은 제 2 시간 간격 동안 전력 업 상태에서 하드 디스크 드라이브 메모리로 전달되고 저장된다. 하드 디스크 드라이브 메모리는 비디오 데이터의 전송 완료 후 전력 다운 상태로 되돌아가고, 제 2 시간 간격들의 합을 나타내는 총 하드 디스크 드라이브 저장 시간과 하드 디스크 드라이브 메모리의 동작 수명에 걸쳐 제 1 시간 간격들의 합을 나타내는 총 버퍼 저장 시간에 대해, 하드 디스크 드라이브 메모리에 비디오 데이터 부분을 전달하고 저장하는데 소비된 총 하드 디스크 드라이브 저장 시간은 저장 버퍼에 비디오 데이터를 저장하는데 소비된 총 버퍼 저장 시간보다 상당히 더 작다. 이 접근법은 하드 디스크 드라이브 메모리의 동작 수명이 연장될 수 있게 한다. 그 결과, 네트워크 카메라 시스템의 비디오 카메라와 같은 네트워크 에지 디바이스들이 큰 수리와 유지보수 비용 없이 하드 디스크 드라이브를 포함할 수 있다.
추가적인 측면과 잇점은 첨부 도면을 참조하여 이어지는 바람직한 실시예의 이하 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다.
본 발명은 고품질의 비디오 데이터를 생성하고, 더 작은 저장 용량과 더 작은 네트워크 대역폭을 필요로 하며, IT 표준을 충족하며, 용이하게 확장(scalable)가능하고, 그리고 저장 디바이스의 교체 없이 더 긴 시간 기간 동안 동작하는 방법을 제공하는 등의 효과가 있다.
도 1은 네트워크 카메라 시스템의 일 실시예를 도시하는 도면.
도 2는 도 1의 네트워크 카메라의 하이 레벨의 블록도를 도시하는 도면.
도 3은 제 1 실시예에 따라 도 2의 이미징 시스템, 비디오 처리 시스템 및 데이터 저장 시스템을 도시하는 블록도를 도시하는 도면.
도 4는 도 3의 제 1 실시예의 비디오 처리 시스템에서 동작하는 액세스 제어 관리 유닛을 도시하는 블록도를 도시하는 도면.
도 5는 도 2의 이미징 시스템, 비디오 처리 시스템 및 데이터 저장 시스템의 제 2 실시예를 도시하는 블록도.
도 6은 제 2 실시예의 비디오 처리 시스템의 부분들을 도시하는 블록도.
도 7은 데이터 저장 시스템의 메모리 버퍼 유닛과 하드 드라이브 저장 유닛을 나타내는 블록도.
도 8은 새와 새모이통(birdfeeder)은 고품질 이미지로 디스플레이되고 배경 장면은 저품질로 디스플레이되는 새모이통에 앉아 있는 새의 이미지를 도시하는 도면.
동일한 참조 번호를 갖는 시스템 부품은 아래 설명된 컨텐츠 인식 저장 시스템의 각 실시예에서 동일한 기능을 수행한다.
도 1은 로컬 캠퍼스 빌딩과 원격 사이트를 갖는 응용에 사용되는 네트워크 카메라 시스템(100)의 일 실시예를 도시하는 도면이다. 네트워크 카메라 시스템(100)은 비디오 감시 또는 도시된 응용으로만 제한되는 것은 아니며 임의의 네트워크 통신 시스템에서 사용될 수 있다. 네트워크 카메라 시스템(100)은 광역 네트워크(WAN)(108)와 캠퍼스 근거리 네트워크(LAN)(110)를 포함하는 네트워크(106)를 통해 중앙 모니터링 스테이션(104)에 연결된 네트워크 카메라(102)를 포함한다. 네트워크(106)는 또한 무선 통신 능력이 있는 네트워크 카메라(102')를 포함하는 무선 네트워크(112)를 포함할 수 있다. 네트워크(106)는 복수의 네트워크 통신 경로를 수립한다. 네트워크 카메라(102)의 이후 설명은 또한 네트워크 카메라(102')에도 적용된다. 네트워크(106)는 도시된 구성으로만 제한되는 것은 아니며 여러 구성과 유형의 네트워크를 포함할 수 있다. 원격 유저(114)가 또한 WAN(108)을 통해 네트워크 카메라(102)에 연결될 수 있다. 네트워크 카메라(102)는 원격 저장 유닛(116)(즉, 네트워크 데이터 저장소)에 연결될 수 있다. 네트워크 카메라 시스템(100)은 또한 네트워크(106) 상에서 통신을 용이하게 하기 위해 여러 스위치(118)와 라우터(120)를 포함할 수 있다.
동작시, 네트워크 카메라(102)는 여러 시야(fields of view)를 캡쳐(capture)하며 이 시야를 나타내는 데이터를 생성한다. 특정 응용은 네트워크 카메라(102)의 실질적으로 연속적인 동작을 요구할 수 있다. 이 데이터는 중앙 모니터링 스테이션(104)으로 전달되며, 여기서 유저는 이 시야를 나타내는 데이터로부터 생성된 이미지를 볼 수 있다. 또한, 이 데이터는 이 시야의 이미지를 생성하기 위해 원격 유저(114)로 전달될 수 있다. 이 데이터는 원격 저장 유닛(116)에 저장되고 차후 유저에 의해 액세스될 수 있다.
네트워크 카메라(102)는 이제 도 2를 참조하여 보다 상세히 기술될 것이다. 네트워크 카메라(102)는 이미징 시스템(202), 비디오 처리 시스템(204), 데이터 저장 시스템(206)(즉, 로컬 데이터 저장소), 전력 시스템(208) 및 입력/출력 인터페이스 및 제어 시스템(210)을 포함한다. 네트워크 카메라(102)는 카메라 하우징을 포함하며; 시스템(202,204,206,208,210)의 전부나 일부는 하우징 내에 포함될 수 있다. 이미징 시스템(202)은 시야를 캡쳐하고 디지털 데이터와 아날로그 신호를 포함하는 비디오 정보를 생성하기 위해 폭넓은 여러 유닛을 포함할 수 있다. 예를 들어, 이미징 시스템(202)은 NTSC/PAL 포맷과 메가 픽셀 포맷에 따라 정보를 생성할 수 있다. 이미징 시스템(202)은 프로그래밍 가능한 이미저, 고화질 이미저, 무 조명/저 조명 센서, 및 특정 스펙트럼의 광에 보다 민감한 특수 이미저를 포함할 수 있다. 이미징 시스템(202)은 MPEG-4 SVC와 같은 확장가능한 비디오 코덱과, H.264 압축과 같은 다른 비디오 압축 기능을 포함할 수 있다. 전력 시스템(208)은 전력을 수신하고 이 전력을 네트워크 카메라(102)의 여러 시스템에 분배하는 임의의 시스템을 포함할 수 있다. 전력은 이더넷을 통한 전력(PoE : Power over Ethernet)을 포함하는 DC 전력이거나 AC 전력일 수 있다. 입력/출력 인터페이스 및 제어 시스템(210)은 인터넷; 이더넷; 범용 직렬 버스(USB); 무선; 비동기 전송 모드(ATM); SONET/SDH를 통한 패킷(POS); 팬(pan), 줌(zoom), 틸트(pzt)(PZT); 및 오디오 정보를 포함하는 다수의 유형의 통신을 용이하게 하기 위해 여러 하드웨어와 소프트웨어 구성을 포함한다. 입력/출력 인터페이스와 제어 시스템(210)은 네트워크 카메라(102)의 동작을 유저로 하여금 구성할 수 있게 하기 위해 하드웨어와 소프트웨어로 구현될 수 있다.
대안적인 실시예에서, 도 1에 도시된 바와 같이, 네트워크 카메라(102) 대신에 비디오 서버(122)가 사용될 수 있으며, 여기서 상이한 시야를 캡쳐하는 복수의 이미징 시스템(202)이 비디오 서버(122)에 연결된다. 비디오 서버(122)는 서버 하우징 내에, 비디오 처리 시스템(204), 데이터 저장 시스템(206), 전력 시스템(208) 및 입력/출력 인터페이스 및 제어 시스템(210)을 포함한다. 명료함을 위해 네트워크 카메라(102)가 이하 설명에서 언급될 수 있으나, 이하 설명은 또한 복수의 이미징 시스템(202)이 비디오 서버(122)에 연결되어 있는 상황에도 적용할 수 있다.
컨텐츠 인식 저장
제 1 실시예
네트워크 카메라(102)의 제 1 실시예는 도 3을 참조하여 보다 상세히 설명된다. 비디오 처리 시스템(204)은 룰 기반 엔진(rules based engine)(302), 비디오 분석기(304) 및 저장 관리 시스템(306)을 포함하며 이들 중 일부나 전부는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 비디오 분석기(304)는 비디오 분석 프로세서에서 동작하는 비디오 분석 소프트웨어를 포함한다. 비록 이하 실시예에서 기술된 비디오 분석 및 다른 비디오 처리가 비디오 처리 시스템(204)에 의해 수행된다 하더라도, 비디오 데이터는 또한 네트워크 카메라(102)로부터 비디오 서버(미도시)와 같은 네트워크 연결된 비디오 프로세서로 제공될 수 있으며 이 비디오 서버에서 아래 기술된 비디오 분석 및 다른 비디오 처리의 전부나 일부를 수행할 수 있다. 다시 말해, 비디오 분석 및 처리는 네트워크 카메라 시스템(100)을 통해 분배될 수 있다. 비디오 처리 시스템(204)은 비디오 정보를 권한 없이 보는 것을 막기 위해 비디오 암호 기능을 또한 포함할 수 있다. 이미징 시스템(202)은 시야를 캡쳐하며 이 시야를 나타내는 비디오 데이터를 생성한다. 이미징 시스템(202)은 프로그래밍 가능할 수 있으며, 더 높은 품질(HiQ)의 비디오 데이터와, 더 낮은 품질(LowQ)의 비디오 데이터를 포함하는 복수의 품질 레벨의 비디오 데이터를 생성할 수 있다. 품질 레벨은 해상도, 프레임 레이트(frame rate), 비트 레이트(bit rate) 및 압축 품질을 포함하는 복수의 비디오 파라미터를 말한다. 예를 들어, HiQ 비디오 데이터는 초당 30개의 프레임(fps : frames per second)으로 레코딩된 D1 해상도 비디오를 나타낼 수 있으며, LowQ 비디오 데이터는 5fps로 레코딩된 CIF 해상도 비디오를 나타낼 수 있다. HiQ 및 LowQ 비디오 데이터는 위 파라미터로만 제한되는 것은 아니다. HiQ 비디오 데이터는 더 낮은 프레임 레이트, 예를 들어 15fps로 레코딩된 D1 해상도 비디오를 나타낼 수도 있다. 일반적으로, HiQ 비디오 데이터는 LowQ 비디오 데이터보다 더 높은 품질의 비디오를 나타내는 비디오 데이터이다. HiQ 비디오 데이터는 대용량의 저장 요구조건을 특징으로 하고, LowQ 비디오 데이터는 소용량의 저장 요구조건을 특징으로 한다. 이미징 시스템(202)은 3개 이상의 품질 레벨의 비디오 데이터를 생성할 수 있다. 이미징 시스템(202)은 비디오 프레임 내 시야의 상이한 부분들에 대해 상이한 품질 레벨을 생성할 수 있다. 예를 들어, 이미징 시스템(202)은 시야에 있는 사람을 나타내는 HiQ 품질의 비디오 데이터를 생성함과 동시에, 시야의 배경 장면 이미지를 나타내는 LowQ 비디오 데이터를 생성할 수 있다. 다른 예로써, 도 8은 배경 장면은 저해상도로 도시된 반면 새모이통에 앉아 있는 새는 고해상도로 도시한다.
이미징 시스템(202)은 비디오 데이터를 비디오 분석기(304)로 전달한다. 비디오 분석기(304)는 비디오 분석 엔진을 통해 미리 한정된 관심 이벤트(event) 또는 관심 대상(object)이 이미징 시스템(202)에 의해 캡쳐되었는지를 검출하기 위해 이미징 시스템(202)에 의해 생성된 비디오 데이터를 분석한다. 비디오 분석기(304)에 의해 분석된 비디오 데이터는 바람직하게는 HiQ 비디오 데이터이다. 비디오 분석기(304)는 비디오 데이터의 컨텐츠를 기술하는 메타데이터(metadata)를 생성한다. 비디오 분석기(304)에 의해 생성된 메타데이터는 비디오의 컨텐츠의 텍스트 설명 및 의미 설명(textual and semantic description)일 수 있다.
관심 이벤트와 관심 대상은 유저에 의해 프로그래밍될 수 있고 XML 정의 파일(definitions file)로 지정될 수 있다. 이 정의 파일 및 비디오 분석기(304)는 주기적으로 업데이트될 수 있으며, 정의 파일은 네트워크 카메라 시스템(100) 내에 상이한 네트워크 카메라(102)들의 비디오 분석기(304)들 사이에 공유될 수 있다. 상이한 네트워크 카메라(102)들의 비디오 분석기(304)들은 상이한 분석 기능을 가질 수 있다. 복수의 관심 이벤트가 한정될 수 있으며, 2개 이상의 관심 이벤트가 특정 시간에 발생할 수 있다. 또한, 하나의 이벤트의 비발생(nonoccurrence)은 제 2 이벤트의 발생(occurrence) 가능성을 열어 둔다. 메타데이터는 저장을 위해 데이터 저장 시스템(206)과 원격 저장 유닛(116)에 공급될 수 있다. 임의의 프레임(n)을 나타내는 메타데이터는 프레임(n)을 나타내는 비디오 데이터와 연관될 수 있다. 따라서, 메타데이터는 유저로 하여금 대용량의 비디오 아카이브(archives)를 효과적으로 검색하고 의미적으로 브라우징할 수 있게 하도록 검색가능할 수 있다.
비디오 분석기(304)가 검출하는 관심 이벤트는 시야에 있는 움직임(motion)만큼 간단할 수 있다. 비디오 분석기(304)는 또한 브로브(blob)의 검출{예를 들어, 대상이 어떤 유형의 물체인지 식별함이 없이 잠재적인 이동 대상(moving object)으로서 이동하는 픽셀(moving pixel) 그룹을 검출하는 것}, 조명 변화 조절 및 유형에 기초하여 대상을 식별하기 위해 시야에 있는 대상의 사이즈에 기초한 기하학적인 교정을 구현할 수 있다. 예를 들어, 비디오 분석기(304)는 대상을 사람으로 분류하거나, 차량으로 분류하거나 또는 다른 유형의 물체로 분류할 수 있으며, 네트워크 카메라(102)의 시야 내 임의의 부분에 대상이 보일 때 대상을 인식할 수 있다. 나아가, 비디오 분석기(304)는 예를 들어, 사람 얼굴과 차량 번호판과 같은 대상의 특정 식별가능한 특징을 인식할 수 있다. 비디오 분석기(304)는 이미징 시스템(202)이 새로운 대상을 캡쳐하고 이 새로운 대상에 고유한 대상 ID를 부여할 때 인식할 수 있다. 비디오 분석기(304)는 대상이 이동하는 속도나 궤적을 인식할 수 있다. 비디오 분석기(304)는 주변 침입(perimeter intrusion), 특정 방향으로의 대상의 이동, 대상이 서로 접근하는 것, 지정된 영역에 위치된 대상의 수, 뒤에 놓여 있는 대상 및 대상의 제거와 같은 이벤트를 인식할 수 있다. 비디오 분석기(304)는 또한 관심 이벤트나 관심 대상이 캡쳐된 시야 내 또는 룰(rule)에 의해 한정된 대상과 이벤트의 조합 내 특정 위치나 좌표를 인식할 수 있다.
비디오 분석기(304)가 비디오 데이터 내 관심 이벤트나 관심 대상을 검출할 때, 비디오 분석기(304)는 관심 이벤트나 관심 대상에 대응하는 메타데이터를 생성하고 이 메타데이터를 룰 기반 엔진(302)에 공급한다. 룰 기반 엔진(302)은 메타데이터에서 지정된 관심 이벤트나 관심 대상을 취해질 특정 액션과 연관시키는 룰을 포함한다. 룰과 연관된 액션(action)은 예를 들어 데이터 저장 시스템(206)에 HiQ 또는 LowQ 비디오 데이터를 저장하는 것, 원격 저장 유닛(116)에 HiQ 또는 LowQ 비디오 데이터를 저장하는 것, HiQ 또는 LowQ 비디오 데이터를 중앙 모니터링 스테이션(104)이나 원격 유저(114)에게 스트리밍 하는 것, 관심 이벤트의 짧은 비디오 클립 파일을 생성하고 이 파일을 중앙 모니터링 스테이션(104)이나 원격 유저(114)에 송신하는 것, 경보(alert)(예를 들어, 볼 수 있는 디스플레이와 들을 수 있는 사운드 중 하나 또는 둘 모두를 생성하기 위한 지시)를 중앙 모니터링 스테이션(104)이나 원격 유저(114)에게 송신하는 것, X 시간 기간 동안 데이터 저장 시스템(206)에 비디오 데이터를 저장하는 것을 포함하는 이들 사항들 중 하나 이상을 수행할 수 있다. 예를 들어, 유저는 다음 룰을 한정할 수 있는데, 구체적으로 사람이 한정된 주변(perimeter)에 들어갈 때, 데이터 저장 시스템(206)에 침입을 나타내는 HiQ 비디오 데이터를 저장하는 것, 침입의 중앙 모니터링 스테이션(104)에 경보를 송신하는 것, 침입을 나타내는 짧은 비디오 클립을 생성하는 것, 이 비디오 클립을 중앙 모니터링 스테이션(104)으로 송신하는 것, 원격 저장 유닛(116)에 이 침입을 나타내는 HiQ 비디오 데이터를 저장하는 것을 한정할 수 있다. 또는 유저는 다음 룰을 한정할 수 있는데, 구체적으로 관심 이벤트나 관심 대상이 캡쳐되지 않을 때, 데이터 저장 시스템(206)에 LowQ 비디오 데이터를 저장하는 것과, 비디오 데이터를 중앙 모니터링 스테이션(104)으로 송신하지 않는 것을 한정할 수 있다. 비디오 분석기(304)는 여러 대상과 이벤트를 검출할 수 있으므로, 폭넓은 여러 룰이 유저에 의해 한정될 수 있고 각 룰은 상이한 저장 품질의 설정을 가질 수 있다. 또한, 복수의 관심 이벤트가 동시에 발생할 수 있으므로 룰은 이벤트의 조합에 대응할 수 있다.
저장 관리 시스템(306)은 데이터 저장 시스템(206)과 원격 저장 유닛(116)에 비디오 데이터의 저장을 제어할 수 있다. 저장 관리 시스템(306)은 비디오 분석기(304)에서 생성된 메타데이터와 룰 기반 엔진(302)에서 한정된 룰에 의해 지능적으로 구동된다. 저장 관리 시스템(306)은 룰에 의해 한정된 액션을 구현한다. 예를 들어, 저장 관리 시스템(306)은 데이터 저장 시스템(206)과 원격 저장 유닛(116)에 저장될 HiQ 및/또는 LowQ 비디오 데이터를 생성하기 위해 이미징 시스템(202)과 통신한다. 비디오 분석기(304)는 관심 이벤트나 관심 대상이 캡쳐된 시야 내 위치나 좌표를 지정할 수 있으므로, 저장 관리 시스템(306)은 이 시야의 어느 부분이 HiQ 비디오 데이터(이벤트나 대상에 대응하는 부분)로 표시되고 어느 부분이 LowQ 비디오 데이터(나머지 부분)로 표시될지를 이미징 시스템(202)에 전달할 수 있다. 예를 들어, 도 8은 새모이통에 앉아있는 새의 장면을 도시한다. 비디오 분석기(304)는 이미지의 가장 중요한 특징으로서 또는 관심 대상으로서 새와 새모이통 부분을 인식할 수 있다. 관심 대상으로서 새와 새모이통은 HiQ 이미지로 디스플레이되고, 배경 장면은 LowQ 이미지로 디스플레이된다. 또한, 이미징 시스템(202)은 관심 이벤트나 관심 대상의 "윈도우된 장면(windowed view)"이 이벤트나 대상에 대응하는 시야 부분만이 디스플레이되는 비디오 데이터를 형성함으로써 생성되도록 제어될 수 있다. HiQ 및 LowQ 비디오 데이터는 컨텐츠에 기초하여 지능적으로 생성될 수 있으므로, 관심 이벤트나 관심 대상은 캡쳐되어 HiQ 비디오 데이터로 저장될 수 있는 반면, 관심 이벤트나 관심 대상이 캡쳐되지 않은 장면을 나타내는데에는 LowQ 비디오 데이터를 생성함으로써 전체 저장 요구조건이 저하된다.
대안적인 실시예에서, 이미징 시스템(202)은 데이터 저장 시스템(206)에 저장될 비디오 데이터의 하나의 품질 레벨을 생성한다. 네트워크 카메라(102)는 MPEG-4 SVC와 같은 확장가능한 비디오 코덱을 포함한다. 비디오 데이터는 비디오 분석기(304)에 의해 분석되고 데이터 저장 시스템(206)에 저장된 후, 비디오 데이터 부분은 확장가능한 비디오 코덱을 사용하여 처리되어 제 2 품질 레벨을 생성할 수 있다(복수의 품질 레벨이 SVC를 사용하여 생성될 수 있다). 예를 들어, 네트워크 카메라(102)는 HiQ 비디오 데이터를 생성하고 데이터 저장 시스템(206)은 HiQ 비디오 데이터를 저장한다. 일정 시간 후에(예를 들어, 수 분, 수 시간, 수 일 후에), 관심 이벤트의 비발생을 나타내는 HiQ 비디오 데이터 부분의 품질 레벨은 LowQ로 저하된다.
저장 관리 시스템(306)은 또한 비디오 데이터의 긴 부분이 컨텐츠에 기초하여 데이터 저장 시스템(206)에 어떻게 저장되는지를 지시하는 저장 관리 정책을 구현할 수 있다. 예를 들어, 저장 관리 시스템(306)은, 중요한 이벤트는 긴 시간 기간 동안 유지되는 반면 덜 중요한 비디오 데이터는 짧은 시간 기간 내에 새로운 비디오 데이터로 교체되도록 데이터 저장 시스템(206)을 제어할 수 있다. 저장 관리 시스템(306)은 또한 아래에 후술되는 바와 같이 데이터 저장 시스템(206)의 서브 저장 유닛들 사이에 비디오 데이터의 통신을 제어한다. 저장 관리 유닛(306)의 하나의 목표는 제 1 서브 저장 유닛으로부터 제 2 서브 저장 유닛으로 기록하는 동작의 빈도를 최소화하는 것이다.
네트워크 카메라(102)에 의해 생성된 비디오 데이터가 네트워크 카메라(102)의 카메라 하우징 내 데이터 저장 시스템(206)에 저장되므로, 비디오 데이터는 손상이나 도둑질에 보다 취약할 수 있다. 예를 들어, 침입자가 네트워크 카메라(102)를 훔쳐가면, 침입자는 또한 비디오 데이터를 자기 소유로 가질 수 있다. 네트워크 카메라(102)가 비디오 분석기(304)와 데이터 저장 시스템(206)을 포함하므로, 네트워크 카메라(102)를 도둑맞은 경우에 비디오 데이터가 상실되는 것을 막거나 권한 없이 볼 수 없게 비디오 데이터를 보호하기 위하여 다수의 특징이 시스템(100)에서 구현될 수 있다. 예를 들어, 관심 이벤트(예를 들어, 침입자의 검출)가 비디오 분석(304)에 의해 검출되면, 관심 이벤트를 나타내는 비디오 데이터는 바로 스트리밍 방식으로 또는 비디오 파일로 중복 저장을 위해 원격 저장 유닛(116)으로 또는 다른 네트워크 카메라(102)로 송신될 수 있다. 또한, 관심 이벤트가 검출된 직후, 관심 이벤트를 나타내는 경보와 비디오 클립 파일이 네트워크 카메라(102)가 부정 조작(tamper)되기 전에 중앙 모니터링 스테이션(104)이나 원격 유저(114)에게로 송신될 수 있다. 네트워크 카메라(102)에 의해 캡쳐된 시야 이미지로부터 침입자를 막기 위해, 데이터 저장 시스템(206)에 저장된 비디오 데이터는 침입자가 이 비디오 데이터를 재생할 수 없도록 암호화된다. 또한, 네트워크 카메라(102)로부터 비디오 파일로 송신되거나 스트리밍으로 송신된 비디오 데이터도 권한 없이 보는 것을 막기 위해 암호화될 수 있다.
이미징 시스템(202), 비디오 분석기(304), 룰 기반 엔진(302), 저장 관리 시스템(306) 및 데이터 저장 시스템(206)은 컨텐츠 인식 저장 시스템을 수립하도록 협력한다. 컨텐츠 인식 저장 시스템은 전통적인 카메라 시스템(심지어 비디오 분석기의 일부 형태를 포함하거나 소용량의 저장소를 포함하는 카메라 시스템)에서는 이용가능하지 않은 다수의 고유한 잇점을 제공한다. 컨텐츠 인식 저장 시스템에서, 저장 용량의 요구는 비디오 컨텐츠의 지능적인 인식과 분류에 의해 크게 감소될 수 있다. 저장 용량의 요구는 네트워크 카메라(102)의 실질적으로 연속적인 동작을 필요로 하는 애플리케이션에서도 크게 감소될 수 있다. 예를 들어, 관심 이벤트가 캡쳐되면, 컨텐츠 인식 저장 시스템은 HiQ 레벨로 이벤트를 레코딩할 수 있다. 관심 이벤트가 캡쳐되지 않으면, 컨텐츠 인식 저장 시스템은 LowQ 레벨로 비디오 데이터를 레코딩할 수 있다. 그러므로, 저장된 데이터의 품질 레벨은 콘텐츠의 중요성에 매칭될 수 있다. 관심 이벤트나 관심 대상이 캡쳐되지 않을 때에는 LowQ 비디오 데이터가 저장될 수 있으므로, 데이터 저장 시스템(206)은 실제 저장 용량, 예를 들어 80GB를 포함할 수 있으면서, 여전히 긴 시간 기간(예를 들어, 1달이나 2달)에 걸쳐 비디오 데이터를 저장할 수 있다. 이와 대조적으로, 컨텐츠 인식 저장을 하지 않는 일반적인 D1 해상도의 30fps 시스템은 1달 동안 360GB의 저장 용량을 필요로 할 수 있다. 따라서, 일반적인 비디오 카메라는 긴 시간 기간에 걸쳐 비디오 데이터를 저장할 수 있는 대용량 저장 유닛을 포함할 수 없다. 또한, 네트워크 카메라(102)는 데이터 저장 시스템(206)을 포함하므로, 비디오 데이터는 시스템 업그레이드나 유지보수로 인해 네트워크 고장이나 네트워크 다운 시간에도 불구하고 저장될 수 있다. 별도의 네트워크가 네트워크 카메라를 위해 구성될 필요성이 전혀 없으며; 이에 따라 네트워크 카메라는 특정 사이트에서 사용되는 동일한 데이터 네트워크에 배치될 수 있고, 설치 비용과 앞으로의 유지보수 비용을 절감할 수 있다. 또한, 네트워크 카메라(102)는 데이터 저장 시스템(206)을 포함하므로, 원격 저장 유닛(116)의 용량은 크게 감소될 수 있고, 원격 저장 유닛(116)은 중요한 이벤트의 백업이나 아카이브 저장으로서 주로 기능할 수 있다. 또한, 데이터 저장 시스템(206)은 네트워크 카메라 시스템(100)에서 전통적인 DVR 및 NVR을 포함할 필요성을 제거한다.
추가적으로, 네트워크 카메라(102)는 데이터 저장 시스템(206)을 포함하므로, 네트워크 대역폭 요구는 크게 감소될 수 있으며 이는 네트워크 카메라(102)가 네트워크(106)를 통해 비디오 데이터를 원격 저장 유닛(116)으로 연속적으로 공급할 필요성이 없기 때문이다. 대신, 네트워크 카메라(102)는 비디오 데이터의 관리되는 양을 원격 저장 유닛(116)에 공급할 수 있다. 예를 들어, 네트워크 카메라(102)는 관심 이벤트나 관심 대상이 캡쳐된 때에만 네트워크(106)를 통해 HiQ 또는 LowQ 비디오 데이터를 공급할 수 있다. 예를 들어, 관심 이벤트나 관심 대상은 일반적인 카메라 시스템에서의 소요 시간의 단지 10% 이하로 캡쳐될 수 있다. 이 시간의 다른 90% 동안, 유저는 네트워크(106)를 통해 LowQ 비디오 데이터만을 송신하도록 선택하거나, 비디오 데이터를 전혀 송신하지 않을 수 있다. 무선 네트워크(112)에서는 네트워크 대역폭 요구가 더 낮으므로, 더 많은 무선 네트워크 카메라(102')가 무선 네트워크(112)에 추가될 수 있다.
비디오 분석기(304)는 관심 이벤트나 관심 대상이 캡쳐될 때를 검출할 수 있으므로, 관심 이벤트나 관심 대상과 연관된 데이터와 메타데이터는 추가된 중복성 및 장애에 대한 내성(fault tolerance)을 제공하기 위해 원격 저장 유닛(116)에 자동적으로 아카이브(archived)될 수 있다. 알람 정보와 비디오 데이터를 중앙 모니터링 스테이션(104)이나 원격 유저(114)에게 전송하는 것은 또한 비디오 컨텐츠의 중요성에 기초하여 우선순위가 부여될 수 있다.
또한, 컨텐츠 인식 저장 시스템으로 인해, 유저는 우선순위 값을 부여함으로써 상이한 관심 이벤트나 관심 대상을 카테고리별로 분류할 수 있다. 관심 이벤트나 관심 대상과 연관된 비디오 데이터는 우선순위 값에 기초하여 가변하는 미리 설정된 시간 기간 동안 데이터 저장 시스템(206)에 지능적으로 저장될 수 있다. 예를 들어, 덜 중요한 이벤트는 1달 후에 삭제될 수 있으나, 더 중요한 이벤트는 3달, 6달 또는 1년 동안 저장될 수 있다. 또한, 이미징 시스템(202)의 확장가능한 비디오 코덱 기능과 결합될 때, 비디오 데이터는 데이터 저장 시스템(206)에 유지될 수 있으나, 비디오 데이터가 공간을 덜 차지하도록 비디오 컨텐츠에 기초하여 상이한 해상도와 상이한 프레임 레이트에 따라 감소될 수 있다.
비디오 분석기(304)는 데이터 저장 시스템(206)과 원격 저장 유닛(116)에 저장될 수 있는 메타데이터를 생성하므로, 데이터 저장 시스템(206)과 원격 저장 유닛(116)에 저장된 비디오 데이터에 대한 액세스는 컨텐츠에 기초하여 제어될 수 있다. 또한, 라이브 비디오 데이터에 대한 액세스는 비디오 데이터에 대응하여 메타데이터가 생성되는 것에 따라 제어될 수 있다. 도 4에 도시된 바와 같이, 비디오 처리 시스템(204)은 액세스 제어 관리 유닛(402)을 포함할 수 있으며 이는 바람직하게는 소프트웨어로 구현된다. 룰 기반 엔진(302)에 있는 룰에 따라 상이한 컨텐츠 보안 레벨이 컨텐츠에 따라 비디오 데이터에 대한 액세스가 제어될 수 있도록 상이한 관심 이벤트나 관심 대상에 부여된다. 또한, 상이한 유저는 관심 이벤트나 관심 대상에 부여된 하나 이상의 컨텐츠 보안 레벨에 대응하는 하나 이상의 보안 레벨을 가지고 있다. 액세스 제어 관리 유닛(402)은 유저의 보안 레벨에 대응하는 컨텐츠 보안 레벨을 포함하는 비디오 데이터에만 유저가 액세스할 수 있도록 저장된 비디오 데이터에 대한 액세스를 제어한다. 보안 매니저는, 예를 들어, 보안 침해나 위협에 대해 플래그된 비디오 데이터에 액세스할 수 있으나, 비즈니스나 마케팅용으로 캡쳐된 비디오 데이터에는 액세스하는 것이 방지될 수 있다. 마찬가지로, 마케팅 직원은 그 애플리케이션을 위해 식별된 비디오 데이터에 액세스할 수 있으나 비디오 보안 데이터에는 액세스할 수 없다. 비디오 암호화 정책은 또한 컨텐츠에 기초하여 제어될 수 있다.
컨텐츠 인식 저장 시스템은 또한 이용가능한 저장 용량을 최대화하기 위해 저장된 비디오 데이터를 지능적으로 분배할 수 있다. 예를 들어, 그 저장 용량의 요구를 충족하기 위하여 제 1 네트워크 카메라(102)는 데이터 저장 시스템(206)의 용량의 절반만을 요구할 수 있는 반면, 제 2 네트워크 카메라(102)는 데이터 저장 시스템(206)의 용량보다 더 많은 저장 용량을 요구할 수 있다. 제 2 네트워크 카메라(102)로부터 오는 비디오 데이터는 제 1 네트워크 카메라(102)에 저장하기 위해 제 1 네트워크 카메라(102)로 네트워크(106)를 통해 공급될 수 있다. 하나의 네트워크 카메라의 데이터 저장 시스템(206)이 다른 네트워크 카메라의 데이터를 저장할 수 있으므로, 시스템(100)에서 총 저장 용량은 최대화될 수 있으며 중요한 데이터의 중복 저장이 시스템(100) 전체에 걸쳐 분배될 수 있다. 총 저장 용량을 최대화하고 중요한 데이터의 중복 저장을 분배하는 것은 중요한 데이터를 부정 조작(tamper)하는 것이나 고장이 일어난 것에 더 면역성이 있게 만든다. 추가적으로, 저장된 데이터의 전송은 하루 중 낮은 대역폭 시간대에 일어날 수 있다.
컨텐츠 인식 저장 시스템은 또한 네트워크 카메라 시스템(100)이 용이하게 확장가능하게 한다. 종래 시스템에서, 카메라의 수가 증가함에 따라, 저장 용량은 원격 저장 시설에 유닛을 추가함으로써 증가하여야 한다. 나아가, 처리 능력이 중앙 처리 시설에 유닛을 추가함으로써 증가하여야 한다. 컨텐츠 인식 저장 시스템에서는 원격 저장 및 처리 시설이 네트워크 카메라(102)가 네트워크 카메라 시스템(100)에 추가될 때 업그레이드를 요구하지 않는다. 대신, 각 네트워크 카메라(102)는 {데이터 저장 시스템(206)을 통해} 자기 자신의 저장 용량과, {비디오 처리 시스템(204)을 통해} 처리 능력을 포함한다. 따라서, 네트워크 카메라(102)가 네트워크 카메라 시스템(100)에 추가될 때, 저장 용량과 처리 능력이 동시에 증가될 수 있다.
제 2 실시예
카메라(102)의 제 2 실시예는 도 5를 참조하여 기술되고 이미징 시스템(202), 비디오 처리 시스템(204') 및 데이터 저장 시스템(206)을 포함한다. 제 2 실시예의 비디오 처리 시스템(204')은 비디오 분석기(304)와 이미지 처리 유닛(502)을 포함한다. 이미지 처리 유닛(502)은, 중앙 모니터링 스테이션(104)으로 전달되고 데이터 저장 시스템(206)과 원격 저장 유닛(116)에 저장될 비디오 데이터를 생성한다. 이미지 처리 유닛(502)은 30fps로 H.264/AVC 표준에 따라 D1 해상도의 비디오 데이터를 압축할 수 있다. 이미지 처리 유닛(502)은 예를 들어 프리스케일 세미컨덕터(Freescale Semiconductor)(등록상표)사의 i.MX27 멀티미디어 애플리케이션 프로세서일 수 있다. 비디오 분석기(304)는 데이터가 미리 결정된 유형의 콘텐츠를 포함하는지를 결정하기 위해 데이터를 분석한다. 비디오 분석기(304)는 MPEG4/CIF 인코딩을 수행할 수 있다. 비디오 분석기(304)는 또한 비디오 데이터를 PAL/NTSC 모니터(미도시)로 전송할 수 있다. 비디오 분석기(304)는 예를 들어 텍사스 인스트루먼트(Texas Instruments)사의 DaVinci(상표) DM6437 디지털 비디오 디벨롭먼트 플랫폼(Digital Video Development Platform)을 구현할 수 있다. 추가적으로, 이미지 처리 유닛(502)과 비디오 분석기(304)는 인터-프로세서 브리지(inter-processor bridge)(506)를 통해 서로 통신할 수 있다.
이미징 시스템(202)에 의해 생성된 비디오 데이터는 이미지 처리 유닛(502)과 비디오 분석기(304)에 공급된다. 비디오 데이터에서 나타나는 비디오의 각 프레임은 이미징 시스템(202)과 이미지 처리 유닛(502)과 비디오 분석기(304) 사이에 배치된 시간 스탬프 블록(508)에 의해 제공되는 시간 스탬프(time stamp)를 수신한다.
이미지 처리 유닛(502)은 이제 도 6을 참조하여 보다 상세히 기술된다. 이미지 처리 유닛(502)은 제 1 인코더(602), 제 2 인코더(604), 스트리밍 및 아카이브 제어 유닛(606), 룰 기반 엔진(302), 액세스 제어 관리 유닛(402) 및 저장 관리 시스템(306)을 포함한다. 스트리밍 및 아카이브 제어 유닛(606), 룰 기반 엔진(302), 액세스 제어 관리 유닛(402) 및 저장 관리 유닛(306)은 소프트웨어로 구현될 수 있다. 제 1 및 제 2 인코더(602, 604)는 응용 특정 집적 회로(ASIC)와 같은 하드웨어로 또는 소프트웨어로 구현될 수 있다. 제 1 및 제 2 인코더(602,604)는 이미징 시스템(202)에 의해 생성된 비디오 데이터를 수신한다. 제 1 및 제 2 인코더(602,604)는 2개의 상이한 품질 레벨로 비디오 데이터를 인코딩한다. 전술된 바와 같이, 품질 레벨은 해상도, 프레임 레이트, 비트 레이트 및 비디오 압축 품질을 포함하는 다수의 비디오 처리 파라미터를 말한다. 제 1 인코더(602)는 HiQ 비디오 데이터를 생성하기 위해 HiQ 레벨에서 비디오 데이터를 인코딩하며, 제 2 인코더(604)는 LowQ 비디오 데이터를 생성하기 위해 LowQ 레벨에서 비디오 데이터를 인코딩한다.
2개의 인코더가 도 6에 도시되어 있으나, 이미지 처리 유닛(502)은 복수의 품질 레벨의 여러 스트림 비디오 데이터를 생성하기 위해 3개 이상의 인코더를 포함할 수 있으며, 또는 인코더(602, 604)의 품질 레벨은 비디오 분석기(304)에 의해 검출된 이벤트의 유형에 기초하여 변할 수 있다. 바람직하게는, 인코더(602,604)는 비디오 데이터를 동시에 인코딩할 수 있다. 예를 들어, 인코더(604)는 비디오 데이터를 연속적으로 인코딩하며, 인코더(602)는 관심 이벤트가 검출될 때에만 비디오 데이터를 인코딩하여 관심 이벤트가 검출될 때 인코더(602)가 LowQ 레벨에서 이벤트를 인코딩하는 동안 인코더(604)는 HiQ 레벨에서 이벤트를 인코딩하게 하게 한다. LowQ 비디오 데이터의 연속적인 레코딩과 HiQ 비디오 데이터의 간헐적인 레코딩은 저장 용량 자원의 요구조건을 상당히 감소시킨다. 예를 들어, 24시간 기간은 관심 이벤트가 검출되는 약 5시간을 포함할 수 있다. 네트워크 카메라(102)가 H.264 압축을 사용하여 15fps에서 D1 해상도의 비디오를 5시간 레코딩하였다면, 이들 5시간은 약 0.86GB의 저장 용량을 필요로 할 수 있다. 네트워크 카메라(102)가 또한 H.264 압축을 사용하여 5fps에서 CIF 해상도의 비디오를 24시간 레코딩하였다면, 이 24시간은 하루에 1.26GB의 총 저장 용량에 대해 약 0.4GB의 저장 용량을 필요로 할 수 있다. 네트워크 카메라(102)의 데이터 저장 시스템(206)이 80GB의 저장 용량을 포함한다면, 데이터 저장 시스템(206)은 약 2달치 비디오를 레코딩할 수 있다. 이와 대조적으로, MPEG-4 압축을 사용하여 15fps에서 D1 해상도의 비디오를 연속적으로 레코딩한 일반적인 카메라는 하루에 약 5.4GB의 저장용량을 필요로 한다. 따라서, 일반적인 16개 채널의 비디오 시스템은 2달 기간 동안 약 5TB의 저장 용량을 필요로 한다.
LowQ에서 연속적인 레코딩은 비디오 분석기(304)가 관심 이벤트의 발생을 누락시키는 경우에 바람직할 수 있다. LowQ 비디오 데이터는 비디오 분석기(304)에 의해 누락된 이벤트를 보기 위해 유저에 의해 리뷰(review)될 수 있다. 따라서, LowQ 비디오 데이터는 누락된 것이 없다는 것을 보장하기 위해 연속적으로 레코딩될 수 있는 반면, HiQ 비디오 데이터는 중요한 이벤트가 비디오 분석기(304)에 의해 검출된 때에 레코딩된다.
HiQ 및 LowQ 비디오 데이터의 하나 또는 둘 모두의 스트림은 룰 기반 엔진(302)의 비디오 콘텐츠 및 한정된 룰에 따라 데이터 저장 시스템(206)과 스트리밍 및 아카이브 제어 유닛(606)에 공급된다. 스트리밍 및 아카이브 제어 유닛(606)은 라이브 HiQ 및 LowQ 비디오 데이터, 데이터 저장 유닛(206)에 저장된 비디오 데이터, 관심 이벤트를 나타내는 비디오 클립 파일 및 중앙 모니터링 스테이션(104), 원격 저장 유닛(116) 및 원격 유저(114)에의 알람의 전달을 용이하게 한다. 예를 들어, 관심 이벤트가 데이터 저장 시스템(206)에 캡쳐되고 저장된 후에 데이터 저장 시스템(206)에 저장된 관심 이벤트를 나타내는 HiQ 비디오 데이터는 관심 이벤트의 중복 저장을 위해 스트리밍 및 아카이브 제어 유닛(606)을 통해 원격 저장 유닛(116)으로 전달될 수 있다.
룰 기반 엔진(302)은 비디오 분석기(304)에 의해 생성된 메타데이터를 수신하고 HiQ 또는 LowQ 비디오 데이터가 데이터 저장 시스템(206)에 저장될지 및/또는 중앙 모니터링 스테이션(104), 원격 저장 유닛(116) 및 원격 유저(114)에 전달될지를 이 메타데이터로부터 결정한다.
액세스 제어 관리 유닛(402)은 라이브 비디오 데이터와 저장된 비디오 데이터에 대한 액세스를 제어한다. 액세스 제어 관리 유닛(402)은 비디오 데이터의 컨텐츠에 기초하여 비디오 데이터의 부분에 액세스할 수 있는 자격(permissions)을 갖는 복수의 유저 계정이 생성될 수 있게 한다.
저장 관리 시스템(306)은 비디오 분석기(304)에서 생성된 메타데이터와, 룰 기반 엔진(302)에서 한정된 룰에 의해 지능적으로 구동된다. 저장 관리 시스템(306)은 또한 데이터 저장 시스템(206)의 서브 저장 유닛들 사이에 비디오 데이터의 전달을 제어한다.
동작시, 이미징 시스템(202)은 시야를 캡쳐하고 비디오 데이터를 생성한다. 비디오 데이터의 프레임은 시간 스탬프 블록(508)에서 시간 스탬핑되어 이로써 비디오 분석기(304)에 의해 생성된 메타데이터는 이미지 처리 유닛(502)에 의해 생성된 비디오 데이터와 동기화될 수 있게 한다. 비디오 분석기(304)는 이미징 시스템(202)에 의해 생성된 비디오 데이터를 분석하고 비디오 데이터의 컨텐츠에 기초하여 메타데이터를 생성한다. 제 1 인코더(602)와 제 2 인코더(604)는 또한 이미징 시스템(202)에 의해 생성된 비디오 데이터를 수신하고 HiQ 비디오 데이터와 LowQ 비디오 데이터를 각각 생성한다.
메타데이터는 인터-프로세서 브리지(506)를 통해 룰 기반 엔진(302)으로 전달되고, 룰 기반 엔진(302)은 룰이 위반되었는지{즉, 비디오 분석기(304)에 의해 검출된 관심 이벤트나 관심 대상이 액션을 필요로 하는지}를 결정한다. 메타데이터와 룰 기반 엔진(302)의 룰에 기초하여 저장 관리 시스템(306)은 HiQ 비디오 데이터 및/또는 LowQ 비디오 데이터를 데이터 저장 시스템(206)으로 공급하기 위해 제 1 인코더(602)와 제 2 인코더(604)를 제어한다. HiQ 및 LowQ 비디오 데이터의 부분은 비디오 클립 파일들로 세그먼트화될 수 있다. 저장 관리 시스템(306)은 스트리밍 및 아카이브 제어 유닛(606)을 통해 HiQ 또는 LowQ 비디오 데이터를 중앙 데이터 저장 유닛(116)으로 송신할지 여부를 또한 제어한다.
예를 들어, 메타데이터가 관심 이벤트나 관심 대상이 네트워크 카메라(102)의 시야 내 캡쳐된 것이 없다고 전달하면, LowQ 비디오 데이터가 데이터 저장 시스템(206)으로 공급되고 비디오 데이터가 원격 저장 유닛(116)으로 공급되는 것이 없도록 제 1 및 제 2 인코더(602, 604)를 제어하기 위해 룰이 저장 관리 시스템(306)으로 전달될 수 있다. 대안적인 실시예에서, 메타데이터가 관심 대상이나 관심 이벤트가 네트워크 카메라(102)의 시야 내에서 발생되었다고 전달하면, 이 관심 대상이나 관심 이벤트를 나타내는 HiQ 및 LowQ 비디오 데이터가 데이터 저장 시스템(206)으로 공급되도록 제 1 및 제 2 인코더(602,604)를 제어하기 위해 룰이 저장 관리 시스템(306)으로 전달될 수 있다. HiQ 및 LowQ 비디오 데이터가 모두 데이터 저장 시스템(206)에 저장되므로, 관심 이벤트는 더 높은 대역폭이나 더 낮은 대역폭 모드에서 재생될 수 있다. 또한 관심 이벤트가 캡쳐되면, 데이터 저장 시스템(206)에 저장된 관심 이벤트의 비디오 클립 파일이 스트리밍 및 아카이브 제어 유닛(606)을 통해 중앙 모니터링 스테이션(104)으로 전달될 수 있다. 비디오 클립 파일은 데이터 저장 시스템(206)에 저장된 관심 이벤트의 짧은 HiQ 비디오 세그먼트일 수 있다. 비디오 클립 파일은 이벤트가 발생하기 전 2초 분량과, 이벤트가 검출된 후 5초 분량을 포함하는 7초 분량의 비디오를 나타낼 수 있다. 비디오 클립의 지속시간은 임의의 길이가 되도록 프로그래밍될 수 있다. 비디오 클립 파일은 여러 번 다시 재생되거나, e-mail을 통해 다른 유저에게 전송되거나, 제거가능한 디스크에 저장되거나, 예를 들어 법의 시행으로 송신될 수 있다. 제 1 실시예에서 기술된 바와 같이, 유저는 데이터 저장 시스템(206)과 원격 저장 유닛(116)에 HiQ 비디오 데이터를 저장하는 동시에 LowQ 비디오 데이터를 중앙 모니터링 스테이션(104)으로 스트리밍 송신하는 것과 같은, 메타데이터에 기초하여 취해질 액션의 임의의 조합을 한정할 수 있다. 유저는 또한 관심 이벤트나 관심 대상이 검출될 때마다 경보가 중앙 모니터링 스테이션(104)이나 원격 유저(114)로 e-mail을 통해 송신되는 룰을 한정할 수 있다. 예를 들어, 원격 유저(114)는 셀룰러 폰이나 퍼스널 디지털 어시스턴트(PDA)와 같은 모바일 디바이스 상에 재생될 수 있는 비디오 클립과 함께 경보를 이 모바일 디바이스 상에서 수신할 수 있다.
상기 실시예들이 기술되었으나, 네트워크 카메라(102)는 이들 2개의 실시예로 제한되는 것은 아니다. 네트워크 카메라(102)는 관심 움직임이나 다른 관심 이벤트를 검출하기 위해 비디오 데이터의 컨텐츠를 분석할 수 있으면서 비디오 데이터의 2개 이상의 품질 레벨을 생성할 수 있는 임의의 카메라 시스템을 포함할 수 있다.
데이터 저장 시스템
데이터 저장 시스템(206)이 도 7을 참조하여 상세히 기술된다. 데이터 저장 시스템(206)은 네트워크 카메라(102)에 포함될 수 있으며, 또는 데이터 저장 시스템(206)은 네트워크 카메라(102)의 외부에 있을 수 있으며 네트워크(106)를 통해 네트워크 카메라(102)와 통신할 수 있다. 데이터 저장 시스템(206)은 적어도 1GB, 바람직하게는 80GB 이상의 저장 용량을 포함하는 대용량 저장 유닛으로 기능한다. 데이터 저장 시스템(206)은 고체 상태 메모리 버퍼 유닛(702)과 하드 드라이브 저장 유닛(704)을 포함한다.
메모리 버퍼 유닛(702)은 NAND 플래쉬 메모리와 RAM과 같은 비휘발성 및 휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 휘발성 메모리가 메모리 버퍼 유닛(702)으로 사용되는 경우, 제 2 차 전원(power supply)이 단전에 대비하여 네트워크 카메라(102)에 포함될 수 있다. 바람직한 실시예에서는 1GB의 NAND 플래쉬 메모리가 사용되지만, 메모리 버퍼 유닛(702)은 1GB보다 더 크거나 더 작은 메모리 사이즈를 포함할 수 있다. 메모리 버퍼 유닛(702)의 섹터는 부분들(706,708,710)로 나타낸 바와 같이 상이한 유형의 데이터에 할당될 수 있다. 예를 들어, 부분(706)은 이미징 시스템(202)에 의해 캡쳐된 가장 최근의 비디오 데이터를 저장하기 위해 할당된 메모리의 50%를 나타낸다. 부분(708)은 이미징 시스템(202)에 의해 캡쳐된 가장 최근의 관심 이벤트나 관심 대상을 저장하기 위해 할당된 메모리의 40%를 나타낸다. 부분(710)은 비디오 분석기(304)에 의해 생성된 메타데이터를 저장하기 위해 할당된 메모리의 10%를 나타낸다. 메모리의 할당은 상기 예로만 제한되는 것이 아니며 특정 응용의 필요를 충족하기 위해 적응될 수 있다. 또한, 부분들(706, 708, 710)은 메모리 버퍼 유닛(702)의 섹터의 동작 수명을 연장시키기 위해 메모리 버퍼 유닛(702)의 상이한 섹터에 대응하도록 주기적으로 순환될 수 있다.
하드 드라이브 저장 유닛(704)은 하드 디스크 드라이브와 대용량 고체 상태 메모리 디바이스를 포함하는 임의의 유형의 대용량 저장 디바이스일 수 있다. 간략화를 위해, 하드 드라이브 저장 유닛(704)은 하드 디스크 드라이브로 기술될 수 있으나, 후술되는 많은 특징이 또한 대용량 고체 상태 메모리 디바이스에도 적용될 수 있다. 하드 드라이브 저장 유닛(704)의 저장 용량은 임의의 사이즈일 수 있으나, 바람직하게는 그 저장 용량은 80GB 이상일 수 있다. 하드 드라이브 저장 유닛(704)은 판독/기록 헤드 및 저장 메모리 디스크를 포함한다.
동작시, 제 1 시간 간격 동안, 메모리 버퍼 유닛(702)은 이미징 시스템(202)이나 비디오 처리 시스템(204')으로부터 비디오 데이터를 수신하며 비디오 데이터의 콘텐츠에 따라 저장 관리 시스템(306)에 의해 지시된 부분(706 또는 708)에 비디오 데이터를 저장한다. 메모리 버퍼 유닛(702)은 또한 비디오 분석기(304)에 의해 생성된 메타데이터를 수신하며 부분(710)에 메타데이터를 저장한다. 이 메타데이터는 비디오 데이터와 동기화되므로, 비디오 데이터는 메타데이터를 참조하여 컨텐츠에 따라 신속히 검색될 수 있다. 비디오 데이터와 메타데이터가 메모리 버퍼 유닛(702)에 저장되는 대부분의 시간 동안, 하드 드라이브 저장 유닛(704)은 전력 다운 상태에 있다. 전력 다운 상태는 총 전력 오프 상태, 또는 히타치(Hitachi)의 개선된 적응성 배터리 수명 연장기(ABLE : Adaptive Battery Life Extender)(상표) 기술과 연관하여 기술된 여러 유휴(idle) 상태, 대기(standby) 상태 또는 절전(sleep) 상태 중 어느 하나의 상태와 같은 복수의 상태를 포함한다. 예를 들어, 전력 다운 상태에서 판독/기록 헤드는 저장 메모리 디스크가 회전하는 동안 판독/기록 명령을 수행함이 없이 "부하 상태(loaded)" 또는 작동 상태에 있을 수 있으며, 판독/기록 헤드는 저장 메모리 디스크가 회전하지 않는 동안 "부하 상태" 또는 작동 상태에 있을 수 있으며, 판독/기록 헤드는 저장 메모리 디스크가 회전하는 동안 "무부하 상태(unloaded)" 또는 비작동 상태에 있을 수 있으며, 또는 판독/기록 헤드는 저장 메모리 디스크가 회전하지 않는 동안 "무부하 상태" 또는 비작동 상태에 있을 수 있다. 일반적으로 전력 다운 상태는 전력 업 상태의 전력 레벨보다 더 작은 전력 레벨을 특징으로 한다. 총 메모리 버퍼 저장 시간은 제 1 시간 간격들의 합을 나타낸다.
저장 관리 시스템(306)에 의해 결정된 제 2 시간 간격 동안, 하드 드라이브 저장 유닛(704)이 전력 업(power-up)되고(즉, 판독/기록 헤드는 판독/기록 명령을 수행하기 위해 작동 상태에 있고, 저장 메모리 디스크는 회전한다), 하나 이상의 부분(706, 708)으로부터 비디오 데이터는 하드 드라이브 저장 유닛(704)에 저장되기 위해 메모리 버퍼 유닛(702)으로부터 하드 드라이브 저장 유닛(704)으로 전달된다. 부분(710)으로부터 메타데이터는 또한 제 2 시간 간격 동안 하드 드라이브 저장 유닛(704)으로 전달될 수 있다. 저장 관리 시스템(306)은, 메모리 버퍼 유닛(702)으로부터 공급되고 하드 드라이브 저장 유닛(704)에 기록되는 데이터의 양을 결정한다. 제 2 시간 간격 동안 메모리 버퍼 유닛(702)은 비디오 데이터 및 메타데이터를 저장하는데 간섭을 받지 않도록 비디오 데이터와 메타데이터를 계속 수신하고 저장할 수 있다. 제 2 시간 간격의 종료시에{예를 들어, 메모리 버퍼 유닛(702)의 미리 결정된 데이터 양이 하드 드라이브 저장 유닛(704)에 기록된 후}, 메모리 버퍼 유닛(702)은 하드 드라이브 저장 유닛(704)에 데이터의 공급을 중지하고, 하드 드라이브 저장 유닛(704)은 전력 다운된다. 총 하드 드라이브 저장 시간은 제 2 시간 간격들의 합을 나타낸다. 하드 드라이브 저장 유닛(704)에 비디오 데이터의 부분을 전달하고 저장하는데 소비되는 총 하드 드라이브 저장 시간은 메모리 버퍼 유닛(702)에 비디오 데이터를 저장하는데 소비되는 총 메모리 버퍼 저장 시간보다 상당히 더 작다.
저장 관리 시스템(306)은 미리 결정된 상태가 만족될 때와 같은 임의의 시간에 메모리 버퍼 유닛(702)으로부터 하드 드라이브 저장 유닛(704)으로 기록 동작을 제어할 수 있다. 예를 들어, 미리 결정된 상태는 부분들(706,708 또는 710) 중 하나가 용량 부근에 있을 때 기록 동작을 수행할 수 있다. 또는, 차량 내 카메라와 같은 모바일 애플리케이션에서, 하드 드라이브 저장 유닛(704)이 하드 드라이브 저장 유닛(704)에 대한 손상을 회피할 수 있거나 외부 충격을 흡수하는 하드 드라이브를 포함하도록 할 필요성을 제거하기 위해 움직임 센서, 가속도 센서 또는 차량 내에 위치된 다른 센서가 차량이 정지해 있다는 것을 나타낼 때 기록 동작이 수행될 수 있다. 움직임 센서, 가속도 센서 또는 다른 센서가 카메라 하우징 내에 포함될 수 있다. 센서는 차량 온/오프 스위치를 포함한다. 예를 들어, 차량이 턴오프될 때 차량 배터리는 데이터 저장 시스템(206)이 전력 업되게 하여 이로써 비디오 데이터가 차량의 오프 상태 동안, 이상적으로는 차량이 오프 상태 동안 정지해 있는 동안 메모리 버퍼 유닛(702)으로부터 하드 드라이브 저장 유닛(704)으로 전달될 수 있게 한다. 하나 이상의 부분(706,708,710)으로부터 오는 모든 데이터가 하드 드라이브 저장 유닛(704)으로 기록되었을 때나 차량이 이동하는 것과 같은 다른 상태가 충족되었을 때 기록 동작이 정지될 수 있다. 추가적으로 저장 관리 시스템(306)은 유저가 하드 드라이브 저장 유닛(704)에 저장된 비디오 데이터의 검색을 요청할 때 전력 업될 하드 드라이브 저장 유닛(704)을 제어할 수 있다. 하드 드라이브 저장 유닛(704)은 비디오 데이터가 네트워크(106)를 통해 유저에게 공급될 수 있도록 비디오 처리 시스템(204)(204')으로 비디오 데이터를 공급하도록 전력 업될 수 있다.
모바일 애플리케이션에서, 단일 데이터 저장 시스템(206)이 차량의 복수의 이미징 시스템(202)(예를 들어, 버스 상에 있는 복수의 카메라)을 제공할 수 있고, 또는 하나의 하드 드라이브 저장 유닛(704)이 자기 자신의 메모리 버퍼 유닛(702)을 포함하는 복수의 이미징 시스템(202)을 제공할 수 있다. 차량이 정지될 때 하드 드라이브 저장 유닛(704)은 전력 업되고, 데이터는 메모리 버퍼 유닛(들)(702)과 하드 드라이브 저장 유닛(704) 사이에 통신 속도를 최적화하고 고속 기록 속도(예를 들어, 약 665Mbit/sec 이상)를 갖는 하드 드라이브 저장 유닛(704)을 구현하는 것에 의해 메모리 버퍼 유닛(들)(702)으로부터 신속히 전달된다. 또한 차량이 복수의 이미징 시스템(202)을 포함할 때, 데이터 전송은 비디오 품질의 실질적인 희생 없이 각 이미징 시스템(202)의 프레임 레이트를 저하시키는 것에 의해 신속히 달성될 수 있다. 예를 들어, 차량이 7.5fps에서 동작하는 8개의 카메라를 포함한다면, 8개의 카메라에 의해 생성된 비디오 데이터는 30fps에서 동작하는 2개의 카메라에 의해 생성된 데이터와 동등할 수 있다.
메모리 버퍼 유닛(702)에 비디오 데이터를 저장하고 하드 드라이브 저장 유닛(704)을 주기적으로 전력 업시키는 것에 의해, 하드 드라이브 저장 유닛(704)의 동작 수명은 하드 드라이브 저장 유닛(704)이 항상 전력 업된 것은 아니므로 연장될 수 있다. 예를 들어, D1 해상도의 비디오 데이터가 30fps로 레코딩되고 MPEG-4 압축을 사용하여 압축되면, 저장 용량이 500MB인 부분(706)은 D1 해상도의 비디오 데이터를 약 1시간 레코딩할 수 있다. 메모리 버퍼 유닛(702)과 하드 드라이브 저장 유닛(704)의 데이터 전송 속도에 따라, 704,500MB의 데이터가 메모리 버퍼 유닛(702)으로부터 하드 드라이브 저장 유닛(704)으로 4분 이내로 전송될 수 있다. 따라서, 1시간 중 하드 드라이브 저장 유닛(704)이 단 4분 동안 전력 업될 필요성이 있다. 이것은 1/15의 비율을 나타낸다. 하드 드라이브 저장 유닛(704)의 전력 업 비율은 1/15로 제한되지 않고 더 크거나 작을 수 있으며, 비디오 데이터의 콘텐츠에 따라 시간에 따라 변할 수 있다. 예를 들어 유저는 하드 드라이브 저장 유닛(704)이 시간당 한번보다 덜 빈번히 전력 업될 수 있는 최대 프레임 레이트보다 더 낮은 프레임 레이트의 비디오를 저장되도록 선택할 수 있다. 바람직하게는 평균 전력 업 지속시간은 평균 전력 다운 지속시간보다 상당히 더 작을 수 있다. 비교로써, 연속적으로 전력 업되는 일반적인 하드 드라이브는 약 5년의 수명을 가질 수 있다. 예를 들어 1시간 중 4분 동안 하드 드라이브 저장 유닛(704)을 전력 업시키는 것에 의해 하드 드라이브 저장 유닛(704)의 수명이 일반적인 연속적으로 동작되는 하드 드라이브의 수명의 10배 이상 증가될 수 있다. 따라서, 하드 드라이브 저장 유닛(704)의 전력 업 시간을 감소시키는 것에 의해 하드 드라이브 저장 유닛(704)의 수명이 연장된다.
하드 드라이브 저장 유닛(704)이 전력 업되고 다운되는 것이 반복되므로, 하드 드라이브 저장 유닛(704)의 바람직한 실시예는 온/오프 사이클의 수가 하드 드라이브 저장 유닛(704)의 수명을 실질적으로 감소시키지 않는 내마모성 하드 드라이브를 포함한다. 내마모성 하드 드라이브는 기록/판독 헤드가 전력 업 상태나 전력 다운 상태 동안 저장 메모리 디스크에 접촉하지 않도록 하나 이상의 전력 다운 상태 동안 저장 메모리 디스크에서 벗어나 물리적으로 파킹(parked)되는 (즉, "무부하" 상태인) 기록/판독 헤드를 포함한다. 예를 들어 하드 드라이브 저장 유닛(704)은 트라벨스타(Travelstar)(등록상표) 하드 드라이브와 연관하여 기술된 히타치의 램프(ramp) 부하/무부하 기술을 구현할 수 있다.
종래의 접촉 시작-중지(CSS : contact start-stop) 하드 드라이브에서, 기록/판독 헤드는 오프 상태 동안 저장 메모리 디스크 상에 직접 놓인다. CSS 하드 드라이브가 전력 업될 때, 기록/판독 헤드와 저장 메모리 디스크는 회전하는 저장 메모리 디스크에 의해 생성된 공기를 통해 기록/판독 헤드가 저장 메모리 디스크에서 들어올려질 때까지 접촉이 유지된다. 기록/판독 헤드와 저장 메모리 디스크가 접촉해 있는 동안 저장 메모리 디스크가 회전하므로, 기록/판독 헤드와 CSS 하드 드라이브의 저장 메모리 디스크는 마모된다. 예를 들어, CSS 하드 드라이브는 고장이 나기 전에 50,000번의 온/오프 사이클만을 견딜 수 있다. CSS 하드 드라이브가 시간당 한번 온 및 오프 사이클링 된다면, CSS 하드 드라이브는 단지 5년 또는 6년만 지속될 수 있다.
이와 대조적으로, 내마모성 하드 드라이브는 예를 들어 300,000번 온/오프 사이클 또는 보다 바람직하게는 600,000번 온/오프 사이클 이상을 견딜 수 있다. 다시 말해, 바람직한 내마모성 하드 드라이브는 시간당 한번 온 및 오프 사이클링 된다면, 하드 드라이브는 약 60년 이상 지속될 수 있다. 따라서, 바람직한 실시예의 내마모성 하드 드라이브를 구현하는 것에 의해 온/오프 사이클의 수는 하드 드라이브 저장 유닛(704)의 수명을 실질적으로 감소시키지 않는다. 데이터 저장 시스템(206)의 수명이 상대적으로 길기 때문에, 데이터 저장 시스템(206)은 거의 유지보수나 업그레이드를 필요로 하지 않는다. 따라서, 네트워크 카메라(102)와 같은 네트워크 에지 디바이스는 데이터 저장 시스템(206)을 실제로 포함할 수 있다. 이와 대조적으로, 전술된 수명 연장 특징을 구현함이 없이, 네트워크 에지 디바이스에 다수의 대용량 저장 유닛을 제공하는 네트워크 카메라 시스템은 대규모의 수리와 유지보수 비용을 필요로 할 수 있다. 이것은 대용량 저장 유닛이 빈번히 고장날 수 있고 또 대용량 저장 유닛이 제공하기 어려운 곳에 (예를 들어 긴 막대 상부에) 분배되기 때문에 그러하다. 전술된 수명 연장 특징으로, 대용량 저장 유닛은 빈번히 교체할 필요 없이 네트워크 에지 디바이스에 제공될 수 있다.
이 기술 분야에 통상의 지식을 가진 자라면 많은 변형이 본 발명의 기본 원리를 벗어남이 없이 전술된 실시예의 상세 사항으로부터 만들 수 있다는 것을 자명하게 알 수 있을 것이다. 그러므로 본 발명의 범위는 이하 청구범위에 의해서만 결정되어야 한다.
100 : 네트워크 카메라 시스템 102, 102' : 네트워크 카메라
104 : 중앙 모니터링 스테이션 106 : 네트워크
108 : 광역 네트워크(WAN) 110 : 근거리 네트워크(LAN)
112 : 무선 네트워크 114 : 원격 유저
116 : 원격 저장 유닛 118 : 스위치
120 : 라우터 122 : 비디오 서버
202 : 이미징 시스템 204 : 비디오 처리 시스템
206 : 데이터 저장 시스템 208 : 전력 시스템
210 : I/O 인터페이스 및 제어 시스템 302 : 룰 기반 엔진
304 : 비디오 분석기 306 : 저장 관리 유닛
402 : 액세스 제어 관리 유닛 502 : 이미지 처리 유닛
506 : 인터-프로세서 브리지 508 : 시간 스탬프 블록
602 : 제 1 인코더 604 : 제 2 인코더
606 : 스트리밍 및 아카이브 제어 유닛 702 : 버퍼 유닛
704 : 하드 드라이브 저장 유닛 706, 708, 710 : 부분

Claims (26)

  1. 네트워크 카메라로서,
    시야를 캡쳐하고 상기 시야의 비디오를 생성하도록 구성되는 이미징 시스템으로서, 상기 시야는 복수의 영역을 갖고, 상기 이미징 시스템은 적어도 두 개의 상이한 품질 레벨로 시야에서 상이한 영역을 캡쳐하도록 더 구성되는 이미징 시스템;
    비디오를 수신하기 위해 이미징 시스템에 연결되는 비디오 분석기로서, 상기 비디오 분석기는 비디오 내의 관심 대상이나 관심 이벤트 및 시야 내의 관심 대상이나 관심 이벤트의 위치를 검출하고, 관심 대상이나 관심 이벤트 및 관심 대상이나 관심 이벤트의 위치에 대응하는 메타데이터를 생성하기 위해 비디오를 분석하도록 구성되는 비디오 분석기;
    이미징 시스템으로부터 비디오를 수신하고 저장하기 위해 이미징 시스템에 연결되고, 비디오 분석기로부터 메타데이터를 수신하고 저장하기 위해 비디오 분석기에 연결되는 데이터 저장 시스템;
    메타데이터를 수신하기 위해 비디오 분석기에 연결되는 룰 기반 엔진으로서, 상기 룰 기반 엔진은 메타데이터를 분석하고, 메타데이터를 액션과 연관시키는 룰에 기초하여 취해지는 액션을 결정하도록 구성되는 룰 기반 엔진; 및
    룰 기반 엔진에 연결되는 저장 관리 시스템으로서, 상기 저장 관리 시스템은, 룰 기반 엔진에 의해 결정되는 액션에 기초하여 관심 대상이나 관심 이벤트가 검출되는 위치에서, 비디오 내의 시야의 영역에 대하여 상이한 품질 레벨을 설정하기 위해 이미징 시스템을 제어하도록 구성되는 저장 관리 시스템;
    을 포함하고,
    상기 룰 기반 엔진은 룰에 따라 비디오에 대한 우선순위를 결정하도록 더 구성되며, 상기 저장 관리 시스템은 우선순위에 따라 결정된 시간 기간 동안 비디오를 유지하기 위해 데이터 저장 시스템을 제어하도록 더 구성되는, 네트워크 카메라.
  2. 제 1항에 있어서,
    관심 대상이나 관심 이벤트는 시야 내에서 검출된 모션을 포함하는, 네트워크 카메라.
  3. 제 1항에 있어서,
    관심 대상이나 관심 이벤트는 시야 내에서 검출된 브로브(blob)를 포함하는, 네트워크 카메라.
  4. 제 1항에 있어서,
    관심 대상이나 관심 이벤트는 미리 정의된 대상과 미리 정의된 대상의 추적된 움직임을 포함하는, 네트워크 카메라.
  5. 제 1항에 있어서,
    비디오 분석기는, 대상이 상이한 위치로 이동할 때, 관심 대상이나 관심 이벤트 중에서 대상을 인식하기 위해 기하학적 파라미터를 사용하도록 구성되는, 네트워크 카메라.
  6. 제 1항에 있어서,
    메타데이터는 비디오를 더 설명하는, 네트워크 카메라.
  7. 제 1항에 있어서,
    데이터 저장 시스템에 연결되는 액세스 제어 시스템을 더 포함하고, 상기 액세스 제어 시스템은, 특정 메타데이터와 연관된 요청에 응답하여, 특정 메타데이터가 대응되는 비디오의 특정 부분으로의 액세스를 제공하도록 구성되는, 네트워크 카메라.
  8. 제 1항에 있어서,
    데이터 저장 시스템에 연결되는 액세스 제어 시스템을 더 포함하고, 상기 액세스 제어 시스템은, 컨텐츠-특정 메타데이터와 연관된 요청에 응답하여, 컨텐츠-특정 메타데이터가 대응되는 비디오의 특정 부분으로의 액세스를 제공하도록 구성되는, 네트워크 카메라.
  9. 제 1항에 있어서,
    룰에 기초하여 취해진 액션은 비디오 내의 시야의 제 1 영역에 대해 높은 품질 레벨을 설정하고, 비디오 내의 시야의 제 2 영역에 대해 낮은 품질 레벨을 설정하는 것을 포함하는, 네트워크 카메라.
  10. 제 9항에 있어서,
    제 1 영역은 시야 내에서 검출된 관심 대상이나 관심 이벤트의 하나 이상의 위치에 대응하고, 제 2 영역은 시야 내에서 관심 대상이나 관심 이벤트가 없는 시야의 나머지 부분에 대응하는, 네트워크 카메라.
  11. 제 1항에 있어서,
    룰에 기초하여 취해진 액션은 관심 대상이나 관심 이벤트의 짧은 비디오 클립 파일을 생성하여 중앙 모니터링 스테이션에 전송하는 것을 포함하는, 네트워크 카메라.
  12. 제 1항에 있어서,
    룰에 기초하여 취해진 액션은 관심 대상이나 관심 이벤트의 짧은 비디오 클립 파일을 생성하여 원격 유저에게 전송하는 것을 포함하는, 네트워크 카메라.
  13. 제 1항에 있어서,
    룰에 기초하여 취해진 액션은 경보를 생성하여 중앙 모니터링 스테이션으로 전송하는 것을 포함하는, 네트워크 카메라.
  14. 제 13항에 있어서,
    경보는 관심 대상이나 관심 이벤트의 검출 시 전송되는, 네트워크 카메라.
  15. 제 1항에 있어서,
    룰에 기초하여 취해진 액션은 경보를 생성하여 원격 유저에게 전송하는 것을 포함하는, 네트워크 카메라.
  16. 제 15항에 있어서,
    경보는 관심 대상이나 관심 이벤트의 검출 시 전송되는, 네트워크 카메라.
  17. 제 1항에 있어서,
    품질 레벨은 해상도, 프레임 레이트, 비트 레이트, 압축 품질, 및 암호화 레벨 중 하나 이상에 대응하는, 네트워크 카메라.
  18. 네트워크 카메라로서,
    카메라 하우징;
    시야를 캡쳐하고 상기 시야의 비디오를 생성하도록 구성되는 이미징 시스템;
    비디오를 수신하기 위해 이미징 시스템에 연결되고, 비디오에 시간 스탬프를 부여하도록 구성되는 시간-스탬프 블록;
    비디오 내의 관심 대상이나 관심 이벤트를 검출하고, 관심 대상이나 관심 이벤트에 대응하는 메타데이터를 생성하기 위해 비디오를 분석하도록 구성되는, 비디오 분석기로서, 상기 비디오 분석기는 시간-스탬프 블록에 동작적으로 연결되어, 비디오 분석기에 의해 생성된 메타데이터가, 비디오에 부여된 시간 스탬프의 동작에 의해서, 이미징 시스템에 의해 생성된 비디오와 동기화되는 비디오 분석기;
    이미징 시스템에 동작적으로 연결되고, 동기화된 비디오와 메타데이터를 수신하고 저장하기 위해 비디오 분석기에 동작적으로 연결되는 데이터 저장 시스템;
    메타데이터를 수신하기 위해 비디오 분석기에 동작적으로 연결되는 룰 기반 엔진으로서, 상기 룰 기반 엔진은 메타데이터를 분석하고, 메타데이터를 액션과 연관시키는 룰에 기초하여 취해지는 액션을 결정하도록 구성되며, 룰 기반 엔진에 포함되는 룰을 적용함으로써 비디오에 대한 컨텐츠 보안 레벨을 결정하도록 더 구성되는 룰 기반 엔진;
    룰 기반 엔진에 동작적으로 연결되고, 데이터 저장 시스템에서 비디오의 저장을 제어하기 위해 비디오 분석기에 동작적으로 연결되는 저장 관리 시스템; 및
    유저 보안 레벨에 따라 데이터 저장 시스템에 저장된 비디오로의 액세스를 제어하도록 구성되는 액세스 제어 관리 유닛;
    을 포함하고,
    데이터 저장 시스템에 저장된 메타데이터는 사용자가 데이터 저장 시스템에 저장되고 메타데이터와 동기화된 비디오를 검색하는 것을 허용하기 위해 검색가능하고, 액세스 제어 관리 유닛은 데이터 저장 시스템에 저장된 비디오로의 액세스를 제어하여, 사용자가 사용자 보안 레벨에 대응하는 컨텐츠 보안 레벨을 갖는 비디오에 제한된 액세스를 갖도록하며,
    이미징 시스템, 시간-스탬프 블록, 비디오 분석기, 데이터 저장 시스템, 룰 기반 엔진, 저장 관리 시스템, 및 액세스 제어 관리 유닛 각각은 카메라 하우징의 부분에 포함되거나, 카메라 하우징의 부분을 형성하는, 네트워크 카메라.
  19. 제 18항에 있어서,
    비디오는 네트워크 카메라에 의해 관찰된 장면의 시야를 나타내고, 관심 이벤트는 네트워크 카메라의 시야 내에서 검출된 모션을 포함하는, 네트워크 카메라.
  20. 제 18항에 있어서,
    비디오는 네트워크 카메라에 의해 관찰된 장면의 시야를 나타내고, 관심 이벤트는 네트워크 카메라의 시야 내에서 검출된 브로브의 모션을 포함하는, 네트워크 카메라.
  21. 제 18항에 있어서,
    비디오는 네트워크 카메라에 의해 관찰된 장면의 시야를 나타내고, 관심 이벤트는 미리 정의된 대상을 인식하고, 네트워크 카메라의 시야 내에서 미리 정의된 대상의 움직임을 추적하는 것을 포함하는, 네트워크 카메라.
  22. 제 21항에 있어서,
    비디오 분석기는, 미리 정의된 대상이 네트워크 카메라의 시야의 다양한 부분으로 이동할 때, 미리 정의된 대상을 인식하기 위해 기하학적 파라미터를 사용하는, 네트워크 카메라.
  23. 제 18항에 있어서,
    관심 대상은 대상의 유형, 대상의 사이즈, 대상의 속도, 대상의 궤적, 대상의 위치, 대상의 모습(appearance), 및 대상의 숫자 개수 중 하나를 포함하는 특징에 의해 특징지어지는, 네트워크 카메라.
  24. 제 18항에 있어서,
    룰 기반 엔진은 비디오 분석기에 의해 검출가능한 관심 대상이나 관심 이벤트의 특징을 명시하는 룰을 포함하는, 네트워크 카메라.
  25. 제 24항에 있어서,
    룰 기반 엔진에 포함된 룰은, 이미징 시스템이 비디오를 생성하기 전에 정의되는, 네트워크 카메라.
  26. 제 18항에 있어서,
    데이터 저장 시스템에 저장된 비디오는 관심 이벤트를 나타내지 않는 비디오를 포함하는, 네트워크 카메라.








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