KR101764654B1 - 영상 촬영장치의 메타데이터 관리 시스템 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상 촬영장치들의 메타데이터를 관리하는 시스템과 방법에 관한 것이다. 본 발명에 따른 메타데이터 관리 방법은, (a) 임의의 영상촬영장치에 의해 촬영된 동영상을 획득하는 단계; (b) 상기 획득한 동영상의 메타데이터를 추출하는 단계; (c) 복수의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터가 저장되어 있는 데이터 베이스(DB)에서, 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 단계; 및 (d) 상기 검색한 메타데이터에 근거하여, 상기 획득한 동영상을 디코딩한 후 영상인식 알고리즘을 적용하는 단계;를 포함한다.

Description

영상 촬영장치의 메타데이터 관리 시스템 및 방법{Metadata management system and method for imaging device}
본 발명은 영상 촬영장치들의 메타데이터를 관리하는 시스템과 방법에 관한 것이다.
다중 동영상 처리 시스템에 있어서 각각의 영상 촬영장치마다 생성되는 영상의 특징이 다르고, 이에 따른 영상인식 방법과 알고리즘이 다르게 되므로, 영상 촬영장치가 새로 추가될 때마다 영상 처리/인식 시스템의 전체구조를 모두 바꾸어야 하는 번거로움이 존재한다.
이에 따라, 이러한 변동사항을 효율적으로 관리하는 방법과 시스템에 대한 필요성이 증대되고 있다.
본 발명은 전술한 문제 및 다른 문제를 해결하는 것을 목적으로 한다.
또 다른 목적은, 다양한 종류의 영상 촬영장치로부터 생성되는 동영상 데이터를 처리하고 인식시키기 위해, 각 영상 처리 시스템에 있는 영상 촬영장치에 대한 영상 촬영장치 메타데이터 DB를 생성하여 각 영상시스템으로부터 생성되는 영상 데이터를 효율적으로 처리 및 관리할 수 있도록 하는, 다중 동영상 데이터 처리/인식용 영상 촬영장치의 메타데이터 데이터베이스(DB) 관리 시스템 및 방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기 또는 다른 목적을 달성하기 위해 본 발명의 일 측면에 따르면, (a) 임의의 영상촬영장치에 의해 촬영된 동영상을 획득하는 단계; (b) 상기 획득한 동영상의 메타데이터를 추출하는 단계; (c) 복수의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터가 저장되어 있는 데이터 베이스(DB)에서, 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 단계; 및 (d) 상기 검색한 메타데이터에 근거하여, 상기 획득한 동영상을 디코딩한 후 영상인식 알고리즘을 적용하는 단계;를 포함하는 영상 촬영장치의 메타데이터 관리 방법을 제공한다.
실시 예에 있어서, 상기 (c) 단계는, 상기 획득한 동영상의 메타데이터에 존재하는 키(key) 값에 근거하여, 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 단계;를 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 (c) 단계는, 상기 임의의 영상촬영장치의 IP 주소에 근거하여, 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 단계;를 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 데이터베이스(DB)에는, 영상촬영장치의 인코딩 타입, 종류, 위치, 촬영 범주, 설치 높이, 카메라 화각, Decoding FPS(Frame per Second) 중 적어도 하나가 포함될 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 (d) 단계는, 상기 획득한 동영상을 GPU의 메모리로 전송하고, 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터의 동영상 디코딩 방식, FPS, 영상인식 알고리즘으로, 상기 획득한 동영상을 디코딩한 후 상기 영상인식 알고리즘을 적용하는 단계;를 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 (d) 단계는, 신규 영상촬영장치가 추가되는 것에 근거하여, 상기 신규 영상촬영장치와 관련된 메타데이터가 추가되도록 상기 데이터 베이스(DB)를 갱신하는 단계;를 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 (d) 단계는, 신규 영상인식 알고리즘이 추가되는 것에 근거하여, 상기 신규 영상인식 알고리즘을 GPU에 로드하고, 상기 데이터 베이스(DB)를 변경하는 단계;를 포함할 수 있다.
또 다른 실시 예에 있어서, 상기 (d) 단계는, 신규 디코딩 방식이 도입되는 것에 근거하여, 상기 신규 디코딩 방식의 알고리즘을 메모리에 로드하고, 상기 데이터 베이스(DB)를 변경하는 단계;를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 다른 측면에 따르면, 임의의 영상촬영장치에 의해 촬영된 동영상을 획득하는 동영상 획득부; 복수의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터가 저장되어 있는 데이터 베이스(DB); 상기 획득한 동영상의 메타데이터를 추출하고, 상기 데이터 베이스(DB)에서 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 메타데이터 관리부; 및 상기 검색한 메타데이터에 근거하여, 상기 획득한 동영상을 디코딩한 후 영상인식 알고리즘을 적용하는 GPU;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상촬영장치의 메타데이터 관리 시스템을 제공한다.
본 발명에 따른 영상 촬영장치의 메타데이터 관리 시스템 및 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.
동영상 촬영장치로는 CCTV, 드론, 인터넷 동영상, 스마트 폰, UAV 및 위성 등 매우 많은 종류가 있으며, 일반 영상, 적외선 영상 등 그 영상 자체의 종류도 많고, 전송 데이터의 포맷과 영상의 내용도 매우 다양하다.
그러나, 이렇게 다양한 종류의 수많은 동영상 데이터를 각각의 개별적인 특징에 따라서 일일이 처리하는 것은 매우 어려우므로, 다양한 메타데이터의 종류를 미리 정의하여 사용하는 영상 촬영장치 메타데이터 DB 관리방법을 사용함으로써, 각 특징 별 영상 데이터 처리/인식과정을 매우 효율적으로 수행할 수 있게 된다.
본 발명의 적용 가능성의 추가적인 범위는 이하의 상세한 설명으로부터 명백해질 것이다. 그러나 본 발명의 사상 및 범위 내에서 다양한 변경 및 수정은 당업자에게 명확하게 이해될 수 있으므로, 상세한 설명 및 본 발명의 바람직한 실시 예와 같은 특정 실시 예는 단지 예시로 주어진 것으로 이해되어야 한다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 촬영장치들의 메타데이터를 관리하는 시스템과 방법의 실시 예를 설명하기 위한 개념도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 명세서에 개시된 실시 예를 상세히 설명하되, 도면 부호에 관계없이 동일하거나 유사한 구성요소에는 동일한 참조 번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. 이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. 또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다.
단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 출원에서, "포함한다" 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.
본 발명은 다양한 종류의 영상 촬영장치로부터 생성되는 동영상 데이터를 처리하고 인식시키기 위해, 각 영상 처리 시스템에 있는 영상 촬영장치에 대한 영상 촬영장치 메타데이터 DB를 생성하여 각 영상시스템으로부터 생성되는 영상 데이터를 효율적으로 처리 및 관리할 수 있다.
이에 따라, 신규 영상 촬영장치가 추가될 때마다 원래의 영상처리 시스템을 전혀 바꾸지 않고 해당 영상데이터의 처리를 용이하게 수행할 수 있게 된다.
구체적으로, 영상 촬영장치의 메타 DB를 도입하면, 서로 다른 영상 촬영장치를 추가할 때마다 영상인식 시스템의 구조를 바꾸어야 하는 단점 없이 매우 간편하게 새로운 영상 촬영장치를 추가할 수 있으며, 그에 따른 영상의 특징에 맞는 알고리즘의 적용이 가능해진다.
또 다른 실시 예로서, 완전히 다른 영상 인식 알고리즘을 적용하려면, 기존 영상인식 시스템은 내부 시스템에 영상인식을 프로그램을 추가해서 재구성해야 하지만, 영상 촬영장치 메타데이터 DB를 활용하면 GPU 내에 있는 메모리에 직접 로드하여 매우 쉽게 적용할 수 있게 된다.
이하, 구체적인 실시 예를 도면을 참조하여 설명하고자 한다.
도 1은 본 발명에 따른 영상 촬영장치들의 메타데이터를 관리하는 시스템과 방법의 실시 예를 설명하기 위한 개념도이다.
도 1을 참조하면, 우선, 컴퓨터 서버에서 동영상 데이터를 획득(1)한 후, 동영상 파일내부 메타데이터를 추출(2)하게 된다.
그리고, 영상 촬영장치의 메타데이터 DB를 검색하는 단계(3)가 진행된다.
실시 예로서, 데이터 베이스(DB)에는 복수의 영상촬영장치와 관련된 다음과 같은 메타데이터가 저장되어 있을 수 있다.
인코딩 타입은, 입력된 동영상의 디코딩 방식을 의미하는 것으로, 대체로 H.264를 많이 사용할 수 있다. 다른 방식으로 인코딩 된 것을 추가하는 것도 가능하다.
영상 촬영장치타입은, CCTV, 드론, 스마트폰 등과 같이 영상 촬영장치를 갖고 있는 디바이스의 종류를 의미한다. 각 영상 촬영장치의 종류마다 영상 인식을 하는 방법 각기 다를 수 있다.
영상 촬영장치의 종류는, 고정(CCTV), 유동(드론) 등이 가능하다.
촬영 범주는, 영상 촬영장치의 영상종류(주차장, 건물 내, 거리, 산 등)를 의미한다.
영상 촬영장치의 위치는, 영상 촬영장치의 GPS 정보를 포함할 수 있다.
설치 높이와 카메라의 화각은, 영상을 찍은 높이와 영상 촬영장치가 촬영이 가능한 유효각도를 의미한다. 화면에 보이는 물체와 거리, 높이 등을 인식하는데 활용될 수 있다.
Decoding FPS(Frame per Second)는, 초당 디코딩하는 프레임(frame)수를 의미한다. 원래 동영상은 초당 30개의 프레임이지만, 촬영 범주가 산과 같은 경우 초당 1개 프레임 정도만 인식을 해도 문제가 없다. 이와 같이, 초당 디코딩하는 수를 줄이면 전체 시스템 성능이 획기적으로 증가할 수 있다.
또 다른 실시 예로서, 영상 촬영장치 메타 DB의 실제 구현은 mySQL과 같은 오픈소스 database를 활용할 수 있다. 영상 촬영장치의 특징과 종류가 많더라도 크기(용량)가 매우 작으므로(연결된 영상 촬영장치 1대당 1개의 레코드) 빠르게 내용을 변경할 수 있게 된다.
또 다른 실시 예로서, 영상 촬영장치 메타데이터 DB를 활용하는 영상인식 시스템은 멀티노드 클러스터 환경에서 작동하는 것이 보편적이다. 이에 따라, 영상 촬영장치 메타 DB는 멀티 노드 환경을 지원할 수 있다.
또 다른 실시 예로서, 동영상 내부 키 값(key value)을 이용하여, 영상 촬영장치의 메타데이터 DB를 검색할 수 있다.
실시 예로서, 키(key) 값으로 영상 촬영장치의 IP주소 등이 이용될 수 있다. 이러한 값은 미리 영상 촬영장치를 실시간으로 연결할 때, 영상 촬영장치 IP주소를 받을 수 있다.
또 다른 예로, 영상 디바이스가 변동 IP를 가지게 되는 경우에는 미리 정해진 IP주소를 사용할 수 있다.
도 1을 참조하면, 동영상 파일 내에 있는 영상 촬영장치의 IP가 123.12.34.20이므로 영상 촬영장치 메타데이터 DB에 있는 '123.12.34.20'를 검색하게 된다.
이후, 동영상 데이터를 GPU 내부 메모리로 전송(4)한 후, 동영상을 디코딩(5)하게 된다.
실시 예로서, 영상 촬영장치의 메타데이터 DB에 있는 동영상 디코딩 방법이 H.264 이므로, GPU 내부에 있는 디코더의 H.264 방식으로 디코딩을 수행하게 된다. 이때, 영상 촬영장치의 메타데이터 DB에 있는 Decoding FPS = 10이므로, 디코딩 프레임 수(FPS)를 초당 10개만 수행하게 된다.
디코딩 후, 주차장용 Deep learning Algorithm #1을 적용하여 영상인식(6)을 수행하게 된다.
이어서, 신규 CCTV 추가 시, 영상 촬영장치 메타데이터 DB만 갱신(7)하게 되고, 영상 인식시스템을 변경할 필요가 없게 된다.
마찬가지로, 인공위성 영상인식과 같이 완전히 새로운 deep learning 알고리즘이 추가가 되면, GPU 내에 이 알고리즘을 로드(8)하고, 영상 촬영장치 메타 DB만 변경해주면 나머지 시스템은 변경할 필요가 없게 된다.
또 다른 예로, 신규 디코딩 방법 도입 시, 그 알고리즘을 메모리 내에 로드하여, 영상 촬영장치 메타데이터 DB를 변경(9)할 수 있다.
본 발명에 따른 영상 촬영장치의 메타데이터 관리 시스템 및 방법의 효과에 대해 설명하면 다음과 같다.
동영상 촬영장치로는 CCTV, 드론, 인터넷 동영상, 스마트 폰, UAV 및 위성 등 매우 많은 종류가 있으며, 일반 영상, 적외선 영상 등 그 영상 자체의 종류도 많고, 전송 데이터의 포맷과 영상의 내용도 매우 다양하다.
그러나, 이렇게 다양한 종류의 수많은 동영상 데이터를 각각의 개별적인 특징에 따라서 일일이 처리하는 것은 매우 어려우므로, 다양한 메타데이터의 종류를 미리 정의하여 사용하는 영상 촬영장치 메타데이터 DB 관리방법을 사용함으로써, 각 특징 별 영상 데이터 처리/인식과정을 매우 효율적으로 수행할 수 있게 된다.
전술한 본 발명은, 프로그램이 기록된 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체는, 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 매체의 예로는, HDD(Hard Disk Drive), SSD(Solid State Disk), SDD(Silicon Disk Drive), ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장 장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한, 상기 컴퓨터는 단말기의 제어부(180)를 포함할 수도 있다. 따라서, 상기의 상세한 설명은 모든 면에서 제한적으로 해석되어서는 아니되고 예시적인 것으로 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 첨부된 청구항의 합리적 해석에 의해 결정되어야 하고, 본 발명의 등가적 범위 내에서의 모든 변경은 본 발명의 범위에 포함된다.

Claims (9)

  1. (a) 임의의 영상촬영장치에 의해 촬영된 동영상을 획득하는 단계;
    (b) 상기 획득한 동영상의 메타데이터를 추출하는 단계;
    (c) 복수의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터가 저장되어 있는 데이터 베이스(DB)에서, 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 단계; 및
    (d) 상기 검색한 메타데이터에 근거하여, 상기 획득한 동영상을 디코딩한 후 영상인식 알고리즘을 적용하는 단계;를 포함하며,
    상기 (d) 단계는,
    상기 획득한 동영상을 GPU의 메모리로 전송하고, 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터의 동영상 디코딩 방식, FPS, 영상인식 알고리즘으로, 상기 획득한 동영상을 디코딩한 후 상기 영상인식 알고리즘을 적용하는 단계;를 포함하며,
    상기 임의의 영상촬영장치가 변동 IP를 가지게 되는 경우, 기 설정된 IP 주소를 사용하여 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 것을 특징으로 하는 영상촬영장치의 메타데이터 관리 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 획득한 동영상의 메타데이터에 존재하는 키(key) 값에 근거하여, 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상촬영장치의 메타데이터 관리 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    상기 임의의 영상촬영장치의 IP 주소에 근거하여, 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상촬영장치의 메타데이터 관리 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 데이터베이스(DB)에는,
    영상촬영장치의 인코딩 타입, 종류, 위치, 촬영 범주, 설치 높이, 카메라 화각, Decoding FPS(Frame per Second) 중 적어도 하나가 포함되는 것을 특징으로 하는 영상촬영장치의 메타데이터 관리 방법.
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 (d) 단계는,
    신규 영상촬영장치가 추가되는 것에 근거하여, 상기 신규 영상촬영장치와 관련된 메타데이터가 추가되도록 상기 데이터 베이스(DB)를 갱신하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상촬영장치의 메타데이터 관리 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 (d) 단계는,
    신규 영상인식 알고리즘이 추가되는 것에 근거하여, 상기 신규 영상인식 알고리즘을 GPU에 로드하고, 상기 데이터 베이스(DB)를 변경하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상촬영장치의 메타데이터 관리 방법.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 (d) 단계는,
    신규 디코딩 방식이 도입되는 것에 근거하여, 상기 신규 디코딩 방식의 알고리즘을 메모리에 로드하고, 상기 데이터 베이스(DB)를 변경하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상촬영장치의 메타데이터 관리 방법.
  9. 임의의 영상촬영장치에 의해 촬영된 동영상을 획득하는 동영상 획득부;
    복수의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터가 저장되어 있는 데이터 베이스(DB);
    상기 획득한 동영상의 메타데이터를 추출하고, 상기 데이터 베이스(DB)에서 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 메타데이터 관리부; 및
    상기 검색한 메타데이터에 근거하여, 상기 획득한 동영상을 디코딩한 후 영상인식 알고리즘을 적용하는 GPU;를 포함하며,
    상기 GPU는, 상기 획득한 동영상을 상기 GPU의 메모리로 전송받고, 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터의 동영상 디코딩 방식, FPS, 영상인식 알고리즘으로, 상기 획득한 동영상을 디코딩한 후 상기 영상인식 알고리즘을 적용하며,
    상기 메타데이터 관리부는, 상기 임의의 영상촬영장치가 변동 IP를 가지게 되는 경우, 기 설정된 IP 주소를 사용하여 상기 임의의 영상촬영장치와 관련된 메타데이터를 검색하는 것을 특징으로 하는 영상촬영장치의 메타데이터 관리 시스템.
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