KR101852284B1 - 경보 방법 및 장치 - Google Patents

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KR101852284B1
KR101852284B1 KR1020167021748A KR20167021748A KR101852284B1 KR 101852284 B1 KR101852284 B1 KR 101852284B1 KR 1020167021748 A KR1020167021748 A KR 1020167021748A KR 20167021748 A KR20167021748 A KR 20167021748A KR 101852284 B1 KR101852284 B1 KR 101852284B1
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surveillance
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monitoring
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타오 장
지준 첸
핑제 왕
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시아오미 아이엔씨.
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Abstract

본 발명은 경보 방법 및 장치에 관한 것으로서 인터넷 기술 분야에 속한다. 상기 경보 방법은, 감시 영상을 획득하는 단계; 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 및 상기 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때, 단말기로 알람 정보를 송신하여 상기 단말기가 경보를 하도록 하는 단계를 포함한다.

Description

경보 방법 및 장치{ALARMING METHOD AND DEVICE}
본원 발명은 출원번호가 201510713143.1이고 출원일자가 2015년 10월 28일인 중국 특허 출원에 기반하여 제출하였고 상기 중국 특허 출원의 우선권을 주장하는 바, 상기 중국 특허 출원의 모든 내용은 본원 발명에 원용된다.
본 발명은 인터넷 기술 분야에 관한 것으로서, 특히는 경보 방법 및 장치에 관한 것이다.
카메라의 보급과 함께, 카메라를 이용하여 실시간 감시하는 방식이 점점 보편화되고 있다. 카메라는 실시간 감시 시에 감시 영역 내의 이미지에 대하여 수집할 수 있지만, 카메라의 감시 영역 내에는 일반적으로 민감 영역, 예를 들면 콘센트 근처, 대문, 창문 등 민감 영역이 존재하고, 특정 오브젝트가 민감 영역에 위치할 때 안전 사고가 발생할 수 있다. 예를 들면, 어린이가 콘센트 근처에 위치할 때 위험이 따를 수 있다. 따라서, 안전 사고의 발생을 예방할 수 있는 경보 방법이 시급히 요구되고 있다.
관련 기술 중에 존재하는 문제를 극복하기 위하여, 본 발명은 경보 방법 및 장치를 제공한다.
본 발명의 실시예의 제1 양태에 근거하여,
감시 영상을 획득하는 단계;
상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때, 단말기로 알람 정보를 송신하여 상기 단말기가 경보를 하도록 하는 단계를 포함하는 경보 방법을 제공한다.
제1 양태와 결합하면 상기 제1 양태의 첫번째 가능한 구현 방식에서, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
상기 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
상기 감시 영상 중에 상기 운동 타깃이 존재하면, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계;
상기 운동 타깃이 상기 감시 타깃이면, 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 감시 타깃이 상기 민감 영역에 위치하면, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하는 단계를 포함한다.
제1 양태와 결합하면 상기 제1 양태의 두번째 가능한 구현 방식에서, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
상기 감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
상기 민감 영역 중에 상기 운동 타깃이 존재하면, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계; 및
상기 운동 타깃이 상기 감시 타깃이면, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하는 단계를 포함한다.
제1 양태의 첫번째 가능한 구현 방식 또는 제1 양태의 두번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제1 양태의 세번째 가능한 구현 방식에서, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계는,
상기 운동 타깃의 특징을 결정하는 단계;
상기 운동 타깃의 특징과 상기 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도(matching degree)를 결정하는 단계; 및
상기 매칭도가 지정 수치보다 크면 상기 운동 타깃을 상기 감시 타깃으로 결정하는 단계를 포함한다.
제1 양태의 세번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제1 양태의 네번째 가능한 구현 방식에서, 상기 운동 타깃의 특징을 결정하는 단계는,
상기 감시 영상의 영상 이미지 중에서 상기 운동 타깃이 소재하는 영역을 커팅(cutting)하여 타깃 이미지를 얻는 단계; 및
상기 타깃 이미지의 특징을 추출하여 상기 운동 타깃의 특징을 얻는 단계를 포함한다.
제1 양태의 세번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제1 양태의 다섯번째 가능한 구현 방식에서, 상기 운동 타깃의 특징과 상기 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정하는 단계 이전에,
상기 단말기에서 송신하는, 감시 타깃 식별자 정보를 포함하는 설정 정보를 수신하는 단계;
상기 감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 저장된 기록 영상(historical video)으로부터 상기 감시 타깃의 추적 영상을 획득하는 단계;
상기 추적 영상의 프레임당 영상 이미지로부터 상기 감시 타깃의 추적 이미지를 획득하는 단계; 및
상기 감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출하여 상기 감시 타깃의 특징을 얻는 단계를 더 포함한다.
제1 양태의 다섯번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제1 양태의 여섯번째 가능한 구현 방식에서, 상기 설정 정보 중에는 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 더 포함하고, 상기 민감 영역 정보는 민감 영역을 획득하기 위한 것이다.
제1 양태의 첫번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제1 양태의 일곱번째 가능한 구현 방식에서, 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계는,
상기 감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 상기 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 얻는 단계; 및
상기 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예의 제2 양태에 근거하여,
서버로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하는 설정 정보를 송신하여, 상기 서버가 감시 영상을 획득하고 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하는 단계; 및
상기 서버가 리턴하는 알람 정보가 수신되면, 상기 알람 정보를 기반으로 경보하는 단계를 포함하는 경보 방법을 제공한다.
제2 양태와 결부하면 상기 제2 양태의 첫번째 가능한 구현 방식에서, 상기 서버로 설정 정보를 송신하는 단계 이전에,
기록 영상(historical video)을 획득하고, 상기 기록 영상을 재생하는 단계; 및
상기 기록 영상을 재생하는 과정에서 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계를 더 포함한다.
제2 양태의 첫번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제2 양태의 두번째 가능한 구현 방식에서, 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계는,
상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제1 선택 인스트럭션이 수신되면, 상기 제1 선택 인스트럭션에 의해 선택된 오브젝트를 상기 감시 타깃으로 결정하는 단계;
상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제2 선택 인스트럭션이 수신되면, 상기 제2 선택 인스트럭션에 의해 선택된 영역을 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하는 단계; 및
상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 상기 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하는 단계를 포함한다.
제2 양태의 첫번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제2 양태의 세번째 가능한 구현 방식에서, 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계는,
상기 기록 영상의 영상 이미지 중에서 그려낸 제1 영역과 상기 영상 이미지에서 선택한 타깃 오브젝트를 획득하고, 상기 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 그려낸 제2 영역에 포함된 오브젝트이거나 또는 상기 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 검출되는 선택 동작에 의해 선택되는 오브젝트인 단계;
상기 제1 영역과 상기 타깃 오브젝트 중의 적어도 하나에서 사전 설정된 제스처 동작이 검출되면, 상기 제1 영역을 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하고 상기 타깃 오브젝트를 상기 감시 타깃으로 결정하는 단계; 및
상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 상기 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예의 제3 양태에 근거하여,
감시 영상을 획득하기 위한 획득 모듈;
상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위한 판단 모듈; 및
상기 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때, 단말기로 알람 정보를 송신하여 상기 단말기가 경보를 하도록 하기 위한 송신 모듈을 포함하는 경보 장치를 제공한다.
제3 양태와 결합하면 상기 제3 양태의 첫번째 가능한 구현 방식에서, 상기 판단 모듈은,
상기 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위한 제1 판단 유닛;
상기 감시 영상 중에 상기 운동 타깃이 존재하면, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하기 위한 감시 타깃 식별 유닛;
상기 운동 타깃이 상기 감시 타깃이면, 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하기 위한 제2 판단 유닛; 및
상기 감시 타깃이 상기 민감 영역에 위치하면, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하기 위한 제1 결정 유닛을 포함한다.
제3 양태와 결합하면 상기 제3 양태의 두번째 가능한 구현 방식에서, 상기 판단 모듈은,
상기 감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위한 제3 판단 유닛;
상기 민감 영역 중에 상기 운동 타깃이 존재하면, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하기 위한 감시 타깃 식별 유닛; 및
상기 운동 타깃이 상기 감시 타깃이면, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하기 위한 제2 결정 유닛을 포함한다.
제3 양태의 첫번째 가능한 구현 방식 또는 제3 양태의 두번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제3 양태의 세번째 가능한 구현 방식에서, 상기 감시 타깃 식별 유닛은,
상기 운동 타깃의 특징을 결정하기 위한 제1 결정 서브 유닛;
상기 운동 타깃의 특징과 상기 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정하기 위한 제2 결정 서브 유닛; 및
상기 매칭도가 지정 수치보다 크면 상기 운동 타깃을 상기 감시 타깃으로 결정하기 위한 제3 결정 서브 유닛을 포함한다.
제3 양태의 세번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제3 양태의 네번째 가능한 구현 방식에서, 상기 제1 결정 서브 유닛은,
상기 감시 영상 중에 상기 운동 타깃이 존재하면, 상기 감시 영상의 영상 이미지 중에서 상기 운동 타깃이 소재하는 영역을 커팅하여 타깃 이미지를 얻고;
상기 타깃 이미지의 특징을 추출하여 상기 운동 타깃의 특징을 얻기 위한 것이다.
제3 양태의 세번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제3 양태의 다섯번째 가능한 구현 방식에서, 상기 감시 타깃 식별 유닛은,
상기 단말기에서 송신하는 설정 정보를 수신하기 위한 것으로, 상기 설정 정보 중에 감시 타깃 식별자 정보를 포함하는 수신 서브 유닛;
상기 감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 저장된 기록 영상으로부터 상기 감시 타깃의 추적 영상을 획득하기 위한 제1 획득 서브 유닛;
상기 추적 영상의 프레임당 영상 이미지로부터 상기 감시 타깃의 추적 이미지를 획득하기 위한 제2 획득 서브 유닛; 및
상기 감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출하여 상기 감시 타깃의 특징을 얻기 위한 추출 서브 유닛을 더 포함한다.
제3 양태의 다섯번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제3 양태의 여섯번째 가능한 구현 방식에서, 상기 설정 정보 중에는 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 더 포함하고, 상기 민감 영역 정보는 민감 영역을 획득하기 위한 것이다.
제3 양태의 첫번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제3 양태의 일곱번째 가능한 구현 방식에서, 상기 제2 판단 유닛은,
상기 운동 타깃이 상기 감시 타깃일 때, 상기 감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 상기 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 얻기 위한 추적 서브 유닛; 및
상기 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하기 위한 판단 서브 유닛을 포함한다.
본 발명의 실시예의 제4 양태에 근거하여,
서버로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하는 설정 정보를 송신하여 상기 서버가 감시 영상을 획득하고 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하기 위한 제1 송신 모듈; 및
상기 서버가 리턴하는 알람 정보가 수신되면, 상기 알람 정보를 기반으로 경보를 하기 위한 경보 모듈을 포함하는 경보 장치를 제공한다.
제4 양태와 결부하면 상기 제4 양태의 첫번째 가능한 구현 방식에서, 상기 경보 장치는,
기록 영상을 획득하기 위한 획득 모듈;
상기 기록 영상을 재생하기 위한 재생 모듈; 및
상기 기록 영상을 재생하는 과정에서 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하기 위한 결정 모듈을 더 포함한다.
제4 양태의 첫번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제4 양태의 두번째 가능한 구현 방식에서, 상기 결정 모듈은,
상기 기록 영상을 재생하는 과정에서, 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제1 선택 인스트럭션이 수신되면, 상기 제1 선택 인스트럭션에 의해 선택된 오브젝트를 상기 감시 타깃으로 결정하기 위한 제1 결정 유닛;
상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제2 선택 인스트럭션이 수신되면, 상기 제2 선택 인스트럭션에 의해 선택된 영역을 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하기 위한 제2 결정 유닛; 및
상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 상기 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하기 위한 제1 획득 유닛를 포함한다.
제4 양태의 첫번째 가능한 구현 방식과 결부하면 상기 제4 양태의 세번째 가능한 구현 방식에서, 상기 결정 모듈은,
상기 기록 영상의 영상 이미지 중에서 그려낸 제1 영역과 상기 영상 이미지에서 선택한 타깃 오브젝트를 획득하기 위한 것으로, 상기 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 그려낸 제2 영역에 포함된 오브젝트이거나 또는 상기 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 검출되는 선택 동작에 의해 선택되는 오브젝트인 제2 획득 유닛;
상기 제1 영역과 상기 타깃 오브젝트 중의 적어도 하나에서 사전 설정된 제스처 동작이 검출되면, 상기 제1 영역을 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하고 상기 타깃 오브젝트를 상기 감시 타깃으로 결정하기 위한 제3 결정 유닛; 및
상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 상기 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하기 위한 제3 획득 유닛을 포함한다.
본 발명의 실시예의 제5 양태에 근거하여,
프로세서; 및
프로서세가 실행 가능한 인스트럭션을 저장하기 위한 메모리를 포함하되;
상기 프로세서는,
감시 영상을 획득하고;
상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하며;
상기 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때, 단말기로 알람 정보를 송신하여 상기 단말기가 경보를 하도록 구성되는 경보 장치를 제공한다.
본 발명의 실시예의 제6 양태에 근거하여,
프로세서; 및
프로서세가 실행 가능한 인스트럭션을 저장하기 위한 메모리를 포함하되;
상기 프로세서는,
서버로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하는 설정 정보를 송신하여, 상기 서버가 감시 영상을 획득하고 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하며;
상기 서버가 리턴하는 알람 정보가 수신되면, 상기 알람 정보를 기반으로 경보를 하도록 구성되는 경보 장치를 제공한다.
본 발명의 실시예에서, 서버는 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하며, 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 서버는 단말기로 알람 정보를 송신하여 단말기가 경보를 하도록 함으로써 안전 사고의 발생을 예방할 수 있다.
상기의 일반적인 설명과 후술되는 구체적인 설명은 단지 예시적이고 해석적인 것이며 본 발명을 한정하는 것이 아님을 이해해야 한다.
이 부분의 도면은 명세서의 일부분으로서 명세서 전체를 구성하며 본 발명에 맞는 실시예를 예시하여 명세서와 함께 본 발명의 원리를 해석하기 위한 것이다.
도1은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 경보 방법에 관한 실시환경의 모식도이다.
도2는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 하나의 경보 방법의 흐름도이다.
도3은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 다른 하나의 경보 방법의 흐름도이다.
도4는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 또 다른 하나의 경보 방법의 흐름도이다.
도5는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 첫번째 경보 장치의 블록도이다.
도6은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 하나의 판단 모듈의 블록도이다.
도7은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 다른 하나의 판단 모듈의 블록도이다.
도8은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 하나의 감시 타깃 식별 유닛의 블록도이다.
도9는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 다른 하나의 감시 타깃 식별 유닛의 블록도이다.
도10은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 제2 판단 유닛의 블록도이다.
도11은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 두번째 경보 장치의 블록도이다.
도12는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 세번째 경보 장치의 블록도이다.
도13은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 하나의 결정 모듈의 블록도이다.
도14는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 다른 하나의 결정 모듈의 블록도이다.
도15는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 네번째 경보 장치의 블록도이다.
도16은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 다섯번째 경보 장치의 블록도이다.
여기서, 예시적 실시예에 대해 상세하게 설명하고, 이를 첨부되는 도면에 예시적으로 나타냈다. 하기에서 첨부되는 도면에 대해 설명할 때 별도로 표시하지 않는 한, 다른 도면의 동일한 숫자는 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다. 하기의 예시적 실시예에서 설명한 실시형태는 본 발명과 일치한 모든 실시형태를 의미하는 것은 아니다. 반대로, 이들은 첨부된 특허청구범위에서 설명한, 본 발명의 일부 양태와 일치한 장치와 방법에 대한 예일 뿐이다.
도1은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 경보 방법에 관한 실시환경의 모식도이다. 도1에 도시된 바와 같이, 상기 실시 환경은 서버(101), 스마트 촬영 기기(102) 및 단말기(103)를 포함할 수 있다. 서버는 한 대의 서버일 수 있거나 또는 다수의 서버로 구성되는 서버 클러스터일 수 있거나 또는 하나의 클라우드 컴퓨팅 서비스 센터일 수 있고, 스마트 촬영 기기(102)는 스마트 비디오 카메라일 수 있고, 단말기(103)는 휴대전화, 컴퓨터, 태블릿PC 등일 수 있다. 서버(101)와 스마트 촬영 기기(102) 사이는 네트워크를 통하여 연결될 수 있고, 서버(101)와 단말기(103) 사이도 네트워크에 의해 연결될 수 있다. 서버(101)는 스마트 촬영 기기에서 송신하는 감시 영상을 수신하기 위한 것으로 단말기로 알람 정보를 송신한다. 스마트 촬영 기기(102)는 감시 영역 내의 감시 영상을 수집하기 위한 것으로 감시 영상을 서버로 송신한다. 단말기(103)는 서버가 송신하는 알람 정보를 수신하기 위한 것으로 경보를 한다.
도2는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 하나의 경보 방법의 흐름도로서, 도2에 도시된 바와 같이, 상기 경보 방법은 서버에 사용되고 다음과 같은 단계를 포함한다.
단계 201에서, 감시 영상을 획득한다.
단계 202에서, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단한다.
단계 203에서, 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때, 단말기로 알람 정보를 송신하여 단말기가 경보를 하도록 한다.
본 발명의 실시예에서, 서버는 감시 영상을 획득하고, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하며, 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때, 서버는 단말기로 알람 정보를 송신하여 단말기가 경보를 하도록 함으로써 안전 사고의 발생을 예방한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하면, 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계;
운동 타깃이 감시 타깃이면, 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계; 및
감시 타깃이 민감 영역에 위치하면, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하는 단계를 포함한다.
여기서, 서버는 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하고, 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하면, 서버는 또 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단함으로써 감시 영상 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 효과적으로 결정할 수 있고, 이에 따라 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 효과적으로 결정할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하면, 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계; 및
운동 타깃이 감시 타깃이면, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하는 단계를 포함한다.
여기서, 서버는 감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하고, 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하면, 서버는 또 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단함으로써 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 효과적으로 결정할 수 있고 또한 서버는 민감 영역을 제외한 기타 영역을 검출할 필요가 없어 감시 영역 중의 민감 영역을 제외한 기타 영역이 검출 결과에 대한 간섭을 효과적으로 방지하고 검출 효율 및 검출 정밀도를 향상시킨다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계는,
운동 타깃의 특징을 결정하는 단계;
운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정하는 단계; 및
매칭도가 지정 수치보다 크면 운동 타깃을 감시 타깃으로 결정하는 단계를 포함한다.
운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도가 지정 수치보다 클 때, 이는 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징의 차이가 비교적 작음을 표시하는 바, 즉 운동 타깃이 바로 감시 타깃일 가능성이 크다. 따라서, 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 기반으로, 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 효과적으로 결정할 수 있고, 감시 타깃을 결정할 때의 정확률을 향상시킨다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 운동 타깃의 특징을 결정하는 단계는,
감시 영상의 영상 이미지 중에서 운동 타깃이 소재하는 영역을 커팅하여 타깃 이미지를 얻는 단계; 및
타깃 이미지의 특징을 추출하여 운동 타깃의 특징을 얻는 단계를 포함한다.
여기서, 서버는 운동 타깃이 소재하는 영역을 커팅하여 타깃 이미지를 얻음으로써 서버가 타깃 이미지의 특징을 편리하게 추출하여 운동 타깃의 특징을 얻을 수 있어, 특징 추출의 효율을 향상시킨다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정하는 단계 이전에,
단말기에서 송신하는, 감시 타깃 식별자 정보를 포함하는 설정 정보를 수신하는 단계;
감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 저장된 기록 영상(historical video)으로부터 감시 타깃의 추적 영상을 획득하는 단계;
추적 영상의 프레임당 영상 이미지로부터 감시 타깃의 추적 이미지를 획득하는 단계; 및
감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출하여 감시 타깃의 특징을 얻는 단계를 더 포함한다.
여기서, 서버는 감시 타깃의 추적 영상의 프레임당 영상 이미지로부터 감시 타깃의 추적 이미지를 획득하고, 상기 추적 이미지의 특징을 추출함으로써 특징 추출의 정확도를 향상시킨다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 설정 정보 중에는 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 더 포함하고, 상기 민감 영역 정보는 민감 영역을 획득하기 위한 것이다.
여기서, 설정 정보 중에는 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하여, 서버가 상기 민감 영역을 기반으로 상기 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 편리하게 결정할 수 있도록 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계는,
감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 얻는 단계; 및
감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하기 위하여, 서버는 감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 얻어야 하며, 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 효과적으로 결정할 수 있다.
상기 모든 선택 가능한 기술적 해결수단은 임의의 결합 형식에 따라 본 발명의 선택 가능한 실시예를 형성할 수 있으며, 본 발명의 실시예는 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
도3은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 다른 하나의 경보 방법의 흐름도로서, 도3에 도시된 바와 같이, 상기 경보 방법은 다음과 같은 단계를 포함한다.
단계 301에서, 서버로, 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하는 설정 정보를 송신하여, 서버가 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 한다.
단계 302에서, 서버가 리턴하는 알람 정보가 수신되면, 알람 정보를 기반으로 경보한다.
본 발명의 실시예에서, 단말기는 서버로 설정 정보를 송신하고, 상기 설정 정보 중에 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함함으로써 서버가 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하며, 단말기에 의해 상기 알람 정보가 수신되면 단말기는 경보를 하여 안전 사고의 발생을 예방할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 서버로 설정 정보를 송신하는 단계 이전에,
기록 영상을 획득하고, 기록 영상을 재생하는 단계; 및
기록 영상을 재생하는 과정에서 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계를 더 포함한다.
서버는 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단해야 하므로, 서버는 민감 영역과 감시 타깃를 결정해야 하고, 단말기는 서버가 송신하는 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역을 결정하여 서버에 의해 설정 정보가 수신될 때 상기 설정 정보를 기반으로 민감 영역과 감시 타깃을 신속하게 결정할 수 있도록 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계는,
기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제1 선택 인스트럭션이 수신되면, 제1 선택 인스트럭션에 의해 선택된 오브젝트를 감시 타깃으로 결정하는 단계;
기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제2 선택 인스트럭션이 수신되면, 제2 선택 인스트럭션에 의해 선택된 영역을 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하는 단계; 및
감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 그리고 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하는 단계를 포함한다.
감시 타깃이 민감 영역에 위치할 때 안전 사고의 발생을 방지하기 위하여, 단말기에 대응되는 사용자는 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃과 민감 영역을 선택하여 서버가 감시 타깃과 민감 영역에 대하여 모니터링할 수 있도록 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계는,
기록 영상의 영상 이미지 중에서 그려낸 제1 영역과 영상 이미지에서 선택한 타깃 오브젝트를 획득하고, 타깃 오브젝트는 영상 이미지 중에서 그려낸 제2 영역에 포함된 오브젝트이거나 또는 타깃 오브젝트는 영상 이미지 중에서 검출되는 선택 동작에 의해 선택되는 오브젝트인 단계;
제1 영역과 타깃 오브젝트 중의 적어도 하나에서 사전 설정된 제스처 동작이 검출되면, 제1 영역을 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하고 그리고 타깃 오브젝트를 감시 타깃으로 결정하는 단계; 및
감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 그리고 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하는 단계를 포함한다.
여기서, 단말기는 기록 영상의 영상 이미지 중에서 그려낸 제1 영역과 영상 이미지에서 선택한 타깃 오브젝트를 획득하고, 제1 영역과 타깃 오브젝트 중의 적어도 하나에서 사전 설정된 제스처 동작이 검출되면, 제1 영역을 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하고 타깃 오브젝트를 감시 타깃으로 결정함으로써 민감 영역과 타깃 오브젝트를 간단하고 직관적으로 결정할 수 있어, 조작이 간단하고 또한 단말기에 의해 감시 타깃 식별자 정보 및 민감 영역 정보를 결정하는 효율을 향상시킨다.
상기 모든 선택 가능한 기술적 해결수단은 임의의 결합 형식에 따라 본 발명의 선택 가능한 실시예를 형성할 수 있으며, 본 발명의 실시예는 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
도4는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 또 다른 하나의 경보 방법의 흐름도로서, 도4에 도시된 바와 같이, 상기 경보 방법은 다음과 같은 단계를 포함한다.
단계 401에서, 서버는 감시 영상을 획득한다.
설명해야 할 것은, 서버는 스마트 촬영 기기로부터 상기 감시 영상을 획득할 수 있고, 물론 상기 스마트 촬영 기기도 상기 감시 영상을 기타 기기로 송신하여 서버가 상기 기타 기기로부터 상기 감시 영상을 획득할 수 있도록 할 수 있는 바, 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
여기서, 스마트 촬영 기기는 감시 영역 내의 감시 영상을 수집하기 위한 것이며 스마트 촬영 기기가 감시 영역 내의 감시 영상을 수집하는 과정은 관련 기술을 참조할 수 있는 바, 본 발명의 실시예는 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
한편, 스마트 촬영 기기는 유선 네트워크 또는 무선 네트워크를 통하여 서버 또는 기타 기기와 통신할 수 있으며, 스마트 촬영 기기가 무선 네트워크를 통하여 서버 또는 기타 기기와 통신할 때 스마트 촬영 기기는 내장된 와이파이(WIreless-Fidelity, WIFI), 블루투스 또는 기타 무선 통신 칩을 통하여 서버 또는 기타 기기와 통신을 진행하며 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
단계 402에서, 서버는 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단한다.
감시 타깃이 민감 영역에 위치할 때 안전 사고가 발생하는 것을 예방하기 위하여 서버는 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단해야 하고, 서버에 의해 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단함에 있어서 다음과 같은 두가지 방식이 있다.
첫번째 방식: 서버가 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하고; 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하면, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하며; 상기 운동 타깃이 감시 타깃이면, 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하고; 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하면, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정한다.
스마트 촬영 기기는 일반적으로 고정된 것으로, 즉 상기 스마트 촬영 기기는 고정된 감시 영역 내의 감시 영상을 수집하므로, 이때 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위하여 상기 고정된 감시 영역 중의 배경에 대하여 배경 모형을 구축할 수 있다. 따라서, 감시 영상 중의 프레임당 영상 이미지와 상기 배경 모형을 비교함으로써 상기 고정된 감시 영역 중의 전경 이미지(foreground image)를 결정할 수 있고, 전경 이미지란 배경이 정지인 경우를 가정할 때 모든 의미적인 운동 물체의 이미지를 말한다.
따라서, 서버는 감시 영상 중에 운동 타깃의 동작이 존재하는지 여부를 판단하는 과정은 다음과 같을 수 있다. 감시 영상 중의 프레임당 영상 이미지에 대하여 서버는 상기 영상 이미지 중의 각 픽셀의 화소값을 획득하고, 상기 각 픽셀의 화소값과 지정된 배경 모형을 기반으로 상기 영상 이미지 중에 전경 픽셀이 존재하는지 여부를 판단하며, 상기 영상 이미지 중에 전경 픽셀이 존재하면 상기 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는 것으로 결정하고, 그렇지 않으면 상기 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하지 않는 것으로 결정한다.
여기서, 지정된 배경 모형은 영상 이미지 중의 각 배경 픽셀의 화소값이 시간 영역에서의 분포 특징을 표징하기 위한 것으로, 지정된 배경 모형은 혼합 가우스 모형일 수 있으며, 물론 지정된 배경 모형은 기타 모형일 수도 있는 바 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
한편, 지정된 배경 모형은 사전에 구축될 수 있으며, 예를 들면 사전에 감시 영상의 지정된 영상 이미지 중의 각 픽셀의 화소값이 시간 영역에서의 분포 특징에 근거하여 지정된 배경 모형을 구축할 수 있으며, 물론 기타 방식으로 지정된 배경 모형을 구축할 수 있는 바, 본 발명의 실시예는 역시 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
색상 특징은 이미지의 본질적 특징 중의 하나이므로, 색상 특징은 이미지의 픽셀의 화소값으로 표현될 수 있고, 화소값이란 이미지의 픽셀의 위치, 색상, 밝기 등 수치를 말한다. 따라서, 서버는 영상 이미지 중의 각 픽셀의 화소값과 지정된 배경 모형을 기반으로 상기 영상 이미지 중에 전경 픽셀이 존재하는지 여부를 판단할 수 있다. 상기 영상 이미지 중에 전경 픽셀이 존재할 때, 상기 영상 이미지 중에 의미적인 운동 물체가 존재함을 의미하는 바, 즉 감지 영상 중에 운동 타깃이 존재함을 의미한다.
여기서, 서버가 각 픽셀의 화소값과 지정된 배경 모델을 기반으로 상기 영상 이미지 중에 전경 픽셀이 존재하는지 여부를 판단할 때, 서버는 각 픽셀의 화소값과 지정된 배경 모델을 매칭시킴으로써 각 픽셀의 화소값이 지정된 배경 모형과 모두 매칭 성공할 때 상기 영상 이미지 중에 전경 픽셀이 존재하지 않는 것으로 결정하고, 그렇지 않으면 상기 영상 이미지 중에 전경 픽셀이 존재하는 것으로 결정하며, 상기 전경 픽셀은 지정된 배경 모형과 매칭 실패한 화소값에 대응되는 픽셀이다.
한편, 서버는 각 픽셀의 화소값을 기반으로 지정된 배경 모형과 매칭하는 과정은 관련 기술을 참조할 수 있는 바, 본 발명의 실시예는 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
또한, 서버에 의해 감시 영상 중에 운동 타깃이 없는 것이 결정되면, 서버는 상기 영상 이미지 중의 각 픽셀의 화소값을 기반으로 지정된 배경 모형을 업데이트할 수도 있다.
지정된 배경 모형은 서버에 의해 사전 구축된 것이고 또한 빛의 변화, 카메라의 흔들림 등 측정 불가한 요소의 영향으로 인해 배경에 변화가 발생하게 된다. 따라서, 상기 측정 불가한 요소에 따른 변화가 누적되어 지정된 배경 모형이 운동 타깃에 대한 검출에 오차가 발생하는 것을 방지하기 위하여, 서버에 의해 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하지 않는 것으로 결정될 때 상기 서버는 상기 영상 이미지 중의 각 픽셀의 화소값을 기반으로 상기 지정된 배경 모형에 대하여 실시간 업데이트하여 지정된 배경 모형이 자체 적응성을 구비하도록 함으로써 현재 배경 픽셀의 화소값이 시간 영역에서의 분포 특징과 부단히 가까워지도록 하여 운동 타깃 검출의 정확성을 향상시킨다.
설명해야 할 것은, 서버가 영상 이미지 중의 각 픽셀의 화소값을 기반으로 지정된 배경 모형을 업데이트하는 과정은 관련 기술을 참조할 수 있으며 본 발명의 실시예는 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
여기서, 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재할 때, 서버에 의해 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 과정은 단계1 내지 단계3을 포함할 수 있다.
단계1에 있어서, 서버는 상기 운동 타깃의 특징을 결정한다.
감시 영상 중에 운동 타깃이 존재할 때, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 결정하기 위하여 서버는 상기 운동 타깃의 특징을 결정해야 하는데, 서버에 의해 상기 운동 타깃의 특징을 결정하는 과정은 다음과 같을 수 있다. 서버는 감시 영상의 영상 이미지에서 상기 운동 타깃이 소재하는 영역을 커팅하여 타깃 이미지를 얻고, 타깃 이미지의 특징을 추출하여 운동 타깃의 특징을 얻는다.
여기서, 서버가 감시 영상의 영상 이미지에서 상기 운동 타깃이 소재하는 영역을 커팅하여 타깃 이미지를 얻을 때 서버는 상기 운동 타깃이 소재하는 영상 이미지에서 상기 운동 타깃의 외접 사각형을 캡쳐할 수 있고 상기 외접 사각형을 상기 운동 타깃이 감기 영상에서 소재하는 이미지 영역, 즉 타깃 이미지로 결정한다. 또는, 서버는 상기 운동 타깃이 소재하는 영상 이미지에서 전경 픽셀을 획득하고 획득한 전경 픽셀을 조합하여 상기 운동 타깃이 감시 영상에서 소재하는 이미지 영역, 즉 타깃 이미지를 얻을 수 있다. 또는, 서버는 상기 운동 타깃이 소재하는 영상 이미지 중의 배경 픽셀을 제거하여 상기 운동 타깃이 감시 영상에서 소재하는 이미지 영역, 즉 타깃 이미지를 얻을 수 있고, 그 중 배경 픽셀은 지정된 배경 모형과 매칭 성공한 화소값에 대응되는 픽셀이다.
한편, 서버에 의해 타깃 이미지의 특징이 추출될 때, 서버는 지정된 특징 추출 알고리즘을 통하여 타깃 이미지의 특징을 추출할 수 있으며 지정된 특징 추출 알고리즘은 파형요소 변환법, 최소제곱법, 경계법 히스토그램 등등일 수 있는 바, 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다. 서버가 지정된 특징 추출 알고리즘을 통하여 타깃 이미지의 특징을 추출하는 과정은 관련 기술을 참조할 수 있으며 본 발명의 실시예는 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
설명해야 할 것은, 운동 타깃의 특징은 하나를 포함할 수 있고 다수를 포함할 수도 있으며 상기 특징은 색상 특징, 무늬 특징, 형상 특징 등등일 수 있는 바, 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
단계2에 있어서, 서버가 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정한다.
운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 결정하기 위하여 서버는 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징을 매칭시켜 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정해야 하는데, 서버가 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정할 때 서버는 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징을 각각 매칭시켜 매칭 성공한 특징 개수를 결정하고, 그 다음 매칭 성공한 특징 개수와 감시 타깃의 특징 개수의 비율을 계산하여 상기 비율을 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도로 결정한다. 또는, 운동 타깃의 특징이 하나일 때, 서버는 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 유사도를 결정하여 특징 유사도를 얻고 상기 특징 유사도를 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도로 결정한다. 운동 타깃의 특징이 다수일 때, 서버는 운동 타깃의 다수 특징과 감시 타깃의 다수 특징 사이의 유사도를 각각 결정하여 다수의 특징 유사도를 얻고, 다음 상기 다수의 특징 유사도의 가중치를 계산하여 상기 가중치를 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도로 결정한다.
설명해야 할 것은, 감시 타깃의 특징은 하나 또는 다수일 수 있으나, 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
한편, 서버는 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징을 매칭시키는 과정은 관련 기술을 참조할 수 있으며 본 발명의 실시예는 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
예를 들면, 매칭 성공한 특징 개수가 4이고 감시 타깃의 특징 개수가 5이면, 매칭 성공한 특징 개수와 감시 타깃의 특징 개수의 비율은 0.8이고, 서버는 0.8을 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도로 결정할 수 있다.
여기서, 서버가 상기 다수의 특징 유사도의 가중치를 계산할 때 서버는 상기 다수의 특징 유사도와 상기 다수의 특징에 각각 대응되는 가중치를 곱하여 다수의 수치를 얻고, 상기 다수의 수치를 합하여 상기 다수의 특징 유사도의 가중치를 얻는다.
설명해야 할 것은, 상기 다수의 특징에 각각 대응되는 가중치란 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단할 때 상기 다수의 특징에 의해 각각 제공될 수 있는 참조 작용의 크기를 말하는 것으로, 상기 다수의 특징에 각각 대응되는 가중치는 사전 설정될 수 있다.
예를 들면, 운동 타깃의 특징이 하나이고 상기 특징이 색상 특징이면, 서버는 운동 타깃의 색상 특징과 감시 타깃의 색상 특징을 매칭시켜 색상 특징 유사도가 0.8인 결과를 얻고, 서버는 0.8을 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도로 결정할 수 있다.
또 예를 들면, 운동 타깃의 특징이 다수이고 상기 다수의 특징이 각각 색상 특징과 무늬 특징이면, 서버는 운동 타깃의 색상 특징과 감시 타깃의 색상 특징을 매칭시켜 색상 특징 유사도가 0.8인 결과를 얻고, 운동 타깃의 무늬 특징과 감시 타깃의 무늬 특징을 매칭시켜 무늬 특징 유사도가 0.6인 결과를 얻는 바, 색상 특징에 대응되는 가중치가 1/2이고 무늬 특징에 대응되는 가중치가 1/2인 것으로 가정하면 색상 특징 유사도와 무늬 특징 유사도의 가중치는 1/2×0.8+1/2×0.6=0.7이고, 서버는 0.7을 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도로 결정할 수 있다.
설명해야 할 것은, 서버가 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 유사도를 결정하는 과정은 관련 기술을 참조할 수 있으며 본 발명은 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
또한, 서버는 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정하는 단계 이전에, 서버는 단말기에서 송신하는 설정 정보를 수신하고, 상기 설정 정보 중에 감시 타깃 식별자 정보를 포함하며; 감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 저장된 기록 영상으로부터 감시 타깃의 추적 영상을 획득하고; 추적 영상의 프레임당 영상 이미지로부터 감시 타깃의 추적 이미지를 획득하며; 감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출하여 감시 타깃의 특징을 얻는다.
여기서, 상기 설정 정보 중에는 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 더 포함하고, 상기 민감 영역 정보는 민감 영역을 획득하기 위한 것이다.
설명해야 할 것은, 감시 타깃 식별자 정보를 통하여 각각의 상이한 감시 타깃을 구분할 수 있는 바, 예를 들면 감시 타깃이 사람일 때 감시 타깃 식별자 정보는 상기 사람의 얼굴 특징 등등 일 수 있고, 감시 타깃이 고정된 형상을 구비하는 물체일 때 감시 타깃 식별자 정보는 상기 물체의 형상일 수 있으며, 감시 타깃이 애완동물일 때 감시 타깃 식별자 정보는 상기 애완동물이 휴대하고 있는 2차원 바코드를 스캔함으로써 얻을 수 있다. 물론, 감시 타깃 식별자 정보는 감시 타깃의 이미지 정보 등등 일 수 있으며 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
더 설명해야 할 것은, 민감 영역 정보를 통하여 각각의 상이한 민감 영역을 구분할 수 있으며 상기 민감 영역 정보는 상기 민감 영역의 가장자리 정보일 수 있고, 상기 가장자리 정보는 상기 민감 영역의 가장자리가 상기 영상 이미지에서 경과하는 픽셀의 좌표일 수 있다. 물론, 상기 민감 영역 정보는 기타 형식의 정보일 수 있으며 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
한편, 서버가 감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 저장된 기록 영상으로부터 감시 타깃의 추적 영상을 획득할 때, 감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 지정된 추적 알고리즘을 통하여 저장된 기록 영상으로부터 감시 타깃의 추적 영상을 획득할 수 있으며 지정된 추적 알고리즘은 PSO(Particle swarm optimization) 알고리즘, CamShift(Continuously Adaptive Mean-SHIFT) 알고리즘 등등일 수 있으나 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다. 서버가 감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 지정된 추적 알고리즘을 통하여 저장된 기록 영상으로부터 감시 타깃의 추적 영상을 획득하는 과정은 관련 기술을 참조할 수 있으며 본 발명은 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
또한, 서버는 감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출할 때 지정된 특징 추출 알고리즘을 통하여 감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출할 수 있고, 서버가 지정된 특징 추출 알고리즘을 통하여 감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출하는 과정은 과정은 관련 기술을 참조할 수 있으며 본 발명은 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
설명해야 할 것은, 단말기가 설정 정보를 송신하기 전에 단말기는 기록 영상을 획득할 수 있다. 예를 들면, 서버로 기록 영상 획득 요청을 송신하여 서버가 기록 영상을 리턴하도록 한 후, 단말기는 상기 기록 영상을 재생하고 상기 기록 영상을 재생하는 과정에서 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정한다.
여기서, 단말기는 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 동작은 다음과 같은 단계를 포함할 수 있다. 즉, 단말기는 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제1 선택 인스트럭션이 수신되면, 제1 선택 인스트럭션에 의해 선택된 오브젝트를 감시 타깃으로 결정하고; 단말기는 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제2 선택 인스트럭션이 수신되면, 제2 선택 인스트럭션에 의해 선택된 영역을 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하며; 다음 단말기는 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득한다. 또는, 단말기는 기록 영상의 영상 이미지 중에서 그려낸 제1 영역과 상기 영상 이미지에서 선택한 타깃 오브젝트를 획득하고, 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 그려낸 제2 영역에 포함된 오브젝트이거나 또는 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 검출되는 선택 동작에 의해 선택되는 오브젝트이며; 제1 영역과 타깃 오브젝트 중의 적어도 하나에서 사전 설정된 제스처 동작이 검출되면, 제1 영역을 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하고 그리고 타깃 오브젝트를 감시 타깃으로 결정하며; 그 다음에 단말기는 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득한다.
여기서, 제1 선택 인스트럭션은 상기 기록 영상의 영상 이미지에 포함되는 오브젝트로부터 감시 타깃를 선택하기 위한 것이며 상기 제1 선택 인스트럭션은 사용자에 의해 트리거링될 수 있고, 상기 사용자는 제1 지정 동작을 통하여 트리거링 할 수 있으며 제1 지정 동작은 클릭 동작, 더블 클릭 동작 등등일 수 있으나 본 발명의 실시예는 이에 대하여 한정하지 않는다.
한편, 제2 선택 인스트럭션은 상기 기록 영상의 영상 이미지에 포함되는 영역으로부터 감시 타깃에 대응되는 민감 영역을 선택하기 위한 것이며 상기 제2 선택 인스트럭션은 사용자에 의해 트리거링될 수 있고, 상기 사용자는 제2 지정 동작을 통하여 트리거링 할 수 있으며 제2 지정 동작은 슬라이딩 동작 등등일 수 있으나 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
여기서, 제1 영역과 제2 영역은 모두 폐쇄 영역 또는 폐쇄 영역에 가까운 영역으로서, 제1 영역은 하나 또는 다수의 영역을 포함할 수 있고 제2 영역도 하나 또는 다수의 영역을 포함할 수 있으며, 제1 영역은 제2 영역을 포함할 수 있고 제2영역을 포함하지 않을 수도 있으며, 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
한편, 선택 동작은 상기 영상 이미지에 포함되는 오브젝트로부터 타깃 오브젝트를 선택하기 위한 것이며 상기 선택 동작은 사용자에 의해 트리거링될 수 있고, 상기 선택 동작은 클릭 동작, 더블 클릭 동작 등등일 수 있으나 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
또한, 사전 설정된 제스처 동작은 감시 타깃과 민감 영역을 결정하기 위한 것이며 상기 사전 설정된 제스처 동작은 사용자에 의해 트리거링될 수 있고, 상기 사전 설정된 제스처 동작은 X 표기(cross) 동작, 체크 표기(tick) 동작 등등일 수 있으나 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
예를 들면, 사전 설정된 제스처 동작이 X 표기 동작일 경우, 사용자는 기록 영상의 영상 이미지에서 제1 영역을 그려내고 상기 기록 영상에서 제2 영역을 그려내며, 상기 제2 영역은 타깃 오브젝트를 포함하고, 다음에 사용자는 상기 제1 영역에서 X 표기를 하거나 또는 상기 제2 영역에서 X 표기를 하거나 또는 상기 제1 영역과 제2 영역에서 동시에 X 표기를 하면, 이때 단말기는 상기 제1 영역을 민감 영역으로 결정할 수 있고, 상기 제2 영역에 포함되는 타깃 오브젝트를 감시 타깃으로 결정할 수 있으며, 이어서 서버는 상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자를 획득할 수 있고 상기 민감 영역의 민감 영역 식별자를 획득할 수 있다.
또 예를 들면, 선택 동작이 클릭 동작이고 사전 설정된 제스처 동작이 X 표기 동작일 경우, 사용자는 기록 영상의 영상 이미지에서 제1 영역을 그려내고 상기 영상 이미지 중의 타깃 오브젝트를 클릭한 후 사용자는 제1 영역에서 X 표기를 하거나 또는 상기 타깃 오브젝트에 X 표기를 하거나 또는 상기 제1 영역과 상기 타깃 오브젝트에서 동시에 X 표기를 하면, 이때 단말기는 상기 제1 영역을 민감 영역으로 결정할 수 있고, 상기 타깃 오브젝트를 감시 타깃으로 결정할 수 있으며, 이어서 서버는 상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자를 획득할 수 있고 상기 민감 영역의 민감 영역 식별자를 획득할 수 있다.
설명해야 할 것은, 본 발명의 실시예에서, 사용자는 수동으로 영상 이미지에서 제1 영역을 그려낼 수 있고 수동으로 타깃 오브젝트를 선택할 수 있으며, 또한 사전 설정된 제스처 동작을 통하여 상기 제1 영역을 민감 영역으로 결정할 수 있고 상기 타깃 오브젝트를 감시 타깃으로 결정할 수 있어 간단하고 직관적으로 감시 타깃과 민감 영역을 결정하고 단말기에 의한 감시 타깃과 민감 영역의 결정 효율을 향상시킨다.
단계3에 있어서, 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도가 지정 수치보다 크면 서버는 상기 운동 타깃을 감시 타깃으로 결정하고, 그렇지 않으면 상기 운동 타깃을 감시 타깃이 아닌 것으로 결정한다.
운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도가 지정 수치보다 클 때, 이는 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 차이가 비교적 작음을 의미하는 바, 즉 운동 타깃이 바로 감시 타깃일 가능성이 크므로, 이때, 서버는 상기 운동 타깃을 감시 타깃으로 결정할 수 있다. 그러나 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도가 지정 수치보다 작거나 같을 때, 이는 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 차이가 비교적 큼을 의미하는 바, 즉 운동 타깃이 감시 타깃일 가능성이 낮으므로, 이때 서버는 상기 운동 타깃을 감시 타깃이 아닌 것으로 결정할 수 있다.
설명해야 할 것은, 지정 수치는 사전 설정한 것일 수 있는 바, 예를 들면 지정 수치는 0.7, 0.8, 0.9 등등 일 수 있고, 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
예를 들면, 지정 수치가 0.7이고 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도가 0.8이면, 0.8＞0.7이므로 서버는 상기 운동 타깃을 감시 타깃으로 결정할 수 있다.
또 예를 들면, 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도가 0.6이면, 0.6＜0.7이므로 서버는 상기 운동 타깃이 감시 타깃이 아님을 결정할 수 있다.
여기서, 상기 운동 타깃이 감시 타깃일 때, 서버에 의해 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 과정은 다음과 같을 수 있다. 즉, 서버는 감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 얻고, 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단한다.
여기서, 서버가 감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 얻을 때, 서버는 감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 감시 타깃의 추적 이미지를 얻을 수 있고 상기 추적 이미지와 지정 좌표계를 기반으로 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 결정할 수 있다.
한편, 지정 좌표계는 사전 구축할 수 있으며 지정 좌표계는 스마트 촬영 기기의 감시 영역을 기반으로 구축할 수 있다. 물론, 지정 좌표계는 기타 방식에 의해서도 구축될 수 있는 바, 예를 들면 스마트 촬영 기기의 카메라를 기반으로 구축할 수 있으며 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
설명해야 할 것은, 서버가 상기 추적 이미지와 지정 좌표계를 기반으로 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 결정할 때, 서버는 상기 추적 이미지와 지정 좌표계를 기반으로 지정 위치 결정 알고리즘을 이용하여 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 결정할 수 있다. 상기 지정 위치 결정 알고리즘은 사전 설정할 수 있으며 상기 지정 위치 결정 알고리즘은 영역 생장 알고리즘, 영역 확장 알고리즘 등등일 수 있으나 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다. 서버가 상기 추적 이미지와 지정 좌표계를 기반으로 지정 위치 결정 알고리즘을 이용하여 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 결정하는 과정은 관련 기술을 참조할 수 있는 바 본 발명의 실시예는 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
여기서, 서버는 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단할 때, 서버는 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 감시 타깃이 현재 소재하는 타깃 영역을 결정하고 감시 타깃이 현재 소재하는 타깃 영역과 민감 영역에 중첩 영역이 존재하는지 여부를 판단하며, 감시 타깃이 현재 소재하는 타깃 영역과 민감 영역에 중첩 영역이 존재할 때 서버는 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는 것으로 결정하고, 그렇지 않으면 서버는 감시 타깃이 민감 영역에 위치하지 않는 것으로 결정한다.
설명해야 할 것은, 서버는 감시 타깃이 현재 소재하는 타깃 영역과 민감 영역에 중첩 영역이 존재하는지 여부를 판단하는 과정은 관련 기술을 참조할 수 있는 바 본 발명의 실시예는 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
두번째 방식: 서버는 감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하고; 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하면, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하며; 상기 운동 타깃이 감시 타깃이면, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정한다.
민감 영역은 일반적으로 고정된 것으로, 이때 상기 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위하여 상기 민감 영역 중의 배경에 대하여 영역 배경 모형을 구축할 수 있고, 상기 민감 영역의 영역 이미지와 상기 영역 배경 모형을 비교함으로써 상기 민감 영역 중의 전경 이미지를 결정할 수 있으며 전경 이미지란 배경이 정지인 경우를 가정할 때 모든 의미적인 운동 물체의 이미지를 말한다.
따라서, 서버는 감시 영상 중의 민감 영역에 운동 타깃의 동작이 존재하는지 여부를 판단하는 과정은 다음과 같을 수 있다. 감시 영상 중의 프레임당 영상 이미지에 대하여, 민감 영역을 커팅하여 민감 영역의 영역 이미지를 얻고, 서버는 상기 영상 이미지 중의 각 픽셀의 화소값을 획득하며; 상기 각 픽셀의 화소값과 지정된 영역 배경 모형을 기반으로 상기 영상 이미지 중에 전경 픽셀이 존재하는지 여부를 판단하고; 상기 영상 이미지 중에 전경 픽셀이 존재하면 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는 것으로 결정하고, 그렇지 않으면 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하지 않는 것으로 결정한다.
여기서, 지정된 영역 배경 모형은 민감 영역의 영역 이미지 중의 각 배경 픽셀의 화소값이 시간 영역에서의 분포 특징을 표징하기 위한 것으로, 지정된 영역 배경 모형은 혼합 가우스 모형일 수 있으며, 물론 지정된 영역 배경 모형은 기타 모형일 수도 있는 바 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
한편, 지정된 영역 배경 모형은 사전에 구축될 수 있으며, 예를 들면 사전에 민감 영역의 지정 영역 이미지 중의 각 픽셀의 화소값이 시간 영역에서의 분포 특징에 근거하여 지정된 영역 배경 모형을 구축할 수 있으며, 물론 기타 방식으로 지정된 영역 배경 모형을 구축할 수 있는 바, 본 발명의 실시예는 역시 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
설명해야 할 것은, 서버는 영역 이미지 중의 각 픽셀의 화소값과 지정된 영역 배경 모형을 기반으로, 상기 영역 이미지 중에 전경 픽셀이 존재하는지 여부를 판단하는 과정은 단계 402의 첫번째 방식에 따른 판단 과정과 유사한 바, 본 발명은 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
또한, 서버는 감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 결정한 후, 서버는 상기 영역 이미지 중의 각 픽셀의 화소값을 기반으로 지정된 영역 배경 모형을 업데이트할 수 있다.
여기서, 상기 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재할 때, 서버는 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 과정은 단계 402의 첫번째 방식에 따른 판단 과정과 유사한 바, 본 발명은 이에 대한 상세한 설명을 생략한다.
설명해야 할 것은, 두번째 방식에서는 단지 민감 영역의 영역 이미지만 검출하여 상기 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 결정하며 영상 이미지 중에 민감 영역을 제외한 기타 영역의 이미지가 검출 결과에 대한 간섭을 효과적으로 방지하고 검출 효율과 검출 정밀도를 향상시킨다.
단계 403에서, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때, 서버는 단말기로 알람 정보를 송신하여 단말기에서 경보를 하도록 한다.
감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 안전 사고의 발생을 예방하기 위하여 서버는 단말기로 알람 정보를 송신할 수 있고, 상기 알람 정보는 감시 타깃이 민감 영역에 위치함을 사용자에게 알리기 위한 것이다.
설명해야 할 것은, 단말기는 유선 네트워크 또는 무선 네트워크를 통하여 서버와 연결될 수 있다.
한편, 단말기가 경보할 때 단말기에 설정되는 스피커를 통하여 알람 정보를 직접 재생시킬 수 있으며, 물론 단말기는 기타 방식을 통하여 경보를 할 수 있는 바 본 발명의 실시예는 이에 대하여 구체적으로 한정하지 않는다.
본 발명의 실시예에서, 서버는 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하며, 상기 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 서버는 단말기로 알람 정보를 송신하여 상기 단말기가 경보를 하도록 함으로써 안전 사고의 발생을 예방한다.
도5는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 첫번째 경보 장치의 블록도이다. 도5를 참조하면, 상기 경보 장치는 획득 모듈(501), 판단 모듈(502), 및 송신 모듈(503)을 포함한다.
획득 모듈(501)은, 감시 영상을 획득하기 위한 것이다.
판단 모듈(502)은, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위한 것이다.
송신 모듈(503)은, 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때, 단말기로 알람 정보를 송신하여 단말기가 경보를 하도록 하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 도6을 참조하면, 상기 판단 모듈(502)은 제1 판단 유닛(5021), 감시 타깃 식별 유닛(5022), 제2 판단 유닛(5023), 및 제1 결정 유닛(5024)을 포함한다.
제1 판단 유닛(5021)은, 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위한 것이다.
감시 타깃 식별 유닛(5022)은, 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하면, 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하기 위한 것이다.
제2 판단 유닛(5023)은, 운동 타깃이 감시 타깃이면, 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하기 위한 것이다.
제1 결정 유닛(5024)은, 감시 타깃이 민감 영역에 위치하면, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 도7을 참조하면, 상기 판단 모듈(502)은 제3 판단 유닛(5025), 감시 타깃 식별 유닛(5022), 및 제2 결정 유닛(5026)을 포함한다.
제3 판단 유닛(5025)은, 감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위한 것이다.
감시 타깃 식별 유닛(5022)은, 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하면, 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하기 위한 것이다.
제2 결정 유닛(5026)은, 운동 타깃이 감시 타깃이면, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 도8을 참조하면, 상기 감시 타깃 식별 유닛(5022)은 제1 결정 서브 유닛(50221), 제2 결정 서브 유닛(50222), 및 제3 결정 서브 유닛(50223)을 포함한다.
제1 결정 서브 유닛(50221)은, 운동 타깃의 특징을 결정하기 위한 것이다.
제2 결정 서브 유닛(50222)은, 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정하기 위한 것이다.
제3 결정 서브 유닛(50223)은, 매칭도가 지정 수치보다 크면 운동 타깃을 감시 타깃으로 결정하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 상기 제1 결정 서브 유닛(50221)은,
감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하면, 감시 영상의 영상 이미지 중에서 운동 타깃이 소재하는 영역을 커팅하여 타깃 이미지를 얻고;
타깃 이미지의 특징을 추출하여 운동 타깃의 특징을 얻기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 도9를 참조하면, 상기 감시 타깃 식별 유닛(5022)은, 수신 서브 유닛(50224), 제1 획득 서브 유닛(50225), 제2 획득 서브 유닛(50226), 및 추출 서브 유닛(50227)을 더 포함한다.
수신 서브 유닛(50224)은, 단말기에서 송신하는 설정 정보를 수신하기 위한 것으로, 설정 정보 중에 감시 타깃 식별자 정보를 포함한다.
제1 획득 서브 유닛(50225)은, 감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 저장된 기록 영상으로부터 감시 타깃의 추적 영상을 획득하기 위한 것이다.
제2 획득 서브 유닛(50226)은, 추적 영상의 프레임당 영상 이미지로부터 감시 타깃의 추적 이미지를 획득하기 위한 것이다.
추출 서브 유닛(50227)은, 감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출하여 감시 타깃의 특징을 얻기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 상기 설정 정보 중에는 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 더 포함하고, 상기 민감 영역 정보는 민감 영역을 획득하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 도10을 참조하면, 상기 제2 판단 유닛(5023)은, 추적 서브 유닛(50231), 및 판단 서브 유닛(50232)을 포함한다.
추적 서브 유닛(50231)은, 운동 타깃이 감시 타깃일 때, 감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 얻기 위한 것이다.
판단 서브 유닛(50232)은, 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예에서, 서버는 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하며, 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 서버는 단말기로 알람 정보를 송신하여 단말기가 경보를 하도록 함으로써 안전 사고의 발생을 예방할 수 있다.
상기 실시예 중의 장치에 관하여, 그 중의 각 모듈이 수행하는 동작의 구체적인 방식은 관련 상기 경보 방법의 실시예에서 상세하게 설명하였으므로, 여기서 이에 대하여 구체적으로 설명하지 않도록 한다.
도11은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 두번째 경보 장치의 블록도이다. 도11을 참조하면, 상기 경보 장치는 제1 송신 모듈(1101), 및 경보 모듈(1102)을 포함한다.
제1 송신 모듈(1101)은, 서버로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하는 설정 정보를 송신하여, 서버가 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하기 위한 것이다.
경보 모듈(1102)은, 서버가 리턴하는 알람 정보가 수신되면, 알람 정보를 기반으로 경보를 하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 도12를 참조하면, 상기 경보 장치는 획득 모듈(1103), 재생 모듈(1104), 및 결정 모듈(1105)를 포함한다.
획득 모듈(1103)은, 기록 영상을 획득하기 위한 것이다.
재생 모듈(1104)은, 기록 영상을 재생하기 위한 것이다.
결정 모듈(1105)은, 기록 영상을 재생하는 과정에서 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 도13을 참조하면, 상기 결정 모듈(1105)은, 제1 결정 유닛(11051), 제2 결정 유닛(11052), 및 제1 획득 유닛(11053)을 포함한다.
제1 결정 유닛(11051)은, 기록 영상을 재생하는 과정에서, 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제1 선택 인스트럭션이 수신되면, 제1 선택 인스트럭션에 의해 선택된 오브젝트를 감시 타깃으로 결정하기 위한 것이다.
제2 결정 유닛(11052)은, 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제2 선택 인스트럭션이 수신되면, 제2 선택 인스트럭션에 의해 선택된 영역을 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하기 위한 것이다.
제1 획득 유닛(11053)은, 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 그리고 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 도14를 참조하면, 상기 결정 모듈(1105)은, 제2 획득 유닛(11054), 제3 결정 유닛(11055), 및 제3 획득 유닛(11056)을 포함한다.
제2 획득 유닛(11054)은, 기록 영상의 영상 이미지 중에서 그려낸 제1 영역과 영상 이미지에서 선택한 타깃 오브젝트를 획득하기 위한 것으로, 타깃 오브젝트는 영상 이미지 중에서 그려낸 제2 영역에 포함된 오브젝트이거나 또는 타깃 오브젝트는 영상 이미지 중에서 검출되는 선택 동작에 의해 선택되는 오브젝트이다.
제3 결정 유닛(11055)은, 제1 영역과 타깃 오브젝트 중의 적어도 하나에서 사전 설정된 제스처 동작이 검출되면, 제1 영역을 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하고 타깃 오브젝트를 감시 타깃으로 결정하기 위한 것이다.
제3 획득 유닛(11056)은, 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하기 위한 것이다.
본 발명의 실시예에서, 단말기는 서버로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하는 설정 정보를 송신하여, 서버가 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하며, 단말기에 의해 상기 알람 정보가 수신되면 단말기는 경보를 하여 안전 사고의 발생을 예방한다.
상기 실시예 중의 장치에 관하여, 그 중의 각 모듈이 수행하는 동작의 구체적인 방식은 관련 상기 경보 방법의 실시예에서 상세하게 설명하였으므로, 여기서 이에 대하여 구체적으로 설명하지 않도록 한다.
도15는 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 경보에 사용되는 장치(1500)의 블록도이다. 예를 들면, 장치(1500)는 서버로 제공될 수 있다. 도15를 참조하면, 장치(1500)는 프로세싱 컴포넌트(1522)를 포함하고, 상기 프로세싱 컴포넌트(1522)는 하나 또는 복수 개의 프로세서 및 메모리(1532)를 대표로 하는, 프로세싱 컴포넌트(1522)에 의해 실행될 수 있는 응용 프로그램과 같은 인스트럭션을 저장하기 위한 메모리 자원을 포함한다. 메모리(1532) 중에 저장되는 응용 프로그램은 한 조의 인스트럭션에 각각 대응되는 적어도 하나의 모듈을 포함할 수 있다.
장치(1500)는, 장치(1500)의 전원 관리를 실행하도록 구성되는 하나의 전원 컴포넌트(1526), 장치(1500)를 네트워크에 연결하도록 구성되는 하나의 유선 또는 무선 네트워크 인터페이스(1550) 및 하나의 입력/출력(I/O) 인터페이스(1558)을 포함할 수 있다. 장치(1500)는 메모리(1532)에 저장되는 예를 들면 Windows ServerTM, Mac OS XTM, UnixTM, LinuxTM, FreeBSDTM 또는 이와 유사한 운영체제를 작동시킬 수 있다.
이 밖에, 프로세싱 컴포넌트(1522)는 인스트럭션을 실행하여 하기 경보 방법을 수행하도록 구성되는 바, 상기 경보 방법은,
감시 영상을 획득하는 단계;
감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계; 및
민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때, 단말기로 알람 정보를 송신하여 단말기가 경보를 하도록 하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하면, 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계;
운동 타깃이 감시 타깃이면, 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계; 및
감시 타깃이 민감 영역에 위치하면, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하면, 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계; 및
운동 타깃이 감시 타깃이면, 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계는,
운동 타깃의 특징을 결정하는 단계;
운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정하는 단계; 및
매칭도가 지정 수치보다 크면 운동 타깃을 감시 타깃으로 결정하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 운동 타깃의 특징을 결정하는 단계는,
감시 영상의 영상 이미지 중에서 운동 타깃이 소재하는 영역을 커팅하여 타깃 이미지를 얻는 단계; 및
타깃 이미지의 특징을 추출하여 운동 타깃의 특징을 얻는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 운동 타깃의 특징과 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정하는 단계 이전에,
단말기에서 송신하는, 감시 타깃 식별자 정보를 포함하는 설정 정보를 수신하는 단계;
감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 저장된 기록 영상으로부터 감시 타깃의 추적 영상을 획득하는 단계;
추적 영상의 프레임당 영상 이미지로부터 감시 타깃의 추적 이미지를 획득하는 단계; 및
감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출하여 감시 타깃의 특징을 얻는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 설정 정보 중에는 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 더 포함하고, 상기 민감 영역 정보는 민감 영역을 획득하기 위한 것이다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계는,
감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 얻는 단계; 및
감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 서버는 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하며, 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 서버는 단말기로 알람 정보를 송신하여 단말기가 경보를 하도록 함으로써 안전 사고의 발생을 예방할 수 있다.
도16은 일 예시적 실시예에 근거하여 도시하는 경보에 사용되는 장치(1600)의 블록도이다. 예를 들면, 장치(1600)는 휴대폰, 컴퓨터, 디지털방송 단말기, 메시지 송수신 기기, 태블릿기기, 의료기기, 휘트니스기기, 개인 휴대 정보 단말기 등일 수 있다.
도16을 참조하면, 장치(1600)는 프로세싱 컴포넌트(1602), 메모리(1604), 전원 컴포넌트(1606), 멀티미디어 컴포넌트(1608), 오디오 컴포넌트(1610), 입력/출력(I/O) 인터페이스(1612), 센서 컴포넌트(1614) 및 통신 컴포넌트(1616) 중의 하나 또는 다수의 컴포넌트를 포함할 수 있다.
프로세싱 컴포넌트(1602)는 통상적으로 표시, 전화 호출, 데이터 통신, 카메라 동작 및 기록 동작과 관련한 장치(1600)의 전체 동작을 제어한다. 프로세싱 컴포넌트(1602)는 상기 경보 방법의 전부 또는 일부 단계를 완성하도록 하나 또는 다수의 프로세서(1620)를 포함하여 인스트럭션을 실행할 수 있다. 이 외에, 프로세싱 컴포넌트(1602)는 프로세싱 컴포넌트(1602)와 기타 컴포넌트 사이의 교류가 편리하도록, 하나 또는 다수의 모듈을 포함할 수 있다. 예를 들어, 프로세싱 컴포넌트(1602)는 멀티미디어 컴포넌트(1608)와 프로세싱 컴포넌트(1602) 사이의 교류가 편리하도록 멀티미디어 모듈을 포함할 수 있다.
메모리(1604)는 장치(1600)의 작동을 지원하도록 각종 유형의 데이터를 저장하도록 구성된다. 이러한 데이터의 예시는 장치(1600)에서 작동하기 위한 그 어느 하나의 응용 프로그램 또는 방법의 인스트럭션, 연락처 데이터, 전화번호부 데이터, 메시지, 이미지, 동영상 등을 포함한다. 메모리(1604)는 스태틱 랜덤 액세스 메모리(SRAM), 전기적 소거 가능한 프로그램 가능 판독전용 메모리(EEPROM), 소거 및 프로그램 가능 판독전용 메모리(EPROM), 프로그램 가능 판독전용 메모리(PROM), 판독 전용 메모리(ROM), 자기 메모리, 플래시 메모리, 디스크 또는 CD와 같은 모든 유형의 휘발성 또는 비휘발성 메모리 기기 또는 그들의 조합으로 이루어질 수 있다.
전원 컴포넌트(1606)는 장치(1600)의 각종 컴포넌트에 전력을 공급한다. 전원 컴포넌트(1606)는 전원관리시스템, 하나 또는 다수의 전원, 장치(1600)에 전력을 생성, 관리 및 분배하는 것과 관련되는 기타 컴포넌트를 포함할 수 있다.
멀티미디어 컴포넌트(1608)는 상기 장치(1600)와 사용자 사이에 하나의 출력 인터페이스를 제공하는 스크린을 포함한다. 일부 실시예에서 스크린은 액정디스플레이(LCD)와 터치패널(TP)을 포함할 수 있다. 스크린이 터치패널을 포함하면, 스크린은 사용자가 입력한 신호를 수신하도록 터치스크린으로 실현될 수 있다. 터치패널은 터치, 슬라이딩과 터치패널의 손동작을 감지하도록 하나 또는 다수의 터치센서를 포함한다. 상기 터치센서는 터치 또는 슬라이딩 동작의 경계를 감지할 수 있을 뿐만 아니라 상기 터치 또는 슬라이딩 동작과 관련한 지속시간과 압력도 검출할 수 있다. 일부 실시예에서, 멀티미디어 컴포넌트(1608)는 하나의 프론트 카메라 및/또는 리어 카메라를 포함한다. 장치(1600)가 작동모드 예를 들어, 촬영모드 또는 도영상 모드일 경우, 프론트 카메라 및/또는 리어 카메라는 외부의 멀티미디어 데이터를 수신할 수 있다. 각 프론트 카메라와 리어 카메라는 하나의 고정된 광학렌즈 시스템이거나 초점 거리와 광학 줌 능력을 구비할 수 있다.
오디오 컴포넌트(1610)는 오디오신호를 출력 및/또는 입력한다. 예를 들어, 오디오 컴포넌트(1610)는 하나의 마이크(MIC)를 포함하는 바, 장치(1600)가 작동모드, 예를 들어 호출모드, 기록모드 및 음성인식 모드일 경우, 마이크는 외부의 오디오신호를 수신한다. 수신된 오디오신호는 메모리(1604)에 저장되거나 통신 컴포넌트(1616)를 거쳐 송신될 수 있다. 일부 실시예에서 오디오 컴포넌트(1610)는 오디오신호를 출력하기 위한 하나의 스피커를 더 포함한다.
입출력(I/O) 인터페이스(1612)는 프로세싱 컴포넌트(1602)와 주변 인터페이스모듈 사이에 인터페이스를 제공하되, 상기 주변 인터페이스모듈은 키보드, 클릭 휠, 버튼 등일 수 있다. 이러한 버튼은 홈버튼, 음량버튼, 작동버튼과 잠금버튼을 포함할 수 있지만 이에 한정되지는 않는다.
센서 컴포넌트(1614)는 하나 또는 다수의 센서를 포함하여 장치(1600)에 여러 방면의 상태평가를 제공한다. 예를 들어, 센서 컴포넌트(1614)는 장치(1600)의 온/오프상태, 컴포넌트의 상대위치, 예를 들어 상기 컴포넌트는 장치(1600)의 모니터와 키패드를 검출할 수 있고, 센서 컴포넌트(1614)는 장치(1600) 또는 장치(1600)의 한 컴포넌트의 위치변화, 사용자와 장치(1600)의 접촉여부, 장치(1600) 방향위치 또는 가속/감속과 장치(1600)의 온도변화를 검출할 수 있다. 센서 컴포넌트(1614)는 아무런 물리접촉이 없을 경우 주변 물체의 존재를 검출하도록 구성된 근접센서를 포함할 수 있다. 센서 컴포넌트(1614)는CMOS 또는 CCD 영상센서와 같은 광 센서를 더 포함하여 영상응용에 사용한다. 일부 실시예에서, 상기 센서 컴포넌트(1614)는 가속도센서, 자이로센서, 자기센서, 압력센서 또는 온도센서를 더 포함할 수 있다.
통신 컴포넌트(1616)는 장치(1600)와 기타 기기 사이의 유선 또는 무선방식의 통신이 편리하도록 구성된다. 장치(1600)는 통신표준에 의한 무선 네트워크, 예를 들어 WiFi, 2G 또는 3G 또는 이들의 조합에 접속할 수 있다. 일 예시적 실시예에서, 통신 컴포넌트(1616)는 방송신호를 거쳐 외부 방송관리 시스템의 방송신호 또는 방송과 관련한 정보를 수신한다. 일 예시적 실시예에서, 상기 통신 컴포넌트(1616)는 근거리 통신을 촉진하도록 근거리 자기장 통신(NFC)모듈을 더 포함한다. 예를 들어 NFC모듈은 무선주파수 인식(RFID) 기술, 적외선 통신규격(IrDA) 기술, 초광대역(UWB) 기술, 블루투스(BT) 기술과 기타 기술에 기반하여 실현할 수 있다.
예시적인 실시예에서 장치(1600)는 상기 경보 방법을 수행하도록 하나 또는 다수의 응용 주문형 집적회로(ASIC), 디지털신호 프로세서(DSP), 디지털신호 처리기기(DSPD), 프로그램 가능 논리 소자(PLD), 필드 프로그램 가능 게이트 어레이(FPGA), 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러, 마이크로 프로세서 또는 기타 전자부품에 의해 실현될 수 있다.
예시적인 실시예에서, 인스트럭션을 포함한 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 기록매체, 예를 들어 상기 경보 방법을 완성하도록 장치(1600)의 프로세서(1620)가 실행하는 인스트럭션을 포함한 메모리(1604)를 더 제공한다. 예를 들어, 상기 비일시적 컴퓨터 판독 가능한 기록매체는 ROM, 랜덤 액세스 메모리(RAM), CD-ROM, 테이프, 플로피 디스켓 및 광 데이터 저장기기 등일 수 있다.
비일시적 컴퓨터 판독 가능한 기록매체에 있어서, 상기 기록매체 중의 인스트럭션이 이동 단말의 프로세서에 의해 실행될 때, 이동 단말이 경보 방법을 수행하도록 한다. 상기 경보 방법은,
서버로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하는 설정 정보를 송신하여, 서버가 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하는 단계; 및
서버가 리턴하는 알람 정보가 수신되면, 알람 정보를 기반으로 경보하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 서버로 설정 정보를 송신하는 단계 이전에,
기록 영상을 획득하고, 기록 영상을 재생하는 단계; 및
기록 영상을 재생하는 과정에서 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계를 더 포함한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계는,
기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제1 선택 인스트럭션이 수신되면, 제1 선택 인스트럭션에 의해 선택된 오브젝트를 감시 타깃으로 결정하는 단계;
기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제2 선택 인스트럭션이 수신되면, 제2 선택 인스트럭션에 의해 선택된 영역을 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하는 단계; 및
감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 그리고 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 다른 일 실시예에서, 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계는,
기록 영상의 영상 이미지 중에서 그려낸 제1 영역과 영상 이미지에서 선택한 타깃 오브젝트를 획득하고, 타깃 오브젝트는 영상 이미지 중에서 그려낸 제2 영역에 포함된 오브젝트이거나 또는 타깃 오브젝트는 영상 이미지 중에서 검출되는 선택 동작에 의해 선택되는 오브젝트인 단계;
제1 영역과 타깃 오브젝트 중의 적어도 하나에서 사전 설정된 제스처 동작이 검출되면, 제1 영역을 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하고 타깃 오브젝트를 감시 타깃으로 결정하는 단계; 및
감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하는 단계를 포함한다.
본 발명의 실시예에서, 단말기는 서버로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하는 설정 정보를 송신하여, 서버가 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하며, 단말기에 의해 상기 알람 정보가 수신되면 단말기는 경보를 하여 안전 사고의 발생을 예방한다.
본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자들은 명세서를 고려하여 여기서 개시한 발명을 실시한 후 본 발명의 기타 실시형태를 용이하게 생각해낼 수 있다. 본 발명은 본 발명의 모든 변형, 용도 또는 적응성 변화를 포함하고 이러한 변형, 용도 또는 적응성 변화는 본 발명의 일반적인 원리를 따르며 본 발명이 개시하지 않은 본 기술분야에서의 공지된 상식 또는 통상적인 기술수단을 포함한다. 명세서와 실시예는 예시적인 것일 뿐 본 발명의 진정한 범위와 기술적 사상은 하기의 청구범위에 의해 밝혀질 것이다.
본 발명은 상기에서 설명하고 도면에 도시한 정확한 구조에 한정되는 것이 아니라 그 범위를 벗어나지 않는 한 여러가지 수정과 변경을 할 수 있음을 이해해야 한다. 본 발명의 범위는 첨부되는 청구범위에 의해서만 한정된다.
산업상 이용가능성
본 발명의 실시예에서, 서버는 감시 영상을 획득하고 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하며, 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재할 때 서버는 단말기로 알람 정보를 송신하여 단말기가 경보를 하도록 함으로써 안전 사고의 발생을 예방할 수 있다.

Claims (26)

  1. 경보 방법에 있어서,
    감시 영상을 획득하는 단계;
    상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계 - 상기 민감 영역은 수신된 설정 정보에 포함되는 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보에 의해 획득된 것임 - ; 및
    상기 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때, 단말기로 알람 정보를 송신하여 상기 단말기가 경보를 하도록 하는 단계를 포함하며,
    상기 경보 방법은,
    상기 단말기에서 송신하는, 감시 타깃 식별자 정보를 더 포함하는 설정 정보를 수신하는 단계;
    상기 감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 저장된 기록 영상으로부터 상기 감시 타깃의 추적 영상을 획득하는 단계;
    상기 추적 영상의 프레임당 영상 이미지로부터 상기 감시 타깃의 추적 이미지를 획득하는 단계; 및
    상기 감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출하여 상기 감시 타깃의 특징을 얻는 단계를 더 포함하며,
    여기서, 상기 감시 타깃 식별자 정보를 통해 사람, 고정된 형상을 구비하는 물체 및 애완동물을 포함하는 상이한 감시 타깃을 구분하는 것인 경보 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 감시 영상 중에 상기 운동 타깃이 존재하면, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계;
    상기 운동 타깃이 상기 감시 타깃이면, 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 감시 타깃이 상기 민감 영역에 위치하면, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하는 단계를 포함하는 경보 방법.
  3. 제 1 항에 있어서,
    상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하는 단계;
    상기 민감 영역 중에 상기 운동 타깃이 존재하면, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계; 및
    상기 운동 타깃이 상기 감시 타깃이면, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하는 단계를 포함하는 경보 방법.
  4. 제 2 항 또는 제 3 항에 있어서,
    상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 운동 타깃의 특징을 결정하는 단계;
    상기 운동 타깃의 특징과 상기 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정하는 단계; 및
    상기 매칭도가 지정 수치보다 크면 상기 운동 타깃을 상기 감시 타깃으로 결정하는 단계를 포함하는 경보 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 운동 타깃의 특징을 결정하는 단계는,
    상기 감시 영상의 영상 이미지 중에서 상기 운동 타깃이 소재하는 영역을 커팅하여 타깃 이미지를 얻는 단계; 및
    상기 타깃 이미지의 특징을 추출하여 상기 운동 타깃의 특징을 얻는 단계를 포함하는 경보 방법.
  6. 삭제
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 설정 정보 중에는 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 더 포함하고, 상기 민감 영역 정보는 민감 영역을 획득하기 위한 것인 경보 방법.
  8. 제 2 항에 있어서,
    상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계는,
    상기 감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 상기 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 얻는 단계; 및
    상기 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하는 단계를 포함하는 경보 방법.
  9. 경보 방법에 있어서,
    서버로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함한 설정 정보를 송신하여, 상기 서버가 감시 영상을 획득하고 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하는 단계; 및
    상기 서버가 리턴하는 알람 정보가 수신되면, 상기 알람 정보를 기반으로 경보를 하는 단계를 포함하며,
    상기 서버로 설정 정보를 송신하는 단계 이전에,
    기록 영상을 획득하고, 상기 기록 영상을 재생하는 단계; 및
    상기 기록 영상을 재생하는 과정에서 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계를 더 포함하며,
    여기서, 상기 감시 타깃 식별자 정보를 통해 사람, 고정된 형상을 구비하는 물체 및 애완동물을 포함하는 상이한 감시 타깃을 구분하며,
    상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계는,
    상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제1 선택 인스트럭션이 수신되면, 상기 제1 선택 인스트럭션에 의해 선택된 오브젝트를 상기 감시 타깃으로 결정하는 단계;
    상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제2 선택 인스트럭션이 수신되면, 상기 제2 선택 인스트럭션에 의해 선택된 영역을 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하는 단계; 및
    상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 그리고 상기 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하는 단계를 포함하며,
    또는,
    상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 단계는,
    상기 기록 영상의 영상 이미지 중에서 그려낸 제1 영역과 상기 영상 이미지에서 선택한 타깃 오브젝트를 획득하고, 상기 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 그려낸 제2 영역에 포함된 오브젝트이거나 또는 상기 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 검출되는 선택 동작에 의해 선택되는 오브젝트인 단계;
    상기 제1 영역과 상기 타깃 오브젝트 중의 적어도 하나에서 사전 설정된 제스처 동작이 검출되면, 상기 제1 영역을 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하고 상기 타깃 오브젝트를 상기 감시 타깃으로 결정하는 단계; 및
    상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 상기 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하는 단계를 포함하는 경보 방법.
  10. 삭제
  11. 삭제
  12. 삭제
  13. 경보 장치에 있어서,
    감시 영상을 획득하기 위한 획득 모듈;
    상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위한 판단 모듈 - 상기 민감 영역은 수신된 설정 정보에 포함되는 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보에 의해 획득된 것임 - ; 및
    상기 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때, 단말기로 알람 정보를 송신하여 상기 단말기가 경보를 하도록 하기 위한 송신 모듈을 포함하며,
    상기 경보 장치는 감시 타깃 식별 유닛을 더 포함하고,
    상기 감시 타깃 식별 유닛은,
    상기 단말기에서 송신하는 설정 정보를 수신하기 위한 것으로, 상기 설정 정보 중에 감시 타깃 식별자 정보를 포함하는 수신 서브 유닛;
    상기 감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 저장된 기록 영상으로부터 상기 감시 타깃의 추적 영상을 획득하기 위한 제1 획득 서브 유닛;
    상기 추적 영상의 프레임당 영상 이미지로부터 상기 감시 타깃의 추적 이미지를 획득하기 위한 제2 획득 서브 유닛; 및
    상기 감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출하여 상기 감시 타깃의 특징을 얻기 위한 추출 서브 유닛을 포함하며,
    여기서, 상기 감시 타깃 식별자 정보를 통해 사람, 고정된 형상을 구비하는 물체 및 애완동물을 포함하는 상이한 감시 타깃을 구분하는 것인 경보 장치.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 판단 모듈은, 제1 판단 유닛, 제2 판단 유닛 및 제1 결정 유닛을 포함하며,
    상기 제1 판단 유닛은 상기 감시 영상 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위한 것이고;
    상기 감시 타깃 식별 유닛은 또한 상기 감시 영상 중에 상기 운동 타깃이 존재하면, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하기 위한 것이고;
    상기 제2 판단 유닛은 상기 운동 타깃이 상기 감시 타깃이면, 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하기 위한 것이고;
    상기 제1 결정 유닛은 상기 감시 타깃이 상기 민감 영역에 위치하면, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하기 위한 것;인 경보 장치.
  15. 제 13 항에 있어서,
    상기 판단 모듈은, 제3 판단 유닛 및 제2 결정 유닛을 포함하며,
    상기 제3 판단 유닛은 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 운동 타깃이 존재하는지 여부를 판단하기 위한 것이고;
    상기 감시 타깃 식별 유닛은 또한 상기 민감 영역 중에 상기 운동 타깃이 존재하면, 상기 운동 타깃이 감시 타깃인지 여부를 판단하기 위한 것이고;
    상기 제2 결정 유닛은 상기 운동 타깃이 상기 감시 타깃이면, 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재하는 것으로 결정하기 위한 것;인 경보 장치.
  16. 제 14 항 또는 제 15 항에 있어서,
    상기 감시 타깃 식별 유닛은 또한,
    상기 운동 타깃의 특징을 결정하기 위한 제1 결정 서브 유닛;
    상기 운동 타깃의 특징과 상기 감시 타깃의 특징 사이의 매칭도를 결정하기 위한 제2 결정 서브 유닛; 및
    상기 매칭도가 지정 수치보다 크면 상기 운동 타깃을 상기 감시 타깃으로 결정하기 위한 제3 결정 서브 유닛을 포함하는 경보 장치.
  17. 제 16 항에 있어서,
    상기 제1 결정 서브 유닛은,
    상기 감시 영상 중에 상기 운동 타깃이 존재하면, 상기 감시 영상의 영상 이미지 중에서 상기 운동 타깃이 소재하는 영역을 커팅하여 타깃 이미지를 얻고;
    상기 타깃 이미지의 특징을 추출하여 상기 운동 타깃의 특징을 얻기 위한 것인 경보 장치.
  18. 삭제
  19. 제 13 항에 있어서,
    상기 설정 정보 중에는 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 더 포함하고, 상기 민감 영역 정보는 민감 영역을 획득하기 위한 것인 경보 장치.
  20. 제 14 항에 있어서,
    상기 제2 판단 유닛은,
    상기 운동 타깃이 상기 감시 타깃일 때, 상기 감시 타깃에 대하여 타깃 추적을 진행하여 상기 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 얻기 위한 추적 서브 유닛; 및
    상기 감시 타깃이 현재 소재하는 위치를 기반으로 상기 감시 타깃이 민감 영역에 위치하는지 여부를 판단하기 위한 판단 서브 유닛을 포함하는 경보 장치.
  21. 경보 장치에 있어서,
    서버로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하는 설정 정보를 송신하여, 상기 서버가 감시 영상을 획득하고 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하기 위한 제1 송신 모듈; 및
    상기 서버가 리턴하는 알람 정보가 수신되면, 상기 알람 정보를 기반으로 경보를 하기 위한 경보 모듈을 포함하며,
    상기 경보 장치는,
    기록 영상을 획득하기 위한 획득 모듈;
    상기 기록 영상을 재생하기 위한 재생 모듈; 및
    상기 기록 영상을 재생하는 과정에서 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하기 위한 결정 모듈을 더 포함하며,
    여기서, 상기 감시 타깃 식별자 정보를 통해 사람, 고정된 형상을 구비하는 물체 및 애완동물을 포함하는 상이한 감시 타깃을 구분하며,
    상기 결정 모듈은,
    상기 기록 영상을 재생하는 과정에서, 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제1 선택 인스트럭션이 수신되면, 상기 제1 선택 인스트럭션에 의해 선택된 오브젝트를 상기 감시 타깃으로 결정하기 위한 제1 결정 유닛;
    상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제2 선택 인스트럭션이 수신되면, 상기 제2 선택 인스트럭션에 의해 선택된 영역을 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하기 위한 제2 결정 유닛; 및
    상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 그리고 상기 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하기 위한 제1 획득 유닛을 포함하며,
    또는,
    상기 결정 모듈은,
    상기 기록 영상의 영상 이미지 중에서 그려낸 제1 영역과 상기 영상 이미지에서 선택한 타깃 오브젝트를 획득하기 위한 것으로, 상기 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 그려낸 제2 영역에 포함된 오브젝트이거나 또는 상기 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 검출되는 선택 동작에 의해 선택되는 오브젝트인 제2 획득 유닛;
    상기 제1 영역과 상기 타깃 오브젝트 중의 적어도 하나에서 사전 설정된 제스처 동작이 검출되면, 상기 제1 영역을 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하고 상기 타깃 오브젝트를 상기 감시 타깃으로 결정하기 위한 제3 결정 유닛; 및
    상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 상기 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하기 위한 제3 획득 유닛을 포함하는 경보 장치.
  22. 삭제
  23. 삭제
  24. 삭제
  25. 경보 장치에 있어서,
    프로세서; 및
    프로서세가 실행 가능한 인스트럭션을 저장하기 위한 메모리를 포함하되;
    상기 프로세서는,
    감시 영상을 획득하고;
    상기 감시 영상의 민감 영역 중에 감시 타깃이 존재하는지 여부를 판단하며, 상기 민감 영역은 수신된 설정 정보에 포함되는 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보에 의해 획득된 것이며;
    상기 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때, 단말기로 알람 정보를 송신하여 상기 단말기가 경보를 하도록 구성되며,
    상기 프로세서는 또한,
    상기 단말기에서 송신하는, 감시 타깃 식별자 정보를 포함하는 설정 정보를 수신하며;
    상기 감시 타깃 식별자 정보를 기반으로 저장된 기록 영상으로부터 상기 감시 타깃의 추적 영상을 획득하며;
    상기 추적 영상의 프레임당 영상 이미지로부터 상기 감시 타깃의 추적 이미지를 획득하며;
    상기 감시 타깃의 추적 이미지의 특징을 추출하여 상기 감시 타깃의 특징을 얻도록 구성되며,
    여기서, 상기 감시 타깃 식별자 정보를 통해 사람, 고정된 형상을 구비하는 물체 및 애완동물을 포함하는 상이한 감시 타깃을 구분하는 것인 경보 장치.
  26. 경보 장치에 있어서,
    프로세서; 및
    프로서세가 실행 가능한 인스트럭션을 저장하기 위한 메모리를 포함하되;
    상기 프로세서는,
    서버로 감시 타깃 식별자 정보 및 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 포함하는 설정 정보를 송신하여, 상기 서버가 감시 영상을 획득하고 상기 감시 영상의 민감 영역 중에 상기 감시 타깃이 존재할 때 알람 정보를 리턴하도록 하며;
    상기 서버가 리턴하는 알람 정보가 수신되면, 상기 알람 정보를 기반으로 경보를 하도록 구성되며,
    상기 프로세서는 또한,
    상기 서버로 설정 정보를 송신하는 단계 이전에,
    기록 영상을 획득하고, 상기 기록 영상을 재생하며;
    상기 기록 영상을 재생하는 과정에서 상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하도록 구성되며,
    여기서, 상기 감시 타깃 식별자 정보를 통해 사람, 고정된 형상을 구비하는 물체 및 애완동물을 포함하는 상이한 감시 타깃을 구분하며,
    상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 것은,
    상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제1 선택 인스트럭션이 수신되면, 상기 제1 선택 인스트럭션에 의해 선택된 오브젝트를 상기 감시 타깃으로 결정하며;
    상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 제2 선택 인스트럭션이 수신되면, 상기 제2 선택 인스트럭션에 의해 선택된 영역을 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하며;
    상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 그리고 상기 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하는 것을 포함하며,
    또는,
    상기 기록 영상의 영상 이미지를 기반으로 상기 감시 타깃 식별자 정보 및 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역 정보를 결정하는 것은,
    상기 기록 영상의 영상 이미지 중에서 그려낸 제1 영역과 상기 영상 이미지에서 선택한 타깃 오브젝트를 획득하고, 상기 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 그려낸 제2 영역에 포함된 오브젝트이거나 또는 상기 타깃 오브젝트는 상기 영상 이미지 중에서 검출되는 선택 동작에 의해 선택되는 오브젝트이며;
    상기 제1 영역과 상기 타깃 오브젝트 중의 적어도 하나에서 사전 설정된 제스처 동작이 검출되면, 상기 제1 영역을 상기 감시 타깃에 대응되는 민감 영역으로 결정하고 상기 타깃 오브젝트를 상기 감시 타깃으로 결정하며;
    상기 감시 타깃의 감시 타깃 식별자 정보를 획득하고 상기 민감 영역의 민감 영역 정보를 획득하는 것을 포함하는 경보 장치.
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