KR101853903B1 - Cctv, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 방법 및 시스템 - Google Patents

Cctv, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 방법 및 시스템 Download PDF

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Abstract

상기의 목적을 이루기 위한 본 발명의 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 시스템은, 이벤트를 감지하여 침입여부 및 침입위치를 송신하는 감지시스템(100); 촬영한 이상상태정보를 송신하는 감시시스템(200); 상기 감지시스템(100)으로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치를 수신하고, 상기 감시시스템(200)으로부터 상기 이상상태정보를 수신하여, 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 직렬통신방식으로 다시 송신하는, 감지 감시 컨트롤러(300); 및 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 수신하고, 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로 명령을 내려, 상기 감시시스템(200)을 제어할 수 있는 중앙 관제 시스템(400);을 포함하고, 상기 감지시스템(100)은 미리 선정된 구간에 설치되어 OTDR(Optical Time Domain Reflectometer)장비로서 광선로에 광펄스를 입사시켜 돌아온 파형을 시간영역에서 특성, 접점, 손실, 손실 발생 지점 및 색분산을 측정하여 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한 정보를 송신하는 하나 이상의 광펜스(110); 및 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한 정보를 유선/무선통신 방식으로 수신하여 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 중계기(120);로 구성되며, 상기 감시시스템(200)은 선정된 구간에 설치되어, 상기 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한정보를 받아 상기 침입위치를 비추어 촬영하여 얻는 상기 이상상태 정보를 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 하나 이상의 CCTV(210); 및 상기 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한정보를 받아 상기 침입위치로 비행하여, 내장된 촬영장치(221)로 상기 침입위치 및 예상되는 침입자의 이동경로를 따라다니며 비추어 촬영하여 얻는 상기 이상상태 정보를 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 상기 촬영장치(221)가 설치된 하나 이상의 드론(220);으로 구성되며, 상기 드론(220)의 상기 촬영장치(221)는 물체에서 방출되는 열에 반응해 산출한 정보를 영상으로 변환해주는 장치인 열영상 카메라이고, 상기 감시시스템(200)은 상기 CCTV(210) 및 상기 촬영장치(221)로 부터 입력되는 영상을 수신하는 영상 수신부(610); 상기 영상 수신부(610)에서 수신한 영상에서 특정 객체를 추출하여 관심영역을 설정할 수 있는 움직임 검출부(620)를 포함하고, 상기 움직임 검출부(620)는 입력 영상의 현재 프레임과 이전 프레임의 픽셀차이를 이용하는 차 프레임 알고리즘, 입력 영상의 현재프레임과 적응적인 가중평균 프레임에 가중 값을 이용하여 상대적인 중요성을 부여하는 가중평균, 입력 영상의 각 픽셀 값을 K개의 가우시안을 혼합한 분포로 모델링하는 가우시안 혼합 분포(GMM) 중 어느 하나를 이용하여 움직임을 검출하는 것을 특징으로 하는 CCTV, 드론 및 광펜스로 구성된 감지방법에 있어서, 침입자에 의한 침입여부 및 감지신호를 인식하는 단계; 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 직렬통신 방식으로 중계기(120)로 전송하는 단계; 상기 중계기는 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 유선/무선통신 방식으로 감지 감시 컨트롤러(300)로 전송하는 단계; 상기 컨트롤러(300)는 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 유선/무선통신 방식으로 중앙 관제 시스템(400)으로 전송하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호의 에러를 정정하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 미리 저장된 지도데이터를 기반으로 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 분석하여 침입 위치를 알려주는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 관리자에게 통보하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 감지된 침입여부 및 감지신호를 분석하여, 침입 위치로 선정된 구간에 설치된 CCTV(210)의 화면을 돌려 촬영하고, 드론(220)을 비행시켜 예상되는 침입 경로를 촬영하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 CCTV(210) 및 상기 드론(220)이 촬영한 영상에서 움직임이 검출된 객체에 대한 관심 영역을 설정하고 실험 데이터를 생성하여 상기 객체에 해당하는 샘플 데이터를 수신하여 SVDD 학습을 통해 추출된 특징을 학습하는 단계;로 구성된다.

Description

CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 방법 및 시스템 {Invasion detecting method and system including CCTV, drone and fiber to the fence}
본 발명은 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 방법 및 시스템으로서, 보다 상세하게는 CCTV와 드론의 적외선 열영상카메라 및 광펜스를 이용한 적군 침투파악이 가능한 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 방법 및 시스템에 관한 것이다.
무인항공기 체계(無人航空機, 영어: Unmanned Aerial Vehicle System, UAV)는 '드론'(drone)이라고도 불리기도 한다. '드론'(drone)은 '벌이 윙윙 거린다'는 뜻으로, 조종사가 비행체에 직접 탑승하지 않고 지상에서 원격조종(Remote piloted), 사전 프로그램 된 경로에 따라 자동(auto-piloted) 또는 반자동(Semi-auto-piloted)형식으로 자율비행하거나 인공지능 탑재하여 자체 환경판단에 따라 임무를 수행하는 비행체와 지상통제장비(GCS: Ground Control Station/System) 및 통신장비(Data link) 지원 장비(Support Equipments) 등의 전체 시스템을 통칭한다. RC비행기는 비행기를 조종하는 컨트롤러가 필수 조건이 되지만 드론은 컨트롤러가 필요하지 않을 수 있고, 독립된 체계 또는 우주/지상체계들과 연동시켜 운용한다. 활용분야에 따라 다양한 장비(광학, 적외선, 레이더 센서 등)를 탑재하여 감시, 정찰, 정밀공격무기의 유도, 통신/정보중계, EA/EP, Decoy 등의 임무를 수행하며, 폭약을 장전시켜 정밀무기 자체로도 개발되어 실용화되고 있어 향후 미래의 주요 군사력 수단으로 주목을 받고 있다.
최근에는 과학화 경계 시스템의 도입으로, 비효율적인 병력 중심의 경계 근무에서 벗어나려 하는 추세이다. 과학화 경계 시스템에서 ‘통합’은 중요한 사안이다. 다수의 다른 기종의 CCTV 영상을 통합하기 위한 사업은 행정안전부 주관으로 예로부터 추진해 왔으며, 앞으로도 계속 지속될 가장 중요한 사업의 하나로 인식하고 있다. 또한 CCTV 시스템에 대한 표준 프로토콜을 국가적인 차원에서 제정하여 지정할 만큼 다른 기종간의 통합 시스템 구축은 간과하기 힘든 하나의 숙원 사업이라고 볼 수 있다.
이렇게 전자경비 시스템의 가장 기본적인 CCTV 시스템의 통합은 비단 영상보안관제 시스템에 대한 국한된 문제가 아니다. 외곽 울타리보안 시스템을 예로 들면, 최근 다시 조명되고 있는 GOP 경계과학화 시스템이나 인천공항 3단계 확장사업 등에서 CCTV 시스템뿐 아니라 울타리감지 시스템과의 완전한 통합이 다시 집중되고 있다. 이러한 통합 시스템이 궁극적으로 최대의 시너지 효과를 낼 수 있다는 이점 때문이다.
지금까지의 CCTV와 외곽 울타리보안 시스템을 살펴보면 CCTV 시스템과 기타 여러 가지 방식으로 적용된 울타리감지 시스템이 각각 이원화 되어 운영되고 있다는 문제점을 갖고 있다. 과거 CCTV 시스템과 울타리감지 시스템의 접점 신호를 이용하여 연동 운영된 적이 있었지만 이는 통합이 아닌 연동이었다. 이원화돼 운영되는 이유는 제품간의 호환성 등의 문제로 인한 것으로 다수의 운영단말과 운영인력을 필요로 했고, 이와 함께 유지보수의 어려움 또한 발생했다. 또한, 감시시스템의 취약점으로 날씨에 의한 오작동과 관리자의 시각적 오류가 있을 수 있다.
KR 10-0715986 B1 KR 10-0614824 B1 KR 10-2016-0055392 A
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위한 것으로, CCTV, 드론 및 광펜스를 통합하여, 기존의 병력 중심의 경계에서 과학화 경계 시스템으로 개선하여, 날씨의 영향과 관리자의 시각적 오류가 없는 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 방법 및 시스템을 제공함에 그 목적이 있다.
상기의 목적을 이루기 위한 본 발명의 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 방법 및 시스템은, 이벤트를 감지하여 침입여부 및 침입위치를 송신하는 감지시스템(100); 촬영한 이상상태정보를 송신하는 감시시스템(200); 상기 감지시스템(100)으로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치를 수신하고, 상기 감시시스템(200)으로부터 상기 이상상태정보를 수신하여, 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 직렬통신방식으로 다시 송신하는, 감지 감시 컨트롤러(300); 및 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 수신하고, 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로 명령을 내려, 상기 감시시스템(200)을 제어할 수 있는 중앙 관제 시스템(400);을 포함하고, 상기 감지시스템(100)은 미리 선정된 구간에 설치되어 OTDR(Optical Time Domain Reflectometer)장비로서 광선로에 광펄스를 입사시켜 돌아온 파형을 시간영역에서 특성, 접점, 손실, 손실 발생 지점 및 색분산을 측정하여 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한 정보를 송신하는 하나 이상의 광펜스(110); 및 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한 정보를 유선/무선통신 방식으로 수신하여 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 중계기(120);로 구성되며, 상기 감시시스템(200)은 선정된 구간에 설치되어, 상기 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한정보를 받아 상기 침입위치를 비추어 촬영하여 얻는 상기 이상상태 정보를 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 하나 이상의 CCTV(210); 및 상기 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한정보를 받아 상기 침입위치로 비행하여, 내장된 촬영장치(221)로 상기 침입위치 및 예상되는 침입자의 이동경로를 따라다니며 비추어 촬영하여 얻는 상기 이상상태 정보를 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 상기 촬영장치(221)가 설치된 하나 이상의 드론(220);으로 구성되며, 상기 드론(220)의 상기 촬영장치(221)는 물체에서 방출되는 열에 반응해 산출한 정보를 영상으로 변환해주는 장치인 열영상 카메라이고, 상기 감시시스템(200)은 상기 CCTV(210) 및 상기 촬영장치(221)로 부터 입력되는 영상을 수신하는 영상 수신부(610); 상기 영상 수신부(610)에서 수신한 영상에서 특정 객체를 추출하여 관심영역을 설정할 수 있는 움직임 검출부(620)를 포함하고, 상기 움직임 검출부(620)는 입력 영상의 현재 프레임과 이전 프레임의 픽셀차이를 이용하는 차 프레임 알고리즘, 입력 영상의 현재프레임과 적응적인 가중평균 프레임에 가중 값을 이용하여 상대적인 중요성을 부여하는 가중평균, 입력 영상의 각 픽셀 값을 K개의 가우시안을 혼합한 분포로 모델링하는 가우시안 혼합 분포(GMM) 중 어느 하나를 이용하여 움직임을 검출하는 것을 특징으로 하는 CCTV, 드론 및 광펜스로 구성된 감지방법에 있어서, 침입자에 의한 침입여부 및 감지신호를 인식하는 단계; 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 직렬통신 방식으로 중계기(120)로 전송하는 단계; 상기 중계기는 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 유선/무선통신 방식으로 감지 감시 컨트롤러(300)로 전송하는 단계; 상기 컨트롤러(300)는 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 유선/무선통신 방식으로 중앙 관제 시스템(400)으로 전송하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호의 에러를 정정하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 미리 저장된 지도데이터를 기반으로 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 분석하여 침입 위치를 알려주는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 관리자에게 통보하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 감지된 침입여부 및 감지신호를 분석하여, 침입 위치로 선정된 구간에 설치된 CCTV(210)의 화면을 돌려 촬영하고, 드론(220)을 비행시켜 예상되는 침입 경로를 촬영하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 CCTV(210) 및 상기 드론(220)이 촬영한 영상에서 움직임이 검출된 객체에 대한 관심 영역을 설정하고 실험 데이터를 생성하여 상기 객체에 해당하는 샘플 데이터를 수신하여 SVDD 학습을 통해 추출된 특징을 학습하는 단계;로 구성된다.
본 발명의 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 시스템에 따르면, CCTV, 드론 및 광펜스(외곽 울타리보안) 시스템이 네트워크 기반의 시스템으로 적용되어 운영 되어, 본부에 인원이 없는 순찰 업무 중에도, CCTV와 광펜스가 침입을 감지하여 중앙서버에서 드론으로 명령을 내려 지속적인 감시가 가능하고, 스마트폰의 Application Program을 이용해 비상상황 발생 시 현장 순찰요원이 중앙서버로 지령하달이 가능하고, 즉각적인 현장출동이 가능해 능동적인 보안 시나리오 구현이 가능할 것이다.
도 1은 본 발명에 따른 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 시스템의 블록도이다.
도 2는 본 발명의 감지 시스템 광펜스의 일부 확대도이다.
도 3과 4는 본 발명의 감시 시스템의 CCTV 영상처리 방법이다.
도 5는 가시광선 카메라와 열영상 카메라의 주간 및 야간 영상 비교이다.
도 6은 가시광선 카메라 CCTV화면과 적외선 열영상 카메라 화면의 비교하는 영상이다.
도 7은 본 발명에 따른 중앙 관제 시스템의 프로그램 동작 예시이다.
도 8과 9는 본 발명의 망분리 컴퓨터 단방향 데이터 전송 처리 방식이다.
도 10은 본 발명을 군에 적용한 모의 운영 컨셉이다.
도 11은 본 발명의 드론이 촬영한 영상의 움직임 검출 블록도이다.
도 12은 본 발명의 드론이 촬영한 영상의 움직임 검출 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 13은 본 발명의 드론이 촬영한 영상의 움직임 검출 방법에서 움직임이 검출된 특정 객체에 대한 관심 영역을 설정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 14는 본 발명의 드론이 촬영한 영상의 움직임 검출 방법에서 데이터를 학습시키는 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하에서는, 본 발명의 실시 예에 따른 도면을 참조하여 설명하지만, 이는 본 발명의 더욱 용이한 이해를 위한 것으로, 본 발명의 범주가 그것에 의해 한정되는 것은 아니다.
상기의 목적을 이루기 위한 본 발명의 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 방법 및 시스템은, 이벤트를 감지하여 침입여부 및 침입위치를 송신하는 감지시스템(100); 촬영한 이상상태정보를 송신하는 감시시스템(200); 상기 감지시스템(100)으로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치를 수신하고, 상기 감시시스템(200)으로부터 상기 이상상태정보를 수신하여, 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 직렬통신방식으로 다시 송신하는, 감지 감시 컨트롤러(300); 및 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 수신하고, 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로 명령을 내려, 상기 감시시스템(200)을 제어할 수 있는 중앙 관제 시스템(400);을 포함하고, 상기 감지시스템(100)은 미리 선정된 구간에 설치되어 OTDR(Optical Time Domain Reflectometer)장비로서 광선로에 광펄스를 입사시켜 돌아온 파형을 시간영역에서 특성, 접점, 손실, 손실 발생 지점 및 색분산을 측정하여 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한 정보를 송신하는 하나 이상의 광펜스(110); 및 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한 정보를 유선/무선통신 방식으로 수신하여 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 중계기(120);로 구성되며, 상기 감시시스템(200)은 선정된 구간에 설치되어, 상기 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한정보를 받아 상기 침입위치를 비추어 촬영하여 얻는 상기 이상상태 정보를 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 하나 이상의 CCTV(210); 및 상기 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한정보를 받아 상기 침입위치로 비행하여, 내장된 촬영장치(221)로 상기 침입위치 및 예상되는 침입자의 이동경로를 따라다니며 비추어 촬영하여 얻는 상기 이상상태 정보를 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 상기 촬영장치(221)가 설치된 하나 이상의 드론(220);으로 구성되며, 상기 드론(220)의 상기 촬영장치(221)는 물체에서 방출되는 열에 반응해 산출한 정보를 영상으로 변환해주는 장치인 열영상 카메라이고, 상기 감시시스템(200)은 상기 CCTV(210) 및 상기 촬영장치(221)로 부터 입력되는 영상을 수신하는 영상 수신부(610); 상기 영상 수신부(610)에서 수신한 영상에서 특정 객체를 추출하여 관심영역을 설정할 수 있는 움직임 검출부(620)를 포함하고, 상기 움직임 검출부(620)는 입력 영상의 현재 프레임과 이전 프레임의 픽셀차이를 이용하는 차 프레임 알고리즘, 입력 영상의 현재프레임과 적응적인 가중평균 프레임에 가중 값을 이용하여 상대적인 중요성을 부여하는 가중평균, 입력 영상의 각 픽셀 값을 K개의 가우시안을 혼합한 분포로 모델링하는 가우시안 혼합 분포(GMM) 중 어느 하나를 이용하여 움직임을 검출하는 것을 특징으로 하는 CCTV, 드론 및 광펜스로 구성된 감지방법에 있어서, 침입자에 의한 침입여부 및 감지신호를 인식하는 단계; 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 직렬통신 방식으로 중계기(120)로 전송하는 단계; 상기 중계기는 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 유선/무선통신 방식으로 감지 감시 컨트롤러(300)로 전송하는 단계; 상기 컨트롤러(300)는 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 유선/무선통신 방식으로 중앙 관제 시스템(400)으로 전송하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호의 에러를 정정하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 미리 저장된 지도데이터를 기반으로 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 분석하여 침입 위치를 알려주는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 관리자에게 통보하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 감지된 침입여부 및 감지신호를 분석하여, 침입 위치로 선정된 구간에 설치된 CCTV(210)의 화면을 돌려 촬영하고, 드론(220)을 비행시켜 예상되는 침입 경로를 촬영하는 단계; 상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 CCTV(210) 및 상기 드론(220)이 촬영한 영상에서 움직임이 검출된 객체에 대한 관심 영역을 설정하고 실험 데이터를 생성하여 상기 객체에 해당하는 샘플 데이터를 수신하여 SVDD 학습을 통해 추출된 특징을 학습하는 단계;로 구성된다.
도 1을 참고하면, 본 발명에 따른 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 시스템은, 이벤트를 감지하여 침입여부 및 침입위치를 송신하는 감지시스템(100); 촬영한 이상상태정보를 송신하는 감시시스템(200); 상기 감지시스템(100)으로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치를 수신하고, 상기 감시시스템(200)으로부터 상기 이상상태정보를 수신하여, 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 직렬통신방식으로 다시 송신하는, 감지 감시 컨트롤러(300); 및 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 수신하고, 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로 명령을 내려, 상기 감시시스템(200)을 제어할 수 있는 중앙 관제 시스템(400);을 포함하는 것을 특징으로 한다.
구체적으로, 도 1에서 보는 바와 같이, 기존에 설치되어 있는 울타리나 철조망과 같은 시설에 광펜스(광망)(110)와 상기 광펜스로부터 직렬통신방식으로 침입여부 및 침입위치를 받아 송신하는 중계기(120)를 설치하여 감지 시스템(100)으로 하여, 상기 침입여부 및 상기 침입위치를 감지 감시 컨트롤러(300)로 전송한다.
이 때, 감지 감시 컨트롤러(300)는 상기 감지시스템(100)으로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치를 수신하여, 그 정보를 광센서케이블 절곡 및 휘어짐의 정도와 빛의 파장 변화를 분석하여, 상세한 침입 위치를 알아내고, 오류가 있는지 점검 한 후 이상이 없을 시 관제 시스템(400)으로 상세한 침입 위치 정보를 송신한다.
상기 관제 시스템(400)은 상기 감시 컨트롤러(300)로부터 상세한 침입 위치 정보를 수신하여, 분석한 후 침입 위치로 향하여 CCTV를 향하게 하고, 드론이 상기 침입 위치로 비행하고, 예상되는 침입자의 이동경로로 비행하며 내장된 촬영장치(221)로 촬영하도록, 상기 감시 컨트롤러(300)로 명령을 내린다.
다음으로, 도 2에서 보는 바와 같이, 도 1에 도시된 바와 같이 하나의 광케이블(111)을 여러 개의 클립(112)을 사용하여 사각형을 이루도록 보안펜스의 철망에 고정하여 광펜스(110)를 구성하되, 사각형 패턴이 이루는 공간이 사람이 통과할 수 없는 크기가 되도록 한다. 광케이블망은 보안펜스의 철망에 설치되나 도면상의 복잡을 피하기 위하여 철망의 도시를 생략하였다. 이와 같은 구성으로 침입자는 광펜스(110)를 훼손하지 않고는 침입할 수 없고, 만약 침입자가 광펜스(110)를 훼손하면 곧 바로 감지 되어 감지신호가 상기 중계기(120)로 전달된다.
이와 같은 광펜스 감지시스템은 다음과 같이 작동된다. 각 구간별 한 쌍의 구간감지컨트롤러의 한편에서 광신호(Light Signal)를 광펜스(110)에 입사시키면 이 광신호는 그 구간의 광펜스(110)를 거쳐 다른 편의 구간감지컨트롤러에 도달한 후 다시 그 광케이블망을 거쳐 처음의 구간감지컨트롤러로 반송된다.
이상이 없는 경우에는 이와 같은 광신호의 전송과 반송이 정상적으로 이루어지지만 광케이블망의 광펜스(110)에 절단, 절곡 등 이상이 발생하면 광신호는 그 전부 또는 일부가 이상이 발생한 시점에서 처음의 구간감지컨트롤러로 반송된다.
이를 중계기(120)가 구간감지컨트롤러를 통하여 감지하고 각 구간의 CCTV(210)가 현장을 촬영한다. 상기 CCTV(210)는 중앙 관제 시스템(400)의 제어에 따라 작동한다.
다음으로, 도 3,4에서 보는 바와 같이, 상기 감지 감시 컨트롤러(300)의 영상처리 방법은 메모리에 수신된 원본 영상데이터를 중첩되게 X축 Y축으로 하나 이상의 분할영상으로 분할하여 X-Y좌표 값과 시간 데이터를 매칭시켜 저장하고, 저장된 분할영상을 디지털 줌 확대한다. 그리고 원본 영상데이터를 X축으로 10분할, Y축으로 10분할 한 후 원거리의 분할 영상은 확대비율을 크게하고 근거리의 분할영상은 확대 비율을 작게 할 수 있다. 또한, 원거리는 분할화면을 작게하여 크게 확대하고, 근거리는 분할화면을 크게 하고 확대를 작게 할 수 있다.
일 실시 예로, 디지털감시카메라는 최소 5메가픽셀 이상으로 10메가 픽셀 이상을 권장한다. 상기 감지 감시 컨트롤러(300)는 상기 디지털감시카메라에서 촬영된 원본 영상데이터를 전송받아 장기저장 메모리에 원본 영상데이터를 저장 및 메모리에 전송한다. (영상데이터저장단계)
현재 전용선의 대역폭은 10M, 100M을 수용할 수 있으나, 100M의 경우 통신 비용이 과다하게 발생하게 되어 장기 저장 메모리에 원본 영상데이터를 저장하고 필요할 경우 상기 감지 감시 컨트롤러(300) 센터제어서버에서 다운로드 받거나 현장에서 다운로드 받을 수 있게 한다.
그리고 메모리에 수신된 원본 영상데이터를 저화질 저용량으로 암호화 압축(H.246, MPEG 등)한 저용량영상압축파일을 네트워크망을 통해 상기 감지 감시 컨트롤러(300)사이로 전송한다.(영상전송단계)
특히, 본 발명에 있어 상기 감지 감시 컨트롤러(300)사이의 네트워크망 전송 트래픽을 측정하여 측정된 트래픽 이하로 압축하여 전송하는 것으로 전용선의 대역폭이 10M의 전용선을 사용한다고 하더라도 시간대 또는 상황에 따라 전송 대역폭이 최소 3M이하로까지 떨어지는 현실에 맞추어 능동적으로 대응하는 것을 특징으로 한다.
일 예로, 5M(Mega Pixels) 디지털감시카메라에서 촬영된 메모리에 수신된 5M(Mega Pixels) 원본 영상데이터를 상기 송수신부에서 측정된 트래픽이 3Mbps(Mega bits per second)일 경우 관리자의 지정 값(일 예로 측정 트래픽의 50%) 이하의 저화질 저용량인 화소수를 1.5M(Mega Pixels) 또는 전송프레임 수를 1/3(측정 트래픽의 50%)로 축소한 저화질로 포맷 변경하여 암호화 압축한 저용량영상압축파일을 네트워크망을 통해 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로 전송한다.
다음으로, 도5,6에서 보는 바와 같이, 상기 드론(220)의 상기 촬영장치(221)의 화면으로, 일반 가시광선 카메라와 열영상 카메라의 차이를 볼 수 있다. 열영상 카메라는 물체에서 방출되는 열에 반응해 산출한 정보를 영상으로 변환해주는 장치로, 안개나 강우 및 야간과 같은 시인성이 떨어지는 상황에서도 탐지가 가능하고, 20km의 거리에서도 사람 크기의 물체를 탐지 할 수 있다.
특히, 본 발명에 있어 상기 드론(220)의 상기 촬영장치(221)는 도4,5에서 보는 바와 같이, 상기 드론(220)의 상기 촬영장치(221)의 화면으로, 주간에서도 약간의 시인성 차이가 보이지만, 야간에서 시인성 차이가 더 큰 것을 확인 할 수 있다. 주간과 야간에서의 시인성에 있어서, 열영상 카메라가 일반 가시광선 카메라에 비해 높은 시인성을 갖고 있는 것을 확인할 수 있다.
좀 더 자세히 말하자면, 상기 열영상 카메라는 주간 뿐만 아니라, 야간 및 흐림과 같은 기상상태에도 높은 시인성으로 감지를 할 수 있다.
다음으로, 도7에서 보는 바와 같이, 상기 중앙관제 시스템(400)의 프로그램 실행 예시 화면으로, 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 수신하고, 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로 명령을 내려, 상기 감시시스템(200)을 제어할 수 있는 중앙 관제 시스템(400)의 프로그램 실행 예시 화면이다.
좀 더 자세히 말하자면, 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로부터 정보를 받아, 자동 및 수동으로 상기 CCTV(210)를 침입이 예상되는 위치로 화면을 돌려 촬영 하고, 상기 드론(220)에 명령을 내려 자동 및 수동으로 침입이 예상되는 위치로 비행한 후 촬영 하고, 향후 예상되는 침입경로로 비행하며 실시간으로 촬영을 하여, 촬영된 영상을 볼 수 있는 것을 특징으로 한다.
다음으로, 도 8,9에서 보는 바와 같이 데이터 처리 방식에 있어서,
내부망 컴퓨터(550) 및 외부망 컴퓨터(560) 중 하나 이상의 USB포트를 통해 망분리 컴퓨터 단방향 보안 데이터 전송장치 내부 전원공급부(510)에 구동전원이 공급되면, 주제어부는 고정프로그램저장부의 프로그램을 업로드 및 패킷발생기를 제어하여 구동전원이 공급되는 하나 이상의 컴퓨터로 셋업패킷(SETUP PACKET)을 컴퓨터에 전송하여 컴퓨터 운영체제는 망분리 컴퓨터 단방향 보안 데이터 전송장치를 인식하며, 상기 외부망 컴퓨터(560)에서 망분리 컴퓨터 단방향 보안 데이터 전송장치 내부 메모리에 파일 전송을 위해 전송 토큰패킷(Token Packet)이 외부망 USB 출력포트를 통해 전송되어오면 주제어부(520)는 외부망 패킷발생기(540)를 통해 수신 토큰패킷(Token Packet)를 외부망 USB 입력포트에 전송하며, 상기 외부망 컴퓨터(560)에서 데이터가 수신되면 메모리에 저장 후 전송완료 토큰패킷(Token Packet)을 상기 외부망 패킷발생기(540)를 통해 외부망 컴퓨터 입력포트로 전송하며, 내부망 컴퓨터(550)에서 망분리 컴퓨터 단방향 보안 데이터 전송장치 내부 메모리에 파일을 상기 내부망 컴퓨터(550)로 전송받기 위해 전송 토큰패킷(Token Packet)이 내부망 USB 출력포트를 통해 전송되어 오면 주제어부(520)는 외부망 패킷발생기(540)를 통해 수신 토큰패킷(Token Packet)를 내부망 USB 입력포트에 전송 후 망분리 컴퓨터 단방향 보안 데이터 전송장치 내부 메모리에 저장된 파일을 내부망 컴퓨터(550)로 전송하는 것을 특징으로 한다.
다음으로, 도10에 따르면 상기 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 시스템을 군에 적용한 모의 운영 컨셉으로, 상기 감지시스템(100)은 국경 전 철책에 설치하여 광망을 접촉하여 통과 시 감지하고, 통문에 감지센서와 함께 통문개방시 감지가 가능한 센서를 설치하여, 상기 감지시스템(100)에 의해 탐지 시 감시카메라 연동으로 영상 전송을 하고, 통제실/상황실에서 자동 또는 수동으로 상황전파를 할 수 있게 한다.
좀 더 구체적으로, 상기 감지시스템(100)에 의해 절단, 확장, 월책, 통문개방의 상황이 발생하여 감지되면, 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로 신호를 송신하고, 중대 상황실 작전요도(중앙관제 시스템(400))에 탐지위치가 나오도록 하고, 상기 감지시스템(100)에 의해 탐지된 탐지위치에 있는 인근 상기 CCTV(210) 및 상기 드론(220)을 연동하여 영상을 볼 수 있도록 한다. 그 후, 경보를 (시각, 청각 등) 발령하도록 하고, 통제실에 있는 영상감시병이 침입여부를 확인하여, 통제실 및 상황실에 경보를 전파(수동/자동)한다. 그 후 기동타격대 등 상황 조치를 하고, 상황 조치 후 상기 중앙 관제 시스템(400)에서 수동/자동으로 경보로그 기록 및 경보 해제되도록 한다.
다음으로, 드론에서 촬영한 영상을 분석하는 방법은 침입자가 방호구역을 침입하였을 경우, 열화상카메라에서 촬영한 영상의 움직임이 있을 것이고, 이러한 움직임을 검출하는 방법을 아래와 같이 제안한다.
도11에서 도시된 바와 같이, 비디오 감시 시스템에서의 움직임 검출 장치(600)는 영상 수신부(610), 움직임 검출부(620),실험 데이터 생성부(630), 데이터 학습부(640), 유효성 판단부(650), 객체 제거부(660), 및 제어부(670)를 포함할 수 있다. 그러나, 도시된 구성요소 모두가 필수구성요소인 것은 아니다. 도시된 구성요소보다 많은 구성요소로 상기 움직임 검출 장치(600)가 구성될 수도 있고, 그보다 적은 구성요소에 의해서도 움직임 검출 장치(600)가 구성될 수 있다. 비디오 감시 시스템(미도시)은 감시되어야할 지역에 카메라가 설치되어 상기 카메라에 의해 촬영된 영상의 움직임 등을 감시할 수 있는 시스템을 말한다. 상기 비디오 감시 시스템은 다양한 장치의 결합으로 이루어질 수 있다. 영상 수신부(610)는 카메라에 의해 촬영된 입력 영상을 수신할 수 있다. 상기 카메라는 디지털 카메라, CCTV(closed circuit television), 적외선 조명이 장착된 카메라 등을 포함할 수 있다. 상기 영상 수신부(610)는 상기 카메라 형태로 구현될 수도 있고, 상기 카메라와 별도로 구현될 수도 있다. 움직임 검출부(620)는 수신된 입력 영상에서 움직임이 검출된 특정 객체에 대한 관심 영역을 설정할 수 있다.
움직임 검출부(620)는 다양한 방법에 의해 움직임을 검출할 수 있다. 예를 들어, 움직임 검출부(620)는 입력되는 영상 데이터(예: 스트리밍 데이터)로부터 움직임을 검출하고, 움직임이 검출된 특정 프레임에서 움직인 정도의 크기가 임계값 이상인 영역을 블라브(blob)로 획득하여 레이블링하고, 레이블링(labeling)된 영역을 관심 영역(Region of Interest)으로 설정할 수 있다. 실험 데이터 생성부(630)는 상기 관심 영역으로 지정된 객체에 대한 특징을 검출하여 실험 데이터를 생성할 수 있다. 상기 객체에 대한 특징은 환경에 따라 다양할 수 있다. 예를 들어, 상기 객체에 대한 특징은 색상, 위치, 크기 등을 포함할 수 있다.
데이터 학습부(640)는 검출 대상 샘플 데이터를 수신하여, 상기 수신된 샘플 데이터를 SVDD를 이용하여 학습시킬 수 있다. 데이터 학습부(640)는 상기 학습을 통해 학습 데이터를 생성하여 초구(hypersphere)를 구할 수 있다. 따라서 상기 초구는 특정 데이터가 유효한지 여부를 판단하는 결정 기준이라 할 수 있다. SVDD를 이용한 학습은 정상 데이터만을 학습시켜, 상기 학습된 데이터 주변을 초구를 생성하는 것을 포함할 수 있다. 정상 데이터만을 학습시키기에 상기 SVDD를 이용한 학습은 작업 부하를 줄여줄 수 있다.
유효성 판단부(650)는 데이터 학습부(640)에 의해 생성된 학습 데이터를 이용하여(예: 생성된 초구를 이용하여)상기 실험 데이터가 유효한지 여부를 판단할 수 있다. 예를 들어, 유효성 판단부(650)는 상기 실험 데이터가 생성된 초구 안에 있으면, 유효한 데이터로 판단하고, 상기 실험 데이터가 생성된 초구 밖에 있으면, 유효하지 않은 데이터로 판단할 수 있다.
객체 제거부(660)는, 실험 데이터가 유효하지 않은 것으로 판단된 경우, 상기 실험 데이터에 대응되는 특정 객체의 움직임을 움직임 검출 영역에서 제거할 수 있다.
제어부(670)는 상기 영상 수신부(610), 상기 움직임 검출부(620), 상기 실험 데이터 생성부(630), 상기 데이터 학습부(640), 상기 유효성 판단부(650) 및 상기 객체 제어부(660)를 유기적으로 제어할 수 있다.
다음으로 도 12는 본 발명의 드론이 촬영한 영상의 움직임 검출 방법을 나타내는 흐름도이다.
영상 수신부(610)는 입력 영상을 수신할 수 있다(710). 상기 입력 영상은 스트리밍 형태로 수신될 수 있다.
움직임 검출부(620)는 상기 입력된 영상에서 움직임이 검출된 특정 객체를 추출하여 관심 영역을 설정할 수 있다(720). 움직임을 검출하는 방법은 다양할 수 있다. 예를 들어, 상기 움직임 검출 방법은 차 프레임(FrameDifference), 가중평균(Weighted Mean), 가우시안 혼합 분포(Gaussian Mixture Model: GMM) 등을 포함할 수 있다.
차 프레임 알고리즘은 움직임 검출의 가장 기본적인 방법으로 입력 영상의 현재 프레임과 이전 프레임의 픽셀차이를 이용하는 방법이다. 가중평균 알고리즘은 입력 영상의 현재 프레임(y)과 적응적인 가중평균 프레임(μt-1)에 가중 값(α)을 이용해 상대적인 중요성을 부여하여 새로운 가중평균 프레임(μt)을 생성한다.
GMM은 영상의 각 픽셀 값을 K개의 가우시안을 혼합한 분포로 모델링하여 객체를 검출하는 방법으로 가우시안의 평균과 분산은 매 장면마다 새로 입력되는 값을 학습함으로 환경의 변화에 적응하기 때문에 배경의 값을 효과적으로 모델링 가능하다.
GMM은 픽셀 단위의 계산으로 작업부하가 큰 반면에 다른 알고리즘에 비해 정확도가 높다. 차 프레임 방법과 가중평균은 수행속도가 빠른 장점을 가지고 있다.
따라서 높은 정확도가 요구되는 환경에서는 GMM을 이용하고, 실시간 처리가 중요시되는 환경에서는 수행속도가 빠른 차 프레임 방법이나 가중평균 방법을 이용할 수 있다.
다음으로, 도 13은 본 발명의 드론이 촬영한 영상의 움직임 검출 방법에서 움직임이 검출된 특정 객체에 대한 관심 영역을 설정하는 방법을 나타내는 도면이다.
도시된 바와 같이, 움직임 검출부(620)는 입력 영상에서 움직임이 검출된 특정 프레임을 추출하고, 상기 움직임이 검출된 특정 프레임에서 움직인 정도가 임계값 이상인 영역을 블라브(blob)로 획득하여 레이블링(labeling)할 수 있다. 이 경우, 움직임 검출부(620)는 인접한 화소에 동일한 식별자(예: 동일 번호)를 부여할 수 있다. 그리고 관심 영역으로 지정된 객체의 사이즈를 정규화할 수 있다.
실험 데이터 생성부(630)는 정규화된 관심 영역에서 객체의 특징을 추출하여 실험 데이터를 생성할 수 있다(730, 740). 예를 들어, 객체의 특징을 추출하는 방법은 단순하게 색상, 위치 정보에 따른 histogram을 이용한 방법, SIFT(Scale Invariant Feature Transform)과 같이 영상의 크기와 회전에 불변하는 특징점을 추출하는 방법, 조명변화에 민감하지 않고 계산이 빠른 특징을 가지는 LBP 패턴 중에서 의미 있는 패턴들 만을 선택한 방법인 ULBP(Uniform Local Binary Pattern) 방법과 같이 여러 가지 방법이 있다.
한편, 감시 시스템이 사용되는 환경이나 사용자의 요구에 따라 해당 감시 시스템에서의 유효한 객체는 달라진다. 객체의 종류에 따라 해당 객체를 가장할 구분할 수 있는 특징 추출 알고리즘이 가변적으로 선택될 수 있다.
유효성 판단부(650)는 상기 SVDD를 이용하여 학습된 학습 데이터를 이용하여 상기 실험 데이터가 유효한지 여부를 판단할 수 있다(750).
데이터 학습부(640)는 검출 객체에 해당하는 샘플 데이터를 수신하고, 상기 수신된 샘플 데이터를 이용하여 검출에 필요한 특징을 추출하여 SVDD 학습을 통해 추출된 특징을 학습시킬 수 있다(725, 730, 745).
이하, SVDD를 이용한 데이터 학습에 대해 좀 더 상세히 설명하고자 한다.
도 14는 도 14는 본 발명의 드론이 촬영한 영상의 움직임 검출 방법에서 데이터를 학습시키는 방법을 나타내는 흐름도이다.
데이터 학습부(640)는 검출 대상 객체에 대한 샘플 영상 데이터를 수신할 수 있다(810). 예를 들어, 사람에 해당되는 객체들의 움직임을 검출하고자 하는 비디오 감시 시스템에서는 사람이 검출 대상 객체가 될 수 있다. 해당 환경에서 요구되어지는 객체를 검출 대상 객체라 할 수 있다.
데이터 학습부(640)는 샘플 영상 데이터에서 움직임 검출에 필요한 특징을 추출하고, 추출된 특징을 SVDD 학습을 통해 학습시킬 수 있다(820). 그리고 데이터 학습부(640)는 상기 학습을 통해 학습 데이터를 생성할 수 있다(830). 그리고 데이터 학습부(640)는 학습 단계(SVDD train)에서는 검출 대상 객체들을 포함하는 초구(hypersphere)가 결정될 수 있다.
이렇게 초구가 결정되면, 유효성 판단부(650)는 상기 초구에 근거하여 실험 데이터가 유효한지 여부를 판단할 수 있다. 상기 실험 데이터가 생성된 초구 안에 있으면, 유효한 데이터로 판단되고, 상기 실험 데이터가 생성된 초구 밖에 있으면, 유효하지 않은 데이터로 판단될 수 있다.
객체 제거부(660)는, 실험 데이터가 유효하지 않은 것으로 판단된 경우, 상기 실험 데이터에 대응되는 특정 객체의 움직임을 움직임 검출 영역에서 제거할 수 있다(760, 770).
전술한 바와 같이, 대상 객체(예: 정상 객체)만을 학습시키기 때문에 작업 부하를 줄일 수 있다. 또한, 학습 데이터에 의한 데이터 분류 전에 움직임이 검출된 임계값 이상의 영역을 필터링 하기 때문에, 작업 처리 시간이 더 단축될 수 있다.
또한, 유효하지 않은 움직임을 검출하여 비디오 감시 시스템의 정확도를 증가시킬 수 있다.
또한, SVDD를 이용하여 움직임 객체의 유효성을 판단하므로, 임계값만을 이용하여 객체의 유효성을 판단하는 방법보다 효율적으로 객체의 유효성을 판단할 수 있다.
상술한 움직임 검출 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터로 판독 가능한 기록 매체에 기록될 수 있다. 이때, 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 한편, 기록매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다.
컴퓨터로 판독 가능한 기록매체에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(MagneticMedia), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(Optical Media), 플롭티컬 디스크(Floptical Disk)와 같은 자기-광매체(Magneto-Optical Media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
한편, 이러한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 구조 등을 지정하는 신호를 전송하는 반송파를 포함하는 광 또는 금속선, 도파관 등의 전송 매체일 수도 있다.
또한, 프로그램 명령에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이상 본 발명의 실시 예에 따른 도면을 참조하여 설명하였지만, 본 발명이 속한 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기 내용을 바탕으로 본 발명의 범주 내에서 다양한 응용 및 변형을 행하는 것이 가능할 것이다.
100 : 감지시스템
110 : 광펜스
111 : 광케이블
112 : 광케이블을 사각형이루도록 고정하는 클립
120 : 중계기
200 : 감시시스템
210 : CCTV
220 : 드론
221 : 촬영장치
300 : 감지 감시 컨트롤러
400 : 중앙 관제 시스템
500 : 데이터 처리방식
510 : 전원공급부
520 : 주제어부
530 : 내부망 패킷발생기
540 : 외부망 패킷발생기
550 : 내부망 컴퓨터
560 : 외부망 컴퓨터
600 : 움직임 검출 장치
610 : 영상 수신부
620 : 움직임 검출부
630 : 실험 데이터 생성부
640 : 데이터 학습부
650 : 유효성 판단부
660 : 객체 제거부
670 : 제어부

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  8. 이벤트를 감지하여 침입여부 및 침입위치를 송신하는 감지시스템(100); 촬영한 이상상태정보를 송신하는 감시시스템(200); 상기 감지시스템(100)으로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치를 수신하고, 상기 감시시스템(200)으로부터 상기 이상상태정보를 수신하여, 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 직렬통신방식으로 다시 송신하는, 감지 감시 컨트롤러(300); 및 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부, 상기 침입위치 및 상기 이상상태정보를 수신하고, 상기 감지 감시 컨트롤러(300)로 명령을 내려, 상기 감시시스템(200)을 제어할 수 있는 중앙 관제 시스템(400);을 포함하고,
    상기 감지시스템(100)은 미리 선정된 구간에 설치되어 OTDR(Optical Time Domain Reflectometer)장비로서 광선로에 광펄스를 입사시켜 돌아온 파형을 시간영역에서 특성, 접점, 손실, 손실 발생 지점 및 색분산을 측정하여 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한 정보를 송신하는 하나 이상의 광펜스(110); 및 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한 정보를 유선/무선통신 방식으로 수신하여 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 중계기(120);로 구성되며, 상기 감시시스템(200)은 선정된 구간에 설치되어, 상기 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한정보를 받아 상기 침입위치를 비추어 촬영하여 얻는 상기 이상상태 정보를 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 하나 이상의 CCTV(210); 및 상기 컨트롤러(300)로부터 상기 침입여부 및 상기 침입위치에 대한정보를 받아 상기 침입위치로 비행하여, 내장된 촬영장치(221)로 상기 침입위치 및 예상되는 침입자의 이동경로를 따라다니며 비추어 촬영하여 얻는 상기 이상상태 정보를 상기 컨트롤러(300)로 송신하는 상기 촬영장치(221)가 설치된 하나 이상의 드론(220);으로 구성되며,
    상기 드론(220)의 상기 촬영장치(221)는 물체에서 방출되는 열에 반응해 산출한 정보를 영상으로 변환해주는 장치인 열영상 카메라이고, 상기 감시시스템(200)은 상기 CCTV(210) 및 상기 촬영장치(221)로 부터 입력되는 영상을 수신하는 영상 수신부(610); 상기 영상 수신부(610)에서 수신한 영상에서 특정 객체를 추출하여 관심영역을 설정할 수 있는 움직임 검출부(620)를 포함하고, 상기 움직임 검출부(620)는 입력 영상의 현재 프레임과 이전 프레임의 픽셀차이를 이용하는 차 프레임 알고리즘, 입력 영상의 현재프레임과 적응적인 가중평균 프레임에 가중 값을 이용하여 상대적인 중요성을 부여하는 가중평균, 입력 영상의 각 픽셀 값을 K개의 가우시안을 혼합한 분포로 모델링하는 가우시안 혼합 분포(GMM) 중 어느 하나를 이용하여 움직임을 검출하는 것을 특징으로 하는 CCTV, 드론 및 광펜스로 구성된 감지방법에 있어서,

    침입자에 의한 침입여부 및 감지신호를 인식하는 단계;
    상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 직렬통신 방식으로 중계기(120)로 전송하는 단계;
    상기 중계기는 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 유선/무선통신 방식으로 감지 감시 컨트롤러(300)로 전송하는 단계;
    상기 컨트롤러(300)는 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 유선/무선통신 방식으로 중앙 관제 시스템(400)으로 전송하는 단계;
    상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호의 에러를 정정하는 단계;
    상기 중앙 관제 시스템(400)이 미리 저장된 지도데이터를 기반으로 상기 감지된 침입여부 및 상기 감지신호를 분석하여 침입 위치를 알려주는 단계;
    상기 중앙 관제 시스템(400)이 관리자에게 통보하는 단계;
    상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 감지된 침입여부 및 감지신호를 분석하여, 침입 위치로 선정된 구간에 설치된 CCTV(210)의 화면을 돌려 촬영하고, 드론(220)을 비행시켜 예상되는 침입 경로를 촬영하는 단계;
    상기 중앙 관제 시스템(400)이 상기 CCTV(210) 및 상기 드론(220)이 촬영한 영상에서 움직임이 검출된 객체에 대한 관심 영역을 설정하고 실험 데이터를 생성하여 상기 객체에 해당하는 샘플 데이터를 수신하여 SVDD 학습을 통해 추출된 특징을 학습하는 단계;로 구성되는 CCTV, 드론 및 광펜스를 포함한 침입 감지 방법.
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