KR101920740B1 - 실시간 영상처리 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 영상 스트리밍 서버가 카메라에서 촬영되어 수신되는 HD(High Definition) 이상의 고해상도급 영상을 GPU로 영상 개선을 위한 복잡하고 반복적인 연산을 병렬처리 하여 실시간으로 영상을 개선하고, 개선된 영상 중에서 위험성 있는 객체를 다른 GPU로 위험성 있는 객체 판별을 위한 복잡하고 반복적인 연산을 병렬처리 하여 실시간으로 위험성 있는 객체를 판별하는 실시간 영상처리 시스템에 관한 것이다.
이에 따른, 본 발명은 HD 이상 고해상도에서 악천후시 영상을 실시간으로 개선함에 따라 특별한 상황이 발생하여도 즉각 대처할 수 있어서 방범용, 군사용, 산업용 등 다양한 분야에 적용되는 효과가 있고 개선된 악천후 영상에 포함된 위험성 있는 객체를 실시간 판별함에 따라 특히, 사건, 사고 발생시 즉각 대처할 수 있는 효과가 있다.

Description

실시간 영상처리 시스템 {Real-time image processing system}
본 발명은 실시간 영상처리 시스템에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 영상 스트리밍 서버가 카메라에서 촬영되어 수신되는 HD(High Definition) 이상의 고해상도급 영상을 GPU로 영상 개선을 위한 복잡하고 반복적인 연산을 병렬처리 하여 실시간으로 영상을 개선하고, 개선된 영상 중에서 위험성 있는 객체를 다른 GPU로 위험성 있는 객체 판별을 위한 복잡하고 반복적인 연산을 병렬처리 하여 실시간으로 위험성 있는 객체를 판별하는 실시간 영상처리 시스템에 관한 것이다.
종래의 기술은 카메라 대표적으로 CCTV가 촬영한 HD 이상의 고해상도급 영상은 안개, 해무, 연무, 눈, 비, 황사, 연기 등의 악천후 영상을 실시간으로 개선하는데 어려운 문제점이 있고 또한, 악천후 영상에서 객체를 실시간으로 판별하는 것은 더욱 어려운 문제점이 있었다.
이와 관련되어, 대한민국등록특허공보 제10-1279374호인 '카메라의 영상 개선을 위한 안개제거 영상 보정 장치 및 방법'은 카메라의 영상 개선을 위한 안개제거 영상 보정 장치에 있어서, 적어도 하나 이상의 아날로그 카메라와, 각각의 아날로그 카메라로부터 촬영된 아날로그 영상 신호를 디지털 영상 신호로 변환하는 ADC, 및 안개 화상 보정 IC 및 EEPROM을 구비하고 상기 디지털 영상 신호를 입력받아 기상 효과에 따라 눈, 비, 안개, 해무, 연무, 황사, 연기에 의해 영상에 생기는 잡음을 보정하도록 영상의 YCbCr값 중에서 휘도 히스토그램의 Y값(휘도, Luminance)에 따라 안개 유무를 판별하고 기본 이미지(Bayer)인 영상에 포함된 객체들의 윤곽선의 엣지(Edge)를 검출하여 고주파 성분의 엣지를 잘 보이도록 강조하며 영상 프레임의 시퀀스의 프레임마다 픽셀당 8비트 컬러 영상을 24비트 컬러 확대 영상으로 변환하여 빈 공간을 보간법(Interpolation)을 사용하여 인접 픽셀의 평균값으로 채우며 비나 안개로 인한 뿌연 화상의 휘도 히스토그램을 작성하여 콘트라스트 보정과 색상 보정(Color correction), 감마(Gama correction)을 실행함으로써 콘트라스트 비를 향상시켜 기상 효광에 따른 저조도 영상의 희미한 색을 선명한 화질의 영상으로 보정하는 안개제거 영상 보정장치(RTIE); 및 상기 안개제거 영상 보정 장치에 연결되고 유무선을 통해 적어도 하나 이상의 카메라의 각 채널의 영상을 저장하여 디스플레이하는 디지털 영상 저장 장치로 이루어진 발명이다.
그러나, 상기 종래의 기술은 CPU(Central proessing unit) 또는 MCU(Micro controller unit) 기반에서 운영되기 때문에 영상을 개선하기 위하여 연속적인 명령어(복잡하고 반복적인 연산)가 순차적으로 진행됨에 따라 HD 이상의 고해상도급 영상은 처리 속도가 떨어져서 실시간으로 개선되는 영상을 획득하는데 어려운 문제점이 있었다.
또한, 고해상도급 영상을 실시간으로 개선하는데 어려움이 발생함에 따라 실시간으로 객체를 판별하는 것은 더욱 어려운 문제점이 있었다.
특허문헌1. 대한민국등록특허공보 제10-1279374호인 '카메라의 영상 개선을 위한 안개제거 영상 보정 장치 및 방법'
따라서, 본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서, 본 발명은 HD 이상의 고해상도급 악천후 영상을 실시간으로 개선하는데 그 목적이 있다.
다른 목적은 개선된 악천후 영상으로부터 위험성 있는 객체를 실시간 판별하는데 그 목적이 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일실시예에 따르면, 실시간 영상처리 시스템은 HD 이상 고해상도에 해당하는 악천후 제 1 영상을 실시간으로 촬영하는 카메라; 상기 카메라로부터 촬영된 영상이 비디오 스트림 클라이언트에서 압축되고 압축된 제 1 영상을 수신하는 CPU부, 상기 압축된 제 1 영상을 디코딩하여 제 2 영상을 생성하고 상기 생성된 제 2 영상을 개선하기 위하여 제 2 영상이 갖는 각 픽셀에 대해서 영상 개선을 위한 복잡하고 반복적인 제 1 연산을 각 픽셀별로 동시에 처리하여 개선된 제 3 영상을 생성하는 제 1 GPU부로 이루어진 영상 스트리밍 서버; 및 상기 제 3 영상을 수신하여 실시간 모니터링하는 모니터링 시스템으로 이루어진 것을 해결 수단으로 한다.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명은 HD 이상 고해상도에서 악천후시 영상을 실시간으로 개선함에 따라 특별한 상황이 발생하여도 즉각 대처할 수 있어서 방범용, 군사용, 산업용 등 다양한 분야에 적용되는 효과가 있고 개선된 악천후 영상에 포함된 위험성 있는 객체를 실시간 판별함에 따라 특히, 사건, 사고 발생시 즉각 대처할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 영상처리 시스템 구성도
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 영상 스트리밍 서버 구성도
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 영상 개선 예시도
도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 연산처리 예시도
도 5는 본 발명의 일실시예에 따른 다른 영상 스트리밍 서버 구성도
도 6은 본 발명의 일실시예에 따른 위험성 있는 객체 예시도
도 7은 본 발명의 일실시예에 따른 자연 환경의 변화에 의한 위험성을 갖는 사물 예시도
이하, 본 발명의 최적 실시예에 대하여 첨부된 도면을 참조하여 그 구성 및 작용을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 실시간 영상처리 시스템 구성도로서 상기 실시간 영상처리 시스템은 카메라(100)와 영상 스트리밍 서버(200) 및 모니터링 시스템(300)으로 이루어진다.
또한, 상기 실시간 영상처리 시스템은 상기 카메라(100), 객체 인식 영상 스트리밍 서버(200), 모니터링 시스템(300)에 학습서버(400, 도시하지 않음)가 더 구비되는 것도 바람직하다.
보다 상세하게, 상기 카메라(100)는 HD(High Definition) 이상 고해상도에 해당하는 악천후 제 1 영상을 실시간으로 촬영한다.
즉, 상기 카메라(100)는 실시간으로 HD 이상 고해상도에 해당하는 제 1 영상을 촬영하는데 이때, 배경, 사물과 같은 객체를 식별할 수 없는 환경 즉, 악천후 환경에서 촬영된 제 1 영상을 영상 스트리밍 서버(200)에 제공한다.
또한, 상기 악천후는 눈, 비, 안개, 연무, 해무, 야간, 연기 등 사람의 육안으로 식별하기 곤란한 환경이 해당된다.
상기 영상 스트리밍 서버(200)는 도 2에 도시된 바와 같이, CPU부(210, Central processing unit part), 제 1 GPU부(220, Graphic Processing Unit Part)로 이루어진다.
상기 영상 스트리밍 서버(200)의 CPU부(210)는 카메라(100)로부터 촬영된 영상이 비디오 스트림 클라이언트에서 압축되고 압축된 제 1 영상을 수신한다.
이때, 상기 CPU부(210)는 CPU가 갖는 특성으로 인해서 제 1 영상을 개선하지 않고 상기 제 1 GPU부(220)에서 처리되도록 제어하며 그 이외에 영상 스트리밍 서버(200)가 운영되기 위한 제어만 수행한다.
이와 같이, 상기 CPU부(210)가 직접 제 1 영상을 개선하지 않는 이유에 대해서 하기에서 구체적으로 설명한다.
상기 영상 스트리밍 서버(200)의 제 1 GPU부(220)는 압축된 제 1 영상을 디코딩하여 제 2 영상을 생성하고 상기 생성된 제 2 영상을 개선하기 위하여 제 2 영상이 갖는 각 픽셀에 대해서 영상 계선을 위한 복잡하고 반복적인 제 1 연산을 각 픽셀별로 동시에 처리하여 개선된 제 3 영상을 생성한다.
예컨대, 상기 제 1 GPU부(220)는 도 3에 도시된 (a)는 악천후 영상 즉, 안개 또는 연기 속에서 물병을 든 사람을 촬영한 하나의 프레임이고 도 3에 도시된 (b)는 안개 또는 연기가 개선된 물병을 든 사람에 대한 하나의 프레임으로서, 도 3에 도시된 (a)를 도 3에 도시된 (b)와 같이 식별력 있는 영상으로 개선한다.
이때, 상기 제 1 GPU부(220)는 영상을 개선하기 위해서 복잡하고 반복적인 연산처리를 수행함에 있어서, 종래의 영상처리는 CPU를 이용하여 영상 개선을 위한 복잡하고 반복적인 연산이 순차적으로 진행됨에 따라 실시간 수신되는 영상에 대해서 연산처리 시간이 길어짐에 따라 HD 이상 고해상도 영상을 실시간으로 영상을 개선하는데 어려운 문제점이 발생하지만, 복잡하고 반복적인 연산을 각 픽셀별로 동시에 수행하면 연산처리 시간이 CPU보다 월등하게 개선되어 실시간 수신되는 영상이 실시간 개선된다.
더욱 구체적으로, HD 이상의 고해상도에서 실시간 촬영되어 영상을 개선하기 위해서 적어도 초당 24 내지 30 프레임 되어야 하는 바, 도 4에 도시된 1+1=2가 본 발명의 이해를 돕기 위해서 복잡한 연산이라 가정하면, 종래의 CPU 연산처리 즉, 도 4의 (a)에 도시된 바와 같이 CPU는 1+1=2라는 연산을 처리하는데 1초가 소요된다면 순차적인처리(직렬처리)로 인하여 동일한 연산 1+1=2를 100번 수행시 100초가 소요되는데 비하여 도 3의 (b)에 도시된 바와 같이 제 1 GPU부(220)는 1+1=2라는 연산을 처리하는데 1초가 소요된다면 각 픽셀별로 동시처리(병렬처리)로 인하여 동일한 연산 1+1=2를 100번 수행시 1초가 소요된다.
따라서, 제 1 GPU부(220)는 HD 이상의 고해상도에서 실시간으로 수신되는 제 1 영상을 디코딩한 제 2 영상이 실시간으로 영상 개선을 수행한다.
상기 모니터링 시스템(300)은 상기 제 3 영상을 수신하여 모니터링 한다.
또한, 상기 영상 스트리밍 서버(200)는 도 5에 도시된 바와 같이, CPU부(210)와 제 1 GPU부(220)에 제 2 GPU부(230, Graphic Processing Unit Part)를 더 구하여 악천후시 객체를 실시간 판별하는 것도 바람직하다.
상기 제 2 GPU부(230)는 상기 제 1 GPU부(220)의 제 1 연산 처리속도에 맞게 위험성 있는 객체를 판별하기 위하여 제 3 영상의 각 픽셀에 대해서 위험성 있는 객체를 판별하기 위한 복잡하고 반복적인 제 2 연산을 각 픽셀별로 동시에 처리하여 위험성 있는 객체를 판별한다.
예컨대, 상기 제 2 GPU부(230)는 제 1 GPU부(220)에서 33㎳ 이하로 제 3 영상이 연산 처리되었다면 실시간으로 객체를 판별하기 위해서 적어도 제 1 GPU(220)와 같이 33㎳ 이하로 연산 처리한다.
이때, 도 2에서 설명한 바와 같이, CPU와 같은 형태로 직렬처리하지 않고 제 3 영상의 각 픽셀에 대해서 복잡하고 반복적인 제 2 연산을 병렬처리 함에 따라 실시간으로 위험성 있는 객체를 판별할 수 있는 것이다.
상기 모니터링 시스템(300)은 실시간으로 위험성 있는 객체를 모니터링 한다.
한편, 상기 학습서버는 모양, 형태 조건을 통한 객체를 학습, 상기 객체의 행위 조건을 통한 학습 또는 그 조합에 의한 학습에 의하여 위험성 있는 객체로 판단하고 상기 학습서버에서 판단한 위험성 있는 객체에 대한 정보를 상기 제 2 GPU부(230)에 제공한다.
예컨대, 상기 학습서버는 모양, 형태 예를 들어, 칼, 도끼와 같은 형태, 모양을 지속적으로 학습하여 위험성 있는 객체로 판단하고 객체의 행위 조건 예를 들어, 주먹 쥐고 팔을 높이 올리는 행위와 같은 객체의 행위를 지속적으로 학습하여 위험성 있는 객체로 판단한다.
특히, 상기 학습서버는 상기 모양, 형태 조건을 통한 객체를 학습과 상기 객체의 행위 조건을 통한 학습의 조합 예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같이, 물병을 들고 손을 올리는 행위의 경우에 물병은 위험성 있는 객체는 아니지만 물병과 손의 행위를 통해서 위험성 있는 객체로 판단한다.
아울러, 상기 학습서버는 설정된 일정시간 이내의 위험성이 판단되면 위험성이 없는 것으로 판단하고 설정된 일정시간 이상이면 위험성으로 판단한다.
예컨대, 상기 학습서버는 사람이 봉으로 찌르기, 휘두르기 행위가 나타나면 위험성으로 판단하지만 이때, 일정시간 이내에서 일시적으로 나타나면 위험성 없는 객체로 것으로 판단하고 일정시간 이상이면 위험성 있는 객체로 판단한다.
결국, 상기 학습서버는 위험성의 연속성을 시간으로 판단하는 것이다.
상기 학습서버는 자연 환경의 변화에 의한 위험성을 갖는 사물도 포함된다.
예컨대, 도 7에 도시된 (a)는 야간이라는 악천후 상황에서 영상을 개선하기 전 프레임이고, 도 7에 도시된 (b)는 영상 개선 후 프레임으로서 이러한 영상 개선을 통해서 수위조절 높이가 위험성을 있는 객체로 판단하는 것이며 수위조절 높이도 학습을 통해 분석된다.
특히, 상기 자연 환경의 변화에 의한 위험성을 갖는 사물은 우리나라의 경우에 장마, 태풍 시기에 앞을 볼 수 없을 정도의 악천후가 매년 수시로 발생함으로 본 발명을 통해서 HD 이상 고해상도에서도 즉시, 활용함에 따라 재난, 인명피해를 줄이는 작용을 한다.
이상 설명한, 본 발명은 도면과 상세한 설명에서 최적 실시예들이 개시되고, 이상에서 사용된 특정한 용어는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것일 뿐, 의미 한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것이 아니다.
또한, 본 발명은 실시간이라는 의미가 중요한 요소이고 상기 실시간의 의미는 현재 기술에서 인식되고 있는 정도를 의미한다.
그러므로 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하고, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.
100 : 카메라 200 : 영상 스트리밍 서버
210 : CPU부 220 : 제 1 GPU부
230 : 제 2 GPU부 300 : 모니터링 시스템

Claims (5)

  1. HD 이상 고해상도에 해당하는 악천후 제 1 영상을 실시간으로 촬영하는 카메라와;
    상기 카메라로부터 촬영된 영상이 비디오 스트림 클라이언트에서 압축되고 압축된 제 1 영상을 수신하는 CPU부, 상기 압축된 제 1 영상을 디코딩하여 제 2 영상을 생성하고 상기 생성된 제 2 영상을 개선하기 위하여 제 2 영상이 갖는 각 픽셀에 대해서 영상 개선을 위한 복잡하고 반복적인 제 1 연산을 각 픽셀별로 동시에 처리하여 개선된 제 3 영상을 생성하는 제 1 GPU부로 이루어진 영상 스트리밍 서버; 및
    상기 제 3 영상을 수신하여 실시간 모니터링하는 모니터링 시스템으로 이루어지면서,
    상기 제 1 GPU부의 제 1 연산 처리 속도에 맞게 위험성 있는 객체를 판별하기 위하여 제 3 영상의 각 픽셀에 대해서 위험성 있는 객체 판별을 위한 복잡하고 반복적인 제 2 연산을 각 픽셀별로 동시에 처리하여 위험성 있는 객체를 판별하는 제 2 GPU부가 더 구비되고 상기 모니터링 시스템은 실시간으로 위험성 있는 객체를 모니터링하고,
    모양, 형태 조건을 통한 객체를 학습, 상기 객체의 행위 조건을 통한 학습 또는 그 조합에 의한 학습에 의하여 위험성 있는 객체로 판단하는 학습서버가 더 구비되며,
    상기 학습서버는 설정된 일정시간 이내의 위험성이 판단되면 위험성이 없는 것으로 판단하고 설정된 일정시간 이상이면 위험성으로 판단하고,
    상기 학습서버는 자연 환경의 변화에 의해서 위험성을 갖는 사물도 포함되는 것을 특징으로 하는 실시간 영상처리 시스템.
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