KR102090785B1 - 압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 CCTV 관제시스템 등에서 다수의 압축영상에 대한 처리 성능을 개선하는 기술에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 영상분석 시스템에서 종래기술처럼 압축영상 전체에 대한 복잡한 이미지 프로세싱을 통해 객체 식별 및 행위 인식을 할 필요없이 압축영상의 신택스(예: 모션벡터, 코딩유형)에 기초하여 영상 내에 무언가 유의미한 움직임이 존재하는 영역, 즉 이동객체 영역을 추출한 후에 그 추출 결과물을 영상분석 시스템과 연동하여 분석 처리함으로써 압축영상에 대한 처리 성능을 개선하는 기술에 관한 것이다. 본 발명에 따르면 종래와 같이 압축영상 전체에 대해 복잡한 이미지 프로세싱을 수행할 필요없이 압축영상의 신택스로부터 이동객체 영역을 신속하게 식별한 후에 그 식별된 부분만 선별적으로 영상분석 시스템과 연동하여 처리함으로써 압축영상에 대한 처리 성능을 대폭 개선할 수 있는 장점이 있다. 특히, 본 발명에 따르면 종래기술 대비 1/10 정도의 연산량으로도 압축영상의 처리가 가능해져서 대규모 비용투자 없이도 서버당 가용 채널수를 대략 10배 정도 증가시킬 수 있는 장점이 있다.

Description

압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법 {syntax-based method of providing inter-operative processing with video analysis system of compressed video}

본 발명은 CCTV 관제시스템 등에서 다수의 압축영상에 대한 처리 성능을 개선하는 기술에 관한 것이다.

더욱 상세하게는, 본 발명은 영상분석 시스템에서 종래기술처럼 압축영상 전체에 대한 복잡한 이미지 프로세싱을 통해 객체 식별 및 행위 인식을 할 필요없이 압축영상의 신택스(syntax)(예: 모션벡터, 코딩유형)에 기초하여 영상 내에 무언가 유의미한 움직임이 존재하는 영역, 즉 이동객체 영역을 추출한 후에 그 추출 결과물을 영상분석 시스템과 연동하여 분석 처리함으로써 압축영상에 대한 처리 성능을 개선하는 기술에 관한 것이다.

최근에는 범죄예방, 불법감시, 사후증거 확보 등을 위해 CCTV를 이용하는 영상관제 시스템을 구축하는 것이 일반적이다. 지역별로 다수의 CCTV 카메라를 설치해둔 상태에서 이들 CCTV 카메라가 생성하는 영상을 모니터에 표시하고 스토리지 장치에 저장해두는 것이다. 범죄나 사고가 발생하는 장면을 관제요원이 발견하게 되면 그 즉시 적절하게 대처하는 한편, 필요에 따라서는 사후증거 확보를 위해 스토리지에 저장되어 있는 영상을 검색하는 것이다.

그런데. CCTV 카메라의 설치 현황에 비해 관제요원의 수는 매우 부족한 것이 현실이다. 이처럼 제한된 인원으로 영상 감시를 효과적으로 수행하려면 CCTV 영상을 모니터 화면에 단순 표시하는 것만으로는 충분하지 않다. 각각의 CCTV 영상에 존재하는 객체의 움직임을 감지하여 실시간으로 해당 영역에 무언가 추가 표시함으로써 효과적으로 발견되도록 처리하는 것이 바람직하다. 이러한 경우에 관제요원은 CCTV 영상 전체를 균일한 관심도를 가지고 지켜보는 것이 아니라 객체 움직임이 있는 부분을 중심으로 CCTV 영상을 감시하면 된다.

한편, 영상감지 시스템에서는 스토리지 공간의 효율을 위해 압축영상을 채택하고 있다. 특히 최근에는 CCTV 카메라의 설치 대수가 급속하게 증가하고 고화질 카메라가 주로 설치됨에 따라 H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등과 같은 고압축율의 복잡한 영상압축 기술이 채택되고 있다. CCTV 카메라는 이들 기술규격에 따라 압축영상을 생성하여 제공하며, 영상관제 시스템에서는 그 압축영상을 역으로 디코딩을 수행한다. 영상압축 기술이 적용된 CCTV 영상에서 이동객체(moving objects)를 판단하려면 종래에는 압축영상을 디코딩하여 재생영상, 즉 압축이 풀려있는 원래 영상을 얻은 후에 이미지 처리하는 과정이 필요하였다.

[도 1]은 H.264 AVC 기술규격에 따른 동영상 디코딩 장치의 일반적인 구성을 나타내는 블록도이다. [도 1]을 참조하면, H.264 AVC에 따른 동영상 디코딩 장치는 구문분석기(11), 엔트로피 디코더(12), 역 변환기(13), 모션벡터 연산기(14), 예측기(15), 디블로킹 필터(16)를 포함하여 구성된다. 이들 하드웨어 모듈이 압축영상을 순차적으로 처리함으로써 압축을 풀고 원래의 영상 데이터를 복원해낸다. 이때, 구문분석기(11)는 압축영상의 코딩 유닛에 대해 모션벡터 및 코딩유형을 파싱해낸다. 이러한 코딩 유닛(coding unit)은 일반적으로는 매크로블록이나 서브 블록과 같은 영상 블록이다.

[도 2]는 종래기술에서 압축영상을 분석하여 이동객체를 추출하고 이를 통해객체 분류 및 이벤트 식별을 수행하는 과정을 나타내는 순서도이다. [도 2]를 참조하면, 종래기술에서는 압축영상을 H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등에 따라 디코딩하고(S10), 재생영상의 프레임 이미지들을 작은 이미지, 예컨대 320x240 정도로 다운스케일 리사이징을 한다(S20). 이때, 다운스케일 리사이징을 하는 이유는 이후 과정에서의 프로세싱 부담을 나름대로 줄이기 위한 것이다. 그리고 나서, 리사이징된 프레임 이미지들에 대해 차영상(differentials)을 구한 후에 복잡한 영상 분석 과정을 통해 이동객체를 추출하고 이들 이동객체의 좌표를 산출한다(S30). 마지막으로, 그 추출된 이동객체들의 객체 썸네일 이미지와 좌표를 이용하여 객체 분류 및 이벤트 식별을 수행한다(S40)

이처럼 종래기술에서는 이동객체를 추출하려면 압축영상 디코딩, 다운스케일 리사이징, 영상 분석을 수행한다. 이들은 복잡도가 매우 높은 프로세스이고, 그로 인해 종래의 영상관제 시스템에서는 한 대의 영상분석 서버가 동시 처리할 수 있는 용량이 상당히 제한되어 있다. 현재 고성능의 영상분석 서버가 커버할 수 있는 최대 CCTV 채널은 통상 16 채널이다. 다수의 CCTV 카메라가 설치되므로 영상관제 시스템에는 다수의 영상분석 서버가 필요하였고, 이는 비용 증가와 물리적 공간 확보의 어려움이라는 문제점을 유발하였다.

본 발명의 목적은 CCTV 관제시스템 등에서 다수의 압축영상에 대한 처리 성능을 개선하는 기술을 제공하는 것이다.

특히, 본 발명의 목적은 영상분석 시스템에서 종래기술처럼 압축영상 전체에 대한 복잡한 이미지 프로세싱을 통해 객체 식별 및 행위 인식을 할 필요없이 압축영상의 신택스(예: 모션벡터, 코딩유형)에 기초하여 영상 내에 무언가 유의미한 움직임이 존재하는 영역, 즉 이동객체 영역을 추출한 후에 그 추출 결과물을 영상분석 시스템과 연동하여 분석 처리함으로써 압축영상에 대한 처리 성능을 개선하는 기술을 제공하는 것이다.

상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법은, 압축영상의 비트스트림을 파싱하여 코딩 유닛에 대한 모션벡터 및 코딩유형을 획득하는 제 1 단계; 압축영상을 구성하는 복수의 영상 블록 별로 미리 설정된 제 1 시간동안의 모션벡터 누적값을 획득하는 제 2 단계; 복수의 영상 블록에 대하여 모션벡터 누적값을 미리 설정된 제 1 임계치와 비교하는 제 3 단계; 제 1 임계치를 초과하는 모션벡터 누적값을 갖는 영상 블록을 이동객체 영역으로 마킹하는 제 4 단계; 그 마킹된 하나이상의 이동객체 영역에 대하여 Unique ID를 할당 및 관리함으로써 압축영상을 구성하는 일련의 프레임 이미지에서 이동객체 영역에 대해 객체 속성을 생성하는 제 5 단계; 이동객체 영역에 대해 썸네일 이미지 및 좌표 정보를 도출하여 영상분석 시스템으로 제공하는 제 6 단계; 영상분석 시스템으로부터 이동객체 영역에 대한 객체 분류 결과 및 이벤트 식별 결과를 수신하여 이동객체 영역의 Unique ID와 연결 관리하는 제 7 단계;를 포함하여 구성된다.

이때 본 발명은, 제 6 단계와 제 7 단계 사이에 수행되는, 영상분석 시스템이 Unique ID 기준으로 썸네일 이미지 및 좌표 정보를 정렬하고 Unique ID 단위로 영상분석 처리하여 이동객체 영역에 대한 객체 분류 및 이벤트 식별을 수행하는 단계;를 더 포함하여 구성될 수 있다.

본 발명에서 제 5 단계는, 이동객체 영역 간의 영상 블록의 중첩도 산정에 기초하여 각각의 이동객체 영역에 대하여 이전의 프레임에 동일 객체에 관한 이동객체 영역이 존재하는지 여부를 판단하는 제 51 단계; 제 51 단계의 판단 결과에 따라 각각의 이동객체 영역에 대해 Unique ID가 기 할당되었는지 여부를 판단하는 제 52 단계; 제 52 단계의 판단 결과에 따라 Unique ID 할당 상태인 이동객체 영역에 대해 기 할당된 Unique ID를 유지하는 제 53 단계; 제 52 단계의 판단 결과에 따라 Unique ID 미할당 상태인 이동객체 영역에 대해 Unique ID를 신규 할당하는 제 54 단계; 이전의 프레임에서 Unique ID가 할당되었으나 현재 프레임 이미지에서 사라진 이동객체 영역이 식별되면 그 사라진 이동객체 영역에 할당되었던 Unique ID를 리보크하는 제 55 단계;를 포함하여 구성될 수 있다.

또한 본 발명은, 제 4 단계와 제 5 단계 사이에 수행되는, 이동객체 영역을 중심으로 그 인접하는 복수의 영상 블록(이하, '이웃 블록'이라 함)을 식별하는 제 a 단계; 복수의 이웃 블록에 대해 모션벡터 값을 미리 설정된 제 2 임계치와 비교하는 제 b 단계; 제 2 임계치를 초과하는 모션벡터 값을 갖는 이웃 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 c 단계; 복수의 이웃 블록 중에서 코딩유형이 인트라 픽쳐인 이웃 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 d 단계; 복수의 이동객체 영역에 대하여 인터폴레이션을 수행하여 이동객체 영역으로 둘러싸인 미리 설정된 갯수 이하의 비마킹 영상 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 e 단계;를 더 포함하여 구성될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 컴퓨터프로그램은 하드웨어와 결합되어 이상과 같은 압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 것이다.

본 발명에 따르면 종래와 같이 압축영상 전체에 대해 복잡한 이미지 프로세싱을 수행할 필요없이 압축영상의 신택스로부터 이동객체 영역을 신속하게 식별한 후에 그 식별된 부분만 선별적으로 영상분석 시스템과 연동하여 처리함으로써 CCTV 관제시스템 등에서 압축영상에 대한 처리 성능을 대폭 개선할 수 있는 장점이 있다. 특히, 본 발명에 따르면 종래기술 대비 1/10 정도의 연산량으로도 압축영상의 처리가 가능해져서 대규모 비용투자 없이도 서버당 가용 채널수를 대략 10배 정도 증가시킬 수 있는 장점이 있다.

[도 1]은 동영상 디코딩 장치의 일반적인 구성을 나타내는 블록도.
[도 2]는 종래기술에서 압축영상을 분석하여 객체 분류 및 이벤트 식별을 수행하는 과정을 나타내는 순서도.
[도 3]은 본 발명에서 영상분석 시스템과 객체영역 식별장치가 연동하는 개념을 나타내는 도면.
[도 4]는 본 발명에 따라 압축영상 신택스 기반으로 영상분석 시스템과 연동 처리하는 프로세스를 나타내는 순서도.
[도 5]는 본 발명에서 압축영상으로부터 유효 움직임을 검출하는 과정의 구현 예를 나타내는 순서도.
[도 6]은 CCTV 압축영상에 대해 본 발명에 따른 유효 움직임 영역 검출 과정을 적용한 결과의 일 예를 나타내는 도면.
[도 7]은 본 발명에서 이동객체 영역에 대한 바운더리 영역을 검출하는 과정의 구현 예를 나타내는 순서도.
[도 8]은 [도 6]의 CCTV 영상 이미지에 대해 바운더리 영역 검출 과정을 적용한 결과의 일 예를 나타내는 도면.
[도 9]는 [도 8]의 CCTV 영상 이미지에 대해 인터폴레이션을 통해 이동객체 영역을 정리한 결과의 일 예를 나타내는 도면.
[도 10]은 본 발명에서 이동객체 영역에 Unique ID가 할당된 일 예를 나타내는 도면.
[도 11]은 본 발명에서 이동객체 영역에 대해 썸네일 이미지를 도출한 예를 나타내는 도면.
[도 12]는 본 발명에서 이동객체 영역에 대해 위치 정보와 크기 정보가 식별된 일 예를 나타내는 도면.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.

[도 3]은 본 발명에서 영상분석 시스템과 객체영역 식별장치가 연동하는 개념을 나타내는 도면이다.

[도 3]을 참조하면, 본 발명은 CCTV 카메라(100)로부터 전달되는 압축영상을 효과적으로 처리하기 위한 기술이다. 에를 들어, CCTV 관제시스템에는 적게는 수백대에서 많게는 수만대의 CCTV 카메라(100)로부터 고화질의 촬영영상이 복잡한 영상압축 알고리즘(예: H.264 AVC, H.265 HEVC)으로 압축된 상태로 수집된다. 종래에는 이러한 압축영상들을 [도 2]의 과정을 통해 처리하였기에 영상분석 서버의 프로세싱 부담이 굉장히 높았고, 한 대의 서버가 수용할 수 있는 최대 CCTV 채널도 통상 16 채널에 불과하였다.

본 발명은 일반적인 영상분석 시스템(300)에 객체영역 식별장치(200)를 연동시킴으로써 전체적인 처리 성능을 높인다. 영상분석 시스템(300)은 종래에 사용하였던 방식대로 영상의 내용을 분석하여 객체를 인식하고 그 객체의 행위를 분석한 결과에 따라 이벤트(예: 우범자 배회, 월담, 범죄, 싸움 등)를 식별한다. 한편, 본 발명에서 영상분석 시스템(300)은 종래의 영상분석 기술에 따라 동작하는 것으로 한정되지는 않으나 그러해도 무방하다.

종래에는 영상분석 시스템(300)이 압축영상 전체에 대해 영상 분석을 수행하였기 때문에 처리 성능이 제한적이었다. 반면, 본 발명에서는 객체영역 식별장치(200)가 압축영상의 신택스(예: 모션벡터, 코딩유형)에 기초하여 영상 내에 무언가 유의미한 움직임이 존재하는 영역, 즉 이동객체 영역을 추출한 후에 그 썸네일 이미지나 위치 정보를 영상분석 시스템(300)과 연동하여 분석 처리하는 구조를 채택하였다. 이를 통해, 영상분석 시스템(300)이 객체를 인식하고 그 객체의 행위를 분석하여 이벤트를 식별해야 하는 데이터 분량을 현저하게 줄여줌으로써 전체적인 성능을 높이려는 것이다.

객체영역 식별장치(200)는 압축영상을 디코딩할 필요없이 압축영상의 비트스트림을 파싱하여 각 영상 블록, 즉 매크로블록(Macro Block) 및 서브블록(Sub Block) 등에 대해 얻어지는 신택스 정보, 예컨대 모션벡터(Motion Vector)와 코딩유형(Coding Type) 정보를 통해 이동객체 영역을 빠르게 추출한다. 이렇게 얻어진 이동객체 영역은 이동객체의 경계선을 정밀하게 반영하지는 못하지만 처리속도가 영상분석에 비해 20배 정도로 빠르면서도 유의미한 움직임의 존재 여부에 대해서는 일정 이상의 신뢰도를 나타낸다. 객체영역 식별장치(200)가 이처럼 신택스에 기초하여 압축영상에서 대부분을 신속하게 걸러줌으로써 영상분석 시스템(300)의 부담을 낮추고 전체 처리성능도 높일 수 있다.

그런데, 객체영역 식별장치(200)가 추출한 이동객체 영역은 단순히 이동객체가 포함된 것으로 추정되는 영상 블록의 덩어리에 불과하기 때문에 이로부터 무언가를 판단하는 것은 한계가 있다. 영상의 내용을 판단한 것이 아니라 영상내 움직임의 속성을 보고 구별해낸 것이기 때문이다. 이에, 객체영역 식별장치(200)가 획득한 이동객체 영역 식별정보, 이동객체 영역에 대한 썸네일 이미지나 위치 정보를 영상분석 시스템(300)으로 전달한다. 영상분석 시스템(300)은 압축영상을 구성하는 일련의 프레임 이미지에서 도출된 썸네일 이미지를 영상분석을 수행함으로써 예컨대 종래로 했던 바에 따라 이동객체 영역 내에서 이루어지는 영상 내용을 판단하여 객체를 분류하고 이벤트를 식별한다.

이처럼 압축영상이 전달되면, 객체영역 식별장치(200)는 무언가 움직임이 있어 중요해보이는 이미지 덩어리들을 빠르게 골라내고, 영상분석 시스템(300)은 그 골라낸 이미지 덩어리들의 내용을 제대로 분석하여 객체도 분류(예: 사람, 자동차, 동물 등)하고 이벤트도 식별한다. 객체영역 식별장치(200)는 영상분석 시스템(300)으로부터 영상분석 결과, 즉 객체 분류 결과와 이벤트 식별 결과를 전달받으며 관제요원이 이를 활용할 수 있도록 제공한다.

한편, 본 발명에 따르면 객체영역 식별장치(200)는 이동객체 영역을 추출해내는 과정에서는 압축영상을 디코딩할 필요가 없다. 하지만, 본 발명이 적용된 장치 또는 소프트웨어라면 압축영상을 디코딩하는 동작을 수행하지 말아야 하는 것으로 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 예를 들어, 이동객체 영역에 대한 썸네일 이미지를 획득하기 위해 부분적으로 혹은 전체적으로 압축영상을 디코딩하는 동작을 수행할 수 있다. 마찬가지로, 영상분석 시스템(300)도 종래의 영상분석 처리를 수행하는 시스템일 수도 있지만 본 발명의 적용범위가 여기에 한정되는 것은 아니다.

[도 4]는 본 발명에 따라 압축영상 신택스 기반으로 영상분석 시스템과 연동 처리하는 프로세스를 나타내는 순서도이다.

먼저, 단계 (S100) 내지 단계 (S300)을 통해 객체영역 식별장치(200)가 압축영상의 신택스(모션벡터, 코딩유형)에 기초하여 각 프레임 이미지로부터 이동객체 영역을 추출하는 과정에 대해 기술한다.

단계 (S100) : 압축영상의 모션벡터에 기초하여 압축영상으로부터 실질적으로 의미를 인정할만한 유효 움직임을 검출하며, 이처럼 유효 움직임이 검출된 영상 영역을 이동객체 영역으로 설정한다.

이를 위해, H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등의 동영상압축 표준에 따라서 압축영상의 데이터를 파싱하여 코딩 유닛(coding unit)에 대해 모션벡터와 코딩유형을 획득한다. 이때, 코딩 유닛의 사이즈는 일반적으로 64x64 픽셀 내지 4x4 픽셀 정도이며 플렉서블(flexible)하게 설정될 수 있다.

각 영상 블록에 대해 미리 설정된 일정 시간(예: 500 msec) 동안 모션벡터를 누적시키고, 그에 따른 모션벡터 누적값이 미리 설정된 제 1 임계치(예: 20 픽셀)을 초과하는지 검사한다. 만일 그러한 영상 블록이 발견되면 해당 영상 블록에서 유효 움직임이 발견된 것으로 보고 이동객체 영역으로 마킹한다. 반면, 모션벡터가 발생하였더라도 일정 시간동안의 누적값이 제 1 임계치를 넘지 못하는 경우에는 영상 변화가 미미한 것으로 추정하고 무시한다.

단계 (S200) : 앞의 (S100)에서 검출된 이동객체 영역에 대하여 모션벡터와 코딩유형에 기초하여 바운더리 영역이 대략적으로 어디까지인지 검출한다. 이동객체 영역으로 마킹된 영상 블록을 중심으로 인접한 복수의 영상 블록을 검사하여 모션벡터가 제 2 임계치(예: 0) 이상 발생하였거나 코딩유형이 인트라 픽쳐(Intra Picture)일 경우에는 해당 영상 블록도 이동객체 영역으로 마킹한다. 이러한 과정을 통해서는 실질적으로는 해당 영상 블록이 앞서 (S100)에서 검출된 이동객체 영역과 한 덩어리를 이루는 형태로 되는 결과가 된다.

유효 움직임이 발견되어 이동객체 영역의 근방에서 어느 정도의 움직임이 있는 영상 블록이라면 이는 앞의 이동객체 영역과 한 덩어리일 가능성이 높기 때문에 이동객체 영역이라고 마킹한다. 또한, 인트라 픽쳐의 경우에는모션벡터가 존재하지 않기 때문에 모션벡터에 기초한 판정이 불가능하다. 이에, 이동객체 영역으로 이미 검출된 영상 블록에 인접하여 위치하는 인트라 픽쳐는 일단 기 추출된 이동객체 영역과 함께 한 덩어리로 추정한다.

단계 (S300) : 앞의 (S100)과 (S200)에서 검출된 이동객체 영역에 인터폴레이션(interpolation)을 적용하여 이동객체 영역의 분할(fragmentation)을 정리한다. 앞의 과정에서는 영상 블록 단위로 이동객체 영역 여부를 판단하였기 때문에 실제로는 하나의 이동객체(예: 사람)임에도 불구하고 중간중간에 이동객체 영역으로 마킹되지 않은 영상 블록이 존재하여 여러 개의 이동객체 영역으로 분할되는 현상이 발생할 수 있다. 그에 따라, 이동객체 영역으로 마킹된 복수의 영상 블록으로 둘러싸여 하나 혹은 소수의 비마킹 영상 블록이 존재한다면 이들은 이동객체 영역으로 추가로 마킹한다. 이를 통해, 여러 개로 분할되어 있는 이동객체 영역을 하나로 뭉쳐지도록 만들 수 있는데, 이와 같은 인터폴레이션의 영향은 [도 8]과 [도 9]을 비교하면 명확하게 드러난다.

이상에서 기술한 바와 같이, 단계 (S100) 내지 단계 (S300)을 통해 압축영상의 신택스(모션벡터, 코딩유형)에 기초하여 각 프레임 이미지로부터 이동객체 영역을 신속하게 추출하였다. 그런데, 이러한 과정을 통해 도출된 이동객체 영역은 단순히 각각의 프레임 이미지에서 무언가 움직임이 있는 것처럼 보이는 이미지 덩어리라는 개념에 불과하고, 압축영상에서 프레임이 진행됨에 따라 통일감있게 파악되는 객체(object)의 개념은 없다.

다음으로, 단계 (S400)을 통해 객체영역 식별장치(200)가 앞서 추출하였던 이동객체 영역에 식별코드(Unique ID)를 관리하여 이동객체 영역에 객체(object)의 개념을 담는 과정을 기술한다.

단계 (S400) : 압축영상에서 신택스 기반으로 추출한 이동객체 영역에 대하여 Unique ID를 관리한다. 압축영상을 구성하는 각 영상 프레임에서 이동객체 영역을 도출하였는데, 이는 영상 내용을 분석하여 객체(object)라고 판단한 것이 아니라 해당 영상 프레임 내에서 무언가 움직임이 있는 것처럼 보이는 이미지의 덩어리를 추출한 것 뿐이다. 이에, 이동객체 영역에 대하여 Unique ID를 할당 및 관리함으로써 이동객체 영역에 객체로서의 속성(attributes)을 생성한다. 이를 통해 이동객체 영역을 단순히 영역(region)이 아니라 객체(object)처럼 다룰 수 있게 되고, 압축영상에서 일련의 프레임 이미지를 넘어가면서 특정 객체의 움직임을 해석할 수 있게 된다.

이동객체 영역의 Unique ID 관리는 아래의 3가지 경우로 다루어진다. 이전의 프레임에서 Unique ID가 할당되었기에 현재 프레임 이미지에서는 ID 할당 상태인 이동객체 영역을 식별하는 경우(S410), 이전의 프레임에서 식별된 적이 없기에 현재 프레임 이미지에서 ID 미할당 상태로 식별되는 이동객체 영역에 대해 Unique ID 신규 할당하는 경우(S412), 이전의 프레임에서 Unique ID가 할당되었으나 현재 프레임 이미지에서 사라진 이동객체 영역이 식별되어 그 할당하였던 Unique ID를 리보크(revoke)하는 경우(S430)이다.

그런데, 압축영상을 구성하는 일련의 프레임 이미지에서 이전 프레임에서 이동객체 영역이라고 마킹되어진 영상 블록의 덩어리가 앞뒤 프레임 간에 동일 객체에 관한 것인지 아닌지를 판단할 수 있어야 한다. 그래야, 현재 프레임에서 다루고 있는 이동객체 영역에 대해 이전에 Unique ID가 할당되어 있었는지 여부를 판단할 수 있기 때문이다.

본 발명에서는 원본 영상의 내용을 해석하지 않고 영상 블록이 이동객체 영역인지 여부만 체크하였기 때문에 앞뒤의 영상 프레임에서 이동객체 영역의 덩어리가 실제로 동일한지 아닌지 확인할 수 없다. 즉, 이동객체 영역의 내용을 파악하지 않기 때문에 예컨대 동일 지점에서 앞뒤 프레임 간에 고양이가 개로 치환되었을 때에 그러한 변화를 식별하지 못한다. 하지만, 프레임 간의 시간간격이 매우 짧다는 점과 CCTV 카메라의 관찰 대상은 통상의 속도로 움직인다는 점을 감안하면 이러한 일이 벌어질 가능성은 배제 가능하다.

이에, 본 발명에서는 앞뒤 프레임에서 이동객체 영역의 덩어리 간에 중첩되는 영상 블록의 비율 혹은 갯수가 일정 임계치 이상인 것들을 동일한 이동객체 영역이라고 추정한다. 이러한 접근방식에 의하면 영상 내용을 모르더라도 기존에 식별했던 이동객체 영역이 움직인 것인지 아니면 새로운 이동객체 영역이 신규로 발견된 것인지 아니면 기존의 이동객체 영역이 사라진 것인지 판단할 수 있다. 이러한 판단은 정확도는 종래기술에 비해 낮지만 데이터 처리 속도를 획기적으로 높일 수 있어 실제 적용에서 유리하다.

단계 (S410)에서, 이전의 프레임에서 Unique ID가 할당되었던 이동객체 영역을 현재 프레임 이미지에서 식별한 경우에는 기 할당된 Unique ID를 해당 이동객체 영역에 할당 유지한다. 구현 예에 따라서 Unique ID의 관리 데이터베이스에 그 식별 사실을 마킹 처리할 수 있다.

단계 (S420)에서, 이전의 프레임에서 식별된 적이 없기에 현재 프레임 이미지에서 ID 미할당 상태인 이동객체 영역을 새롭게 발견한 경우에는 해당 이동객체 영역에 대해 Unique ID를 신규 할당해준다. 이는 영상에서 새로운 이동객체가 발견된 상황을 의미한다. [도 10]은 CCTV 촬영 영상에서 도출된 세 개의 이동객체 영역에 Unique ID가 할당되어 있는 예를 나타낸다.

단계 (S430)에서, 압축영상의 이전의 프레임에서 Unique ID가 할당되었던 이동객체 영역이 현재 프레임 이미지에서 사라진 경우에 해당 이동객체 영역에 대해 이전의 프레임과 관련하여 단계 (S420)에서 할당하였고 단계 (S410)에서 유지 관리해주었던 Unique ID를 리보크 처리한다. 즉, 이전에 발견하여 관리해왔던 이동객체가 영상에서 사라진 것이다.

다음으로, 단계 (S500) 내지 단계 (S900)을 통해 객체영역 식별장치(200)와 영상분석 시스템(300)이 이동객체 영역을 연동 처리함으로써 객체 분류 및 이벤트 식별을 수행하는 과정에 대해 기술한다.

단계 (S500) : 다음으로, 이동객체 영역의 썸네일 이미지 및 좌표 정보(예: 위치 정보, 크기 정보)를 도출한다. [도 11]은 본 발명에서 CCTV 촬영 영상의 세 개의 이동객체 영역에 대해 썸네일 이미지(thumbnail image)를 도출한 예를 나타내는 도면이고, [도 12]는 이들 이동객체 영역에 대해 좌표 정보로서 위치 정보와 크기 정보를 식별한 예를 나타내는 도면이다.

[도 11]의 썸네일 이미지를 획득하기 위해 객체영역 식별장치(200)가 압축영상을 디코딩하거나 혹은 압축영상의 일부를 선택적으로 디코딩하는 기능을 구비하도록 구성될 수 있다. 한편, 객체영역 식별장치(200)가 위치 정보를 영상분석 시스템(300)으로 전달하면 영상분석 시스템(300)이 이로부터 이동객체 영역에 대한 썸네일 이미지를 획득하도록 구성될 수도 있다. 하지만, 이를 위해서는 영상분석 시스템(300)의 내부 프로세스를 종래에 비해 많이 변경해야 하기 때문에 그다지 바람직한 접근법은 아니라고 판단된다. 그보다는 객체영역 식별장치(200)의 썸네일 이미지를 생성하는 방식이 더 바람직하다.

한편, 이동객체 영역의 위치 정보는 해당 영상블록의 영상 내에서 이동객체 영역이 배치된 위치를 의미하는데, [도 12]와 같이 이동객체 영역을 최적으로 둘러싸는 사각형의 좌상단 좌표를 사용할 수도 있고 혹은 사각형의 중심 자표를 위치 정보로 사용할 수도 있다. 또한, 크기 정보는 [도 12]과 같이 이동객체 영역을 최적으로 둘러싸는 사각형 사이즈를 사용할 수 있다.

단계 (S600, S700) : 다음으로, 객체영역 식별장치(200)는 압축영상에서 도출한 이동객체 영역에 대한 좌표 정보와 썸네일 이미지를 영상분석 시스템(300)으로 제공하고, 영상분석 시스템(300)은 Unique ID 기준으로 이동객체 영역에 대해 영상분석 처리하여 객체 분류 및 이벤트 식별을 수행한다.

앞서 단계 (S400)을 통하여 객체영역 식별장치(200)는 이동객체 영역에 대해 Unique ID 관리를 수행하였으며, 이를 통해 압축영상에서 이동객체 영역이 단순히 영역(region)이 아니라 객체(object)의 개념을 갖도록 하였다. 따라서, 객체영역 식별장치(200)가 제공하는 일련의 이동객체 영역 식별정보를 영상분석 시스템(300)은 객체(object)의 개념으로 다룰 수 있다.

영상분석 시스템(300)은 객체영역 식별장치(200)로부터 전달된 다수의 이동객체 영역 식별정보(썸네일 이미지, 좌표 정보)를 Unique ID를 기준으로 정렬하고 Unique ID 단위로 영상분석을 수행한다. 그러한 영상분석을 통하여 Unique ID 별로 이동객체 영역의 내용을 인식할 수 있게 되고, 그에 따라 그 객체가 무엇인지에 관한 객체 분류 결과(예: 사람, 자동차, 동물 등) 및 그 객체가 영상 내에서 어떠한 행위를 하고 있는지에 관한 이벤트 식별 결과(예: 우범자 배회, 월담, 범죄, 싸움 등)를 도출한다. 이때, 영상분석 시스템(300)은 압축영상 전체에 대해서 영상분석을 수행하는 것이 아니라 압축영상으로부터 객체영역 식별장치(200)가 도출해낸 일련의 이동객체 영역에 대해서만 영상분석을 수행하면 되므로 프로세싱 부담이 종래기술에 비해 현저하게 낮다.

단계 (S800, S900) : 다음으로, 객체영역 식별장치(200)는 영상분석 시스템(300)으로부터 이동객체 영역에 대한 객체 분류 및 이벤트 식별 결과를 수신하고, 관제요원이 활용할 수 있도록 이동객체 영역의 Unique ID와 객체 분류 및 이벤트 식별 결과를 연결 관리한다.

이하에서는 [도 5] 내지 [도 9]를 참조하여, 압축영상을 디코딩하여 영상 내용을 분석하지 않고서도, 객체영역 식별장치(200)가 압축영상의 신택스 정보, 예컨대 모션벡터와 코딩유형을 이용하여 영상 내에 무언가 유의미한 움직임이 존재하는 영역, 즉 이동객체 영역을 추출하는 과정에 대해 살펴본다. 후술하는 바와 같이, 이 과정은 영상의 내용을 해석하여 이동객체를 인식해내는 것이 아니라 그 내용을 알지 못하는 상태에서 이동객체가 포함된 것으로 추정되는 영상 블록의 덩어리를 추출한다는 점에서 개념상 특징이 있다.

[도 5]는 본 발명에서 압축영상으로부터 유효 움직임을 검출하는 과정의 구현 예를 나타내는 순서도이고, [도 6]은 CCTV 압축영상에 대해 본 발명에 따른 유효 움직임 영역 검출 과정이 적용된 결과의 일 예를 나타내는 도면이다. [도 5]의 프로세스는 [도 4]에서 단계 (S100)에 대응한다.

단계 (S110) : 먼저, 압축영상의 코딩 유닛을 파싱하여 모션벡터 및 코딩유형을 획득한다. [도 1]을 참조하면, 동영상 디코딩 장치는 압축영상의 스트림에 대해 H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등과 같은 동영상압축 표준에 따라 구문분석(헤더 파싱) 및 모션벡터 연산을 수행한다. 이러한 과정을 통하여 압축영상의 코딩 유닛에 대하여 모션벡터와 코딩유형을 파싱해낸다.

단계 (S120) : 압축영상을 구성하는 복수의 영상 블록 별로 미리 설정된 시간(예: 500 ms) 동안의 모션벡터 누적값을 획득한다.

이 단계는 압축영상으로부터 실질적으로 의미를 인정할만한 유효 움직임, 예컨대 주행중인 자동차, 달려가는 사람, 서로 싸우는 군중들이 있다면 이를 검출하려는 의도를 가지고 제시되었다. 흔들리는 나뭇잎, 잠시 나타나는 고스트, 빛의 반사에 의해 약간씩 변하는 그림자 등은 비록 움직임은 있지만 실질적으로는 무의미한 객체이므로 검출되지 않도록 한다.

이를 위해, 미리 설정된 일정 시간(예: 500 msec) 동안 하나이상의 영상 블록 단위로 모션벡터를 누적시켜 모션벡터 누적값을 획득한다. 이때, 영상 블록은 매크로블록과 서브블록을 포함하는 개념으로 사용된 것이다.

단계 (S130, S140) : 복수의 영상 블록에 대하여 모션벡터 누적값을 미리 설정된 제 1 임계치(예: 20 픽셀)와 비교하며, 제 1 임계치를 초과하는 모션벡터 누적값을 갖는 영상 블록을 이동객체 영역으로 마킹한다.

만일 이처럼 일정 이상의 모션벡터 누적값을 갖는 영상 블록이 발견되면 해당 영상 블록에서 무언가 유의미한 움직임, 즉 유효 움직임이 발견된 것으로 보고 이동객체 영역으로 마킹한다. 예를 들어 사람이 뛰어가는 정도로 관제요원이 관심을 가질만한 가치가 있을 정도의 객체 움직임을 선별하여 검출하려는 것이다. 반대로, 모션벡터가 발생하였더라도 일정 시간동안의 누적값이 제 1 임계치를 넘지 못할 정도로 작을 경우에는 영상에서의 변화가 그다지 크지않고 미미한 것으로 추정하고 검출 단계에서 무시한다.

[도 6]은 [도 5]의 과정을 통해 CCTV 압축영상으로부터 유효 움직임 영역을 검출한 결과를 시각적으로 나타낸 일 예이다. [도 6]에서는 제 1 임계치 이상의 모션벡터 누적값을 갖는 영상 블록이 이동객체 영역으로 마킹되어 붉은 색으로 표시되었다. [도 6]를 살펴보면 보도블럭, 도로, 그림자가 있는 부분 등은 이동객체 영역으로 표시되지 않은 반면, 걷고있는 사람들이나 주행중인 자동차 등이 이동객체 영역으로 표시되었다.

[도 7]은 본 발명에서 이동객체 영역에 대한 바운더리 영역을 검출하는 과정의 구현 예를 나타내는 순서도이고, [도 8]은 유효 움직임 영역 검출 과정을 수행한 [도 6]의 CCTV 영상 이미지에 대해 [도 7]에 따른 바운더리 영역 검출 과정을 더 적용된 결과의 일 예를 나타내는 도면이다. [도 7]의 프로세스는 [도 4]에서 단계 (S200)에 대응한다.

앞서의 [도 6]를 살펴보면 영상 내에서 실제로 움직이는 사물(이동객체)에 대해 마킹이 제대로 이루어지지 않았으며 그중 일부에 대해서만 마킹이 이루어진 것을 발견할 수 있다. 즉, 걷고있는 사람이나 주행중인 자동차를 살펴보면 객체의 전부가 마킹된 것이 아니라 일부 블록만 마킹되었다는 것을 발견할 수 있다. 또한, 실제로는 하나의 이동객체임에도 불구하고 복수의 이동객체 영역인 것처럼 마킹된 것도 많이 발견된다. 이는 앞의 (S100)에서 채택한 이동객체 영역의 판단 기준이 일반 영역을 필터링 아웃하는 데에는 유용하지만 상당히 엄격한 조건이었음을 의미한다. 따라서, 이동객체 영역을 중심으로 그 주변을 살펴봄으로써 이동객체의 바운더리를 검출하는 과정이 필요하다.

단계 (S210) : 먼저, 앞의 (S100)에 의해 이동객체 영역으로 마킹된 영상 블록을 중심으로 하여 인접하는 복수의 영상 블록을 식별한다. 이들은 본 명세서에서는 편이상 '이웃 블록'이라고 부른다. 이들 이웃 블록은 (S100)에 의해서는 이동객체 영역으로 마킹되지 않은 부분인데, [도 7]의 프로세스에서는 이들에 대해 좀더 살펴봄으로써 이들 이웃 블록 중에서 이동객체 영역의 바운더리에 포함될만한 것이 있는지 확인하려는 것이다.

단계 (S220, S230) : 복수의 이웃 블록에 대하여 모션벡터 값을 미리 설정된 제 2 임계치(예: 0)와 비교하고, 제 2 임계치를 초과하는 모션벡터 값을 갖는 이웃 블록을 이동객체 영역으로 마킹한다. 실질적으로 의미를 부여할만한 유효 움직임이 인정된 이동객체 영역에 인접하여 위치하고 그 자신에 대해서도 어느 정도의 움직임이 발견되고 있다면 그 영상 블록은 촬영 영상의 특성상 그 인접한 이동객체 영역과 한 덩어리일 가능성이 높다. 따라서, 이러한 이웃 블록도 이동객체 영역이라고 마킹한다.

단계 (S240) : 또한, 복수의 이웃 블록 중에서 코딩유형이 인트라 픽쳐인 것을 이동객체 영역으로 마킹한다. 인트라 픽쳐의 경우에는 모션벡터가 존재하지 않기 때문에 해당 이웃 블록에 움직임이 존재하는지 여부를 모션벡터에 기초하여 판단하는 것이 원천적으로 불가능하다. 이 경우에 이동객체 영역으로 이미 검출된 영상 블록에 인접 위치하는 인트라 픽쳐는 일단 기 추출된 이동객체 영역의 설정을 그대로 유지해주는 편이 안전하다.

[도 8]은 CCTV 압축영상에 바운더리 영역 검출 과정까지 적용된 결과를 시각적으로 나타낸 도면인데, 이상의 과정을 통해 이동객체 영역으로 마킹된 다수의 영상 블록을 파란 색으로 표시하였다. [도 8]을 살펴보면, 앞서 [도 6]에서 붉은 색으로 표시되었던 이동객체 영역의 근방으로 파란 색의 이동객체 영역은 좀더 확장되었으며 이를 통해 CCTV로 촬영된 영상과 비교할 때 이동객체를 전부 커버할 정도가 되었다는 사실을 발견할 수 있다.

[도 9]는 [도 8]에 나타낸 바운더리 영역 검출 과정을 적용한 CCTV 영상 이미지에 대해 본 발명에 따라 인터폴레이션을 통해 이동객체 영역을 정리한 결과의 일 예를 나타내는 도면이다.

단계 (S300)은 앞의 (S100)과 (S200)에서 검출된 이동객체 영역에 인터폴레이션을 적용하여 이동객체 영역의 분할을 정리하는 과정이다. [도 8]을 살펴보면 파란 색으로 표시된 이동객체 영역 사이사이에 비마킹 영상 블록이 발견된다. 이렇게 중간중간에 비마킹 영상 블록이 존재하게 되면 이들이 다수의 개별적인 이동객체인 것처럼 간주될 수 있다. 이렇게 이동객체 영역이 파편화되면 단계 (S500)의 결과가 부정확해질 수 있고 이동객체 영역의 갯수가 많아져서 단계 (S500) 내지 단계 (S700)의 프로세스가 복잡해지는 문제도 있다.

그에 따라, 본 발명에서는 이동객체 영역으로 마킹된 복수의 영상 블록으로 둘러싸여 하나 혹은 소수의 비마킹 영상 블록이 존재한다면 이는 이동객체 영역으로 마킹하는데, 이를 인터폴레이션이라고 부른다. [도 8]과 대비하여 [도 9]을 살펴보면, 이동객체 영역 사이사이에 존재하던 비마킹 영상 블록이 모두 이동객체 영역이라고 마킹되었다. 이를 통해, 관제요원이 참고하기에 좀더 직관적이고 정확한 이동객체 검출 결과를 도출할 수 있게 되었다.

[도 6]와 [도 9]을 비교하면 바운더리 영역 검출 과정과 인터폴레이션 과정을 거치면서 이동객체 영역이 실제 영상의 상황을 제대로 반영하게 되어간다는 사실을 발견할 수 있다. [도 6]에서 붉은 색으로 마킹된 덩어리로 판단한다면 영상 화면 속에 아주 작은 물체들이 다수 움직이는 것처럼 다루어질 것인데, 이는 실제와는 부합하지 않는다. 반면, [도 9]에서 파란 색으로 마킹된 덩어리로 판단한다면 어느 정도의 부피를 갖는 몇 개의 이동객체가 존재하는 것으로 다루어질 것이어서 실제 장면을 유사하게 반영한다.

한편, 본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비휘발성 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드의 형태로 구현되는 것이 가능하다. 이러한 비휘발성 기록매체로는 다양한 형태의 스토리지 장치가 존재하는데 예컨대 하드디스크, SSD, CD-ROM, NAS, 자기테이프, 웹디스크, 클라우드 디스크 등이 있고 네트워크로 연결된 다수의 스토리지 장치에 코드가 분산 저장되고 실행되는 형태도 구현될 수 있다. 또한, 본 발명은 하드웨어와 결합되어 특정의 절차를 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램의 형태로 구현될 수도 있다.

100 : CCTV 카메라
200 : 객체영역 식별장치
300 : 영상분석 시스템
400 : 관제요원 단말

Claims (7)

1. 압축영상의 비트스트림을 파싱하여 코딩 유닛에 대한 모션벡터 및 코딩유형을 획득하는 제 1 단계;
   상기 압축영상을 구성하는 복수의 영상 블록 별로 미리 설정된 시간 동안의 모션벡터 누적값을 획득하는 제 2 단계;
   상기 복수의 영상 블록 별로 상기 모션벡터 누적값을 미리 설정된 제 1 임계치와 비교하는 제 3 단계;
   상기 제 1 임계치를 초과하는 모션벡터 누적값을 갖는 영상 블록을 이동객체 영역으로 마킹하는 제 4 단계;
   상기 이동객체 영역을 중심으로 그 인접하는 복수의 영상 블록(이하, '이웃 블록'이라 함)을 식별하는 제 a 단계;
   상기 복수의 이웃 블록에 대하여 상기 제 1 단계에서 획득된 모션벡터 값을 미리 설정된 제 2 임계치와 비교하는 제 b 단계;
   상기 복수의 이웃 블록 중에서 상기 제 b 단계의 비교 결과 상기 제 2 임계치를 초과하는 모션벡터 값을 갖는 이웃 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 c 단계;
   상기 압축영상에서 상기 이동객체 영역으로 마킹된 영상 블록들이 서로 연결되어 뭉쳐진 덩어리를 상기 압축영상에서 추출된 이동객체 영역으로 설정하는 제 A 단계;
   상기 마킹된 하나이상의 이동객체 영역에 대하여 Unique ID를 할당 및 관리함으로써 압축영상을 구성하는 일련의 프레임 이미지에서 이동객체 영역에 대해 객체 속성을 생성하는 제 5 단계;
   상기 이동객체 영역에 대해 썸네일 이미지 및 좌표 정보를 도출하여 영상분석 시스템으로 제공하는 제 6 단계;
   상기 영상분석 시스템으로부터 상기 이동객체 영역에 대한 객체 분류 결과 및 이벤트 식별 결과를 수신하여 상기 이동객체 영역의 Unique ID와 연결 관리하는 제 7 단계;
   를 포함하여 구성되는 압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 제 6 단계와 상기 제 7 단계 사이에 수행되는,
   상기 영상분석 시스템이 Unique ID 기준으로 썸네일 이미지 및 좌표 정보를 정렬하고 Unique ID 단위로 영상분석 처리하여 상기 이동객체 영역에 대한 객체 분류 및 이벤트 식별을 수행하는 단계;
   를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법.
   
3. 청구항 1에 있어서,
   상기 제 5 단계는,
   이동객체 영역 간의 영상 블록의 중첩도 산정에 기초하여 각각의 이동객체 영역에 대하여 이전의 프레임에 동일 객체에 관한 이동객체 영역이 존재하는지 여부를 판단하는 제 51 단계;
   상기 제 51 단계의 판단 결과에 따라 각각의 이동객체 영역에 대해 Unique ID가 기 할당되었는지 여부를 판단하는 제 52 단계;
   상기 제 52 단계의 판단 결과에 따라 Unique ID 할당 상태인 이동객체 영역에 대해 기 할당된 Unique ID를 유지하는 제 53 단계;
   상기 제 52 단계의 판단 결과에 따라 Unique ID 미할당 상태인 이동객체 영역에 대해 Unique ID를 신규 할당하는 제 54 단계;
   이전의 프레임에서 Unique ID가 할당되었으나 현재 프레임 이미지에서 사라진 이동객체 영역이 식별되면 상기 사라진 이동객체 영역에 할당되었던 Unique ID를 리보크하는 제 55 단계;
   를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법.
   
4. 삭제
5. 청구항 1에 있어서,
   상기 제 c 단계와 상기 제 A 단계 사이에 수행되는,
   상기 복수의 이웃 블록 중에서 코딩유형이 인트라 픽쳐인 이웃 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 d 단계;
   를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법.
   
6. 청구항 5에 있어서,
   상기 제 d 단계와 상기 제 A 단계 사이에 수행되는,
   상기 복수의 이동객체 영역에 대하여 인터폴레이션을 수행하여 이동객체 영역으로 둘러싸인 미리 설정된 갯수 이하의 비마킹 영상 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 e 단계;
   를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법.
   
7. 하드웨어와 결합되어 청구항 1 내지 3, 5, 6 중 어느 하나의 항에 따른 압축영상에 대한 신택스 기반의 영상분석 시스템과 연동 처리 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램.

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