KR102126868B1 - 영상 처리 장치 및 방법 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 복수의 카메라가 촬영한 영상들을 저장하는 저장 장치로부터 설정된 조건을 만족하는 각 카메라 별 영상 프레임을 추출하여 하나의 영상 파일을 생성하는 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것이다. 영상 처리 장치는 적어도 하나 이상의 카메라를 통하여 수신된 영상을 저장하는 저장부, 카메라를 통하여 수신된 영상을 분석하여 이벤트가 발생한 객체를 배경으로부터 분리하고 객체의 특성 정보를 추출하는 영상 분석부, 카메라 별로 추출한 객체의 특성 정보를 저장하는 데이터베이스, 검색 조건을 설정하는 검색 조건 설정부, 데이터베이스로부터 검색 조건과 일치하는 객체의 특성정보를 검색하고, 저장부로부터 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임들을 획득하는 검색부, 및 영상프레임들을 합성하여 하나의 영상 파일을 생성하는 파일 생성부를 포함한다.

Description

영상 처리 장치 및 방법{APPRATUS AND METHOD FOR PROCESSING IMAGE}
본 발명은 적어도 하나 이상의 카메라가 촬영한 영상들을 저장하는 저장 장치로부터 검색 조건을 만족하는 각 카메라 별 영상 프레임을 추출하여 하나의 영상 파일을 생성하는 영상 처리 장치 및 방법에 관한 것이다.
디지털 비디오 레코더 또는 네트워크 비디오 레코더와 같은 영상 기록 저장 장치는 감시 카메라와 연결되어, 감시 카메라가 촬영한 감시 영역의 영상을 저장한다.
영상 기록 저장 장치는 감시 카메라가 촬영한 영상 전체를 별도의 처리 없이 녹화하는데, 최근 영상 분석을 통해 객체를 인식하고 추적하는 기술이 개발되어, 인식된 객체 및 객체 추적 영상을 저장하기에 이르렀다.
그러나, 영상 기록 저장 장치에 저장된 영상으로부터 특정 객체의 영상을 확인하고자 하는 경우, 기록된 모든 영상 정보를 검색해야 하는 문제점이 있다.
물론 특정 객체의 출현 시간 및 출현 장소를 알 수 있으면 검색 시간이 단축되지만, 그렇지 못한 경우 특정 객체의 검색에 많은 시간과 노력을 기울여야 한다.
국내 공개특허공보 제2006-0100341호
본 발명이 해결하고자 하는 기술적인 과제는 적어도 하나 이상의 카메라가 촬영한 영상들을 저장하는 저장 장치로부터 검색 조건을 만족하는 각 카메라 별 영상 프레임을 추출하여 하나의 영상 파일을 생성함으로써 원하는 객체에 대한 빠른 검색이 가능하도록 하는 영상 처리 장치 및 방법을 제공하는데 있다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제를 해결하기 위한 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치는 적어도 하나 이상의 카메라를 통하여 수신된 영상을 저장하는 저장부; 상기 카메라를 통하여 수신된 영상을 분석하여 이벤트가 발생한 객체를 배경으로부터 분리하고 상기 객체의 특성 정보를 추출하는 영상 분석부; 상기 카메라 별로 추출한 상기 객체의 특성 정보를 저장하는 데이터베이스; 검색 조건을 설정하는 검색 조건 설정부; 상기 데이터베이스로부터 상기 검색 조건과 일치하는 상기 객체의 특성정보를 검색하고, 상기 저장부로부터 상기 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임들을 획득하는 검색부; 및 상기 영상프레임들을 합성하여 하나의 영상 파일을 생성하는 파일 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 저장부는, 상기 카메라를 통하여 수신되는 실시간 영상을 저장하거나, 또는 기저장된 영상을 저장하고 있는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 검색 조건 설정부는, 상기 적어도 하나 이상의 카메라를 선택하는 카메라 설정부; 상기 카메라가 촬영한 영상에서 출현할 적어도 하나 이상의 객체 특성 정보를 설정하는 객체 설정부; 및 상기 객체가 출현할 시간 범위를 설정하는 시간 설정부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 카메라가 촬영한 영상에서 상기 객체가 출현할 적어도 하나 이상의 영역을 설정하는 영역 설정부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 검색부는, 상기 저장부에 저장된 상기 영상 프레임 픽쳐 그룹(GOP: group of picture)에 포함된 영상 프레임들 중 상기 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임을 획득하고, 상기 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임이 예측(P: predicted) 프레임인 경우, 인트라(I: intra) 프레임을 함께 획득하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 파일 생성부는, 상기 영상 프레임들을 압축하여 압축 영상 파일을 생성하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 검색부는, 상기 데이터베이스로부터 상기 검색 조건과 일치하는 상기 객체의 특성정보를 검색하고, 상기 저장부로부터 상기 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 객체 이미지들을 획득하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 파일 생성부는, 상기 객체 이미지들 및 상기 저장부로부터 상기 객체 이미지를 포함하는 임의의 한 배경 이미지를 합성하여 하나의 영상 파일을 생성하고 압축하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 영상프레임들이 합성된 영상 파일을 재생하는 재생부;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 재생부는, 상기 영상 파일 재생 중에 디스플레이 되는 복수의 상기 객체 각각을 식별할 수 있는 객체 식별 정보를 함께 디스플레이 하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 재생부는, 임의의 상기 객체가 선택되면, 상기 저장부로부터 상기 객체의 원본 영상을 추출하여 다른 영역에 재생하는 것을 특징으로 한다.
본 발명이 이루고자 하는 기술적인 과제를 해결하기 위한 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법은 적어도 하나 이상의 카메라를 통하여 수신된 영상을 저장하는 단계; 상기 카메라를 통하여 수신된 영상을 분석하여 이벤트가 발생한 객체를 배경으로부터 분리하고 상기 객체의 특성 정보를 추출하는 단계; 상기 카메라 별로 추출한 상기 객체의 특성 정보로 데이터베이스를 구축하는 단계; 검색 조건을 설정하는 단계; 상기 데이터베이스로부터 상기 검색 조건과 일치하는 상기 객체의 특성정보를 검색하고, 상기 저장된 영상으로부터 상기 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임들을 획득하는 단계; 및 상기 영상프레임들을 합성하여 하나의 영상 파일을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 영상은, 상기 카메라를 통하여 수신되는 실시간 영상이거나, 또는 기저장된 영상을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 검색 조건을 설정하는 단계는, 상기 적어도 하나 이상의 카메라를 선택하는 단계; 상기 카메라가 촬영한 영상에서 출현할 적어도 하나 이상의 객체 특성 정보를 설정하는 단계; 상기 객체가 출현할 시간 범위를 설정하는 단계; 및 상기 카메라가 촬영한 영상에서 상기 객체가 출현할 적어도 하나 이상의 영역을 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 하나의 영상 파일을 생성하는 단계는, 상기 영상 프레임들을 압축하여 압축 영상 파일을 생성하는;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 획득하는 단계는, 상기 데이터베이스로부터 상기 검색 조건과 일치하는 상기 객체의 특성정보를 검색하고, 상기 저장된 영상으로부터 상기 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 객체 이미지들을 획득하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 하나의 영상 파일을 생성하는 단계는, 상기 객체 이미지들 및 상기 저장된 영상으로부터 상기 객체 이미지를 포함하는 임의의 한 배경 이미지를 합성하여 하나의 영상 파일을 생성하고 압축하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 영상 파일을 재생하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 재생하는 단계는, 상기 영상 파일 재생 중에 디스플레이 되는 복수의 상기 객체 각각을 식별할 수 있는 객체 식별 정보를 함께 디스플레이 하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 재생하는 단계는, 임의의 상기 객체가 선택되면, 상기 저장된 영상으로부터 상기 객체의 원본 영상을 추출하여 다른 영역에 재생하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상술한 바와 같이 본 발명에 따르면, 적어도 하나 이상의 카메라가 촬영한 영상들을 저장하는 저장 장치로부터 검색 조건을 만족하는 각 카메라 별 영상 프레임을 추출하여 하나의 영상 파일을 생성함으로써 원하는 객체에 대한 빠른 검색이 가능하게 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 보이는 블록도 이다.
도 2는 도 1 중 영상 저장 수단의 상세 구성도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 검색 조건을 만족하는 영상 프레임들을 추출하여 하나의 영상 파일 생성을 보여주는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 검색 조건 설정에 따른 영상 파일 생성 화면을 보이는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 검색 조건 설정에 따른 영상 파일 재생화면을 보이는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 파일 재생 화면을 보이는 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 파일 재생 및 원본 영상 파일 재생 화면을 보이는 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다.
본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다.
제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
본 발명은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명은 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 본 발명에의 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 잇는 것과 유사하게, 본 발명은 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명은 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. 매커니즘, 요소, 수단, 구성과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.
이하, 본 발명의 실시 예를 첨부도면을 참조하여 상세히 설명하기로 하며, 첨부 도면을 참조하여 설명함에 있어, 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면번호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 장치의 구성을 보이는 블록도 이다. 도 1을 참조하면, 영상 처리 장치는 복수의 네트워크 카메라(100), 복수의 아날로그 카메라(200), 네트워크(300), 영상 처리 수단(400) 및 디스플레이 수단(500)을 포함한다.
네트워크 카메라(100)는 임의의 영역에 적어도 하나 이상 설치되고, 촬영 영상을 디지털 영상 신호로 출력하고 네트워크(300)를 통하여 디지털 비디오 레코더 또는 네트워크 비디오 레코더와 같은 영상 처리 수단(400)으로 출력한다. 네트워크 카메라(100)는 특정 장소의 고정된 위치에 배치되는 스피드 돔 카메라일 수 있다. 또한 네트워크 카메라(100)는 고정렌즈가 구비되어 촬영 범위가 고정된 단일 고정식 카메라로 구성될 수 있고, 또는 촬영 범위가 가변적인 PTZ(pan-tilt-zoom) 카메라로 구성될 수 있다. 여기서 PTZ 카메라는 수평 방향으로 회전되는 팬(pan) 동작과 수직 방향으로 회전되는 틸트(tilt) 동작 및 줌인/줌아웃(zoom in/zoom out) 동작에 의해 한 대의 카메라로 다양한 감시 영역을 용이하게 변경시킬 수 있다.
아날로그 카메라(200)는 임의의 영역에 적어도 하나 이상 설치되고, 촬영 영상을 아날로그 영상 신호로 출력하여 영상 처리 수단(400)으로 출력한다.
영상 처리 수단(400)은 적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100) 및 적어도 하나 이상의 아날로그 카메라(200)가 촬영한 영상들을 수신하여 저장하고, 촬영 영상들에 대한 이벤트가 발생한 객체를 배경으로부터 분리하고 객체의 특성정보를 생성하는 영상 분석을 수행하며, 검색 조건을 만족하는 각 카메라 별 영상 프레임을 추출하여 하나의 영상 파일을 생성한다. 이러한 영상 처리 수단(400)은 영상 수신부(410), 영상 저장부(420), 객체 정보 추출부(430), 객체 정보 데이터베이스(440), 검색 조건 설정부(450), 검색부(460), 영상 파일 생성부(470) 및 영상 파일 재생부(480)를 포함할 수 있다. 이하 도 2를 참조하여 영상 처리 수단(400)을 상세히 설명하기로 한다.
디스플레이 수단(500)은 영상 처리 수단(400)에서 생성한 영상 파일을 재생한다. 디스플레이 수단(500)은 액정 디스플레이(LCD), 유기 발광 디스플레이(OLED), 전기 영동 디스플레이(EPD), 플렉서블 디스플레이, 3차원 디스플레이(3D display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수도 있다.
도 2는 도 1 중 영상 처리 수단(400)의 상세 구성도이다.
도 2를 참조하면, 영상 수신부(410)는 적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100) 및 적어도 하나 이상의 아날로그 카메라(200)가 촬영한 영상들을 수신한다. 영상 수신부(410)는 네트워크 카메라(100)가 촬영한 영상을 수신하기 위해 네트워크 카메라 수신 설정부(411) 및 네트워크 스트림 수신부(412)를 포함할 수 있다. 네트워크 카메라 수신 설정부(411)는 적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100)에 대한 네트워크 주소를 설정한다. 네트워크 스트림 수신부(412)는 네트워크 주소가 설정된 적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100)가 촬영한 인코딩 영상을 수신한다.
또한 영상 수신부(410)는 아날로그 카메라(200)가 촬영한 영상을 수신하기 위해 해상도 및 프레임 레이트 설정부(413) 및 아날로그-디지털 변환부(414)를 포함할 수 있다. 해상도 및 프레임 레이트 설정부(413)는 아날로그 영상 신호를 디지털 영상 신호로 변환하기 위한 해상도 및 프레임 레이트를 설정한다. 아날로그-디지털 변환부(414)는 설정한 해상도 및 프레임 레이트에 의해 적어도 하나의 아날로그 카메라(200)로부터 수신한 아날로그 영상을 디지털 영상으로 변환한다.
본 실시 예에서 영상 수신부(410)를 네트워크 카메라(100)의 영상을 수신하는 부분 및 아날로그 카메라(200)의 영상을 수신하는 부분으로 나누어서 설명하였으나, 영상 수신부(410)는 네트워크 카메라(100)의 영상 및 아날로그 카메라(200)의 영상을 혼합하여 수신하는 하이브리드 형태로 구성될 수도 있다.
영상 저장부(420)는 영상 수신부(410)에서 수신한 네트워크 카메라(100) 영상 및 디지털로 변환된 아날로그 카메라(200) 영상을 저장한다. 영상 저장부(420)는 네트워크 카메라(100) 영상에 대하여 인코딩된 스트림 그대로를 저장하고, 디지털로 변환된 아날로그 카메라(200) 영상에 대하여 인코딩을 수행하여 저장한다. 여기서, 영상 저장부(420)는 각 영상을 수신하는 카메라 및 영상 수신 시간을 구분하여 저장할 수 있다.
객체 정보 추출부(430)는 영상 수신부(410)에서 수신한 네트워크 카메라(100) 영상 및 디지털로 변환된 아날로그 카메라(200) 영상을 분석하여 이벤트가 발생한 객체의 특성 정보를 추출한다. 여기서, 객체 정보 추출부(430)는 네트워크 카메라(100)가 촬영한 영상의 분석을 위해, 전처리 과정을 수행하는 디코더(431), 리샘플러(432) 및 스케일러(433)를 포함할 수 있다. 디코더(431)는 인코딩된 네트워크 카메라(100) 영상을 디코딩하고, 리샘플러(432)는 디코딩된 영상에 대해 영상 분석을 위한 소정의 프레임 레이트로 변환시키며, 스케일러(433)는 디코딩된 영상에 대해 영상 분석을 위한 소정의 해상도로 변환시킨다. 이렇게 변환된 네트워크 카메라(100) 영상 및 디지털로 변환된 아날로그 카메라(200) 영상은 영상 분석부(434)로 입력된다.
영상 분석부(434)는 네트워크 카메라(100) 영상 및 디지털로 변환된 아날로그 카메라(200) 영상에 대해 객체 정보를 분석하는 영상 분석 알고리즘을 수행하여, 각 카메라로부터 입력된 영상으로부터 움직임을 감지하여 이벤트 발생을 판단하고, 이벤트가 발생한 객체 및 배경을 분리하고, 이벤트가 발생한 객체로부터 객체 분류 정보 및 객체의 속성 정보를 추출한다. 여기서 객체 분류 정보는 움직임이 발생한 사람, 자동차 또는 동물 등을 포함하는 정보일 수 있고, 객체의 속성 정보는 객체의 색상, 크기, 영역 정보, 차량 번호, 글자 등을 포함하는 정보일 수 있다.
영상 분석부(434)는 각 카메라(적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100) 및 적어도 하나 이상의 아날로그 카메라(200) 중 어느 하나)별로 객체 분류 정보 및 객체의 속성 정보가 추출되면, 객체에 고유 정보(ID)를 부여하고, 고유 정보를 포함한 객체 분류 정보 및 객체의 속성 정보와, 카메라 정보 및 객체 출현 시간 등을 객체 정보 데이터베이스(440)에 저장한다.
객체 정보 데이터베이스(440)에는 각 카메라 영상으로부터 발생한 객체의 움직임 정보, 객체 분류 정보 및 객체의 속성 정보 및 저장되는 영상 정보를 포함하는 객체 특성 정보를 기록 및 저장한다. 여기서 객체 특성 정보는 동일한 객체나 유사한 객체가 서로 동일하거나 또는 다른 시간에, 다른 카메라에서 촬영한 영상의 내용을 검색할 수 있도록 분류되어 저장된다. 예를 들어, 임의의 건물로 진입한 임의의 사람(객체)이 동일한 시간에 여러 카메라에서 촬영되면, 각 카메라가 촬영한 영상 분석결과로부터 객체 특성 정보가 객체 정보 데이터베이스(440)에 저장될 수 있다. 또한 해당 객체의 움직임에 따라 다른 카메라의 영상에서 다른 시간 동안 촬영되면, 각 카메라가 촬영한 영상 분석결과로부터 객체 특성 정보가 객체 정보 데이터베이스(440)에 저장될 수 있다. 여기서 객체가 동일한 객체임을 식별할 수 있는 정보가 추가되어 객체 정보 데이터베이스(440)에 저장될 수 있다.
검색 조건 설정부(450)는 영상 파일 생성을 위한 영상 검색 조건을 설정한다. 검색 조건 설정부(450)는 카메라 설정부(451), 객체 설정부(452), 시간 설정부(453) 및 영역 설정부(454)를 포함할 수 있다. 검색 조건 설정부(450)는 카메라, 객체, 시간 및 영역 중 적어도 하나 이상을 선택할 수 있다.
카메라 설정부(451)는 적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100) 및 적어도 하나 이상의 아날로그 카메라(200) 중 적어도 하나 이상의 카메라를 선택한다. 카메라 선택이 완료되면, 영상 저장수단(400)은 선택된 카메라가 촬영한 영상만을 수신한다.
객체 설정부(452)는 임의의 객체를 설정할 수 있다. 여기서 객체 설정은 디스플레이 되는 영상을 보면서 마우스(미도시)와 같은 입력 수단에 의해 설정할 수 있다. 또는 키보드(미도시)를 이용하여 직접 입력할 수 있다. 예를 들어, 객체로 임의의 사람, 자동차, 또는 동물 등을 적어도 하나 이상 설정할 수 있다. 더 나아가 객체 설정부(452)는 객체의 속성정보를 포함하는 객체를 설정할 수 있다. 예를 들어 노란색 자동차, 빨간색 옷을 입은 사람, 번호판, 특정 문자 등을 적어도 하나 이상 설정할 수 있다.
시간 설정부(453)는 영상 검색 위한 시간을 설정할 수 있다. 예를 들어 분 단위, 시간 단위 또는 일 단위 또는 월 단위 또는 년 단위 등의 시간 설정이 가능하다.
영역 설정부(454)는 디스플레이 되는 영상을 보면서 마우스와 같은 입력 수단에 의해 영상 파일을 생성할 영역을 적어도 하나 이상 설정할 수 있다. 예를 들어 도 5a에는 디스플레이 영상 내에서 3개의 영역 설정을 도시하고 있다.
검색 조건 설정부(450)는 실시간으로 입력되는 영상 및 기저장된 영상에 대하여 검색 조건 설정이 가능하다. 즉, 본 실시 예에 따른 영상 처리 장치는 실시간 영상에 대해서 그리고 기 저장된 영상에 대해서 모두 동작 가능함을 의미한다.
검색부(460)는 객체 정보 데이터베이스(440)로부터 검색 조건과 일치하는 객체의 특성정보를 검색하고, 영상 저장부(420)로부터 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임들을 획득한다.
검색부(460)는 영상 저장부(420)에 저장된 영상 프레임 픽쳐 그룹(GOP: group of picture)에 포함된 인트라(I: intra) 프레임, 예측(P: predicted) 프레임 및 양방향(B: bidirectional) 프레임들 중 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임을 획득한다. 여기서 인트라(I) 프레임은 키 프레임으로써 이전프레임들을 참조하지 않고 압축되는 독립적인 프레임으로, 화질이 가장 좋고 용량도 가장 크다. 예측(P) 프레임은 이전 인트라(I) 프레임 또는 이전 예측(P) 프레임을 정보를 바탕으로 구성된 프레임으로써 화질과 용량은 중간급이다. 예측(P) 프레임은 이전 인트라(I) 프레임 또는 이전 예측(P) 프레임을 참조하여 변동된 내용만을 압축한다. 인트라(I) 프레임과 예측(P) 프레임은 다음의 다른 프레임들을 위해 참조 프레임(reference frame)으로 이용된다. 그리고 양방향(B) 프레임은 가장 낮은 화질 및 용량을 가지며, 압축을 위해 전후 참조 프레임 즉, 인트라(I) 프레임 및 예측(P) 프레임이 요구된다. 여기서 검색부(460)는 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임이 예측(P) 프레임인 경우, 인트라(I) 프레임을 함께 획득한다.
영상 파일 생성부(470)는 검색부(460)의 검색에 의해 영상 저장부(420)로부터 획득한 영상 프레임들을 이용하여 영상 파일을 생성한다. 여기서 영상 파일 생성부(470)는 영상 프레임들을 압축한 하나의 압축 영상 파일을 생성한다. 영상 파일 생성부(470)는 획득한 영상 프레임들을 시간 순서대로 정렬하여 하나의 영상 파일로 압축한다. 영상 파일 생성부(470)는 동일한 시간에 설정된 적어도 하나 이상의 카메라에서 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임들이 획득되면, 하나의 영상 파일에 다른 영상 프레임을 포함하도록 인터리빙하여 압축 파일을 생성한다. 또한 영상 파일 생성부(470)는 검색부(460)가 저장부(460)로부터 획득한 검색 조건과 일치하는 객체 이미지들 및 저장부(460)로부터 획득한 객체 이미지를 포함하는 임의의 한 배경 이미지를 합성하여 하나의 영상 파일을 생성하고 압축할 수 있다. 여기서 영상 파일을 생성하고자 선택된 카메라들은 그 배경 이미지가 다를 수 있다. 이와 같은 경우 영상 파일은 획득한 객체와 이미지와 일치하는 배경 이미지를 획득하여 영상 파일을 생성할 수 있다. 이렇게 되면 추후 영상 파일 재생 시에 객체 및 배경이 중첩되어 재생될 수 있다.
이로부터 영상 파일 생성부(470)는 객체의 특성정보를 포함하는 영상 프레임을 압축하는 비디오 압축 또는/및 검색조건에 일치하는 객체 이미지들을 획득하고 임의의 배경 이미지와 합성하여 압축하는 객체 비디오 압축을 수행할 수 있다.
이러한 영상 파일 생성부(470)는 디코더(471), 스케일러(472), 인코더(473), 멀티플렉서(474) 및 객체 태그 정보 설정부(475)를 포함할 수 있다. 디코더(471)는 영상 저장부(420)로부터 획득된 인코딩된 영상 프레임을 디코딩하고, 스케일러(472)는 획득한 영상 프레임들의 해상도가 다른 경우, 영상 프레임들의 해상도를 동일한 해상도로 변환시킨다. 인코더(473)는 동일한 해상도로 변환된 영상 프레임들을 다시 인코딩한다. 또한 인코더(473)는 검색 조건과 일치하는 객체 이미지들 및 객체 이미지를 포함하는 임의의 한 배경 이미지를 인코딩한다. 멀티플렉서(474)는 인코딩된 프레임들을 하나의 스트림으로 합성한다. 객체 태그 정보 설정부(475)는 압축된 각 영상 프레임 별로 객체를 촬영한 카메라 정보와 시간 정보 및 객체 특성 정보 즉, 객체 태그 정보를 포함하도록 설정한다.
영상 파일 재생부(480)는 압축된 영상 파일을 재생하여 디스플레이수단(500)에 재생한다. 압축된 영상 파일이 디스플레이 수단(500)에 재생되면 사용자가 재생, 일시정지, 정방향 재생, 역방향 재생 제어를 수행할 수 있다. 또한 압축된 영상 파일이 디스플레이 수단(500)에 재생되면 재생되는 영상 프레임에 포함되는 객체들은 중첩하여 재생될 수 있으며, 이를 구별하기 위해 객체 외부에 마커와 같은 제1 식별정보를 함께 디스플레이 할 수 있다. 또한 재생되는 영상 파일에서 객체를 선택할 수 있으며, 임의의 한 객체가 선택되면, 촬영한 카메라 정보와 시간 정보 및 객체 특성 정보를 포함하는 제2 식별정보를 함께 디스플레이 할 수 있다. 또한 재생 되는 영상 파일에서 임의의 한 객체가 선택되면, 선택된 객체가 촬영된 원본 영상 파일을 디스플레이 수단(500)의 다른 영역에 재생할 수 있다. 이때 객체가 출현한 원본 영상 파일의 시간으로 이동하여 해당 시간부터 영상을 재생할 수 있다.
이러한 영상 파일 재생부(480)는 디멀티플렉서(481), 디코더(482), 객체 태그 정보 획득부(483), 재생 제어부(484), 렌더링부(485) 및 외부 출력부(486)를 포함할 수 있다. 디멀티플렉서(481)는 영상 파일로부터 영상 프레임 정보와 촬영한 카메라 정보와 시간 정보 및 객체 특성 정보를 분리한다. 디코더(482)는 분리된 영상 프레임을 디코딩하고, 객체 태그 정보 획득부(483)는 분리된 카메라 정보와 시간 정보 및 객체 특성 정보 즉, 객체 태그 정보를 획득한다. 이 객체 태그 정보는 이후 사용자에 의해 선택되는 객체 상에 디스플레이 되는 제2 식별정보 일 수 있다. 재생 제어부(484)는 영상 재생에 관한 전반적인 제어를 수행하는데, 디스플레이 수단(500)에 재생되면 사용자 입력에 의한 일시정지, 정방향 재생, 역방향 재생을 수신하고 해당 기능을 수행할 수 있다. 재생 제어부(484)는 객체에 제1 또는 제2 식별 정보를 디스플레이하고, 임의의 객체가 선택되면, 선택된 객체가 촬영된 원본 영상 파일을 디스플레이 수단(500)의 다른 영역에 재생한다. 렌더링부(485)는 영상 파일을 디스플레이 수단(500)의 사양에 맞게 재생하기 위한 일련의 처리를 수행하고, 외부 출력부(486)는 영상 파일을 외부 저장 장치(미도시)로 출력할 수 있도록 한다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 검색 조건을 만족하는 영상 프레임들을 추출하여 하나의 영상 파일 생성을 보여주는 도면이다. 도 3을 참조하면, 도 3a에는 검색 조건으로 제1 카메라가 내지 제N 카메라를 설정하고, 제1 카메라 내지 제N 카메라에서 촬영한 영상 프레임들을 보여주고 있다. 여기서, 제1 카메라 내지 제N 카메라에서 촬영한 영상 프레임들은 실시간 영상 프레임들 또는 기저장된 영상 프레임들일 수 있다. 도 3b는 검색 조건으로 객체, 시간 및 영역 중 적어도 하나 이상을 설정하고, 제1 카메라가 내지 제N 카메라가 촬영한 영상 프레임들로부터 해당 검색 조건에 일치하는 영상 프레임들을 추출한 것을 보여주고 있다. 도 3c는 검색 조건에 일치하여 제1 카메라가 내지 제N 카메라가 촬영한 영상 프레임들로부터 추출한 영상 프레임들은 하나의 영상 파일로 생성한 것을 보여준다. 여기서 영상 파일은 압축 영상 파일일 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 검색 조건 설정에 따른 영상 파일 생성 화면을 보이는 도면이다. 도 4를 참조하면, 도 4a는 각 카메라 영상들을 디스플레이 하는 영상 디스플레이 영역(510) 및 검색 조건 설정 영역(520)를 디스플레이 한 디스플레이 수단(500)을 보여준다. 영상 파일 생성을 위한 카메라 설정은 영상 디스플레이 영역(510)에 표시된 카메라 체크 박스(511)를 선택할 수 있고, 검색 조건 설정 영역(520)에 표시된 카메라 설정창(521)을 이용할 수 있다. 또한 객체 설정창(522), 시간 설정창(523) 및 영역 설정창(524) 중 적어도 하나 이상을 선택하여 객체, 시간, 영역을 설정할 수 있다. 모든 설정이 완료되면 완료(OK) 버튼을 입력한다.
도 4b는 완료(OK) 버튼 입력 후 파일 생성 진행 상황을 디스플레이 수단(500)에 디스플레이 한 예를 도시하고 있다. 여기에는 영상 파일 생성을 위해 검색 조건으로 입력한 시간 정보 및 객체정보가 디스플레이 되고, 선택된 카메라 별로 파일 생성 상태를 보여준다. 파일 생성 진행율은 전체 진행율 및 카메라별 진행율을 함께 보여주고 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 검색 조건 설정에 따른 영상 파일 재생화면을 보이는 도면이다. 도 5를 참조하면, 도 5a는 선택된 카메라 영상이 디스플레이 되고 있는 상태에서 영상 파일을 생성을 위한 영역 설정을 보여주고 있다. 영역 설정은 마우스 드래그 또는 클릭을 수행하여 영역을 설정할 수 있으며, 이 설정된 영역을 영상 파일 생성을 위한 관심영역으로 사용할지 또는 배제 영역으로 사용할지 선택할 수 있다. 도 5b는 설정된 영역을 관심영역으로 하여 생성한 영상 파일을 재생하는 예를 보여준다. 여기서 배제 영역은 삭제되어 재생되지 않을 수 있으며, 함께 재생될 수도 있다. 또한 영상 파일 재생 상태를 함께 디스플레이 해 줄 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 파일 재생 화면을 보이는 도면이다. 도 6을 참조하면, 도 6a는 디스플레이 수단(500)에 재생되는 영상 파일에 존재하는 복수의 객체 각각에 제1 식별 정보(마커)를 표시하여 재생하는 예를 도시하고 있다. 여기서, 적어도 하나 이상의 카메라가 촬영한 영상으로부터 검색 조건과 일치하는 영상 프레임들을 추출하여 하나의 영상 파일로 생성하였기 때문에 동일한 시간에 다른 카메라에서 촬영한 객체는 중첩되어 재생될 수 있다. 따라서 제1 식별 정보 또한 중첩 표시될 수 있다.
도 6b는 디스플레이 수단(500)에 재생되는 영상 파일에 존재하는 복수의 객체 각각에 제2 식별 정보(객체 출현 시간 정보)를 표시하여 재생하는 예를 도시하고 있다. 여기서, 적어도 하나 이상의 카메라가 촬영한 영상으로부터 검색 조건과 일치하는 영상 프레임들을 추출하여 하나의 영상 파일로 생성하였기 때문에 동일한 시간에 다른 카메라에서 촬영한 객체는 중첩되어 재생될 수 있다. 따라서 제2 식별 정보 또한 중첩 표시될 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 파일 재생 및 원본 영상 파일 재생 화면을 보이는 도면이다. 도 7을 참조하면, 도 7a는 제2 식별 정보와 함께 디스플레이 수단(500)의 제1 영역(530)에 재생 중인 영상 파일을 보여주고 있으며, 여기서 임의의 한 객체를 선택하면, 도 7b와 같이 제2 영역(540)에 선택된 객체가 촬영된 원본 영상 파일을 재생할 수 있다.
이와 같이, 복수의 카메라가 촬영한 영상들을 저장하는 저장 장치로부터 검색 조건을 만족하는 각 카메라 별 영상 프레임을 추출하여 하나의 영상 파일을 생성함으로써 원하는 객체에 대한 빠른 검색이 가능하게 된다
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 영상 처리 방법의 동작을 보이는 흐름도 이다. 본 발명에 따른 영상 처리 방법은 도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이 주변 구성요소들의 도움을 받아 영상 처리 수단(400)에서 수행될 수 있다. 이하의 설명에서 도 1 내지 도 7에 대한 설명과 중복되는 부분은 그 설명을 생략하기로 한다.
도 8을 참조하면, 영상 처리 수단(400)은 적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100) 및 적어도 하나 이상의 아날로그 카메라(200)를 포함하는 카메라들 중 적어도 하나 이상의 카메라를 통하여 수신된 영상을 저장하는 단계(S100)를 수행한다. 영상 처리 수단(400)은 네트워크 카메라(100) 영상에 대하여 인코딩된 스트림 그대로를 저장하고, 디지털로 변환된 아날로그 카메라(200) 영상에 대하여 인코딩을 수행하여 저장한다. 여기서, 영상 저장 시에 각 영상을 수신하는 카메라 및 영상 수신 시간을 구분하여 저장할 수 있다. 또한 이러한 영상은 실시간으로 입력되는 영상 및 기저장된 영상일 수 있다.
영상 처리 수단(400)은 네트워크 카메라(100) 영상 및 디지털로 변환된 아날로그 카메라(200) 영상을 분석하여 이벤트가 발생한 객체를 배경으로부터 분리하고 객체의 특성 정보를 추출하여 데이터베이스를 구축하는 단계(S200)를 수행한다. 영상 분석은 네트워크 카메라(100) 영상 및 디지털로 변환된 아날로그 카메라(200) 영상에 대해 객체 정보를 분석하는 영상 분석 알고리즘을 적용하여 수행된다. 영상 분석은 각 카메라로부터 입력된 영상으로부터 움직임을 감지하여 이벤트 발생을 판단하고, 이벤트가 발생한 객체 및 배경을 분리하고, 이벤트가 발생한 객체로부터 객체 분류 정보 및 객체의 속성 정보를 추출한다. 여기서 객체 분류 정보는 움직임이 발생한 사람, 자동차 또는 동물 등을 포함하는 정보일 수 있고, 객체의 속성 정보는 객체의 색상, 크기, 영역 정보, 차량 번호, 글자 등을 포함하는 정보일 수 있다. 영상 분석 시에 각 카메라(적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100) 및 적어도 하나 이상의 아날로그 카메라(200) 중 어느 하나)별로 객체 분류 정보 및 객체의 속성 정보가 추출되면, 객체에 고유 정보(ID)를 부여하고, 고유 정보를 포함한 객체 분류 정보 및 객체의 속성 정보와, 카메라 정보 및 객체 출현 시간 등을 이용하여 데이터베이스를 구축한다.
이어서 영상 처리 수단(400)은 사용자에 의해 입력되는 검색 조건을 수신하는 단계(S300)를 수행한다. 검색 조건 설정은 카메라 설정, 객체 설정, 시간 설정 및 영역 설정 중 적어도 하나 이상을 선택하여 설정할 수 있다. 여기서 카메라 설정은 적어도 하나 이상의 네트워크 카메라(100) 및 적어도 하나 이상의 아날로그 카메라(200) 중 적어도 하나 이상의 카메라를 선택하는 것이다. 카메라 선택이 완료되면, 영상 저장수단(400)은 선택된 카메라가 촬영한 영상만을 수신한다. 또한 객체 설정은 객체 설정은 디스플레이 되는 영상을 보면서 마우스와 같은 입력 수단에 의해 설정하거나, 키보드를 이용하여 직접 설정할 수 있다. 예를 들어, 객체로 임의의 사람, 자동차, 또는 동물 등을 적어도 하나 이상 설정할 수 있다. 더 나아가 객체 설정 시에 객체의 속성정보를 포함하는 객체를 설정할 수 있다. 예를 들어 노란색 자동차, 빨간색 옷을 입은 사람, 번호판, 특정 문자 등을 적어도 하나 이상 설정할 수 있다. 또한 시간 설정은 영상 검색 위한 시간을 설정할 수 있다. 예를 들어 분 단위, 시간 단위 또는 일 단위 또는 월 단위 또는 년 단위 등의 시간 설정이 가능하다. 더 나아가 영역 설정은 디스플레이 되는 영상을 보면서 마우스와 같은 입력 수단에 의해 영상 파일을 생성할 영역을 적어도 하나 이상 설정할 수 있다.
검색 조건 설정이 완료되면, 영상 처리 수단(400)은 데이터베이스로부터 검색 조건과 일치하는 객체의 특성정보를 검색하고, 저장된 영상으로부터 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임들을 획득하는 단계(S400)를 수행한다. 영상 프레임 획득은 저장된 영상 프레임 픽쳐 그룹(GOP: group of picture)에 포함된 인트라(I: intra) 프레임, 예측(P: predicted) 프레임 및 양방향(B: bidirectional) 프레임들 중 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임을 획득할 수 있다. 여기서 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임이 예측(P) 프레임인 경우, 인트라(I) 프레임을 함께 획득한다.
검색 조건에 일치하는 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임들의 획득이 완료되면, 영상 처리 수단(400)은 영상 파일을 생성하는 단계(S500)를 수행한다. 여기서 영상 파일 생성은 하나의 압축 영상 파일 생성을 포함할 수 있다. 영상 파일 생성 시에, 획득한 영상 프레임들을 시간 순서대로 정렬하여 하나의 영상 파일로 압축한다. 또한 영상 처리 수단(400)는 동일한 시간에 설정된 적어도 하나 이상의 카메라에서 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임들이 획득되면, 하나의 영상 파일에 다른 영상 프레임을 포함하도록 인터리빙하여 압축 파일을 생성한다. 영상 처리 수단(400)은 압축된 각 영상 프레임 별로 객체를 촬영한 카메라 정보와 시간 정보 및 객체 특성 정보 즉, 객체 태그 정보를 포함하도록 설정할 수 있다. 또한 영상 처리 수단(400)은 검색 조건과 일치하여 획득한 객체 이미지들 및 획득한 객체 이미지를 포함하는 임의의 한 배경 이미지를 합성하여 하나의 영상 파일을 생성하고 압축할 수 있다.
영상 파일 생성이 완료되면, 영상 처리 수단(400)은 영상 파일을 재생하는 단계(S600)를 수행한다. 영상 파일이 재생되면 사용자가 재생, 일시정지, 정방향 재생, 역방향 재생 제어를 수행할 수 있다. 또한 압축된 영상 파일이 재생되면 재생되는 영상 프레임에 포함되는 객체들은 중첩하여 재생될 수 있으며, 이를 구별하기 위해 객체 외부에 마커와 같은 제1 식별정보를 함께 디스플레이 할 수 있다. 또한 재생되는 영상 파일에서 객체를 선택할 수 있으며, 임의의 한 객체가 선택되면, 촬영한 카메라 정보와 시간 정보 및 객체 특성 정보를 포함하는 제2 식별정보를 함께 디스플레이 할 수 있다. 또한 재생 되는 영상 파일에서 임의의 한 객체가 선택되면, 선택된 객체가 촬영된 원본 영상 파일을 다른 영역에 재생할 수 있다. 이때 객체가 출현한 원본 영상 파일의 시간으로 이동하여 해당 시간부터 영상을 재생할 수 있다.
한편, 본 발명은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록 매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현하는 것을 포함한다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술 분야의 프로그래머들에 의하여 용이하게 추론될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 바람직한 실시 예를 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명을 구현할 수 있음을 이해할 것이다. 그러므로 상기 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 한다.
100: 네트워크 카메라 200: 아날로그 카메라
300: 네트워크 400: 영상 저장수단
410: 영상 수신부 420: 영상 저장부
430: 객체 정보 추출부 440: 객체 정보 데이터베이스
450: 검색 조건 설정부 460: 검색부
470: 영상 파일 생성부 480: 영상 파일 재생부
500: 디스플레이수단

Claims (20)

  1. 적어도 하나 이상의 카메라를 통하여 수신된 영상을 저장하는 저장부;
    상기 카메라를 통하여 수신된 영상을 분석하고, 이벤트가 발생한 객체를 배경으로부터 분리하고 상기 객체의 특성 정보를 추출하는 영상 분석부;
    상기 카메라 별로 추출한 상기 객체의 특성 정보가 저장된 데이터베이스;
    검색 조건을 설정하는 검색 조건 설정부;
    상기 데이터베이스로부터 상기 검색 조건과 일치하는 상기 객체의 특성정보를 검색하고, 상기 저장부로부터 상기 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 카메라별 영상 프레임들을 획득하는 검색부;
    상기 저장부로부터 획득한 영상프레임들을 시간 순서로 배열하고, 상기 배열된 영상프레임들을 합성하여 재생 가능한 하나의 영상 파일을 생성하는 파일 생성부; 및
    상기 합성된 영상 파일을 재생하는 재생부;를 포함하고,
    상기 재생부는,
    동일한 시간에 다른 카메라에서 촬영한 객체들을 중첩하여 재생하고,
    상기 합성된 영상 파일의 재생 중에 임의의 객체가 선택되면, 상기 저장부로부터 상기 선택된 객체의 원본 영상을 추출하여 상기 화면에서 합성 영상 파일이 재생 중인 영역과 다른 영역에 재생하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  2. 제 1항에 있어서, 상기 파일생성부는,
    상기 저장부로부터 획득한 영상프레임들의 해상도가 상이하면, 동일 해상도로 변환하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  3. 제 1항에 있어서, 상기 검색 조건 설정부는,
    상기 적어도 하나 이상의 카메라를 선택하는 카메라 설정부;
    상기 카메라가 촬영한 영상에서 출현할 적어도 하나 이상의 객체 특성 정보를 설정하는 객체 설정부; 및
    상기 카메라가 촬영한 영상에서 상기 객체가 출현할 시간 범위를 설정하는 시간 설정부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 카메라가 촬영한 영상에서 상기 객체가 출현할 적어도 하나 이상의 영역을 설정하는 영역 설정부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  5. 제 1항에 있어서, 상기 검색부는,
    상기 저장부에 저장된 상기 영상 프레임 픽쳐 그룹(GOP: group of picture)에 포함된 영상 프레임들 중 상기 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임을 획득하고, 상기 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임이 예측(P: predicted) 프레임인 경우, 인트라(I: intra) 프레임을 함께 획득하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  6. 제 1항에 있어서, 상기 파일 생성부는,
    상기 적어도 하나의 카메라로부터 동시에 획득된 영상 프레임들을 인터리브하여 압축 파일을 생성하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  7. 제 1항에 있어서, 상기 검색부는,
    상기 데이터베이스로부터 상기 검색 조건과 일치하는 상기 객체의 특성정보를 검색하고, 상기 저장부로부터 상기 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 객체 이미지들을 획득하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  8. 제 7항에 있어서, 상기 파일 생성부는,
    상기 객체 이미지들 및 상기 저장부로부터 상기 객체 이미지를 포함하는 임의의 한 배경 이미지를 합성하여 하나의 영상 파일을 생성하고 압축하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  9. 삭제
  10. 제 1항에 있어서, 상기 재생부는,
    상기 영상 파일 재생 중에 디스플레이 되는 복수의 객체들 각각을 식별할 수 있는 객체 식별 정보를 함께 디스플레이 하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.
  11. 삭제
  12. 적어도 하나 이상의 카메라를 통하여 수신된 영상을 저장부에 저장하는 단계;
    상기 카메라를 통하여 수신된 영상을 분석하여 이벤트가 발생한 객체를 배경으로부터 분리하고 상기 객체의 특성 정보를 추출하는 단계;
    상기 카메라 별로 추출한 상기 객체의 특성 정보로 데이터베이스를 구축하는 단계;
    검색 조건을 설정하는 단계;
    상기 데이터베이스로부터 상기 검색 조건과 일치하는 상기 객체의 특성정보를 검색하고, 상기 저장된 영상으로부터 상기 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 영상 프레임들을 획득하는 단계;
    상기 저장부로부터 획득한 영상프레임들을 시간 순서로 배열하고 상기 배열된 영상프레임들을 합성하여 재생 가능한 하나의 영상 파일을 생성하는 단계; 및
    상기 합성된 영상 파일을 재생하는 단계;를 포함하고,
    상기 재생하는 단계는,
    동일한 시간에 다른 카메라에서 촬영한 객체들을 중첩하여 재생하고,
    상기 합성된 영상 파일의 재생 중에 임의의 객체가 선택되면, 상기 저장부로부터 상기 선택된 객체의 원본 영상을 추출하여 상기 화면에서 합성 영상 파일이 재생 중인 영역과 다른 영역에 재생하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 하나의 영상 파일을 생성하는 단계는,
    상기 저장부로부터 획득한 영상프레임들의 해상도를 동일 해상도로 변환하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  14. 제 12항에 있어서, 상기 검색 조건을 설정하는 단계는,
    상기 적어도 하나 이상의 카메라를 선택하는 단계;
    상기 카메라가 촬영한 영상에서 출현할 적어도 하나 이상의 객체 특성 정보를 설정하는 단계;
    상기 카메라가 촬영한 영상에서 상기 객체가 출현할 시간 범위를 설정하는 단계; 및
    상기 카메라가 촬영한 영상에서 상기 객체가 출현할 적어도 하나 이상의 영역을 설정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  15. 제 12항에 있어서, 상기 하나의 영상 파일을 생성하는 단계는,
    적어도 하나의 카메라로부터 동시에 획득된 영상 프레임들을 인터리브하여 압축 파일을 생성하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  16. 제 12항에 있어서, 상기 획득하는 단계는,
    상기 데이터베이스로부터 상기 검색 조건과 일치하는 상기 객체의 특성정보를 검색하고, 상기 저장된 영상으로부터 상기 검색된 객체의 특성 정보를 포함하는 객체 이미지들을 획득하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  17. 제 12항에 있어서, 상기 하나의 영상 파일을 생성하는 단계는,
    상기 객체 이미지들 및 상기 저장부에 저장된 영상으로부터 상기 객체 이미지를 포함하는 임의의 한 배경 이미지를 합성하여 하나의 영상 파일을 생성하고 압축하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  18. 삭제
  19. 제 12항에 있어서, 상기 재생하는 단계는,
    상기 영상 파일 재생 중에 디스플레이 되는 복수의 객체들 각각을 식별할 수 있는 객체 식별 정보를 함께 디스플레이 하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 방법.
  20. 삭제
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11956530B2 (en) 2020-04-17 2024-04-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device comprising multi-camera, and photographing method

Families Citing this family (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2844300A (en) 1999-12-14 2001-06-25 Goodyear Tire And Rubber Company, The Method of monitoring pressure in a pneumatic tire
WO2015166612A1 (ja) * 2014-04-28 2015-11-05 日本電気株式会社 映像解析システム、映像解析方法および映像解析プログラム
US10043551B2 (en) 2015-06-25 2018-08-07 Intel Corporation Techniques to save or delete a video clip
US9912838B2 (en) 2015-08-17 2018-03-06 Itx-M2M Co., Ltd. Video surveillance system for preventing exposure of uninteresting object
KR101710522B1 (ko) * 2015-11-27 2017-02-27 주식회사 아이티엑스엠투엠 관제 부담을 최소화한 감시 영상 처리 장치
US10678398B2 (en) 2016-03-31 2020-06-09 Intel Corporation Prioritization for presentation of media based on sensor data collected by wearable sensor devices
TWI579718B (zh) * 2016-06-15 2017-04-21 陳兆煒 圖形資源管理系統及方法與內儲圖形資源管理程式之電腦程式產品
KR102249498B1 (ko) * 2016-08-17 2021-05-11 한화테크윈 주식회사 이벤트 검색 장치 및 시스템
KR102454725B1 (ko) 2016-09-09 2022-10-13 엘에스일렉트릭(주) 그래픽 객체 편집 장치
CN110089104B (zh) 2016-12-27 2022-02-11 韩华泰科株式会社 事件存储装置、事件搜索装置和事件警报装置
US10943122B2 (en) 2017-03-02 2021-03-09 Ricoh Company, Ltd. Focalized behavioral measurements in a video stream
US10929685B2 (en) 2017-03-02 2021-02-23 Ricoh Company, Ltd. Analysis of operator behavior focalized on machine events
US10720182B2 (en) 2017-03-02 2020-07-21 Ricoh Company, Ltd. Decomposition of a video stream into salient fragments
US10949705B2 (en) 2017-03-02 2021-03-16 Ricoh Company, Ltd. Focalized behavioral measurements in a video stream
US10956494B2 (en) 2017-03-02 2021-03-23 Ricoh Company, Ltd. Behavioral measurements in a video stream focalized on keywords
US10929707B2 (en) 2017-03-02 2021-02-23 Ricoh Company, Ltd. Computation of audience metrics focalized on displayed content
US10956773B2 (en) 2017-03-02 2021-03-23 Ricoh Company, Ltd. Computation of audience metrics focalized on displayed content
US10713391B2 (en) 2017-03-02 2020-07-14 Ricoh Co., Ltd. Tamper protection and video source identification for video processing pipeline
US10949463B2 (en) 2017-03-02 2021-03-16 Ricoh Company, Ltd. Behavioral measurements in a video stream focalized on keywords
US10956495B2 (en) 2017-03-02 2021-03-23 Ricoh Company, Ltd. Analysis of operator behavior focalized on machine events
US10719552B2 (en) 2017-03-02 2020-07-21 Ricoh Co., Ltd. Focalized summarizations of a video stream
US11412183B2 (en) * 2017-11-15 2022-08-09 Murata Machinery, Ltd. Management server, management system, management method, and program
KR102030736B1 (ko) * 2017-11-24 2019-10-10 주식회사 리얼타임테크 다중 분산 영상 데이터 분석 장치
US11049300B2 (en) * 2018-09-04 2021-06-29 Dish Network L.L.C. Devices, systems and methods for mini-banner content
KR101951232B1 (ko) * 2018-09-12 2019-02-22 (주)휴진시스템 객체영역의 분리저장 및 적응형 배경영상을 이용한 고화질 cctv 영상시스템
KR102105250B1 (ko) * 2018-10-15 2020-04-27 주식회사 에스원 영상 감시 시스템 및 이를 이용한 관제 방법
KR102619271B1 (ko) * 2018-11-01 2023-12-28 한화비전 주식회사 복수의 카메라들을 포함하는 영상 촬영 장치 및 영상 촬영 시스템
KR102008482B1 (ko) * 2018-11-21 2019-08-07 제주대학교 산학협력단 Cctv 영상 스마트 감시 시스템 및 그 방법
KR102124027B1 (ko) * 2020-03-17 2020-06-17 (주)스마트링스 빅데이터 기반의 멀티 채널 감시 및 객체 분석이 가능한 클라우딩 시스템, 그리고 클라우딩 서비스 제공 방법
KR102144512B1 (ko) * 2020-04-22 2020-08-13 주식회사 유니넷 다중채널 영상 저장장치
CN111538858B (zh) * 2020-05-06 2023-06-23 英华达（上海）科技有限公司 建立视频图谱的方法、装置、电子设备、存储介质
KR102435528B1 (ko) * 2021-01-18 2022-08-23 주식회사 씨제이이엔엠 인물 별 직캠 영상 제작 방법 및 서비스 서버
KR102580900B1 (ko) * 2021-10-14 2023-09-20 주식회사 아틴스 이벤트 검출 기반 영상 저장 방법 및 장치

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010013968A2 (ko) 2008-08-01 2010-02-04 (주)한국피비자산관리 네트워크를 통한 맞춤형 동영상 제공 방법 및 시스템
US20110096149A1 (en) 2007-12-07 2011-04-28 Multi Base Limited Video surveillance system with object tracking and retrieval
WO2012033343A2 (ko) 2010-09-07 2012-03-15 에스케이텔레콤 주식회사 참조 화소들의 특성을 이용하여 예측모드 정보의 전송을 생략할 수 있는 화면 내 예측 부호화/복호화 장치 및 그 방법
WO2013129726A1 (ko) 2012-02-28 2013-09-06 전자부품연구원 무손실 영상 압축 장치 및 방법
WO2013165048A1 (ko) 2012-04-30 2013-11-07 전자부품연구원 영상 검색 시스템 및 영상 분석 서버

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004297134A (ja) * 2003-03-25 2004-10-21 Fuji Photo Film Co Ltd 合成画像提供システム、画像合成装置ならびにプログラム
US8125508B2 (en) * 2006-01-24 2012-02-28 Lifesize Communications, Inc. Sharing participant information in a videoconference
KR20060100341A (ko) 2006-08-30 2006-09-20 (주)로직아이텍 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템
KR20090079722A (ko) 2008-01-18 2009-07-22 엘지전자 주식회사 디지털 비디오 레코더에서의 피사체 선택 녹화장치 및 방법
WO2009111498A2 (en) * 2008-03-03 2009-09-11 Videoiq, Inc. Object matching for tracking, indexing, and search
CN102090063A (zh) * 2008-07-11 2011-06-08 三洋电机株式会社 图像处理装置以及使用其的摄像装置
JP5471124B2 (ja) * 2009-07-29 2014-04-16 ソニー株式会社 画像検索装置、画像検索方法及び画像検索プログラム
KR101221542B1 (ko) 2009-12-21 2013-01-14 전자부품연구원 영상 감시 시스템 및 방법
WO2011136418A1 (ko) 2010-04-30 2011-11-03 (주)아이티엑스시큐리티 디브이알 및 그 영상 감시방법
JP5730518B2 (ja) * 2010-08-27 2015-06-10 株式会社日立国際電気 特定人物検知システムおよび特定人物検知方法
KR101425170B1 (ko) * 2010-11-16 2014-08-04 한국전자통신연구원 영상 촬영 장치의 객체 추적 장치 및 방법과 보안 관리 시스템의 객체 추적 장치
US9036069B2 (en) * 2012-02-06 2015-05-19 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for unattended image capture
US20140211017A1 (en) * 2013-01-31 2014-07-31 Wal-Mart Stores, Inc. Linking an electronic receipt to a consumer in a retail store

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20110096149A1 (en) 2007-12-07 2011-04-28 Multi Base Limited Video surveillance system with object tracking and retrieval
WO2010013968A2 (ko) 2008-08-01 2010-02-04 (주)한국피비자산관리 네트워크를 통한 맞춤형 동영상 제공 방법 및 시스템
WO2012033343A2 (ko) 2010-09-07 2012-03-15 에스케이텔레콤 주식회사 참조 화소들의 특성을 이용하여 예측모드 정보의 전송을 생략할 수 있는 화면 내 예측 부호화/복호화 장치 및 그 방법
WO2013129726A1 (ko) 2012-02-28 2013-09-06 전자부품연구원 무손실 영상 압축 장치 및 방법
WO2013165048A1 (ko) 2012-04-30 2013-11-07 전자부품연구원 영상 검색 시스템 및 영상 분석 서버

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11956530B2 (en) 2020-04-17 2024-04-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Electronic device comprising multi-camera, and photographing method

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