KR102161342B1 - 스트림 리즈닝 그룹이탈 감시 시스템 - Google Patents

스트림 리즈닝 그룹이탈 감시 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 많은 사람들이 오가는 장소에서 특정인의 이탈이나 움직임을 자동으로 추적할 수 있는 스트림 리즈닝 감시 시스템 및 그것을 이용한 스트림 리즈닝 감시방법에 관한 것이다. 이를 위하여, 본 발명은, 데이터를 수집하는 공통디바이스 인터페이스층, 수집된 영상을 분석하는 영상분석모듈, 이동체의 궤적을 추론하는 궤적추론모듈을 포함하여 구성되는 스트림 리즈닝 감시 시스템에 있어서, 상기 스트림 리즈닝 감시 시스템은, 상기 공통디바이스 인터페이스층에 의해 복수 개의 카메라에 의해 촬영된 영상이 수집되는 단계; 상기 영상분석모듈에 의해 상기 수집된 영상이 병합되는 단계; 상기 궤적추론모듈에서 상기 병합된 영상에서 이동체에 대한 동일그룹을 판단하는 단계; 상기 그룹에서 이탈조건을 만족하는 이동체가 있는지 판단하는 단계를 수행하는 스트림 리즈닝 감시방법을 제공한다.
따라서, 본 발명에 의하면, 많은 사람들이 오고 가는 현장에서 자동으로 특정 상황을 인식하여 감시자에게 알람을 주어 적은 인력으로도 효율적인 상황감시를 할 수 있는 스트림 리즈닝 감시 시스템을 제공할 수 있다.

Description

스트림 리즈닝 그룹이탈 감시 시스템{Stream reasoning getting out of group surveilance system}
본 발명은 스트림 리즈닝 그룹이탈 감시 시스템에 관한 것이며, 구체적으로 많은 사람들이 오가는 장소에서 특정인의 이탈이나 움직임을 자동으로 추적할 수 있는 스트림 리즈닝 그룹이탈 감시 시스템에 관한 것이다.
흉악한 범죄나 사고로부터 시민들을 보호하기 위하여 곳곳에 CCTV가 많이 설치되고 있다. 이러한 CCTV는 해마다 평균 15~20% 증가하고 있으나, CCTV를 운용 및 감시할 인력은 턱없이 부족하여 제대로 감시가 이루어지지 못하고 있다.
따라서, 현실적으로 인력을 통한 감시 시스템은 그 한계가 있으므로 자동으로 상황파악을 할 수 있는 지능형 CCTV에 대한 연구 필요성이 높아지고 있다.
현재의 지능형 CCTV는 영상분석을 통해 객체들 인식 및 추적에 초점이 맞추어져 있다.
도 1에 나타낸 등록특허 제10-1732115호에 의하면, 주 감시카메라에서 촬영되는 영상을 주화면 영역에 표시하고, 복수의 부 감시카메라에서 촬영되는 영상을 복수의 부화면 영역에 각각 표시하는 단계, 주화면 영역에 표시되는 영상에 포함된 객체를 인식하여 객체 특징을 추출하는 단계, 주화면 영역에서 인식되어 객체 특징이 추출된 객체 중 하나를 사용자로부터 선택받으면 주화면 영역과 복수의 부화면 영역에서 인식되는 객체마다 사용자로부터 선택된 객체와의 유사도를 산출하는 단계; 객체마다 산출된 유사도를 표시하는 단계를 포함한다
하지만, 위 특허에서는 사용자로부터 선택받은 하나의 객체에 대한 유사도를 산출하는 기능에 그칠 뿐 다양한 사람들과의 관계를 자동으로 인식하지는 못한다. 이러한 관게를 파악해야 다양한 사람들의 궤적을 보다 정확하게 추론할 수 있다.
수많은 사람들이 이동하는 현장에서 발생하는 상황을 즉시 인식하려면 다양한 영상정보를 취합하고 분석하여 사람들과의 관계를 파악해야 하는 것이 핵심이다. 이를 위해서는 스마트시티 미들웨어 및 스트림리즈닝 기술이 필요하다.
본 발명은 상기한 목적을 달성하기 위한 것으로서, 많은 사람들이 오고가는 현장에서 자동으로 상황을 인식하여 감시자에게 알려줄 수 있는 스트림 리즈닝 감시 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 사람들의 궤적을 추론하여 특정인의 이동경로의 이상유무를 판단할 수 있는 스트림 리즈닝 감시 시스템을 제공한기 위한 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 데이터를 수집하는 공통디바이스 인터페이스층, 수집된 영상을 분석하는 영상분석모듈, 이동체의 궤적을 추론하는 궤적추론모듈을 포함하여 구성되는 스트림 리즈닝 감시 시스템에 있어서, 상기 스트림 리즈닝 감시 시스템은, 상기 공통디바이스 인터페이스층에 의해 복수 개의 카메라에 의해 촬영된 영상이 수집되는 단계; 상기 영상분석모듈에 의해 상기 수집된 영상이 병합되는 단계; 상기 궤적추론모듈에서 상기 병합된 영상에서 이동체에 대한 동일그룹을 판단하는 단계; 상기 그룹에서 이탈조건을 만족하는 이동체가 있는지 판단하는 단계를 수행하는 스트림 리즈닝 감시방법을 제공한다.
상기 영상분석모듈은 한 카메라에서 수집된 영상에서 이동체의 각 픽셀에 대하여 rgb값을 추출하고, 또한, 다른 카메라에서 수집된 영상에서 이동체의 각 픽셀에 대하여 rgb값을 추출하여 rgb 각각에 대하여 동일객체 유사도를 산출하는 단계를 수행할 수 있다.
상기 영상분석모듈은 이동체의 색깔을 판단하고, 상기 궤적추론모듈은 상기 색깔을 이용하여 복수 개의 다른 영상에서 동일객체를 판단할 수 있다.
상기 영상분석모듈은 이동체에 대한 궤적데이터를 추출하고, 상기 궤적추론모듈은 상기 자기상관계수에 기초하여 동일객체를 판단하며, 상기 궤적데이터를 이용하여 동일객체에 대한 전체 궤적을 생성하는 단계를 수행하는 것이 바람직하다.
상기 궤적추론모듈은 하나의 이동체에 대하여 인접한 지역의 영상을 촬영하는 카메라에서 수집된 영상을 우선적으로 분석하여 상기 이동체에 대한 궤적을 추론하며, 특정 카메라에서 수집된 영상이 없는 경우 상기 특정 카메라가 촬영하는 지역과 가장 인접한 지역을 촬영하는 카메라에서 수집된 영상을 분석하여 상기 이동체에 대한 궤적을 추론하는 것이 바람직하다.
상기 궤적추론모듈은 각 이동체의 궤적에 대한 궤적유사도 및 시간대별 이동체 사이의 거리에 기초하여 동일그룹인지 여부를 판단할 수 있다.
상기 영상분석모듈은 복수 개의 카메라에서 수집되는 영상 중 일부를 카메라그룹으로 나누어 병합하며, 상기 궤적추적모듈은 상기 카메라그룹별로 궤적을 추론하는 것이 바람직하다.
상기 궤적추론모듈은 상기 카메라로부터 수집되는 일정 시간의 영상을 분석하여 궤적을 추론하며, 미리 정해진 시간마다 영상을 갱신하여 궤적을 추론하는 것이 바람직하다.
본 발명에 의하면, 많은 사람들이 오고 가는 현장에서 자동으로 특정 상황을 인식하여 감시자에게 알람을 주어 적은 인력으로도 효율적인 상황감시를 할 수 있는 스트림 리즈닝 감시 시스템을 제공할 수 있다.
또한, 사람들의 궤적을 자동으로 추론하여 미아가 발생하였을 때 즉각적인 대응이 가능해 진다.
도 1은 종래기술에 의한 감시카메라를 이용한 객체 추적방법을 설명하기 위한 예시도;
도 2는 본 발명에 의한 스트림 리즈닝 감시 시스템에 사용되는 스마트시티 미들웨어 시스템의 구성을 나타내는 구성도;
도 3은 본 발명에 의한 스트림 리즈닝 감시 시스템의 절차를 나타내는 구성도;
도 4는 도 3에서 사용되는 카메라그룹의 예를 나타내는 예시도;
도 5는 본 발명에 의한 스트림 리즈닝 감시시스템의 데이터포맷을 나타내는 설명도;
도 6은 본 발명에 의한 동일객체 판단방법을 설명하기 위한 예시도;
도 7은 본 발명에 의한 동일객체 처리방법을 설명하기 위한 예시도;
도 8은 본 발명에 의한 동일그룹 판단방법을 설명하기 위한 예시도;
도 9는 데이터수신이 되지 않을 경우 처리방법을 설명하기 위한 예시도;
도 10은 본 발명에 의한 자동미아발생 판단방법을 설명하기 위한 예시도.
본 발명의 실시예의 구성 및 작용에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2를 참조하면, 본 발명에 의한 스트림 리즈닝 감시 시스템은 스마트시티 서버(100)를 이용하여 구현될 수 있으며, 상기 스마트시티 서버(100)는 공통디바이스 인터페이스층(110), 영상분석모듈(230), 궤적추론모듈(250)을 포함하여 구성된다.
상기 스마트시티 미들웨어는 각 지역을 촬영하는 복수 개의 카메라로부터 공통디바이스 인터페이스층(110)을 통해 데이터를 수집한다.
도 3은 본 발명에 의한 개괄적인 스트림 리즈닝 감시방법을 나타낸다. 각 카메라에서 촬영된 영상을 포함한 데이터가 수집되면, 이러한 데이터들은 공통디바이스 인터페이스층(110)에서 정해진 포맷에 맞추어 진다. 또한, 이러한 데이터들은 영상분석모듈(230)에 의해 미리 정해진 복수 개의 카메라그룹으로 나뉘게 되며, 각 카메라그룹은 정해진 시간간격의 영상을 분석하여 이동체의 궤적을 추론하게 된다.
구체적으로, 각 카메라는 일정 지역을 촬영하며 영상분석모듈(230)에서는 지역을 분할하여 복수 개의 카메라가 촬영하는 지역을 묶어 카메라그룹을 형성한다.
도 4를 참조하면, 총 9개의 카메라가 각 지역을 촬영한다. 즉, 1번 카메라는 좌측 상부, 2번 카메라는 중앙 상부, 5번 카메라는 중앙 등 카메라마다 촬영하는 지역이 정해진다. 이때, 영상분석모듈(230)에서는 1,2,4,5번 카메라에서 송출되는 영상을 병합하여 카메라그룹 A로 생성한다. 또한, 2,3,5,6번 카메라에서 송출되는 영상을 병합하여 카메라그룹 B로 생성하고, 4,5,7,8번 카메라에서 송출되는 영상을 병합하여 카메라그룹 C로 생성하며, 5,6,8,9번 카메라에서 송출되는 영상을 병합하여 카메라그룹 D로 생성한다.
한편, 궤적추론모듈(250)에서는 카메라그룹으로 병합된 영상데이터 중 1분간의 영상데이터를 패킷화하여 나누고, 패킷시간 1분 동안의 영상데이터패킷을 이용하여 이동체의 궤적을 추론한다. 또한, 상기 영상데이터패킷은 3초 마다 갱신되어 새로운 영상데이터패킷이 생성된다.
도 5를 참조하면, 영상분석모듈에서는 이동체(A)가 검출되면 해당 이동체에 대한 아이디(ID)를 포함한 데이터포맷을 생성한다. 상기 데이터포맷에는 상기 이동체가 발견된 영상을 촬영한 CCTV아이디, 옷색깔, 키, 머리색깔, 가방휴대유무, 안경착용유무, 진입시간, 궤적데이터 등이 포함될 수 있다.
궤적추론모듈(250)에서는 먼저 한 카메라에서 촬영된 영상의 이동체와 다른 카메라에 의해 촬영된 영상의 이동체가 동일한 이동체인지를 판단한다.
구체적으로, 영상분석모듈에서는 카메라 1에서 촬영된 이동체1의 각 픽셀에 대하여 색상값인 r,g,b값을 추출하고 또한, 다른 카메라인 카메라 2에서 촬영된 이동체2의 각 픽셀에 대하여 색상값인 r,g,b값을 추출하여 rgb히스토그램을 생성한다. 상기 rgb히스토그램의 x축(수평축)은 밝기를 표시하고, y축(수직축)은 해당 밝기에 대한 픽셀갯수를 표시한다.
그러면, 이동체 1에 의한 rgb히스토그램에서는 픽셀갯수에 따라
X(1,1), X(1,2), X(1,3), …, X(1,255)의 수열이 생성되고,
이동체 2에 의한 rgb히스토그램에서는 픽셀갯수에 따라
X(2,1), X(2,2), X(2,3), …, X(2,255)의 수열이 생성된다.
그러면, 이동체 1과 이동체 2의 동일객체 유사도 T는 다음과 같이 계산된다.
Figure 112018073172935-pat00001
X_bar는 수열 X의 평균을 의미하며, 상기 동일객체 유사도는 r,g,b별로 계산되어질 수 있다.
궤적추론모듈(250)에서는 상기 동일객체 유사도가 0.7 이상인 객체를 동일객체로 판단하며, 동일객체 유사도가 0.7 이상인 객체가 복수 개 있는 경우 동일객체 유사도가 가장 높은 객체를 동일객체로 판단한다.
영상데이터에 의해 생성된 데이터포맷에는 궤적데이터가 포함되며, 궤적데이터에는 시간별로 이동체의 좌표가 저장된다. 궤적추론모듈에 의해 동일객체로 판단되면, 영상분석모듈은 도 7과 같이 상기 데이터포맷에 동일객체에 대한 아이디 정보 등을 추가하여 저장한다. 이렇게 하여 다른 카메라에서 촬영된 영상이라도 동일객체를 빠르게 판단할 수 있다.
또한, 궤적추론모듈은 상기 궤적데이터를 이용하여 도 5 및 도 6과 같이 궤적데이터를 병합하여 카메라그룹에서 동일객체에 대한 전체 궤적을 생성한다. 이때, 동일시간의 각 이동체의 좌표가 생성된다.
동일객체에 대한 전체 궤적이 생성되면, 궤적추론모듈에서는 궤적간의 궤적유사도를 계산한다. 궤적유사도 P는 다음과 같이 계산된다.
이동체 1의 궤적좌표가 (x11, y11), (x12, y12), (x13, y13), …, (x1n, y1n)이고
이동체 2의 궤적좌표가 (x21, y21), (x22, y22), (x23, y23), …, (x2n, y2n)인 경우
Figure 112018073172935-pat00002
Figure 112018073172935-pat00003
또한, 상기 궤적추론모듈(250)에서는 일정 시간간격으로 이동체간 거리를 측정하여 상대거리가 일정거리 이내에 위치해 있는지 판단한다. 예를 들어, 5초간격으로 5분동안 이동체 1 및 이동체 2의 상대거리가 측정될 수 있으며, 이동체 1 및 이동체 2의 상대거리가 10m 이내에 있으면 근접거리, 10m 밖에 있으면 이탈거리로 저장될 수 있다.
궤적추론모듈(250)에서는 5분동안 이동체 1 및 이동체 2의 상대거리가 근접거리로 저장된 횟수를 산출하여 전체 측정횟수대비 근접거리횟수가 70% 이상인지 판단한다.
결론적으로, 궤적추론모듈(250)은 이동체 1 및 이동체 2의 궤적유사도 Px, Py가 모두 0.7 이상이고, 근접거리가 70% 이상이면 이동체 1 및 이동체 2를 동일 그룹으로 판단한다. 반면, 위 조건을 만족하지 않으면 이동체 1 및 이동체 2를 동일 그룹이라고 판단하지 않는다.
상기 궤적추론모듈(250)은 하나의 이동체에 대하여 한 카메라 영상에서 사라진 경우 인접한 지역의 영상을 촬영하는 카메라에서 수집된 영상을 우선적으로 분석하여 상기 이동체에 대한 궤적을 추론한다. 이때, 도 9와 같이 특정 카메라가 고장나거나 다른 원인으로 인하여 데이터가 수신되지 않으면 상기 궤적추론모듈은 분석지역을 확장하여 데이터가 수신되지 않은 카메라가 촬영하는 지역과 가장 인접한 지역을 촬영하는 카메라에서 수집된 영상을 분석하여 이동체에 대한 궤적을 추론한다.
다음으로, 도 10을 참조하여 본 발명에 의한 스트림 리즈닝 감시 시스템을 이용한 미아발생 알람방법에 대해 설명한다.
궤적추론모듈(250)에서는 동일그룹에 속하는 이동체에서 이탈조건이 만족되면 이동체 1 또는 이동체 2가 그룹을 이탈한 것으로 판단한다. 상기 이탈조건은 이동체 1 및 이동체 2의 궤적유사도 Px, Py가 모두 0.7 미만이고, 근접거리가 70% 미만이면 달성되는 것으로 구성될 수 있다.
동일그룹에 속한 이동체가 3명 이상인 경우 이동체 1 및 이동체 2 사이에 이탈조건이 만족된 경우 궤적추론모듈에서는 동일그룹에 속한 나머지 이동체와 이탈조건이 만족된 이동체 사이에 이탈조건이 만족되는지 분석한다. 분석결과, 동일그룹에 속하는 이동체가 적은 쪽이 그룹을 이탈한 것으로 판단한다.
예를 들어, 이동체 3과 이동체 1 사이에 이탈조건이 만족되고 이동체 3과 이동체 2 사이에 이탈조건이 만족되지 않으면 이동체 1이 그룹을 이탈한 것으로 판단한다.
궤적추론모듈에서는 이탈조건이 만족된 경우 이탈한 이동체 아이디 및 해당지역을 촬영하는 카메라번호 등을 별도의 저장소에 저장한다. 필요한 경우에는 알람을 발생시킬 수도 있다. 이렇게 저장된 데이터는 필요한 경우 다시 디스플레이되어 확인할 수 있도록 한다.
상기에서는 본 발명의 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100 : 스마트시티 미들웨어 110 : 공통디바이스 인터페이스층
130 : 공통애플리케이션 인터페이스층 200 : 문맥추론 컴퓨팅층
230 : 영상분석모듈 250 : 궤적추론모듈
300 : 클라우드 컴퓨팅층

Claims (1)

  1. 데이터를 수집하는 공통디바이스 인터페이스층, 수집된 영상을 분석하는 영상분석모듈, 이동체의 궤적을 추론하는 궤적추론모듈을 포함하여 구성되는 스트림 리즈닝 감시 시스템에 있어서, 상기 스트림 리즈닝 감시 시스템은,
    복수 개의 카메라에 의해 촬영된 영상이 수집되는 공통디바이스 인터페이스층;
    상기 수집된 영상을 병합하는 영상분석모듈;
    상기 병합된 영상에서 이동체에 대한 동일그룹을 판단하는 궤적추론모듈을 포함하여 구성되며,
    상기 영상분석모듈에서는 이동체에 대한 데이터포맷을 생성하고, 상기 데이터포맷에는 시간별로 이동체의 좌표가 저장되는 궤적데이터가 포함되며,
    상기 궤적추론모듈은,
    궤적데이터를 병합하여 동일객체에 대한 전체 궤적을 생성하는 궤적생성단계;
    상기 궤적데이터에 포함된 각 좌표의 평균 및 편차에 기초하여 궤적간의 궤적유사도를 계산하는 궤적유사도산출단계;
    일정 시간간격으로 이동체간 거리를 측정하여 상대거리가 일정거리 이내에 위치해 있는지 판단하여 그 결과를 기초로 근접거리횟수를 산출하는 근접거리산출단계;
    상기 궤적유사도산출단계에서 산출된 궤적유사도 및 근접거리산출단계에 의해 산출된 근접거리횟수가 일정범위 미만이면 이탈조건이 만족된 것으로 판단하고, 동일그룹 내에서 각 이동체에 대한 이탈조건을 판단하여 이탈이 되었다고 판단되는 이동체의 개수가 적은 쪽이 그룹을 이탈한 것으로 판단하는 스트림 리즈닝 그룹이탈 감시 시스템.
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