KR102174606B1 - 센서 일체형 ｉｐ 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 센서 일체형 IP 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는, 센서 모듈(110), MPU(120) 및 송수신모듈(130)을 포함하며, MPU(120)는 센서 모듈(110)을 구성하는 각 센서로부터 수신된 정보를 네트워크(200)를 통해 중앙 관제 서버(500)로 제공하도록 송수신모듈(130)을 제어하는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 있어서, 센서 모듈(110)은, 카메라 센서(110c); 외에 가스(CO, CO2, NO2)에 관한 센서인 가스 센서(110b); 를 추가로 구비하여 감시 대상체에 대해 주변 온도, 습도, 가스 변화를 측정할 뿐만 아니라, 카메라 센서(110c)에 획득된 영상 정보에 특수 가스 센서인 가스 센서(110b)에서 감지된 정보를 하나의 화면으로 NVR(300)로 제공하기 위해 실시간으로 중앙 관제 서버(500) 및 NVR(300) 중 적어도 하나 이상으로 제공하도록 하는 가스(gas) 상태확인과 감시 카메라 역할을 동시에 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따르면, 발전소, 변전소 및 전력시설, 화학공장, 위험물 저장고, 폭발물 제조 시설, 발전소 석탄 이동 시설 등에 적용되어 가스 발생 지점 실시간 감지, 실시간 상황파악 가능, 시각화 된 데이터 녹화, 중요 설비 보호, 위험물 사전 보호 및 폭발방지 등을 제공하고, 기존의 시스템이 단순히 온도, 습도, 가스, 영상 (CCTV) 감시 등이 분리되어 복잡하고 감지오류가 발생하는 것을 일체화하여 온도, 습도, 가스 데이터를 시각화한 일체형 시스템과 NVR, CMS 장치를 이용하여 시각화된 데이터를 Live View, Playback, Backup을 할 수 있고, 원거리에서 영상을 통하여 실시간으로 상황을 확인 가능한 효과를 제공할 뿐만 아니라, 빅데이터 기반으로 대상체를 추출하고 추출된 대상체에 대한 이웃하는 담당자에 대한 연속적인 모니터링 기능을 제공할 수 있다.
본 발명에 따르면, 발전소, 변전소 및 전력시설, 화학공장, 위험물 저장고, 폭발물 제조 시설, 발전소 석탄 이동 시설 등에 적용되어 가스 발생 지점 실시간 감지, 실시간 상황파악 가능, 시각화 된 데이터 녹화, 중요 설비 보호, 위험물 사전 보호 및 폭발방지 등을 제공하고, 기존의 시스템이 단순히 온도, 습도, 가스, 영상 (CCTV) 감시 등이 분리되어 복잡하고 감지오류가 발생하는 것을 일체화하여 온도, 습도, 가스 데이터를 시각화한 일체형 시스템과 NVR, CMS 장치를 이용하여 시각화된 데이터를 Live View, Playback, Backup을 할 수 있고, 원거리에서 영상을 통하여 실시간으로 상황을 확인 가능한 효과를 제공할 뿐만 아니라, 빅데이터 기반으로 대상체를 추출하고 추출된 대상체에 대한 이웃하는 담당자에 대한 연속적인 모니터링 기능을 제공할 수 있다.
Description
본 발명은 센서 일체형 IP 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템에 관한 것으로, 보다 구체적으로는, 발전소, 변전소 및 전력시설, 화학공장, 위험물 저장고, 폭발물 제조 시설, 발전소 석탄 이동 시설 등에 적용되어 가스 발생 지점 실시간 감지, 실시간 상황파악 가능, 시각화 된 데이터 녹화, 중요 설비 보호, 위험물 사전 보호 및 폭발방지 등을 제공하도록 하기 위한 센서 일체형 IP 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템에 관한 것이다.
종래의 CCTV는 주거지에서의 민원에 의해서 설치 개소가 지속적으로 증가하고 있고 최근에는 방범，보안，치안 등의 목적으로 CCTV 카메라를 설치함에 따라 카메라의 촬영에 적합한 조도를 유지하기 위해서도 보안등의 설치 개소가 지속적으로 증가하고 있는 추세이다.
또한, 최근의 CCTV는 주거지 뿐만 아니라 발전소나 변전소 등의 전력시설, 화학공장, 위험물 저장고, 폭발물 제조 시설, 발전소 석탄 이동 시설 등의 건축물이나 공공시설 등에 적용되어 위험물 사전 보호 및 폭발방지 등의 기능을 제공하도록 설치되고 있다.
이와 관련된 기술로서, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2009-0007665호인 열영상 적외선카메라를 이용한 LNGC 화물창 누설검사 방법은 지상 또는 LNGC 선박에서 사용되고 있는 LNG 운반용 화물창에서 LNG 가스가 누설되는 경우에 해당 누설부위를 찾아서 유지보수 하기 위한 유지보수의 단계 즉 수리단계에서의 누설검사 장치 및 이를 이용한 누설검사 방법에 관한 것으로서, 화물창 내의 2차 단열구역 중 1차 단열막에 막혀 검사를 위한 직접적인 접근이 불가능한 구역인 2차 단열막에 발생한 누설부위를 검사하고자 하는 것이며, 이와 더불어 2차 단열막의 누설을 별도의 족장 설치 없이도 검사할 수 있도록 2차 단열막의 누설부위를 1차 단열막을 통하여 탐지하여 원거리에서 육안으로 확인하는 열영상 적외선카메라를 이용한 LNGC 화물창 누설검사 방법에 관한 것이다.
또한, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2013-0109988호인 가스절연개폐기 감시 카메라 및 이를 구비하는 감시 시스템은 가스절연개폐기의 접지개폐기(ES) 및 단로기(DS)에서 발생하는 사고를 미리 예방함과 아울러 구동부 동작의 신뢰성을 확보하기 위하여, 영상정보를 이용하는 가스절연개폐기 감시 카메라 및 이를 구비하는 감시 시스템에 관한 것으로, 가스절연개폐기의 내부를 촬영하는 촬영부; 상기 촬영부의 주변에 배치되어 상기 가스절연개폐기의 내부에 빛을 조사하는 조명부; 상기 촬영부에서 촬영된 영상을 전송받는 미디어 컨버터; 및 상기 촬영부, 상기 조명부, 및 상기 미디어 컨버터에 전력을 공급하는 전원부;를 포함하며, 상기 촬영부는 기가비트 이더넷 카메라(GigE camera)를 포함하는 기술에 관한 것이다.
또한, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2016-0107603호인 CCTV 카메라 무선 영상 시스템은 창고, 건물, 출입문, 가스밸브 주변을 포함하여 동영상으로 확인 필요한 감시지역을 선택하여 감시카메라를 설치한 후, 원격지에서 휴대폰을 통해 감시지역을 실시간 확인 및 녹화가 가능한 것을 제공하는 기술에 관한 것이다.
그러나 위 기술들은 가스 유출을 확인하거나 가스를 검출할 뿐 영상과의 동시에 검출하지 못할 뿐만 아니라 가스와 영상 간의 어떠한 연관성을 제공하지 못하는 한계점이 있다.
한편, 대한민국 특허출원 출원번호 제10-2014-0028945호인 가스센서 및 IP네트워크 카메라 기반 융합 보안 시스템은 가스의 유출 여부를 감지하는 가스 센서 장치; 영상 데이터를 획득하고, 획득한 영상 데이터를 분석하여 영상 감시 보안 규칙의 위반에 해당하는지를 모니터링하는 IP 네트워크 카메라 장치; 상기 가스 센서 장치의 가스 센싱 결과 및 IP 네트워크 카메라 장치의 모니터링 결과를 포함하는 데이터를 송수신하는 통신 장치; 상기 가스 센서 장치 및 IP 네트워크 카메라 장치를 통하여 감지된 결과를 보안 시스템 운영자 또는 사용자에게 알리는 경보 장치; 및 상기 가스 센서 장치, IP 네트워크 카메라 장치, 통신 장치 및 경보 장치의 동작을 제어하는 제어 장치; 를 포함하는 기술에 관한 것이다.
그러나 위 기술은 가스 센싱 결과와 모니터링 결과를 동시에 제공하고 있으나, 대상체에 대해서 검출의 다양성을 확보하지 못하여 적용 범위가 제한되는 한계점이 있다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위한 것으로, 발전소, 변전소 및 전력시설, 화학공장, 위험물 저장고, 폭발물 제조 시설, 발전소 석탄 이동 시설 등에 적용되어 가스 발생 지점 실시간 감지, 실시간 상황파악 가능, 시각화 된 데이터 녹화, 중요 설비 보호, 위험물 사전 보호 및 폭발방지 등을 제공하도록 하기 위한 센서 일체형 IP 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 기존의 시스템이 단순히 온도, 습도, 가스, 영상 (CCTV) 감시 등이 분리되어 복잡하고 감지오류가 발생하는 것을 일체화하여 온도, 습도, 가스 데이터를 시각화한 일체형 시스템과 NVR, CMS 장치를 이용하여 시각화된 데이터를 Live View, Playback, Backup을 할 수 있고, 원거리에서 영상을 통하여 실시간으로 상황을 확인 가능하도록 하기 위한 센서 일체형 IP 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템을 제공하기 위한 것이다.
또한, 본 발명은 빅데이터 기반으로 대상체를 추출하고 추출된 대상체에 대한 이웃하는 담당자에 대한 연속적인 모니터링 기능을 제공하도록 하기 위한 센서 일체형 IP 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템을 제공하기 위한 것이다.
그러나 본 발명의 목적들은 상기에 언급된 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라는, 센서 모듈(110), MPU(120) 및 송수신모듈(130)을 포함하며, MPU(120)는 센서 모듈(110)을 구성하는 각 센서로부터 수신된 정보를 네트워크(200)를 통해 중앙 관제 서버(500)로 제공하도록 송수신모듈(130)을 제어하는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 있어서, 센서 모듈(110)은, 카메라 센서(110c); 외에 가스(CO, CO2, NO2)에 관한 센서인 가스 센서(110b); 를 추가로 구비하여 감시 대상체에 대해 주변 온도, 습도, 가스 변화를 측정할 뿐만 아니라, 카메라 센서(110c)에 획득된 영상 정보에 특수 가스 센서인 가스 센서(110b)에서 감지된 정보를 하나의 화면으로 NVR(300)로 제공하기 위해 실시간으로 중앙 관제 서버(500) 및 NVR(300) 중 적어도 하나 이상으로 제공하도록 하는 가스(gas) 상태확인과 감시 카메라 역할을 동시에 수행하는 것을 특징으로 한다.
이때, 센서 모듈(110)은, 온도 및 습도 정보를 추가로 획득하여 실시간으로 중앙 관제 서버(500) 및 NVR(300) 중 적어도 하나 이상으로 제공하도록 하기 위한 온습도 센서(110a); 를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라는, 중앙 관제 서버(500)에 의해 실시간으로 영상 정보가 수신되어 저장되는 NVR(300)과는 별도로 네트워크(200)를 통해 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로부터 수신된 센싱 정보 및 영상 분석를 분석한 뒤, NVR(300)에 대한 제어 명령을 제공하도록 하는 것을 특징으로 한다.
또한, 본 발명에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라는, NVR(300)로 제공된 시각화된 데이터에 대해서 NVR(300)이 Live View, Playback, Backup 기능을 제공하도록 하는 것을 특징으로 한다.
상기의 목적을 달성하기 위해 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템은, 복수의 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로 이루어진 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g), 네트워크(200), NVR(300), 복수의 CMS(400)로 이루어진 CMS 그룹(400g), 중앙 관제 서버(500) 및 관리자 스마트 단말(700)을 포함하며, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g), NVR(300), 복수의 CMS(400)로 이루어진 CMS 그룹(400g)는 하나의 관제 유닛 단위(10u)로 형성되며, 각 관제 유닛 단위(10u)는 하나가 아닌 복수개가 형성되어 네트워크(200)를 통해 중앙 관제 서버(500)의 제어를 받는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1)에 있어서, 중앙 관제 서버(500)는, 네트워크(100)를 통해 관리자 스마트 단말(700)로부터 자신이 관리하는 관제 유닛 단위(10u)을 구성하는 복수의 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로 이루어진 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100), NVR(300), 복수의 CMS(400)로 이루어진 CMS 그룹(400g) 각각의 IP 주소 정보 및 식별번호를 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호를 메타데이터로 복수의 IP 주소 정보에 해당하는 "IP 주소 정보 단위", 그리고 복수의 식별번호 정보에 해당하는 "식별번호 정보 단위"를 데이터베이스(530)에 저장하며, 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로부터 온습도 센서(110a), 가스 센서(110b), 카메라 센서(110c) 각각에 의해 센싱된 온습도 정보, 가스 정보, 영상 정보를 수신하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 수신된 온습도 정보, 가스 정보, 영상 정보를 각 주기별로 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호를 메타데이터로 센싱 정보 단위로 데이터베이스(530)에 저장하는 정보 수집 모듈(521); 을 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템은, 발전소, 변전소 및 전력시설, 화학공장, 위험물 저장고, 폭발물 제조 시설, 발전소 석탄 이동 시설 등에 적용되어 가스 발생 지점 실시간 감지, 실시간 상황파악 가능, 시각화 된 데이터 녹화, 중요 설비 보호, 위험물 사전 보호 및 폭발방지 등을 제공할 수 있는 효과가 있다.
또한, 본 발명의 다른 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템은, 기존의 시스템이 단순히 온도, 습도, 가스, 영상 (CCTV) 감시 등이 분리되어 복잡하고 감지오류가 발생하는 것을 일체화하여 온도, 습도, 가스 데이터를 시각화한 일체형 시스템과 NVR, CMS 장치를 이용하여 시각화된 데이터를 Live View, Playback, Backup을 할 수 있고, 원거리에서 영상을 통하여 실시간으로 상황을 확인 가능한 효과가 있다.
뿐만 아니라, 본 발명의 다른 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템은, 빅데이터 기반으로 대상체를 추출하고 추출된 대상체에 대한 이웃하는 담당자에 대한 연속적인 모니터링 기능을 제공할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1)을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1) 중 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1) 중 중앙 관제 서버(500)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1) 중 NVR(300)의 디스플레이에 구현된 UI 화면을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1) 중 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1) 중 중앙 관제 서버(500)의 구성요소를 나타내는 블록도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1) 중 NVR(300)의 디스플레이에 구현된 UI 화면을 나타내는 도면이다.
이하, 본 발명의 바람직한 실시예의 상세한 설명은 첨부된 도면들을 참조하여 설명할 것이다. 하기에서 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다.
본 명세서에 있어서는 어느 하나의 구성요소가 다른 구성요소로 데이터 또는 신호를 '전송'하는 경우에는 구성요소는 다른 구성요소로 직접 상기 데이터 또는 신호를 전송할 수 있고, 적어도 하나의 또 다른 구성요소를 통하여 데이터 또는 신호를 다른 구성요소로 전송할 수 있음을 의미한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1)을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1)은 복수의 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로 이루어진 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g), 네트워크(200), NVR(300), 복수의 CMS(400)로 이루어진 CMS 그룹(400g), 중앙 관제 서버(500) 및 빅데이터 서버(600), 관리자 스마트 단말(700)을 포함할 수 있으며, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g), NVR(300), 복수의 CMS(400)로 이루어진 CMS 그룹(400g)는 하나의 관제 유닛 단위(10u)로 형성되며, 각 관제 유닛 단위(10u)는 하나가 아닌 복수개가 형성되어 네트워크(200)를 통해 중앙 관제 서버(500)의 제어를 받을 수 있다.
여기서, 네트워크(200)는 대용량, 장거리 음성 및 데이터 서비스가 가능한 대형 통신망의 고속 기간 망인 통신망이며, 인터넷(Internet) 또는 고속의 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 차세대 유선 및 무선 망일 수 있다. 네트워크(200)가 이동통신망일 경우 동기식 이동 통신망일 수도 있고, 비동기식 이동 통신망일 수도 있다. 비동기식 이동 통신망의 일 실시 예로서, WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access) 방식의 통신망을 들 수 있다. 이 경우 도면에 도시되진 않았지만, 네트워크(200)는 RNC(Radio Network Controller)을 포함할 수 있다. 한편, WCDMA망을 일 예로 들었지만, 3G LTE망, 4G망 그 밖의 5G 등 차세대 통신망, 그 밖의 IP를 기반으로 한 IP망일 수 있다. 네트워크(200)는 관제 유닛 단위(10u)을 이루는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g), NVR(300), 복수의 CMS(400)로 이루어진 CMS 그룹(400g), 그리고 빅데이터 서버(600) 및 관리자 스마트 단말(700), 그 밖의 시스템 상호 간의 신호 및 데이터를 상호 전달하는 역할을 한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1) 중 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 2를 참조하면, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)는 센서 모듈(110), MPU(120) 및 송수신모듈(130)을 포함하며, 센서 모듈(110)은 온습도 센서(110a), 가스 센서(110b) 및 카메라 센서(110c)을 포함함으로써, 가스(gas) 상태확인과 감시 카메라 역할을 동시에 수행할 수 있다. MPU(120)는 센서 모듈(110)을 구성하는 각 센서로부터 수신된 정보를 네트워크(200)를 통해 중앙 관제 서버(500)로 제공하도록 송수신모듈(130)을 제어할 수 있다. 이에 따라 중앙 관제 서버(500)는 실시간으로 영상 정보가 수신되어 저장되는 NVR(300)과는 별도로 네트워크(200)를 통해 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로부터 수신된 센싱 정보 및 영상 분석를 분석한 뒤, NVR(300)에 대한 제어 명령을 제공할 수 있다.
즉, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)는 온도, 습도를 위한 온습도 센서(110a) 및 카메라 센서(110c)에 가스(CO, CO2, NO2)에 관한 적어도 하나 이상의 센서를 추가하여 감시 대상체에 대해 주변 온도, 습도, 가스 변화를 정확하게 측정할 뿐만 아니라, Full HD(1920x1080) 해상도의 주간영상에 특수 가스 센서인 가스 센서(110b)에서 감지된 데이터를 하나의 화면으로 실시간 표시함으로써, 가스 누수 방지 및 예방에 탁월한 전용 IP 네트워크 카메라에 해당한다.
또한, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)는 온도, 습도 정보에 가스 정보(CO, CO2, NO2 정보)를 이용하여 감시를 수행하는 일체형 카메라로, 1920x1080 Full HD 해상도의 주간영상과 센서 데이터를 합성하여 NVR(300) 및 CMS(400) 중 적어도 하나 이상의 디스플레이 화면에 표시하도록 할 수 있다.
한편, NVR(300)는 전용감시용 녹화기(Network Video Recorder)로 네트워크(200)를 통해 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로부터 정보를 통한 실시간 감시, 녹화 및 IP 망을 통해 원격제어가 가능할 수 있다.
또한, CMS(Central Monitoring Solutions)(400)는 시각화된 데이터를 Live View, Playback, Backup에 대한 기능을 제공하는 이벤트 말단 클라이언트로 기능하되, NVR(300)의 제어 하에, 마크가 적용된 대상체에 대한 인식을 통해 발생지역으로의 신속한 경비원 출동이 가능하도록 할 수 있다.
이러한 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 첫번째 기능으로 정확한 온도, 습도, 가스 측정에 해당하며, 1% 미만의 감지 오류를 가지며, 현재 온도, 습도, 가스량을 표시하고, 임계온도 설정 및 초과시 경보발생을 제공할 수 있다.
또한, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 두번째 기능으로 감시 및 녹화에 해당하며, 전용 감시 및 녹화용 NVR을 통해 실시간 감시, 녹화, 재생 및 원격제어를 수행할 수 있다.
또한, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)는 경제성을 특성으로, 설치가 간편하며, PC기반 16CH NVR 소프트웨어를 기반으로 타사 NVR에 연동가능한 Onvif(Open Network Video Interface Forum)를 지원할 수 있다.
뿐만 아니라, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)는 호환성을 특성으로, IP 카메라 ONVIF를 지원하며, 3rd Party VMS 연동을 위한 SDK(Software Development Kit)이 적용될 수 있다.
즉, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)는 기존의 시스템의 단순히 온도, 습도, 가스, 영상 (CCTV) 감시 등이 분리되어 복잡하고 감지오류가 발생하는 것은 일체화하여, 온도, 습도, 가스 데이타를 시각화 한 일체형 시스템을 제공할 수 있으며, 오류감지의 원인이 되는 조명, 습도, 먼지 등에 비교적 영향이 적어 감지오류가 현저히 낮고, 원거리에서 영상을 통하여 실시간으로 상황을 확인 가능하다.
기존의 스탠드얼론 가스 센서(Standalone GAS Sensor)와 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100) 간의 비교하는 하기의 표 1과 같을 수 있다.
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이러한, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 기대효과로 기존의 시스템은 단순히 온도, 습도, 가스, 영상 (CCTV) 감시 등이 분리되어 복잡하고 감지오류가 발생하는 것을 일체화하여 온도, 습도, 가스 데이터를 시각화 한 일체형 시스템과 NVR, CMS 장치를 이용하여 시각화된 데이터를 Live View, Playback, Backup을 할 수 있고, 원거리에서 영상을 통하여 실시간으로 상황을 확인 가능하다.
또한, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 적용분야는 발전소, 변전소 및 전력시설, 화학공장, 위험물 저장고, 폭발물 제조 시설, 발전소 석탄 이동 시설 등에 적용되어 가스 발생 지점 실시간 감지, 실시간 상황파악 가능, 시각화 된 데이터 녹화, 중요 설비 보호, 위험물 사전 보호 및 폭발방지 등을 제공할 수 있다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1) 중 중앙 관제 서버(500)의 구성요소를 나타내는 블록도이다. 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1) 중 NVR(300)의 디스플레이에 구현된 UI 화면을 나타내는 도면이다.
먼저. 도 3을 참조하며, 중앙 관제 서버(500)는 송수신부(510), 제어부(520), 데이터베이스(530)를 포함하며, 제어부(520)는 정보 수집 모듈(521), 차등 셋팅 모듈(522), 서비스 제공 모듈(523)을 포함할 수 있다.
정보 수집 모듈(521)은 네트워크(100)를 통해 관리자 스마트 단말(700)로부터 자신이 관리하는 관제 유닛 단위(10u)을 구성하는 복수의 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로 이루어진 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100), NVR(300), 복수의 CMS(400)로 이루어진 CMS 그룹(400g) 각각의 IP 주소 정보 및 식별번호를 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호를 메타데이터로 복수의 IP 주소 정보에 해당하는 "IP 주소 정보 단위", 그리고 복수의 식별번호 정보에 해당하는 "식별번호 정보 단위"를 데이터베이스(530)에 저장할 수 있다.
이후, 정보 수집 모듈(521)은 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로부터 온습도 센서(110a), 가스 센서(110b), 카메라 센서(110c) 각각에 의해 센싱된 온습도 정보, 가스 정보, 영상 정보를 수신하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 수신된 온습도 정보, 가스 정보, 영상 정보를 각 주기별로 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호를 메타데이터로 센싱 정보 단위로 데이터베이스(530)에 저장할 수 있다.
차등 셋팅 모듈(522)은 IP 주소 정보 단위를 구성하는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대해서 각 온습도 센서(110a), 가스 센서(110b), 그리고 카메라 센서(110c)에 대한 차등 셋팅 기능을 수행할 수 있다.
여기서 차등 셋팅 기능으로는 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 온습도 센서(110a), 가스 센서(110b), 그리고 카메라 센서(110c) 각각에 대한 온/오프(On/Off) 설정, 그리고 카메라 센서(110c)에 대한 주간(Day) 및 야간(Night) 모드에 차등 셋팅, IR 타임 셋팅, 차등 셋팅, White Balance 셋팅, 역광보정(WDR) 셋팅, 노이즈 제거(DNR) 셋팅, 노출(Exposure) 셋팅, 안개보정(Defog) 셋팅 설정일 수 있으며, 관리자 스마트 단말(700)로부터 차등 셋팅 모듈(522)이 차등 셋팅 기능 정보를 수신하여 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호를 메타데이터로 "차등 셋팅 정보 단위"로 데이터베이스(530) 상에 저장할 수 있다.
차등 셋팅 모듈(522)은 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 차등 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공할 수 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 카메라 센서(110c)에서 제공하는 영상 정보에 대한 각기 다른 색감으로 표현이 가능하다.
이 경우, 차등 셋팅 모듈(522)은 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 색감을 위한 서브 설정 정보(Brightness, Contrast, Saturation, Sharpness, Hue)를 제공할 수 있으며, 특히 야간(Night)의 경우 카메라 센서(110c)에 형성된 IR LED에 대한 활성화 셋팅도 제공할 수 있다. 한편, IR LED는 센서 모듈(100)에 추가적으로 구비된 조도 센서에 의해 센싱된 조도 정보에 대해서 미리 설정된 조도 미만에서의 대상체에 대한 조사를 통해 카메라 센서(110c)에 의한 적외선 촬영 기능을 수행하기 위해 사용되며, 조도 센서는 단계별 조도를 감지하기 위해 사용된다.
차등 셋팅 모듈(522)은 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 White Balance 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공할 수 있다. 이 경우, 차등 셋팅 모듈(522)은 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 White Balance 셋팅을 위한 서브 설정 정보(Auto-Outdoor Mode, Auto-Indoor Mode, Push Mode, Indoor Mode, Outdoor Mode, Fluorescent Mode, User Mode_Gain-Cb, User Mode_Gain-Cr)를 제공할 수 있다.
차등 셋팅 모듈(522)은 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 역광보정(WDR) 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공할 수 있다. 이 경우, 차등 셋팅 모듈(522)은 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 역광보정(WDR) 셋팅을 위한 서브 설정 정보(Disable Mode, Enable Mode-Value(1 내지 3 단계))를 제공할 수 있다.
다음으로, 차등 셋팅 모듈(522)은 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 노이즈 제거(DNR) 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공할 수 있다. 이 경우, 차등 셋팅 모듈(522)은 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 노이즈 제거(DNR) 셋팅을 위한 서브 설정 정보(Disable Mode, 2D DNR Mode-Value(1 내지 100), 3D DNR Mode-Value(1 내지 100))를 제공할 수 있다.
차등 셋팅 모듈(522)은 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 노출(Exposure) 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공할 수 있다. 이 경우, 차등 셋팅 모듈(522)은 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 노출(Exposure) 셋팅을 위한 제 1 서브 설정 정보인 자동(Auto) 모드로의 Shutter Speed, Mac AGC, Suppress Rolling 설정 정보, 제 2 서브 설정 정보인 사용자(User) 모드로의 Shutter Speed, Gain, HLC 설정 정보를 제공할 수 있다.
다음으로, 차등 셋팅 모듈(522)은 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 안개보정(Defog) 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공할 수 있다. 이 경우, 차등 셋팅 모듈(522)은 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 안개보정(Defog) 셋팅을 위한 서브 설정 파라미터 정보(Disable Mode, Enable Mode, Auto Mode)를 제공할 수 있다.
이와 같이 차등 셋팅 모듈(522)은 상술한 모든 설정 파라미터 값을 시간 설정에 따라 자동 셋팅 변경, 그리고 밝기(Day/Night)에 따라 자동으로 변경 가능한 값에 대해서 임의로 셋팅될 수 있도록 함으로써, 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100) 설치 주변 환경 변화에 따른 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100) 셋팅값 정밀하게 컨트롤 하므로 좀더 좋은 영상 획득 가능하도록 할 수 있다.
서비스 제공 모듈(523)은 차등 셋팅 모듈(522)에 의해 설정되어 데이터베이스(530)에 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100) 별로 저장된 7가지 파라미터로 셋팅 정보로, IR 타임 셋팅, 차등 셋팅, White Balance 셋팅, 역광보정(WDR) 셋팅, 노이즈 제거(DNR) 셋팅, 노출(Exposure) 셋팅, 안개보정(Defog) 셋팅 정보를 데이터베이스(530) 상에서 각 관제 유닛 단위(10u)의 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100) 별로 관리할 뿐만 아니라, 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 센서 모듈(110)이 설치된 대상 영역 내에서의 각 온습도 정보에 대해서 미리 설정된 온도 범위에 미달하거나 초과하는 경우, 미리 설정된 습도 범위에 미달하거나 초과하는 경우, 적어도 하나 이상의 가스(CO, CO2, NO2)에 대한 미리 설정된 가스 검출량 범위를 초과하는 경우에 해당하는 영상 정보에서 대상체를 영상 인식을 통해 추출하고, 추출된 적어도 하나의 대상체에 대해서 빅데이터 서버(600)에 대한 질의를 통해 미달 또는 초과되는 파라미터에 대한 관련도가 미리 설정된 관련도 이상인 경우, 미리 설정된 관련도 이상인 대상체 정보를 데이터베이스(530) 상에 저장할 뿐만 아니라, 하나의 관제 유닛 단위(10u) 상에서 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로부터 네트워크(200)를 통해 NVR(300) 상(도 4 참조)에 중앙 관제 서버(300)와는 별도로 저장되는 영상 정보 상에 대상체에 대한 간단한 추적 가능한 마크(mark)를 생성하도록 제어명령을 NVR(300)로 전송함으로써, 하나의 관제 유닛 단위(10u) 상에서 NVR(300)에 의해 마크가 적용된 대상체의 영상 정보를 제공한 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)의 식별번호를 추출한 뒤, 추출된 식별번호에 해당하는 CMS(400)로 마크가 적용된 대상체가 포함된 영상 정보가 제공되도록 하여, 담당 경비원이 초과되는 파라미터를 갖는 영상 정보에 대한 마크가 적용된 대상체에 대한 즉각적인 인식이 가능하도록 할 수 있다.
즉, 서비스 제공 모듈(523)은 영상 정보에서 대상체를 영상 인식을 통해 추출시, 각 발전소, 변전소 및 전력시설, 화학공장, 위험물 저장고, 폭발물 제조 시설, 발전소 석탄 이동 시설 등에서 위험 대상체로 선정된 대상체에 대해서 데이터베이스(330) 상에 저장된 복수의 대상체 패턴 정보가 저장되어 있는데, 다양한 대상체 패턴 자체 정보 또는 다양한 대상체 패턴의 미리 설정된 각도로 기울어진 것, 역으로 된 것 등과 같은 대상체 패턴 그룹과 영상 정보 상의 객체를 비교하여 영상 정보 속에서 대상체를 판별할 수 있다.
한편, 빅데이터 서버(600)는 서비스 제공 모듈(523)로부터 영상 인식에 따른 대상체 패턴에 해당하는 대상체 정보(대상체 명칭), 그리고 미달 또는 초과된 센싱 정보를 수신한 뒤, 대상체 명칭과 미달 또는 초과된 센싱 정보 간의 러신 머닝 기반으로 학습 정보를 활용한 분석을 통해 대상체 정보에 대해서 센싱 정보에 대한 미달 또는 초과의 정량적 수치의 증가 또는 감소에 따른 문제 발생 정도를 각 대상체 별로 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에서 추출하여 추출된 문제 발생 정도에 대해서, 각 영상 정보를 제공한 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 위치 별 각 대상체 정보(대상체 명칭)의 위험 가중치를 대상체 정보에 대해서 각 대상체 별로 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에서 추출한 뒤, 문제 발생 정도와 위험 가중치에 대한 정량적 수치를 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 최종 수치를 관련도로 생성한 뒤, 네트워크(200)를 통해 서비스 제공 모듈(523)로 제공할 수 있다.
한편, 빅데이터 서버(600)의 분석/제어 프로그램에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있다.
이에 따른 빅데이터 서버(600)는 DCS DB에 분산 저장된 수집 데이터를 머신러닝 알고리즘을 통해 분석하고 정보를 추출할 수 있다. 보다 구체적으로, 빅데이터 서버(600)에서 사용되는 머신러닝 알고리즘은 결정 트리(DT, Decision Tree) 분류 알고리즘, 랜덤 포레스트 분류 알고리즘, SVM(Support Vector Machine) 분류 알고리즘 중 하나일 수 있으며, 정보 추출의 정확도 향상을 위해 다수의 상호 보완적인 머신러닝 알고리즘들로 구성된 앙상블 구조를 적용할 수 있다.
결정 트리 분류 알고리즘은 트리 구조로 학습하여 결과를 도출하는 방식으로 결과 해석 및 이해가 용이하고, 데이터 처리 속도가 빠르며 탐색 트리 기반으로 룰 도출이 가능할 수 있다. DT의 낮은 분류 정확도를 개선하기 위한 방안으로 RF를 적용할 수 있다. 랜덤 포레스트 분류 알고리즘은 다수의 DT를 앙상블로 학습한 결과를 도축하는 방식으로, DT보다 결과 이해가 어려우나 DT보다 결과 정확도가 높을 수 있다. DT 또는 RF 학습을 통해 발생 가능한 과적합의 개선 방안으로 SVM을 적용할 수 있다. SVM 분류 알고리즘은 서로 다른 분류에 속한 데이터를 평면 기반으로 분류하는 방식으로, 일반적으로 높은 정확도를 갖고, 구조적으로 과적합(overfitting)에 낮은 민감도를 가질 수 있다.
또한, 서비스 제공 모듈(523)은 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g)을 구성하는 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대해서 구비된 NVR 장비(300)에 저장된 "영상 정보" 상에서 마크가 적용된 대상체가 이동하는 것으로 분석한 경우, 마크가 적용된 대상체의 이동방향을 영상 인식을 통해 분석하고, 분석된 이동방향에 위치하는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호를 추출할 수 있으며, 추출된 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호에 해당하는 영역을 담당하는 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)가 최초 마크가 설정된 대상체를 포함하는 영상 정보를 제공받은 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)와 다른 것인지 여부를 분석하여 같은 경우, CMS(400)에 구비된 디스플레이부의 분할 화면 중 마크가 적용된 대상체가 이동 예정인 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호에 할당된 화면 영역 번호를 추출한 뒤, 추출된 화면 영역 번호를 네트워크(200)를 통해 NVR(300)로 전송하도록 송수신부(510)를 제어함으로써, NVR(300)에 의해 마크가 적용된 대상체가 이동 예정인 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 화면 영역에 대한 깜박거림 효과에 대한 요청이 CMS(400)로 전달되어 CMS(400)를 운영하는 담당 경비원이 쉽게 마크가 적용된 대상체에 대한 연속적인 인지가 수행될 수 있도록 할수 있다.
한편, 이와 반대로, 서비스 제공 모듈(523)은 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g)을 구성하는 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대해서 구비된 NVR 장비(300)에 저장된 "영상 정보" 상에서 마크가 적용된 대상체가 이동하는 것으로 분석한 경우, 마크가 적용된 대상체의 이동방향을 영상 인식을 통해 분석하고, 분석된 이동방향에 위치하는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호를 추출할 수 있으며, 추출된 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호에 해당하는 영역을 담당하는 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)가 최초 마크가 설정된 대상체를 포함하는 영상 정보를 제공받은 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)와 다른 것인지 여부를 분석하여 다른 경우, 추출된 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호를 네트워크(200)를 통해 NVR(300)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, NVR(300)에 의해 마크가 적용된 대상체가 이동 예정인 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)의 식별번호를 추출한 뒤, 이동 예정인 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 할당된 CMS(400)의 분할 화면 중 NVR(300)에 의해 마크가 적용된 대상체가 이동 예정인 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호에 할당된 화면 영역 번호를 추출하여 추출된 화면 영역 번호화 함께 대상체 정보를 추출된 식별번호에 해당하는 CMS(400)로 전송하여 이동 방향에 해당하는 영역을 담당하는 담당 경비원이 쉽게 마크가 적용된 대상체에 대한 연속적인 인지가 수행될 수 있도록 할 수 있다.
본 발명은 또한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록 장치를 포함한다.
컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기테이프, 플로피 디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다.
또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 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 의해 용이하게 추론될 수 있다.
이상과 같이, 본 명세서와 도면에는 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 개시하였으며, 비록 특정 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명의 기술 내용을 쉽게 설명하고 발명의 이해를 돕기 위한 일반적인 의미에서 사용된 것이지, 본 발명의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 여기에 개시된 실시예 외에도 본 발명의 기술적 사상에 바탕을 둔 다른 변형 예들이 실시 가능하다는 것은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 자명한 것이다.
1 : 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템
10u : 관제 유닛 단위
100 : 센서 일체형 IP 네트워크 카메라
100g : 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹
110 : 센서 모듈 110a : 온습도 센서
110b : 가스 센서 110c : 카메라 센서
120 : MPU 130 : 송수신모듈
200 : 네트워크 300 : NVR
400 : CMS 400g : CMS 그룹
500 : 중앙 관제 서버 510 : 송수신부
520 : 제어부 521 : 정보 수집 모듈
522 : 차등 셋팅 모듈 523 : 서비스 제공 모듈
530 : 데이터베이스 600 : 빅데이터 서버
700 : 관리자 스마트 단말
10u : 관제 유닛 단위
100 : 센서 일체형 IP 네트워크 카메라
100g : 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹
110 : 센서 모듈 110a : 온습도 센서
110b : 가스 센서 110c : 카메라 센서
120 : MPU 130 : 송수신모듈
200 : 네트워크 300 : NVR
400 : CMS 400g : CMS 그룹
500 : 중앙 관제 서버 510 : 송수신부
520 : 제어부 521 : 정보 수집 모듈
522 : 차등 셋팅 모듈 523 : 서비스 제공 모듈
530 : 데이터베이스 600 : 빅데이터 서버
700 : 관리자 스마트 단말
Claims (5)
- 복수의 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로 이루어진 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g), 네트워크(200), NVR(300), 복수의 CMS(400)로 이루어진 CMS 그룹(400g), 중앙 관제 서버(500) 및 빅데이터 서버(600), 관리자 스마트 단말(700)을 포함할 수 있으며, 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g), NVR(300), 복수의 CMS(400)로 이루어진 CMS 그룹(400g)는 하나의 관제 유닛 단위(10u)로 형성되며, 각 관제 유닛 단위(10u)는 하나가 아닌 복수개가 형성되어 네트워크(200)를 통해 중앙 관제 서버(500)의 제어를 받는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템(1)에 있어서,
센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)는,
센서 모듈(110), MPU(120) 및 송수신모듈(130)을 포함하며, 센서 모듈(110)은 온습도 센서(110a), 가스 센서(110b) 및 카메라 센서(110c)를 포함함으로써, 가스(gas) 상태확인과 감시 카메라 역할을 동시에 수행하며,
MPU(120)는 센서 모듈(110)을 구성하는 각 센서로부터 수신된 정보를 네트워크(200)를 통해 중앙 관제 서버(500)로 제공하도록 송수신모듈(130)을 제어하며,
중앙 관제 서버(500)는, 실시간으로 영상 정보가 수신되어 저장되는 NVR(300)과는 별도로 네트워크(200)를 통해 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로부터 수신된 센싱 정보 및 영상 분석를 분석한 뒤, NVR(300)에 대한 제어 명령을 제공하며,
중앙 관제 서버(500)는,
송수신부(510), 제어부(520), 데이터베이스(530)를 포함하며, 제어부(520)는,
네트워크(100)를 통해 관리자 스마트 단말(700)로부터 자신이 관리하는 관제 유닛 단위(10u)을 구성하는 복수의 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로 이루어진 센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100), NVR(300), 복수의 CMS(400)로 이루어진 CMS 그룹(400g) 각각의 IP 주소 정보 및 식별번호를 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호(IMEI)와 함께 수신하도록 송수신부(310)를 제어한 뒤, 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호를 메타데이터로 복수의 IP 주소 정보에 해당하는 "IP 주소 정보 단위", 그리고 복수의 식별번호 정보에 해당하는 "식별번호 정보 단위"를 데이터베이스(530)에 저장하며,
각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로부터 온습도 센서(110a), 가스 센서(110b), 카메라 센서(110c) 각각에 의해 센싱된 온습도 정보, 가스 정보, 영상 정보를 수신하도록 송수신부(510)를 제어한 뒤, 수신된 온습도 정보, 가스 정보, 영상 정보를 각 주기별로 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호를 메타데이터로 센싱 정보 단위로 데이터베이스(530)에 저장하는 정보 수집 모듈(521);
IP 주소 정보 단위를 구성하는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대해서 각 온습도 센서(110a), 가스 센서(110b), 그리고 카메라 센서(110c)에 대한 차등 셋팅 기능을 수행하며, 차등 셋팅 기능으로는 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 온습도 센서(110a), 가스 센서(110b), 그리고 카메라 센서(110c) 각각에 대한 온/오프(On/Off) 설정, 그리고 카메라 센서(110c)에 대한 주간(Day) 및 야간(Night) 모드에 차등 셋팅, IR 타임 셋팅, 차등 셋팅, White Balance 셋팅, 역광보정(WDR) 셋팅, 노이즈 제거(DNR) 셋팅, 노출(Exposure) 셋팅, 안개보정(Defog) 셋팅 설정일 수 있으며, 관리자 스마트 단말(700)로부터 차등 셋팅 기능 정보를 수신하여 관리자 스마트 단말(700)의 단말식별번호를 메타데이터로 "차등 셋팅 정보 단위"로 데이터베이스(530) 상에 저장하며,
각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 차등 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공할 수 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 카메라 센서(110c)에서 제공하는 영상 정보에 대한 각기 다른 색감으로 표현이 가능하며,
주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 색감을 위한 서브 설정 정보(Brightness, Contrast, Saturation, Sharpness, Hue)를 제공할 수 있으며, 야간(Night)의 경우 카메라 센서(110c)에 형성된 IR LED에 대한 활성화 셋팅도 제공하며,
각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 White Balance 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공하며, 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 White Balance 셋팅을 위한 서브 설정 정보(Auto-Outdoor Mode, Auto-Indoor Mode, Push Mode, Indoor Mode, Outdoor Mode, Fluorescent Mode, User Mode_Gain-Cb, User Mode_Gain-Cr)를 제공하며,
각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 역광보정(WDR) 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공하며, 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 역광보정(WDR) 셋팅을 위한 서브 설정 정보(Disable Mode, Enable Mode-Value(1 내지 3 단계))를 제공하며,
각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 노이즈 제거(DNR) 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공하며, 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 노이즈 제거(DNR) 셋팅을 위한 서브 설정 정보(Disable Mode, 2D DNR Mode-Value(1 내지 100), 3D DNR Mode-Value(1 내지 100))를 제공하며,
각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 노출(Exposure) 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공하며, 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 노출(Exposure) 셋팅을 위한 제 1 서브 설정 정보인 자동(Auto) 모드로의 Shutter Speed, Mac AGC, Suppress Rolling 설정 정보, 제 2 서브 설정 정보인 사용자(User) 모드로의 Shutter Speed, Gain, HLC 설정 정보를 제공하며,
각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 안개보정(Defog) 셋팅에 있어서, 주간(Day) 및 야간(Night)에 차등 적용 기능을 제공하며, 주간(Day) 및 야간(Night)에 따라 각기 다른 안개보정(Defog) 셋팅을 위한 서브 설정 파라미터 정보(Disable Mode, Enable Mode, Auto Mode)를 제공하며,
각 설정을 위한 모든 설정 파라미터 값을 시간 설정에 따라 자동 셋팅 변경, 그리고 밝기(Day/Night)에 따라 자동으로 변경 가능한 값에 대해서 임의로 셋팅될 수 있도록 함으로써, 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100) 설치 주변 환경 변화에 따른 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100) 셋팅값을 컨트롤 하는 차등 셋팅 모듈(522); 및
차등 셋팅 모듈(522)에 의해 설정되어 데이터베이스(530)에 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100) 별로 저장된 7가지 파라미터로 셋팅 정보로, IR 타임 셋팅, 차등 셋팅, White Balance 셋팅, 역광보정(WDR) 셋팅, 노이즈 제거(DNR) 셋팅, 노출(Exposure) 셋팅, 안개보정(Defog) 셋팅 정보를 데이터베이스(530) 상에서 각 관제 유닛 단위(10u)의 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100) 별로 관리할 뿐만 아니라, 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 센서 모듈(110)이 설치된 대상 영역 내에서의 각 온습도 정보에 대해서 미리 설정된 온도 범위에 미달하거나 초과하는 경우, 미리 설정된 습도 범위에 미달하거나 초과하는 경우, 적어도 하나 이상의 가스(CO, CO2, NO2)에 대한 미리 설정된 가스 검출량 범위를 초과하는 경우에 해당하는 영상 정보에서 대상체를 영상 인식을 통해 추출하고, 추출된 적어도 하나의 대상체에 대해서 빅데이터 서버(600)에 대한 질의를 통해 미달 또는 초과되는 파라미터에 대한 관련도가 미리 설정된 관련도 이상인 경우, 미리 설정된 관련도 이상인 대상체 정보를 데이터베이스(530) 상에 저장할 뿐만 아니라, 하나의 관제 유닛 단위(10u) 상에서 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)로부터 네트워크(200)를 통해 NVR(300) 상에 중앙 관제 서버(300)와는 별도로 저장되는 영상 정보 상에 대상체에 대한 간단한 추적 가능한 마크(mark)를 생성하도록 제어명령을 NVR(300)로 전송함으로써, 하나의 관제 유닛 단위(10u) 상에서 NVR(300)에 의해 마크가 적용된 대상체의 영상 정보를 제공한 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)의 식별번호를 추출한 뒤, 추출된 식별번호에 해당하는 CMS(400)로 마크가 적용된 대상체가 포함된 영상 정보가 제공되도록 하여, 담당 경비원이 초과되는 파라미터를 갖는 영상 정보에 대한 마크가 적용된 대상체에 대한 즉각적인 인식이 가능하도록 하며,
영상 정보에서 대상체를 영상 인식을 통해 추출시, 각 발전소, 변전소 및 전력시설, 화학공장, 위험물 저장고, 폭발물 제조 시설, 발전소 석탄 이동 시설에서 위험 대상체로 선정된 대상체에 대해서 데이터베이스(330) 상에 저장된 복수의 대상체 패턴 정보가 저장되어 있는데, 다양한 대상체 패턴 자체 정보 또는 다양한 대상체 패턴의 미리 설정된 각도로 기울어진 것, 역으로 된 것과 같은 대상체 패턴 그룹과 영상 정보 상의 객체를 비교하여 영상 정보 속에서 대상체를 판별하며,
빅데이터 서버(600)로 영상 인식에 따른 대상체 패턴에 해당하는 대상체 정보(대상체 명칭), 그리고 미달 또는 초과된 센싱 정보를 전송함으로써, 빅데이터 서버(600) 상에서 대상체 명칭과 미달 또는 초과된 센싱 정보 간의 러신 머닝 기반으로 학습 정보를 활용한 분석을 통해 대상체 정보에 대해서 센싱 정보에 대한 미달 또는 초과의 정량적 수치의 증가 또는 감소에 따른 문제 발생 정도를 각 대상체 별로 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에서 추출하여 추출된 문제 발생 정도에 대해서, 각 영상 정보를 제공한 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 위치 별 각 대상체 정보(대상체 명칭)의 위험 가중치를 대상체 정보에 대해서 각 대상체 별로 분산 파일 프로그램에 의해 DCS DB에서 추출한 뒤, 문제 발생 정도와 위험 가중치에 대한 정량적 수치를 멀티플리케이션(multiplication)을 통해 연산된 최종 수치를 관련도로 생성되며, 빅데이터 서버(600)로부터 생성된 관련도를 제공받는 방식으로 제공받으며,
센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g)을 구성하는 각 센서 일체형 IP네트워크 카메라(100)에 대해서 구비된 NVR 장비(300)에 저장된 "영상 정보" 상에서 마크가 적용된 대상체가 이동하는 것으로 분석한 경우, 마크가 적용된 대상체의 이동방향을 영상 인식을 통해 분석하고, 분석된 이동방향에 위치하는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호를 추출할 수 있으며, 추출된 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호에 해당하는 영역을 담당하는 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)가 최초 마크가 설정된 대상체를 포함하는 영상 정보를 제공받은 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)와 다른 것인지 여부를 분석하여 같은 경우, CMS(400)에 구비된 디스플레이부의 분할 화면 중 마크가 적용된 대상체가 이동 예정인 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호에 할당된 화면 영역 번호를 추출한 뒤, 추출된 화면 영역 번호를 네트워크(200)를 통해 NVR(300)로 전송하도록 송수신부(510)를 제어함으로써, NVR(300)에 의해 마크가 적용된 대상체가 이동 예정인 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대한 화면 영역에 대한 깜박거림 효과에 대한 요청이 CMS(400)로 전달되어 CMS(400)를 운영하는 담당 경비원이 쉽게 마크가 적용된 대상체에 대한 연속적인 인지가 수행될 수 있도록 하며,
센서 일체형 IP 네트워크 카메라 그룹(100g)을 구성하는 각 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 대해서 구비된 NVR 장비(300)에 저장된 "영상 정보" 상에서 마크가 적용된 대상체가 이동하는 것으로 분석한 경우, 마크가 적용된 대상체의 이동방향을 영상 인식을 통해 분석하고, 분석된 이동방향에 위치하는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호를 추출할 수 있으며, 추출된 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호에 해당하는 영역을 담당하는 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)가 최초 마크가 설정된 대상체를 포함하는 영상 정보를 제공받은 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)와 다른 것인지 여부를 분석하여 다른 경우, 추출된 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호를 네트워크(200)를 통해 NVR(300)로 전송하도록 송수신부(310)를 제어함으로써, NVR(300)에 의해 마크가 적용된 대상체가 이동 예정인 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 담당 경비원이 운영하는 CMS(400)의 식별번호를 추출한 뒤, 이동 예정인 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)에 할당된 CMS(400)의 분할 화면 중 NVR(300)에 의해 마크가 적용된 대상체가 이동 예정인 센서 일체형 IP 네트워크 카메라(100)의 식별번호에 할당된 화면 영역 번호를 추출하여 추출된 화면 영역 번호화 함께 대상체 정보를 추출된 식별번호에 해당하는 CMS(400)로 전송하여 이동 방향에 해당하는 영역을 담당하는 담당 경비원이 쉽게 마크가 적용된 대상체에 대한 연속적인 인지가 수행될 수 있도록 하는 서비스 제공 모듈(523); 을 포함하는 것을 특징으로 하는 센서 일체형 IP 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템.
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Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200049302A KR102174606B1 (ko) | 2020-04-23 | 2020-04-23 | 센서 일체형 ｉｐ 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020200049302A KR102174606B1 (ko) | 2020-04-23 | 2020-04-23 | 센서 일체형 ｉｐ 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR102174606B1 true KR102174606B1 (ko) | 2020-11-05 |
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ID=73249405
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020200049302A KR102174606B1 (ko) | 2020-04-23 | 2020-04-23 | 센서 일체형 ｉｐ 네트워크 카메라, 그리고 이를 이용한 감시 시스템 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| KR (1) | KR102174606B1 (ko) |
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-
2020
- 2020-04-23 KR KR1020200049302A patent/KR102174606B1/ko active IP Right Grant
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