KR102192247B1 - 이벤트 필터링 기능을 가진 카메라 장치 및 카메라의 이벤트 필터링 방법 - Google Patents

이벤트 필터링 기능을 가진 카메라 장치 및 카메라의 이벤트 필터링 방법 Download PDF

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Abstract

영상 분석 기능을 내장한 카메라에 관한 기술이 개시된다. 영상 분석 결과 이벤트가 발생하였으나 반복 오인식일 가능성이 있는 경우, 서버를 통해 정밀 분석하여 오인식일 경우 그 오인식 정보를 반복 오인식 레지스터리(registry)에 등록한다. 영상을 분석하여 이벤트가 발생하면 반복 오인식 레지스터리를 체크하여 매칭되면 그 이벤트 신호는 필터링 아웃된다. 예를 들어 이벤트에 수반된 오인식 환경 정보를 누적 관찰하여 일정 범위 내의 시간에서, 일정 범위 내의 장소에서 특정한 유형의 이벤트가 기준 회수 이상 반복하여 발생하면 오인식일 가능성이 있다고 판단할 수 있다.

Description

이벤트 필터링 기능을 가진 카메라 장치 및 카메라의 이벤트 필터링 방법{camera with event filtering feature and event filtering method for camera}
카메라, 특히 영상 분석 기능을 내장한 카메라에 관한 기술이 개시된다.
지능적인 영상 분석 기능을 내장한 카메라가 알려져 있다. 이러한 카메라는 촬영되는 영상을 분석하여 여러 종류의 이벤트를 출력할 수 있다.
예를 들어, 무인샵 기술에 이러한 카메라를 이용한 이벤트가 활용될 수 있다. 무인샵은 잠금 장치를 가진 문이 설치된 폐쇄된 공간에 진열대를 설치하고 상품을 무인으로 판매한다. 고객의 단말기에서 식별 정보를 판독하여 인증하고 문의 잠금 장치를 해정한다. 고객이 상품 진열대에서 상품을 꺼집어 내는 것을 카메라를 통해 인식하고 상품을 인식하여 구매예정 리스트에 등록하고, 문이 닫히면 문의 잠금 장치를 잠그고 구매예정 리스트에 등록된 상품을 판독된 고객 식별 정보를 이용하여 결제 처리한다. 이러한 무인샵에 있어서 고객이 매장 내 시설을 파손하거나, 한번에 여러 명이 매장으로 들어오거나, 진열대에 진열된 상품을 다른 곳으로 옮기는 등의 문제가 발생할 수 있다. 이러한 이상 상황을 검출하기 위해 무인샵에 지능적인 영상 분석 기능을 내장한 카메라를 설치할 수 있다.
그런데 예를 들어 무인샵 내에 설치된 광고 패널에 인쇄되거나 디스플레이된 사람을 인식하여 복수의 고객이 있다고 이벤트를 출력하는 경우가 있을 수 있다.
또 다른 예로, 감시 카메라에 있어서 특정한 시간대에 특정한 위치에서 반복하여 잘못된 오인식으로 인한 이벤트가 발생하는 경우가 있다. 이것은 주로 특정한 지점에 대해 태양이 특정한 위치에 있을 때 역광 등의 영향으로 카메라가 오인식하는데 기인한다.
제안된 발명은 지능형 카메라에서 오인식으로 인한 이벤트 출력을 줄이는 것을 목적으로 한다.
제안된 발명의 일 양상에 따르면, 이벤트가 발생하였으나 반복 오인식일 가능성이 있는 경우, 서버를 통해 정밀 분석하여 오인식일 경우 그 오인식 정보를 반복 오인식 레지스터리(registry)에 등록한다. 영상을 분석하여 이벤트가 발생하면 반복 오인식 레지스터리를 체크하여 매칭되면 그 이벤트 신호는 필터링된다.
추가적인 양상에 따르면, 이벤트에 수반된 오인식 환경 정보를 누적 관찰하여 일정 범위 내의 시간에서, 일정 범위 내의 장소에서 특정한 유형의 이벤트가 기준 회수 이상 반복하여 발생하면 오인식일 가능성이 있다고 판단할 수 있다.
추가적인 양상에 따르면, 반복 오인식 정보는 오인식이 발생한 시간 및 오인식이 발생한 장소 정보를 포함하는 오인식 환경 정보를 포함할 수 있다.
추가적인 양상에 따르면, 반복 오인식 정보는 추가로 영상의 칼라 히스토그램 정보를 더 포함할 수 있다.
추가적인 양상에 따르면, 반복 오인식 정보는 영상에서 검출된 객체의 종류와 위치 정보를 포함할 수 있다.
제안된 발명에 따라, 환경 조건으로 인해 반복적으로 발생하는 이벤트를 줄여 관리 부담과 비용을 줄일 수 있다.
도 1은 일 실시예에 따른 카메라 장치의 구성을 도시한 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 따른 이벤트 필터링 방법의 구성을 도시한 흐름도이다.
전술한, 그리고 추가적인 양상들은 첨부된 도면을 참조하여 설명하는 실시예들을 통해 구체화된다. 각 실시예들의 구성 요소들은 다른 언급이나 상호간에 모순이 없는 한 실시예 내에서 다양한 조합이 가능한 것으로 이해된다.
도 1은 일 실시예에 따른 카메라 장치의 구성을 도시한 블록도이다. 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 카메라 장치는 이미지 센서(110)와, 통신부(170)와, 영상 분석부(131)와, 이벤트 관찰부(135)와, 정밀 분석 처리부(137)와, 이벤트 필터링부(133)를 포함한다.
이미지 센서(110)는 렌즈를 통해 모아진 광 신호로부터 전기적인 영상 신호를 출력하며, 도시된 실시예에서 CMOS 이미지 센서이다. 통신부(170)는 유선 혹은 무선 네트워크를 통해 외부의 정보 기기와 통신을 처리하며, 도시된 실시예에서 이더넷 모뎀과 통신 프로토콜을 처리하는 운영체제에 포함된 통신 구동 프로그램이다. 도시된 실시예에서 영상 분석부(131)와, 이벤트 관찰부(135)와, 정밀 분석 처리부(137)와, 이벤트 필터링부(133)는 카메라에 내장된 마이크로프로세서나 신호처리 프로세서에서 실행되는 프로그래밍 명령어 세트들로 구현될 수 있다.
영상 분석부(131)는 이미지 센서(110)에서 출력된 영상으로부터 이벤트를 검출하여 이벤트 신호를 출력한다. 이벤트는 예를 들면 감시 공간 내에 사람이 두 사람 이상 검출되었다, 감시 공간 내의 지정된 영역에 사람이 진입하였다, 감시 공간 내 시설물 파괴가 발생했다라는 내용일 수 있다. 이벤트는 이미지 센서로부터의 영상 신호 외에 별도의 센서, 예를 들면 도어 열림 센서나 로드셀 등의 출력을 함께 고려하여 발생하는 경우도 흔히 있다.
이벤트 관찰부(135)는 영상 분석부(131)에서 출력되는 이벤트 신호를 누적 분석하여 반복 오인식 가능성을 판단하여 분석 트리거 신호를 출력한다. 영상 분석부(131)에서 출력되는 이벤트 신호와 부가 정보들은 메모리의 이벤트 버퍼(151)어 누적되어 저장된다. 이벤트 정보들은 반복 오인식 유형별로 누적될 수 있다. 특정한 반복 오인식 유형에 대해 누적된 특정한 정보가 반복 오인식으로 판단되어 반복 오인식 레지스터리에 등록되고 나면, 버퍼의 해당 데이터들은 삭제될 수 있다.
일 양상에 따르면, 이벤트 관찰부(135)는 이벤트에 수반된 오인식 환경 정보를 누적 관찰하여 일정 범위 내의 시간에서, 일정 범위 내의 장소에서 이벤트가 기준 회수 이상 반복하여 발생하면 반복 오인식일 가능성이 있다고 판단하여 분석 트리거 신호를 출력할 수 있다. 예를 들어 특정한 장소에서 특정한 시간에 태양이 특정한 각도가 됨에 따라 영상 인식에 에러가 발생하여 객체를 잘못 검출하여 이벤트가 발생하는 경우 늘 그 시간, 그 위치에서 검출된 객체로 인해 이벤트가 발생하므로 반복 오인식일 가능성이 있다고 판단할 수 있다.
또 다른 양상에 따르면, 특정한 위치에서 특정한 객체가 반복적으로 장시간 검출되면서 이벤트가 발생하는 경우 반복 오인식으로 판단할 수 있다. 예를 들어 영상 분석부(131)가 매장 내에 특정한 위치에 설치된 광고판에 그려진 사람을 실제 사람으로 검출하면서 이벤트가 발생한 경우, 그 광고판 위치에서 장시간 계속하여 이벤트가 발생할 수 있다.
또 다른 양상에 따르면, 반복 오인식 가능성의 판단에 영상의 칼라 히스토그램 정보를 추가로 이용할 수 있다. 조명이나 태양의 상태 등이 일정한 조건에서 오인식이 일어난다면 칼라 히스토그램의 일치로부터 동일 환경 상태를 판단할 수 있다. 따라서 동일한 칼라 히스토그램을 가진 이벤트가 일정 범위 내의 장소에서 반복된다면 반복 오인식일 가능성이 있는 것으로 판단할 수 있다.
정밀 분석 처리부(137)는 분석 트리거 신호에 응답하여, 통신부(170)를 통해 이벤트 신호 정보 및 그 영상을 포함하는 분석 요구 정보를 서버로 전송하고 분석 결과 정보를 수신하여, 오인식인 경우 그 오인식 정보를 메모리에 반복 오인식 정보로 등록한다. 도시된 실시예에서 반복 오인식 정보는 메모리의 반복 오인식 레지스터리(153)에 등록된다. 카메라에 포함된 마이크로프로세서나 신호처리 프로세서는 그 처리 능력이나 속도에 한계가 있기 때문에 신뢰성 있는 실시간 영상 인식 처리를 구현하기 어렵다.
이벤트 필터링부(133)는 영상 분석부(131)에서 출력되는 이벤트 신호를 통신부(170)를 통해 외부로 출력하되, 그 이벤트 신호가 등록된 반복 오인식 정보 중 어느 하나에 매칭되는 경우 이벤트 신호의 출력을 하지 않는다.
일 양상에 따르면, 반복 오인식 정보는 오인식이 발생한 시간 및 오인식이 발생한 장소 정보를 포함하는 오인식 환경 정보를 포함할 수 있다. 이벤트 필터링부(133)는 발생한 이벤트 신호의 발생한 시간 및 장소가 반복 오인식 레지스터리에 등록된 동일한 내용의 이벤트들 중 어느 하나의 오인식이 발생한 시간 및 오인식이 발생한 장소 정보 정보와 매칭되는 경우, 즉 일정 범위 이내의 차이만 있는 경우 해당 이벤트를 필터링 아웃(filtering out)할 수 있다. 이벤트가 발생한 장소는 고정 카메라의 경우 영상 내에서 이벤트의 원인이 된 객체가 검출된 영역으로부터 결정될 수 있다. 팬틸트줌 카메라의 경우 이벤트의 원인이 된 객체가 검출된 팬틸트줌 값과 그 영상 내에서 이벤트의 원인이 된 객체가 검출된 영역으로부터 결정될 수 있다.
추가적인 양상에 따르면, 반복 오인식 정보는 추가로 영상의 칼라 히스토그램 정보를 더 포함할 수 있다. 이벤트 필터링부(133)는 발생한 이벤트 신호의 영상의 칼라 히스토그램이 등록된 동일한 내용의 이벤트들 중 어느 하나의 칼라 히스토그램과 매칭되는 경우, 즉 에러가 일정 이하인 경우 해당 이벤트를 필터링 아웃(filtering out)할 수 있다. 칼라 히스토그램간의 에러는, 예를 들면 각각의 칼라의 픽셀 도수의 차이의 절대값의 합으로 계산할 수 있다. 동일한 카메라에서 동일한 영역을 촬영한 영상 간에 칼라 히스토그램이 일치한다는 것은 영상내에 검출된 객체의 상태 뿐 아니라 조명 조건이 일치한다는 것을 의미할 수 있다.
추가적인 양상에 따르면, 반복 오인식 정보는 영상에서 검출된 객체의 종류와 위치 정보를 포함 할 수 있다. 이벤트 필터링부(133)는 발생한 이벤트 신호에서 검출된 객체의 종류와 위치 정보가 등록된 동일한 내용의 이벤트들 중 어느 하나에서 검출된 객체의 종류와 위치 정보와 매칭되는 경우, 즉 객체의 종류가 동일하고 위치의 차이가 일정 이하인 경우 해당 이벤트를 필터링 아웃(filtering out)할 수 있다.
도 2는 일 실시예에 따른 이벤트 필터링 방법의 구성을 도시한 흐름도이다. 일 실시예에 따른 이벤트 필터링 방법은 카메라 장치의 내부 신호처리 회로에서 실행되는 컴퓨터 프로그래밍 명령어 세트로 구현될 수 있다. 도시된 바와 같이, 일 실시예에 따른 이벤트 필터링 방법은 먼저 영상 분석 단계(211, 213)에서 이미지 센서에서 출력된 영상으로부터 이벤트를 검출하여 이벤트 신호를 출력한다. 이미지 센서로부터 영상이 입력되면 그 영상을 분석한다(단계 211). 예를 들어 영상 분석은 인공지능 엔진을 사용하여 처리될 수 있다. 예를 들어 영상 분석을 통해 영상내 객체들이 검출되고 그 객체들의 위치가 산출되며 객체들의 종류가 판정되고 객체들의 개수가 카운트된다. 또는 연속된 영상 프레임들의 분석을 통해 검출된 객체들의 움직임이 추적될 수도 있다. 이러한 영상 분석 결과가 특정한 이벤트의 조건에 매칭되면 이벤트가 검출되고 그 이벤트가 출력된다(단계 213). 따라서 하나의 영상 프레임이 입력될 때 복수의 이벤트가 출력될 수도 있다.
이후에, 이벤트 필터링 단계(231,233)에서는, 영상 분석 단계(211,213)에서 출력되는 이벤트 신호를 외부로 출력하되, 그 이벤트 신호가 등록된 반복 오인식 정보 중 어느 하나에 매칭되는 경우 이벤트 신호의 출력을 하지 않는다. 먼저 검출된 이벤트 신호가 등록된 반복 오인식 정보 중 어느 하나에 매칭되는지 체크한다(단계 231). 매칭되는 것이 있는 경우 이벤트 신호의 출력을 하지 않고 그 다음 입력 영상을 처리하기 위해 처음으로 돌아간다. 매칭되는 것이 없는 경우 검출된 이벤트 신호를 외부로 출력한다(단계 233).
일 양상에 따르면, 반복 오인식 이벤트에서 검출된 객체와, 그 반복 오인식 이벤트에 수반된 오인식 환경 정보, 예를 들면 이벤트가 발생한 시간, 객체가 검출된 위치가 반복 오인식 레지스터리에 등록될 수 있다. 단계 211에서 검출된 이벤트에서 검출된 객체와, 그 이벤트에 수반된 오인식 환경 정보가 반복 오인식 레지스터리에 등록된 정보와 매칭되는 경우, 해당 이벤트는 반복 오인식 이벤트이므로 출력되지 않고 필터링 아웃될 수 있다.
또 다른 양상에 따르면, 반복 오인식 이벤트에서 반복적으로 장시간 동일한 위치에서 검출된 객체와, 그 객체가 검출된 위치가 반복 오인식 레지스터리에 등록될 수 있다. 단계 211에서 검출된 이벤트에서 검출된 객체와, 그 객체가 검출된 위치가 반복 오인식 레지스터리에 등록된 정보와 매칭되는 경우, 해당 이벤트는 반복 오인식 이벤트이므로 출력되지 않고 필터링 아웃될 수 있다.
또 다른 양상에 따르면, 반복 오인식 이벤트에서 검출된 객체와, 그 반복 오인식 이벤트에 수반된 오인식 환경 정보, 예를 들면 이벤트가 발생한 시간, 객체가 검출된 위치와, 그 영상의 칼라 히스토그램 정보가 반복 오인식 레지스터리에 등록될 수 있다. 단계 211에서 검출된 이벤트에서 검출된 객체와, 그 이벤트에 수반된 오인식 환경 정보와, 그 영상의 칼라 히스토그램 정보가 반복 오인식 레지스터리에 등록된 정보와 매칭되는 경우, 해당 이벤트는 반복 오인식 이벤트이므로 출력되지 않고 필터링 아웃될 수 있다. 단계 231에서 이벤트가 반복 오인식 이벤트가 아닌 경우, 그 이벤트가 외부로 출력된다(단계 233).
이후에, 이벤트 관찰 단계(251)에서, 영상 분석 단계(211)에서 출력되는 이벤트 신호를 누적 분석하여 반복 오인식 가능성을 판단하여 분석 트리거 신호를 출력한다. 이에 대해서는 도 1을 참조하여 이벤트 관찰부(135)에서 설명한 바와 대응되므로 상세한 설명은 생략한다. 이후에, 정밀 분석 처리 단계(271,273,275)에서 분석 트리거 신호에 응답하여, 이벤트 신호 정보 및 그 영상을 포함하는 분석 요구 정보를 서버로 전송하고 분석 결과 정보를 수신하여, 오인식인 경우 그 오인식 정보를 메모리에 반복 오인식 정보로 등록한다. 먼저 분석 트리거 신호에 응답하여, 이벤트 신호 정보 및 그 영상을 포함하는 분석 요구 정보를 서버로 전송한다(단계 271). 이후에 수신한 분석 결과 정보에서, 해당 이벤트가 오인식 이벤트인지 체크한다(단계 273). 오인식인 경우 그 오인식 정보를 메모리에 반복 오인식 정보로 등록한다(단계 275). 그렇지 않은 경우 처음으로 돌아가서 다음 영상을 처리한다.
이상에서 본 발명을 첨부된 도면을 참조하는 실시예들을 통해 설명하였지만 이에 한정되는 것은 아니며, 이들로부터 당업자라면 자명하게 도출할 수 있는 다양한 변형예들을 포괄하도록 해석되어야 한다. 특허청구범위는 이러한 변형예들을 포괄하도록 의도되었다.
110 : 이미지 센서 131 : 영상 분석부
133 : 이벤트 필터링부 135 : 이벤트 관찰부
137 : 정밀 분석 처리부 151 : 이벤트 버퍼
153 : 반복 오인식 레지스터리 170 : 통신부

Claims (10)

  1. 이미지 센서와;통신부와;
    이미지 센서에서 출력된 영상으로부터 이벤트를 검출하여 이벤트 신호를 출력하는 영상 분석부;
    영상 분석부에서 출력되는 이벤트 신호를 누적 분석하여 반복 오인식 가능성을 판단하여 분석 트리거 신호를 출력하는 이벤트 관찰부;
    분석 트리거 신호에 응답하여, 상기 통신부를 통해 이벤트 신호 정보 및 그 영상을 포함하는 분석 요구 정보를 서버로 전송하고 분석 결과 정보를 수신하여, 오인식인 경우 그 오인식 정보를 메모리에 반복 오인식 정보로 등록하는 정밀 분석 처리부;
    상기 영상 분석부에서 출력되는 이벤트 신호를 상기 통신부를 통해 외부로 출력하되, 그 이벤트 신호가 등록된 반복 오인식 정보 중 어느 하나에 매칭되는 경우 이벤트 신호의 출력을 하지 않는 이벤트 필터링부;를 포함하고,
    반복 오인식 정보는 영상에서 검출된 객체의 종류와 위치 정보를 포함하는 이벤트 필터링 기능을 가진 카메라 장치.
  2. 청구항 1에 있어서, 이벤트 관찰부는 이벤트에 수반된 오인식 환경 정보를 누적관찰하여 일정 범위 내의 시간에서, 일정 범위 내의 장소에서 이벤트가 기준 회수 이상 반복하여 발생하면 분석 트리거 신호를 출력하는 카메라 장치.
  3. 청구항 1에 있어서, 반복 오인식 정보는 오인식이 발생한 시간 및 오인식이 발생한 장소 정보를 포함하는 오인식 환경 정보를 포함하는 카메라 장치.
  4. 청구항 3에 있어서, 반복 오인식 정보는 추가로 영상의 칼라 히스토그램 정보를 더 포함하는 카메라 장치.
  5. 삭제
  6. 카메라 장치의 내부 신호처리 회로에서 실행되는 이벤트 필터링 방법에 있어서,
    이미지 센서에서 출력된 영상으로부터 이벤트를 검출하여 이벤트 신호를 출력하는 영상 분석 단계;
    영상 분석 단계에서 출력되는 이벤트 신호를 누적 분석하여 반복 오인식 가능성을 판단하여 분석 트리거 신호를 출력하는 이벤트 관찰 단계;
    분석 트리거 신호에 응답하여, 이벤트 신호 정보 및 그 영상을 포함하는 분석 요구 정보를 서버로 전송하고 분석 결과 정보를 수신하여, 오인식인 경우 그 오인식 정보를 메모리에 반복 오인식 정보로 등록하는 정밀 분석 처리 단계;
    상기 영상 분석 단계에서 출력되는 이벤트 신호를 외부로 출력하되, 그 이벤트 신호가 등록된 반복 오인식 정보 중 어느 하나에 매칭되는 경우 이벤트 신호의 출력을 하지 않는 이벤트 필터링 단계;를 포함하고,
    반복 오인식 정보는 영상에서 검출된 객체의 종류와 위치 정보를 포함하는 이벤트 필터링 방법.
  7. 청구항 6에 있어서, 이벤트 관찰 단계는 이벤트에 수반된 오인식 환경 정보를 누적 관찰하여 일정 범위 내의 시간에서, 일정 범위 내의 장소에서 이벤트가 기준 회수 이상 반복하여 발생하면 분석 트리거 신호를 출력하는 이벤트 필터링 방법.
  8. 청구항 6에 있어서, 반복 오인식 정보는 오인식이 발생한 시간 및 오인식이 발생한 장소 정보를 포함하는 오인식 환경 정보를 포함하는 이벤트 필터링 방법.
  9. 청구항 8에 있어서, 반복 오인식 정보는 추가로 영상의 칼라 히스토그램 정보를 더 포함하는 이벤트 필터링 방법.
  10. 삭제
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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KR20180044169A (ko) * 2016-10-21 2018-05-02 한국과학기술원 이벤트 검출을 위한 학습형 시스템 트레이닝장치 및 그 방법
KR101948817B1 (ko) * 2018-07-19 2019-02-15 파킹클라우드 주식회사 주차장용 번호판 인식시스템

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20180044169A (ko) * 2016-10-21 2018-05-02 한국과학기술원 이벤트 검출을 위한 학습형 시스템 트레이닝장치 및 그 방법
KR101948817B1 (ko) * 2018-07-19 2019-02-15 파킹클라우드 주식회사 주차장용 번호판 인식시스템

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