KR102265254B1 - 능동 감시 시스템 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 능동 감시 시스템에 관한 것으로, 더욱 구체적으로 이미지를 촬영하는 적어도 하나의 카메라를 포함하는 센서 모듈 및 상기 센서 모듈로부터 수신한 센싱 정보에 기초하여, 특정 행위 발생 여부를 나타내는 프로세서부를 포함하고, 상기 프로세서부는, 소정 시간 동안의 이미지 정보에 기초하여 특정 이벤트의 발생 여부를 판단하는 판단부를 포함하여 이루어지며, 감시 구역에서 쓰레기 무단 투기, 흡연, 화재, 긴급 상황 등을 능동적으로 판단하고 감시하는 능동 감시 시스템에 관한 것이다.
Description
본 발명은, 쓰레기 무단 투기 등 불법 행위를 감시하는 능동 감시 시스템에 관한 것으로, 더욱 구체적으로 카메라로 촬영한 이미지에 기초하여 쓰레기 무단 투기 등 불법 행위를 능동적으로 판단하고, 촬영 효율을 향상시킨 능동 감시 시스템에 관한 것이다.
쓰레기 무단 투기 등 불법 행위를 예방하기 위해 다양한 방법이 제시되고 있다.
종래에는, 쓰레기 무단 투기 등 불법 행위를 예방하기 위하여 CCTV, 양심거울, 경고문, 등 다양한 방법이 제시되어 왔다. 특히, 종래에 인체 감지 센서를 이용하여 인체가 감지되면 쓰레기 무단 투기 방지 음성을 송출하는 시스템도 있었다.
그러나, 이러한 문제들은 쓰레기 무단 투기 등 불법 행위를 직접 판단하지 못해 근본적인 대책이 되지 않는 실정이었다.
따라서, 쓰레기 무단 투기 등 불법 행위를 직접 판단하고, 불법 행위에 대한 의식을 고취시키며 능동적으로 감시할 수 있는 감시 시스템이 필요하다.
본 발명은 상기한 문제점을 해결하고자 안출된 것으로, 카메라 모듈로부터 수신한 이미지 정보에 기초하여 쓰레기 무단 투기 여부 및 흡연 등 불법 행위를 능동적으로 판단하고, 감시 효율을 높인 능동 감시 시스템에 관한 것이다.
상기한 과제를 해결하기 위한, 본 발명은 능동 감시 시스템으로서, 이미지를 촬영하는 적어도 하나의 카메라를 포함하는 센서 모듈 및 상기 센서 모듈로부터 수신한 센싱 정보에 기초하여, 특정 행위 발생 여부를 나타내는 프로세서부를 포함하고, 상기 프로세서부는, 상기 센서 모듈로부터 수신한 상시 센싱 정보 중 소정의 시간동안의 상기 이미지 정보를 저장하는 데이터 저장부 및 상기 데이터 저장부에 저장된 소정 시간 동안의 상기 이미지 정보에 기초하여 특정 이벤트의 발생 여부를 판단하는 판단부를 포함하여 이루어지는 것일 수 있다.
상기 판단부는, 상기 데이터 저장부에 저장된 상기 이미지 정보 중에, 소정의 시간차를 갖는 복수의 이미지 정보를 비교하여, 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것일 수 있다.
상기 판단부는, 상기 복수의 이미지 중 어느 하나인 제 1 이미지와, 상기 제 1 이미지 촬영된 시점으로부터 제 1 시간 간격을 두고 촬영된 제 2 이미지를 비교하여, 상기 제 1 및 2 이미지간 차이가 있는 경우, 상기 제 1 및 2 이미지간 차이가 나는 적어도 하나의 영역인 변동 영역을 추출하고, 상기 제 2 이미지의 상기 변동 영역내 객체를 인식하며, 상기 제 1 이미지가 상기 인식된 객체를 포함하지 않는 경우, 특정 이벤트가 발생 가능한 것 또는 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 것일 수 있다.
상기 프로세서부는, 상기 센서 모듈로부터 수신한 센싱 정보에 기초하여, 상기 카메라의 촬영 영역 내에 변동 유무를 감지하고, 상기 판단부는, 상기 변동이 발생하는 경우에, 상기 데이터 저장부에 저장된 이미지 중, 상기 변동이 감지된 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 제 1 이미지와, 상기 감지 시점으로부터 소정의 시간 이후에 촬영된 제 2 이미지를 선택하는 것일 수 있다.
상기 판단부는, 상기 특정 이벤트가 발생 가능한 것으로 판단되는 경우, 상기 제 2 이미지 촬영된 시점으로부터 제 2 시간 간격을 두고 촬영된 제 3 이미지와 상기 제 2 이미지를 비교하여, 상기 제 2 및 3 이미지의 상기 변동 영역에 차이가 없는 경우 최종적으로 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하여, 소정의 메시지를 디스플레이 또는 음성으로 나타내거나 외부로 전송하는 것일 수 있다.
상기 프로세서부는, 상기 센서 모듈로부터 수신한 센싱 정보에 기초하여, 상기 카메라의 촬영 영역 내에 변동 유무를 감지하고, 상기 판단부는, 상기 변동이 발생하는 경우에, 상기 데이터 저장부에 저장된 이미지 중, 상기 변동이 감지된 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 이미지인 제 1 이미지와, 상기 감지 시점으로부터 소정의 시간 이후에 촬영된 이미지인 제 2 이미지를 선택한 후, 상기 변동 발생 시점 이후에 상기 카메라의 촬영 영역 내에 변동이 소정 시간 동안 발생되지 않는 시점 이후에 촬영된 이미지를 제 3 이미지로 선택하는 것일 수 있다.
상기 판단부는, 상기 특정 이벤트가 발생 가능한 것으로 판단되면, 상기 제 2 이미지 촬영된 시점 이후에 촬영된 적어도 하나의 이미지가 상기 변동 영역내에 상기 인식된 객체를 포함하는 경우 최종적으로 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하여, 소정의 메시지를 디스플레이 또는 음성으로 나타내거나 외부로 전송하는 것일 수 있다.
상기 센서 모듈은 초음파 센서를 포함하는 것 일 수 있다.
상기 판단부는, 상기 센싱 정보에 포함된 이미지에서 불꽃, 화재, 연기 중 적어도 하나를 인식하고, 상기 불꽃, 화재, 연기 중 적어도 하나가 인식되는 경우, 상기 카메라에 의해서 소정의 시간 동안 촬영된 복수의 이미지에서 소정의 비율 이상으로 지속적으로 상기 불꽃, 화재, 연기 중 적어도 하나가 인식되는 경우, 상기 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 것일 수 있다.
상기 카메라는 적외선 카메라를 포함하고, 상기 센싱 정보는 적외선 이미지를 포함하며, 상기 판단부는, 상기 적외선 이미지로부터 불꽃 또는 화재 중 적어도 하나가 인식되는 경우, 상기 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 것일 수 있다.
상기 센서 모듈은 가시광선 카메라, 적외선 카메라 및 조도 센서를 포함하고, 상기 센싱 정보는 가시광선 이미지, 적외선 이미지 및 조도 정보를 포함하며, 상기 판단부는, 상기 조도 정보에 기초하여, 조도가 소정 기준 이상인 경우에는 상기 가시광선 이미지에 기초하여 특정 이벤트 발생 가능 여부를 판단하고, 특정 이벤트 발생 가능한 것으로 판단되는 경우 상기 적외선 이미지에 기초하여 최종 특정 이벤트 발생 여부를 판단하며, 조도가 소정 기준 미만인 경우에는 상기 적외선 이미지에 기초하여 특정 이벤트 발생 가능 여부를 판단하고, 특정 이벤트 발생 가능한 것으로 판단되는 경우 상기 가시광선 이미지에 기초하여 최종 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것일 수 있다.
상기 판단부는, 상기 센싱 정보에 포함된 이미지에서 인체의 신체 구조를 인식하고, 인식한 신체 구조에 따른 자세와 머신러닝을 이용하여 학습된 특정 자세 및 움직임을 비교하여 상기 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것일 수 있다.
상기 센서 모듈은 레인 센서를 더 포함하고, 상기 센싱 정보는 레인 정보를 더 포함하여, 상기 판단부는, 상기 레인 정보에 기초하여, 비가 오는 경우 상기 제 1 및 2 이미지 차이 판단 정도의 민감도를 비가 오지 않는 경우의 민감도에 비해서 낮게 설정하는 것일 수 있다.
상기 판단부는, 상기 제 2 이미지가 흑백 이미지이고, 상기 제 1 이미지가 흑백 이미지가 아닐 경우, 상기 제 1 이미지를 흑백으로 보정하여 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 비교하는 것일 수 있다.
상기한 구성에 따른 본 발명은, 쓰레기 무단 투기, 흡연, 화재, 불법 주정차, 애완견 유기 등의 특정 이벤트가 감시 구역에서 발생 하는 것을 능동적으로 판단하는 능동 감시 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명은, 인체에 의해 변동이 감지되기 전과 후의 이미지를 비교하여 쓰레기 무단 투기, 흡연, 화재, 불법 주정차, 애완견 유기 등의 특정 이벤트가 발생을 능동적으로 판단할 수 있으며, 복수의 이미지 내의 객체를 인식하고 비교함으로써 객체 인식률이 향상되고, 판단에 필요한 계산량이 감소하여 판단 신뢰도를 높일 수 있는 큰 효과가 있다.
또한 본 발명은, 가시광선 카메라 및 적외선 카메라중 적어도 하나를 이용하여 1차 판단 후 다른 하나를 이용하여 흡연 및 화재와 같은 특정 이벤트를 최종적으로 판단하므로, 계산량이 적어 판단 속도도 빠르고, 판단 신뢰성이 높은 감시 시스템을 제공할 수 있는 큰 효과가 있다.
또한 본 발명은, 상기 감시 구역 내에서 발생하는 긴급 상황을 능동적으로 판단하고, 외부에 이미지를 전달함으로써 긴급 상황에 대비할 수 있는 큰 효과가 있다.
또한 본 발명은, 기상에 따른 이미지 변동 여부를 고려하여 특정 이벤트 발생을 판단하여 기상 상황에 제한을 받지 않는 신뢰성이 높은 감시 시스템을 제공할 수 있다.
또한 본 발명은, 카메라 모듈에 세척 기능을 갖춰 감시 효율을 높일 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 능동 감지 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 능동 감지 시스템의 사시도이다.
도 3 내지 7은 본 발명의 바람직한 능동 감지 시스템의 순서도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 능동 감지 시스템의 사시도이다.
도 3 내지 7은 본 발명의 바람직한 능동 감지 시스템의 순서도이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명을 하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
어떤 구성요소가 다른 구성요소에 “연결되어” 있다거나 “접속되어” 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다.
일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명의 기술적 사상을 첨부된 도면을 사용하여 더욱 구체적으로 설명한다.
첨부된 도면은 본 발명의 기술적 사상을 더욱 구체적으로 설명하기 위하여 도시한 일예에 불과하므로 본 발명의 기술적 사상이 첨부된 도면의 형태에 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 바람직한 능동 감시 시스템은, 도 1 및 2에 도시된 바와 같이, 이미지를 촬영하는 적어도 하나의 카메라(110)를 포함하는 센서 모듈(100) 및 상기 센서 모듈(100)로부터 수신한 센싱 정보에 기초하여, 특정 행위 발생 여부를 나타내는 프로세서부(200)를 포함하고, 상기 프로세서부(200)는, 상기 센서 모듈(100)로부터 수신한 상시 센싱 정보 중 소정의 시간동안의 상기 이미지 정보를 저장하는 데이터 저장부(210) 및 상기 데이터 저장부(210)에 저장된 소정 시간 동안의 상기 이미지 정보에 기초하여 특정 이벤트의 발생 여부를 판단하는 판단부(250)를 포함하여 이루어지는 것일 수 있다.
또한 본 발명의 바람직한 능동 감시 시스템은, 도 2에 도시된 바와 같이, 상기 센서 모듈(100)과 연결되고, 상기 프로세서부(200)를 포함하는 본체부(10)를 포함할 수 있다. 또한 본체부(10)는, 하단에 상기 본체부(10)를 이동시키는 적어도 하나의 바퀴 유닛(18) 및 하단에 상기 본체부(10)를 지면에 고정시키는 적어도 하나의 앵커 볼트(14)를 포함한다. 또한 본 발명의 바람직한 능동 감시 시스템은, 상기 센서 모듈(100)과 상기 본체부(10)의 상대적 거리를 조절하는 거리 조절 수단(20)을 포함할 수 있다.
상기 본체부(10)는, 도 2에 도시된 바와 같이, 쓰레기 무단 투기 단속 구역, 흡연 금지 구역, 어린이 보호 구역, 공용 시설 및 공원 등 감시 구역에 설치된 시설물 근처에 설치될 수 있다. 도 2에는, 상기 본체부(10)가 전봇대(50) 근처에 설치된 것이 도시되어 있다.
이러한 구성으로, 센서 모듈(100)의 높이를 조절하여 쓰레기 무단 투기 단속 구역, 흡연 금지 구역, 어린이 보호 구역, 공용 시설 및 공원 등 단속 구역에 따라 시야각을 조절할 수 있는 효과가 있으며, 거리 조절 수단(20)이 센서 모듈(100)을 지지하는데 있어 강풍에 의한 파손 위험을 감소시키며, 내구성을 향상시키는 효과가 있다.
본 발명의 바람직한 능동 감시 시스템은, 능동적으로 쓰레기 무단 투기 등 불법 행위를 능동적으로 판단하고, 효율적으로 감시할 수 있다. 이하, 본 발명의 바람직한 불법 행위 판단 알고리즘에 대해 도 3 내지 7을 참고하여 구체적으로 설명하겠다.
불법 행위를 능동적으로 판단하는 상기 판단부(250)는, 상기 데이터 저장부(210)에 저장된 상기 이미지 정보 중에, 소정의 시간차를 갖는 복수의 이미지 정보를 비교하여, 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것일 수 있다.
상기 특정 이벤트는 쓰레기 무단 투기, 흡연, 화재, 긴급 상황, 불법 주정차 및 애완견 유기 등을 포함할 수 있으며, 불법 유기 또는 비상 상황, 긴급 상황 및 불법 행위와 관련된 이벤트라면 특별히 제한되지 않는다.
상기 판단부(250)는, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 복수의 이미지 중 어느 하나인 제 1 이미지와, 상기 제 1 이미지 촬영된 시점으로부터 제 1 시간 간격을 두고 촬영된 제 2 이미지를 비교하여, 상기 제 1 및 2 이미지간 차이가 있는 경우, 상기 제 1 및 2 이미지간 차이가 나는 적어도 하나의 영역인 변동 영역을 추출하고, 상기 제 2 이미지의 상기 변동 영역내 객체를 인식하며, 상기 제 1 이미지가 상기 인식된 객체를 포함하지 않는 경우, 특정 이벤트가 발생 가능한 것 또는 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 것일 수 있다.
바람직하게, 상기 제 2 이미지의 상기 변동 영역 내 객체는 쓰레기 이미지, 흡연의 연기 이미지, 화재 이미지, 자동차 이미지, 애완견 이미지 등일 수 있으며, 불법 유기 또는 비상 상황, 긴급 상황 및 불법 행위에 관련한 이미지라면 특별히 제한되지 않는다.
예를 들어, 상기 제 2 이미지의 상기 인식된 객체가 쓰레기 이미지를 포함하고, 상기 제 1 이미지에는 상기 인식된 객체를 포함하지 않으면, 상기 제 1 및 2 이미지간 차이가 발생하고, 상기 제 1 및 2 이미지간 차이가 나는 변동 영역에서 쓰레기 이미지를 객체로 인식하여 쓰레기 무단 투기가 발생했다고 판단하는 것일 수 있다.
바람직하게, 객체 인식은 딥 러닝(Deep Learning), 머신 러닝(Machine Learning), 매트랩(Matlab) 기반 알고리즘으로 실행될 수 있으며, 객체 인식에 적합한 알고리즘이라면 특별히 제한되지 않는다.
또한, 도 7에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 능동 감시 시스템은, 상기 본체부(10)는 상기 센서 모듈(100)로부터 센싱 정보를 수신받아 정보를 디스플레이 하는 정보 표시부(15)를 더 포함할 수 있으며, 상기 프로세서부(200)가 특정 이벤트가 발생했다고 판단한 경우, 상기 센싱 정보에 포함된 특정 이벤트의 이미지를 상기 정보 표시부(15)에 디스플레이하는 것일 수 있다.
예를 들어, 상기 프로세서부(200)가 쓰레기 무단 투기가 발생했다고 판단한 경우, 쓰레기 무단 투기자 이미지 및 변동 영역 이미지를 확대하여 상기 정보 표시부(15)에 표시하는 것일 수 있다.
이러한 구성으로, 쓰레기 무단 투기 등 불법 행위에 대한 의식을 고취시킬 수 있는 효과가 있다.
또한, 도 3에 도시된 바와 같이, 상기 프로세서부(200)는, 상기 센서 모듈(100)로부터 수신한 센싱 정보에 기초하여, 상기 카메라(110)의 촬영 영역 내에 변동 유무를 감지하고, 상기 판단부(250)는, 상기 변동이 발생하는 경우에, 상기 데이터 저장부(210)에 저장된 이미지 중, 상기 변동이 감지된 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 제 1 이미지와, 상기 감지 시점으로부터 소정의 시간 이후에 촬영된 제 2 이미지를 선택하는 것일 수 있다.
여기서, 상기 프로세서부(200)는, 상기 카메라(110)의 촬영 영역 내에 인체 또는 자동차 등이 접근하여 변동 유무를 감지하는 것일 수 있으며, 데이터 저장부(210)에 저장된 이미지 중 상기 변동이 감지된 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 제 1 이미지와, 상기 감지 시점으로부터 소정의 시간 이후에 촬영된 제 2 이미지를 선택하는 것일 수 있다.
여기서, 바람직하게 제 1 이미지는 상기 변동이 감지된 시점을 기준으로 3초 전에 촬영 된 이미지일 수 있으며, 제 2 이미지는 상기 변동이 감지된 시점을 기준으로 10분, 30분, 또는 1시간 이후에 촬영된 이미지일 수 있다.
또한, 도 4에 도시된 바와 같이, 상기 판단부(250)는, 상기 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단되는 경우, 상기 제 2 이미지 촬영된 시점으로부터 제 2 시간 간격을 두고 촬영된 제 3 이미지와 상기 제 2 이미지를 비교하여, 상기 제 2 및 3 이미지의 상기 변동 영역에 차이가 없는 경우 최종적으로 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하여, 소정의 메시지를 상기 정보 표시부(15)에 디스플레이 또는 음성으로 나타내거나 외부로 전송하는 것일 수 있다.
여기서 상기 소정의 메시지는 발생 사실 안내 또는 경고 문구일 수 있다.
또한, 여기서 외부는 외부 관리자의 단말기 또는 서버일 수 있다.
즉, 상기 제 2 및 3 이미지의 상기 변동 영역에 차이가 있으면, 더욱 바람직하게 제 3 이미지가 상기 변동 영역에 상기 인식된 객체를 포함하지 않으면, 상기 제 2 이미지에서 발생한 변동 영역은 일시적인 것일 수 있다. 따라서 제 2 이미지가 촬영된 시점으로부터 제 2 시간 간격을 두고 촬영된 제 3 이미지에서 제 2 이미지와 상기 변동 영역에 차이가 없으면, 쓰레기 무단 투기, 화재, 불법 주정차, 애완견 유기 등의 특정 이벤트가 발생한 것으로 최종 판단하는 것일 수 있다.
여기서, 제 1 시간 간격 및 제 2 시간 간격은 서로 다를 수 있으며, 바람직하게 제 2 시간 간격은 제 1 시간 간격보다 큰 것일 수 있다.
한편, 본 발명의 바람직한 능동 감시 시스템은 제 1 이미지 내지 제 3 이미지를 선정하는 방법 또한 개시된다.
도 4에 도시된 바와 같이, 상기 프로세서부(200)는, 상기 센서 모듈(100)로부터 수신한 센싱 정보에 기초하여, 상기 카메라(110)의 촬영 영역 내에 변동 유무를 감지하고, 상기 판단부(250)는, 상기 변동이 발생하는 경우에, 상기 데이터 저장부(210)에 저장된 이미지 중, 상기 변동이 감지된 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 이미지인 제 1 이미지와, 상기 감지 시점으로부터 소정의 시간 이후에 촬영된 이미지인 제 2 이미지를 선택한 후, 상기 변동 발생 시점 이후에 상기 카메라(110)의 촬영 영역 내에 변동이 소정 시간 동안 발생되지 않는 시점에 촬영된 이미지를 제 3 이미지로 선택하는 것일 수 있다.
여기서, 상기 프로세서부(200)는, 상기 카메라(110)의 촬영 영역 내에 인체 또는 자동차 등이 접근하여 변동 유무를 감지하는 것일 수 있다. 즉, 상기 판단부(250)는 인체 또는 자동차에 의해 변동이 발생한 경우 인체에 의해 변동이 감지된 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 이미지인 제 1 이미지와, 인체에 의해 변동이 감지된 시점으로부터 소정의 시간 이후에 촬영된 제 2 이미지를 선택하는 것일 수 있으며, 인체 또는 자동차가 상기 카메라(110)의 촬영 영역에서 빠져나가 변동이 소정 시간 동안 발생되지 않는 시점 이후에 촬영된 이미지를 제 3 이미지로 선택하는 것일 수 있다.
상기 판단부(250)는, 상기 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단되면, 상기 제 2 이미지 촬영된 시점 이후에 촬영된 적어도 하나의 이미지가 상기 변동 영역 내에 상기 인식된 객체를 포함하는 경우 최종적으로 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하여, 소정의 메시지를 디스플레이 또는 음성으로 나타내거나 외부로 전송하는 는 것일 수 있다.
상기한 바와 같이, 상기 제 2 이미지에서 발생한 변동은 일시적인 것일 수 있으므로, 상기 제 2 이미지가 촬영된 시점 이후에 촬영된 적어도 하나의 이미지가 상기 변동 영역 내에 상기 인식된 객체를 동일하게 포함하는 경우 최종적으로 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 것일 수 있다.
이러한 구성으로, 인체에 의해 변동이 감지되기 전과 후의 이미지를 비교하여 쓰레기 무단 투기, 흡연, 화재, 불법 주정차, 애완견 유기 등의 특정 이벤트가 발생을 능동적으로 판단할 수 있으며, 복수의 이미지 내의 객체를 인식하고 비교함으로써 객체 인식률이 향상되고, 판단부(250)에서 판단에 필요한 계산량 및 부하가 감소하여 판단 신뢰도를 높일 수 있는 큰 효과가 있다.
상기 센서 모듈(100)은 초음파 센서(120)를 포함하는 것 일 수 있다.
여기서, 상기 프로세서부(200)는, 상기 초음파 센서(120)를 이용하여 상기 카메라의 촬영 영역 내에 변동 유무를 감지할 수 있다. 예를 들어, 상기 초음파 센서를 이용하여 상기 카메라(110)의 촬영 영역 내에 인체 또는 자동차 등이 접근을 감지하는 것일 수 있다.
이러한 구성으로, 프로세서부(200)에서 인체 또는 자동차 등의 접근으로 인한 변동을 더욱 효율적으로 감지할 수 있으며, 판단 신뢰도를 높일 수 있는 효과가 있다.
상기 판단부(250)는, 상기 센싱 정보에 포함된 이미지에서 불꽃, 화재, 연기 중 적어도 하나를 인식하고, 상기 불꽃, 화재, 연기 중 적어도 하나가 인식되는 경우, 상기 카메라(110)에 의해서 소정의 시간 동안 촬영된 복수의 이미지에서 소정의 비율 이상으로 지속적으로 상기 불꽃, 화재, 연기 중 적어도 하나가 인식되는 경우, 상기 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 것일 수 있다.
여기서, 상기 특정 이벤트는 흡연 또는 화재를 포함할 수 있으며, 긴급 상황 및 불법 행위와 관련된 이벤트라면 특별히 제한되지 않는다.
상기 카메라(110)는 적외선 카메라를 포함하고, 상기 센싱 정보는 적외선 이미지를 포함하며, 상기 판단부(250)는, 상기 적외선 이미지로부터 불꽃 또는 화재 중 적어도 하나가 인식되는 경우, 상기 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 것일 수 있다.
이러한 구성으로, 상기 적외선 이미지에 포함된 온도 정보로 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단할 수 있어 화재 및 금연 구역에서의 흡연 등을 판단할 수 있다.
도 2 및 5에 도시된 바와 같이, 상기 센서 모듈(100)은 가시광선 카메라, 적외선 카메라 및 조도 센서(130)를 포함하고, 상기 센싱 정보는 가시광선 이미지, 적외선 이미지 및 조도 정보를 포함하며, 상기 판단부(250)는, 상기 조도 정보에 기초하여, 조도가 소정 기준 이상인 경우에는 상기 가시광선 이미지에 기초하여 특정 이벤트 발생 가능 여부를 판단하고, 특정 이벤트 발생 가능한 것으로 판단되는 경우 상기 적외선 이미지에 기초하여 최종 특정 이벤트 발생 여부를 판단하며, 조도가 소정 기준 미만인 경우에는 상기 적외선 이미지에 기초하여 특정 이벤트 발생 가능 여부를 판단하고, 특정 이벤트 발생 가능한 것으로 판단되는 경우 상기 가시광선 이미지에 기초하여 최종 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것일 수 있다.
바람직하게, 도 5에 도시된 바와 같이, 조도가 소정 기준 이상인 낮에는 먼저 가시광선 이미지에서 특정 이벤트 발생 가능 여부를 판단하고, 특정 이벤트가 발생 가능한 것으로 판단되는 경우 상기 적외선 이미지에 포함된 온도 정보에 기초하여 최종 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것일 수 있다. 또한, 조도가 소정 기준 미만인 밤에는 먼저 적외선 이미지에 포함된 온도 정보에 기초하여 특정 이벤트 발생 가능 여부를 판단하고, 특정 이벤트 발생 가능한 것으로 판단되는 경우 상기 가시광선 이미지에 기초하여 최종 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것일 수 있다.
여기서, 상기 조도 센서(130)는 카메라에 포함된 것일 수 있다.
이러한 구성으로, 가시광선 카메라 및 적외선 카메라중 적어도 하나를 이용하여 1차 판단 후 다른 하나를 이용하여 특정 이벤트를 최종적으로 판단하므로, 계산량이 적어 판단 속도도 빠르고, 판단 신뢰성이 높은 감시 시스템을 제공할 수 있는 큰 효과가 있다.
또한, 도 6에 도시된 바와 같이, 상기 판단부(250)는, 상기 센싱 정보에 포함된 이미지에서 인체의 신체 구조를 인식하고, 인식한 신체 구조에 따른 자세와 머신러닝을 이용하여 학습된 특정 자세 및 움직임을 비교하여 상기 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것일 수 있다.
상기 머신러닝을 이용하여 학습된 특정 자세 및 움직임은 쓰레기 무단 투기시 움직임일 수 있다. 상기 판단부(250)는, 상기 센서 모듈(100)로부터 수신한 센싱 정보에 포함된 이미지 정보에 기초하여, 인체의 머리, 목, 어깨, 팔꿈치, 손, 허리, 무릎 및 발 등의 관절을 인식하는 것일 수 있다. 또한, 인식한 관절의 자세 및 움직임과 쓰레기 또는 담배꽁초 등을 버리기 위해 팔을 뻗는 형상 등 머신러닝을 이용하여 학습된 특정 자세 및 움직임을 비교하여 쓰레기 무단 투기, 흡연 등의 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것일 수 있다.
상기 센서 모듈(100)은 불법 행위 경고 음성을 제공하는 음성 출력부;를 더 포함하고, 상기 음성 출력부는, 상기 판단부(250)가 상기 센싱 정보에 포함된 이미지에서 인체의 신체 구조를 인식하면, 불법 행위 경고 음성을 제공하는 것일 수 있다.
상기 센서 모듈(100)은 마이크를 포함하고, 상기 센싱 정보는 음성 정보를 포함하며, 상기 판단부(250)는, 상기 음성 정보를 소정의 주파수 및 음량 패턴과 비교하여 긴급 상황 발생 여부를 판단하는 것일 수 있다.
상기 소정의 주파수 및 음량 패턴은, 비명 소리, 도움 요청 소리 및 구조 요청 소리를 녹음한 음성의 주파수 및 음량 패턴일 수 있다.
상기 판단부(250)는, 상기 긴급 상황이 발생한 것으로 판단되는 경우, 상기 센싱 정보 중 이미지 정보를 저장하는 것일 수 있다.
상기 판단부(250)는, 상기 긴급 상황이 발생한 것으로 판단되는 경우, 상기 센싱 정보 중 이미지 정보를 포함한 긴급 상황 발생 정보를 네트워크를 통해서 외부로 전달하는 것일 수 있다.
이러한 구성으로, 상기 감시 구역 내에서 발생하는 긴급 상황을 능동적으로 판단하고, 외부에 이미지를 전달함으로써 긴급 상황에 대비할 수 있다.
한편, 복수개의 이미지를 비교하는 과정에서, 기상에 따라 이미지가 변화할 수 있으므로, 기상에 따른 이미지 변동 여부를 고려하여 특정 이벤트 발생을 판단하는 것이 바람직하다.
따라서 상기 센서 모듈(100)은 레인 센서(140)를 더 포함하고, 상기 센싱 정보는 레인 정보를 더 포함하여, 상기 판단부(250)는, 상기 레인 정보에 기초하여, 비가 오는 경우 상기 제 1 및 2 이미지 차이 판단 정도의 민감도를 비가 오지 않는 경우의 민감도에 비해서 낮게 설정하는 것일 수 있다.
예를 들어 비가 오는 경우, 상기 제 1 및 2 이미지 차이 판단 정도의 민감도를 낮게 설정함으로써 기상에 따른 이미지 변동을 감지하지 않는 효과가 있다.
여기서, 상기 레인 정보는 우천, 강우량, 눈 및 우박 등을 포함할 수 있다.
한편, 본 발명의 바람직한 능동 감시 시스템은 가시광선 카메라 및 적외선 카메라를 동시에 이용하므로, 센싱 정보에 포함된 이미지 정보가 낮에는 컬러 이미지이지만 밤에는 흑백 이미지일 수 있다. 이 때, 비교하는 두 개 이상의 이미지가 서로 컬러 및 흑백인 경우에 이를 고려하여 비교하는 것이 바람직하다.
따라서, 상기 판단부(250)는, 상기 제 2 이미지가 흑백 이미지이고, 상기 제 1 이미지가 흑백 이미지가 아닐 경우, 상기 제 1 이미지를 흑백으로 보정하여 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 비교하는 것일 수 있다.
또한, 상기 판단부(250)는, 상기 제 1 이미지가 흑백 이미지이고, 상기 제 2 이미지가 흑백 이미지가 아닐 경우, 상기 제 2 이미지를 흑백으로 보정하여 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 비교하는 것일 수 있다.
한편, 상기 능동 감시 시스템은, 빗물 받이 용기를 더 포함하고, 상기 빗물 받이 용기와 연결된 빗물 노즐로 빗물을 분사하여 상기 카메라(110)를 세척하는 것일 수 있다.
상기 능동 감시 시스템은, 공기를 분사하는 에어 펌프를 더 포함하고, 상기 에어 펌프와 연결된 에어 노즐로 공기를 분사하여 상기 카메라(110)를 세척하는 것일 수 있다.
이러한 구성으로, 세척 기능을 갖춰 감시 효율을 높일 수 있는 효과가 있다.
본 발명은 상기한 실시예에 한정되지 아니하며, 적용범위가 다양함은 물론이고, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 다양한 변형 실시가 가능한 것은 물론이다.
10 : 본체부
100 : 센서 모듈
110 : 카메라
120 : 초음파 센서
130 : 조도 센서
140 : 레인 센서
200 : 프로세서부
210 : 저장부
250 : 판단부
100 : 센서 모듈
110 : 카메라
120 : 초음파 센서
130 : 조도 센서
140 : 레인 센서
200 : 프로세서부
210 : 저장부
250 : 판단부
Claims (14)
- 능동 감시 시스템으로서,
이미지를 촬영하는 적어도 하나의 카메라를 포함하는 센서 모듈; 및
상기 센서 모듈로부터 수신한 센싱 정보에 기초하여, 특정 행위 발생 여부를 나타내는 프로세서부;를 포함하고,
상기 프로세서부는,
상기 센서 모듈로부터 수신한 상시 센싱 정보 중 소정의 시간동안의 이미지 정보를 저장하는 데이터 저장부; 및
상기 데이터 저장부에 저장된 소정 시간 동안의 상기 이미지 정보에 기초하여 특정 이벤트의 발생 여부를 판단하는 판단부;를 포함하고,
상기 판단부는,
상기 데이터 저장부에 저장된 상기 이미지 정보 중에, 소정의 시간차를 갖는 복수의 이미지 중 어느 하나인 제 1 이미지와, 상기 제 1 이미지가 촬영된 시점으로부터 제 1 시간 간격을 두고 촬영된 제 2 이미지를 비교하여 특정 이벤트 발생 여부를 판단하되,
상기 제 1 및 2 이미지간 차이가 있는 경우, 상기 제 1 및 2 이미지간 차이가 나는 적어도 하나의 영역인 변동 영역을 추출하고,
상기 제 2 이미지의 상기 변동 영역내 객체를 인식하며,
상기 제 1 이미지가 인식된 상기 객체를 포함하지 않는 경우, 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하고,
상기 센서 모듈은 레인 센서를 더 포함하고, 상기 센싱 정보는 레인 정보를 더 포함하며,
상기 판단부는,
상기 레인 정보에 기초하여, 비, 눈, 우박이 오는 경우 제 1 및 2 이미지 차이 판단 정도의 민감도를 비, 눈 우박이 오지 않는 경우의 민감도에 비해서 낮게 설정하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
- 삭제
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 프로세서부는, 상기 센서 모듈로부터 수신한 센싱 정보에 기초하여, 상기 카메라의 촬영 영역 내에 변동 유무를 감지하고,
상기 판단부는,
상기 변동이 발생하는 경우에, 상기 데이터 저장부에 저장된 이미지 중, 상기 변동이 감지된 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 제 1 이미지와, 상기 감지된 시점으로부터 소정의 시간 이후에 촬영된 제 2 이미지를 선택하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 판단부는,
상기 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단되는 경우, 상기 제 2 이미지가 촬영된 시점으로부터 제 2 시간 간격을 두고 촬영된 제 3 이미지와 상기 제 2 이미지를 비교하여, 상기 제 2 및 3 이미지의 상기 변동 영역에 차이가 없는 경우 최종적으로 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하여, 소정의 메시지를 디스플레이 또는 음성으로 나타내거나 외부로 전송하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
- 제 5 항에 있어서,
상기 프로세서부는, 상기 센서 모듈로부터 수신한 센싱 정보에 기초하여, 상기 카메라의 촬영 영역 내에 변동 유무를 감지하고,
상기 판단부는,
상기 변동이 발생하는 경우에, 상기 데이터 저장부에 저장된 이미지 중, 상기 변동이 감지된 시점을 기준으로 그 이전에 촬영된 이미지인 제 1 이미지와, 상기 변동이 감지된 시점으로부터 소정의 시간 이후에 촬영된 이미지인 제 2 이미지를 선택한 후, 상기 변동이 감지된 시점 이후에 상기 카메라의 촬영 영역 내에 변동이 소정 시간 동안 발생되지 않는 시점 이후에 촬영된 이미지를 제 3 이미지로 선택하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 판단부는,
상기 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단되면, 상기 제 2 이미지가 촬영된 시점 이후에 촬영된 적어도 하나의 이미지가 상기 변동 영역내에 상기 인식된 객체를 포함하는 경우 최종적으로 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하여, 소정의 메시지를 디스플레이 또는 음성으로 나타내거나 외부로 전송하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 센서 모듈은 초음파 센서를 포함하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 판단부는,
상기 센싱 정보에 포함된 이미지에서 불꽃, 화재, 연기 중 적어도 하나를 인식하고,
상기 불꽃, 화재, 연기 중 적어도 하나가 인식되는 경우, 상기 카메라에 의해서 소정의 시간 동안 촬영된 복수의 이미지에서 소정의 비율 이상으로 지속적으로 상기 불꽃, 화재, 연기 중 적어도 하나가 인식되는 경우, 상기 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
- 제 9 항에 있어서,
상기 카메라는 적외선 카메라를 포함하고,
상기 센싱 정보는 적외선 이미지를 포함하며,
상기 판단부는,
상기 적외선 이미지로부터 불꽃 또는 화재 중 적어도 하나가 인식되는 경우, 상기 특정 이벤트가 발생한 것으로 판단하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 센서 모듈은 가시광선 카메라, 적외선 카메라 및 조도 센서를 포함하고, 상기 센싱 정보는 가시광선 이미지, 적외선 이미지 및 조도 정보를 포함하며,
상기 판단부는,
상기 조도 정보에 기초하여, 조도가 소정 기준 이상인 경우에는 상기 가시광선 이미지에 기초하여 특정 이벤트 발생 가능 여부를 판단하고, 특정 이벤트 발생 가능한 것으로 판단되는 경우 상기 적외선 이미지에 기초하여 최종 특정 이벤트 발생 여부를 판단하며,
조도가 소정 기준 미만인 경우에는 상기 적외선 이미지에 기초하여 특정 이벤트 발생 가능 여부를 판단하고, 특정 이벤트 발생 가능한 것으로 판단되는 경우 상기 가시광선 이미지에 기초하여 최종 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
- 제 1 항에 있어서,
상기 판단부는,
상기 센싱 정보에 포함된 이미지에서 인체의 신체 구조를 인식하고, 인식한 신체 구조에 따른 자세와 머신러닝을 이용하여 학습된 특정 자세 및 움직임을 비교하여 상기 특정 이벤트 발생 여부를 판단하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
- 삭제
- 제 1 항에 있어서,
상기 판단부는,
상기 제 2 이미지가 흑백 이미지이고, 상기 제 1 이미지가 흑백 이미지가 아닐 경우,
상기 제 1 이미지를 흑백으로 보정하여 제 1 이미지 및 제 2 이미지를 비교하는 것
을 특징으로 하는 능동 감시 시스템.
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