KR102322623B1 - 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법 - Google Patents

영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 IP카메라와 영상서버 및 클라이언트 사이에 전송되는 데이터통신량을 기초로 감시영역을 감시하고 외부 침입을 탐지하여 이를 차단하는 영상감시장치의 통신량을 이용한 영상감시 방법에 관한 것이다.

Description

영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법{Intelligent surveillance methods using the wire traffic of the video surveillance device}
본 발명은 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 정해진 시간 동안 감시카메라에서 전송되는 영상의 데이터량을 정해진시간동안 적산하여 데이터통신량를 산출하고, 상기 데이터통신량을 기초로 감시영역의 이상상태를 판단하는 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법에 관한 것이다.
일반적으로 영상감시장치는 네트워크 대역폭의 확대와 영상 정보 처리속도의 증가 및 화면분석 알고리즘의 발달로 인하여 다양한 분야로 확대되고 있는 실정이다.이러한 영상감시장치가 사용되는 분야로 불법 주정차 단속, 쓰레기 무단투기 단속, 재난재해 감시, 공공 시설물의 불법 침입자 단속, 은행시설에서의 불법 도난 감지 등을 들 수 있다.
최근에는 영상감시장치의 관리자가 육안으로 판단하는 절차를 최소화하기 위해, 감시영역의 상태를 IP카메라 또는 CCTV카메라에서 전송된 영상을 섹터별로 패턴분석하거나, 영상내부의 객체인식 알고리즘으로 분석하여 이상상태를 판단하는 다양한 기술이 제안되고 있다.
이와 관려된 종래기술로 한국등록특허 제10-1880504호(2018.07.16.)에는 객체 정보 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템이 개시되었다.
상기 종래기술은, 도 1에 도시된 바와같이, 지정된 감시 영역의 영상을 촬영하여 획득하는 영상감시 유닛(110); 및 상기 영상감시 유닛(110)으로부터 영상을 전송받아 분석하여 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별하고, 상기 영상에 움직이는 객체가 있다고 판단되면 상기 영상의 객체 행동을 기 저장된 이상 행동패턴과 비교하여 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면, 상기 영상감시 유닛(110)으로 추적 감지신호를 전송하여 객체를 추적관찰하고 상기 영상으로부터 객체의 정보를 추출함과 동시에 상기 객체의 정보를 이용하여 사건 발생 시점의 스토리지(120)에 저장된 영상을 검색하여 객체의 이동경로를 추출하는 영상 분석 서버모듈(130);을 포함하며, 상기 영상 분석 서버모듈(130)은 영상 분석 서버유닛(131)과 영상 검색 서버유닛(132)을 포함하며, 상기 영상 분석 서버유닛(131)은 상기 스토리지(120)로부터 영상을 전송받아 분석함으로써 상기 스토리지(120)로부터 전송받은 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별하도록 마련되며, 상기 영상 검색 서버유닛(132)은 상기 영상 분석 서버유닛(131)으로부터 사건 발생 시점의 이상 행동패턴과 일치하는 객체정보를 전송받아 사건 발생 시점의 상기 스토리지(120)에 저장된 영상을 검색하여 객체의 이동경로를 추출하도록 마련되고,
상기 영상 분석 서버유닛(131)과 영상 검색 서버유닛(132)은 각각 개별적으로 마련되는 복수의 서버를 포함하며, 상기 복수의 서버는 호스트 운영체제 상에서 캡슐화된 복수의 가상머신으로 마련되며,
상기 영상 분석 서버유닛(131)과 영상 검색 서버유닛(132)을 구성하는 각 가상머신은 소정시간 단위로 자동 백업되도록 마련되되, 상기 각 가상머신을 상기 영상 분석 서버유닛(131)과 영상 검색 서버유닛(132) 사이에서 페일오버(failover) 가능하도록 구성하여 특정 가상머신에서 물리적인 장애가 발생될 경우 타 서버유닛으로 해당 가상머신을 이동시켜 운영하도록 마련되고,
상기 영상 분석 서버유닛(131)과 영상 검색 서버유닛(132)은 제1, 2 네트워크 스위치와 이중으로 연결된 네트워크 라인을 형성하며, 상기 제1, 2 네트워크 스위치와 제1, 2 컨트롤러는 상호 이중으로 연결된 네트워크 라인을 형성하는 것을 특징으로 한다.
다만, 상기한 종래기술은 영상 내의 객체를 인식하는 절차와, 인식된 객체의 이상유무를 판단하는 절차 및 객체를 추적하는 절차 등이 포함됨으로써, 한 프레임당 대량의 영상 데이터를 연산처리하거나 비교하여 이상을 판단함으로써, 보다 고도화된 서버군이 필요해지는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 문제점을 해결하기 위해 창작된 것으로 본 발명의 목적은 감시카메라에서 정해진 시간동안 네트워크로 전송된 영상 데이터의 데이터통신량을 검출하고, 검출된 상기 데이터통신량과 인접한 데이터통신량의 변위인 통신량변위를 기초로 감시영역의 이상상태를 판단하고 패턴을 학습하며, 데이터통신량의 변화를 기초로 해킹을 방지하는 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법에 관한 것이다.
상기한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 의한 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법은 카메라가 촬영한 영상을 네트워크로 전송받아 저장하는 영상서버와, 상기 영상서버와 상기 카메라 간의 데이터통신량을 저장하여 관리하는 감시서버가 구비된 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법으로서, 상기 카메라가 감시영역을 촬영한 영상을 네트워크에 전송하는 영상전송단계와; 상기 영상전송단계에서 전송된 상기 영상의 데이터를 정해진 검출주기동안 적산한 데이터통신량과, 상기 데이터통신량의 누적시 종료시점인 누적종료시간을 좌표화하여 시간순서대로 상기 감시서버에 저장하는 좌표화단계와; 상기 좌표화단계에서 저장된 상기 데이터통신량과 누적종료시간을 인접한 이전 검출주기의 데이터통신량 및 누적종료시간과 연산하여 통신량변위를 산출하는 변위산출단계와; 상기 변위산출단계에서 산출된 통신량변위의 위상각 및 이전 검출주기의 데이터통신량을 기초로 정해진 광역검출주기동안 패턴화하여 비교패턴으로 저장하는 패턴화단계와; 상기 패턴화단계에서 저장된 상기 비교패턴을 기저장된 기준패턴과 비교하여 이상상태를 판단하는 패턴판단단계와; 상기 패턴판단단계에서 판단된 상기 이상상태를 외부에 표시하여 알리는 패턴알림단계;가 구비된 것을 특징으로 한다.
상기 좌표화단계에는 상기 광역검출주기동안, 기 저장된 상기 데이터통신량 중 최대 최소치가 제거되도록 트림하여 저장하는 범위한정단계가 구비된 것을 특징으로 한다.
상기 패턴화단계에는 상기 위상각의 절대값이 사전에 정의된 한정위상각 보다 커진 누적종료시간이 상기 광역검출주기 중
Figure 112021083519025-pat00001
내지
Figure 112021083519025-pat00002
사이에 배치되도록 상기 비교패턴을 생성하여 저장하는 기준시점이동단계가 구비된 것을 특징으로 한다.
상기 기준패턴은 정해진 구역을 사람이나 동물이 배회하는 것으로 판단된 배회패턴과, 금지구역을 침범하는 것으로 판단된 침입패턴과, 쓰레기나 물건이 버려지는 것으로 판단된 유기패턴과, 물건이나 사람이 쓰러진 상태로 판단된 쓰러짐패턴과, 두 사람의 팔다리가 정해진 시간동안 겹치는 것으로 판단된 싸움패턴과, 방화된 상태로 판단된 방화패턴과, 다수의 사람이 정해진 영역을 입장과 퇴장을 반복하는 것으로 판단된 마케팅패턴으로 구분되고,
상기 패턴알림단계에는 상기 기준패턴의 범위를 벗어난 비교패턴을 새로운 형태의 패턴으로 지정하여 저장하거나 상기 기준패턴 중 어느하나로 지정하여 저장하는 패턴학습지도단계;가 더 구비된 것을 특징으로 한다.
상기 패턴판단단계에는 상기 비교패턴의 데이터통신량이 정상상태의 평균 데이터통신량으로 회귀하는지 여부에 따라 상기 이상상태를 상기 기준패턴 중 어느하나로 판단하는 통신량판단단계가 구비된 것을 특징으로 한다.
상기 좌표화단계에는 상기 영상서버에 접속하여 상기 검출주기동안 각 사용자에게 전송된 상기 영상의 개별데이터량을 누적하여 산출하는 개별데이터량산출단계와, 상기 영상서버와 연결된 허브의 QOS에 접속하여 상기 검출주기동안 전체 사용자에게 전송된 전체데이터량을 누적하여 산출하는 총량산출단계와, 상기 전체데이터량을 상기 개별데이터량으로 나눠 실사용자수를 산출하는 실사용자산출단계와, 상기 실사용자산출단계에서 산출된 상기 실사용자수와 상기 영상서버에 접속한 인가된 사용자 수의 차이가 ±0.1 이내일 경우 정상인 것으로 판별하는 정상판별단계와, 상기 정상판별단계에서 실사용자수와 인가된 사용자 수의 차이가 0.1보다 큰 경우 상기 감시서버는 비인가 사용자가 침입한 것으로 판단하고 가장 최근에 접속한 IP를 차단하고 외부에 알리는 포트차단단계;가 구비된 것을 특징으로 한다.
상기 포트차단단계에는 상기 정상판별단계에서 실사용자수와 인가된 사용자 수의 차이가 0.1보다 작은 경우 시스템이상 증상으로 판단하고 관련된 IP를 저장하고 사용자에게 알리는 오류알림단계가 더 구비된 것을 특징으로 한다.
이와 같이 본 발명에 따른 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법의 효과는 다음과 같다.
첫째, 카메라와 영상서버 및 사용자간의 데이터통신량을 기초로 생성된 한 비교패턴을 사전에 저장된 기준패턴과 비교하여 감시영역의 이상상태를 판단하는 패턴판단단계가 구비됨으로써, 다양한 상황을 정확히 판단하여 영상을 감시하는 관리자의 인원을 줄일 수 있고,
둘째, 상기 이상상태를 판단하는 기준인 상기 기준패턴의 범위를 벗어난 비교패턴을 새로운 형태의 패턴으로 학습하는 학습지도단계가 구비됨으로써, 실제상황에서 발생되는 예측되지 않는 상태까지 판단하여 외부에 알릴 수 있으며,
셋째, 영상감시장치의 데이터통신량을 정상상태의 평균통신량과 비교하고 회귀여부에 따라 이상상태를 판단하는 통신량판단단계가 구비됨으로써, 상기 패턴판단단계와 더불어 감시영역을 정밀하게 감시할 수 있고,
넷째, 사용자에게 전송된 개별데이터량과 영상서버의 전체데이터량을 기초로 한 실사용자수와 인가된 사용자수를 비교하고, 이에 의한 오차를 기준으로 외부침입을 탐지하게 됨으로써, 보안이 강화된 감시방법을 제공할 수 있게 된다.
도 1은 종래기술에 따른 객체 정보 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템을 설명하는 도면이고,
도 2는 본 발명에 따른 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법을 설명하는 도면이며,
도 3은 본 발명의 좌표화단계를 설명하는 도면이고,
도 4는 본 발명의 기준시점이동단계와 통신량판단단계를 설명하는 도면이며,
도 5는 본 발명의 개별데이터량과 전체데이터량를 비교하는 보안방법을 설명하는 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 일 실시예를 상세히 설명하면 다음과 같다.
본 발명에 따른 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법은, 도 2 내지 도 5에 도시된 바와같이, 카메라가 촬영한 영상을 네트워크로 전송받아 저장하는 영상서버와, 상기 영상서버와 상기 카메라 간의 데이터통신량을 저장하여 관리하는 감시서버가 구비된 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법으로서, 상기 카메라가 감시영역을 촬영한 영상을 네트워크에 전송하는 영상전송단계(S10)와; 상기 영상전송단계(S10)에서 전송된 상기 영상의 데이터를 정해진 검출주기(Δt)동안 적산한 데이터통신량과, 상기 데이터통신량의 누적시 종료시점인 누적종료시간을 좌표화하여 시간순서대로 상기 감시서버에 저장하는 좌표화단계(S20)와; 상기 좌표화단계(S20)에서 저장된 상기 데이터통신량과 누적종료시간을 인접한 이전 검출주기의 데이터통신량 및 누적종료시간과 연산하여 통신량변위를 산출하는 변위산출단계(S30)와; 상기 변위산출단계(S30)에서 산출된 통신량변위의 위상각 및 이전 검출주기의 데이터통신량을 기초로 정해진 광역검출주기(T, T=n*Δt, n은 1보다 큰 자연수)동안 패턴화하여 비교패턴으로 저장하는 패턴화단계(S40)와; 상기 패턴화단계(S40)에서 저장된 상기 비교패턴을 기저장된 기준패턴과 비교하여 이상상태를 판단하는 패턴판단단계(S50)와; 상기 패턴판단단계(S50)에서 판단된 상기 이상상태를 외부에 표시하여 알리는 패턴알림단계(S60);가 구비된다.
여기서, 상기 패턴화단계(S40)는 상기 통신량변위의 위상각을 알고, 이전 검출주기 데이터통신량의 크기를 알면, 이를 시간축과 통신량축으로 이루워진 좌표상에 상기 비교패턴을 표시할 수 있는 점과, 상기 위상각과 데이터통신량의 변화를 누적하고 이를 계수화하여 비교함으로써 상기 비교패턴의 이상상태를 판단할 수 있게 된다.
그리고, 상기 데이터통신량의 적산은 카메라와 연결된 허브의 포트에 접속된 장치를 통해 이루어지며, 상기 검출주기(Δt)는 소프트웨어적으로 변경하여 사용할 수 있도록 구성된다.
또한, 상기 좌표화단계(S20)에는 상기 광역검출주기(T)동안, 기 저장된 상기 데이터통신량 중 최대 최소치가 제거되도록 트림하여 저장하는 범위한정단계(S21)가 구비된다. 카메라 제조사마다 인코딩방법과 감도가 달라 동일 감시영역의 영상을 촬영하여 전송하는 경우에도 데이터량은 고정되지 못하고, 불특정원인에 의한 데이터통신량의 변화를 최소화하기 위해 상기 범위한정단계(S21)를 수행하게 된다.
한편, 상기 패턴화단계(S40)에는 상기 위상각의 절대값이 사전에 정의된 한정위상각 보다 커진 누적종료시간이 상기 광역검출주기(T) 중
Figure 112021083519025-pat00003
내지
Figure 112021083519025-pat00004
(여기서, m은 _보다 작은 자연수) 사이에 배치되도록 상기 비교패턴을 생성하여 저장하는 기준시점이동단계(S41)가 구비된다. 상기 한정위상각은 상기 통신량변위가 급격하게 변하는 것을 탐지하기 위해 경험적으로 얻어진 값이다.
그리고, 상기 기준패턴은 정해진 구역을 사람이나 동물이 배회하는 것으로 판단된 배회패턴과, 금지구역을 침범하는 것으로 판단된 침입패턴과, 쓰레기나 물건이 버려지는 것으로 판단된 유기패턴과, 물건이나 사람이 쓰러진 상태로 판단된 쓰러짐패턴과, 두 사람의 팔다리가 정해진 시간동안 겹치는 것으로 판단된 싸움패턴과, 방화된 상태로 판단된 방화패턴과, 다수의 사람이 정해진 영역을 입장과 퇴장을 반복하는 것으로 판단된 마케팅패턴으로 구분된다. 이러한 상기 기준패턴은 사전에 반복적인 시험에 의해 학습되어 저장되게 된다.
그리고, 상기 패턴알림단계(S60)에는 상기 기준패턴의 범위를 벗어난 비교패턴을 새로운 형태의 패턴으로 지정하여 저장하거나 상기 기준패턴 중 어느하나로 지정하여 저장하는 패턴학습지도단계(S61);가 더 구비됨으로써, 상기 기준패턴의 유형에 없는 경우를 학습할 수 있게 된다.
또한, 상기 패턴판단단계(S50)에는 상기 비교패턴의 데이터통신량이 정상상태의 평균 데이터통신량으로 회귀하는지 여부에 따라 상기 이상상태를 상기 기준패턴 중 어느하나로 판단하는 통신량판단단계(S51)가 구비된다. 감시영역의 피사체가 변화가 있는 경우 테이터통신량이 변화되며, 평균값으로 회귀하는지의 여부에 따라 배회패턴, 쓰러짐패턴 등으로 판별할 수 있게 된다.
한편, 상기 좌표화단계(S20)에는 상기 영상서버에 접속하여 상기 검출주기(Δt)동안 각 사용자에게 전송된 상기 영상의 개별데이터량을 누적하여 산출하는 개별데이터량산출단계(S22)와, 상기 영상서버와 연결된 허브의 QOS에 접속하여 상기 검출주기(Δt)동안 전체 사용자에게 전송된 전체데이터량을 누적하여 산출하는 총량산출단계(S23)와, 상기 전체데이터량을 상기 개별데이터량으로 나눠 실사용자수를 산출하는 실사용자산출단계(S24)와, 상기 실사용자산출단계에서 산출된 상기 실사용자수와 상기 영상서버에 접속한 인가된 사용자 수의 차이가 ±0.1 이내일 경우 정상인 것으로 판별하는 정상판별단계(S25)와, 상기 정상판별단계(S25)에서 실사용자수와 인가된 사용자 수의 차이가 0.1보다 큰 경우 상기 감시서버는 비인가 사용자가 침입한 것으로 판단하고 가장 최근에 접속한 IP를 차단하고 외부에 알리는 포트차단단계(S26);가 구비됨으로써, 외부 침입을 방지할 수 있게 된다.
상기 포트차단단계(S26)에는 상기 정상판별단계(S25)에서 실사용자수와 인가된 사용자 수의 차이가 0.1보다 작은 경우 시스템이상 증상으로 판단하고 관련된 IP를 저장하고 사용자에게 알리는 오류알림단계(S26a)가 더 구비됨으로써, 이상이 있는 IP에 해당하는 장치를 수리하거나 관리할 수 있게 된다.
상기와 같은 구성으로 이루어진 본 발명에 따른 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법의 작용을 살펴보면 다음과 같다.
본 발명의 지능형 감시방법은 데이터통신량를 검출하고, 데이터통신량의 통신량변위를 산출하여, 이상상태를 판단하게 됨으로써, 종래기술의 객체 분석방법보다 빠르고 정확하게 이상상태를 판단하고 처리할 수 있게 된다.
즉, 영상전송단계(S10)에서 전송된 상기 영상의 데이터를 정해진 검출주기(Δt)동안 하드웨어적으로 적산하고, 이를 누적시 종료시점인 누적종료시간과 함께 저장하여 좌표화하는 좌표화단계(S20)를 수행하며, 이때, 필요하다면 시간좌표를 정규화하여 수행할 수 있다. 위생각의 변동폭을 줄일 수 있게 된다.
그리고, 변위산출단계(S30)에서는 좌표화된 상기 데이터통신량과 누적종료시간을 인접한 값과 연산하여 통신량변위를 구하고, 산출된 통신량변위의 위상각 및 이전 검출주기의 데이터통신량을 기초로 정해진 광역검출주기(T, T=n*Δt, n은 1보다 큰 자연수)동안 패턴화하여 비교패턴으로 저장하는 패턴화단계(S40)를 수행하게 된다. 여기서, 상기 비교패턴은 데이터통신량 중 최초 값을 0으로 설정하여 패턴화하거나 누적시작시점의 바로 이전 검출주기의 데이터통신량으로 설정하여 패턴화하는 두가지 방법을 비교하게 된다.
또한, 패턴판단단계(S50)는 상기 비교패턴을 기저장된 기준패턴과 비교하여 이상상태를 판단하고, 정상상태가 유지된 경우에는 다시 영상전송단계(S10)을 수행하게 된다. 이는 실시간으로 이루어지는 것이 바람직하다.
그리고, 상기 기준패턴은 데이터통신량이 정상상태의 평균으로 돌아오는 시간에 따라 배회패턴이나 쓰러짐패턴 및 침입패턴 유기패턴, 싸움패턴 등을 판단하게 되며, 영상의 데이터통신량이 과다하게 늘거나 줄어든 경우 싸움패턴이나 방화패턴및 마케팅패턴으로 판단하게 된다.
한편, 패턴알림단계(S60)는 상기 이상상태를 외부에 표시하여 알리거나, 상기 기준패턴의 범위를 벗어난 비교패턴을 새로운 형태의 패턴으로 지정하여 저장하거나 상기 기준패턴 중 어느하나로 지정하여 저장하는 패턴학습지도단계(S61)을 수행하게 된다.
아우러, 상기 패턴판단단계(S50)의 통신량판단단계(S51)는 앞서 설명한 바와 같이 상기 데이터통신량이 평균 데이터통신량으로 회귀하는지 여부에 따라 상기 이상상태를 판단하게 된다.
한편, 상기 좌표화단계(S20)에는 보안을 강화하기 위해 상기 영상서버에서 전송된 전체데이터량과, 각 사용자에게 전송된 개별데이터량을 기초로 실사용자수를 산출하고, 산출된 실사용자수와 상기 영상서버에 인가되어 접속된 사용자수를 비교하고 정해진 범위를 벗어난 경우 해당 IP를 차단하거나 IP리스트를 저장하여 관리자에게 알려 보안을 강화하게 된다.
이와 같이 본 발명은 통신데이터량을 데이터화하여 보안을 강화시키며, 감시영영을 감시함으로써, 빠르고 정확하게 감시영역의 이상상태를 감시할 수 있게 된다.
본 발명은 상술한 특정의 바람직한 실시 예에 한정되지 아니하며, 청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형실시가 가능한 것은 물론이고, 그와 같은 변경은 청구범위 기재의 범위 내에 있게 된다.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>
S10 : 영상전송단계 S20 : 좌표화단계
S21 : 범위한정단계 S22 : 개별데이터량산출단계
S23 : 총량산출단계 S24 : 실사용자산출단계
S25 : 정상판별단계 S26 : 포트차단단계
S26a : 오류알림단계 S30 : 변위산출단계
S40 : 패턴화단계 S41 : 기준시점이동단계
S50 : 패턴판단단계 S51 : 통신량판단단계
S60 : 패턴알림단계 S61 : 패턴학습지도단계

Claims (7)

  1. 카메라가 촬영한 영상을 네트워크로 전송받아 저장하는 영상서버와, 상기 영상서버와 상기 카메라 간의 데이터통신량을 저장하여 관리하는 감시서버가 구비된 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법에 있어서,
    상기 카메라가 감시영역을 촬영한 영상을 네트워크에 전송하는 영상전송단계(S10)와;
    상기 영상전송단계(S10)에서 전송된 상기 영상의 데이터를 정해진 검출주기(Δt)동안 적산한 데이터통신량과, 상기 데이터통신량의 누적시 종료시점인 누적종료시간을 좌표화하여 시간순서대로 상기 감시서버에 저장하는 좌표화단계(S20)와;
    상기 좌표화단계(S20)에서 저장된 상기 데이터통신량과 누적종료시간을 인접한 이전 검출주기의 데이터통신량 및 누적종료시간과 연산하여 통신량변위를 산출하는 변위산출단계(S30)와;
    상기 변위산출단계(S30)에서 산출된 통신량변위의 위상각 및 이전 검출주기의 데이터통신량을 기초로 정해진 광역검출주기(T, T=n*Δt, n은 1보다 큰 자연수)동안 패턴화하여 비교패턴으로 저장하는 패턴화단계(S40)와;
    상기 패턴화단계(S40)에서 저장된 상기 비교패턴을 기저장된 기준패턴과 비교하여 이상상태를 판단하는 패턴판단단계(S50)와;
    상기 패턴판단단계(S50)에서 판단된 상기 이상상태를 외부에 표시하여 알리는 패턴알림단계(S60);가 구비되고,
    상기 좌표화단계(S20)에는
    상기 광역검출주기(T)동안, 기 저장된 상기 데이터통신량 중 최대 최소치가 제거되도록 트림하여 저장하는 범위한정단계(S21)가 구비된 것을 특징으로 하는 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법.
  2. 삭제
  3. 제 1항에 있어서,
    상기 패턴화단계(S40)에는
    상기 위상각의 절대값이 사전에 정의된 한정위상각 보다 커진 누적종료시간이 상기 광역검출주기(T) 중
    Figure 112021083519025-pat00005
    내지
    Figure 112021083519025-pat00006
    (여기서, m은
    Figure 112021083519025-pat00007
    보다 작은 자연수) 사이에 배치되도록 상기 비교패턴을 생성하여 저장하는 기준시점이동단계(S41)가 구비된 것을 특징으로 하는 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법.
  4. 제 1항에 있어서,
    상기 기준패턴은
    정해진 구역을 사람이나 동물이 배회하는 것으로 판단된 배회패턴과, 금지구역을 침범하는 것으로 판단된 침입패턴과, 쓰레기나 물건이 버려지는 것으로 판단된 유기패턴과, 물건이나 사람이 쓰러진 상태로 판단된 쓰러짐패턴과, 두 사람의 팔다리가 정해진 시간동안 겹치는 것으로 판단된 싸움패턴과, 방화된 상태로 판단된 방화패턴과, 다수의 사람이 정해진 영역을 입장과 퇴장을 반복하는 것으로 판단된 마케팅패턴으로 구분되고,
    상기 패턴알림단계(S60)에는
    상기 기준패턴의 범위를 벗어난 비교패턴을 새로운 형태의 패턴으로 지정하여 저장하거나 상기 기준패턴 중 어느하나로 지정하여 저장하는 패턴학습지도단계(S61);가 더 구비된 것을 특징으로 하는 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 패턴판단단계(S50)에는
    상기 비교패턴의 데이터통신량을 평균 데이터통신량과 비교하여 회귀하는지 여부에 따라 상기 이상상태를 상기 기준패턴 중 어느하나로 판단하는 통신량판단단계(S51)가 구비된 것을 특징으로 하는 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 좌표화단계(S20)에는
    상기 영상서버에 접속하여 상기 검출주기(Δt)동안 각 사용자에게 전송된 상기 영상의 개별데이터량을 누적하여 산출하는 개별데이터량산출단계(S22)와,
    상기 영상서버와 연결된 허브의 QOS에 접속하여 상기 검출주기(Δt)동안 전체 사용자에게 전송된 전체데이터량을 누적하여 산출하는 총량산출단계(S23)와,
    상기 전체데이터량을 상기 개별데이터량으로 나눠 실사용자수를 산출하는 실사용자산출단계(S24)와,
    상기 실사용자산출단계에서 산출된 상기 실사용자수와 상기 영상서버에 접속한 인가된 사용자 수의 차이가 ±0.1 이내일 경우 정상인 것으로 판별하는 정상판별단계(S25)와,
    상기 정상판별단계(S25)에서 실사용자수와 인가된 사용자 수의 차이가 0.1보다 큰 경우 상기 감시서버는 비인가 사용자가 침입한 것으로 판단하고 가장 최근에 접속한 IP를 차단하고 외부에 알리는 포트차단단계(S26);가 구비된 것을 특징으로 하는 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법.
  7. 제 6항에 있어서,
    상기 포트차단단계(S26)에는
    상기 정상판별단계(S25)에서 실사용자수와 인가된 사용자 수의 차이가 0.1보다 작은 경우 시스템이상 증상으로 판단하고 관련된 IP를 저장하고 사용자에게 알리는 오류알림단계(S26a)가 더 구비된 것을 특징으로 하는 영상감시장치의 통신량을 이용한 지능형 감시방법.

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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP2005277636A (ja) * 2004-03-24 2005-10-06 Fujitsu Ltd 監視カメラによる撮影画像の制御システム
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