KR102347338B1

KR102347338B1 - Method, apparatus and computer-readable recording medium for obtaining movement path information of a dangerous object

Info

Publication number: KR102347338B1
Application number: KR1020210087967A
Authority: KR
Inventors: 김도형; 이덕영
Original assignee: 주식회사 아이티로
Priority date: 2021-07-05
Filing date: 2021-07-05
Publication date: 2022-01-06

Abstract

An object of the present invention is to increase an arrest rate of a criminal by protecting a user from external danger and providing movement route information that is helpful to an investigative agency such as police. The present invention provides a method for obtaining movement path information of a risk object. The method comprises: a process starting step; an object determination step; a vector acquisition step; an image search step; and a moving route obtaining step.

Description

Method, device and computer-readable recording medium for obtaining movement path information of a dangerous object

본 발명은 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 방법에 관한 것으로서, 구체적으로는 사유지에서 획득하는 영상 데이터를 기반으로, 영상 내에 존재하는 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체인지 여부를 판단하고, 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체로 판별된 경우, 외부 공공 서버로부터 공공 장소에 설치된 영상 데이터를 수신하여, 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 기술에 관한 것이다.The present invention relates to a method of obtaining movement path information of a dangerous object, and more specifically, based on image data obtained from a private land, determining whether at least one of a plurality of objects existing in an image is a dangerous object, The present invention relates to a technique for obtaining movement path information of a dangerous object by receiving image data installed in a public place from an external public server when at least one of the objects is determined to be a dangerous object.

CCTV(Closed-circuit Television)는 특정 구역에 설치되어, 해당 구역을 촬영하는 영상 기기이다. 특히, CCTV는 범죄 예방을 위한 목적으로 주로 사용되고 있는데, 실제로 최근 5년 간 국내에서는 CCTV를 통해 범인을 검거한 건수가 10만건을 초과한 것이 집계되었다. 이러한 효과로 인하여, 국내뿐만 아니라 해외에서도 CCTV를 적극적으로 설치하고 있어, CCTV 시장의 규모가 점차적으로 증가하고 있는 추세이다. CCTV 업계에서는 이러한 추세에 탑승하기 위하여, 주로 범죄 예방을 목적으로 하는 CCTV와 관련된 다양한 기술들을 개발하고 있다.CCTV (Closed-Circuit Television) is a video device that is installed in a specific area and records the area. In particular, CCTV is mainly used for the purpose of crime prevention. In fact, over the past five years in Korea, the number of criminal arrests through CCTV has exceeded 100,000. Due to these effects, CCTVs are actively installed not only in Korea but also abroad, and the size of the CCTV market is gradually increasing. In order to ride this trend, the CCTV industry is developing various technologies related to CCTV, mainly for the purpose of preventing crime.

일 예로서, 한국등록특허 10-1754995(범죄자 추적 CCTV 장치)에는 사용자의 통신 단말기를 통해 사용자의 위치 및 얼굴 이미지를 수집하고, 사용자 인근에 위치한 CCTV를 통해 획득한 영상과 수집한 사용자의 얼굴 이미지를 비교하여, 사용자가 범죄자인지 여부를 기 저장된 범죄자 정보를 통해 판단한 후, 사용자가 범죄자이면 사용자에 대한 위치와 범죄자 정보를 서버에 전송하는 기술이 개시되어 있다.As an example, Korean Patent Registration No. 10-1754995 (Criminal Tracking CCTV Device) collects a user's location and face image through a user's communication terminal, and collects an image acquired through a CCTV located near the user and the collected user's face image A technique of transmitting the location of the user and criminal information to a server if the user is a criminal after determining whether the user is a criminal through pre-stored criminal information is disclosed.

그러나, 상술한 선행기술에서는 사용자가 통신 단말기를 소지하고 있어야 되며, 단순히 사용자의 얼굴 이미지만으로 사용자가 범죄자인지 여부를 판단하는 기술만이 개시되어 있을 뿐, 사유지에서 획득하는 영상 데이터에 대응하는 영상 내에 존재하는 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체인지 여부를 기 저장된 알고리즘(예: 얼굴 인식, 모션 인식, 모션 패턴 인식)을 통해 판단하고, 위험 객체로 판별된 경우, 외부 공공 서버로부터 공공 장소에 대한 영상 데이터를 수신하여, 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 기술이 개시되어 있지 않아, 이를 해결할 수 있는 기술의 필요성이 대두되고 있다.However, in the prior art described above, the user must possess a communication terminal, and only a technique for determining whether a user is a criminal based on a simple face image of the user is disclosed, and in the image corresponding to the image data obtained from the private land It is determined through a pre-stored algorithm (eg, face recognition, motion recognition, motion pattern recognition) whether at least one of a plurality of existing objects is a dangerous object, and if it is determined as a dangerous object, Since a technique for receiving image data and acquiring movement path information of a dangerous object has not been disclosed, the need for a technique to solve this problem is emerging.

이에 본 발명은, 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 방법을 통해 사유지에서 획득하는 영상 데이터에 대응하는 영상 내에 존재하는 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체인지를 기 저장된 알고리즘(예: 얼굴 인식, 모션 인식, 모션 패턴 인식)을 통해 판단하고, 위험 객체로 판별된 경우, 공공 장소에 대한 영상 데이터(공공 장소에 설치된 CCTV가 획득한 영상 데이터)를 획득하여, 사유지에서 획득한 영상 데이터 및 공공 장소에 대한 영상 데이터를 기반으로, 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득 및 경찰이나 경비 업체에 사유지에 대한 순찰 요청 및 경찰에게 이동 경로 정보를 제공함으로써, 사용자를 외부의 위험으로부터 보호하고, 경찰과 같은 수사 기관에게 도움이 되는 이동 경로 정보를 제공하여 범인 검거율을 높이는 것에 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention provides a pre-stored algorithm (eg, face recognition, Motion recognition, motion pattern recognition), and when it is determined as a dangerous object, image data for public places (image data acquired by CCTV installed in public places) is acquired, and image data acquired from private land and public places Based on the video data on The purpose is to increase the arrest rate of criminals by providing useful movement route information to organizations.

본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 방법에 있어서, 사유지에 설치된 CCTV로부터 상기 사유지에 대한 제1 영상 데이터를 획득하는 경우, 이동 경로 획득 프로세스를 시작하는 프로세스 시작 단계; 상기 이동 경로 획득 프로세스가 시작되면, 기 저장된 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 영상 데이터를 영상 분석하여, 상기 제1 영상 데이터에 대응되는 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체인지를 판단하는 객체 판단 단계; 상기 제1 영상 내에 상기 위험 객체가 존재하는 경우, 제1 영상의 바운더리 중 상기 위험 객체가 제1 영상에 진입 시에 위치하는 바운더리 지점에 대한 제1 벡터 값을 획득하는 벡터 획득 단계; 상기 제1 벡터 값의 획득이 완료되면, 외부 공공 서버로부터 공공에서 관리하는 공공 장소에 대한 복수 개의 공공 영상 데이터를 수신하여, 상기 수신된 복수 개의 공공 영상 데이터 각각에 대응하는 복수 개의 공공 영상 중 상기 위험 객체가 출현하되, 상기 제1 벡터와 대응되는 제2 벡터 값을 포함하는 적어도 하나의 공공 영상을 탐색하는 영상 탐색 단계; 및 상기 적어도 하나의 공공 영상의 탐색이 완료되면, 상기 탐색 완료된 공공 영상에 대응되는 제2 영상 데이터 및 상기 제1 영상 데이터를 기반으로, 제3 영상을 생성하여, 상기 제3 영상을 기반으로, 상기 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 이동 경로 획득 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In the method of obtaining movement path information of a dangerous object implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable by the processor according to an embodiment of the present invention, from CCTV installed on private land a process starting step of starting a moving route acquisition process when acquiring the first image data for the private land; When the movement path acquisition process starts, the first image data is analyzed based on a pre-stored algorithm to determine whether at least one of the plurality of objects included in the first image corresponding to the first image data is a dangerous object object determination step of determining; a vector obtaining step of obtaining a first vector value for a boundary point located when the dangerous object enters the first image among the boundaries of the first image when the dangerous object is present in the first image; When the acquisition of the first vector value is completed, a plurality of public image data for a publicly managed public place is received from an external public server, and the plurality of public images corresponding to each of the received plurality of public image data is received. an image search step of searching for at least one public image in which a dangerous object appears but includes a second vector value corresponding to the first vector; and when the search for the at least one public image is completed, a third image is generated based on the second image data corresponding to the searched public image and the first image data, and based on the third image, It characterized in that it comprises; a moving path acquisition step of acquiring the moving path information of the dangerous object.

상기 객체 판단 단계는, 상기 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 각각에 대한 모션 벡터를 추출하여, 상기 추출된 모션 벡터를 상기 기 저장된 알고리즘을 기반으로 분석하는 벡터 분석 단계; 및 상기 벡터 분석 단계에서 상기 모션 벡터의 분석이 완료되는 경우, 상기 분석이 완료된 모션 벡터에 기반하여, 상기 복수 개의 객체 중 이상 패턴을 수행하는 객체를 상기 위험 객체로 판별하거나 상기 복수 개의 객체 중 지정된 기간동안 상기 CCTV를 통해 획득했던 영상 데이터에 대응하는 영상에 출현하지 않은 객체를 상기 위험 객체로 판별하는 위험 객체 판별 단계;를 포함하는 것이 바람직하다.The object determination step may include: a vector analysis step of extracting a motion vector for each of a plurality of objects included in the first image, and analyzing the extracted motion vector based on the pre-stored algorithm; and when the analysis of the motion vector is completed in the vector analysis step, based on the motion vector for which the analysis is completed, an object performing an abnormal pattern among the plurality of objects is determined as the dangerous object or a designated one of the plurality of objects It is preferable to include; a dangerous object determination step of determining an object that does not appear in the image corresponding to the image data acquired through the CCTV during the period as the dangerous object.

상기 벡터 획득 단계는, 상기 위험 객체 판별 단계에서 상기 위험 객체의 판별이 완료되는 경우, 상기 제1 영상을 시분할하여, 복수 개의 시분할 영상을 획득하는 시분할 실행 단계; 및 상기 복수 개의 시분할 영상 중 상기 제1 영상 내에 상기 위험 객체가 진입하는 시점의 시분할 영상을 확인하여, 상기 확인된 시분할 영상의 바운더리에서 상기 위험 객체가 위치한 지점에 대한 상기 제1 벡터 값을 추출하는 진입 벡터 추출 단계;를 포함하는 것이 가능하다.The vector obtaining step may include: when the determination of the dangerous object is completed in the risk object determination step, a time division execution step of time-dividing the first image to obtain a plurality of time-division images; And by checking a time-division image at a time point at which the dangerous object enters in the first image among the plurality of time-division images, extracting the first vector value for a point at which the dangerous object is located in the boundary of the identified time-division image It is possible to include; an entry vector extraction step.

상기 영상 탐색 단계는, 상기 진입 벡터 추출 단계에 의해 상기 제1 벡터 값이 추출된 경우, 상기 제1 영상을 획득한 CCTV가 설치된 사유지 인근에 위치하는 공공 장소에 설치된 공공 CCTV가 획득한 상기 복수 개의 공공 영상 데이터를 상기 외부 공공 서버로부터 획득하는 것이 가능하다.In the image search step, when the first vector value is extracted by the entry vector extraction step, the plurality of It is possible to obtain public image data from the external public server.

상기 이동 경로 획득 단계는, 상기 제1 영상 데이터 및 상기 제2 영상 데이터를 기반으로, 제3 영상 데이터를 생성 시, 상기 제2 영상 데이터에 대응되는 제2 영상을 시분할하여, 상기 시분할 실행 단계에서 시분할된 제1 영상의 시분할 영상들과 상기 제2 영상의 시분할 영상들을 시간 순으로 나열하여, 상기 위험 객체가 출현하는 상기 제3 영상을 생성하되, 상기 이동 경로 정보는, 상기 위험 객체가 이동한 동선 정보, 상기 위험 객체와 접촉한 다른 객체 정보 및 상기 위험 객체가 이동한 동선 각각에 대한 이동 소모 시간 정보를 포함하는 것이 가능하다.In the step of obtaining the moving path, when generating third image data based on the first image data and the second image data, a second image corresponding to the second image data is time-divided, and in the time-division execution step The time-division images of the first time-division image and the time-division images of the second image are arranged in chronological order to generate the third image in which the dangerous object appears, and the movement path information is It is possible to include movement consumption time information for each movement line information, other object information in contact with the dangerous object, and the movement line of the dangerous object moved.

보안 신고 단계;를 더 포함하고, 상기 보안 신고 단계는, 상기 이동 경로 정보의 획득이 완료되는 경우, 상기 제3 영상 및 상기 이동 경로 정보를 외부 경비 업체 서버 또는 경찰 서버에 전송하여 상기 위험 객체에 대한 이동 경로를 제공하는 정보 제공 단계; 및 상기 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나의 객체가 위험 객체이며, 지정된 시간 동안 상기 제1 영상 내에서 출현된 경우, 상기 제1 영상에 대응되는 사유지에 대한 순찰 요청을 상기 외부 경비 업체 서버 또는 경찰 서버에 전송하거나 주기적으로 상기 사유지에 대한 순찰 요청을 전송하는 순찰 요청 단계;를 포함하는 것이 가능하다.Security reporting step; further comprising, wherein the security reporting step, when the acquisition of the movement route information is completed, transmits the third image and the movement route information to an external security company server or a police server to the dangerous object information providing step for providing a moving route; and when at least one object among a plurality of objects included in the first image is a dangerous object and appears in the first image for a specified time, a patrol request for a private property corresponding to the first image is sent to the external security It is possible to include; a patrol request step of transmitting to a company server or a police server or periodically transmitting a patrol request for the private land.

상기 순찰 요청 단계는, 상기 외부 경비 업체 서버 또는 상기 경찰 서버에 전송한 순찰 요청에 대응하여, 상기 외부 보안 업체 서버 또는 상기 외부 경찰 서버로부터 상기 위험 객체에 대한 이상이 없다는 응답을 수신하는 경우, 상기 위험 객체에 대한 위험 사인을 철회하고, 상기 위험 객체의 이동 경로 정보는 데이터 베이스에 저장하는 것이 가능하다.In the patrol request step, in response to a patrol request transmitted to the external security company server or the police server, when receiving a response that there is no abnormality in the dangerous object from the external security company server or the external police server, the It is possible to withdraw the danger sign for the dangerous object, and to store the movement path information of the dangerous object in the database.

본 발명의 일 실시예에 따른 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치에 있어서, 사유지에 설치된 CCTV로부터 상기 사유지에 대한 제1 영상 데이터를 획득하는 경우, 이동 경로 예측 프로세스를 시작하는 프로세스 시작부; 상기 이동 경로 예측 프로세스가 시작되면, 기 저장된 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 영상 데이터를 영상 분석하여, 상기 제1 영상 데이터에 대응되는 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체인지를 판단하는 객체 판단부; 상기 제1 영상 내에 상기 위험 객체가 존재하는 경우, 제1 영상의 바운더리 중 상기 위험 객체가 제1 영상에 진입 시에 위치하는 바운더리 지점에 대한 제1 벡터 값을 획득하는 벡터 획득부; 상기 제1 벡터 값의 획득이 완료되면, 외부 공공 서버로부터 공공에서 관리하는 공공 장소에 대한 복수 개의 공공 영상 데이터를 수신하여, 상기 수신된 복수 개의 공공 영상 데이터 각각에 대응하는 복수 개의 공공 영상 중 상기 위험 객체가 출현하되, 상기 제1 벡터와 대응되는 제2 벡터 값을 포함하는 적어도 하나의 공공 영상을 탐색하는 영상 탐색부; 및 상기 적어도 하나의 공공 영상의 탐색이 완료되면, 상기 탐색 완료된 공공 영상에 대응되는 제2 영상 데이터 및 상기 제1 영상 데이터를 기반으로, 제3 영상을 생성하여, 상기 제3 영상을 기반으로, 상기 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 이동 경로 획득부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.In an apparatus for obtaining movement path information of a dangerous object implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable by the processor according to an embodiment of the present invention, from CCTV installed on private land a process initiator for starting a movement path prediction process when acquiring the first image data for the private land; When the movement path prediction process starts, the first image data is analyzed based on a pre-stored algorithm to determine whether at least one of the plurality of objects included in the first image corresponding to the first image data is a dangerous object. an object determination unit to determine; a vector acquisition unit configured to acquire a first vector value for a boundary point located when the dangerous object enters the first image among the boundaries of the first image when the dangerous object is present in the first image; When the acquisition of the first vector value is completed, a plurality of public image data for a publicly managed public place is received from an external public server, and the plurality of public images corresponding to each of the received plurality of public image data is received. an image search unit that searches for at least one public image in which a dangerous object appears but includes a second vector value corresponding to the first vector; and when the search for the at least one public image is completed, a third image is generated based on the second image data corresponding to the searched public image and the first image data, and based on the third image, It characterized in that it comprises a; movement path acquisition unit for acquiring the movement path information of the dangerous object.

본 발명의 일 실시예에 따른 컴퓨터-판독가능 기록매체로서, 상기 컴퓨터-판독가능 기록매체는, 컴퓨팅 장치로 하여금 이하의 단계들을 수행하도록 하는 명령들을 저장하며, 상기 단계들은; 사유지에 설치된 CCTV로부터 상기 사유지에 대한 제1 영상 데이터를 획득하는 경우, 이동 경로 예측 프로세스를 시작하는 프로세스 시작 단계; 상기 이동 경로 예측 프로세스가 시작되면, 기 저장된 알고리즘을 기반으로, 상기 제1 영상 데이터를 영상 분석하여, 상기 제1 영상 데이터에 대응되는 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체인지를 판단하는 객체 판단 단계; 상기 제1 영상 내에 상기 위험 객체가 존재하는 경우, 제1 영상의 바운더리 중 상기 위험 객체가 제1 영상에 진입 시에 위치하는 바운더리 지점에 대한 제1 벡터 값을 획득하는 벡터 획득 단계; 상기 제1 벡터 값의 획득이 완료되면, 외부 공공 서버로부터 공공에서 관리하는 공공 장소에 대한 복수 개의 공공 영상 데이터를 수신하여, 상기 수신된 복수 개의 공공 영상 데이터 각각에 대응하는 복수 개의 공공 영상 중 상기 위험 객체가 출현하되, 상기 제1 벡터와 대응되는 제2 벡터 값을 포함하는 적어도 하나의 공공 영상을 탐색하는 영상 탐색 단계; 및 상기 적어도 하나의 공공 영상의 탐색이 완료되면, 상기 탐색 완료된 공공 영상에 대응되는 제2 영상 데이터 및 상기 제1 영상 데이터를 기반으로, 제3 영상을 생성하여, 상기 제3 영상을 기반으로, 상기 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 이동 경로 획득 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.A computer-readable recording medium according to an embodiment of the present invention, wherein the computer-readable recording medium stores instructions for causing a computing device to perform the following steps, the steps of: a process starting step of starting a movement path prediction process when acquiring the first image data for the private land from the CCTV installed on the private land; When the movement path prediction process starts, the first image data is analyzed based on a pre-stored algorithm to determine whether at least one of the plurality of objects included in the first image corresponding to the first image data is a dangerous object. object determination step of determining; a vector obtaining step of obtaining a first vector value for a boundary point located when the dangerous object enters the first image among the boundaries of the first image when the dangerous object is present in the first image; When the acquisition of the first vector value is completed, a plurality of public image data for a publicly managed public place is received from an external public server, and the plurality of public images corresponding to each of the received plurality of public image data is received. an image search step of searching for at least one public image in which a dangerous object appears but includes a second vector value corresponding to the first vector; and when the search for the at least one public image is completed, a third image is generated based on the second image data corresponding to the searched public image and the first image data, and based on the third image, It characterized in that it comprises; a moving path acquisition step of acquiring the moving path information of the dangerous object.

본 발명인 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 방법을 통해 사유지에서 획득하는 영상 데이터에 대응하는 영상 내에 존재하는 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체인지를 기 저장된 알고리즘(예: 얼굴 인식, 모션 인식, 모션 패턴 인식)을 통해 판단함으로써, 복수 개의 객체 각각에 대한 분석률이 정확해질 수 있다.A pre-stored algorithm (eg, face recognition, motion recognition, motion pattern recognition), the analysis rate for each of the plurality of objects may be accurate.

또한, 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체로 판별된 경우, 공공 장소에 대한 영상 데이터(공공 장소에 설치된 CCTV가 획득한 영상 데이터)를 획득하여, 사유지에서 획득한 영상 데이터 및 공공 장소에 대한 영상 데이터를 기반으로, 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득 및 경찰이나 경비 업체에 사유지에 대한 순찰 요청 및 경찰에게 이동 경로 정보를 제공함으로써, 사유지 및 사용자에 대한 보안을 확보할 수 있다.In addition, when at least one of the plurality of objects is determined as a dangerous object, image data for a public place (image data acquired by a CCTV installed in a public place) is acquired, and image data acquired from a private land and an image for a public place Based on the data, it is possible to secure the security of the private land and the user by obtaining the movement route information of the dangerous object, requesting the police or a security company to patrol the private land, and providing the movement route information to the police.

또한, 외부 경비 업체 또는 경찰은 사유지에서의 위험 객체에 대한 이동 경로 정보를 제공받음으로써, 위험 객체에 의한 사건 발생 시 이동 경로 정보를 기반으로, 사건을 해결할 수 있다.In addition, an external security company or the police may be provided with movement route information for a dangerous object on a private land, so that when an incident caused by a dangerous object occurs, the case may be resolved based on the movement route information.

또한, 제1 영상 내의 제1 벡터 값 및 제2 영상 내의 제2 벡터 값을 기반으로, 위험 객체의 정확한 이동 경로를 확인할 수 있다.Also, based on the first vector value in the first image and the second vector value in the second image, the exact movement path of the dangerous object may be confirmed.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 방법의 객체 판단 단계를 설명하기 위한 순서도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치의 벡터 획득부를 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치의 영상 탐색부를 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치의 이동 경로 획득부를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치의 보안 신고부를 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.1 is a flowchart illustrating a method of obtaining movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.
2 is a flowchart illustrating an object determination step of a method for obtaining movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram for explaining a vector acquisition unit of an apparatus for acquiring movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining an image search unit of an apparatus for obtaining movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.
5 is a diagram for explaining a movement path obtaining unit of an apparatus for obtaining movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.
6 is a view for explaining a security reporting unit of a device for obtaining movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.
7 is a diagram for explaining an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.

이하에서는, 다양한 실시 예들 및/또는 양상들이 이제 도면들을 참조하여 개시된다. 하기 설명에서는 설명을 목적으로, 하나이상의 양상들의 전반적 이해를 돕기 위해 다수의 구체적인 세부사항들이 개시된다. 그러나, 이러한 양상(들)은 이러한 구체적인 세부사항들 없이도 실행될 수 있다는 점 또한 본 발명의 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 인식될 수 있을 것이다. 이후의 기재 및 첨부된 도면들은 하나 이상의 양상들의 특정한 예시적인 양상들을 상세하게 기술한다. 하지만, 이러한 양상들은 예시적인 것이고 다양한 양상들의 원리들에서의 다양한 방법들 중 일부가 이용될 수 있으며, 기술되는 설명들은 그러한 양상들 및 그들의 균등물들을 모두 포함하고자 하는 의도이다.Hereinafter, various embodiments and/or aspects are disclosed with reference to the drawings. In the following description, for purposes of explanation, numerous specific details are set forth to provide a thorough understanding of one or more aspects. However, it will also be recognized by one of ordinary skill in the art that such aspect(s) may be practiced without these specific details. The following description and accompanying drawings set forth in detail certain illustrative aspects of one or more aspects. These aspects are illustrative, however, and some of various methods may be employed in the principles of the various aspects, and the descriptions set forth are intended to include all such aspects and their equivalents.

본 명세서에서 사용되는 "실시 예", "예", "양상", "예시" 등은 기술되는 임의의 양상 또는 설계가 다른 양상 또는 설계들보다 양호하다거나, 이점이 있는 것으로 해석되지 않을 수도 있다.As used herein, “embodiment”, “example”, “aspect”, “exemplary”, etc. may not be construed as an advantage or advantage in any aspect or design described above over other aspects or designs. .

또한, "포함한다" 및/또는 "포함하는"이라는 용어는, 해당 특징 및/또는 구성요소가 존재함을 의미하지만, 하나이상의 다른 특징, 구성요소 및/또는 이들의 그룹의 존재 또는 추가를 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Also, the terms "comprises" and/or "comprising" mean that the feature and/or element is present, but excludes the presence or addition of one or more other features, elements, and/or groups thereof. should be understood as not

또한, 제 1, 제 2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.Also, terms including an ordinal number such as 1st, 2nd, etc. may be used to describe various elements, but the elements are not limited by the terms. The above terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, a first component may be referred to as a second component, and similarly, a second component may also be referred to as a first component. and/or includes a combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

또한, 본 발명의 실시 예들에서, 별도로 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 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명의 실시 예에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In addition, in the embodiments of the present invention, unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, are those commonly understood by those of ordinary skill in the art to which the present invention belongs. have the same meaning. Terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in an embodiment of the present invention, an ideal or excessively formal meaning is not interpreted as

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.1 is a flowchart illustrating a method of obtaining movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 방법은 프로세스 시작 단계(S101 단계), 객체 판단 단계(S103 단계), 벡터 획득 단계(S105 단계), 영상 탐색 단계(S107 단계) 및 이동 경로 획득 단계(S109 단계)를 포함할 수 있다. Referring to Figure 1, a method of obtaining movement path information of a dangerous object implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable in the processor is a process starting step (step S101), the object It may include a determination step (step S103), a vector acquisition step (step S105), an image search step (step S107), and a movement path acquisition step (step S109).

상기 S101 단계에서, 상기 하나 이상의 프로세서(이하, 프로세서로 칭함)는 사유지에 설치된 CCTV로부터 상기 사유지에 대한 제1 영상 데이터를 획득할 수 있다. 상기 사유지는 개인 또는 사법인이 가진 토지일 수 있다. 상기 프로세서는 상기 CCTV로부터 상기 제1 영상 데이터를 수신하는 경우, 이동 경로 획득 프로세스를 시작할 수 있다. 상기 이동 경로 획득 프로세스는 사유지에 침범한 위험 객체의 이동 경로에 대한 정보를 획득하기 위해 실행되는 프로세스일 수 있다. 상기 위험 객체는 상기 사유지에 진입하도록 허가받지 못한 사람이나 범죄자일 수 있으며, 이상 패턴을 보이는 사람일 수 있다. 또한, 상기 위험 객체는 사람에 한정되지 않으며, 동물 및 차량 등을 포함할 수 있다.In the step S101, the one or more processors (hereinafter, referred to as processors) may acquire the first image data for the private land from the CCTV installed on the private land. The private land may be land owned by an individual or a judicial person. When receiving the first image data from the CCTV, the processor may start a movement path acquisition process. The moving path obtaining process may be a process executed to obtain information on the moving path of the dangerous object invading private land. The dangerous object may be a person who is not authorized to enter the private property or a criminal, and may be a person showing an abnormal pattern. In addition, the dangerous object is not limited to humans, and may include animals and vehicles.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는, 상기 이동 경로 획득 프로세스가 시작된 경우, 상기 객체 판단 단계(S103 단계)를 수행할 수 있다.According to an embodiment, the processor may perform the object determination step (step S103) when the movement path obtaining process is started.

상기 S103 단계에서, 상기 프로세서는, 상기 이동 경로 획득 프로세스가 시작된 경우, 기 저장된 알고리즘을 기반으로 상기 제1 영상 데이터를 영상 분석할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 제1 영상 데이터를 영상 분석하는 경우, 상기 제1 영상 데이터에 대응되는 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 상기 위험 객체인지를 판단할 수 있다.In step S103, when the movement path acquisition process is started, the processor may analyze the first image data based on a pre-stored algorithm. When analyzing the first image data, the processor may determine whether at least one of a plurality of objects included in the first image corresponding to the first image data is the dangerous object.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제1 영상 데이터를 머신 러닝하여 영상 분석할 수 있다. 상기 기 저장된 알고리즘은 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 알고리즘 및　LSTM(Long Short Term Memory)을 포함할 수 있다. 상기 CNN기반의 알고리즘은 제1 영상을 연속적인 프레임으로 분류하여 나열하고, 3D 커널을 적용하여 복수 개의 객체 각각에 대한 움직임 정보를 축적한 특징 정보를 생성하는 알고리즘일 수 있다. 상기 LSTM기반의 알고리즘은 제1 영상을 프레임 별로 분석하되, 이전 프레임이 행동인식에 있어 범죄 정보(예: 수상한 거동 정보 또는 범죄자의 패턴 정보)를 가지고 있다고 판단되면 범죄 정보를 유지하고, 이전 프레임에 범죄 정보가 없는 경우, 해당 프레임의 정보를 기억하지 않는 알고리즘일 수 있다. 상기 객체 판단 단계와 자세한 설명은 도 2를 참고하도록 한다.According to an embodiment, the processor may analyze the image by machine learning the first image data through the pre-stored algorithm. The pre-stored algorithm may include a Convolution Neural Network (CNN)-based algorithm and Long Short Term Memory (LSTM). The CNN-based algorithm may be an algorithm for classifying and arranging a first image into successive frames, and generating feature information by accumulating motion information for each of a plurality of objects by applying a 3D kernel. The LSTM-based algorithm analyzes the first image frame by frame, but if it is determined that the previous frame has criminal information (eg, suspicious behavior information or criminal pattern information) in behavior recognition, the criminal information is maintained and the previous frame If there is no criminal information, it may be an algorithm that does not remember the information of the frame. For the object determination step and detailed description, refer to FIG. 2 .

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제1 영상 내에 포함되는 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체인 것으로 판단하는 경우, 벡터 획득 단계(S105 단계)를 수행할 수 있다.According to an embodiment, when the processor determines that at least one of the plurality of objects included in the first image is a dangerous object through the pre-stored algorithm, the processor may perform the vector acquisition step (step S105).

상기 S105 단계에서, 상기 프로세서는 상기 제1 영상 내에 상기 위험 객체 존재하는 경우, 제1 영상의 바운더리(경계선) 중 상기 위험 객체가 상기 제1 영상에 진입 또는 출현 시 위치하는 바운더리의 지점에 대한 제1 벡터 값을 획득할 수 있다. 예를 들어, 상기 프로세서는 상기 S103단계에서, 제1 영상 내에 상기 위험 객체가 판단한 경우, 상기 위험 객체가 제1 영상을 촬영하는 CCTV의 촬영 범위에 진입 또는 제1 영상에 출현하는 시점의 프레임에서 상기 위험 객체가 제1 영상에 진입 또는 출현하기 위해 최초 출현 시 위치하는 왼쪽 방향의 바운더리 지점에 대한 제1 벡터 값 B1을 획득할 수 있다. 상기 본 발명에서 언급되는 벡터 값은 영상 내에 위치한 위험 객체 또는 보호 객체가 위치한 좌표 값일 수 있다.In step S105, when the dangerous object exists in the first image, the processor determines the point of the boundary where the dangerous object is located when the dangerous object enters or appears in the first image among the boundaries (boundary) of the first image. 1 vector value can be obtained. For example, when the processor determines that the dangerous object is in the first image in step S103, the dangerous object enters the shooting range of the CCTV for shooting the first image or appears in the first image in the frame of the time frame In order for the dangerous object to enter or appear in the first image, it is possible to obtain a first vector value B1 for a boundary point in a left direction, which is located when the dangerous object first appears. The vector value referred to in the present invention may be a coordinate value in which a dangerous object or a protection object located in the image is located.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 위험 객체에 대한 제1 벡터 값을 획득하는 경우, 상기 영상 탐색 단계(S107 단계)를 수행할 수 있다.According to an embodiment, when obtaining the first vector value for the dangerous object, the processor may perform the image search step (step S107).

상기 S107 단계에서, 상기 프로세서는 상기 제1 벡터 값의 획득이 완료되면, 외부 공공 서버로부터 공공에서 관리하는 공공 장소에 대한 복수 개의 공공 영상 데이터를 수신할 수 있다. 상기 외부 공공 서버는 국가 기관에서 관리하는 서버일 수 있다. 예를 들어, 상기 공공 영상 데이터는 국가 기관(예: 교통부)에서 관리하는 도로에 설치된 CCTV로부터 획득되는 영상 데이터일 수 있다. 상기 공공 영상 데이터는 민간에서 사용하도록 국가 기관에서 허가된 영상 데이터일 수 있다.In step S107, when the acquisition of the first vector value is completed, the processor may receive a plurality of public image data for a public place managed by the public from an external public server. The external public server may be a server managed by a national institution. For example, the public image data may be image data obtained from CCTV installed on a road managed by a national institution (eg, the Ministry of Transport). The public image data may be image data permitted by a national institution for use in the private sector.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 복수 개의 공공 영상 데이터를 수신하는 경우, 상기 수신된 복수 개의 공공 영상 데이터 각각에 대응하는 복수 개의 영상 중 상기 위험 객체가 출현하되, 상기 제1 벡터와 대응되는 제2 벡터 값을 포함하는 적어도 하나의 공공 영상을 탐색할 수 있다. 상기 제2 벡터 값은 공공 영상 데이터(예: 제2 영상 데이터)에 대응되는 제2 영상에 존재하는 위험 객체가 위치한 바운더리 지점에 대한 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 영상의 왼쪽 바운더리 지점에 위치하는 위험 객체의 등장 시간이 15:00이고, 제2 영상의 위쪽 바운더리 지점에 위치하는 위험 객체의 등장 시간이 14:58일 수 있다. 위험 객체는 제2 영상 내의 영역을 지나쳐 제1 영상 내의 영역으로 진입한 것일 수 있다. 이에 따라, 제1 벡터 값 B1과 대응하는 제2 영상에서의 제2 벡터 값은 위쪽 바운더리 지점인 B2일 수 있다. 즉, 상기 각각의 영상 내에 존재하는 바운더리 지점에 대한 벡터 값은 위험 객체의 이동 경로를 추정하기 위한 포인트일 수 있다.According to an embodiment, when the processor receives the plurality of public image data, the dangerous object appears from among a plurality of images corresponding to each of the received plurality of public image data, but corresponding to the first vector At least one public image including the second vector value may be searched for. The second vector value may be a value for a boundary point at which a dangerous object existing in a second image corresponding to public image data (eg, second image data) is located. For example, the appearance time of the dangerous object located at the left boundary of the first image may be 15:00, and the appearance time of the dangerous object located at the upper boundary of the second image may be 14:58. The dangerous object may have passed the area in the second image and entered the area in the first image. Accordingly, the second vector value in the second image corresponding to the first vector value B1 may be the upper boundary point B2. That is, the vector value for the boundary point existing in each image may be a point for estimating the movement path of the dangerous object.

일 실시예에 따르면, 상기 제1 영상 내에서 제1 벡터 값 B1을 가지는 바운더리 지점에서 출현 또는 진입하는 위험 객체의 이전의 이동 경로는 복수 개의 경로일 수 있다. 따라서, 상기 프로세서는 상기 사유지 인근에 위치하는 공공 장소에 설치된 공공 CCTV가 획득한 복수 개의 공공 영상 데이터 중 상기 제1 벡터값 B1과 대응되는 제2 벡터 값 B2를 가지는 적어도 하나의 공공 영상 데이터를 탐색할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 위험 객체가 출현한 공공 영상 데이터를 시간 순으로 구분할 수 있다.According to an embodiment, the previous movement path of the dangerous object appearing or entering at the boundary point having the first vector value B1 in the first image may be a plurality of paths. Accordingly, the processor searches for at least one public image data having a second vector value B2 corresponding to the first vector value B1 among a plurality of public image data acquired by a public CCTV installed in a public place located near the private property. can do. In this case, the processor may classify the public image data in which the dangerous object appears in chronological order.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 벡터 값과 대응되는 제2 벡터 값을 가지는 적어도 하나의 공공 영상의 탐색을 완료한 경우, 이동 경로 획득 단계(S109 단계)를 수행할 수 있다.According to an embodiment of the present disclosure, when the processor completes the search for at least one public image having a second vector value corresponding to the first vector value, the processor may perform the moving-route obtaining step (S109).

상기 S109 단계에서, 상기 프로세서는 상기 적어도 하나의 공공 영상의 탐색이 완료되면, 상기 탐색 완료된 공공 영상에 대응되는 제2 영상 데이터 및 상기 제1 영상 데이터를 기반으로, 제3 영상을 생성할 수 있다. 상기 제3 영상을 생성하는 자세한 방법은 도 5를 참고하도록 한다.In step S109, when the search for the at least one public image is completed, the processor may generate a third image based on the first image data and second image data corresponding to the searched public image. . For a detailed method of generating the third image, refer to FIG. 5 .

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제3 영상의 생성이 완료되면, 상기 제3 영상을 기반으로, 상기 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득할 수 있다. 상기 이동 경로 정보는 위험 객체가 이동한 동선 정보, 위험 객체와 접촉한 다른 객체 정보 및 위험 객체가 이동한 동선 각각에 대한 이동 소모 시간 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment, when the generation of the third image is completed, the processor may acquire movement path information of the dangerous object based on the third image. The movement path information may include movement route information on which the dangerous object moves, information on other objects in contact with the dangerous object, and movement consumption time information for each movement route on which the dangerous object moves.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 이동 경로 정보의 획득이 완료되면, 보안 신고 단계(미도시)를 수행할 수 있다. 상기 보안 신고 단계와 관련된 자세한 설명은 도 6을 참고하도록 한다.According to an embodiment, when the acquisition of the movement path information is completed, the processor may perform a security reporting step (not shown). For a detailed description related to the security reporting step, refer to FIG. 6 .

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 방법의 객체 판단 단계를 설명하기 위한 순서도이다.2 is a flowchart illustrating an object determination step of a method for obtaining movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.

일 실시예에 따르면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 방법은 객체 판단 단계(예: 도 1의 객체 판단 단계(S103 단계))를 포함할 수 있다. 이하, 상기 하나 이상의 프로세서는 프로세서로 칭하도록 한다.According to one embodiment, the method of obtaining movement path information of a dangerous object implemented in a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable by the processor is an object determination step (eg, in FIG. 1 ) object determination step (step S103)). Hereinafter, the one or more processors will be referred to as a processor.

도 2를 참조하면, 상기 객체 판단 단계는 벡터 분석 단계(S201 단계) 및 위험 객체 판별 단계(S202 단계)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2 , the object determination step may include a vector analysis step (step S201) and a dangerous object determination step (step S202).

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 이동 경로 획득 프로세스가 시작되는 경우, 상기 객체 판단 단계를 수행할 수 있다. 상기 프로세서는 사유지에서 획득한 제1 영상 데이터와 대응되는 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 각각에 대한 모션 벡터를 추출하여, 추출된 모션 벡터를 기 저장된 알고리즘을 기반으로 분석할 수 있다. 상기 기 저장된 알고리즘은 CNN(Convolution Neural Network) 기반의 알고리즘 및　LSTM(Long Short Term Memory)을 포함할 수 있다. 이 때, 상기 프로세서는 상기 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 각각에 대한 모션 벡터 또는 특징 벡터를 추출하기 위해 복수 개의 객체 각각을 분석할 수 있다.According to an embodiment, the processor may perform the object determination step when the movement path obtaining process starts. The processor may extract a motion vector for each of a plurality of objects included in the first image corresponding to the first image data obtained from the private land, and analyze the extracted motion vector based on a pre-stored algorithm. The pre-stored algorithm may include a Convolution Neural Network (CNN)-based algorithm and Long Short Term Memory (LSTM). In this case, the processor may analyze each of the plurality of objects to extract a motion vector or a feature vector for each of the plurality of objects included in the first image.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제1 영상의 분석을 시작하는 경우, 상기 위험 객체 판별 단계를 수행할 수 있다. 상기 프로세서는 상기 위험 객체 판단 단계를 시작하는 경우, 상기 벡터 분석 단계에서 분석 완료된 상기 복수 개의 객체 각각에 대한 모션 벡터에 기반하여, 복수 개의 객체 중 이상 패턴을 수행하는 객체를 위험 객체로 판별할 수 있다. 또한, 상기 프로세서는 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 중 사유지에 설치된 CCVT로부터 획득했던 이전의 영상 데이터에 대응하는 영상에 출현하지 않은 객체를 위험 객체로 판별할 수 있다.According to an embodiment, the processor may perform the step of determining the dangerous object when the analysis of the first image is started through the pre-stored algorithm. When the processor starts the risk object determination step, based on the motion vector for each of the plurality of objects analyzed in the vector analysis step, an object performing an abnormal pattern among a plurality of objects can be determined as a risk object have. In addition, the processor may determine an object that does not appear in the image corresponding to the previous image data obtained from the CCVT installed in the private land among the plurality of objects included in the first image as the dangerous object.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 기 저장된 알고리즘을 통해 상기 제1 영상의 연속된 비디오 프레임에서 상기 복수 개의 객체 각각에 대한 모션 벡터 및 특징 벡터를 추출하여, 상기 모션 벡터 및 특징 벡터를 기반으로 상기 프레임마다 포함되어 있는 복수 개의 객체에 대한 범죄 정보를 분석할 수 있다. 상기 범죄 정보는 상기 기 저장된 알고리즘에 포함되어 있는 정보로써, 범죄자의 패턴 정보 및 범죄자의 모션 정보를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the processor extracts a motion vector and a feature vector for each of the plurality of objects from successive video frames of the first image through the pre-stored algorithm, and based on the motion vector and the feature vector, Crime information on a plurality of objects included in each frame may be analyzed. The crime information is information included in the pre-stored algorithm, and may include criminal pattern information and criminal motion information.

예를 들어, 상기 범죄자의 패턴 정보는 제2 객체(범죄자)가 제1 객체(어린 아이)에게 도움을 요청하여 다른 공간으로 데려가는 패턴 등을 포함하며, 범죄자가 범죄를 저지르기 전에 수행하는 패턴에 대한 정보를 포함할 수 있다. 상기 범죄자의 모션 정보는 제2 객체(범죄자)가 제3 객체(일반인)을 흉기로 위협하는 모션 등을 포함하며, 범죄자가 범죄를 저지를 때 수행하는 모션에 대한 정보를 포함할 수 있다.For example, the pattern information of the criminal includes a pattern in which the second object (criminal) asks the first object (young child) for help and takes them to another space, and the pattern performed before the criminal commits a crime. may include information about The motion information of the criminal may include a motion in which a second object (criminal) threatens a third object (general person) with a weapon, and may include information on a motion performed when the criminal commits a crime.

일 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 복수 개의 객체 각각에 대한 모션 벡터 및 특징 벡터 및 상기 범죄 정보를 통해 복수 개의 객체 각각에 대한 범죄 스코어 값을 계산하여, 지정된 기준 스코어 점수를 초과하는 객체를 위험 객체로 판별할 수 있다.According to an embodiment, the processor calculates a crime score value for each of a plurality of objects through a motion vector and a feature vector for each of the plurality of objects and the crime information, thereby risking an object exceeding a specified reference score score. object can be identified.

다른 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 기 저장된 범죄자 얼굴 정보를 통해서도 복수 개의 객체 중 적어도 하나가 위험 객체, 즉, 수배 중인 범죄자인지를 판별할 수 있다.According to another embodiment, the processor may determine whether at least one of the plurality of objects is a dangerous object, that is, a wanted criminal, even through pre-stored criminal face information.

다른 실시예에 따르면, 상기 프로세서는 상기 제1 영상 내에서 기 지정된 보호 객체를 판별할 수 있다. 상기 기 지정된 보호 객체는 위험 객체와 상반되는 구성으로써, 사유지 내에서 보호해야 되는 객체(예: 어린 아이, 환자, 애완동물)로, 사유지의 사용자 또는 보호자에 의해 기 지정되는 구성일 수 있다. 상기 프로세서는 상기 보호 객체의 판별이 완료되는 경우, 상기 장치와 연결되어 있는 사유지의 사용자 또는 보호자의 전자 장치에 상기 제1 영상을 실 시간으로 전송할 수 있다.According to another embodiment, the processor may determine a predetermined protection object in the first image. The pre-designated protection object is a configuration opposite to the dangerous object, and may be an object (eg, a child, a patient, a pet) to be protected within a private property, and may be a configuration pre-designated by a user or a guardian of the private property. When the identification of the protected object is completed, the processor may transmit the first image to an electronic device of a user or guardian of a private land connected to the device in real time.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치의 벡터 획득부를 설명하기 위한 도면이다.3 is a diagram for explaining a vector acquisition unit of an apparatus for acquiring movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치(이하, 장치라 칭함)는 벡터 획득부(301)를 포함할 수 있다. 이하에서 개시할 상기 벡터 획득부(301)의 기능은 상기 하나 이상의 프로세서가 벡터 획득 단계(예: 벡터 획득 단계(S105 단계))에서 수행하는 기능과 동일한 기능일 수 있다.Referring to FIG. 3 , a device for acquiring movement path information of a dangerous object (hereinafter referred to as a device) implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable by the processor (hereinafter referred to as a device) is a vector acquisition It may include a part 301 . The function of the vector obtaining unit 301, which will be described below, may be the same function as the function performed by the one or more processors in the vector obtaining step (eg, the vector obtaining step (S105 step)).

일 실시예에 따르면, 상기 장치는 사유지에 설치된 CCTV 로부터 상기 사유지에 대한 제1 영상 데이터를 획득하는 경우, 이동 경로 획득 프로세스를 시작할 수 있다. 상기 이동 경로 획득 프로세스와 관련된 자세한 설명은 도 1을 참고하도록 한다. 상기 장치는 상기 이동 경로 획득 프로세스가 시작된 경우, 제1 영상 데이터에 대응되는 제1 영상(303) 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나의 위험 객체를 판별할 수 있다. 상기 위험 객체와 관련된 자세한 설명은 도 1을 참고하도록 한다.According to an embodiment, when the device acquires the first image data for the private land from the CCTV installed in the private land, the device may start the movement route acquisition process. For a detailed description of the moving-path obtaining process, refer to FIG. 1 . When the movement path acquisition process is started, the device may determine at least one dangerous object from among a plurality of objects included in the first image 303 corresponding to the first image data. For a detailed description related to the dangerous object, refer to FIG. 1 .

예를 들어, 상기 장치는 상기 제1 영상(303) 내에 포함된 복수 개의 객체 중 제1 객체를 위험 객체로 판별할 수 있다. 영상 내에서 위험 객체를 판별하는 자세한 설명은 도 2를 참고하도록 한다. For example, the device may determine a first object among a plurality of objects included in the first image 303 as a dangerous object. For a detailed description of determining the dangerous object in the image, refer to FIG. 2 .

일 실시예에 따르면, 벡터 획득부(301)는 시분할 실행부(미도시), 진입 벡터 추출부(미도시)를 포함할 수 있다. According to an embodiment, the vector acquisition unit 301 may include a time division execution unit (not shown) and an entry vector extraction unit (not shown).

일 실시예에 따르면, 상기 벡터 획득부(301)는 상기 위험 객체의 판별이 완료되는 경우, 상기 시분할 실행부로 하여금 상기 제1 영상(303)을 시분할할 수 있다. 상기 시분할 실행부는 상기 제1 영상을 지정된 시간 간격(예: 초, 분, 시간 단위)으로 시분할함에 따라, 복수 개의 시분할 영상(305, 307, 309)을 획득할 수 있다. According to an embodiment, when the determination of the dangerous object is completed, the vector acquisition unit 301 may cause the time division execution unit to time-divide the first image 303 . The time division execution unit may acquire a plurality of time division images 305 , 307 , and 309 by time division of the first image at a specified time interval (eg, seconds, minutes, and time units).

예를 들어, 상기 시분할 실행부는 상기 제1 영상 내에 위험 객체인 제1 객체가 존재하는 경우, 상기 제1 영상을 3초 단위로 시분할하여 복수 개의 시분할 영상을 획득할 수 있다.For example, when a first object that is a dangerous object exists in the first image, the time division executor may time division the first image in units of 3 seconds to obtain a plurality of time division images.

일 실시예에 따르면, 상기 벡터 획득부(301)는 상기 복수 개의 시분할 영상(305, 307, 309)을 획득하는 경우, 상기 진입 벡터 추출부로 하여금 상기 복수 개의 시분할 영상(305, 307, 309) 중 상기 제1 영상(303) 내에 상기 위험 객체가 진입하는 시점의 시분할 영상(309)을 확인할 수 있다. 상기 진입 벡터 추출부는 상기 제1 영상(303) 내에 상기 위험 객체가 진입하는 시점의 시분할 영상(309)을 확인하는 경우, 상기 확인된 시분할 영상(309)의 바운더리에서 상기 위험 객체(309a)가 위치한 지점에 대한 제1 벡터 값을 추출할 수 있다. According to an embodiment, when the vector acquisition unit 301 acquires the plurality of time-division images 305 , 307 and 309 , the vector acquisition unit 301 causes the entry vector extraction unit to select one of the plurality of time-division images 305 , 307 and 309 . A time-division image 309 at a time point at which the dangerous object enters the first image 303 may be checked. When the entry vector extractor identifies the time-division image 309 at the time when the dangerous object enters the first image 303 , the dangerous object 309a is located at the boundary of the identified time-division image 309 . A first vector value for the point may be extracted.

예를 들어, 상기 진입 벡터 추출부는, 상기 제1 영상이 3초 단위로 시분할되어 획득한 복수 개의 시분할 영상 중 상기 제1 객체가 상기 제1 영상에 진입 또는 출현하기 위해 상기 제1 영상의 바운더리에서 위치하는 시점의 시분할 영상(309)을 기반으로, 상기 제1 영상의 바운더리에서 위험 객체(309a)가 위치한 지점에 대한 제1 벡터 값 B1을 추출할 수 있다.For example, the entry vector extractor may include: at a boundary of the first image, so that the first object from among a plurality of time-division images obtained by time-divisioning the first image in units of 3 seconds enters or appears in the first image Based on the time-division image 309 of the position of the position, the first vector value B1 for the point at which the dangerous object 309a is located may be extracted from the boundary of the first image.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치의 영상 탐색부를 설명하기 위한 도면이다.4 is a view for explaining an image search unit of an apparatus for obtaining movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치(이하, 장치라 칭함)는 영상 탐색부(401)를 포함할 수 있다. 이하에서 개시할 상기 영상 탐색부(401)의 기능은 상기 하나 이상의 프로세서가 영상 탐색 단계(예: 영상 탐색 단계(S107 단계))에서 수행되는 기능과 동일한 기능일 수 있다.Referring to FIG. 4 , a device (hereinafter referred to as a device) for obtaining movement path information of a dangerous object implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable by the processor (hereinafter referred to as a device) is an image search It may include a part 401 . The function of the image search unit 401 to be described below may be the same as a function performed by the one or more processors in an image search step (eg, an image search step (step S107)).

일 실시예에 따르면, 상기 장치는 사유지에 설치된 CCTV로부터 상기 사유지에 대한 제1 영상 데이터를 획득하는 경우, 이동 경로 획득 프로세스를 시작할 수 있다. 상기 이동 경로 획득 프로세스와 관련된 자세한 설명은 도 1을 참고하도록 한다. 상기 장치는 상기 이동 경로 획득 프로세스가 시작된 경우, 제1 영상 데이터에 대응되는 제1 영상(403) 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나의 위험 객체를 판별할 수 있다.According to an embodiment, when the device acquires the first image data for the private land from the CCTV installed in the private land, the device may start the moving route acquisition process. For a detailed description of the moving-path obtaining process, refer to FIG. 1 . When the movement path acquisition process is started, the device may determine at least one dangerous object from among a plurality of objects included in the first image 403 corresponding to the first image data.

일 실시예에 따르면, 상기 장치는 상기 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나의 위험 객체를 판별한 경우, 상기 위험 객체가 상기 제1 영상(403)에 진입 또는 출현하기 위해 상기 제1 영상(403)의 바운더리에서 위치하는 시점의 시분할 영상(예: 도 3의 시분할 영상(309))을 기반으로, 상기 제1 영상(403)의 바운더리에서 위험 객체가 위치한 지점에 대한 제1 벡터 값을 추출할 수 있다.According to an embodiment, when the device determines at least one dangerous object from among a plurality of objects included in the first image, the first dangerous object enters or appears in the first image 403 . Based on the time-division image (eg, the time-division image 309 of FIG. 3 ) of a viewpoint located at the boundary of the image 403 , a first vector value for a point at which the dangerous object is located in the boundary of the first image 403 . can be extracted.

일 실시예에 따르면, 상기 영상 탐색부(401)는 상기 제1 영상(403) 내에서 상기 위험 객체가 위치한 바운더리 지점에 대한 제1 벡터 값의 획득이 완료되면, 외부 공공 서버로부터 공공에서 관리하는 공공 장소에 대한 복수 개의 공공 영상 데이터를 수신할 수 있다. 상기 외부 공공 서버는 국가 기관에서 관리하는 서버일 수 있다. 예를 들어, 상기 공공 영상 데이터는 국가 기관(예: 교통부)에서 관리하는 도로에 설치된 CCTV로부터 획득되는 영상 데이터일 수 있다. 상기 공공 영상 데이터는 민간에서 사용하도록 국가 기관에서 허가된 영상 데이터일 수 있다.According to an embodiment, when the acquisition of the first vector value for the boundary point where the dangerous object is located in the first image 403 is completed, the image search unit 401 is configured to manage publicly from an external public server. A plurality of public image data for a public place may be received. The external public server may be a server managed by a national organization. For example, the public image data may be image data obtained from CCTV installed on a road managed by a national institution (eg, the Ministry of Transport). The public image data may be image data permitted by a national institution for use in the private sector.

일 실시예에 따르면, 상기 영상 탐색부(401)는 상기 사유지에 설치된 CCTV 인근의 공공 장소(405a, 405b)에 설치된 공공 CCTV(405)로부터 공공 영상 데이터를 획득하는 경우, 상기 제1 벡터 값과 대응되는 제2 벡터 값을 포함하는 적어도 하나의 공공 영상 데이터를 탐색할 수 있다. 상기 제2 벡터 값은 공공 영상 데이터(예: 제2 영상 데이터)에 대응되는 제2 영상에 존재하는 위험 객체가 위치한 바운더리 지점에 대한 값으로써, 제2 벡터 값은 상기 장치에 포함된 벡터 획득부(예: 도 3의 벡터 획득부(301))에 의해 추출될 수 있다.According to an embodiment, when the image search unit 401 acquires public image data from the public CCTV 405 installed in the public places 405a and 405b near the CCTV installed in the private land, the first vector value and At least one public image data including a corresponding second vector value may be searched for. The second vector value is a value for a boundary point at which a dangerous object existing in a second image corresponding to public image data (eg, second image data) is located, and the second vector value is a vector acquisition unit included in the device. (eg, the vector acquisition unit 301 of FIG. 3 ).

예를 들어, 영상 탐색부(401)는 사유지에 설치된 CCTV로부터 획득한 제1 영상의 왼쪽 바운더리 지점에 위치하는 위험 객체의 등장 시간이 15:00인 경우, 상기 위험 객체의 이동 경로를 고속으로 추정하기 위하여, 상기 사유지 인근에 위치하는 공원(405a)에 설치된 제1 공공 CCTV로부터 제1 공공 영상 데이터를 획득할 수 있다. 또한, 상기 제1 영상에 진입하기 전의 위험 객체의 이동 경로는 복수 개일 수 있으므로, 시가지(405b)에 설치된 제2 공공 CCTV로부터 제2 공공 영상 데이터를 획득할 수 있다. 상기 영상 탐색부(401)는 상기 제1 공공 영상 데이터 및 상기 제2 공공 영상 데이터 중 상기 위험 객체가 출현한 공공 영상 데이터를 탐색할 수 있다. For example, the image search unit 401 estimates the movement path of the dangerous object at high speed when the appearance time of the dangerous object located at the left boundary point of the first image obtained from the CCTV installed on the private land is 15:00 In order to do this, the first public image data may be acquired from the first public CCTV installed in the park 405a located near the private land. In addition, since there may be a plurality of movement paths of the dangerous object before entering the first image, the second public image data may be obtained from the second public CCTV installed in the city area 405b. The image search unit 401 may search for public image data in which the dangerous object appears among the first public image data and the second public image data.

이 때, 상기 영상 탐색부(401)는 상기 제1 공공 영상 데이터 및 상기 제2 공공 영상 데이터 중 상기 위험 객체가 출현하되, 상기 제1 벡터와 대응되는 제2 벡터 값을 포함하는 공공 영상 데이터를 탐색할 수 있다. 상기 제1 벡터 및 상기 제2 벡터는 상기 위험 객체의 이동 경로를 추정하기 위한 포인트로써, 각각의 영상 데이터를 시간 순으로 나열하여, 위험 객체의 이동 경로를 확인하기 위한 기준 정보가 될 수 있다.In this case, the image search unit 401 searches for public image data in which the dangerous object appears from among the first public image data and the second public image data, and includes a second vector value corresponding to the first vector. can explore. The first vector and the second vector are points for estimating the movement path of the dangerous object, and may be reference information for confirming the movement path of the dangerous object by arranging the respective image data in chronological order.

다른 실시예에 따르면, 상기 영상 탐색부(401)는 상기 사유지에 설치된 CCTV 인근의 공공 장소(405a, 405b)에 설치된 공공 CCTV(405)로부터 획득한 공공 영상 데이터에 대응되는 영상 내에 위험 객체가 존재하지 않는 경우, 상기 사유지를 중심으로 반경을 넓혀, 상기 넓힌 반경에 포함된 공공 장소에 설치된 공공 CCTV로부터 공공 영상 데이터를 획득할 수 있다. 그럼에도 불구하고, 상기 영상 탐색부(401)가 상기 공공 영상 데이터 내에서 위험 객체를 판별하지 못하는 경우, 지금까지 획득한 영상 데이터에 대응되는 공공 장소의 위치 및 사유지의 위치 및 기 저장된 GPS 정보(예: 사유지를 중심으로 한 지도 정보)를 기반으로, 삼각 측량또는 삼변측량을 포함하는 측량 프로세스를 실시할 수 있다. 상기 영상 탐색부(401)는 측량 프로세스를 실행 시, 상기 사유지의 위치를 제1 위치, 지금까지 획득한 공공 영상 데이터에 대응되는 복수 개의 공공 장소의 위치를 각각 제2 위치, 제3위치, 제?? 위치, 제N 위치로 설정하여, 측량 프로세스를 통해 도출되되, 위험 객체가 위치하고 있는 것으로 예측된 블록, 건물 등에 대한 순찰 요청을 외부 경비 업체 서버(601b) 또는 경찰 서버(601a)에 요청할 수 있다. 상기 순찰 요청에 대한 자세한 설명은 도 6을 참고하도록 한다.According to another embodiment, the image search unit 401 has a dangerous object in the image corresponding to the public image data acquired from the public CCTV 405 installed in the public places (405a, 405b) near the CCTV installed on the private land. If not, it is possible to obtain public image data from a public CCTV installed in a public place included in the widened radius by expanding the radius around the private land. Nevertheless, when the image search unit 401 fails to determine the dangerous object in the public image data, the position of the public place and the location of the private land corresponding to the image data obtained so far, and pre-stored GPS information (eg : Based on map information centered on private land), a survey process including triangulation or trilateration can be performed. When executing the surveying process, the image search unit 401 sets the location of the private land as a first location, and the locations of a plurality of public places corresponding to the public image data obtained so far, respectively, as a second location, a third location, and a second location. ?? It is possible to request a patrol request for a block, building, etc., which is derived through the survey process by setting the location and the N-th location, where the dangerous object is predicted to be located, to the external security company server 601b or the police server 601a. For a detailed description of the patrol request, refer to FIG. 6 .

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치의 이동 경로 획득부를 설명하기 위한 도면이다.5 is a diagram for explaining a movement path obtaining unit of an apparatus for obtaining movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치(이하, 장치라 칭함)는 이동 경로 획득부(501)를 포함할 수 있다. 이하에서 개시할 상기 이동 경로 획득부(501)의 기능은 상기 하나 이상의 프로세서가 이동 경로 획득 단계(예: 이동 경로 획득 단계(S109 단계))에서 수행되는 기능과 동일한 기능일 수 있다.Referring to FIG. 5 , a device for obtaining movement path information of a dangerous object implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable by the processor (hereinafter referred to as a device) is a movement path It may include an acquisition unit 501 . The function of the moving-path obtaining unit 501, which will be described below, may be the same function as the function performed by the one or more processors in the moving-path obtaining step (eg, the moving-path obtaining step (S109)).

일 실시예에 따르면, 상기 장치는 사유지에 설치된 CCTV로부터 상기 사유지에 대한 제1 영상 데이터를 획득하는 경우, 이동 경로 획득 프로세스를 시작할 수 있다. 상기 이동 경로 획득 프로세스와 관련된 자세한 설명은 도 1을 참고하도록 한다. 상기 장치는 상기 이동 경로 획득 프로세스가 시작된 경우, 제1 영상 데이터에 대응되는 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나의 위험 객체를 판별할 수 있다.According to an embodiment, when the device acquires the first image data for the private land from the CCTV installed in the private land, the device may start the moving route acquisition process. For a detailed description of the moving-path obtaining process, refer to FIG. 1 . The device may determine at least one dangerous object from among a plurality of objects included in the first image corresponding to the first image data when the movement path acquisition process is started.

일 실시예에 따르면, 상기 장치는 상기 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나의 위험 객체를 판별한 경우, 상기 위험 객체가 상기 제1 영상에 진입 또는 출현하기 위해 상기 제1 영상의 바운더리에서 위치하는 시점의 시분할 영상(503)(예: 도 3의 시분할 영상(309))을 기반으로, 상기 제1 영상의 바운더리에서 위험 객체가 위치한 지점에 대한 제1 벡터 값을 추출할 수 있다.According to an embodiment, when the device determines at least one dangerous object among a plurality of objects included in the first image, the dangerous object enters or appears in the first image, so that the boundary of the first image Based on the time-division image 503 (eg, the time-division image 309 of FIG. 3 ) of the viewpoint located in , a first vector value for a point at which the dangerous object is located in the boundary of the first image may be extracted.

일 실시예에 따르면, 상기 장치는 상기 제1 영상 내에서 상기 위험 객체가 위치한 바운더리 지점에 대한 제1 벡터 값의 획득이 완료되면, 외부 공공 서버로부터 공공에서 관리하는 공공 장소에 대한 복수 개의 공공 영상 데이터를 수신할 수 있다. 상기 외부 공공 서버는 국가 기관에서 관리하는 서버일 수 있다. 예를 들어, 상기 공공 영상 데이터는 국가 기관(예: 교통부)에서 관리하는 도로에 설치된 CCTV로부터 획득되는 영상 데이터일 수 있다. 상기 공공 영상 데이터는 민간에서 사용하도록 국가 기관에서 허가된 영상 데이터일 수 있다.According to an embodiment, when the acquisition of the first vector value for the boundary point where the dangerous object is located in the first image is completed, the device receives a plurality of public images for a publicly managed public place from an external public server. data can be received. The external public server may be a server managed by a national institution. For example, the public image data may be image data obtained from CCTV installed on a road managed by a national institution (eg, the Ministry of Transport). The public image data may be image data permitted by a national institution for use in the private sector.

일 실시예에 따르면, 상기 장치는 상기 복수 개의 공공 영상 데이터 중 상기 제1 벡터 값과 대응되는 제2 벡터 값을 포함한 적어도 하나의 공공 영상 데이터(예: 제2 영상 데이터)를 탐색할 수 있다.According to an embodiment, the device may search for at least one public image data (eg, second image data) including a second vector value corresponding to the first vector value among the plurality of public image data.

일 실시예에 따르면, 상기 이동 경로 획득부(501)는 상기 적어도 하나의 공공 영상 데이터의 탐색이 완료되면, 상기 탐색 완료된 제2 영상 데이터와 상기 제1 영상 데이터를 기반으로, 제3 영상(507)을 생성할 수 있다. 상기 이동 경로 획득부(501)는 상기 제3 영상(507)에 대응하는 제3 영상 데이터를 생성하는 경우, 상기 제2 영상 데이터(예: 탐색 완료된 공공 영상 데이터)에 대응되는 제2 영상을 시분할할 수 있다. According to an exemplary embodiment, when the search for the at least one public image data is completed, the movement path obtaining unit 501 performs a third image 507 based on the searched second image data and the first image data. ) can be created. When generating the third image data corresponding to the third image 507 , the movement path acquiring unit 501 time-divisions a second image corresponding to the second image data (eg, searched public image data). can do.

일 실시예에 따르면, 상기 이동 경로 획득부(501)는 시분할 실행부(미도시) 또는 시분할 실행 단계에서 시분할된 제1 영상의 시분할 영상들(503)과 상기 제2 영상의 시분할 영상들(505)을 시간 순으로 나열할 수 있다. 상기 이동 경로 획득부(501)는 시분할된 제1 영상들(503)과 시분할된 제2 영상(505)을 시간 순으로 나열하여, 제1 벡터 값과 제2 벡터 값을 기반으로, 위험 객체가 공공 장소에서 사유지로 진입하는 것을 확인함으로써, 상기 위험 객체에 대한 이동 경로 정보를 생성할 수 있다.According to an embodiment, the movement path obtaining unit 501 is configured to perform the time division execution unit (not shown) or time division images 503 of the first image and time division images 505 of the second image time-divided in the time division execution step. ) can be listed in chronological order. The movement path acquisition unit 501 lists the time-division first images 503 and the time-division second images 505 in chronological order, and based on the first vector value and the second vector value, the dangerous object is detected. By confirming that the public place enters the private land, it is possible to generate movement path information for the dangerous object.

일 실시예에 따르면, 상기 이동 경로 획득부(501)는 상기 제1 벡터 값, 제2 벡터 값, 기 저장된 지도 정보 및 상기 기 저장된 지도 정보를 기반으로 생성되는 상기 위험 객체의 방문지 정보를 기반으로, 상기 위험 객체에 대한 이동 경로 정보를 생성할 수 있다. 상기 이동 경로 정보는, 상기 위험 객체가 이동한 동선 정보, 상기 위험 객체와 접촉한 다른 객체 정보 및 상기 위험 객체가 이동한 동선 각각에 대한 이동 소모 시간 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the movement path obtaining unit 501 is based on the first vector value, the second vector value, pre-stored map information, and the destination information of the dangerous object generated based on the pre-stored map information. , it is possible to generate movement path information for the dangerous object. The movement path information may include movement route information on which the dangerous object moves, information on other objects in contact with the dangerous object, and movement consumption time information for each movement route on which the dangerous object moves.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치의 보안 신고부를 설명하기 위한 도면이다.6 is a view for explaining a security reporting unit of a device for obtaining movement path information of a dangerous object according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 하나 이상의 프로세서 및 상기 프로세서에서 수행 가능한 명령들을 저장하는 하나 이상의 메모리를 포함하는 컴퓨팅 장치로 구현되는 위험 객체의 이동 경로 정보를 획득하는 장치(이하, 장치라 칭함)는 보안 신고부(601)를 포함할 수 있다. 이하에서 개시할 상기 보안 신고부(601)의 기능은 상기 도 1에서 언급된 보안 신고 단계에서 수행되는 기능과 동일한 기능을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 6 , a device for obtaining movement path information of a dangerous object (hereinafter referred to as a device) implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable by the processor (hereinafter referred to as a device) is a security report It may include a part 601 . The function of the security reporting unit 601 to be disclosed below may perform the same function as the function performed in the security reporting step mentioned in FIG. 1 .

일 실시예에 따르면, 상기 보안 신고부(601)는 정보 제공부(미도시) 및 순찰 요청부(미도시)를 포함할 수 있다, 상기 정보 제공부는 이동 경로 획득부(예: 도 5의 이동 경로 획득부(501))에 의해 제3 영상이 생성되어, 상기 제3 영상으로부터 위험 객체에 대한 이동 경로 정보의 획득이 완료되는 경우, 상기 제3 영상 및 상기 이동 경로 정보를 외부 경비 업체 서버(601b) 또는 경찰 서버(601a)에 전송하여, 상기 위험 객체에 대한 이동 경로를 제공할 수 있다. According to an embodiment, the security reporting unit 601 may include an information providing unit (not shown) and a patrol requesting unit (not shown). The information providing unit may include a movement path obtaining unit (eg, movement in FIG. 5 ). When the third image is generated by the route acquisition unit 501) and the acquisition of movement route information for the dangerous object from the third image is completed, the third image and the movement route information are transferred to an external security company server ( 601b) or transmitted to the police server 601a, it is possible to provide a movement path for the dangerous object.

일 실시예에 따르면, 상기 순찰 요청부는 제1 영상(예: 도 3의 제1 영상(303)) 내에 포함된 복수 개의 객체 중 적어도 하나의 객체가 위험 객체이며, 지정된 시간 동안 상기 제1 영상 내에서 출현된 경우, 상기 제1 영상에 대응되는 사유지에 대한 순찰 요청을 상기 외부 경비 업체 서버 또는 경찰 서버에 전송할 수 있다. 또한, 상기 순찰 요청부는 상기 외부 경비 업체 서버(601b) 또는 경찰 서버(601a)에 주기적으로 사유지에 대한 순찰 요청을 전송할 수 있다.According to an embodiment, the patrol request unit includes at least one object among a plurality of objects included in a first image (eg, the first image 303 of FIG. 3 ) as a dangerous object, and within the first image for a specified time appears, it is possible to transmit a patrol request for the private land corresponding to the first image to the external security company server or the police server. In addition, the patrol request unit may periodically transmit a patrol request for a private property to the external security company server 601b or the police server 601a.

일 실시예에 따르면, 상기 순찰 요청부는 상기 외부 경비 업체 서버(601b) 또는 경찰 서버(601a)에 전송한 순찰 요청에 대응하여, 상기 외부 경비 업체 서버(601b) 또는 경찰 서버(601a)로부터 상기 위험 객체에 대한 이상이 없다는 응답을 수신하는 경우, 상기 위험 객체에 대한 위험 사인을 철회하고, 상기 위험 객체의 이동 경로 정보는 상기 장치의 데이터베이스에 저장할 수 있다. 상기 위험 사인은 제1 영상 내에 포함된 복수 개의 객체 중 기 저장된 알고리즘에 의해 위험 객체로 판별되는 객체에게 부여되는 태그 정보일 수 있다.According to one embodiment, the patrol request unit in response to the patrol request transmitted to the external security company server (601b) or the police server (601a), the risk from the external security company server (601b) or the police server (601a) When receiving a response indicating that there is no abnormality in the object, the danger sign for the dangerous object may be withdrawn, and the movement path information of the dangerous object may be stored in the database of the device. The danger sign may be tag information given to an object determined as a dangerous object by a pre-stored algorithm among a plurality of objects included in the first image.

다른 실시예에 따르면, 상기 장치는 사유지에 거주하는 사용자의 전자 장치(예: 스마트 폰, 데스크 탑, 웨어러블 기기)와 연동된 상태일 수 있다. 상기 장치는 상기 보안 신고부(601)를 통해 상기 위험 객체에 대한 이동 경로 정보를 상기 외부 경비 업체 서버(601b) 또는 경찰 서버(601a)에 전송하기 이전에 상기 사용자의 전자 장치에 전송 허가 요청 신호를 전송할 수 있다. 상기 장치가 판별한 위험 객체가 실제로 사용자에게 위험 객체가 아닐 수 있기 때문에, 상기 장치는 상기 위험 객체 정보를 외부에 전송하기 이전에 사용자의 전자 장치에 전송 허가 요청 신호를 전송할 수 있다. 이에 따라, 사용자는 상기 전자 장치를 통해 수신한 전송 허가 요청 신호를 기반으로, 상기 위험 객체가 출현 중인 제1 영상 또는 제3 영상을 확인할 수 있다.According to another embodiment, the device may be linked with an electronic device (eg, a smart phone, a desktop, a wearable device) of a user residing on a private land. The device transmits the movement path information for the dangerous object through the security report unit 601 to the external security company server 601b or the police server 601a before transmitting a transmission permission request signal to the user's electronic device can be transmitted. Since the dangerous object determined by the device may not actually be a dangerous object to the user, the device may transmit a transmission permission request signal to the user's electronic device before transmitting the dangerous object information to the outside. Accordingly, the user may check the first image or the third image in which the dangerous object is appearing based on the transmission permission request signal received through the electronic device.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 설명하기 위한 도면이다.7 is a diagram for explaining an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention.

도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 컴퓨팅 장치의 내부 구성의 일 예를 도시하였으며, 이하의 설명에 있어서, 상술한 도 1 내지 6에 대한 설명과 중복되는 불필요한 실시 예에 대한 설명은 생략하기로 한다.7 illustrates an example of an internal configuration of a computing device according to an embodiment of the present invention, and in the following description, descriptions of unnecessary embodiments that overlap with those of FIGS. 1 to 6 will be omitted. do it with

도 7에 도시한 바와 같이, 컴퓨팅 장치(10000)은 적어도 하나의 프로세서(processor)(11100), 메모리(memory)(11200), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(11300), 입/출력 서브시스템(I/O subsystem)(11400), 전력 회로(11500) 및 통신 회로(11600)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(10000)은 촉각 인터페이스 장치에 연결된 유저 단말이기(A) 혹은 전술한 컴퓨팅 장치(B)에 해당될 수 있다.7, the computing device 10000 includes at least one processor 11100, a memory 11200, a peripheral interface 11300, an input/output subsystem ( It may include at least an I/O subsystem) 11400 , a power circuit 11500 , and a communication circuit 11600 . In this case, the computing device 10000 may correspond to a user terminal connected to the tactile interface device (A) or the aforementioned computing device (B).

메모리(11200)는, 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(11200)는 컴퓨팅 장치(10000)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.The memory 11200 may include, for example, a high-speed random access memory, a magnetic disk, an SRAM, a DRAM, a ROM, a flash memory, or a non-volatile memory. have. The memory 11200 may include a software module, an instruction set, or other various data required for the operation of the computing device 10000 .

이때, 프로세서(11100)나 주변장치 인터페이스(11300) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(11200)에 액세스하는 것은 프로세서(11100)에 의해 제어될 수 있다.In this case, access to the memory 11200 from other components such as the processor 11100 or the peripheral device interface 11300 may be controlled by the processor 11100 .

주변장치 인터페이스(11300)는 컴퓨팅 장치(10000)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(11100) 및 메모리 (11200)에 결합시킬 수 있다. 프로세서(11100)는 메모리(11200)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(10000)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.Peripheral interface 11300 may couple input and/or output peripherals of computing device 10000 to processor 11100 and memory 11200 . The processor 11100 may execute a software module or an instruction set stored in the memory 11200 to perform various functions for the computing device 10000 and process data.

입/출력 서브시스템(11400)은 다양한 입/출력 주변장치들을 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시킬 수 있다. 예를 들어, 입/출력 서브시스템(11400)은 모니터나 키보드, 마우스, 프린터 또는 필요에 따라 터치스크린이나 센서 등의 주변장치를 주변장치 인터페이스(11300)에 결합시키기 위한 컨트롤러를 포함할 수 있다. 다른 측면에 따르면, 입/출력 주변장치들은 입/출력 서브시스템(11400)을 거치지 않고 주변장치 인터페이스(11300)에 결합될 수도 있다.The input/output subsystem 11400 may couple various input/output peripherals to the peripheral interface 11300 . For example, the input/output subsystem 11400 may include a controller for coupling a peripheral device such as a monitor, keyboard, mouse, printer, or a touch screen or sensor as needed to the peripheral interface 11300 . According to another aspect, input/output peripherals may be coupled to peripheral interface 11300 without going through input/output subsystem 11400 .

전력 회로(11500)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(11500)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.The power circuit 11500 may supply power to all or some of the components of the terminal. For example, the power circuit 11500 may include a power management system, one or more power sources such as batteries or alternating current (AC), a charging system, a power failure detection circuit, a power converter or inverter, a power status indicator, or a power source. It may include any other components for creation, management, and distribution.

통신 회로(11600)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.The communication circuit 11600 may enable communication with another computing device using at least one external port.

또는 상술한 바와 같이 필요에 따라 통신 회로(11600)는 RF 회로를 포함하여 전자기 신호(electromagnetic signal)라고도 알려진 RF 신호를 송수신함으로써, 다른 컴퓨팅 장치와 통신을 가능하게 할 수도 있다.Alternatively, as described above, if necessary, the communication circuit 11600 may include an RF circuit to transmit and receive an RF signal, also known as an electromagnetic signal, to enable communication with other computing devices.

이러한 도 7의 실시 예는, 컴퓨팅 장치(10000)의 일례일 뿐이고, 컴퓨팅 장치(11000)은 도 7에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 7에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅 장치는 도 7에도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(1160)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅 장치(10000)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.The embodiment of FIG. 7 is only an example of the computing device 10000, and the computing device 11000 may omit some components shown in FIG. 7 or further include additional components not shown in FIG. 7, or 2 It may have a configuration or arrangement that combines two or more components. For example, a computing device for a communication terminal in a mobile environment may further include a touch screen or a sensor in addition to the components shown in FIG. 7 , and may include various communication methods (WiFi, 3G, LTE) in the communication circuit 1160 . , Bluetooth, NFC, Zigbee, etc.) may include a circuit for RF communication. Components that may be included in the computing device 10000 may be implemented in hardware including an integrated circuit specialized for one or more signal processing or applications, software, or a combination of both hardware and software.

본 발명의 실시 예에 따른 방법들은 다양한 컴퓨팅 장치를 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령(instruction) 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 특히, 본 실시 예에 따른 프로그램은 PC 기반의 프로그램 또는 모바일 단말 전용의 어플리케이션으로 구성될 수 있다. 본 발명이 적용되는 애플리케이션은 파일 배포 시스템이 제공하는 파일을 통해 이용자 단말에 설치될 수 있다. 일 예로, 파일 배포 시스템은 이용자 단말이기의 요청에 따라 상기 파일을 전송하는 파일 전송부(미도시)를 포함할 수 있다.Methods according to an embodiment of the present invention may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computing devices and recorded in a computer-readable medium. In particular, the program according to the present embodiment may be configured as a PC-based program or an application dedicated to a mobile terminal. The application to which the present invention is applied may be installed in the user terminal through a file provided by the file distribution system. For example, the file distribution system may include a file transmission unit (not shown) that transmits the file in response to a request from the user terminal.

이상에서 설명된 장치는 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들어, 실시 예들에서 설명된 장치 및 구성요소는, 예를 들어, 프로세서, 콘트롤러, ALU(arithmetic logic unit), 디지털 신호 프로세서(digital signal processor), 마이크로컴퓨터, FPGA(field programmable gate array), PLU(programmable logic unit), 마이크로프로세서, 또는 명령(instruction)을 실행하고 응답할 수 있는 다른 어떠한 장치와 같이, 하나 이상의 범용 컴퓨터 또는 특수 목적컴퓨터를 이용하여 구현될 수 있다. 처리 장치는 운영 체제(OS) 및 상기 운영 체제상에서 수행되는 하나 이상의 소프트웨어 애플리케이션을 수행할 수 있다. 또한, 처리 장치는 소프트웨어의 실행에 응답하여, 데이터를 접근, 저장, 조작, 처리 및 생성할 수도 있다. 이해의 편의를 위하여, 처리 장치는 하나가 사용되는 것으로 설명된 경우도 있지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는, 처리 장치가 복수 개의 처리 요소(processing element) 및/또는 복수 유형의 처리 요소를 포함할 수 있음을 알 수 있다. 예를 들어, 처리 장치는 복수 개의 프로세서 또는 하나의 프로세서 및 하나의 콘트롤러를 포함할 수 있다. 또한, 병렬 프로세서(parallel processor)와 같은, 다른 처리 구성(processing configuration)도 가능하다.The device described above may be implemented as a hardware component, a software component, and/or a combination of the hardware component and the software component. For example, devices and components described in the embodiments may include, for example, a processor, a controller, an arithmetic logic unit (ALU), a digital signal processor, a microcomputer, a field programmable gate array (FPGA), It may be implemented using one or more general purpose or special purpose computers, such as a programmable logic unit (PLU), microprocessor, or any other device capable of executing and responding to instructions. The processing device may execute an operating system (OS) and one or more software applications running on the operating system. A processing device may also access, store, manipulate, process, and generate data in response to execution of the software. For convenience of understanding, although one processing device is sometimes described as being used, one of ordinary skill in the art will recognize that the processing device includes a plurality of processing elements and/or a plurality of types of processing elements. It can be seen that can include For example, the processing device may include a plurality of processors or one processor and one controller. Other processing configurations are also possible, such as parallel processors.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어 및/또는 데이터는, 처리 장치에 의하여 해석되거나 처리 장치에 명령 또는 데이터를 제공하기 위하여, 어떤 유형의 기계, 구성요소(component), 물리적 장치, 가상장치(virtual equipment), 컴퓨터 저장 매체 또는 장치에 영구적으로, 또는 일시적으로 구체화(embody)될 수 있다. 소프트웨어는 네트워크로 연결된 컴퓨팅 장치상에 분산되어서, 분산된 방법으로 저장되거나 실행될 수도 있다. 소프트웨어 및 데이터는 하나 이상의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장될 수 있다.Software may comprise a computer program, code, instructions, or a combination of one or more thereof, which configures a processing device to operate as desired or is independently or collectively processed You can command the device. The software and/or data may be any kind of machine, component, physical device, virtual equipment, computer storage medium or device, to be interpreted by or to provide instructions or data to the processing device. may be permanently or temporarily embody in The software may be distributed over networked computing devices, and stored or executed in a distributed manner. Software and data may be stored in one or more computer-readable recording media.

실시 예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시 예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 실시예의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.The method according to the embodiment may be implemented in the form of program instructions that can be executed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. The computer-readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination. The program instructions recorded in the medium may be specially designed and configured for the embodiment, or may be known and available to those skilled in the art of computer software. Examples of the computer-readable recording medium include magnetic media such as hard disks, floppy disks and magnetic tapes, optical media such as CD-ROMs and DVDs, and magnetic such as floppy disks. - includes magneto-optical media, and hardware devices specially configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like. Examples of program instructions include not only machine language codes such as those generated by a compiler, but also high-level language codes that can be executed by a computer using an interpreter or the like. The hardware devices described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the embodiments, and vice versa.

이상과 같이 실시 예들이 비록 한정된 실시 예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다. 그러므로, 다른 구현들, 다른 실시 예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.As described above, although the embodiments have been described with reference to the limited embodiments and drawings, various modifications and variations are possible for those skilled in the art from the above description. For example, the described techniques are performed in an order different from the described method, and/or the described components of the system, structure, apparatus, circuit, etc. are combined or combined in a different form than the described method, or other components Or substituted or substituted by equivalents may achieve an appropriate result. Therefore, other implementations, other embodiments, and equivalents to the claims also fall within the scope of the following claims.

Claims

In the method of obtaining movement path information of a dangerous object implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable by the processor,
a process starting step of starting a moving route acquisition process when acquiring the first image data for the private land from the CCTV installed on the private land;
When the movement path acquisition process starts, the first image data is analyzed based on a pre-stored algorithm to determine whether at least one of the plurality of objects included in the first image corresponding to the first image data is a dangerous object object determination step of determining;
a vector obtaining step of obtaining a first vector value for a boundary point located when the dangerous object enters the first image among the boundaries of the first image when the dangerous object is present in the first image;
When the acquisition of the first vector value is completed, a plurality of public image data for a publicly managed public place is received from an external public server, and the plurality of public images corresponding to each of the received plurality of public image data is received. an image search step of searching for at least one public image in which a dangerous object appears but includes a second vector value corresponding to the first vector; and
When the search for the at least one public image is completed, a third image is generated based on the second image data corresponding to the searched public image and the first image data, and based on the third image, the Including; a moving path acquisition step of acquiring the moving path information of the dangerous object;
The object determination step is
a vector analysis step of extracting a motion vector for each of a plurality of objects included in the first image, and analyzing the extracted motion vector based on the pre-stored algorithm; and
When the analysis of the motion vector is completed in the vector analysis step, based on the motion vector for which the analysis is completed, an object performing an abnormal pattern among the plurality of objects is determined as the dangerous object, or a specified period of the plurality of objects A dangerous object determination step of determining as the dangerous object an object that does not appear in the image corresponding to the image data acquired through the CCTV during the period;
The vector acquisition step is
a time division execution step of obtaining a plurality of time division images by time division of the first image when the determination of the dangerous object is completed in the risk object determination step; and
Checking a time-division image at a time point at which the dangerous object enters in the first image among the plurality of time-division images, and extracting the first vector value for a point where the dangerous object is located in the boundary of the identified time-division image Vector extraction step; Method of obtaining movement path information of the dangerous object, characterized in that it comprises.

delete

According to claim 1,
In the video search step,
When the first vector value is extracted by the entry vector extraction step, the plurality of public image data acquired by a public CCTV installed in a public place located near a private property where the CCTV that obtained the first image is installed is transferred to the outside. A method of obtaining movement path information of a dangerous object, characterized in that it is obtained from a public server.

5. The method of claim 4,
The step of obtaining the moving path is,
When the third image data is generated based on the first image data and the second image data, a second image corresponding to the second image data is time-divided, and the time division of the first image time-divided in the time division execution step is divided. By arranging the time-division images of the images and the second image in chronological order, the third image in which the dangerous object appears,
The movement path information is
A method of obtaining movement path information of a dangerous object, characterized in that it includes information on the movement line through which the dangerous object moves, information on other objects in contact with the dangerous object, and movement consumption time information for each movement line through which the dangerous object moves .

6. The method of claim 5,
Security reporting step; further comprising;
The security reporting step is,
an information providing step of providing a moving path for the dangerous object by transmitting the third image and the moving path information to an external security company server or a police server when the acquisition of the moving path information is completed; and
When at least one object among a plurality of objects included in the first image is a dangerous object and appears in the first image for a specified time, a patrol request for a private property corresponding to the first image is sent to the external security company A patrol request step of transmitting to a server or a police server or periodically transmitting a patrol request for the private property; Method for obtaining movement path information of a dangerous object comprising: a.

7. The method of claim 6,
The patrol request step is,
In response to the patrol request transmitted to the external security company server or the police server, when receiving a response that there is no abnormality in the dangerous object from the external security company server or the police server, a risk sign for the dangerous object Withdrawal, and the movement path information of the dangerous object is a method of obtaining movement path information of the dangerous object, characterized in that it is stored in a database.

In an apparatus for obtaining movement path information of a dangerous object implemented as a computing device including one or more processors and one or more memories for storing instructions executable by the processor,
a process initiator for starting a movement path prediction process when acquiring the first image data for the private land from the CCTV installed on the private land;
When the movement path prediction process starts, the first image data is analyzed based on a pre-stored algorithm to determine whether at least one of the plurality of objects included in the first image corresponding to the first image data is a dangerous object. an object determination unit to determine;
a vector obtaining unit for obtaining a first vector value for a boundary point located when the dangerous object enters the first image among the boundaries of the first image when the dangerous object is present in the first image;
When the acquisition of the first vector value is completed, a plurality of public image data for a publicly managed public place is received from an external public server, and the plurality of public images corresponding to each of the received plurality of public image data is received. an image search unit that searches for at least one public image in which a dangerous object appears but includes a second vector value corresponding to the first vector; and
When the search for the at least one public image is completed, a third image is generated based on the second image data corresponding to the searched public image and the first image data, and based on the third image, the Including; a movement path acquisition unit for acquiring movement path information of the dangerous object;
The object determination unit,
a vector analysis unit extracting motion vectors for each of the plurality of objects included in the first image, and analyzing the extracted motion vectors based on the pre-stored algorithm; and
When the analysis of the motion vector is completed in the vector analysis unit, based on the motion vector for which the analysis is completed, an object performing an abnormal pattern among the plurality of objects is determined as the dangerous object or a specified period of the plurality of objects A dangerous object determination unit that determines as the dangerous object an object that does not appear in the image corresponding to the image data acquired through the CCTV during the
The vector acquisition unit,
a time division execution unit for obtaining a plurality of time division images by time division of the first image when the determination of the dangerous object is completed by the dangerous object determination unit; and
Checking a time-division image at a time point at which the dangerous object enters in the first image among the plurality of time-division images, and extracting the first vector value for a point where the dangerous object is located in the boundary of the identified time-division image A device for obtaining movement path information of a dangerous object, characterized in that it comprises a; vector extraction unit.

A computer-readable recording medium comprising:
The computer-readable recording medium stores instructions for causing a computing device to perform the following steps;
a process starting step of starting a movement path prediction process when acquiring the first image data for the private land from the CCTV installed on the private land;
When the movement path prediction process starts, the first image data is analyzed based on a pre-stored algorithm to determine whether at least one of the plurality of objects included in the first image corresponding to the first image data is a dangerous object. object determination step of determining;
a vector obtaining step of obtaining a first vector value for a boundary point located when the dangerous object enters the first image among the boundaries of the first image when the dangerous object is present in the first image;
When the acquisition of the first vector value is completed, a plurality of public image data for a publicly managed public place is received from an external public server, and the plurality of public images corresponding to each of the received plurality of public image data is received. an image search step of searching for at least one public image in which a dangerous object appears but includes a second vector value corresponding to the first vector; and
When the search for the at least one public image is completed, a third image is generated based on the second image data corresponding to the searched public image and the first image data, and based on the third image, the Including; a moving path acquisition step of acquiring the moving path information of the dangerous object;
The object determination step is
a vector analysis step of extracting a motion vector for each of a plurality of objects included in the first image, and analyzing the extracted motion vector based on the pre-stored algorithm; and
When the analysis of the motion vector is completed in the vector analysis step, based on the motion vector for which the analysis is completed, an object performing an abnormal pattern among the plurality of objects is determined as the dangerous object, or a specified period of the plurality of objects A dangerous object determination step of determining as the dangerous object an object that does not appear in the image corresponding to the image data acquired through the CCTV during the period;
The vector acquisition step is
a time division execution step of obtaining a plurality of time division images by time division of the first image when the determination of the dangerous object is completed in the risk object determination step; and
Checking a time-division image at a time point at which the dangerous object enters in the first image among the plurality of time-division images, and extracting the first vector value for a point where the dangerous object is located in the boundary of the identified time-division image A computer-readable recording medium comprising: a vector extraction step.