KR102408171B1 - Cctv 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 cctv 영상 처리장치 - Google Patents

Cctv 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 cctv 영상 처리장치 Download PDF

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Abstract

CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 CCTV 영상 처리장치가 개시된다. 일 실시 예에 따른 실시간 폭발 시점 검출 방법은, CCTV 카메라를 통해 촬영된 연속 영상을 획득하는 단계와, 획득된 연속 영상에서 현재 시점의 입력 영상을 영상 처리하는 단계와, 영상 처리된 현재 시점 입력 영상의 밝기의 변화율을 측정하는 단계와, 현재 시점 입력 영상의 변화율 및 이전 시점 입력 영상들의 축적된 변화율을 비교하여 연속영상에서 폭발이 발생한 시점을 검출하는 단계를 포함한다.

Description

CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 CCTV 영상 처리장치{Real-time explosion time detection method in CCTV camera environment and CCTV image processing apparatus}
본 발명은 영상 처리기술에 관한 것으로, 보다 상세하게는 CCTV 영상 처리기술에 관한 것이다.
CCTV 영상보안 산업은 사람이 24시간 모니터를 보고 감시하던 기존 방식에서 벗어나, IP 기반의 네트워크 영상보안 방식으로 전환되고 있다. 이에 따라, 지능형 CCTV 솔루션 기술이 발전하고 있다. 이는 CCTV 영상을 자동으로 분석하여 감시 인력에게 경보를 해주는 방식으로, 기존의 한계를 극복하고 관제 효율성과 빠른 초동대응으로 사고 확대를 미연에 방지할 수 있는 기술로 주목받고 있다. 특히, 방위사업 분야에서는 CCTV를 이용하여 배회, 침투, 유기, 폭발 등의 이상 상황을 자동으로 정확하게 감지할 수 있는 기술이 필요하다.
CCTV가 설치된 환경에서 획득된 영상으로부터 폭발이 발생한 시점을 검출하기 위해, 기계학습을 이용하여 연기나 화염 등의 특징정보를 학습시켜 활용하거나, 색상 등의 특징정보를 활용하여 연기나 화염 영역을 검출하는 연구들이 주를 이룬다. 모두 화염을 통해 폭발을 감지하는 방식이다. 그러나 화염 없이 폭발이 발생하는 경우, 폭발 시점을 감지하기 어렵다.
도 1은 폭발 시점을 감지하기 어려운 예를 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 배경의 특정 영역이 연기와 유사한 패턴을 갖는 경우(도 1(a)의 상단 영역), 주간(도 1(b)) 및 야간(도 1(c)) 상황에서 영상의 특성이 불규칙하게 변화되는 상황에서는 폭발 시점을 잘못 감지하는 경우가 발생할 수 있다. 예를 들어, 도 1(b)에 도시된 바와 같이, 일몰 환경에서 영상의 화질이 저하되어 폭발 시점을 정확하게 감지하기 어렵다. 도 1(c)에 도시된 바와 같이, 야간 환경에서 영상의 밝기가 급격하게 변화되는 경우에도 폭발 시점을 정확하게 감지하기 어렵다.
일 실시 예에 따라, 연기나 화염 등의 특징 정보를 사용하지 않으면서도 실시간으로 폭발 시점을 정확하게 감지할 수 있는 CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 CCTV 영상 처리장치를 제안한다.
일 실시 예에 따른 실시간 폭발 시점 검출 방법은, CCTV 카메라를 통해 촬영된 연속 영상을 획득하는 단계와, 획득된 연속 영상에서 현재 시점의 입력 영상을 영상 처리하는 단계와, 영상 처리된 현재 시점 입력 영상의 밝기의 변화율을 측정하는 단계와, 현재 시점 입력 영상의 변화율 및 이전 시점 입력 영상들의 축적된 변화율을 비교하여 연속영상에서 폭발이 발생한 시점을 검출하는 단계를 포함한다.
영상 처리하는 단계는, 현재 시점 입력 영상의 크기를 축소하는 단계와, 크기가 축소된 현재 시점 입력 영상의 RGB 컬러 모델을 회색조(Gray Scale) 모델로 변환하는 단계와, 회색조 영상에서 잡음을 제거하는 단계를 포함할 수 있다.
변화율을 측정하는 단계는, 이전 시점 입력 영상이 있는지 여부를 확인하는 단계와, 이전 시점 입력 영상이 있는 경우, 현재 시점 입력 영상 및 이전 시점 입력 영상 간의 변화를 계산하는 단계와, 이전 시점 입력 영상이 없는 경우, 현재 시점 입력 영상을 이전 시점 입력 영상으로 갱신하는 단계를 포함할 수 있다.
현재 시점 입력 영상 및 이전 시점 입력 영상 간의 변화를 계산하는 단계는, 현재 시점 입력 영상 및 이전 시점 입력 영상 간의 차이 영상을 생성하는 단계와, 차이 영상으로부터 이진 영상을 생성하는 단계와. 이진 영상으로부터 팽창 영상을 생성하는 단계와, 팽창 영상 내 밝기의 변화율을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
폭발이 발생한 시점을 검출하는 단계는, 현재 시점 입력 영상의 변화율을 미리 설정된 임계 값과 비교하는 단계와, 변화율이 임계 값보다 크면, 변화율을 0으로 설정하는 단계와, 변화율이 임계 값보다 크지 않으면, 이전 시점 입력 영상들의 변화율을 축적하고 축적된 변화율의 평균값(이하, '변화율 축적 평균값'이라 칭함)을 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
폭발이 발생한 시점을 검출하는 단계는, 현재 시점 입력 영상의 변화율을 변화율 축적 평균값과 비교하는 단계와, 현재 시점 입력 영상의 변화율이 변화율 축적 평균값보다 크면, 폭발이 발생한 상태로 판단하는 단계와, 현재 시점 입력 영상의 변화율이 변화율 축적 평균값보다 크지 않으면, 정상 상태로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
CCTV 영상 처리장치는, CCTV 카메라를 통해 촬영된 연속 영상을 획득하는 입력부와, 입력부를 통해 획득된 연속 영상에서 현재 시점의 입력 영상을 영상 처리하고, 영상 처리된 현재 시점 입력 영상의 밝기의 변화율을 측정하며, 현재 시점 입력 영상의 변화율 및 이전 시점 입력 영상들의 축적된 변화율을 비교하여 연속영상에서 폭발이 발생한 시점을 검출하는 제어부와, 폭발 발생 시점을 포함하는 폭발 상태를 화면에 표시하는 출력부를 포함한다.
CCTV 영상 처리장치는, 폭발이 발생하면 폭발 상태를 포함한 경고신호를 외부로 전송하는 통신부를 더 포함할 수 있다.
일 실시 예에 따른 CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법 및 CCTV 영상 처리장치에 따르면, 폭발 시점을 감지하기 어려운 경우, 예를 들어, 배경의 특정 영역이 연기와 유사한 패턴을 갖는 경우, 주간 및 야간 상황에서 영상의 특성이 불규칙하게 변화되는 경우에서, 폭발 시점을 실시간으로 정확하게 감지할 수 있다.
도 1은 폭발 시점을 감지하기 어려운 예를 도시한 도면,
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법의 흐름을 도시한 도면,
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 입력 영상의 크기를 축소하는 예를 도시한 도면,
도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 입력 영상(a) 및 축소된 영상(b)을 도시한 도면,
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 회색조(Gray Scale) 모델로 변환된 영상을 도시한 도면,
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 가우시안 필터링(Gaussian Filtering) 결과 영상을 도시한 도면,
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 현재 시점 영상 및 이전 시점 영상 간의 차이 영상을 도시한 도면,
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이진 영상을 도시한 도면,
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 팽창 영상을 도시한 도면,
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 카메라의 밝기 값이 급변하는 경우, (a)이전 시점 영상, (b)현재 시점 영상을 도시한 도면,
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주간 및 야간 영상 조건에서의 폭발 시점 탐지 결과를 도시한 도면,
도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 폭발 탐지가 어려울 수 있는 영상 조건에서의 폭발 시점 탐지 결과를 도시한 도면,
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 CCTV 영상 처리장치의 구성을 도시한 도면이다.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.
본 발명의 실시 예들을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이며, 후술되는 용어들은 본 발명의 실시 예에서의 기능을 반영하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시 예를 상세하게 설명한다. 그러나 다음에 예시하는 본 발명의 실시 예는 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 다음에 상술하는 실시 예에 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 실시 예는 이 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 보다 완전하게 설명하기 위하여 제공된다.
도 2는 본 발명의 일 실시 예에 따른 CCTV 카메라 환경에서의 실시간 폭발 시점 검출 방법의 흐름을 도시한 도면이다.
도 2를 참조하면, CCTV 영상 처리장치(이하 '장치'라 칭함)는 CCTV 카메라를 통해 촬영한 연속된 영상(이하, '연속 영상'이라 칭함)에서 폭발과 같은 큰 변화가 일어난 시점을 실시간으로 감지한다. 이를 위해, 장치는 연속 영상을 획득한 후, 현재 시점의 입력 영상(이하, '현재 시점 입력 영상'이라 칭함)의 밝기의 변화율을 측정하고, 현재 시점 입력 영상의 변화율을 이전 시점의 입력 영상(이하, '이전 시점 입력 영상'이라 칭함)들의 축적된 변화율과 비교하여 폭발이 발생한 시점을 검출한다. 이하, 장치의 폭발 시점 검출 방법에 대해 보다 상세히 후술한다.
장치는 CCTV 카메라를 통해 촬영된 연속 영상에서 현재 시점 입력 영상을 획득한다(201).
이어서, 장치는 현재 시점 입력 영상을 영상 처리한다. 예를 들어, 현재 시점 입력 영상의 크기를 축소(202) 하고, 크기가 축소된 현재 시점 입력 영상의 RGB 컬러 모델을 회색조(Gray Scale) 모델로 변환(203) 한 후, 회색조 영상에서 잡음을 제거한다(204).
이어서, 장치는 이전 시점 입력 영상이 있는지 여부를 확인(205) 하고, 만약 이전 시점 입력 영상이 없는 경우(no), 현재 시점 입력 영상을 이전 시점 입력 영상(206)으로 갱신한다(207). 이에 비해, 이전 시점 입력 영상이 있는 경우, 장치는 현재 시점 입력 영상과 이전 시점 입력 영상의 변화를 계산한다. 이를 위해, 장치는 현재 시점 입력 영상과 이전 시점 입력 영상 간의 차이 영상을 생성(208) 하고, 차이 영상으로부터 이진 영상을 생성(209) 하고, 이진 영상으로부터 팽창 영상을 생성한다(210). 이어서, 장치는 팽창 영상 내 밝기의 변화율을 계산한다(211).
장치는 계산된 변화율을 미리 설정된 임계 값과 비교(212) 하고, 변화율이 임계 값(예를 들어, 80)보다 크면, 폭발 외에 갑작스러운 카메라 값의 비정상적인 변화가 발생한 것으로 판단하여 변화율을 0으로 설정한다(213). 이에 비해, 변화율이 임계 값보다 크지 않으면, 장치는 이전 시점 입력 영상들(215)의 변화율을 축적하고 축적된 변화율의 평균값(이하, '변화율 축적 평균값'이라 칭함)을 산출(216) 한 후, 현재 시점 입력 영상의 변화율(214)과 변화율 축적 평균값을 비교한다(217). 이때, 현재 시점 입력 영상의 변화율이 변화율 축적 평균값보다 크면, 폭발이 발생한 상태(218)로 판단한다. 이에 비해, 장치는 현재 시점 입력 영상의 변화율이 변화율 축적 평균값보다 크지 않으면, 정상 상태(219)로 판단한다.
폭발 상태(218)인 경우, 장치는 경고신호와 함께 폭발이 발생한 시점 정보와 포함한 CCTV 영상을 관리 서버에 전송할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시 예에 따른 입력 영상의 크기를 축소하는 예를 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시 예에 따른 입력 영상(a) 및 축소된 영상(b)을 도시한 도면이다.
도 3 및 도 4를 참조하면, 장치는 연속된 영상으로부터 폭발 시점을 실시간으로 정확하게 감지하기 위해서, 먼저 현재 시점의 입력 영상을 획득하고 획득된 영상의 크기를 n배(예: 4)로 축소한다. 영상의 크기를 축소하는 방법으로는 식 1과 같이 이중선형보간법(Bilinear Interpolation)을 이용할 수 있다.
Figure 112021147396209-pat00001
(식 1)
도 3을 참조하면, 점 P에서 x축 방향으로 사각형의 변까지의 거리를 w1, w2, y축 방향으로 거리를 h1, h2라 하고, 알려진 네 점에서의 데이터 값을 A, B, C, D라 할 때, P에서의 데이터 값은 식 1에 의해 계산된다. 여기서, α는 h1/(h1+h2), β는 h2/(h1+h2), p=w1/(w1+w2), q=w2(w1+w2)이다.
장치가 입력 영상의 크기를 축소함으로써, 작은 양의 잡음을 제거할 수 있으며, 처리 속도를 향상시킬 수 있다. 도 4는 입력 영상(a)과 축소된 영상(b)을 도시한 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시 예에 따른 회색조(Gray Scale) 모델로 변환된 영상을 도시한 도면이다.
도 5를 참조하면, 장치는 크기가 축소된 영상의 RGB 컬러 모델을 식 2를 이용하여 회색조 모델로 변환한다. 이를 통해, 변화 감지에 방해가 될 수 있는 여러 컬러 성분이 추후 이진 영상(Binary Image)에서 전경(Foreground) 영역으로 분할되는 영향을 최소화할 수 있다.
Figure 112021147396209-pat00002
(식 2)
식 1에 도시된 바와 같이, R, G, B(3원색) 신호에서 Y(회색) 신호를 만들 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시 예에 따른 가우시안 필터링(Gaussian Filtering) 결과 영상을 도시한 도면이다.
도 6을 참조하면, 장치는 회색조 영상으로부터 식 3과 같이 가우시안 필터링을 적용하여 잡음을 제거한다. 식 3에서, 장치는 가우시안 커널(Gaussian Kernel)의 크기를 결정하는 σ 값(예: 8.0)을 크게 함으로써 큰 양의 잡음을 제거할 수 있고, 변화 감지에 방해가 될 수 있는 영상의 상세한 특징 정보를 제거할 수 있다.
Figure 112021147396209-pat00003
(식 3)
도 7은 본 발명의 일 실시 예에 따른 현재 시점 영상 및 이전 시점 영상 간의 차이 영상을 도시한 도면이다.
도 7을 참조하면, 장치는 이전 시점 입력 영상이 있는 경우에 대해서만 현재 시점 입력 영상과 이전 시점 입력 영상의 변화를 계산한다. 만약 이전 시점 입력 영상이 없는 경우, 장치는 현재 시점 입력 영상을 이전 시점 입력 영상으로 갱신한다. 이전 시점 입력 영상이 있는 경우, 장치는 식 4를 이용하여 현재 시점 영상 It(i)과 이전 시점 영상 I(t-T)(i) 간의 절대값 차이가 반영된 차이 영상(Difference Image)을 도 7에 도시된 바와 같이 생성한다.
Figure 112021147396209-pat00004
(식 4)
도 8은 본 발명의 일 실시 예에 따른 이진 영상을 도시한 도면이다.
도 8을 참조하면, 장치는 식 5를 이용하여 폭발 시 발생하는 낮은 밝기의 특징 정보들도 최대한 전경 영역으로 검출이 되도록 차이 영상에 낮은 밝기의 임계 값(예: 25)을 적용하여 도 8에 도시된 바와 같이 이진 영상을 생성한다.
Figure 112021147396209-pat00005
(식 5)
식 5에서, 장치는 F[i,j]가 임계 값 T보다 작거나 같으면, FT[i,j] 값을 1로 설정하고, 그렇지 않으면 0으로 설정하는 영상 이진화(Image Binarization) 작업을 수행한다.
도 9는 본 발명의 일 실시 예에 따른 팽창 영상을 도시한 도면이다.
도 9를 참조하면, 장치는 변화율 계산 시 최대한 안정적인 영역을 확보하기 위해, 식 6의 팽창 식을 이용하여 검출 후 끊겨져 있던 픽셀들을 연결하고 전경 영역을 확장하여 도 9에 도시된 바와 같은 팽창(Dilation) 영상을 생성한다.
Figure 112021147396209-pat00006
(식 6)
도 10은 본 발명의 일 실시 예에 따른 카메라의 밝기 값이 급변하는 경우, (a)이전 시점 영상, (b)현재 시점 영상을 도시한 도면이다.
도 10을 참조하면, 장치는 식 7을 이용하여 팽창 영상에서 전체 픽셀의 개수 대비 전경 픽셀의 개수 비율을 계산함으로써, 변화율을 산출한다.
Figure 112021147396209-pat00007
(식 7)
산출된 변화율이 임계 값 1(예: 80)보다 크다면, 장치는 도 10에 도시된 바와 같이 폭발 외에 갑작스러운 카메라 밝기 값의 비정상적인 변화가 발생한 것으로 간주하여 변화율을 0으로 설정한다.
도 11은 본 발명의 일 실시 예에 따른 주간 및 야간 영상 조건에서의 폭발 시점 탐지 결과를 도시한 도면이고, 도 12는 본 발명의 일 실시 예에 따른 폭발 탐지가 어려울 수 있는 영상 조건에서의 폭발 시점 탐지 결과를 도시한 도면이다.
도 11 및 도 12를 참조하면, 장치는 연속된 영상에서 폭발과 같은 큰 변화가 일어난 시점을 실시간으로 감지하기 위해, 변화율을 축적하고 변화율의 축적 평균값을 임계 값으로 활용한다. 이때 단순히 산술 평균을 적용할 경우 실시간으로 계산이 불가능하기 때문에, 식 8의 평균 필터(Average Filter)를 이용하여 축적된 평균 값을 계산한다.
Figure 112021147396209-pat00008
(식 8)
식 8에서 n의 연속 영상의 개수이고, Xn은 데이터 값이다.
장치는 현재 시점의 영상에서 계산된 변화율이 이전 시점 영상들로부터 축적된 변화율 축적 평균 값보다 큰 경우에는 최종적으로 폭발이 발생한 상태로 판단한다. 만약 그렇지 않은 경우에는 영상에서 폭발과 같은 큰 변화가 없다고 간주하여 정상 상태로 판단한 후 영상 분석을 위해 계속적으로 영상을 획득한다.
도 11의 (a)는 주간 조건에서 폭발 시점을 탐지한 결과(이전 시점 영상), (b)는 주간 영상 조건에서 폭발 시점을 탐지한 결과(현재 시점 영상), (c)는 야간 조건에서 폭발 시점을 탐지한 결과(이전 시점 영상), (d)는 야간 영상 조건에서 폭발 시점을 탐지한 결과(현재 시점 영상)를 나타낸다.
도 12의 (a)는 배경 내 특정 영역이 연기와 유사한 패턴을 갖는 경우 폭발 시점을 탐지한 결과(이전 시점 영상), (b)는 배경 내 특정 영역이 연기와 유사한 패턴을 갖는 경우 폭발 시점을 탐지한 결과(현재 시점 영상), (c)는 주간 환경에서 영상의 화질이 저하된 경우 폭발 시점을 탐지한 결과(이전 시점 영상), (d)는 주간 환경에서 영상의 화질이 저하된 경우 폭발 시점을 탐지한 결과(현재 시점 영상), (e)는 야간 환경에서 영상의 화질이 저하된 경우 폭발 시점을 탐지한 결과(이전 시점 영상), (f)는 야간 환경에서 영상의 화질이 저하된 경우 폭발 시점을 탐지한 결과(현재 시점 영상)를 도시하고 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시 예에 따른 장치의 구성을 도시한 도면이다.
도 13을 참조하면, 장치(1)는 입력부(10), 제어부(12), 출력부(14), 통신부(16) 및 저장부(18)를 포함한다.
입력부(10)는 CCTV 카메라를 통해 촬영된 연속 영상을 획득한다.
제어부(12)는 입력부(10)를 통해 획득된 연속 영상을 분석한다. 예를 들어, 제어부(12)는 연속 영상에서 현재 시점의 입력 영상을 영상 처리하고, 영상 처리된 현재 시점 입력 영상의 밝기의 변화율을 측정한다. 그리고 현재 시점 입력 영상의 변화율 및 이전 시점 입력 영상들의 축적된 변화율을 비교하여 연속영상에서 폭발이 발생한 시점을 검출한다. 제어부(12)의 폭발 발생 시점 검출 프로세스는 도 2를 참조로 하여 전술한 바와 같다.
출력부(14)는 제어부(12)를 통해 폭발이 발생한 시점이 검출되면, 폭발 발생 시점을 포함하는 폭발 상태를 화면에 표시한다.
통신부(16)는 폭발이 발생하면, 폭발 상태를 포함한 경고신호를 외부, 예를 들어, 관리자의 관리서버에 전송한다.
저장부(18)는 연속 영상을 저장하고, 폭발 상태를 포함한 연속 영상에 대한 분석 결과를 저장한다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (8)

  1. CCTV 영상 처리장치를 이용하여 연속영상에서 폭발 시점을 실시간으로 검출하는 방법에 있어서, CCTV 영상 처리장치가
    CCTV 카메라를 통해 촬영된 연속 영상을 획득하는 단계;
    획득된 연속 영상에서 현재 시점의 입력 영상을 영상 처리하는 단계;
    영상 처리된 현재 시점 입력 영상의 밝기의 변화율을 측정하는 단계; 및
    현재 시점 입력 영상의 변화율 및 이전 시점 입력 영상들의 축적된 변화율을 비교하여 연속영상에서 폭발이 발생한 시점을 검출하는 단계; 를 포함하고,
    변화율을 측정하는 단계는
    현재 시점 입력 영상 및 이전 시점 입력 영상 간의 차이 영상을 생성하는 단계;
    차이 영상으로부터 이진 영상을 생성하는 단계;
    이진 영상으로부터 팽창 영상을 생성하는 단계; 및
    팽창 영상 내 밝기의 변화율을 계산하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 폭발 시점 검출 방법.
  2. 제 1 항에 있어서, 영상 처리하는 단계는
    현재 시점 입력 영상의 크기를 축소하는 단계;
    크기가 축소된 현재 시점 입력 영상의 RGB 컬러 모델을 회색조(Gray Scale) 모델로 변환하는 단계; 및
    회색조 영상에서 잡음을 제거하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 폭발 시점 검출 방법.
  3. 제 1 항에 있어서, 변화율을 측정하는 단계는
    이전 시점 입력 영상이 없는 경우, 현재 시점 입력 영상을 이전 시점 입력 영상으로 갱신하는 것을 특징으로 하는 실시간 폭발 시점 검출 방법.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. CCTV 영상 처리장치를 이용하여 연속영상에서 폭발 시점을 실시간으로 검출하는 방법에 있어서, CCTV 영상 처리장치가
    CCTV 카메라를 통해 촬영된 연속 영상을 획득하는 단계;
    획득된 연속 영상에서 현재 시점의 입력 영상을 영상 처리하는 단계;
    영상 처리된 현재 시점 입력 영상의 밝기의 변화율을 측정하는 단계; 및
    현재 시점 입력 영상의 변화율 및 이전 시점 입력 영상들의 축적된 변화율을 비교하여 연속영상에서 폭발이 발생한 시점을 검출하는 단계; 를 포함하고,
    폭발이 발생한 시점을 검출하는 단계는
    현재 시점 입력 영상의 변화율을 미리 설정된 임계 값과 비교하는 단계;
    변화율이 임계 값보다 크면, 변화율을 0으로 설정하는 단계;
    변화율이 임계 값보다 크지 않으면, 이전 시점 입력 영상들의 변화율을 축적하고 축적된 변화율의 평균값(이하, '변화율 축적 평균값'이라 칭함)을 산출하는 단계;
    현재 시점 입력 영상의 변화율을 변화율 축적 평균값과 비교하는 단계;
    현재 시점 입력 영상의 변화율이 변화율 축적 평균값보다 크면, 폭발이 발생한 상태로 판단하는 단계; 및
    현재 시점 입력 영상의 변화율이 변화율 축적 평균값보다 크지 않으면, 정상 상태로 판단하는 단계;
    를 포함하는 것을 특징으로 하는 실시간 폭발 시점 검출 방법.
  7. CCTV 카메라를 통해 촬영된 연속 영상을 획득하는 입력부;
    입력부를 통해 획득된 연속 영상에서 현재 시점의 입력 영상을 영상 처리하고, 영상 처리된 현재 시점 입력 영상의 밝기의 변화율을 측정하며, 현재 시점 입력 영상의 변화율 및 이전 시점 입력 영상들의 축적된 변화율을 비교하여 연속영상에서 폭발이 발생한 시점을 검출하는 제어부; 및
    폭발 발생 시점을 포함하는 폭발 상태를 화면에 표시하는 출력부; 를 포함하고,
    제어부는
    현재 시점 입력 영상 및 이전 시점 입력 영상 간의 차이 영상을 생성하고 차이 영상으로부터 이진 영상을 생성하고 이진 영상으로부터 팽창 영상을 생성하여 팽창 영상 내 밝기의 변화율을 계산하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상 처리장치.
  8. 제 7 항에 있어서, CCTV 영상 처리장치는
    폭발이 발생하면 폭발 상태를 포함한 경고신호를 외부로 전송하는 통신부;
    를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상 처리장치.
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101460440B1 (ko) * 2013-04-26 2014-11-12 최두현 화재 감지 기능을 가지는 카메라 및 그 화재 감지 방법
KR101544765B1 (ko) * 2013-12-24 2015-08-17 동명대학교산학협력단 화재 감지 센서 및 카메라를 이용한 화재 감지 방법 및 장치
KR20170006079A (ko) * 2015-07-07 2017-01-17 이선구 화재 감시 장치

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