KR102479405B1 - 공간 네트워크 기반 지능형 cctv 관리 시스템 - Google Patents

공간 네트워크 기반 지능형 cctv 관리 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR102479405B1
KR102479405B1 KR1020220090362A KR20220090362A KR102479405B1 KR 102479405 B1 KR102479405 B1 KR 102479405B1 KR 1020220090362 A KR1020220090362 A KR 1020220090362A KR 20220090362 A KR20220090362 A KR 20220090362A KR 102479405 B1 KR102479405 B1 KR 102479405B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
cctv
movement
monitoring
management system
network
Prior art date
Application number
KR1020220090362A
Other languages
English (en)
Inventor
최진원
김윤제
Original Assignee
주식회사 심시스글로벌
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 심시스글로벌 filed Critical 주식회사 심시스글로벌
Priority to KR1020220090362A priority Critical patent/KR102479405B1/ko
Priority to KR1020220160840A priority patent/KR102557773B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR102479405B1 publication Critical patent/KR102479405B1/ko

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/292—Multi-camera tracking
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V40/00—Recognition of biometric, human-related or animal-related patterns in image or video data
    • G06V40/20—Movements or behaviour, e.g. gesture recognition
    • H04N5/23296—
    • H04N5/23299—

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Social Psychology (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Abstract

본 발명은 실내 공간 맵에 대응하여 구축된 실내 공간 네트워크를 모니터링하는 지능형 CCTV 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 공간 네트워크 기반으로 설치된 지능형 CCTV를 이용하여 검출된 타겟 객체의 이동을 추적하고 예측하여, 타겟 객체의 이동 정보에 따라 CCTV의 모니터링을 제어하는 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템에 관한 것이다.

Description

공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템{SYSTEM FOR MANAGEMENT OF SPATIAL NETWORK-BASED INTELLIGENT CCTV}
본 발명은 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 실내 공간 맵에 대응하여 구축된 실내 공간 네트워크를 모니터링하는 지능형 CCTV를 이용하여 검출된 타겟 객체의 이동을 추적하고 예측하여, 타겟 객체의 이동 정보에 따라 CCTV의 모니터링 상황을 제어하는 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, CCTV는 감시가 필요한 감시 대상 지역에 설치되어 촬영에 의해 감시를 실시하는 장치이다. 이와 같은 CCTV는 가정, 주요시설, 각종 건축물의 감시가 필요한 지역에 설치되는 것으로, 설치된 지역에서 침입자의 침입이나, 화재 발생, 범죄의 발생 또는 범인의 추적을 위해서 촬영을 실시하도록 설치된다.
CCTV는 CPU에 연결되어 모니터로 출력되는 영상을 관리자가 모니터링하면서 관리를 실시하는 것으로, 관리 지역이 증대되면 모니터의 수량도 증대되어 관리자가 모니터링하여야 하는 수량도 증대됨으로써, 관리자의 피로도가 증대되고, 부주의나 집중도가 저하되면서 관리자가 모니터에 출력되는 영상에서 화재 발생이나 침입자의 침입 상황을 누락시킬 수 있어 모니터링의 효율이 저하될 수 있다.
또한, 통상적인 CCTV는 단순히 감시대상지역에서 촬영된 영상만을 제공함에 따라 영상 내에서 침입자를 식별하거나, 화재를 인식하기 어려웠다. 따라서, CCTV에 팬, 틸트, 줌 기능을 추가하면 CCTV가 객체의 위치에 따라 이동하거나 객체를 확대하여 감시를 실시할 수 있어 관리 효율을 향상시킬 수 있다.
그러나, 공간의 범위가 광대한 경우, 관리자가 직접 객체들을 추적하고 검출하는 데에 실질적으로 비용과 시간적 측면에서 한계가 있기 때문에, 다양한 공간의 형태에 대해서도 CCTV를 이용하여 타겟 객체를 효율적으로 검출하고 추적할 수 있는 기술이 필요한 실정이다.
[문헌 1] 한국등록특허 제10-2406804호(2019.11.29) [문헌 2] 한국등록특허 제10-1884611호(2017.02.23)
따라서, 본 발명은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 공간 네트워크 기반으로 설치된 지능형 CCTV를 이용하여 검출된 타겟 객체의 이동을 추적하고 예측하여, 타겟 객체의 이동 정보에 따라 CCTV의 모니터링 상황을 제어하는 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 목적은 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템은, 실내 공간 맵에 대응하여 구축된 실내 공간 네트워크를 모니터링하는 지능형 CCTV 관리 시스템에 있어서, 제1 CCTV를 통해 영상 프레임들을 획득하는 영상 획득부; 상기 영상 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 검출하는 객체 검출부; 상기 검출된 객체와 미리 설정된 타겟 객체 정보를 비교하여 유사도가 기 설정된 기준 이상인 경우, 상기 객체의 이동을 추적하고 예측하는 객체 이동 예측부; 및 상기 예측된 객체의 이동 정보에 따라 적어도 하나의 제2 CCTV의 모니터링을 제어하는 CCTV 관리부;를 포함할 수 있다.
상기 제1 CCTV 및 상기 제2 CCTV는, 실내 공간 네트워크에 포함된 적어도 하나 이상의 출입문을 기준으로 분리된 적어도 하나의 공간마다 적어도 하나 이상 구비되되, 통신 연결되어 서로의 모니터링을 제어하는 신호를 송수신할 수 있다.
상기 제1 CCTV 및 상기 제2 CCTV는, 실외 공간 네트워크의 기 설정된 위치에 소정 거리 이격되어 구비되되, 통신 연결되어 서로의 모니터링을 제어하는 신호를 송수신할 수 있다.
상기 타겟 객체 정보는, 상기 타겟 객체가 사람인 경우, 사람의 외모, 사람이 착용 중인 옷의 색상 및 패턴 데이터를 검출할 수 있다.
상기 객체 검출부는, 상기 CCTV의 팬 틸트 및 줌 제어를 통해 상기 객체의 특정 정보를 추출할 수 있다.
상기 객체 이동 예측부는, 상기 영상 프레임들을 분석하여 소정 시간 동안의 상기 객체의 이동 속도를 산출하고, 상기 객체의 이동 경로를 추적하여, 상기 객체의 이동 속도 및 이동 경로를 기반으로 상기 객체의 이동을 예측할 수 있다.
상기 객체 검출부 및 객체 이동 예측부는, 상기 객체의 좌표 정보를 기반으로 상기 객체의 이동을 표시하며 이동 정보를 생성할 수 있다.
상기 CCTV 관리부는, 상기 예측된 객체의 이동 정보를 기반으로 상기 객체가 있는 것으로 예상되는 좌표 정보에 가장 가깝게 구비된 상기 제2 CCTV의 모니터링을 제어할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 공간 네트워크 기반으로 설치된 지능형 CCTV를 이용하여 검출된 타겟 객체의 이동을 추적하고 예측하여, 타겟 객체의 이동 정보에 따라 CCTV의 모니터링을 제어하는 시스템을 제공할 수 있다.
이에, 본 발명의 실시예에 따른 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템에 의하면, 어떠한 공간 네트워크에 대해서도 비용적으로도 효율적으로 CCTV를 통해 객체 검출 및 추적을 수행할 수 있고, 어떠한 객체에 대해서도 검출 및 추적 성능을 높일 수 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급한 것으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자에게 명확히 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 공간 맴에 대응하여 구축된 실내 공간 네트워크를 모니터링하는 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템과 CCTV 장치 간의 연결 개념을 도시하는 개념도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 공간 네트워크의 일 예를 도시한다.
도 4는 객체에 대해 예측된 이동(a~g) 위치에 따라 턴온/턴오프를 제어하기 위한 CCTV 간의 관계를 개념적으로 도시한 개념도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 공간 네트워크의 일 예를 도시한다.
본 발명의 목적 및 효과, 그리고 그것들을 달성하기 위한 기술적 구성들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 뒤에 설명이 되는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 본 발명을 설명함에 있어서 공지 기능 또는 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략할 것이다. 그리고 뒤에 설명되는 용어들은 본 발명에서의 구조, 역할 및 기능 등을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있다. 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 오로지 특허청구범위에 기재된 청구항의 범주에 의하여 정의될 뿐이다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이하에서는 첨부한 도면을 참조하며, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 공간 맵에 대응하여 구축된 실내 공간 네트워크를 모니터링하는 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템과 CCTV 장치 간의 연결 개념을 도시하는 개념도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템(100)은 제1 CCTV를 통해 영상 프레임들을 획득하는 영상 획득부(110), 상기 영상 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 검출하는 객체 검출부(120), 상기 검출된 객체와 미리 설정된 타겟 객체 정보를 비교하여 유사도가 기 설정된 기준 이상인 경우, 상기 객체의 이동을 추적하고 예측하는 객체 이동 예측부(130) 및 상기 예측된 객체의 이동 정보에 따라 적어도 하나의 제2 CCTV의 모니터링을 제어하는 CCTV 관리부(140)를 포함할 수 있다.
여기서, 제1 CCTV 및 상기 제2 CCTV는 지능형 CCTV로서, 실내 공간 네트워크에 포함된 적어도 하나 이상의 출입문을 기준으로 분리된 적어도 하나의 공간마다 적어도 하나 이상 구비되되, 통신 연결되어 서로의 모니터링을 제어하는 신호를 송수신할 수 있다.
또는, 제1 CCTV 및 상기 제2 CCTV는 실외 공간 네트워크의 기 설정된 위치에 소정 거리 이격되어 구비되되, 통신 연결되어 서로의 모니터링을 제어하는 신호를 송수신할 수 있다.
이를 위해, 제1 CCTV 및 제2 CCTV는 카메라 모듈, CPU 모듈 및 통신 모듈 등을 포함하여 구성될 수 있다.
도 3 및 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 공간 네트워크의 일 예를 도시한다. 도 3을 참조하면, 공간 네트워크는 실내의 경우, 출입문을 기준으로 유닛 공간으로 나뉠 수 있고, 유닛 공간당 적어도 하나의 CCTV가 구비될 수 있으며, CCTV 정보와 공간 유닛 정보가 매핑되어 저장될 수 있다. 도면에서는 CCTV를 1 내지 6번의 번호로 표시하였으나, ID 설정 방법은 이에 한정하지 않는다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따른 실내 공간 맵에 대응하여 구축된 실내 공간 네트워크를 모니터링하는 지능형 CCTV 관리 시스템(100)은 먼저, 관리하고자 하는 실제 실내 공간에 대응하는 실내 공간 맵을 구축할 수 있다. 그리고, 구축된 실내 공간 맵을 기반으로 실내 공간 네트워크를 구축할 수 있다. 실내 공간 네트워크는 일 예로, 공간을 구분 및 연결하는 도어(door)를 기준으로 구축될 수 있다. 즉, 여러 개의 도어로 구분된 공간들이 각 도어에 의해 연결되거나 구분되는 실내 공간 네트워크를 이룰 수 있다.
여기서, 공간 네트워크는 실내의 공간들 뿐만 아니라, 실내 공간과 실외 공간 사이의 공간(transitional space: 예를 들어, 건물 앞 외부 등으로써 보행 통로 또는 연결 통로 역할을 하는 공간을 의미함)에 대한 네트워크 데이터를 포함하는 통합된 실내외 공간 네트워크를 모델링함으로써, 기존 실내 공간 네트워크 데이터 및 실외 공간 네트워크를 데이터의 변환 또는 수정없이 실내외 이동 경로 결정을 위한 실내 공간 네트워크와 실외 공간 네트워크를 원활하게 연계할 수 있도록 하여 실내외 공간 네트워크를 통합할 수 있다.
공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템(100)은 실내 공간 네트워크 상의 각 공간 노드에 연결된 CCTV 노드를 연결하여, 실내공간 CCTV 네트워크를 생성할 수 있다. 그리고 이 실내공간 CCTV 네트워크를 활용하여 동적 객체의 이동 상황을 지속적으로 추적하여 모니터링 할 수 있다.
여기서, 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템(100)은 도 5에 도시된 바와 같이 실내 공간 네트워크나 실외 공간 네트워크가 출입문을 기준으로 한대의 CCTV가 촬영 가능한 범위보다 넓을 때, 복수의 CCTV를 소정 간격으로 이격하여 더 구비할 수 있다. 이때, 각 CCTV에 고유의 ID 식별 정보가 부여될 수 있고, 각 CCTV의 위치 정보가 ID에 매핑되어 저장될 수 있다.
도 5에서는 공간 네트워크의 유닛 공간의 너비가 가장 긴 공간에 7번, 8번 및 9번의 CCTV가 설치된 일 예를 도시한다.
영상 획득부(110)는 CCTV를 통해 영상 프레임들을 획득할 수 있다. 상기 영상 프레임은 건물 실내 또는 실외에 설치된 CCTV에서 촬영된 영상일 수 있으나 이에 대해 한정하는 것은 아니다.
객체 검출부(120)는 영상 프레임들에서 적어도 하나의 객체를 검출할 수 있다.
여기서, 객체는 시간의 흐름에 따라 위치가 변동하는 이동하는 객체를 의미할 수 있다. 즉, CCTV가 촬영하는 영역에서 항상 멈춰있는 객체가 아니라, 제1 방향에서 제2 방향으로 소정의 속도로 이동하거나 위치가 변동하는 객체를 포함할 수 있다.
특히, 본 발명의 실시예에서는, 객체 검출부(120)는 검출된 객체들 중 미리 설정된 기준 조건을 만족하는 객체만 선택적으로 검출할 수 있다.
예를 들어, 추적해야 하는 특정 사람이나, 특정 차량, 특정 오토바이, 특정 자전거, 특정 비행물체, 특정 동물 중 적어도 하나일 수 있다.
이에, 객체 검출부(120)는 미리 추적하고자 하는 타겟 객체의 속성 정보를 미리 설정하고, 획득된 영상 프레임에서 검출된 객체와 유사 분석하는 데 기준으로 이용할 수 있다.
예를 들면, 타겟 객체가 사람인 경우, 미리 설정하는 타겟 객체의 정보는 그 사람의 성별, 키, 체형을 포함하는 외형, 옷의 종류, 옷의 색깔, 옷의 패턴, 모자 착용 여부, 안경 착용 여부, 신발의 종류, 신발의 색상, 가방의 종류, 가방의 색상 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
또 다른 예를 들면, 타겟 객체가 차량인 경우, 미리 설정하는 타겟 객체의 정보는 차량의 종류, 차량의 색상, 차량 번호판 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
구체적으로, 객체 검출부(120)는 영상에서 객체를 검출하여 검출된 객체들의 특징점을 추출할 수 있다. 검출된 객체가 소정의 도형 모형으로 지정되어 출력될 수 있고, 상기 도형의 각 꼭지점을 특징점으로 추출할 수 있다.
또한, 객체 검출부(120)는 CCTV의 팬 틸트 및 줌 제어를 통해 전술한 바와 같이 객체의 특징점 즉, 특정 정보를 추출할 수 있다.
객체 이동 예측부(130)는 객체 검출부(120)에서 검출된 객체와 미리 설정된 타겟 객체 정보를 비교하여 유사도가 기 설정된 기준 이상인 경우, 해당 객체의 이동을 추적하고 예측할 수 있다.
구체적으로, 객체 이동 예측부(130)는 영상 프레임들을 분석하여 소정 시간 동안의 상기 객체의 이동 속도를 산출하고, 상기 객체의 이동 경로를 추적하여, 상기 객체의 이동 속도 및 이동 경로를 기반으로 상기 객체의 이동을 예측할 수 있다.
여기서, 객체 검출부(120) 및 객체 이동 예측부(130)는, 상기 객체의 좌표 정보를 기반으로 상기 객체의 이동을 표시하며 이동 정보를 생성할 수 있다.
일 실시예로, 추적하고자 하는 객체가 자동차인 경우, 객체 이동 예측부(130)는 자동차에 켜진 깜박이의 방향, 자동차가 회전하려는 방향, 도로가 이어지는 방향, 앞차가 이동하는 방향 중 적어도 하나를 기반으로, 자동차가 다음 이동하려는 방향을 예측할 수 있다.
또 다른 실시예로, 추적하고자 하는 객체가 오토바이나 자전거인 경우, 객체 이동 예측부(130)는 오토바이나 자전거의 핸들의 중심 부분에서 수평 방향으로 이은 연장 선과 상기 연장 선에 수직하는 직선의 방향을 해당 오토바이나 자전거가 다음 이동하려는 방향인 것으로 예측할 수도 있다.
CCTV 관리부(140)는 상기 예측된 객체의 이동 정보를 기반으로 상기 객체가 있는 것으로 예상되는 좌표 정보에 가장 가깝게 구비된 제2 CCTV의 모니터링을 제어하되, 상기 객체의 이동에 따라 변경되는 가장 가까운 CCTV의 모니터링을 연쇄적으로 제어할 수 있다.
도 4는 객체에 대해 예측된 이동(a~g) 위치에 따라 CCTV의 모니터링을 제어하기 위한 CCTV 간의 관계를 개념적으로 도시한 개념도이다.
이때, CCTV 관리부(140)는 제2 CCTV의 ID 식별 정보와 이에 매핑된 CCTV 위치 정보에 기반하여 해당 CCTV의 모니터링을 제어하기 위한 신호를 전송할 수 있다.
여기서, CCTV 관리부(140)는, 다음 두 가지 옵션 중 하나의 옵션을 실행할 수 있다.
옵션 1: CCTV가 턴온된 이후 기 설정된 일정 시간이 지나면 모니터링을 제어하는 실행
옵션 2: CCTV의 위치가 객체의 현재 이동 방향과 반대 방향에 있고, 턴온된 이후 기 설정된 소정 시간 동안 제어 신호가 수신되지 않는 경우, 해당 CCTV의 모니터링을 디폴트 옵션에 따라 제어하는 실행
여기서, CCTV의 모니터링을 제어하는 방식은, 객체의 이동 방향에 따라 카메라의 회전 방향을 변경하거나, 카메라의 후레쉬를 작동시키거나, 카메라의 줌 비율을 변경시키는 등의 방식일 수 있으며, 이에 한정하지 않는다.
본 발명의 실시예에 따른 공간 네트워크 기반으로 설치된 지능형 CCTV를 이용하여 검출된 타겟 객체의 이동을 추적하고 예측하여, 타겟 객체의 이동 정보에 따라 CCTV의 모니터링을 제어하는 시스템을 제공할 수 있다.
이에, 본 발명의 실시예에 따른 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템에 의하면, 어떠한 공간 네트워크에 대해서도 비용적으로도 효율적으로 CCTV를 통해 객체 검출 및 추적을 수행할 수 있고, 어떠한 객체에 대해서도 검출 및 추적 성능을 높일 수 있다.
이상, 본 발명의 특정 실시예에 대하여 상술하였다. 그러나, 본 발명의 사상 및 범위는 이러한 특정 실시예에 한정되는 것이 아니라, 본 발명의 요지를 변경하지 않는 범위 내에서 다양하게 수정 및 변형이 가능하다는 것을 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이해할 것이다.
따라서, 이상에서 기술한 실시예들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이므로, 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 하며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.
100: 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템
110: 영상 획득부
120: 객체 검출부
130: 객체 이동 예측부
140: CCTV 관리부

Claims (8)

  1. 실내 공간 맵에 기반한 하나 이상의 출입문을 기준으로 분리된 적어도 하나의 공간에 통신연결되어 서로의 모니터링을 제어하는 적어도 하나 이상의 CCTV를 구비한 실내 공간 네트워크와, 기 설정된 위치에 통신연결되어 서로의 모니터링을 제어하는 적어도 하나 이상의 CCTV를 구비한 실외 공간 네트워크를 통합한 공간 네트워크를 모니터링하는 지능형 CCTV 관리 시스템에 있어서,
    CCTV를 통해 영상 프레임들을 획득하는 영상 획득부;
    상기 영상 프레임들에서 시간의 흐름에 따라 위치가 변동하거나 이동하며 미리 설정된 기준 조건을 만족하는 적어도 하나의 객체를 선택적으로 검출하되, 검출된 상기 객체의 특징점을 추출하여 미리 추적하고자 하는 타겟 객체 정보와 유사도를 분석하는 객체 검출부;
    상기 객체 검출부에서 상기 검출된 객체와 상기 타겟 객체 정보를 비교하여 유사도가 기 설정된 기준 이상인 경우, 상기 객체의 이동을 추적하고 예측하는 객체 이동 예측부; 및
    상기 예측된 객체의 이동정보에 따라 상기 객체가 있는 것으로 예상되는 좌표 정보에 가장 가깝게 구비된 CCTV의 모니터링을 제어하되, 상기 객체의 이동에 따라 변경되는 가장 가까운 CCTV의 모니터링을 연쇄적으로 제어하는 CCTV 관리부;를 포함하는, 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    상기 타겟 객체 정보는,
    상기 타겟 객체가 사람인 경우, 사람의 외모, 사람이 착용 중인 옷의 색상 및 패턴 데이터를 검출하는, 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 객체 검출부는,
    상기 CCTV의 팬 틸트 및 줌 제어를 통해 상기 객체의 특징점을 추출하는, 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 객체 이동 예측부는,
    상기 영상 프레임들을 분석하여 소정 시간 동안의 상기 객체의 이동 속도를 산출하고, 상기 객체의 이동 경로를 추적하여, 상기 객체의 이동 속도 및 이동 경로를 기반으로 상기 객체의 이동을 예측하는, 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 객체 검출부 및 객체 이동 예측부는,
    상기 객체의 좌표 정보를 기반으로 상기 객체의 이동을 표시하며 이동 정보를 생성하는, 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 CCTV 관리부는,
    CCTV가 턴온된 이후 기 설정된 시간이 지나면 해당 CCTV의 모니터링을 제어하거나, CCTV의 위치가 상기 객체의 현재 이동 방향과 반대 방향에 있고 턴온된 이후 기 설정된 시간 동안 제어 신호가 수신되지 않는 경우에 해당 CCTV의 모니터링을 디폴트 옵션에 따라 제어하는, 공간 네트워크 기반 지능형 CCTV 관리 시스템.
KR1020220090362A 2022-07-21 2022-07-21 공간 네트워크 기반 지능형 cctv 관리 시스템 KR102479405B1 (ko)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220090362A KR102479405B1 (ko) 2022-07-21 2022-07-21 공간 네트워크 기반 지능형 cctv 관리 시스템
KR1020220160840A KR102557773B1 (ko) 2022-07-21 2022-11-25 공간 네트워크를 모니터링하는 지능형 cctv 관리방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020220090362A KR102479405B1 (ko) 2022-07-21 2022-07-21 공간 네트워크 기반 지능형 cctv 관리 시스템

Related Child Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220160840A Division KR102557773B1 (ko) 2022-07-21 2022-11-25 공간 네트워크를 모니터링하는 지능형 cctv 관리방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR102479405B1 true KR102479405B1 (ko) 2022-12-21

Family

ID=84536711

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220090362A KR102479405B1 (ko) 2022-07-21 2022-07-21 공간 네트워크 기반 지능형 cctv 관리 시스템
KR1020220160840A KR102557773B1 (ko) 2022-07-21 2022-11-25 공간 네트워크를 모니터링하는 지능형 cctv 관리방법

Family Applications After (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020220160840A KR102557773B1 (ko) 2022-07-21 2022-11-25 공간 네트워크를 모니터링하는 지능형 cctv 관리방법

Country Status (1)

Country Link
KR (2) KR102479405B1 (ko)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101468117B1 (ko) * 2014-01-22 2014-12-05 렉스젠(주) 지능형 영상 감시 방법 및 그 장치
KR20160032432A (ko) * 2014-09-16 2016-03-24 삼성에스디에스 주식회사 동일 객체 검출 방법 및 장치
KR101732115B1 (ko) * 2015-12-11 2017-05-02 주식회사 텍트원 감시카메라를 이용한 객체 추적 방법 및 장치
KR101884611B1 (ko) 2017-02-23 2018-08-02 이노뎁 주식회사 이동객체의 메타데이터 필터링을 이용한 cctv 영상의 관심객체 추출 방법
KR102406804B1 (ko) 2019-11-29 2022-06-10 한동대학교 산학협력단 딥러닝 기반 영상 내 객체 자동 검출 방법 및 시스템

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101248054B1 (ko) * 2011-05-04 2013-03-26 삼성테크윈 주식회사 물체의 이동 경로를 추적하는 물체 추적 시스템 및 그 방법
KR101856488B1 (ko) * 2017-09-06 2018-05-10 윤재민 3차원 맵핑을 이용하는 객체 추적 방법, 이를 이용한 장치 및 컴퓨터-판독가능 매체
KR102152318B1 (ko) * 2019-11-13 2020-09-04 주식회사 벡터시스 객체의 이동경로를 추적할 수 있는 추적시스템

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101468117B1 (ko) * 2014-01-22 2014-12-05 렉스젠(주) 지능형 영상 감시 방법 및 그 장치
KR20160032432A (ko) * 2014-09-16 2016-03-24 삼성에스디에스 주식회사 동일 객체 검출 방법 및 장치
KR101732115B1 (ko) * 2015-12-11 2017-05-02 주식회사 텍트원 감시카메라를 이용한 객체 추적 방법 및 장치
KR101884611B1 (ko) 2017-02-23 2018-08-02 이노뎁 주식회사 이동객체의 메타데이터 필터링을 이용한 cctv 영상의 관심객체 추출 방법
KR102406804B1 (ko) 2019-11-29 2022-06-10 한동대학교 산학협력단 딥러닝 기반 영상 내 객체 자동 검출 방법 및 시스템

Also Published As

Publication number Publication date
KR102557773B1 (ko) 2023-07-21

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10127452B2 (en) Relevant image detection in a camera, recorder, or video streaming device
US20220101012A1 (en) Automated Proximity Discovery of Networked Cameras
US9363487B2 (en) Scanning camera-based video surveillance system
CA2541437C (en) System and method for searching for changes in surveillance video
KR102104088B1 (ko) Uwb 기반 위치 추적 및 인공지능 융합 지능형 객체 추적 영상 감시 시스템
US20080117296A1 (en) Master-slave automated video-based surveillance system
KR100839090B1 (ko) 영상기반 화재감시시스템
US20170076588A1 (en) Intrusion detection with motion sensing
KR20160003997A (ko) 지능형 영상 분석 시스템 및 방법
RU2268497C2 (ru) Система и способ автоматизированного видеонаблюдения и распознавания объектов и ситуаций
KR101290782B1 (ko) 지능적 다중 객체 추적 알고리즘 기반의 다중 ｐｔｚ 카메라 제어 시스템 및 방법
KR101326707B1 (ko) 방범 및 차량번호인식 일체형 카메라 시스템
CN114913663A (zh) 异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质
US11727580B2 (en) Method and system for gathering information of an object moving in an area of interest
JP2012099940A (ja) 撮影妨害検知方法、妨害検知装置及び監視カメラシステム
Ellis Multi-camera video surveillance
KR102479405B1 (ko) 공간 네트워크 기반 지능형 cctv 관리 시스템
KR20180099098A (ko) 촬영 대상의 움직임 추적 기능을 가진 융합형 영상 감시 시스템
KR20220000216A (ko) 딥러닝 분산 처리 기반 지능형 보안 감시 서비스 제공 장치
KR101453386B1 (ko) 차량 지능형 검색 시스템 및 그 동작방법
KR102434154B1 (ko) 영상감시시스템에서의 고속 이동물체의 위치 및 모션 캡쳐 방법
KR101088153B1 (ko) 콤보형 영상 감시 시스템 및 영상 감시 방법
Valera et al. A review of the state-of-the-art in distributed surveillance systems
Liao et al. Eagle-Eye: A dual-PTZ-Camera system for target tracking in a large open area
Tseng et al. Automatic detection and tracking in multi-fisheye cameras surveillance system

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
A107 Divisional application of patent
GRNT Written decision to grant