KR102498023B1 - 라이다 센서를 이용한 보안 시스템 및 방법 - Google Patents

라이다 센서를 이용한 보안 시스템 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 라이다 센서를 이용한 보안 시스템과 그에 따른 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 라이다 센서와 PTZ 카메라를 활용하여 다양한 객체의 감지 및 추적, 분류 등의 모니터링을 함으로써, 보안 시스템으로서의 오경보 등의 현상을 최소화할 수 있으며, 모니터링 및 보안 시스템의 정확도를 높은 수준으로 향상시킬 수 있으며, 악천후 등의 기후 및 극한의 온도에서도 별다른 영향 및 제약이 없이 편리하게 사용할 수 있는 우수한 신뢰도 및 안정성의 보안 시스템을 제공할 수 있을 뿐만 아니라, 라이다 센서를 이용하여 3차원적 인식 및 체적 감지를 제공하고, 데이터 간소화와 우수한 수준의 정확도를 갖는 수물 인터넷 애플리케이션 형태의 운영 방식을 제공할 수 있으며, 레이저의 고에너지 광파로 인해 비금속 재료에 쉽게 흡수되지 않기 때문에, 정확한 객체 판별 모니터링이 가능하여, 운영 감시자가 정확하게 표출된 객체를 용이하게 확인할 수 있는 보안 시스템을 제공하도록 한 것이다.

Description

라이다 센서를 이용한 보안 시스템 및 방법 { Security system and method using lidar sensor }
본 발명은 라이다 센서를 이용한 보안 시스템과 그에 따른 방법에 관한 것으로, 특히 라이다 센서와 PTZ 카메라를 활용하여 다양한 객체의 감지 및 추적, 분류 등의 모니터링을 함으로써, 오경보 등의 현상을 최소화할 수 있으며, 모니터링 및 보안 시스템의 정확도를 높은 수준으로 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 악천후 등의 기후와 날씨에 영향 및 제약이 없이 편리하게 사용할 수 있는 우수한 신뢰도의 보안 시스템에 관한 것이다.
일반적으로 라이다(LiDar)는 레이저 펄스를 발사하여 그 빛이 대상 물체에 반사되어 돌아오는 것을 수신하고, 물체까지의 거리와 위치 등을 측정하고 물체의 형상까지 이미지화하는 기술로서, 라이다를 이용해 얻어진 데이터는 수많은 점들로 구성되며, 이 점들을 Point cloud 라고 한다.
이러한 라이다는 전통적 레이다(radar)와 원리 측면에서는 유사하지만, 그 사용하는 전자기파 파장이 상호 상이하기 때문에, 실제 적용 분야 및 이용 기술에서 차이가 나타나고 있으며, 라이다는 대상 물체까지 거리, 속도와 운동 방향, 온도, 주변의 대기 물질 분석 및 농도 측정 등 다양한 분야에서 활용되고 있는 추세이다.
또한, 상기한 라이다는 구름 및 빗방울, 그리고 에어로졸 등을 감지할 수 있어, 기상 관측과 지형을 정밀하게 그려 내거나 비행체 착륙 유도에 사용하고 있을 뿐만 아니라, 최근에는 자율주행 분야에서 상당히 각광을 받는 분야이고, 3차원 영상을 구현하기 위하여 필요한 정보를 습득하는 센서의 핵심 기술로 라이다가 활용되고 있다.
이와 같은 라이다 센서를 활용하여 각종의 객체를 모니터링하는 시스템의 개발이 진행되고 있으며, 종래의 라이다 센서를 활용한 시스템에 관련한 선행기술문헌으로, 대한민국 공개특허공보 제10-2022-0041485호의 발명의 명칭 ‘ 라이다 센서를 이용한 객체 추적 방법 및 장치, 이 장치를 포함하는 차량 및 이 방법을 실행하기 위한 프로그램을 기록한 기록 매체 ’는, 라이다 센서를 이용하여 타겟 객체를 오차없이 또는 오차를 최대한 줄여 추적할 수 있도록 한 것이다.
그리고 다른 종래의 선행기술문헌으로, 대한민국 등록특허공보 제10-2308456호의 발명의 명칭 ‘ 라이다 및 카메라 수집정보 기반 수종탐지 시스템 및 이를 이용한 수종탐지방법, 수종탐지방법을 수행하는 프로그램이 수록되니 기록매체 ’가 있다.
상기한 종래의 발명은 이동형장비에 장착되는 카메라와 라이다모듈에서 수집되는 2종류의 데이터를 기반으로, 딥러닝모델을 적용하여 자동적으로 수종을 탐지함으로써, 조경관리에 드는 노동력과 시간을 절감하고, 관리의 규모를 도시 스케일로 확장할 수 있도록 하는 수종 탐지 기술을 제공하도록 한 것이다.
그러나 이와 같은 종래의 라이다 센서를 이용하여 각종 객체를 확인 및 추적하는 시스템은, 주로 자율주행 차량 등의 분야에 적용하도록 하였으며, 라이다 센서의 보다 높은 정확성 및 신뢰도, 안정성 등을 활용하도록 한 분야의 연구와 개발이 요구되는 실정이었다.
또한, 라이다 센서를 통해 각종 구역 및 경계의 보안, 또는 방호 및 보안의 중요도가 높은 국경 및 교도소 등의 모니터링이 필요한 분야에 따른 개발과 시도가 미미한 실정이기 때문에, 이 분야에 대한 기술 개발의 필요성이 시급하게 제기되는 시점이었다.
상기한 문제점을 해결하기 위해 본 발명은, 라이다 센서와 PTZ 카메라를 활용하여 다양한 객체의 감지 및 추적, 분류 등의 모니터링을 함으로써, 보안 시스템으로서의 오경보 등의 현상을 최소화할 수 있으며, 모니터링 및 보안 시스템의 정확도를 높은 수준으로 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 악천후 등의 기후 및 극한의 온도에서도 별다른 영향 및 제약이 없이 편리하게 사용할 수 있는 우수한 신뢰도 및 안정성의 보안 시스템을 제공하는데 그 목적이 있는 것이다.
본 발명은 레이저를 투사하도록 하는 광원 입출부와, 레이저의 노출을 제어하도록 하는 노출 제어부와, 레이저의 반사 시간을 측정하도록 하는 TOF를 형성한 라이다 센서와;
모터에 의해 객체의 이동에 따라 촬영 방향 및 각도를 이동 제어할 수 있도록 한 PTZ 제어부를 구비한 PTZ 영상카메라와;
라이다 센서에서 감지된 센서값을 입력하는 센서값 입력부와, 입력된 센서값을 통해 산출된 변화값을 입력하는 변화값 입력부와, 센서값과 변화값에 의한 분류값을 처리하도록 하는 분류값 처리부와, 생성된 영역값을 처리하도록 하는 영역값 처리부와, 산출된 추적값을 처리하고 PTZ 제어부에 데이터를 연동하도록 하는 추적값 처리부를 형성한 수집분석서버;
로 구성되는 것을 특징으로 한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명은 라이다 센서와 PTZ 카메라를 활용하여 다양한 객체의 감지 및 추적, 분류 등의 모니터링을 함으로써, 보안 시스템으로서의 오경보 등의 현상을 최소화할 수 있으며, 모니터링 및 보안 시스템의 정확도를 높은 수준으로 향상시킬 수 있을 뿐만 아니라, 악천후 등의 기후 및 극한의 온도에서도 별다른 영향 및 제약이 없이 편리하게 사용할 수 있는 우수한 신뢰도 및 안정성의 보안 시스템을 제공하도록 한 유익한 발명인 것이다.
또한, 본 발명은 라이다 센서를 이용하여 3차원적 인식 및 체적 감지를 제공하고, 데이터 간소화와 우수한 수준의 정확도를 갖는 수물 인터넷 애플리케이션 형태의 운영 방식을 제공할 수 있으며, 레이저의 고에너지 광파로 인해 비금속 재료에 쉽게 흡수되지 않기 때문에, 정확한 객체 판별 모니터링이 가능하여, 운영 감시자가 정확하게 표출된 객체를 용이하게 확인할 수 있는 보안 시스템을 제공하도록 한 유익한 발명인 것이다.
도 1은 본 발명의 라이다 센서를 이용한 시스템을 나타낸 장치도이고, 도 2는 본 발명에 따른 방법을 나타낸 순서도이다.
우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다.
또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
이하, 본 발명의 라이다 센서를 이용한 보안 시스템에 따른 구성 및 작용효과를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명은 방호 및 감시 영역의 객체를 감지하도록 하는 라이다 센서(100)와, 감시 영역의 객체를 촬영하도록 하는 PTZ 영상카메라(200)와, 감지되어 추적된 객체를 수집 분석하도록 하는 수집분석서버(300)로 구성된다.
상기 라이다 센서(100)는 레이저를 투사하도록 하는 광원 입출부(110)와, 레이저의 노출을 제어하도록 하는 노출 제어부(120)와, 레이저의 반사 시간을 측정하도록 하는 TOF(130)를 형성한다.
상기 라이다 센서(100)의 입력은 이더넷과 RS 485가 입출력되도록 하고, 이더넷은 POE가 지원되도록 구비함으로써, 별도의 전원이 불필요하도록 하고, 표준 네트워크에서 발생되는 데이터 값은 밝기에 따른 색 변화와 프레임에 대한 빛에 반사된 움직이는 객체를 표출되도록 한다.
그리고 이 움직이는 객체의 색 변화에 따른 데이터 값은 수집분석서버(300)를 통해 데이터 수집을 생성하며, 해당 데이터 값을 라이다 포인트 클라우드( Lidar Point Cloud ) 값이라 하고, 포인트 클라우드 값과 TOF( Time of Flight ) 값은 매칭하는 수집분석서버(300)에 객체 판별 및 추적 데이터 기본 센서값으로 저장되도록 한다.
상기 PTZ 영상카메라(200)는 모터에 의해 객체의 이동에 따라 촬영 방향 및 각도를 이동 제어할 수 있도록 한 PTZ 제어부(210)를 형성하도록 한다.
상기 PTZ 영상카메라(200)는 수집분석서버(300)에서 제공된 위치 데이터를 통해 자동화된 작업을 정의하여, 특정 개체를 추적하고 문제가 발생하기 전에 의심스러운 활동에 주의를 환기시킬 수 있도록 하고, 자동화된 작업에는 시각화 도우미에서 추적된 개체를 강조 표시할 수 있도록 하거나, 입력된 API를 사용하여 HTTP GET 네트워크 명령을 사용하여 조명 및 경보 등의 장치의 온/오프 등의 제어 방식을 포함할 수 있도록 한다.
상기 수집분석서버(300)는 라이다 센서에서 감지된 센서값을 입력하는 센서값 입력부(310)와, 입력된 센서값을 통해 산출된 변화값을 입력하는 변화값 입력부(320)와, 센서값과 변화값에 의한 분류값을 처리하도록 하는 분류값 처리부(330)와, 생성된 영역값을 처리하도록 하는 영역값 처리부(340)와, 산출된 추적값을 처리하고 PTZ 제어부(210)에 데이터를 연동하도록 하는 추적값 처리부(350)를 형성한다.
상기 수집분석서버(300)에서 수집분석 소프트웨어는 라이다 포인트 클라우드( Lidar Point Cloud )를 분석하여 감시 영역에서 움직이는 객체를 감지하고 객체의 움직이는 위치를 추적하도록 한다.
이때, 사용자가 감시소프트웨어를 통해 사전에 정의하여 설정된 이벤트 구역에 침입이 발생할 경우, 감시에 집중하거나 감시 제외 구역에 있는 물체를 무시할 수 있도록 한다.
그리고, 감시 데이터를 개체 목록으로 형식화하고, 개체 목록에는 움직이는 개체를 분류한 다음 표준 이더넷을 통해 해당 개체 목록을 게시하는 세부 정보가 포함되도록 한다.
수집분석서버(300)는 딥러닝 분석에 따른 데이터를 처리하여 객체에 대한 감지, 추적, 측정 및 분류되도록 하고, 이후 각종 영상관제 시스템과 연동하여 사용자의 네트워크 인프라에 구동된 시스템에 화면으로 표출되도록 한다.
또한, 잠재적인 서드파트 인프라 애플리케이션은 감시 또는 시각화를 위해 이러한 데이터 스트림 출력을 운영할 수 있도록 한다.
수집분석서버(300)에서는 한 번에 여러 객체를 추적하고 실시간으로 분류할 수 있도록 하고, 스캐닝된 포인트 클라우드를 추적 가능한 개체로 클러스터링하고 그룹화하는 알고리즘에 의해 분석되도록 한다.
수집분석서버(300)는 라이다 센서(100)에서 수집되어 표현된 시각화 데이터를 분석시스템에 의해, 시간의 흐름에 따라 사람 크기 및 물체의 움직임과 이동 흔적을 실시간으로 감지하고 표시할 수 있도록 하며, 광범위한 군중 틈에서도 지속 운영이 가능하도록 함으로써, 사용자는 잠재적 위협의 과거 움직임을 추적하고 기록할 수 있도록 한다.
수집분석서버(300)로부터 게시한 객체, 영역 및 포인트 클라우드의 데이터 값을 클라이언트의 프로그램에서 3차원으로 렌더링하여 시각화 및 운영 응용되도록 하고, 클라이언트의 센서의 기록과 시작 및 중지, 이벤트 영역 및 제외 영역에 대한 정의와 서버의 동작을 제어하는 명령 및 데이터 메시지를 중계 등의 기능을 제공할 수 있도록 한다.
이하, 본 발명의 라이다 센서를 이용한 보안 시스템에 따른 방법의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하면 다음과 같다.
제1 단계 (S1)
라이다 센서를 통해 감시 영역의 객체에 관련한 정보를 수집하도록 한다.
그리고, 객체에 관련한 정보에 의해 TOF값을 산출하도록 한다.
제2 단계 (S2)
제1 단계에서 입력된 센서값을 통해 변화값을 산출하도록 한다.
제3 단계 (S3)
제1 단계에서의 TOF값과 제2 단계에서의 변화값을 비교 및 매칭하여, 분류값을 처리하도록 한다.
제4 단계 (S4)
제3 단계에서 분류값을 분석하여 오류 및 이상이 있는지의 여부를 판단하도록 한다.
이때, 분류값에 오류 및 이상이 없을 경우, 분류값을 재지정하여 제1 단계로 피드백되도록 한다.
제5 단계 (S5)
제4 단계에서 분류값에 오류 및 이상이 발생하면 근사값을 산출하도록 한다.
제6 단계 (S6)
제5 단계에서 산출된 근사값을 적용하여, 보안 시스템이 구동되도록 한다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.
본 발명의 보호 범위는 아래 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
도면 주요 부분에 대한 부호의 설명
100 : 라이다 센서 110 : 광원 입출부
120 : 노출 제어부 130 : TOF
200 : PTZ 영상카메라 210 : PTZ 제어부
300 : 수집분석서버 310 : 센서값 입력부
320 : 변화값 입력부 330 : 분류값 처리부
340 : 영역값 처리부 350 : 추적값 처리부
S1 : 제1 단계 S2 : 제2 단계
S3 : 제3 단계 S4 : 제4 단계
S5 : 제5 단계 S6 : 제6 단계

Claims (14)

  1. 삭제
  2. 레이저를 투사하도록 하는 광원 입출부(110)와, 레이저의 노출을 제어하도록 하는 노출 제어부(120)와, 레이저의 반사 시간을 측정하도록 하는 TOF(130)를 형성한 라이다 센서(100)와;
    모터에 의해 객체의 이동에 따라 촬영 방향 및 각도를 이동 제어할 수 있도록 한 PTZ 제어부(210)를 구비한 PTZ 영상카메라(200)와;
    라이다 센서에서 감지된 센서값을 입력하는 센서값 입력부(310)와, 입력된 센서값을 통해 산출된 변화값을 입력하는 변화값 입력부(320)와, 센서값과 변화값에 의한 분류값을 처리하도록 하는 분류값 처리부(330)와, 생성된 영역값을 처리하도록 하는 영역값 처리부(340)와, 산출된 추적값을 처리하고 PTZ 제어부(210)에 데이터를 연동하도록 하는 추적값 처리부(350)를 형성한 수집분석서버(300);
    로 구성되되,
    상기 라이다 센서(100)는,
    입력을 이더넷과 RS 485가 입출력되도록 하고, 이더넷은 POE가 지원되도록 구비함으로써, 별도의 전원이 불필요하도록 하고, 표준 네트워크에서 발생되는 데이터 값은 밝기에 따른 색 변화와 프레임에 대한 빛에 반사된 움직이는 객체를 표출되도록 형성하여 구성되며,
    움직이는 객체의 색 변화에 따른 데이터 값은 수집분석서버(300)를 통해 데이터 수집을 생성하며, 포인트 클라우드 값과 TOF값은 매칭하는 수집분석서버(300)에 객체 판별 및 추적 데이터 기본 센서값으로 저장되도록 형성하여 구성되고,
    상기 PTZ 영상카메라(200)는,
    수집분석서버(300)에서 제공된 위치 데이터를 통해 자동화된 작업을 정의하여, 특정 개체를 추적하고 문제가 발생하기 전에 의심스러운 활동에 주의를 환기시킬 수 있도록 하고, 자동화된 작업에는 시각화 도우미에서 추적된 개체를 강조 표시할 수 있도록 하고, 입력된 API를 사용하여 HTTP GET 네트워크 명령을 사용하여 조명 및 경보 장치의 온/오프의 제어 방식을 포함하도록 구성되며,
    상기 수집분석서버(300)에서,
    수집분석 소프트웨어는 라이다 포인트 클라우드를 분석하여 감시 영역에서 움직이는 객체를 감지하고 객체의 움직이는 위치를 추적하도록 형성하여 구성되고,
    사용자가 감시소프트웨어를 통해 사전에 정의하여 설정된 이벤트 구역에 침입이 발생할 경우, 감시에 집중하고 감시 제외 구역에 있는 물체를 무시할 수 있도록 형성하여 구성되며,
    감시 데이터를 개체 목록으로 형식화하고, 개체 목록에는 움직이는 개체를 분류한 다음 표준 이더넷을 통해 해당 개체 목록을 게시하는 세부 정보가 포함되도록 형성하여 구성되고,
    딥러닝 분석에 따른 데이터를 처리하여 객체에 대한 감지, 추적, 측정 및 분류되도록 하고, 이후 각종 영상관제 시스템과 연동하여 사용자의 네트워크 인프라에 구동된 시스템에 화면으로 표출되도록 하고, 감시 및 시각화를 위한 데이터 스트림 출력이 운영되도록 형성하여 구성되며,
    한 번에 여러 객체를 추적하고 실시간으로 분류할 수 있도록 하고, 스캐닝된 포인트 클라우드를 추적 가능한 개체로 클러스터링하고 그룹화하는 알고리즘에 의해 분석되도록 형성하여 구성되며,
    라이다 센서(100)에서 수집되어 표현된 시각화 데이터를 분석시스템에 의해, 시간의 흐름에 따라 사람 크기 및 물체의 움직임과 이동 흔적을 실시간으로 감지하고 표시할 수 있도록 하며, 광범위한 군중 틈에서도 지속 운영이 가능하도록 함으로써, 사용자는 잠재적 위협의 과거 움직임을 추적하고 기록할 수 있도록 형성하여 구성되고,
    게시한 객체, 영역 및 포인트 클라우드의 데이터 값을 클라이언트의 프로그램에서 3차원으로 렌더링하여 시각화 및 운영 응용되도록 하고, 클라이언트의 센서의 기록과 시작 및 중지, 이벤트 영역 및 제외 영역에 대한 정의와 서버의 동작을 제어하는 명령 및 데이터 메시지를 중계의 기능을 구비하도록 구성되는 것을 특징으로 하는 라이다 센서를 이용한 보안 시스템.


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