KR102618508B1 - 엣지 cctv를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템과 방법 - Google Patents

엣지 cctv를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템과 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 엣지 CCTV의 제원으로 처리할 수 있는 비교적 적은 데이터양의 대상 객체 특성들을 종합하여 객체의 동일성을 판단하여 추적하되, 복수의 CCTV에서 의심 객체가 탐지될 경우 관제서버가 정밀 분석을 통해 어느 하나의 타겟 객체로 확정하며, 타겟 객체의 변동된 특징을 반영하여 타겟 객체를 추적하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템과 방법에 관한 것이다. 본 발명은 카메라와 송수신기와 엣지 프로세서를 포함하는 CCTV 노드와, 판단 모듈과 추적 모듈을 포함하는 관제서버를 포함할 수 있다.

Description

엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템과 방법{OBJECT DETECTION AND TRACKING SYSTEM AND METHOD USING EDGE CCTV}
본 발명은 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지와 추적 기술에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 엣지 CCTV의 제원으로 처리할 수 있는 비교적 적은 데이터양의 대상 객체 특성들을 종합하여 객체의 동일성을 판단하여 추적하되, 복수의 CCTV에서 의심 객체가 탐지될 경우 관제서버가 정밀 분석을 통해 어느 하나의 타겟 객체로 확정하며, 타겟 객체의 변동된 특징을 반영하여 타겟 객체를 추적하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템과 방법에 관한 것이다.
CCTV는 특정목적을 위해 영상을 촬영하여 특정인들에게 제공하는 것으로서 대표적으로 방범, 감시, 화재예방 등 안전을 위해 설치한다. 사람들이 많이 지나다니는 번화가 같은 곳과 범죄 다발 지역, 건물 내부와 외곽, 군부대, 그리고 엘리베이터나 지하철 등에서 이 CCTV를 설치해서 그 곳의 상황을 알 수 있다.
한편, 둘 이상의 CCTV가 설치된 환경에서 동일한 객체(요주의 인물, 보안등급이 낮은 인물, 길 잃은 어린이, 주인 잃은 반려견 등)가 어느 CCTV들에서 순차적으로 나타나는지를 탐지할 수 있다면 해당 객체의 이동 경로를 추적할 수 있다.
종래에는 CCTV1에서 탐지된 객체가 화면에서 사라진 후 CCTV2에 나타났을 때, CCTV1에서 탐지된 객체와 CCTV2의 객체의 동일성을 자동으로 판단하기 어려운 문제가 있었다.
특히, CCTV는 통상 전봇대나 천정 모서리와 같은 사람 키보다 훨씬 높은 지점에 설치되므로 얼굴의 특징을 용이하게 파악할 수 있는 정면이 아니라 위에서 비스듬히 바라본 각도에서의 안면 등을 촬영할 수밖에 없으므로 제한된 정보의 이미지로 인해 객체의 특징적 요소를 신속하게 캐치하여 식별하는데 어려움이 있다.
대한민국 공개특허 제2005-0096484호는 카메라를 사용하여 취득한 영상에서 사람의 얼굴을 확인하고 선글라스나 마스크 등으로 가려졌는지 여부를 판단하는 방법이 개시된다. 그러나 종래기술 역시 전봇대나 천정 모서리와 같은 사람 키보다 훨씬 높은 지점에 CCTV가 설치될 경우 얼굴을 인식하지 못해 대상자에 대한 탐지 신뢰도가 하락하는 단점이 있다.
대한민국 공개특허공보 제2005-0096484호(2005.10.06)
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 엣지 CCTV의 제원으로 처리할 수 있는 비교적 적은 데이터양의 대상 객체 특성들을 종합하여 객체의 동일성을 판단하여 추적하되, 복수의 CCTV에서 의심 객체가 탐지될 경우 관제서버가 정밀 분석을 통해 어느 하나의 타겟 객체로 확정하며, 타겟 객체의 변동된 특징을 반영하여 타겟 객체를 추적하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템과 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템과 방법은 카메라(camera)와, 상기 카메라의 촬영 영상을 관제서버에 지속적으로 송신하고 관제서버로부터 타겟 객체를 검출하기 위한 특징 정보를 수신하는 송수신기(transceiver)와, 수신된 특징 정보를 기초로 촬영 영상을 분석하여 의심 객체가 탐지되면 상기 관제서버에 의심 객체의 출현을 보고하고, 의심 객체 출현의 보고 후 영상에서 의심 객체가 사라지면 상기 관제서버에 의심 객체 이탈을 보고하는 엣지 프로세서(edge processor)를 포함하는 복수의 CCTV 노드(CCTV nodes) 및 의심 객체의 출현이 보고된 영상을 기초로 의심 객체를 타겟 객체로 확정하거나 탐지 오류를 결정하는 판단 모듈 과, 타겟 객체의 출현과 이탈을 보고한 CCTV 노드들에 기초하여 타겟 객체의 이동 경로를 생성하는 추적 모듈을 포함하는 관제서버(supervising server)를 포함할 수 있다.
상기 특징 정보는, 상의 색상, 하의 색상, 머리(hair) 길이, 키, 모자 착용, 넥타이 착용, 안경 착용, 마스크 착용, 가방류 소지 중 적어도 3개를 포함하고, 상기 CCTV 노드의 엣지 프로세서는, 탐지된 객체가 상기 특징 정보 중 미리 설정된 개수 이상이 해당할 경우 의심 객체로 간주할 수 있다.
상기 관제서버는, 상기 판단 모듈에 의해 의심 객체가 타겟 객체임이 확정되면, 타겟 객체를 보고한 CCTV 노드 주변의 다른 CCTV 노드들에게 타겟 객체 출현을 알리는 전파 모듈(propagation module)을 더 포함하고, 상기 CCTV 노드의 엣지 프로세서는, 탐지된 객체가 상기 특징 정보 중 적어도 3가지에 해당하더라도 상기 관제서버로부터 주변 노드의 타겟 객체 출현을 전파 받은 경우 탐지 오류로 결정할 수 있다.
상기 관제서버의 판단 모듈은, 의심 객체가 타겟 객체로 확정되면 타겟 객체를 보고한 CCTV 노드에 타겟 객체의 확정을 더 통지하고, 타겟 객체의 확정을 통지 받은 CCTV 노드의 엣지 프로세서는, 추적 중인 타겟 객체에 안경의 착용 또는 벗기, 모자의 착용 또는 벗기, 탈의에 의한 상의 색상 변경, 가방류의 소지 해제 중 적어도 하나의 특징 정보 변경이 발생하면, 변경된 특징 정보를 상기 관제서버의 판단 모듈로 더 보고하며, 상기 관제서버의 전파 모듈은, 상기 보고된 특징 정보의 변경 사항을 상기 변경 보고한 CCTV 노드의 주변 노드들에게 전파할 수 있다.
상기 관제서버는, 복수의 영역으로 분할된 디스플레이 장치에 상기 CCTV 노드들로부터 전송된 영상들을 실시간으로 출력하되, 의심 객체가 보고된 모든 영상들을 일반 모드(common mode)에서 주의 모드 (attention mode)로 전환하여 표시한 후, 탐지 오류의 객체로 판단된 영상들은 다시 일반 모드로 전환시키는 디스플레이 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 관리서버는, 타겟 객체의 이동 경로를 디지털 지도와 비교하여 타겟 객체가 미리 설정된 보안 구역 또는 위험 구역에 근접할 경우, 상기 디스플레이 모듈에 통지하여 타겟 객체가 포함된 영상을 경고 모드(warning mode)로 표시하게 하거나 미리 설정된 관리자 단말로 경고 메시지를 송신하는 알람 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 CCTV 노드는, 촬영 범위에 대한 빛의 조도 값, 주변 가로등 불빛의 색상값을 포함하는 촬영 환경 정보를 관리서버를 경유하여 주변 CCTV 노드들로 더 제공하고, 타겟 객체를 촬영하던 CCTV 노드에서 대상 객체가 이탈하면, 주변 CCTV 노드는 상기 촬영 환경 정보가 반영된 보정 영상에서 상기 의심 객체를 탐지할 수 있다.
본 발명의 실시예2에 따른 방법은 관제서버가 복수의 CCTV 노드에게 타겟 객체에 대한 특징 정보를 송신하는 단계와, CCTV 노드의 송수신기가 상기 관제서버로부터 타겟 객체를 검출하기 위한 특징 정보를 수신하고, CCTV 노드의 엣지 프로세서가 수신된 특징 정보를 기초로 촬영 영상을 분석하여 의심 객체가 탐지되면 상기 관제서버에 의심 객체의 출현 및 이탈을 보고하는 단계와, 상기 관제서버의 판단 모듈이 상기 CCTV 노드로부터 상기 객체의 출현 보고와 의심 객체가 탐지된 영상을 수신받고, 영상을 분석하여 상기 의심 객체를 타겟 객체로 확정하는 단계 및 상기 관제서버의 추적 모듈이 타겟 객체의 출현과 이탈을 보고한 CCTV 노드들에 기초하여 타겟 객체의 이동 경로를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 특징 정보는, 상의 색상, 하의 색상, 머리(hair) 길이, 키, 모자 착용, 넥타이 착용, 안경 착용, 마스크 착용, 가방류 소지 중 적어도 3개를 포함하고, 상기 CCTV 노드의 엣지 프로세서는, 탐지된 객체가 상기 특징 정보 중 미리 설정된 개수 이상이 해당할 경우 의심 객체로 간주할 수 있다.
상기 관제서버는, 상기 판단 모듈에 의해 의심 객체가 타겟 객체임이 확정되면, 타겟 객체를 보고한 CCTV 노드 주변의 다른 CCTV 노드들에게 타겟 객체 출현을 알리는 전파 모듈(propagation module)을 더 포함하고, 상기 CCTV 노드의 엣지 프로세서는, 탐지된 객체가 상기 특징 정보 중 적어도 3가지에 해당하더라도 상기 관제서버로부터 주변 노드의 타겟 객체 출현을 전파 받은 경우 탐지 오류로 결정할 수 있다.
상기 관제서버의 판단 모듈은, 의심 객체가 타겟 객체로 확정되면 타겟 객체를 보고한 CCTV 노드에 타겟 객체의 확정을 더 통지하고, 타겟 객체의 확정을 통지 받은 CCTV 노드의 엣지 프로세서는, 추적 중인 타겟 객체에 안경의 착용 또는 벗기, 모자의 착용 또는 벗기, 탈의에 의한 상의 색상 변경, 가방류의 소지 해제 중 적어도 하나의 특징 정보 변경이 발생하면, 변경된 특징 정보를 상기 관제서버의 판단 모듈로 더 보고하며, 상기 관제서버의 전파 모듈은, 상기 보고된 특징 정보의 변경 사항을 상기 변경 보고한 CCTV 노드의 주변 노드들에게 전파할 수 있다.
상기 관제서버는, 복수의 영역으로 분할된 디스플레이 장치에 상기 CCTV 노드들로부터 전송된 영상들을 실시간으로 출력하되, 의심 객체가 보고된 모든 영상들을 일반 모드(common mode)에서 주의 모드 (attention mode)로 전환하여 표시한 후, 탐지 오류의 객체로 판단된 영상들은 다시 일반 모드로 전환시키는 디스플레이 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 관리서버는, 타겟 객체의 이동 경로를 디지털 지도와 비교하여 타겟 객체가 미리 설정된 보안 구역 또는 위험 구역에 근접할 경우, 상기 디스플레이 모듈에 통지하여 타겟 객체가 포함된 영상을 경고 모드(warning mode)로 표시하게 하거나 미리 설정된 관리자 단말로 경고 메시지를 송신하는 알람 모듈을 더 포함할 수 있다.
상기 CCTV 노드는, 촬영 범위에 대한 빛의 조도 값, 주변 가로등 불빛의 색상값을 포함하는 촬영 환경 정보를 관리서버를 경유하여 주변 CCTV 노드들로 더 제공하고, 타겟 객체를 촬영하던 CCTV 노드에서 대상 객체가 이탈하면, 주변 CCTV 노드는 상기 촬영 환경 정보가 반영된 보정 영상에서 상기 의심 객체를 탐지할 수 있다.
본 발명의 실시예에 의하면 엣지 CCTV의 제원으로 처리할 수 있는 비교적 적은 데이터양의 대상 객체 특성들을 종합하여 객체의 동일성을 판단하여 추적하되, 복수의 CCTV에서 의심 객체가 탐지될 경우 관제서버가 정밀 분석을 통해 어느 하나의 타겟 객체로 확정하며, 타겟 객체의 변동된 특징을 반영하여 타겟 객체를 추적할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예1에 따른 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템을 예시한 개략도이다.
도 2는 도 1에 예시된 CCTV 노드(100)와 관제서버(200)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 3은 도 1에 예시된 관제서버(200)와 복수의 CCTV 노드(100)들 간에 타겟 객체를 확정하는 방식을 나타낸 개략도이다.
도 4는 타겟 객체의 변동되는 특징을 다른 CCTV 노드(100)들에 전파하는 경우를 나타낸 개략도이다.
도 5는 본 발명의 실시예2에 따른 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템을 예시한 블록도이다.
도 6는 CCTV 노드(100)들에게 전송받은 영상을 출력하는 방식을 나타낸 개략도이다.
도 7은 실시예2에서 복수의 CCTV 노드(100)들이 촬영 환경 정보에 기초하여 객체를 탐지하는 방식을 나타낸 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예1에 따른 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 방법을 예시한 흐름도이다.
이하 본 발명의 몇 가지 실시예들을 도면을 이용하여 상세히 설명한다. 다만 이것은 본 발명을 어느 특정한 실시예에 대해 한정하려는 것이 아니며 본 발명의 기술적 사상을 포함하는 모든 변형(transformations), 균등물(equivalents) 및 대체물(substitutions)은 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 이해되어야 한다.
본 명세서에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다.
본 명세서에서 어느 한 구성이 어떤 서브 구성을 "구비(have)" 또는 "포함(comprise)" 한다고 기재한 경우, 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른(other) 구성을 제외하는 것이 아니라 다른 구성을 더 포함할 수도 있음을 의미한다.
본 명세서에서 "...유닛(Unit)", "...모듈(Module)" 및 "컴포넌트(Component)"의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 하드웨어, 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수도 있다.
<실시예1>
도 1은 본 발명의 실시예1에 따른 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템을 예시한 개략도이다.
실시예1은 미리 지정된 구역을 촬영하는 CCTV 노드(100)가 관제서버(200)로부터 타겟 객체(특정인물)에 대한 특징 정보를 수신하고, 촬영된 영상을 분석하여 특징 정보가 매치되는 객체가 탐지되면 의심 객체로 지정하여 관제서버(200)로 보고한다. 참고로, 본 실시예에서 타겟 객체는 특정 인물로 정의하여 설명하지만, 애완견 및 애완묘와 같은 반려동물로 정의될 수도 있다.
관제서버(200)는 의심 객체가 탐지된 CCTV 노드(100)의 영상을 정밀 분석하여 의심 객체가 타겟 객체인지 최종 판단하고, 타겟 객체를 촬영하는 CCTV 노드(100)의 영상에 기초하여 타겟 객체의 이동 경로를 추적한다. 관제 서버(200)는 타겟 객체가 보안 구역 또는 위험 구역에 근접할 경우 관리자에게 경고할 수도 있다.
도 2는 도 1에 예시된 CCTV 노드(100)와 관제서버(200)의 구성을 나타낸 블록도이다.
도 1 및 도 2에서 보듯, CCTV 노드(100)는 카메라(110), 송수신기(120) 및 엣지 프로세서(130)를 포함하고, 관제서버(200)는 판단 모듈(210) 및 추적 모듈(220)을 포함한다. 그리고 관제서버(200)는 전파 모듈(230) 및 알람 모듈(240)을 더 포함할 수도 있다.
복수의 CCTV 노드(100)(CCTV nodes)는 미리 정해진 구역에 각각 다른 촬영 범위를 갖도록 설치된다.
CCTV 노드(100)의 카메라(110)는 기본적으로 RGB 영상을 촬영할 수 있으며, 야간 또는 광량이 적은 환경에서는 적외선 촬영을 할 수도 있다.
CCTV 노드(100)의 송수신기(120)(transceiver)는 관제서버(200)와 통신한다. 송수신기(120)는 카메라(110)에서 촬영된 영상을 관제서버(200)로 지속적으로 송신한다. CCTV 노드(100)의 송수신기(120)는 저전력 장거리 통신(LPWA, Low Power Wide Area)과 같은 장거리 통신을 통해 관제서버(200)와 통신할 수 있다. 특히 CCTV 노드(100)의 송수신기(120)는 2G, 3G, 4G, 5G와 같은 이동 통신 프로토콜이나, Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등의 이동통신 프로토콜을 통해 관제서버(200)와 통신할 수도 있다. CCTV 노드(100)의 송수신기(120)와 관제서버(200)의 통신 방식은 어느 하나로 한정하지 않는다.
송수신기(120)는 관제서버(200)로부터 타겟 객체(특정 인물)를 검출하기 위한 특징 정보를 수신한다.
타겟 객체를 검출하기 위한 특징 정보라 함은 타겟 객체가 착용하고 있는 의류 즉, 상의 종류(예를 들면, 긴팔 또는 반팔), 하의 종류(예를 들면, 긴바지 또는 반바지) 상의 색상, 하의 색상을 포함할 수도 있고, 타겟 객체의 머리(hair) 길이, 키, 모자 착용, 넥타이 착용, 안경 착용, 마스크 착용, 소지하고 있는 가방의 종류(가방의 형상) 및 색상일 수도 있다. 참고로, 타겟 객체의 키는 촬영된 영상에서 추정된 키를 통해 성인 또는 어린이 등을 구별할 수도 있다.
송수신기(120)는 타겟 객체를 검출하기 위한 특징 정보가 표시된 타겟 객체에 대한 사진 이미지 또는 영상 이미지로 수신받을 수 있다. 참고로, 사진 이미지 또는 영상 이미지에서 특징 정보의 표시는 관리자에 의해 직접 마커되거나 또는 객체 탐지 알고리즘(예를 들면, R-CNN, YOLO 알고리즘 등)에 의해 식별된 것일 수 있다. 타겟 객체에 대한 사진 이미지 또는 영상 이미지는 어느 하나의 CCTV 노드(100)에서 촬영된 영상 중 관리자에 의해 선택된 장면일 수도 있다.
CCTV 노드(100)의 엣지 프로세서(130)(edge processor)는 관제서버(200)로부터 수신된 특징 정보를 기초로 촬영 중인 영상을 실시간으로 분석하여 의심 객체(의심 인물)를 탐지한다. 예컨대, 엣지 프로세서(130)는 앞서 나열한 특징 정보 중 미리 정해진 개수(예를 들면, 적어도 3개) 이상의 특징 정보를 만족하는 객체를 의심 객체로 간주한다. 엣지 프로세서(130)는 객체 탐지 알고리즘(예를 들면, R-CNN, YOLO 알고리즘 등)을 이용할 수 있다.
엣지 프로세서(130)는 의심 객체가 탐지되면 의심 객체의 출현을 관제서버(200)로 보고한다. 예컨대, 엣지 프로세서(130)가 의심 객체의 출현을 관제서버(200)로 보고할 때, 송수신기(120)는 엣지 프로세서(130)에서의 객체 탐지 시간을 관제서버(200)로 전송할 수 있다. 또한, 송수신기(120)는 의심 객체가 탐지된 시점을 기준으로 미리 정해진 시간 전부터 촬영된 영상을 편집하여 관제서버(200)로 전송할 수도 있다.
엣지 프로세서(130)는 촬영 범위 내에서 이미 인식된 의심 객체 또는 관제서버(200)로부터 확정된 타겟 객체 가 사라질 경우 의심 객쳬의 이탈을 관제서버(200)로 보고하여 관리자에게 주의를 요구할 수도 있다.
관제서버(200)(supervising server)는 CCTV 노드(100)로부터 전송된 영상에서 의심 객체를 타겟 객체로 확정하거나 탐지 오류로 결정하고, 의심 객체가 타겟 객체로 확정된 경우 해당 타겟 객체의 이동 경로를 생성하여 추적한다.
관제서버(200)의 판단 모듈(210)과 추적 모듈(220)은 도 3을 참조해서 설명하기로 한다.
도 3은 도 1에 예시된 관제서버(200)와 복수의 CCTV 노드(100)들 간에 타겟 객체를 확정하는 방식을 나타낸 개략도이다.
도 1 내지 도 3에서 보듯, 관제서버(200)의 판단 모듈(210)은 미리 정해진 구역을 촬영 중인 각각의 CCTV 노드(100A, 100B, 100C, 100D)들로부터 탐지된 의심 객체를 보고받는다. 예컨대, 타겟 객체가 1명이지만 타겟 객체와 유사한 복장 및 유사한 키, 모자 착용, 넥타이 착용, 안경 착용, 마스크 착용, 가방류를 소지한 객체가 나타날 경우 여러 대의 CCTV 노드(100A, 100B, 100C, 100D)들로부터 의심 객체가 탐지될 수도 있다.
관제서버(200)는 의심 객체를 탐지한 복수의 CCTV 노드(100A, 100B, 100C, 100D)로부터 의심 객체가 촬영된 영상을 모두 수신받는다.
관제서버(200)의 판단 모듈(210)은 복수의 CCTV 노드(100)로부터 수신받은 촬영 영상을 각각 분석하여 어느 하나의 CCTV 노드로부터 촬영된 영상 속의 의심 객체를 타겟 객체로 확정한다. 예를 들어, 도 3에서 판단 모듈(210)은 제3 CCTV 노드(100C)에서 탐지된 의심 객체를 타겟 객체로 확정한다.
판단 모듈(210)은 타겟 객체로 판단된 의심 객체 외에 다른 CCTV 노드 즉, 제1 CCTV 노드(100A), 제2 CCTV 노드(100B) 및 제4 CCTV 노드(100D)에서 탐지된 의심 객체를 탐지 오류로 결정한다. 참고로, 판단 모듈(210)은 관리자가 의심 객체가 탐지된 복수의 CCTV 노드(100)로부터 촬영된 영상들을 확인하여 타겟 객체를 선택할 수 있다. 또한, 판단 모듈(210)은 의심 객체가 탐지된 복수의 CCTV 노드(100A, 100B, 100C, 100D)로부터 촬영된 영상들을 정밀 분석하여 타겟 객체와 의심 객체의 이미지를 대조하여 타겟 객체를 확정할 수도 있다.
판단 모듈(210)은 제3 CCTV 노드(100C)에서 탐지된 의심 객체를 타겟 객체로 확정하면 이를 제3 CCTV 노드(100C)로 전송한다.
판단 모듈(210)은 제3 CCTV 노드(100C)에서 촬영 중인 타겟 객체가 제3 CCTV 노드(100C)의 촬영 범위에서 사라질 경우 제3 CCTV 노드(100C)로부터 객체 이탈을 보고받는다.
판단 모듈(210)은 제3 CCTV 노드(100C)로부터 타겟 객체의 이탈을 보고 받으면, 다시 제1 CCTV 노드(100A) 내지 제4 CCTV 노드(100D)로부터 의심 객체가 촬영된 영상을 모두 수신받아 이탈된 타겟 객체를 탐색한다. 판단 모듈(210)은 수신받은 촬영 영상을 각각 분석하여 어느 하나의 CCTV 노드(100A, 100B, 100C, 100D)로부터 촬영된 영상 속의 의심 객체를 타겟 객체로 확정한다.
추적 모듈(220)은 타겟 객체의 출현과 이탈을 보고한 CCTV 노드(100)들에 기초하여 타겟 객체의 이동 경로를 생성한다. 추적 모듈(220) 타겟 객체의 이동 경로를 디지털 지도에 표시할 수 있다.
한편, 관제서버(200)의 전파 모듈(230)(propagation module)은 판단 모듈(210)에 의해 복수의 CCTV 노드(100)들에서 탐지된 의심 객체 중 어느 하나의 의심 객체가 타겟 객체로 확정되면, 타겟 객체로 확정된 제3 CCTV 노드(100C) 주변의 다른 CCTV 노드들 즉, 제1 CCTV 노드(100A), 제2 CCTV 노드(100B) 및 제4 CCTV 노드(100D)에게 제3 CCTV 노드(100C)에서 타겟 객체가 출현한 것을 알린다.
제3 CCTV 노드(100C)에서 타겟 객체의 출현한 것에 대한 알림을 전파받은 제1 CCTV 노드(100A), 제2 CCTV 노드(100B) 및 제4 CCTV 노드(100D)는 제3 CCTV 노드(100C)에서 타겟 객체의 이탈을 관제서버(200)로 보고하기 전까지 의심 객체가 탐지되더라도 탐지된 의심 객체를 탐지 오류로 결정한다. 또는 제1 CCTV 노드(100A), 제2 CCTV 노드(100B) 및 제4 CCTV 노드(100D)는 제3 CCTV 노드(100C)에서 타겟 객체의 이탈을 관제서버(200)로 보고하기 전까지 의심 객체를 탐지하지 않는다.
만약, 타겟 객체로 확정받은 제3 CCTV 노드(100C)에서 타겟 객체의 이탈이 관제서버(200)로 보고되고, 제1 CCTV 노드(100A), 제2 CCTV 노드(100B) 및 제4 CCTV 노드(100D)는 의심 객체를 탐지하고 의심 객체가 탐지되면 관제서버(200)로 의심 객체가 출현한 것을 보고한다.
도 4는 타겟 객체의 변동되는 특징을 다른 CCTV 노드(100)들에 전파하는 경우를 나타낸 개략도이다.
도 1, 도 2 및 도 4에서 보듯, 관제서버(200)의 판단 모듈(210)이 어느 하나의 CCTV 노드(예를 들면, 제3 CCTV 노드(100C))에서 탐지된 의심 객체를 타겟 객체로 확정하면, 제3 CCTV 노드(100C)는 확정된 타겟 객체를 지속적으로 추적 촬영한다.
타겟 객체를 추적 촬영하는 제3 CCTV 노드(100C)의 엣지 프로세서(130)는 추적 중(촬영 중)인 타겟 객체에 안경의 착용 또는 벗기, 모자의 착용 또는 벗기, 탈의에 의한 상의 색상 변경, 가방류의 소지 해제 중 적어도 하나의 특징 정보가 변경되는 것을 더 탐지한다.
제3 CCTV 노드(100C)는 추적 중인 타겟 객체에 특징 정보의 변경이 발생하면, 변경된 특징 정보 사항을 관제서버(200)의 판단 모듈(210)로 보고한다.
제3 CCTV 노드(100C)로부터 변경된 특징 정보 사항을 보고 받은 관제 서버(200)의 판단 모듈(210)은 제3 CCTV 노드(100C)의 주변 CCTV 노드들 즉, 제1 CCTV 노드(100A), 제3 CCTV 노드(100C) 및 제4 CCTV 노드(100D)에게 특징 정보의 변경 사항을 전파한다.
이후에 제3 CCTV 노드(100C)에서 타겟 객체의 이탈이 관제서버(200)로 보고되면, 제1 CCTV 노드(100A), 제2 CCTV 노드(100B) 및 제4 CCTV 노드(100D)는 의심 객체의 탐지를 시작하되, 관제서버(200)로부터 전파된 제3 CCTV 노드(100C)에 의해 변경된 특징 정보를 반영하여 의심 객체를 탐지한다.
알람 모듈(240)은 추적 모듈(220)에서 생성된 타겟 객체의 이동 경로를 디지털 지도와 비교하여 타겟 객체가 미리 설정된 보안 구역 또는 위험 구역에 근접할 경우 미리 설정된 관리자 단말로 경고 메시지를 송신한다.
<실시예2>
도 5는 본 발명의 실시예2에 따른 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 시스템을 예시한 블록도이고, 도 6는 CCTV 노드(300)들에게 전송받은 영상을 출력하는 방식을 나타낸 개략도이다.
실시예2의 CCTV 노드(300)의 카메라(310), 송수신기(320), 엣지 프로세서(330)는 실시예1과 동일하므로 중복된 설명을 생략한다. 그리고 관제서버(400)의 판단 모듈(410), 추적 모듈(420), 전파 모듈(430) 및 알람 모듈(440)은 실시예1과 동일하므로 중복된 설명을 생략하고 디스플레이 모듈에 대해서 설명하기로 한다.
참고로, CCTV 노드(300)은 설명의 편의를 위해 제1 CCTV 노드(300A) 내지 제4 CCTV 노드(300D)로 정의하여 설명한다(도면부호는 도 7 참조).
도 5 및 도 6에서 보듯, 디스플레이 모듈(450)은 CCTV 노드들 즉, 제1 CCTV 노드(300A) 내지 제4 CCTV 노드(300D)로부터 전송된 영상들을 디스플레이 장치(401)의 분할된 화면(401A, 401B, 401C, 401D)으로 실시간으로 출력한다. 참고로, 디스플레이 장치(401)는 CCTV 노드(300)의 개수에 비례하여 분할될 수 있다. 디스플레이 장치(401)에 촬영된 사람의 각도는 설명의 편의를 위해 정면인 것을 예로 들어 도시하였으나, 실제로 CCTV 노드들은 사람 키 보다 더 높은 위치에 설치되기 때문에 촬영 각도는 바뀔 수 있다.
디스플레이 모듈(450)은 디스플레이 장치(401)의 분할된 화면(401A, 401B, 401C, 401D)을 통해 제1 CCTV 노드(300A) 내지 제4 CCTV 노드(300D)로부터 전송된 영상들을 일반 모드(common mode) 또는 주의 모드(attention mode)로 선택하여 출력할 수 있다.
예컨대, 디스플레이 모듈(450)은 제1 CCTV 노드(300A) 내지 제4 CCTV 노드(300D)의 촬영 영상을 제1 화면(401A) 내지 제4 화면(401D)에 순차 배치하여 출력하고. 의심 객체가 보고된 CCTV 노드들 예를 들면, 제1 CCTV 노드(300A), 제3 CCTV 노드(300C) 및 제4 CCTV 노드(300D)의 촬영 영상이 출력중인 화면(401A, 401C, 401D)을 주의 모드로 전환하여 출력할 수 있다. 의심 객체가 보고되지 않은 제2 CCTV 노드(300B)는 화면(401B)에 일반 모드로 출력한다.
디스플레이 모듈(450)은 주의 모드로 영상을 디스플레이 장치(401)로 출력할 때, 배정된 화면(401A, 401B, 401C, 401D)의 테두리를 플리커링 처리하여 출력하거나, 영상에서 의심 객체를 박스 표시하여 출력할 수도 있다.
그리고 제1 CCTV 노드(300A), 제3 CCTV 노드(300C) 및 제4 CCTV 노드(300D)에서 의심 객체가 탐지되어 제1 화면(401A), 제3 화면(401C) 및 제4 화면(401D)을 주의 모드로 출력 중일 때, 판단 모듈(410)에서 제3 CCTV 노드(300C)에서 탐지된 의심 객체를 타겟 객체로 확정하거나, 타겟 객체의 확정을 전파받은 제1 CCTV 노드(300A) 및 제4 CCTV 노드(300D)에서 탐지된 의심 객체를 탐지 오류로 결정하면, 디스플레이 모듈(450)은 제1 화면(401A) 및 제4 화면(401D)을 주의 모드에서 일반 모드로 전환하여 디스플레이 장치(401)로 출력한다.
알람 모듈(440)은 추적 모듈(420)에서 생성된 타겟 객체의 이동 경로를 디지털 지도와 비교하여 타겟 객체가 미리 설정된 보안 구역 또는 위험 구역에 근접할 경우 디스플레이 모듈(450)에 통지하여 타겟 객체가 포함된 영상이 출력중인 화면을 경고 모드(warning mode)로 전환하여 표시할 수 있다. 예컨대, 경고 모드는 해당 화면을 점멸시킬 수도 있고 해당 화면의 색상을 변경할 수도 있다.
도 7은 실시예2에서 복수의 CCTV 노드(300)들이 촬영 환경 정보에 기초하여 객체를 탐지하는 방식을 나타낸 도면이다.
도 7에서 보듯, 복수의 CCTV 노드(300A, 300B, 300C, 300D) 각각은 촬영 범위에 대한 빛의 조도 값, 주변 가로등 불빛의 색상값을 포함하는 촬영 환경 정보를 수집한다. 예컨대, CCTV 노드(300A, 300B, 300C, 300D)는 조도 센서(미도시)를 통해 빛의 조도 값을 측정할 수 있다. CCTV 노드(300)는 컬러 센서(color sensor)(미도시)를 통해 빛의 색상을 측정할 수 있다. 참고로, 컬러 센서는 빛의 색깔, 즉 광 에너지의 스펙트럼 강도를 검출하는 장치이며, 필터를 사용하여 삼원색으로 분류하고 색깔을 별개의 광 검출기로 측정하는 방법과 슬릿을 통과한 빛을 회절 격자에 의해서 스펙트럼으로 나누고, 그것을 CCD 고체 카메라(310)에 의해서 전기 신호로 검출할 수 있다. 또한, 컬러 센서는CCD에 의한 MOS형 카메라(310)나 기타의 수광 소자가 쓰이며, 파장을 전압으로 바꾸어서 출력한 것을 처리하여 색을 판별할 수도 있다.
CCTV 노드(300A, 300B, 300C, 300D)는 수집된 촬영 환경 정보를 관제서버(400)로 전송하고, 관제서버(400)는 다른 CCTV 노드(300A, 300B, 300C, 300D)들에게 촬영 환경 정보를 전파한다.
예컨대, 제1 CCTV 노드(300A)에서 타겟 객체를 추적하고 있을 때, 제1 CCTV 노드(300A)는 촬영 환경 정보를 수집하여 관제 서버(400)로 전송한다. 제1 CCTV 노드(300A)가 추적 중인 타겟 객체에 대한 이탈을 관제서버(400)로 보고하면, 관제서버(400)는 타겟 객체의 이탈을 제2 CCTV 노드(300B) 내지 제4 CCTV 노드(300D)로 전파한다. 이때, 관제서버(400)는 제2 CCTV 노드(300B) 내지 제4 CCTV 노드(300D)로 제1 CCTV 노드(300A)에서 수집한 촬영 환경 정보를 더 전송한다.
제1 CCTV 노드(300A)에서 타겟 객체가 이탈하였기 때문에 제2 CCTV 노드(300B) 내지 제4 CCTV 노드(300D)는 의심 객체의 출현을 탐지하되, 제1 CCTV 노드(300A)에서 수집한 촬영 환경 정보를 반영하여 의심 객체를 탐지한다. 예를 들면, 제2 CCTV 노드(300B) 내지 제4 CCTV 노드(300D)는 제1 CCTV 노드(300A)에서 촬영된 빛의 조도 값, 주변 가로등 불빛의 색상값이 촬영된 영상에 반영된 보정 영상에서 의심 객체를 탐지한다. 참고로, 빛의 조도 값 또는 주변 가로등의 불빛 색상에 따라서 타겟 객체가 소지하고 있는 가방, 옷 등의 색상이 다르게 표현될 수 있지만, 촬영 환경 정보에 기초하여 영상을 보정한 후 객체를 탐지하기 때문에 객체 탐지의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
<실시예3>
도 8은 본 발명의 실시예3에 따른 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 방법을 예시한 흐름도이다.
실시예3의 방법은 관제서버가 특징 정보를 송신하는 단계(S110)와, CCTV 노드가 관제서버에 의심 객체의 출현 및 이탈을 보고하는 단계(S120)와, 관제서버가 의심 객체를 타겟 객체로 확정하는 단계(S130) 및 관제서버가 타겟 객체의 이동 경로를 생성하는 단계(S140)를 포함한다.
복수의 CCTV 노드(CCTV nodes)는 미리 정해진 구역에 각각 다른 촬영 범위를 갖도록 설치된다.
관제서버가 특징 정보를 송신하는 단계(S110)는 관제서버가 복수의 CCTV 노드에게 타겟 객체(특정 인물)에 대한 특징 정보를 송신한다.
타겟 객체를 검출하기 위한 특징 정보라 함은 타겟 객체가 착용하고 있는 의류 즉, 상의 종류(예를 들면, 긴팔 또는 반팔), 하의 종류(예를 들면, 긴바지 또는 반바지) 상의 색상, 하의 색상을 포함할 수도 있고, 타겟 객체의 머리(hair) 길이, 키, 모자 착용, 넥타이 착용, 안경 착용, 마스크 착용, 소지하고 있는 가방의 종류(가방의 형상) 및 색상일 수도 있다. 참고로, 타겟 객체의 키는 촬영된 영상에서 추정된 키를 통해 성인 또는 어린이 등을 구별할 수도 있다.
CCTV 노드가 관제서버에 의심 객체의 출현 및 이탈을 보고하는 단계(S120)는 송수신기가 관제서버로부터 타겟 객체(특정 인물)를 검출하기 위한 특징 정보를 수신한다.
송수신기는 타겟 객체를 검출하기 위한 특징 정보가 표시된 타겟 객체에 대한 사진 이미지 또는 영상 이미지로 수신받을 수 있다. 참고로, 사진 이미지 또는 영상 이미지에서 특징 정보의 표시는 관리자에 의해 직접 마커되거나 또는 객체 탐지 알고리즘(예를 들면, R-CNN, YOLO 알고리즘 등)에 의해 식별된 것일 수 있다. 타겟 객체에 대한 사진 이미지 또는 영상 이미지는 어느 하나의 CCTV 노드에서 촬영된 영상 중 관리자에 의해 선택된 장면일 수도 있다.
이 단계에서 CCTV 노드의 엣지 프로세서(edge processor)는 관제서버로부터 수신된 특징 정보를 기초로 촬영 중인 영상을 실시간으로 분석하여 의심 객체(의심 인물)를 탐지한다. 예컨대, 엣지 프로세서는 앞서 나열한 특징 정보 중 미리 정해진 개수(예를 들면, 적어도 3개) 이상의 특징 정보를 만족하는 객체를 의심 객체로 간주한다. 엣지 프로세서는 객체 탐지 알고리즘(예를 들면, R-CNN, YOLO 알고리즘 등)을 이용할 수 있다.
엣지 프로세서는 의심 객체가 탐지되면 의심 객체의 출현을 관제서버로 보고한다. 예컨대, 엣지 프로세서가 의심 객체의 출현을 관제서버로 보고할 때, 송수신기는 엣지 프로세서에서의 객체 탐지 시간을 관제서버로 전송할 수 있다. 또한, 송수신기는 의심 객체가 탐지된 시점을 기준으로 미리 정해진 시간 전부터 촬영된 영상을 편집하여 관제서버로 전송할 수도 있다.
엣지 프로세서는 촬영 범위 내에서 이미 인식된 의심 객체 또는 관제서버로부터 확정된 타겟 객체가 사라질 경우 의심 객쳬의 이탈을 관제서버로 보고하여 관리자에게 주의를 요구할 수도 있다.
관제서버(supervising server)는 CCTV 노드로부터 전송된 영상에서 의심 객체를 타겟 객체로 확정하거나 탐지 오류로 결정하고, 의심 객체가 타겟 객체로 확정된 경우 해당 타겟 객체의 이동 경로를 생성하여 추적한다.
관제서버가 의심 객체를 타겟 객체로 확정하는 단계(S130)는 관제서버의 판단모듈이 미리 정해진 구역을 촬영 중인 각각의 CCTV 노드들로부터 탐지된 의심 객체를 보고받는다. 예컨대, 타겟 객체가 1명이지만 복수의 CCTV 노드들에서 촬영된 영상에서 타겟 객체와 유사한 복장 및 유사한 키, 모자 착용, 넥타이 착용, 안경 착용, 마스크 착용, 가방류를 소지한 객체가 나타날 경우 여러 대의 CCTV 노드들로부터 의심 객체가 탐지될 수도 있다.
관제서버는 의심 객체를 탐지한 복수의 CCTV 노드로부터 의심 객체가 촬영된 영상을 모두 수신받는다.
관제서버의 판단 모듈은 복수의 CCTV 노드로부터 수신받은 촬영 영상을 각각 분석하여 어느 하나의 CCTV 노드로부터 촬영된 영상 속의 의심 객체를 타겟 객체로 확정한다. 예를 들어, 도 3에서 판단 모듈은 제3 CCTV 노드에서 탐지된 의심 객체를 타겟 객체로 확정한다.
판단 모듈은 타겟 객체로 판단된 의심 객체 외에 다른 CCTV 노드 즉, 제1 CCTV 노드, 제2 CCTV 노드 및 제4 CCTV 노드에서 탐지된 의심 객체를 탐지 오류로 결정한다. 참고로, 판단 모듈은 관리자가 의심 객체가 탐지된 복수의 CCTV 노드로부터 촬영된 영상들을 확인하여 실제 타겟 객체가 포함된 영상에서 타겟 객체를 선택할 수 있다. 또한, 판단 모듈은 의심 객체가 탐지된 복수의 CCTV 노드로부터 촬영된 영상들을 정밀 분석하여 타겟 객체와 의심 객체의 이미지를 대조하여 타겟 객체를 확정할 수도 있다.
판단 모듈은 제3 CCTV 노드에서 탐지된 의심 객체를 타겟 객체로 확정하고 이를 제3 CCTV 노드로 전송한다.
판단 모듈은 제3 CCTV 노드로부터 타겟 객체의 이탈을 보고 받으면, 다시 제1 CCTV 노드 내지 제4 CCTV 노드로부터 의심 객체가 촬영된 영상을 모두 수신받아 타겟 객체를 탐색한다. 판단 모듈은 수신받은 촬영 영상을 각각 분석하여 어느 하나의 CCTV 노드로부터 촬영된 영상 속의 의심 객체를 타겟 객체로 확정한다.
관제서버가 타겟 객체의 이동 경로를 생성하는 단계(S140)는 관제서버의 추적 모듈이 타겟 객체의 출현과 이탈을 보고한 CCTV 노드들에 기초하여 타겟 객체의 이동 경로를 생성한다.
한편, 관제서버의 전파 모듈(propagation module)은 판단 모듈에 의해 복수의 CCTV 노드들에서 탐지된 의심 객체 중 어느 하나의 의심 객체가 타겟 객체로 확정되면, 타겟 객체로 확정된 제3 CCTV 노드 주변의 다른 CCTV 노드들 즉, 제1 CCTV 노드, 제2 CCTV 노드 및 제4 CCTV 노드에게 제3 CCTV 노드에서 타겟 객체가 출현한 것을 알린다.
제3 CCTV 노드(도 3의 C)에서 타겟 객체의 출현한 것에 대한 알림을 전파받은 다른 CCTV 노드들은 이후에 제3 CCTV 노드에서 타겟 객체의 이탈을 관제서버로 보고하기 전까지 의심 객체가 탐지되더라도 탐지된 의심 객체를 탐지 오류로 결정한다. 또는 제1 CCTV 노드, 제2 CCTV 노드 및 제4 CCTV 노드는 제3 CCTV 노드에서 타겟 객체의 이탈을 관제서버로 보고하기 전까지 의심 객체를 탐지하지 않는다.
만약, 타겟 객체로 확정받은 제3 CCTV 노드에서 타겟 객체의 이탈이 관제서버로 보고되고, 제1 CCTV 노드, 제2 CCTV 노드 및 제4 CCTV 노드는 의심 객체를 탐지하고 관제서버로 의심 객체가 출현한 것을 보고한다.
다른 한편으로, 관제서버의 판단 모듈이 어느 하나의 CCTV 노드(예를 들면, 제3 CCTV 노드 C)에서 탐지된 의심 객체를 타겟 객체로 확정하면, 제3 CCTV 노드(C)는 확정된 타겟 객체를 지속적으로 추적 촬영한다.
타겟 객체를 추적 촬영하는 제3 CCTV 노드의 엣지 프로세서는 추적 중(촬영 중)인 타겟 객체에 안경의 착용 또는 벗기, 모자의 착용 또는 벗기, 탈의에 의한 상의 색상 변경, 가방류의 소지 해제 중 적어도 하나의 특징 정보가 변경되는 것을 더 탐지한다.
제3 CCTV 노드는 추적 중인 타겟 객체에 특징 정보의 변경이 발생하면, 변경된 특징 정보 사항을 관제서버의 판단 모듈로 보고한다.
제3 CCTV 노드로부터 변경된 특징 정보 사항을 보고 받은 관제 서버의 판단 모듈은 제3 CCTV 노드의 주변 CCTV 노드들 즉, 제1 CCTV 노드, 제3 CCTV 노드 및 제4 CCTV 노드에게 특징 정보의 변경 사항을 전파한다.
이후에 제3 CCTV 노드에서 타겟 객체의 이탈이 관제서버로 보고되면, 제1 CCTV 노드, 제2 CCTV 노드 및 제4 CCTV 노드는 의심 객체의 탐지를 시작하되, 관제서버로부터 전파된 제3 CCTV 노드에 의해 변경된 특징 정보를 반영하여 의심 객체를 탐지한다.
알람 모듈은 추적 모듈에서 생성된 타겟 객체의 이동 경로를 디지털 지도와 비교하여 타겟 객체가 미리 설정된 보안 구역 또는 위험 구역에 근접할 경우 미리 설정된 관리자 단말로 경고 메시지를 송신한다.
한편, 관제서버의 디스플레이 모듈은 CCTV 노드들 즉, 제1 CCTV 노드 내지 제4 CCTV 노드로부터 전송된 영상들을 복수의 영역으로 분할된 디스플레이 장치에 실시간으로 출력한다. 참고로, 디스플레이 장치는 CCTV 노드의 개수에 비례하여 분할될 수 있다.
디스플레이 모듈은 디스플레이 장치의 분할된 화면을 통해 제1 CCTV 노드 내지 제4 CCTV 노드로부터 전송된 영상들을 일반 모드(common mode) 또는 주의 모드(attention mode)로 선택하여 출력할 수 있다.
예컨대, 디스플레이 모듈은 제1 CCTV 노드 내지 제4 CCTV 노드의 촬영 영상을 제1 화면 내지 제4 화면에 순차 배치하여 출력하고. 의심 객체가 보고된 CCTV 노드들 예를 들면, 제1 CCTV 노드, 제3 CCTV 노드 및 제4 CCTV 노드의 촬영 영상이 출력중인 화면을 주의 모드로 전환하여 출력할 수 있다. 의심 객체가 보고되지 않은 제2 CCTV 노드는 화면에 일반 모드로 출력한다.
디스플레이 모듈은 영상을 주의 모드로 디스플레이 장치로 출력할 때, 배정된 화면의 테두리를 플리커링 처리하여 출력하거나, 영상에서 의심 객체를 박스 표시하여 출력할 수도 있다.
그리고 제1 CCTV 노드, 제3 CCTV 노드 및 제4 CCTV 노드에서 의심 객체가 탐지되어 제1 화면, 제3 화면 및 제4 화면을 주의 모드로 출력 중일 때, 판단 모듈에서 제3 CCTV 노드에서 탐지된 의심 객체를 타겟 객체로 확정하거나, 타겟 객체의 확정을 전파받은 제1 CCTV 노드 및 제4 CCTV 노드에서 탐지된 의심 객체를 탐지 오류로 결정하면, 디스플레이 모듈은 제1 화면 및 제4 화면을 주의 모드에서 일반 모드로 전환하여 디스플레이 장치로 출력한다.
알람 모듈은 추적 모듈에서 생성된 타겟 객체의 이동 경로를 디지털 지도와 비교하여 타겟 객체가 미리 설정된 보안 구역 또는 위험 구역에 근접할 경우 디스플레이 모듈에 통지하여 타겟 객체가 포함된 영상을 경고 모드(warning mode)로 전환하여 표시할 수 있다.
한편, 복수의 CCTV 노드 각각은 촬영 범위에 대한 빛의 조도 값, 주변 가로등 불빛의 색상값을 포함하는 촬영 환경 정보를 수집한다. 예컨대, CCTV 노드는 조도 센서를 통해 빛의 조도 값을 측정할 수 있다. CCTV 노드는 컬러 센서(color sensor)를 통해 빛의 색상을 측정할 수 있다. 참고로 컬러 센서는 빛의 색깔, 즉 광 에너지의 스펙트럼 강도를 검출하는 장치이며, 필터를 사용하여 삼원색으로 분류하고 색깔을 별개의 광 검출기로 측정하는 방법과 슬릿을 통과한 빛을 회절 격자에 의해서 스펙트럼으로 나누고, 그것을 CCD 고체 카메라에 의해서 전기 신호로 검출할 수 있다. 또한, 컬러 센서는CCD에 의한 MOS형 카메라나 기타의 수광 소자가 쓰이며, 파장을 전압으로 바꾸어서 출력한 것을 처리하여 색을 판별할 수도 있다.
CCTV 노드는 수집된 촬영 환경 정보를 관제서버로 전송하고, 관제서버는 다른 CCTV 노드들에게 촬영 환경 정보를 전파한다.
예컨대, 제1 CCTV 노드에서 타겟 객체를 추적하고 있을 때, 제1 CCTV 노드는 촬영 환경 정보를 수집하여 관제 서버로 전송한다. 제1 CCTV 노드가 추적 중인 타겟 객체에 대한 이탈을 관제서버로 보고하면, 관제서버는 타겟 객체의 이탈을 제2 CCTV 노드 내지 제4 CCTV 노드로 전파한다. 이때, 관제서버는 제2 CCTV 노드 내지 제4 CCTV 노드로 제1 CCTV 노드에서 수집한 촬영 환경 정보를 더 전송한다.
제1 CCTV 노드에서 타겟 객체가 이탈하였기 때문에 제2 CCTV 노드 내지 제4 CCTV 노드는 의심 객체의 출현을 탐지하되, 제1 CCTV 노드에서 수집한 촬영 환경 정보를 반영하여 의심 객체를 탐지한다. 예를 들면, 제2 CCTV 노드 내지 제4 CCTV 노드는 제1 CCTV 노드에서 촬영된 빛의 조도 값, 주변 가로등 불빛의 색상값이 촬영된 영상에 반영된 보정 영상에서 의심 객체를 탐지한다. 참고로, 빛의 조도 값 또는 주변 가로등의 불빛 색상에 따라서 타겟 객체가 소지하고 있는 가방, 옷 등의 색상이 다르게 표현될 수 있지만, 촬영 환경 정보에 기초하여 영상을 보정한 후 객체를 탐지하기 때문에 객체 탐지의 신뢰도를 향상시킬 수 있다.
이상에서는 본 발명에 관한 몇 가지 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
또한 이상에서 설명한 실시예들 중 방법에 관한 발명은 프로그램으로 구현되거나 그 프로그램이 저장된 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체로 구현될 수 있다.
즉, 본 발명은 애플리케이션 형태로 구현될 수 있으며, 구글사의 안드로이드나 애플사의 IOS를 기반으로 실행되는 스마트폰, 태블릿PC 등의 모바일 단말기에서 실행되는 소프트웨어 프로그램으로 구현되거나, 구글 글래스, 애플 워치, 삼성 갤럭시 워치, 스마트 워치 등과 같은 웨어러블 장치에서 실행되는 소프트웨어 프로그램으로 구현되거나, 마이크로소프트사의 윈도우즈나 구글사의 크롬OS를 기반으로 실행되는 노트북PC, 데스크탑PC 등에서 실행되는 소프트웨어 프로그램으로 구현될 수 있다.
또한 상술한 장치 또는 시스템의 부분적 기능들은 이를 구현하기 위한 명령어들의 프로그램이 유형적으로 구현됨으로써 컴퓨터를 통해 판독될 수 있는 기록매체에 포함되어 제공될 수도 있다. 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능한 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리, USB 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다.
100: 엣지 CCTV 노드
110: 카메라
120: 송수신기
130: 엣지 프로세서
200: 관제서버
210: 판단모듈
220: 추적모듈
230: 전파모듈
240: 알람 모듈

Claims (14)

  1. 카메라와, 상기 카메라의 촬영 영상을 관제서버에 지속적으로 송신하고 관제서버로부터 타겟 객체를 검출하기 위한 특징 정보를 수신하는 송수신기와, 수신된 특징 정보를 기초로 촬영 영상을 분석하여 의심 객체가 탐지되면 상기 관제서버에 의심 객체의 출현을 보고하고, 영상에서 추적 중인 타겟 객체가 사라지면 상기 관제서버에 타겟 객체의 이탈을 보고하는 엣지 프로세서를 포함하는 복수의 CCTV 노드; 및
    의심 객체의 출현이 보고된 영상을 기초로 정밀 분석을 통해 의심 객체가 타겟 객체인지 판단하고 의심 객체가 타겟 객체로 확정되면 타겟 객체를 보고한 CCTV 노드에 타겟 객체 확정을 통지하는 판단 모듈과, 상기 판단 모듈에 의해 의심 객체가 타겟 객체임이 확정되면 다른 CCTV 노드들에게 타겟 객체 출현을 알리고, 상기 타겟 객체 확정을 통지받은 CCTV 노드로부터 타겟 객체 이탈이 보고되면 다른 CCTV 노드들에게 타겟 객체의 이탈을 알리는 전파 모듈을 포함하는 관제서버를 포함하고,
    상기 CCTV 노드의 엣지 프로세서는,
    상기 관제서버로부터 타겟 객체 출현을 전파 받은 경우 타겟 객체의 이탈이 보고되기 전까지 더 이상 의심 객체의 탐지를 하지 않고,
    상기 관제서버에 촬영 범위에 대한 빛의 조도 값, 주변 가로등 불빛의 색상값을 포함하는 촬영 환경 정보를 더 전송하며,
    상기 관제서버로부터 타겟 객체 이탈을 전파 받은 경우 함께 전파받은 상기 촬영 환경 정보로 촬영 영상을 보정하여 의심 객체를 탐지하는 것을 특징으로 하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지와 추적 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 특징 정보는, 상의 색상, 하의 색상, 머리(hair) 길이, 키, 모자 착용, 넥타이 착용, 안경 착용, 마스크 착용, 가방류 소지 중 적어도 3개를 포함하고,
    상기 CCTV 노드의 엣지 프로세서는, 탐지된 객체가 상기 특징 정보 중 미리 설정된 개수 이상이 해당할 경우 의심 객체로 간주하는 것을 특징으로 하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지와 추적 시스템.
  3. 삭제
  4. 제1항에 있어서,
    타겟 객체의 확정을 통지 받은 상기 CCTV 노드의 엣지 프로세서는, 추적 중인 타겟 객체에 안경의 착용 또는 벗기, 모자의 착용 또는 벗기, 탈의에 의한 상의 색상 변경, 가방류의 소지 해제 중 적어도 하나의 특징 정보 변경이 발생하면, 변경된 특징 정보를 상기 관제서버의 판단 모듈로 더 보고하며,
    상기 관제서버의 전파 모듈은, 상기 보고된 특징 정보의 변경 사항을 상기 변경 보고한 CCTV 노드의 주변 노드들에게 전파하는 것을 특징으로 하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지와 추적 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 관제서버는,
    복수의 영역으로 분할된 디스플레이 장치에 상기 CCTV 노드들로부터 전송된 영상들을 실시간으로 출력하되, 의심 객체가 보고된 모든 영상들을 일반 모드(common mode)에서 주의 모드(attention mode)로 전환하여 표시한 후, 탐지 오류의 객체로 판단된 영상들은 다시 일반 모드로 전환시키는 디스플레이 모듈을 더 포함하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지와 추적 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 관제서버는,
    타겟 객체의 이동 경로를 디지털 지도와 비교하여 타겟 객체가 미리 설정된 보안 구역 또는 위험 구역에 근접할 경우, 상기 디스플레이 모듈에 통지하여 타겟 객체가 포함된 영상을 경고 모드(warning mode)로 표시하게 하거나 미리 설정된 관리자 단말로 경고 메시지를 송신하는 알람 모듈을 더 포함하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지와 추적 시스템.
  7. 삭제
  8. CCTV 노드의 송수신기가 관제서버로부터 타겟 객체를 검출하기 위한 특징 정보를 수신하는 단계;
    CCTV 노드의 엣지 프로세서가 상기 특징 정보를 기초로 촬영 영상을 분석하여 의심 객체가 탐지되면 상기 관제서버에 의심 객체의 출현을 보고하고, 촬영 영상에서 추적 중인 타겟 객체가 사라지면 상기 관제서버에 타겟 객체의 이탈을 보고하는 단계;
    관제서버의 판단 모듈이 의심 객체의 출현이 보고된 영상을 기초로 정밀 분석을 통해 의심 객체가 타겟 객체인지 판단하고 의심 객체가 타겟 객체로 확정되면 타겟 객체를 보고한 CCTV 노드에 타겟 객체 확정을 통지하는 단계; 및
    관제서버의 전파 모듈이 상기 판단 모듈에 의해 의심 객체가 타겟 객체임이 확정되면 다른 CCTV 노드들에게 타겟 객체 출현을 알리고, 상기 타겟 객체 확정을 통지받은 CCTV 노드로부터 타겟 객체 이탈이 보고되면 다른 CCTV 노드들에게 타겟 객체의 이탈을 알리는 단계를 포함하고,
    상기 CCTV 노드의 엣지 프로세서는,
    상기 관제서버로부터 타겟 객체 출현을 전파 받은 경우 타겟 객체의 이탈이 보고되기 전까지 더 이상 의심 객체의 탐지를 하지 않고,
    상기 관제서버에 촬영 범위에 대한 빛의 조도 값, 주변 가로등 불빛의 색상값을 포함하는 촬영 환경 정보를 더 전송하며,
    상기 관제서버로부터 타겟 객체 이탈을 전파 받은 경우 함께 전파받은 상기 촬영 환경 정보로 촬영 영상을 보정하여 상기 의심 객체를 탐지하는 것을 특징으로 하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 특징 정보는, 상의 색상, 하의 색상, 머리(hair) 길이, 키, 모자 착용, 넥타이 착용, 안경 착용, 마스크 착용, 가방류 소지 중 적어도 3개를 포함하고,
    상기 CCTV 노드의 엣지 프로세서는, 탐지된 객체가 상기 특징 정보 중 미리 설정된 개수 이상이 해당할 경우 의심 객체로 간주하는 것을 특징으로 하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 방법.
  10. 삭제
  11. 제8항에 있어서,
    타겟 객체의 확정을 통지 받은 상기 CCTV 노드의 엣지 프로세서는, 추적 중인 타겟 객체에 안경의 착용 또는 벗기, 모자의 착용 또는 벗기, 탈의에 의한 상의 색상 변경, 가방류의 소지 해제 중 적어도 하나의 특징 정보 변경이 발생하면, 변경된 특징 정보를 상기 관제서버의 판단 모듈로 더 보고하며,
    상기 관제서버의 전파 모듈은, 상기 보고된 특징 정보의 변경 사항을 상기 변경 보고한 CCTV 노드의 주변 노드들에게 전파하는 것을 특징으로 하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 방법.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 관제서버는,
    복수의 영역으로 분할된 디스플레이 장치에 상기 CCTV 노드들로부터 전송된 영상들을 실시간으로 출력하되, 의심 객체가 보고된 모든 영상들을 일반 모드(common mode)에서 주의 모드 (attention mode)로 전환하여 표시한 후, 탐지 오류의 객체로 판단된 영상들은 다시 일반 모드로 전환시키는 디스플레이 모듈을 더 포함하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 관제서버는,
    타겟 객체의 이동 경로를 디지털 지도와 비교하여 타겟 객체가 미리 설정된 보안 구역 또는 위험 구역에 근접할 경우, 상기 디스플레이 모듈에 통지하여 타겟 객체가 포함된 영상을 경고 모드(warning mode)로 표시하게 하거나 미리 설정된 관리자 단말로 경고 메시지를 송신하는 알람 모듈을 더 포함하는 엣지 CCTV를 이용한 객체 탐지 및 추적 방법.
  14. 삭제
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050096484A (ko) 2004-03-30 2005-10-06 한헌수 카메라 영상을 이용한 얼굴의 가려짐 판단 및 얼굴확인 방법
KR20090116215A (ko) * 2008-05-06 2009-11-11 (주) 티앤엑스시스템즈 지능형 영상 감시 시스템
JP2016127563A (ja) * 2015-01-08 2016-07-11 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 人物追尾システム及び人物追尾方法
KR20180075506A (ko) * 2015-10-27 2018-07-04 소니 주식회사 정보 처리 장치, 정보 처리 방법 및 프로그램
CN111836009A (zh) * 2020-06-18 2020-10-27 浙江大华技术股份有限公司 多个相机进行目标跟踪的方法、电子设备及存储介质

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2020195376A1 (ja) * 2019-03-27 2020-10-01 日本電気株式会社 監視装置、不審オブジェクト検出方法、および記録媒体

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20050096484A (ko) 2004-03-30 2005-10-06 한헌수 카메라 영상을 이용한 얼굴의 가려짐 판단 및 얼굴확인 방법
KR20090116215A (ko) * 2008-05-06 2009-11-11 (주) 티앤엑스시스템즈 지능형 영상 감시 시스템
JP2016127563A (ja) * 2015-01-08 2016-07-11 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 人物追尾システム及び人物追尾方法
KR20180075506A (ko) * 2015-10-27 2018-07-04 소니 주식회사 정보 처리 장치, 정보 처리 방법 및 프로그램
CN111836009A (zh) * 2020-06-18 2020-10-27 浙江大华技术股份有限公司 多个相机进行目标跟踪的方法、电子设备及存储介质

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
한국 공개특허공보 제10-2009-0116215호(2009.11.11.) 1부.*
한국 공개특허공보 제10-2018-0075506호(2018.07.04.) 1부.*

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