KR20060003321A - 보안 감시 시스템의 물체 인식 장치 및 방법 - Google Patents

보안 감시 시스템의 물체 인식 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 동영상 감시 시스템에서 색상정보와 형태학적 특징을 이용한 물체인식 장치 및 방법에 관한 것으로, 본 감시 시스템은 사무실이나 집으로 침입하는 침입자를 감시하기 위한 영상을 출력하는 감시 카메라; 입력디지털 영상 신호에서 잡음이나 기타 에러 신호를 제거하는 전처리부; 상기 감시 카메라에서 들어오는 디지털 영상 신호에서 움직임의 검출 유.무를 판단하는 움직임 검출부; 움직임 발생시에 추출한 영상 블록에서 가로,세로 비율을 구하고, 색상 정보를 추출하여 얼굴 영역을 검출하는 형태 분석부; 상기 분석된 형태와 얼굴 색상 분포 정보를 가지고 물체를 인식하는 물체 인식부; 상기 물체 인식부에서 사람인 경우에만, 입력된 디지털 영상 신호를 저장하는 영상 저장부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 한다.
물체인식, 동영상 감시 시스템, 보안 방법, 감시 방법, 감시 카메라

Description

보안 감시 시스템의 물체 인식 장치 및 방법{The method or device for the object recognition in the security system}
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 보안 감시 시스템의 물체인식 장치의 구성블록도
도 2는 종래 기술에 따른 보안 감시 시스템의 움직임 검출 방법을 설명하기 위한 플로우챠트
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 보안 감시 시스템의 움직임 검출 방법을 설명하기 위한 플로우챠트
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 보안 감시 시스템의 형태 분석 방법을 설명하기 위한 플로우챠트
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 물체 인식 방법을 설명하기 위한 도면
본 발명은 보안 감시 시스템에 관한 것으로서, 보다 자세하게는, 감시중에 움직임 검출이 된 경우, 물체를 감지. 인식하여 사람이 침입한 경우에만 입력된 영상을 저장하는 물체 인식 장치 및 방법에 관한 것이다. 종래에 보안 감시 시스템들은 침입자를 감지 하기위해, 특정 하드웨어 센서나 움직임 검출 기법(모션디텍션)을 이용하여 사무실이나 가정등에 도둑이 침입하거나, 화재 발생시에 경보음을 울리고 이때 입력된 영상은 저장되도록 처리된다. 하지만 이러한 방법들은 도둑과 같은 사람뿐만 아니라, 조명 변화, 바람에 의한 커튼 움직임, 선풍기와 같은 움직임 처럼, 단지 영상 신호에서 움직임 변화만을 감지하여 영상을 저장하므로 정확한 침입자를 판단하고, 검출하기가 어렵다.
이하에서 종래 기술에 따른 보안 감시 시스템의 움직임 검출 방법을 설명하기로 한다.
도 2는 종래 감시 시스템에 따른 움직임 검출 방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다.
종래 기술에 따른 움직임 검출은 두 가지 비교 임계 값을 이용한다. 제 1 임계 값은 두 영상 프레임의 픽셀 차(差)와 비교되는 임계 값이며, 제 2 임계 값은 제 1 임계 값과 비교하여 검출된 픽셀들의 계수와 비교할 임계 값을 나타낸다.
이와 같은 종래 감시 시스템에서의 움직임 검출 방법에 따르면, 순차적으로 입력된 두 영상 프레임의 픽셀들을 상호 비교하여(S11), 픽셀 값이 1 임계 값보다 크면 카운트 수를 하나씩 증가시킨다(S12). 이와 같이 모든 픽셀 값을 1 임계 값과 비교한 결과, 최종적으로 얻어진 카운트 수를 다시 2 임계 값과 비교하여(S13), 상기 카운트 수가 2 임계 값보다 크면, 현재 입력되는 영상에 움직임이 발생한 것으로 판단하여 상기 영상을 영상 저장 공간에 저장한다(S14).
그러나 이와 같은 움직임 검출 방법은 수신된 영상을 분석하여 움직임을 검출하는데 있어 단지 두 영상의 픽셀차만을 가지고 움직임 발생 유.무를 판단하므로 인해 도둑과 같은 침입자 발생한 경우 뿐만 아니라 각종 영상에 유입되는 잡음이나, 기타 물체의 움직임 발생(선풍기, 커튼, 조명등)한 경우에도 영상을 저장함으로써, 움직임 검출 효율이 떨어진다. 더욱이 현재 보안 감시 시스템에서는 이러한 움직임이 검출될 때 영상 저장 기능과 별도로, 관리자에게 SMS(Short Messaging Service), 웹 모니터링, 경보음 등과 같은 부가적인 기능들를 제공해 주는데, 이러한 경우에 관리자가 수시로 상기 문제가 발생한 경우에 번거롭게 지속적으로 감시해야 하는 문제점이 발생한다.
본 발명은 상기의 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로서, 입력된 영상을 분석하여 물체를 인식한 후, 침입자가 발생한 영상만을 저장하도록 함으로써 움직임 검출 인식율을 높일 수 있도록 하는 보안 감시 시스템의 물체 인식 장치 및 방법을 제공하는데 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위한 본 발명의 보안 감시 시스템의 물체 인식 장치는 입력된 디지털 영상 신호와 이전 영상 신호를 서로 같은 크기를 갖는 블록으로 나누고 같은 좌표에 있는 블록들 간 차영상을 구하여 움직임 검출 유.무를 판단하는 움직임 검출부; 상기 차영상을 가지고 블록의 형태를 분석하여 형태학적인 특징 데이터와 색상 분포를 갖는 데이터를 추출하는 형태 분석부; 추출된 특징 데이터들를 가지고 사람인지 물체인지 판단하는 물체 인식부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
여기서 움직임 검출부는, 입력되는 디지털 영상 신호를 4× 4 블록으로 나누고 현재 입력된 디지털 영상 신호와 이전에 입력된 디지털 영상 신호의 블록간 차를 구하는 것을 특징으로 한다.
또한 상기 형태 분석부는 움직임 검출부에서 검출된 RGB 색상 모델를 가지는 블록간 차영상을 YCrCb 색상 모델로 변환하여, 얼굴 색상 분포를 구하는 방버과 블록간 차영상의 상.하, 좌.우 너비를 구하는 방법를 포함하는 것을 특징으로 한다.
[실시 예]
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 보안 감시 시스템의 물체 인식 장치 및 방법을 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 보안 감시 시스템의 물체 인식 장치를 설명하기 위한 구성블록도이고, 도 3과 도 4는 각각 본 발명의 실시 예에 따른 움직임 검출부와 형태 분석부의 세부 구성블록도이다.
먼저, 도 1에 도시한 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 감시 시스템의 물체 인식 장치는 아날로그 및 디지털 영상 촬영 장치와 같은 감시카메라(31)로부터 감시 영역의 영상을 수신하고, 상기 감시카메라에서 출력되는 디지털 영상 신호에서 유입된 잡음이나 에러 신호를 제거하기 위해 평활화 처리를 하는 전처리부(32)와 사용자가 설정한 임계 값을 가지고 블록 간 차 영상을 구하고, 이때 차영상과 임계값을 비교하여 영상에 움직임이 발생하였는지 여부를 판단, 검출하는 움직임 검출부(33)와 상기 움직임 검출부(33)에서 움직임이 검출되었다고 판단된 경우 얼굴 색상분포도와 블록 간 차 영상의 크기와 형태를 분석하는 형태 분석부(35), 그리고 상기 형태 분석부(35)로부터 입력된 데이터를 가지고 사람인지 아닌지 판단하는 물체 인식부(36)와 물체 인식부(36)를 거처 사람인 경우에만 입력된 디지털 영상 신호를 저장하는 영상 저장부(34)를 포함하여 구성된다.
여기서 상기 감시 카메라(31)는 감시 지역의 영상을 촬영하여 획득하는 각종 영상 촬영 장치들로서, CCTV와 같은 아날로그 영상 촬영 장치 및 PC 카메라와 같은 디지털 영상 촬영 장치를 모두 포함한다.
도 3은 본 발명에서 사용되는 움직임 검출 방법을 설명하기 위한 플로우챠트이다. 본 발명의 실시예에 따른 움직임 검출 방법은, 현재 입력된 디지털 영상 신호와 이전에 입력된 디지털 영상 신호를 각각 4 × 4 블록으로 나누고(S51),같은 좌표에 있는 현재 입력된 디지털 영상 신호와 이전 디지털 영상 신호의 블록간에 차(S52)를 구한다. 다음 상기 두 영상 신호간 차이값과 사용자가 설정한 1임계값(S53)과 비교하여, 이때 1임계값 보다 크면 Counter를 하나 증가 시키고(S54), 이러한 연산을 모든 영상 블록 간 비교하면서 최종적인 Counter 수를 구한다. 상기 구해진 Counter는 2임계값(S55)과 비교하여, 2임계값보다 크면, 현재 입력영상에 움직임이 발생 되었다는 검출 신호(S56)를 내 보내고, Counter는 0으로 초기화(S57) 시킨다.
상기 움직임 검출 장치에서 검출 신호가 출력되면, 형태 분석부에서는 움직임 검출 장치에서 구해진 블록간 차영상을 입력받아 처리한다.
도 4는 본 발명에서 사용되는 형태 분석부를 설명하기 위한 플로우 차트이다. 본 발명에 따른 형태 분석 방법은 움직임 검출 장치에서 구해진 블록 차영상을 입력받고, 이때 입력 받은 블록 차영상이 RGB 색상 모델이면, YCrCb 색상 모델로 변환하고(S61), 만약 블록 차영상이 YCrCb모델이면 상기 변환 작업은 필요없게 된다. 이때 YCrCb 색상 모델로 변환된 블록 차영상은 Cr, Cb 분포 범위를 이용하여 얼굴 색상을 검출 한다(S62). 얼굴 색상을 검출(S62)한 후에는 얼굴 후보 영역을 검출 하고, 이때 검출된 얼굴 후보 영역에서 가장 큰 범위를 갖는 블록을 얼굴 영역으로 지정한다(S63). 다음 블록 차영상에서 확장과 축소 이미지 처리를 병행하면서 라벨링 처리를 하고(S64), 이때 가장 큰 라벨링 값을 갖는 블록영역을 가지고 가로,세로 너비를 각각 구한다(S65). 상기 블록 영역의 가로,세로 너비를 구한(S65)후에는 각 너비의 비율을 구하고 이때 비율과 상기 얼굴 영역의 픽셀수와 전체 블록 차영상의 픽셀수 비율을 각각 제1데이터, 제2데이터로 지정하고 물체 인식부(36)로 데이터를 입력한다.
상기 물체 인식부(36)는 형태 분석부(35)에서 출력된 제 1데이터와 제 2데이터를 입력받아, 이 두가지 데이터를 가지고 사람인지 아닌지 판단한다. 도 5는 상기 2가지 분류를 구분하는 방법을 설명하고 있는 도면이다.
도 5(a)는 실제 침입자, 즉 영상에 사람 움직임이 발생한 상황을 보여주고 있는데, 이때 물체 인식부(36)은 형태 분석부(35)에서 출력된 제 1데이터는 가로, 세로 비율이 1:3(25%)을 가지며, 제 2데이터는 얼굴 영역의 픽셀수와 전체 블록 차영상의 픽셀수가 1:5(16.6%)를 가진다. 이때 상기 제 1데이터 비율이 50%이하이고 제 2데이터 비율이 10%이상이면 사람으로 인식하고, 이때 영상 저장부(34)에서는 현재 감시 카메라(31)로부터 수신된 디지털 영상 신호를 저장한다. 반대로 도 5(b)는 제 1데이터는 가로,세로 비율이 1.5:1(60%)이고, 제 2데이터 비율은 1:9(10%)이고, 이 경우에는 제 2데이터 비율은 10%이상이지만, 제 1데이터 비율은 50% 이상이므로, 사람이 아닌 것으로 인식하여 영상 저장부(34)에서는 디지털 영상 신호를 저장하지 않는다.
이상 상술한 바와 같이, 본 발명의 보안 감시 시스템의 물체 인식 장치 및 방법은 다음과 같은 효과가 있다.
입력되는 영상을 분석하여 움직임 검출되었을때, 움직임이 검출된 원인이 사람인지 아닌지 물체 인식 장치를 통해 판단하여, 사람인 경우에만 영상을 저장하므로, 정확한 보안 감시가 가능하다.
또한 이때 외부에서 사람이 침입한 경우에만 영상을 저장하게 되므로, 보안감시시스템의 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있고, 대용량이 저장장치가 필요없으며, 차후 저장된 영상을 검색하는데도 침입자가 발생한 영상과 같은 특수한 상황의 영상을 신속하게 검색할 수 있다.

Claims (6)

  1. 입력되는 디지털 영상 신호를 분석하여 얼굴 색상 분포 비율와 블록 차영상의 가로,세로 비율을 구하는 형태 분석부;
    상기 형태 분석부에서 검출된 데이터를 이용하여 현재 움직임의 검출된 영상이 사람인지 아닌지 판단하는 물체 인식부를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템의 물체인식 장치.
  2. 제 1항에 있어 입력된 디지털 영상 신호에서 잡음이나 에러 신호를 제거하기 위해 평활화 처리를 하는 전처리기를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템의 물체인식 장치
  3. 제 1항에 있어 현재 입력된 디지털 영상 신호와 이전에 입력된 디지털 영상신호간에 차영상을 구하는 방법에 있어 영상 신호를 블록 단위로 나누고 같은 좌표에 있는 두 블록간에 차영상을 구하여 움직임이 발생하였는지 판단하는 움직임 검출부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템의 물체인식 장치.
  4. 제 1항에 있어 물체인식부에서 사람으로 인증되면, 현재 입력되는 디지털 영상신호를 저장하는 영상 저장부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 보안 감시 시스템의 물체 인식 장치.
  5. 제 1항에 있어 형태 분석부는 얼굴 색상 분포 비율을 검출하기 위해 수신된 디지털 영상 신호를 YCrCb 색상 모델로 변환하는 장치와 이때 CrCb 색상 분포를 이용하여 얼굴 영역을 검출하는 장치;
    이때 검출된 얼굴 영역의 색상 분포 비율과 블록 차영상을 라벨링 처리후 블록의 가로, 세로 너비를 구하는 장치를 포함하는 보안 감시 시스템의 물체 인식 장치.
  6. 제 1항에 있어,물체 인식부는 형태 분석부로부터 입력되는 검출한 얼굴 색상 분포 비율과 블록이 가로,세로 너비 비율을 이용하여 사람인지 물체인지 판단하는 장치를 구비한 보안 감시 시스템의 물체인식 장치.
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