KR20080020441A - Image monitoring system for object identification - Google Patents

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KR20080020441A
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나병호
박윤선
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(주)로직아이텍
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Abstract

An image processing and monitoring system and a method for identifying an object are provided to track a route of a particular person by extracting features of an extracted image of the person, comparing still images recorded by a plurality of cameras, and searching a still image having similar features. An image extracting unit(3) extracts a motion image by subtracting images captured by a plurality of cameras(1) in real time and a background image created in a previous stage. A determining unit(4) discriminates whether the image extracted by the motion image extracting unit(3) is one person, converts an RGB image into an HSI(Hue,Saturation,Intensity) image, creates an image with a saturation value into an image obtained by employing a hybrid median filter, discriminates the head of the person of the created image, and checks the person based on his position and size. A management unit(5) manages variables such as a specific identifier, the name of a controller for monitoring a captured image, the number of the cameras, a generated time, an expired time, a hue value of an upper body of an identified object a hue value of a lower body of the identified object, an X-axis position of the camera of the identified object, an Y-axis position of the camera of the identified object, and the direction in which the identified object moves, and outputs them.

Description

객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법{Image Monitoring System for Object Identification}Image Monitoring System for Object Identification and Monitoring Method {Image Monitoring System for Object Identification}

도 1은 본 발명에 따른 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템의 블록도,1 is a block diagram of an image processing surveillance system capable of object identification according to the present invention;

도 2는 본 발명의 영상처리 감시시스템에 따라 움직임 영상에서 사람을 식별해내기 위한 처리 흐름도,2 is a processing flowchart for identifying a person from a moving image according to the image processing monitoring system of the present invention;

도 3은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 사람 객체 추출 단계 중 배경영상 작성방법 예시도,3 is an exemplary view illustrating a background image creation method during a human object extraction step in an image processing surveillance system according to the present invention;

도 4는 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 사람 객체 추출 단계 중 RGB영상의 HSI영상으로 변환하고, 변환된 채도(Saturation) 영상을 레이블링(Labeling) 작업한 영상의 예시도,4 is an exemplary diagram of an image of converting an RGB image into an HSI image and labeling the converted saturation image during a human object extraction step in the image processing surveillance system of the present invention;

도 5는 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 사람 객체 추출 과정을 보여주는 예시도,5 is an exemplary view illustrating a process of extracting a human object in an image processing surveillance system according to the present invention;

도 6은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 저장된 영상을 검색하는 처리 흐름도,6 is a processing flowchart for searching for stored images in the image processing monitoring system of the present invention;

도 7은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 영상검색 단계 중 저장된 폴더 예시도,7 is an exemplary view of a folder stored during an image retrieval step in the image processing monitoring system according to the present invention;

도 8은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 영상검색 단계 중 저장된 객체 영상 예시도,8 is an exemplary view of an object image stored during an image retrieval step in an image processing surveillance system according to the present invention;

도 9는 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 영상검색 단계 중 검색 결과 예시도,9 is an exemplary view of a search result during an image search step in an image processing surveillance system according to the present invention;

도 10은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 영상검색 단계 중 검색 결과를 모아 동영상으로 재생하여 보여주는 예시도,FIG. 10 is an exemplary view of collecting and displaying a search result as a video during an image search step in an image processing monitoring system according to the present invention; FIG.

도 11은 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 객체관리 변수 리스트를 나타내는 도면,11 is a view showing a list of object management variables in the image processing monitoring system of the present invention;

도 12는 본 발명의 영상처리 감시시스템에서 객체관리 데이터베이스 테이블 스키마(Database Table Schema)를 나타내는 도면,12 is a diagram illustrating an object management database table schema in an image processing surveillance system according to the present invention;

*도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명** Description of the symbols for the main parts of the drawings

1 : 카메라 2 : 영상 캡처부1: camera 2: video capture unit

3 : 움직임 영상 추출부 4 : 판단부3: motion image extraction unit 4: determination unit

5 : 관리부 6 : 데이터 베이스부5: management unit 6: database unit

7 : 출력부7: output unit

본 발명은 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템에 관한 것으로, 특히 사고발생원인 규명을 신속히 분석하기 위해 녹화된 영상정보에서 원하는 영상을 빠르게 검색할 수 있는 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법에 관한 것 이다.The present invention relates to an image processing surveillance system capable of object identification, and more particularly, to an image processing surveillance system and a surveillance method capable of object identification capable of quickly searching for a desired image from recorded image information in order to quickly identify a cause of an accident. It is about.

현재 보안시스템에서 사용되는 녹화방식은 카메라에서 촬상된 영상 전체를 영상처리 없이 녹화를 한다. 이러한 보안 시스템에는 VCR을 이용한 아날로그 CCTV 보안 시스템이 있다. 상기 아날로그 CCTV보안 시스템은 여러 대의 감시카메라(보통 4대, 9대 혹은 16대)가 멀티플렉서에 연결되고 멀티플렉서에서 송출된 영상신호가 모니터에 분할화면을 디스플레이하도록 이루어진다.The recording method used in the current security system records the entire image taken by the camera without image processing. Such a security system includes an analog CCTV security system using a VCR. In the analog CCTV security system, a plurality of surveillance cameras (usually four, nine, or sixteen) are connected to a multiplexer, and a video signal transmitted from the multiplexer displays a split screen on a monitor.

멀티플렉서는 여러 대의 카메라에서 보내는 영상을 캡쳐하고 분할화면(4분할, 9분할, 16분할)으로 만들어서 모니터로 전송하는 역할을 한다. 이때 상기 멀티플렉서에서 모니터로 영상을 전송하는 것은 분할화면을 전송하는 것이 아니라 각 카메라에서 전송된 영상을 한 장씩 순차적으로 모니터에 전송하는 것이다. 또한, 이러한 영상 신호는 VCR로도 전송된다. VCR은 카메라로부터 전송되고 멀티플랙서에 의해 분할화면으로 만들어진 영상을 전송받아 녹화하게 되는데 상기The multiplexer captures the video from multiple cameras, creates a split screen (4 splits, 9 splits, 16 splits) and sends it to the monitor. In this case, the image transmission from the multiplexer to the monitor is not to transmit a split screen, but to sequentially transmit one image transmitted from each camera to the monitor. This video signal is also transmitted to the VCR. The VCR is transmitted from the camera and received and recorded on the split screen by the multiplexer.

녹화는 아날로그 시스템의 저장매체인 마그네틱테이프에 저장하는 방식으로 이루어진다. 또한, 상기 VCR은 이렇게 녹화된 영상을 재생할 수 있는 것으로 상기 VCR의 재생 버튼을 누르면 마그네틱테이프에 녹화된 영상이 재생 채널을 통하여Recording is performed by recording on magnetic tape, which is a storage medium of an analog system. In addition, the VCR can play back the recorded video. When the play button of the VCR is pressed, the video recorded on the magnetic tape is transmitted through the playback channel.

멀티플렉서로 전송되고, 상기 멀티플렉서는 순차적으로 녹화된 영상을 분할화면으로 재구성하여 모니터에 전송하게 되어 녹화된 영상의 재생을 이루게 된다.The multiplexer is configured to reconstruct sequentially recorded images into split screens and transmit them to the monitor, thereby reproducing the recorded images.

문제는 사고, 사건 발생 후 원인을 규명하기 위해서 녹화된 모든 정보를 검색하여 해당되는 영상을 검색하여야 한다. 물론 사고시간과 현장을 알 수 있으면 검색시간은 단축되나 그렇지 못한 경우에는 많은 시간과 노력을 기울여야 녹화된 사고 영상을 찾을 수 있다.In order to identify the cause after an accident or an incident, all the recorded information should be searched and the corresponding video should be searched. Of course, if you can know the accident time and site, the search time will be shortened, but if not, you will have to spend a lot of time and effort to find the recorded accident video.

현재 사용되는 보안관리시스템에서 영상을 녹화하는 방법은 움직임을 감지 또는 외부센서에 의해서 영상을 녹화하여 동영상 녹화저장 시간을 단축하는 방법을 사용하고 있다.In the current security management system, a video recording method uses a method of detecting a motion or recording a video by an external sensor to shorten the recording time of the video recording.

그러나, 보안관련 영상검색의 대부분은 사람을 검색하는 것이 95%이상 이므로, 상술한 종래의 기술에 있어서는 많은 시간과 노력을 필요로 한다는 문제가 있었다. However, most of the security-related image search is more than 95% to search for people, there is a problem that requires a lot of time and effort in the prior art described above.

본 발명의 목적은 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해 이루어진 것으로서, 사고발생원인 규명을 신속히 분석하기 위해 녹화된 영상정보에서 원하는 영상을 빠르게 검색할 수 있는 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법을 제공하는 것이다.An object of the present invention has been made to solve the problems described above, the image processing surveillance system and monitoring method capable of object identification that can quickly search for the desired image from the recorded image information to quickly identify the cause of the accident To provide.

본 발명의 다른 목적은 검색시간을 단축하기 위해서 추출된 사람 영상에서 특징을 추출하여 다수개의 카메라에서 녹화된 정지영상을 비교하여 유사한 특성을 가진 정지영상을 검색함으로써 특정인의 경로를 추적할 수 있는 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to extract a feature from the extracted human image in order to shorten the search time to compare the still images recorded by a plurality of cameras to search for still images having similar characteristics to track the path of a specific person It is to provide an image processing surveillance system and a surveillance method that can be identified.

본 발명의 또 다른 목적은 식별된 사람 객체정보를 활용한 경로추적 및 팬틸트(Fan-Tilt)를 갖추고 있는 카메라와 연동하여 객체를 추적할 수 있는 기능, 특정 경계값이 부여된 영역에 침입시 경보발생 기능, 방향감지 기능, 물체 적체유무 등 의 응용이 가능한 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법을 제공하는 것이다.Another object of the present invention is to track the object using the identified person object information and the ability to track the object in conjunction with the camera equipped with a pan-tilt, when invading the area given a specific boundary value It is to provide an image processing surveillance system and monitoring method capable of object identification that can be applied for alarm generation function, direction detection function, and object accumulation.

상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 객체식별이 가능한 영상처리 감시방법은 (a) 사람객체를 추출하기 위한 배경 영상을 작성하는 단계; (b) 카메라에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출하는 단계; (c) 추출된 움직임 영상이 한 사람인가를 판별하는 단계; (d) RGB영상을 HSI영상으로 변환하는 단계; (e) 채도(Saturation)값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상을 작성하는 단계; (f) 상기 단계(e)에 작성된 영상에서 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인하는 단계; (g) 상기 단계(c)에서 추출된 움직임 영상이 한 사람으로 판별된 경우 고유한 식별자, 촬상된 영상감시 제어기명, 카메라번호, 생성된 시간, 소멸된 시간, 식별된 객체의 상체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 하체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 카메라의 X축 위치, 식별된 객체의 카메라의 Y축 위치, 식별된 객체의 움직이는 방향 등의 변수를 관리하는 단계; (h) 식별된 객체가 카메라에서 삭제될 때 식별된 변수정보를 데이터베이스에서 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, an object-identifiable image processing monitoring method according to the present invention includes: (a) creating a background image for extracting a human object; (b) subtracting the image captured in real time by the camera and the background image created in the previous step to extract a motion image; (c) determining whether the extracted motion image is a single person; (d) converting an RGB image to an HSI image; (e) creating an image to which the hybrid median filter is applied to the image having the saturation value; (f) identifying the head in position and size by identifying the head in the image created in step (e); (g) When the motion image extracted in step (c) is identified as a person, a unique identifier, a captured image surveillance controller name, a camera number, a generated time, an expired time, and an upper body color of the identified object (Hue). Managing variables such as a value of), a lower body color (Hue) value of the identified object, the X axis position of the camera of the identified object, the Y axis position of the camera of the identified object, and the moving direction of the identified object; (h) storing the identified variable information in the database when the identified object is deleted from the camera.

또 본 발명에 따른 영상처리 감시 방법에 있어서, (i) 움직임 영상을 선택하여 유사한 객체에 대한 검색을 실시하면 선택된 움직임 영상에서 상체 색상(Hue)과 하체 색상(Hue) 정보로 변환하는 단계; (j) 추출된 상체와 하체의 색상(Hue) 값으로 상기 데이터베이스에서 보관된 정보를 검색하여 선택된 움직임 영상과 유사한 영상정보를 제어기명, 카메라번호, 촬상시간 정보와 추출된 영상을 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the image processing monitoring method according to the present invention, (i) selecting a motion image and performing a search for a similar object, converting the selected motion image into upper body color (Hue) and lower body color (Hue) information; (j) searching the stored information in the database by the extracted Hue values of the upper and lower bodies to display image information similar to the selected motion image with the controller name, camera number, image capturing time information and the extracted image; It further comprises.

또 본 발명에 따른 영상처리 감시 방법에 있어서, (k) 저장된 움직임 영상을 선택하면 데이터베이스에 보관된 생성시간정보, 컨트롤러명, 카메라번호를 참조하여 해당하는 MPEG4 또는 MJPEG으로 녹화된 동영상의 시간 스템프를 검색하여 선택된 움직임 영상이 기록된 동영상 위치를 자동으로 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In the image processing monitoring method according to the present invention, (k) selecting a stored motion image refers to a time stamp of a video recorded in a corresponding MPEG4 or MJPEG with reference to generation time information, controller name, and camera number stored in a database. The method may further include automatically searching for a moving picture position where the selected moving picture is recorded.

또 상기 목적을 달성하기 위해 본 발명에 따른 영상처리 감시 시스템은 다수의 카메라에서 촬상된 영상을 영상 캡처부에서 캡처하고, 사람객체를 추출하여 표시하는 영상처리 감시시스템에 있어서, 상기 다수의 카메라에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출하는 움직임 영상 추출부, 상기 움직임 영상 추출부에서 추출된 영상이 한 사람인가를 판별하고, RGB영상을 HSI영상으로 변환하고, 채도 값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상으로 작성하며, 작성된 영상에서 사람의 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인하는 판단부, 고유한 식별자, 촬상된 영상감시 제어기명, 상기 카메라의 번호, 생성된 시간, 소멸된 시간, 식별된 객체의 상체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 하체 색상값, 식별된 객체의 카메라의 X축 위치, 식별된 객체의 카메라의 Y축 위치, 식별된 객체의 움직이는 방향 등의 변수를 관리하여 출력하는 관리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.In order to achieve the above object, the image processing surveillance system according to the present invention is an image processing surveillance system for capturing images captured by a plurality of cameras in an image capturing unit and extracting and displaying a human object. A motion image extractor which extracts a motion image by subtracting an image captured in real time and a background image created in the previous step, determines whether the image extracted by the motion image extractor is one person, and converts an RGB image into an HSI image. The image having the saturation value as a hybrid median filter image, and a judging unit for identifying a human head by position and size by identifying a human head from the created image, a unique identifier, a name of a captured video surveillance controller, Number of the camera, created time, expired time, upper body color (Hue) value of the identified object, lower of the identified object In that it comprises a color value, of the identified object, the camera X-axis position, the Y-axis position of the identified object, camera, and outputting the management of the variable such as the moving direction of the identified object management features.

또 본 발명에 따른 영상처리 감시시스템에 있어서, 상기 관리부에서 관리된 정보에 대해 식별된 객체가 카메라에서 삭제될 때 식별된 변수정보를 저장하는 데이터 베이스부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.In addition, the image processing monitoring system according to the present invention, characterized in that it further comprises a database unit for storing the identified variable information when the object identified for the information managed by the management unit is deleted from the camera.

본 발명의 상기 및 그 밖의 목적과 새로운 특징은 본 명세서의 기술 및 첨부 도면에 의해 더욱 명확하게 될 것이다.The above and other objects and novel features of the present invention will become more apparent from the description of the specification and the accompanying drawings.

먼저 본 발명의 개념에 대해 설명한다.First, the concept of the present invention will be described.

본 발명에서 가장 중요한 요소는 실시간으로 촬상되는 영상정보에서 사람을 식별하기 위한 영상정보를 추출하는 알고리즘이다.The most important factor in the present invention is an algorithm for extracting image information for identifying a person from image information captured in real time.

현재 촬상되고 있는 영상에서 사람이라는 객체를 식별하여 사람의 영상만 추출하여 정지영상으로 보관하고, 나중에 사고발생시 먼저 사람 영상을 검색하여 녹화시간을 파악하고, 자동으로 해당되는 동영상을 검색하게 함으로써 신속한 원인규명으로 사건 처리에 도움을 줄 수 있는 발명이다.Quickly cause the problem by identifying the object called human from the image being captured and extracting only the image of the person and storing it as a still image. It is an invention that can help to deal with cases by identification.

즉 본 발명은 먼저 사람을 식별할 수 있는 추출알고리즘과 추출된 사람을 다른 사람 영상과 구별할 수 있는 특징을 추출하는 알고리즘, 추출된 특성을 비교하여 비슷한 영상을 추출하는 알고리즘이 결합하여 신속한 사건의 해결을 할 수 있는 영상 검색할 수 있는 시스템을 제공할 수 있다.In other words, the present invention combines an algorithm that extracts a feature that can distinguish a person from another person's image and an algorithm that extracts a similar image by comparing the extracted characteristics. It is possible to provide a system for retrieving an image that can be solved.

이하, 본 발명의 구성을 도면에 따라서 설명한다.EMBODIMENT OF THE INVENTION Hereinafter, the structure of this invention is demonstrated according to drawing.

도 1은 본 발명에 따른 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템의 블록도이다.1 is a block diagram of an image processing surveillance system capable of object identification according to the present invention.

도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 객체식별이 가능한 영상처리 감시 시스템은 다수의 카메라(1)에서 촬상된 영상을 영상 캡처부(2)에서 캡처하고, 사람객체를 추출하기 위한 배경 영상을 미리 작성한다. As shown in FIG. 1, the image processing monitoring system capable of object identification according to the present invention captures images captured by a plurality of cameras 1 by an image capturing unit 2, and a background image for extracting a human object. Write in advance.

움직임 영상 추출부(3)는 다수의 카메라(1)에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출한다.The motion image extractor 3 extracts a motion image by subtracting an image captured in real time by the plurality of cameras 1 and a background image created in the previous step.

판단부(4)는 움직임 영상 추출부(3)에서 추출된 영상이 한 사람인가를 판별하고, RGB영상을 HSI영상으로 변환하고, 채도(Saturation)값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상으로 작성하며, 작성된 영상에서 사람의 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인한다. The determination unit 4 determines whether the image extracted by the motion image extraction unit 3 is one person, converts the RGB image into an HSI image, and applies the hybrid median filter to the image having the saturation value. And identify the human head by location and size by identifying the human head in the created image.

판단부(4)에서 추출된 움직임 영상이 한 사람으로 판별된 경우, 관리부(5)는 고유한 식별자, 촬상된 영상감시 제어기명, 카메라(1)의 번호, 생성된 시간, 소멸된 시간, 식별된 객체의 상체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 하체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 카메라(1)의 X축 위치, 식별된 객체의 카메라(1)의 Y축 위치, 식별된 객체의 움직이는 방향 등의 변수를 관리하여 출력부(7)로 출력한다. 이러한 판단부(4) 및 관리부(5)는 마이크로 프로세서로 구현되며, 출력부(7)는 분할화면(예를 들어 4분할, 9분할, 16분할) 또는 순차적인 전체화면을 출력하는 모니터로 구성된다.When the moving image extracted by the determination unit 4 is determined as one person, the management unit 5 determines a unique identifier, a captured image surveillance controller name, a number of the camera 1, a generated time, an expired time, and identification. Upper body color (Hue) value of the identified object, lower body color (Hue) value of the identified object, X axis position of camera 1 of identified object, Y axis position of camera 1 of identified object, identified object Variables such as the direction of movement of the control is output to the output unit (7). The determination unit 4 and the management unit 5 are implemented as a microprocessor, and the output unit 7 is configured as a monitor for outputting a split screen (for example, 4 divisions, 9 divisions, 16 divisions) or sequential full screens. do.

또한 관리부(5)에서 관리된 정보는 식별된 객체가 카메라에서 삭제될 때 식별된 변수정보를 데이터 베이스부(6)에 저장된다. 이러한 데이터 베이스부(6)는 통상의 HDD와 같은 디지털 처리장치로 이루어진다.In addition, the information managed by the management unit 5 stores the identified variable information in the database unit 6 when the identified object is deleted from the camera. This database unit 6 is made of a digital processing device such as a normal HDD.

다음에 도 1에 도시된 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템의 작동에 대 해 도 2 내지 도 12에 따라 설명한다. Next, operations of the image processing surveillance system capable of identifying the object shown in FIG. 1 will be described with reference to FIGS. 2 to 12.

도 2는 촬상된 영상에서 움직임을 검지하여 사람의 영상을 추출하는 알고리즘에 을 나타내는 도면이다. 도 2에 있어서, 사람의 영상을 추출하기 위해서 카메라(1)에서 촬상된 배경화면을 추출하고(S101), 움직임 영상 추출부(3)에서 추출된 배경화면과 실시간 영상의 차이로 움직임을 추출한다(S102). 이때 추출한 객체의 정확성은 배경화면이 얼마나 정확한가에 많이 의존된다.FIG. 2 is a diagram illustrating an algorithm for extracting a human image by detecting a motion in the captured image. In FIG. 2, in order to extract an image of a person, a background image photographed by the camera 1 is extracted (S101), and a motion is extracted based on a difference between the background image extracted by the motion image extractor 3 and a real-time image. (S102). The accuracy of the extracted object depends on how accurate the background image is.

따라서 배경화면을 추출하는 알고리즘은 실내보다는 실외에서 더욱 중요하다. 밤낮의 밝기에 의한 차이를 움직이는 영상으로 식별하는 것을 방지하여야 한다.Therefore, the algorithm for extracting the background is more important in the outdoors than in the interior. The identification of differences in day and night brightness should be prevented.

본 발명에서는 2가지 방법을 활용하여 배경 영상을 작성한다. 첫 번째는 일정 주기단위로 배경 영상을 저장한다. 이때 영상은 움직이는 없을 때 획득하도록 한다. 두 번째는 동영상으로 획득 영상과 직전영상을 비교하여 움직임이 없다고 판단되면, 현재 배경 영상과 2개 영상의 RGB값의 합의 평균값으로 배경 영상을 관리한다.In the present invention, a background image is created by using two methods. First, the background image is stored at regular intervals. At this time, the image is acquired when there is no movement. Second, if it is determined that there is no motion by comparing the acquired image with the previous image as a moving image, the background image is managed as the average value of the sum of the RGB values of the current background image and the two images.

도 3은 (201) 및 (202)는 배경화면을 추출하는 알고리즘을 나타낸다. 초기 배경화면은 수동으로 일정 수의 프레임(Frame)을 입력받아 누적하여 평균을 내어 작성한다. 3 and 201 show algorithms for extracting a background screen. The initial background image is input by accumulating a certain number of frames manually and accumulating the average.

배경 영상이 만들어지면, 후에 들어온 영상과 뺄셈 연산을 하여 움직임 영상을 추출하며, 단계 S103에서 움직임 영상이 없을 경우에는 현재의 배경 영상에 누적시킴으로써 좀 더 실시간에 가까운 배경화면을 구하도록 한다. 또한 일정시간이 지난 후, 움직임이 없다고 판단되면 해당 영상을 배경 영상에 누적시킨다(S103).When the background image is generated, a motion image is extracted by subtracting the image afterwards. If there is no motion image in step S103, the background image is accumulated in the current background image to obtain a more real-time background image. In addition, if it is determined that there is no movement after a predetermined time, the corresponding image is accumulated in the background image (S103).

이렇게 작성된 배경 영상과 현재 촬상된 영상을 움직임 영상 추출부(3)에서 뺄셈연산을 통해서 움직임을 감지하도록 한다.The motion image extracting unit 3 detects the motion of the background image and the currently captured image.

다음에 판단부(4)는 추출된 움직임 영상의 크기를 비교한다(S104). 이때 추출된 움직임 영상의 크기가 일정 크기보다 크다면, 2명 이상이거나 전혀 다른 객체일 가능성이 높다. 따라서 이 경우에는 영상만 보관하고 객체 관리를 하지 않는다(S108).Next, the determination unit 4 compares the size of the extracted motion image (S104). At this time, if the size of the extracted motion image is larger than a certain size, it is likely that there are two or more or completely different objects. Therefore, in this case, only the image is kept and object management is not performed (S108).

추출된 움직임 영상을 판단부(4)에서 한 사람으로 판단한 경우, 관리부(5)는 추출된 움직임 영상을 RGB값을 HSI값으로 변환한다(S105). 채도(Saturation)값으로 이루어진 영상을 경계선보존에 적합한 하이브리드 미디언 필터링 (Hybrid Median Filtering)을 적용된 영상을 작성하고(S106), 이어서 레이블링(Labeling)작업을 실시한다(S107). 머리색깔은 국가마다 천차만별이어서 특정국가별 머리색깔을 정의한다. 한국인의 머리 색은 대개 검정색이다. 따라서 채도값으로 이루어진 레이블링 작업을 실시하면 95%이상 머리부분의 값이 0~255값 중 250이상으로 구별된다.When it is determined that the extracted motion image is one person by the determination unit 4, the manager 5 converts the extracted motion image into an HSI value (S105). An image having a saturation value is generated (S106) by applying hybrid median filtering suitable for boundary preservation (S106), and then a labeling operation is performed (S107). Hair colors vary widely from country to country to define the hair color for a particular country. Koreans usually have black hair. Therefore, if the labeling work consisting of saturation values is performed, the head value is distinguished as 250 or more among 0-255 values.

도 4는 움직임 영상으로 추출된 사람(객체)의 영상과 그 영상을 HSI변환시킨 영상, 채도 영상을 레이블링한 영상을 나타낸다.4 illustrates an image of a person (object) extracted as a motion image, an image obtained by HSI conversion of the image, and an image labeled with a chroma image.

레이블링 작업을 채도 영상에 적용한 이유는 색상(Hue)의 영상보다 채도의 영상이 머리 부분의 형태를 선명하게 보여주고 있으며, 각 객체마다 사람의 머리가 비슷한 크기와 형태를 가지고 있음을 알 수 있어 훨씬 더 머리 부분을 추출하기 쉽기 때문이다.The reason why the labeling is applied to the saturation image is that the saturation image shows the shape of the head more clearly than the image of the color (Hue), and it can be seen that the human head has a similar size and shape for each object. Because it is easier to extract more hair.

도 5는 배경 영상(401)으로부터 촬상된 영상(402)을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출한 영상(403), HSI 변환한 영상(S404), 채도 영상을 레이블링 작업한 내용(405)을 순차적으로 나타낸 도면이다.FIG. 5 sequentially shows an image 403 obtained by subtracting an image 402 captured from a background image 401, an image 403 obtained by extracting a motion image, an HSI-converted image S404, and a content 405 of labeling chroma images. Drawing.

추출된 움직임 영상의 크기가 한 사람으로 판단되는 경우, 판단부(5)는 머리의 위치를 판단하여 사람 유무를 판단한다. 사람으로 판단되는 경우, 관리부(5)는 고유ID를 부여하고 다양한 관리변수를 관리하도록 한다(S108). 이유는 하나의 카메라(1)에서 움직이는 객체는 지속적으로 관리를 하여야 함으로 인해서 추출된 객체에게는 고유의 ID를 부여하여 관리하도록 하여야 객체를 추적할 수 있다.When it is determined that the size of the extracted motion image is one person, the determination unit 5 determines the position of the head to determine the presence or absence of a person. If it is determined that the person, the management unit 5 is to give a unique ID and to manage various management variables (S108). The reason is that the moving object in one camera 1 must be managed continuously, so that the extracted object must be managed by giving a unique ID to track the object.

이때 추출된 사람객체를 관리하는 메모리 변수는 도 11에 도시한 고유ID, 작성된 시간, 소멸된 시간(화면에서 사라진 시간), 상체와 하체의 색상(Hue) 값의 평균치, 카메라의 촬상 위치, 직전 진행방향, 촬상된 카메라번호, 촬상된 제어기번호, 획득된 영상의 크기를 작성하여 관리하도록 한다. 영상은 도 7에 도시된 바와 같이, 위치별, 카메라별, 일시별로 폴더를 만들어 통상의 메모리 수단 또는 데이터 베이스부(6)에 저장된다. 이는 추후에 검색의 편의성을 위한 작업이다. 그리고 소멸될 때(화면에서 사라질 때), 관리하고 있는 변수정보와 해당되는 움직임 영상 경로(Path)정보를 도 12의 데이터베이스테이블에 저장하도록 한다. At this time, the memory variables for managing the extracted human objects include the unique ID shown in FIG. 11, the created time, the expired time (the time disappeared from the screen), the average value of the hue values of the upper body and the lower body, the imaging position of the camera, and the immediately before. The heading direction, the photographed camera number, the photographed controller number, and the size of the acquired image are created and managed. As shown in FIG. 7, the image is stored in a conventional memory means or a database unit 6 by creating a folder for each position, camera, and date and time. This is for the convenience of the search later. When it is extinguished (disappears from the screen), the managed variable information and the corresponding motion video path information are stored in the database table of FIG. 12.

이때, 고유식별자(ID)는 검색할 때 유용하게 하기 위해 파일명을 고유하게 가져갈 필요가 있다. 그러기 위해서는 고유식별자(ID)에 촬상 위치, 카메라(1)의 번호, 일시, 객체번호(나타난 순간에 매겨지는 번호) 등을 넣을 필요가 있다. In this case, the unique identifier (ID) needs to have a unique file name in order to be useful when searching. For this purpose, it is necessary to put the imaging position, the number of the camera 1, the date and time, the object number (number given at the moment shown), etc. in the unique identifier ID.

이어서, 저장된 정보를 이용하여 찾고자 하는 사람과 유사한 사람의 정보를 검색하여 표시하는 방법에 대해서 기술하고자 한다. Next, a method of searching for and displaying information of a person who is similar to the person to be searched using the stored information will be described.

도 5에서 영상검색 알고리즘에 있어서, 선행되어야 할 것은 찾고자 하는 영상을 선택하고, 선택한 영상의 정보를 읽어오는 것이다(S501). 이것은 도 7에서 보여지는 것과 같이, 각각의 위치마다 설치된 카메라(1) 별로 저장된 이미지들 중에서 고를 수 있다. In the image retrieval algorithm of FIG. 5, the first thing to do is to select an image to be searched for and read information on the selected image (S501). This can be selected from among the images stored for the camera 1 installed at each position, as shown in FIG.

도 7에서 영상검색을 하게 되는 주된 이유는 특정 위치에서 사건, 사고가 났을 경우 해당 위치에서 움직인 사람들을 찾고자 함이다. 따라서 검색 조건으로는 위치정보(601)가 상위로 이루어져야 한다. 그러나 위치별 카메라 번호(602)와 일자(603)는 어느 것이 우선일 필요가 없으므로, 도 7에서 보여진 것처럼 카메라 번호가 일자보다 우선시하여 검색할 필요는 없다.In FIG. 7, the main reason for the image search is to find people who have moved at a specific location when an incident or accident occurs at a specific location. Therefore, as the search condition, the location information 601 should be made higher. However, since the position-specific camera number 602 and the date 603 do not have to be prioritized, the camera number does not need to be prioritized over the date as shown in FIG.

도 7에서 폴더를 검색하면, 도 8과 같이 선택된 일자에 저장된 영상을 전부 보여준다. 여기에서 검색하고자 하는 영상을 선택하면, 해당 영상을 HSI변환하여 그 결과로 산출된 색상(Hue) 영상을 기준 값으로 설정한다(S502). 기준 값의 색상 영상을 상체와 하체로 분리하여 그 값을 데이터베이스에 저장된 상부 색상 필드 및 하부 색상 필드와 비교한다. When the folder is searched for in FIG. 7, all images stored on the selected date are shown as shown in FIG. 8. In this case, when the image to be searched is selected, the corresponding image is HSI-converted and the resulting Hue image is set as a reference value (S502). The color image of the reference value is separated into an upper body and a lower body, and the values are compared with upper and lower color fields stored in a database.

모든 프레임(Frame)의 색상 값이 똑같지 않으므로, 오차 한계값(Threshold value)을 설정하여 이 오차한계 안의 차이를 갖는 모든 영상들을 검색한다.Since the color values of all the frames are not the same, a threshold value is set to search for all images having a difference within this error limit.

이렇게 검색되어 나온 영상들은 도 9와 같이 각각의 영상들의 정보와 함께 표시된다. 도 9는 같은 영상들만 나온 경우이나, 우연히 색상 정보가 비슷한 경우의 다른 영상들도 나올 가능성이 있다. 따라서 이 영상검색 알고리즘에서는 필요한 영상만 선택해서 볼 수 있어야 하며, 원하는 영상들만 동영상으로 재생하여 확인할 수 있게 하여야 한다. 그 결과, 도 10에서 보여지는 바와 같이, 원하는 위치, 시간대에서의 영상을 재생하여 볼 수 있는 것이다. 식별된 객체정보의 생성시간 정보, 제어기정보, 카메라정보로 연관된 MPEG4 또는 MJPEG로 녹화된 동영상정보의 시간스탬프를 검색하여 선택된 객체정보가 녹화된 위치의 정보를 검색할 수 있다.  The retrieved images are displayed together with the information of the respective images as shown in FIG. 9. FIG. 9 may show other images when only the same images are generated or when color information is similarly coincidentally. Therefore, in this image retrieval algorithm, only the necessary images can be selected and viewed, and only the desired images can be reproduced and confirmed. As a result, as shown in FIG. 10, the image can be reproduced and viewed at a desired position and time zone. The timestamp of the video information recorded in MPEG4 or MJPEG associated with the generation time information, the controller information, and the camera information of the identified object information may be searched for information on a location where the selected object information is recorded.

본 발명에 따른 영상검색 알고리즘의 전체 구성을 다시 정리하자면 다음과 같다. 영상검색 알고리즘은 저장된 폴더에서 원하는 위치 및 시간대를 찾고(도 6), 그 시간대에서 원하는 객체(사람)을 선택하면(도 7), 선택한 객체(사람)과 오차한계 내에서 가장 비슷한 객체들을 검색하고(도 8) 그 중에서 원하는 영상들만 모아 동영상으로 재생한다(도 9).The overall configuration of the image search algorithm according to the present invention is as follows. The image search algorithm finds the desired location and time zone in the saved folder (Fig. 6), selects the desired object (People) in that time zone (Fig. 7), and searches the most similar objects within the margin of error with the selected object (People). FIG. 8 collects only desired images and plays them as a video (FIG. 9).

이상 본 발명자에 의해서 이루어진 발명을 상기 실시예에 따라 구체적으로 설명하였지만, 본 발명은 상기 실시예에 한정되는 것은 아니고 그 요지를 이탈하지 않는 범위에서 여러 가지로 변경 가능한 것은 물론이다.As mentioned above, although the invention made by this inventor was demonstrated concretely according to the said Example, this invention is not limited to the said Example and can be variously changed in the range which does not deviate from the summary.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 객체식별이 가능한 영상처리 감시시스템 및 감시방법에 의하면, 검색하고자 하는 영상정보의 움직임 중에 사람 위주의 정보를 데이터베이스로 관리함으로써 다양한 영상정보를 검색하게 하여 사건, 사고의 원인을 신속하게 규명할 수 있도록 함으로써 보안관리업무의 효율화를 제공할 수 있다는 효과가 얻어진다. As described above, according to the image processing monitoring system and monitoring method capable of object identification in accordance with the present invention, by managing a human-oriented information in the database during the movement of the image information to be searched to search a variety of image information, events, accidents It is possible to provide the efficiency of the security management task by allowing the cause to be identified quickly.

또한 식별된 사람 객체정보를 활용한 경로추적 및 팬틸트(Fan-Tilt)를 갖추 고 있는 카메라와 연동하여 객체를 추적할 수 있는 기능, 특정 경계값이 부여된 영역으로 무단침입 시 경보발생 기능, 방향감지 기능, 물체 적체 유무 등의 응용이 가능한 감시시스템을 구축할 수 있는 인프라를 제공할 수 있다는 효과가 얻어진다In addition, the function can track the object by linking the camera with the path tracking and pan-tilt using the identified person object information, and the alarm function when the trespassing into the area given a specific threshold value. The effect is that it can provide the infrastructure to build a surveillance system that can be applied to the direction detection function, the presence of object accumulation, etc.

Claims (5)

(a) 사람객체를 추출하기 위한 배경 영상을 작성하는 단계; (a) creating a background image for extracting a human object; (b) 카메라에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출하는 단계; (b) subtracting the image captured in real time by the camera and the background image created in the previous step to extract a motion image; (c) 추출된 움직임 영상이 한 사람인가를 판별하는 단계; (c) determining whether the extracted motion image is a single person; (d) RGB영상을 HSI영상으로 변환하는 단계; (d) converting an RGB image to an HSI image; (e) 채도(Saturation)값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상을 작성하는 단계; (e) creating an image to which the hybrid median filter is applied to the image having the saturation value; (f) 상기 단계(e)에 작성된 영상에서 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인하는 단계; (f) identifying the head in position and size by identifying the head in the image created in step (e); (g) 상기 단계(c)에서 추출된 움직임 영상이 한 사람으로 판별된 경우 고유한 식별자, 촬상된 영상감시 제어기명, 카메라번호, 생성된 시간, 소멸된 시간, 식별된 객체의 상체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 하체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 카메라의 X축 위치, 식별된 객체의 카메라의 Y축 위치, 식별된 객체의 움직이는 방향 등의 변수를 관리하는 단계; (g) When the motion image extracted in step (c) is identified as a person, a unique identifier, a captured image surveillance controller name, a camera number, a generated time, an expired time, and an upper body color of the identified object (Hue). Managing variables such as a value of), a lower body color (Hue) value of the identified object, the X axis position of the camera of the identified object, the Y axis position of the camera of the identified object, and the moving direction of the identified object; (h) 식별된 객체가 카메라에서 삭제될 때 식별된 변수정보를 데이터베이스에서 저장하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 감시 방법.and (h) storing the identified variable information in a database when the identified object is deleted from the camera. 제1항에 있어서,  The method of claim 1, (i) 움직임 영상을 선택하여 유사한 객체에 대한 검색을 실시하면 선택된 움직임 영상에서 상체 색상(Hue)과 하체 색상(Hue) 정보로 변환하는 단계; (i) converting the selected motion image into upper body color (Hue) and lower body color (Hue) information when the motion image is selected and searched for a similar object; (j) 추출된 상체와 하체의 색상(Hue) 값으로 상기 데이터베이스에서 보관된 정보를 검색하여 선택된 움직임 영상과 유사한 영상정보를 제어기명, 카메라번호, 촬상시간 정보와 추출된 영상을 표시하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시방법.(j) searching the stored information in the database by the extracted Hue values of the upper and lower bodies to display image information similar to the selected motion image with the controller name, camera number, image capturing time information and the extracted image; Video surveillance method further comprising. 제2항에 있어서, The method of claim 2, (k) 저장된 움직임 영상을 선택하면 데이터베이스에 보관된 생성시간정보, 컨트롤러명, 카메라번호를 참조하여 해당하는 MPEG4 또는 MJPEG으로 녹화된 동영상의 시간 스템프를 검색하여 선택된 움직임 영상이 기록된 동영상 위치를 자동으로 검색하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시방법.(k) If you select the saved motion video, it searches the time stamp of the video recorded with MPEG4 or MJPEG by referring to the creation time information, controller name and camera number stored in the database, and automatically selects the video location where the selected motion video is recorded. The video surveillance method further comprising the step of searching. 다수의 카메라에서 촬상된 영상을 영상 캡처부에서 캡처하고, 사람객체를 추출하여 표시하는 영상처리 감시시스템에 있어서,In the image processing surveillance system for capturing images captured by a plurality of cameras in the image capture unit, extracting and displaying a human object, 상기 다수의 카메라에서 실시간으로 촬상된 영상과 전 단계에서 작성된 배경 영상을 뺄셈 연산하여 움직임 영상을 추출하는 움직임 영상 추출부,A motion image extracting unit extracting a motion image by subtracting an image captured in real time by the plurality of cameras and a background image created in the previous step; 상기 움직임 영상 추출부에서 추출된 영상이 한 사람인가를 판별하고, RGB영상을 HSI영상으로 변환하고, 채도 값을 가진 영상을 하이브리드 미디언 필터를 적용한 영상으로 작성하며, 작성된 영상에서 사람의 머리를 식별하여 위치와 크기로 사람인지 확인하는 판단부,The image extracted by the motion image extractor determines whether one person, converts an RGB image into an HSI image, prepares an image having chroma values as an image using a hybrid median filter, and draws a human head from the created image. A judging unit that identifies and identifies a person by location and size, 고유한 식별자, 촬상된 영상감시 제어기명, 상기 카메라의 번호, 생성된 시간, 소멸된 시간, 식별된 객체의 상체 색상(Hue)값, 식별된 객체의 하체 색상값, 식별된 객체의 카메라의 X축 위치, 식별된 객체의 카메라의 Y축 위치, 식별된 객체의 움직이는 방향 등의 변수를 관리하여 출력하는 관리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 감시시스템.Unique identifier, the name of the image surveillance controller, the number of the camera, the time of creation, the time of expiration, the upper body color value of the identified object, the lower body color value of the identified object, the camera's X of the identified object And a management unit for managing and outputting variables such as an axis position, a Y axis position of the camera of the identified object, and a moving direction of the identified object. 제4항에 있어서, The method of claim 4, wherein 상기 관리부에서 관리된 정보에 대해 식별된 객체가 카메라에서 삭제될 때 식별된 변수정보를 저장하는 데이터 베이스부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상처리 감시시스템.And a database unit for storing the identified variable information when the object identified for the information managed by the management unit is deleted from the camera.
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KR1020060083163A KR20060100341A (en) 2006-08-30 2006-08-30 Image monitoring system for object identification

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Cited By (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100885418B1 (en) * 2008-07-30 2009-02-24 주식회사 일리시스 System and method for detecting and tracking people from overhead camera video
KR101137110B1 (en) * 2010-08-23 2012-04-19 (주)넥스리얼 Method and apparatus for surveying objects in moving picture images
WO2012081760A1 (en) * 2010-12-13 2012-06-21 (주)리얼허브 Method for detecting wander information by image processing
KR101409851B1 (en) * 2012-12-27 2014-06-19 전자부품연구원 Apparatus and Method Providing Road Information Using Camera
KR101470763B1 (en) * 2013-12-26 2014-12-08 성균관대학교산학협력단 Method for detecting color object in image and apparatur for detecting color object in image
KR101481370B1 (en) * 2014-07-08 2015-01-14 성균관대학교산학협력단 Method for detecting color object in image and apparatus for detecting color object in image
KR20150022246A (en) * 2013-08-22 2015-03-04 에스케이텔레콤 주식회사 Method and Apparatus for Searching Image by Using Adjacent Distance Reference and Computer-Readable Recording Medium with Program
US9082278B2 (en) 2010-03-19 2015-07-14 University-Industry Cooperation Group Of Kyung Hee University Surveillance system
KR101641651B1 (en) * 2015-07-23 2016-07-21 주식회사 에스원 Video monitoring system and control method thereof
WO2017007251A1 (en) * 2015-07-08 2017-01-12 엘지이노텍(주) Moving body information providing device and method for vehicle, and recording medium, onto which program is recorded, for executing method
KR101897018B1 (en) * 2017-04-27 2018-09-10 주식회사 엑사스코프 Method for tracking an object and apparatus thereof
KR101997799B1 (en) * 2018-12-17 2019-07-08 엘아이지넥스원 주식회사 System for providing image associated with region of interest
KR102028319B1 (en) * 2018-12-17 2019-11-04 엘아이지넥스원 주식회사 Apparatus and method for providing image associated with region of interest

Families Citing this family (16)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100865388B1 (en) * 2007-02-27 2008-10-24 카시와야마 토요히테 Image recording apparatus for a car
KR100865531B1 (en) * 2007-06-04 2008-10-29 (주)유디피 Method for separating individual pedestrians by clustering foreground pixels
KR100883066B1 (en) 2007-08-29 2009-02-10 엘지전자 주식회사 Apparatus and method for displaying object moving path using text
KR100964726B1 (en) * 2008-07-14 2010-06-21 한국산업기술대학교산학협력단 Method for tracking moving objects using characteristics of moving objects in image camera system
KR101033349B1 (en) * 2009-03-24 2011-05-09 아주대학교산학협력단 Vision watching System and Method for safety hat
KR101025133B1 (en) * 2009-06-24 2011-03-25 주식회사 대덕지에스 Video surveillance system and video surveillance method thereof
KR101081861B1 (en) * 2009-06-29 2011-11-09 주식회사세오 Violence detection method by analyzing the motion image of moving peoples
KR100973752B1 (en) * 2009-08-14 2010-08-04 (주)위드솔루션 Security system capable of storing still image
US8515124B2 (en) 2010-02-04 2013-08-20 Electronics And Telecommunications Research Institute Method and apparatus for determining fake image
KR100983777B1 (en) * 2010-04-15 2010-09-27 (주)사라다 Image capture system for object recognitions and method for controlling the same
WO2012005387A1 (en) * 2010-07-05 2012-01-12 주식회사 비즈텍 Method and system for monitoring a moving object in a wide area using multiple cameras and an object-tracking algorithm
US20140307076A1 (en) * 2013-10-03 2014-10-16 Richard Deutsch Systems and methods for monitoring personal protection equipment and promoting worker safety
KR102126868B1 (en) 2013-11-15 2020-06-25 한화테크윈 주식회사 Appratus and method for processing image
KR101472077B1 (en) 2014-04-01 2014-12-16 주식회사 베스트디지탈 Surveillance system and method based on accumulated feature of object
CN104715264A (en) * 2015-04-10 2015-06-17 武汉理工大学 Method and system for recognizing video images of motion states of vehicles in expressway tunnel
KR102172943B1 (en) 2018-12-14 2020-11-02 이정무 Method for managing image information, Apparatus for managing image information and Computer program for the same

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20010100434A (en) * 2000-05-02 2001-11-14 민준영 Image Monitoring Security System And Image Transmission Function Thereof
KR100572768B1 (en) * 2004-06-02 2006-04-24 김상훈 Automatic detection method of human facial objects for the digital video surveillance

Cited By (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100885418B1 (en) * 2008-07-30 2009-02-24 주식회사 일리시스 System and method for detecting and tracking people from overhead camera video
US9082278B2 (en) 2010-03-19 2015-07-14 University-Industry Cooperation Group Of Kyung Hee University Surveillance system
KR101137110B1 (en) * 2010-08-23 2012-04-19 (주)넥스리얼 Method and apparatus for surveying objects in moving picture images
WO2012081760A1 (en) * 2010-12-13 2012-06-21 (주)리얼허브 Method for detecting wander information by image processing
KR101409851B1 (en) * 2012-12-27 2014-06-19 전자부품연구원 Apparatus and Method Providing Road Information Using Camera
KR20150022246A (en) * 2013-08-22 2015-03-04 에스케이텔레콤 주식회사 Method and Apparatus for Searching Image by Using Adjacent Distance Reference and Computer-Readable Recording Medium with Program
KR101470763B1 (en) * 2013-12-26 2014-12-08 성균관대학교산학협력단 Method for detecting color object in image and apparatur for detecting color object in image
KR101481370B1 (en) * 2014-07-08 2015-01-14 성균관대학교산학협력단 Method for detecting color object in image and apparatus for detecting color object in image
WO2017007251A1 (en) * 2015-07-08 2017-01-12 엘지이노텍(주) Moving body information providing device and method for vehicle, and recording medium, onto which program is recorded, for executing method
KR20170006566A (en) * 2015-07-08 2017-01-18 엘지이노텍 주식회사 Apparatus and method for providing the moving body around vehicle, and recording medium for recording program performing the method
US10482320B2 (en) 2015-07-08 2019-11-19 Lg Innotek Co., Ltd. Device and method for providing moving body information for a vehicle, and recording medium, on which a program for executing the method is recorded
KR101641651B1 (en) * 2015-07-23 2016-07-21 주식회사 에스원 Video monitoring system and control method thereof
KR101897018B1 (en) * 2017-04-27 2018-09-10 주식회사 엑사스코프 Method for tracking an object and apparatus thereof
KR101997799B1 (en) * 2018-12-17 2019-07-08 엘아이지넥스원 주식회사 System for providing image associated with region of interest
KR102028319B1 (en) * 2018-12-17 2019-11-04 엘아이지넥스원 주식회사 Apparatus and method for providing image associated with region of interest

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Publication number Publication date
KR20060100341A (en) 2006-09-20
KR100896949B1 (en) 2009-05-14

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