KR20110044110A - Apparatus and method for generating metadata for surveillance system - Google Patents

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KR20110044110A
KR20110044110A KR1020090100946A KR20090100946A KR20110044110A KR 20110044110 A KR20110044110 A KR 20110044110A KR 1020090100946 A KR1020090100946 A KR 1020090100946A KR 20090100946 A KR20090100946 A KR 20090100946A KR 20110044110 A KR20110044110 A KR 20110044110A
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South Korea
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metadata
video surveillance
type
surveillance system
data
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Application number
KR1020090100946A
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Korean (ko)
Inventor
남윤영
김석철
김진형
최유주
홍상진
김양원
조위덕
스타나세빅 밀루틴
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아주대학교산학협력단
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Abstract

PURPOSE: An apparatus and method for generating metadata for a surveillance system are provided to exchange analysis information between intelligent surveillance systems. CONSTITUTION: A data receiving unit(110) receives a service image data from a plurality of intelligence surveillance systems using a communication protocol. A data analysis unit(120) extracts data information from the service image data. A metadata generation unit(130) generates metadata by applying the extracted information to the service image data tag.

Description

영상감시 시스템을 위한 메타데이터 생성 장치 및 방법 {Apparatus and method for generating metadata for Surveillance System }Apparatus and method for generating metadata for Surveillance System}

본 발명은 영상감시 시스템을 위한 메타데이터 생성 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 감시 카메라로부터 입력 받은 영상을 자동으로 분석하는 지능형 영상 감시 시스템들간의 분석 정보를 교환하기 위한 메타데이터 생성 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a metadata generating apparatus and method for a video surveillance system, and more particularly, to a metadata generating apparatus for exchanging analysis information between intelligent video surveillance systems for automatically analyzing an image received from a surveillance camera; It is about a method.

메타데이터(metadata)는 데이터에 관한 구조화된 데이터로, 다른 데이터를 설명해 주는 데이터를 말한다.Metadata is structured data about data and refers to data that describes other data.

대량의 정보 가운데에서 찾고 있는 정보를 효율적으로 찾아내서 이용하기 위해 일정한 규칙에 따라 콘텐츠에 대하여 부여되는 데이터이다.It is data that is given to content according to a predetermined rule in order to efficiently find and use information that is being searched among a large amount of information.

여기에는 콘텐츠의 위치와 내용, 작성자에 관한 정보, 권리 조건, 이용 조건, 이용 내력등이 기록되어 있다.Here, the location and content of the content, information about the author, conditions of rights, conditions of use, usage history, etc. are recorded.

컴퓨터에서는 보통 메타데이터를 데이터를 표현하기 위한 목적과 데이터를 빨리 찾기 위한 목적으로 사용하고 있다.Computers usually use metadata to express data and to find data quickly.

데이터를 표현하기 위한 목적으로 사용되는 메타데이터의 가장 좋은 예가 HTML 태그이다. The best example of metadata used to represent data is HTML tags.

데이터에 관한 구조화라는 것은 HTML 태그 안에 head나 body가 있으며, body안에 table이 올 수 있고, table안에는 tr이, tr안에는 td가 올 수 있는 것처럼 데이터가 상위에서 하위로 나무(tree)형태의 구조를 이루고 있다는 의미이다.Data structuring is a tree-like structure from top to bottom, with head or body in the HTML tag, table in the body, tr in the table, and td in the tr. It means to achieve.

메타데이터의 또 다른 목적은 데이터를 빨리 찾기 위한 것으로, 컴퓨터에서 정보의 인덱스(index)구실을 한다. Another purpose of metadata is to find data quickly, which serves as an index of information on a computer.

우리가 많이 사용하는 데이타베이스도 이러한 메타데이터가 잘 구성되어 있기 때문에 데이터를 빨리 찾을 수 있다.Databases that we use a lot can find data quickly because this metadata is well organized.

사용자는 메타데이터를 이용하여 자기가 원하는 특정 데이터(정보)를 검색엔진등으로 쉽게 찾아낼 수 있다. The user can easily find specific data (information) that he / she wants using a search engine using metadata.

영화의 한 신에서 거기 나오는 배우의 데이터를 추출하거나 축구 시합의 비디오에서 골인 장면만을 뽑아낼 수 있고, 또 이 자료들을 편집할 수 있는 것도 메타데이터의 기능이다.It is the function of metadata to extract the actor's data from one scene of the film or to extract only the shots from the video of the football match.

전자의 경우에서나 후자의 경우에 메타데이터는 데이터를 사용하는 사람에게는 보이지 않는다. 그러나 컴퓨터는 메타데이터의 내용을 이해하고 이를 이용한다. 곧 웹 자료나 다른 것들에 관해 기계가 이해할 수 있는 정보가 메타데이터인 것이다.In the former or latter case, the metadata is invisible to the person using the data. But computers understand and use the content of metadata. In other words, metadata that the machine can understand about web material or anything else is metadata.

일반적으로 디지털 데이터(digital data)의 태깅(tagging)은 시간, 공간, 인물, 사물에 대한 정보를 태그(tag)로 사용하여 데이터를 분류하거나 통합 관리하는 기술이 널리 알려져 있다.In general, tagging of digital data is widely known as a technique for classifying or integrated data by using information about time, space, person, and thing as a tag.

여기서, 태그는 데이터에 대한 신속한 접근 또는 검색을 하기 위해 디지털 데이 터에 부착되는 메타데이터(meatdata)이다 .Here, tags are metadata attached to digital data for quick access or retrieval of the data.

이러한 메타데이터와 같은 태그 정보는 주로 공간에 대한 태그, 인물에 관한 태그, 사물에 관한 태그, 시간에 관한 태그등으로 구분되어 있으며, 이를 디지털 데이터로부터 추출하기 위해 영상 분석 및 바코드, RFID (Radio Frequency Indentification)등을 이용하고 있다.Tag information such as metadata is mainly classified into tags for space, tags for people, tags about things, tags about time, and so on. To extract them from digital data, image analysis, barcode, and RFID (Radio Frequency) Indentification).

지능형 영상 감시 시스템(Intelligent Video Surveillance System)은 감시 카메라와 감시 카메라와 연결된 영상 녹화 장치로 구성되어 있으며, 영상 분석 기능을 통해 자동으로 영상을 분석하여 각 정의된 룰에 따라 실시간으로 이벤트를 감지하는 시스템이다.Intelligent Video Surveillance System consists of surveillance cameras and video recording devices connected to surveillance cameras.The video analysis function automatically analyzes video and detects events in real time according to each defined rule. to be.

사용자는 실시간으로 경보를 받고 환경 내에서 위협이나 다른 중요한 사건을 시기 적절하게 처리하기를 원한다. Users want to be alerted in real time and to deal with threats and other important events in the environment in a timely manner.

지능형 영상 감시 시스템은 정의하는 이벤트의 규칙과 교환하는 메시지 규칙이 제조사마다 각기 다르다. Intelligent video surveillance systems have different rules for defining events and for exchanging message rules.

따라서 분산 시스템 또는 이기종 시스템들간에 분석 정보를 교환할 수 있는 감시 시스템이 요구되는 상황이다.Therefore, there is a need for a monitoring system that can exchange analysis information between distributed or heterogeneous systems.

본원 발명은 대용량의 감시 비디오 데이터베이스를 효과적으로 인덱싱하고 분산형 또는 이기종 감시 시스템들간의 통합된 검색과 관리를 효율적으로 이루기 위한 메타데이터 생성 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.The present invention provides an apparatus and method for generating a metadata for effectively indexing a large surveillance video database and efficiently performing integrated search and management between distributed or heterogeneous surveillance systems.

본 발명의 실시예가 이루고자 하는 기술적 과제는, 대용량의 감시 비디오 데이터 베이스를 효과적으로 인덱싱하고, 분산형 또는 이기종 감시 시스템들간의 통합된 검색과 관리를 효율적으로 운용할 수 있는 영상감시 시스템을 위한 메타 데이터 생성 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.An object of the present invention is to generate metadata for a video surveillance system that can effectively index a large surveillance video database and efficiently manage integrated search and management among distributed or heterogeneous surveillance systems. An apparatus and method are provided.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 영상감시 시스템을 위한 메타 데이터 생성 장치는 , 서로 다른 플랫폼 및 통신 프로토콜을 사용하는 복수개의 지능형 영상 감시 시스템으로부터 서비스 영상 데이터를 수신하는 데이터 수신부; 상기 서비스 영상 데이터에서 데이터 정보를 추출하는 데이터 분석부; 및 상기 추출한 데이터 정보를 상기 서비스 영상 데이터에 태그로 부여하여 메타 데이터(Metadata)를 생성하는 메타데이터 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.Meta data generating apparatus for a video surveillance system according to an embodiment of the present invention for achieving the technical problem, the data receiving unit for receiving service image data from a plurality of intelligent video surveillance system using a different platform and communication protocol; A data analyzer extracting data information from the service image data; And a metadata generator for generating metadata by assigning the extracted data information as a tag to the service image data.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 실시예에 따른 영상감시 시스템을 위한 메타 데이터 생성 방법은, 서로 다른 플랫폼 및 통신 프로토콜을 사용하는 복수개의 지능형 영상 감시 시스템으로부터 서비스 영상 데이터를 수신하는 데이터 수신단계; 상기 서비스 영상 데이터에서 데이터 정보를 추출하는 데이터 분석 단계; 및 상기 추출한 데이터 정보를 상기 서비스 영상 데이터에 태그로 부여하여 메타 데이터(Metadata)를 생성하는 메타데이터 생성단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.Meta data generation method for a video surveillance system according to an embodiment of the present invention for achieving the technical problem, a data receiving step of receiving service image data from a plurality of intelligent video surveillance system using a different platform and communication protocol ; A data analysis step of extracting data information from the service image data; And generating metadata by attaching the extracted data information to the service image data as a tag.

본 발명에 따른 메타데이터 생성 장치 및 방법에 의하면 대용량의 감시 비디오 데이터 베이스를 효과적으로 인덱싱하고, 분산형 또는 이기종 감시 시스템들간의 통합된 검색과 관리를 효율적으로 운용할 수 있는 효과가 있다.According to the metadata generating apparatus and method according to the present invention, it is possible to effectively index a large-scale surveillance video database, and to efficiently operate integrated search and management between distributed or heterogeneous surveillance systems.

본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 첨부 도면 및 도면에 기재된 내용을 참조하여야 한다.DETAILED DESCRIPTION In order to fully understand the present invention, the operational advantages of the present invention, and the objects achieved by the practice of the present invention, reference should be made to the accompanying drawings which illustrate preferred embodiments of the present invention and the contents described in the drawings.

이하, 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Like reference numerals in the drawings denote like elements.

본 발명은 감시 카메라로부터 입력 받은 영상을 자동으로 분석하는 지능형 영상 감시 시스템들간의 분석 정보를 교환하기 위한 메타데이터 생성 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a metadata generating device for exchanging analysis information between intelligent video surveillance systems for automatically analyzing an image received from a surveillance camera.

도 1 은 본 발명에 따른 메타데이터 생성 장치의 개요도를 보여주는 도면이다.1 is a view showing a schematic diagram of a metadata generating device according to the present invention.

본 발명에서의 메타데이터 생성 장치는 데이터 수신부(110), 데이터 분석부(120) 및 메타데이터 생성부(130)를 포함한다.The metadata generating apparatus in the present invention includes a data receiving unit 110, a data analyzing unit 120, and a metadata generating unit 130.

데이터 수신부(110)는 서로 다른 플랫폼 및 통신 프로토콜을 사용하는 복수개의 지능형 영상 감시 시스템으로부터 서비스 영상 데이터를 수신한다. The data receiver 110 receives service image data from a plurality of intelligent video surveillance systems using different platforms and communication protocols.

지능형 영상 감시 시스템은 촬영된 영상에서 미리 설정된 룰(rule)에 따라 서비 스 영상 데이터를 추출하고, 추출된 서비스 영상 데이터를 상기 통신 프로토콜을 이용하여 전송한다.The intelligent video surveillance system extracts service image data from a captured image according to a preset rule, and transmits the extracted service image data using the communication protocol.

서비스 영상 데이터는 설정된 룰(rule)에 따라 다른 정보를 포함한다.The service image data includes other information according to the set rule.

데이터 분석부(120)는 지능형 영상 감시 시스템으로부터 수신한 서비스 영상 데이터에서 데이터 정보를 추출한다.The data analyzer 120 extracts data information from service image data received from the intelligent video surveillance system.

메타데이터 생성부(130)는 데이터 분석부(120)에서 추출한 데이터 정보를 상기 서비스 영상 데이터에 태그로 부여하여 메타 데이터(Metadata)를 생성한다.The metadata generator 130 generates metadata by attaching the data information extracted by the data analyzer 120 to the service image data as a tag.

메타데이터 생성부(130)에서 생성한 메타 데이터는 상기 지능형 영상 감시 시스템간 상호 호환이 가능하다.Meta data generated by the metadata generator 130 may be compatible with the intelligent video surveillance system.

지능형 영상 감시 시스템은 각각 서로 다른 플랫폼 및 통신 프로토콜을 이용하여 운용되지만, 메다테이터는 플랫폼이나 통신 프로토콜과 무관하게 상호 호환이 가능한 것이다.Intelligent video surveillance systems operate on different platforms and communication protocols, but the metadata is interoperable regardless of platform or communication protocol.

본원 발명에서의 메타 데이터 생성장치는 메타데이터 생성부(130)에서 생성한 메타 데이터를 상기 지능형 영상 감시 시스템으로 전송하는 전송부;를 더 포함할 수 있다.Meta data generating apparatus according to the present invention may further include a transmitting unit for transmitting the meta data generated by the metadata generating unit 130 to the intelligent video surveillance system.

도 2 는 지능형 영상 감시 시스템의 구성을 보여주는 도면이다.2 is a diagram illustrating a configuration of an intelligent video surveillance system.

지능형 영상 감시 시스템은 복수개의 카메라(210), 복수개의 영상 인식 처리부(220), 복수개의 녹화부(230), 서비스 처리부(240), 룰 등록부(250) 및 분석 정보 처리부(260)를 포함한다.The intelligent video surveillance system includes a plurality of cameras 210, a plurality of image recognition processing units 220, a plurality of recording units 230, a service processing unit 240, a rule register unit 250, and an analysis information processing unit 260. .

복수개의 카메라(210)는 각각의 촬영 지역의 영상을 획득한다.The plurality of cameras 210 acquires an image of each photographing area.

복수개의 영상 인식 처리부(220)는 상기 획득된 영상에서 객체를 인식한다.The plurality of image recognition processing units 220 recognizes an object in the obtained image.

복수개의 녹화부(230)는 상기 인식된 객체의 영상을 녹화한다.A plurality of recording unit 230 records the image of the recognized object.

서비스 처리부(240)는 사용자가 요구한 서비스를 등록한다.The service processor 240 registers a service requested by the user.

룰 등록부(250)는 서비스 영상 데이터 생성을 위한 룰(rule)을 저장한다.The rule register 250 stores a rule for generating service image data.

분석 정보 처리부(260)는 상기 등록된 서비스 및 저장된 룰(rule)에 기초하여 상기 인식된 객체 영상으로부터 상기 서비스 영상 데이터를 생성한다.The analysis information processor 260 generates the service image data from the recognized object image based on the registered service and stored rules.

분석 정보 수집부(270)는 영상인식 처리부(220)으로부터 분석 정보만을 받아 분석 정보 처리부(260)로 전달한다.The analysis information collecting unit 270 receives only the analysis information from the image recognition processor 220 and transmits the analysis information to the analysis information processing unit 260.

상황 전송부(280)는 서비스 영상 데이터를 전송하여 알람을 발생시킨다.The situation transmitter 280 transmits service image data to generate an alarm.

지능형 영상 감시 시스템은 룰 등록부(250) 및 서비스 처리부(240)의 플랫폼과 소프트웨어 구현언어 및 통신 프로토콜이 서로 상이하여 연동에 문제를 갖게 된다.In the intelligent video surveillance system, the platform of the rule register 250 and the service processor 240, the software implementation language, and the communication protocol are different from each other, and thus have problems in interworking.

본원 발명은 분산 시스템 또는 이기종 지능형 영상 감시 시스템들간의 분석 정보를 교환하기 위한 메타데이터 생성 장치에 관한 것이다. The present invention relates to a metadata generating device for exchanging analysis information between distributed systems or heterogeneous intelligent video surveillance systems.

본원 발명메타데이터는(Metadata)는 XML(Extensible Markup Language) 스키마(schema)를 기반으로 한 XML로 생성할 수 있거나 또는 DTD(Document Type Definition)을 이용하여 생성하는 것을 특징으로 한다.Metadata of the present invention may be generated in XML based on an Extensible Markup Language (XML) schema or may be generated using a Document Type Definition (DTD).

이하에서는 XML 스키마를 기반으로 XML을 이용하여 메타데이터를 생성하는 방법에 대해서 자세하게 기술한다.Hereinafter, a method of generating metadata using XML based on XML schema will be described in detail.

메타데이터의 구조는 메타데이터 ID, 객체(object), 카메라, 싱크(sync), 오디와 비디오 파일의 물리적 또는 논리적 저장 위치에 관한 엘리먼트로 구성된다.The structure of metadata consists of elements relating to metadata IDs, objects, cameras, syncs, physical and logical storage locations for audio and video files.

즉, 데이터 분석부(120)에서 추출한 데이터 정보는 상기 추출한 데이터 정보는 상기 메타데이터(Metadata)의 타입(type), 상기 인식된 객체의 타입(type), 상기 카메라의 타입, 상기 인식된 객체의 싱크 타입 및 상기 서비스 영상 데이터의 타입을 포함한다.That is, the data information extracted by the data analyzer 120 may include the type of the metadata, the type of the recognized object, the type of the camera, and the type of the recognized object. And a sink type and a type of the service video data.

감시 카메라의 출력 데이터에 따라 오디오 데이터 파일은 생략될 수 있다.The audio data file may be omitted according to the output data of the surveillance camera.

객체는 객체ID, 색상(color), 크기(size), 위치 (location), 형태(type), 행동(action), 주석(comment), 싱크로 이루어진다.An object consists of an object ID, color, size, location, type, action, comment, and sink.

객체 ID는 유일한 키값으로 시스템에서 자동생성한 고유값을 갖는다.The object ID is a unique key value and has a unique value automatically generated by the system.

색상(color)는 몸체(body), 머리(head), 상체(upper), 하체(lower)로 하위 엘리먼트가 있으며, 엘리먼트의 값은 RGB(Red, Green, Blue) 또는 HSV(Hue, Ssturation, Value)이거나 점유율(dominant)이 높은 색상인 대표색상이 값이 된다. Color is body, head, upper and lower, and there are sub-elements. The element value is RGB (Red, Green, Blue) or HSV (Hue, Ssturation, Value). ) Or a representative color, which is a dominant color.

몸체는 머리, 상체, 하체를 블랍(blob)하여 RGB나 HSV의 값을 갖거나 점유율이 높은 색상이 대표 색상으로 정한다. The body blobs the head, upper body, and lower body and has a value of RGB or HSV or a color having a high occupancy rate is designated as the representative color.

객체의 형태에 따라 머리, 상체, 하체의 값을 갖지 않는 경우도 있다(minoccur=0). 예를 들어, 차량의 경우 몸체를 머리, 상체, 하체로 나누지 않고, 몸체에 대한 대표 색상 값만 갖는다.Some objects do not have head, upper and lower body values (minoccur = 0). For example, a vehicle does not divide the body into heads, upper bodies, and lower bodies, but has only representative color values for the bodies.

도 3 은 감시 카메라로부터 입력 받은 영상에서 움직이는 객체를 기반으로 전경영상을 추출하고 마스크 처리 후로 얻은 이미지이다.3 is an image obtained after extracting a foreground image based on a moving object from an image received from a surveillance camera and processing a mask.

도 4는 도 3의 영상에서 움직이는 객체를 블랍으로 정하였을 때 색조(hue)값에 대한 히스토그램을 원형 그래프로 나타냈을 때의 분포도이다. FIG. 4 is a distribution diagram when a histogram of a hue value is represented as a circular graph when a moving object is selected as a blob in the image of FIG. 3.

도 4의 (가)는 도 3의 (가) 영상에 대한 히스토그램이다. 4A is a histogram of the image of FIG. 3A.

무채색인 경우는 색조값의 분포가 두드러지지 않기 때문에 S와 V 값을 이용하거나 대표 색상을 이용해야 한다. In the case of achromatic color, the distribution of hue values is not prominent, so S and V values or representative colors should be used.

도 4의 (나)는 사람이 노란색 상의를 입고 있기 때문에 색조값의 분포가 두드러지게 나타나며, 이때 색조값이 엘리먼트의 값이 된다. In FIG. 4B, since a person is wearing a yellow top, the distribution of color tones is prominent, and the color tones is the value of the element.

크기는 객체의 가로, 세로, 너비를 하위 엘리먼트가 있으며 값은 cm 단위로 정수값이다. The size is the width, height, and width of the object. There are sub-elements. The value is an integer in cm.

영상처리 기능, 성능, 효용가치, 카메라 설치환경에 따라 너비의 엘리먼트는 생략될 수 있다(minoccur=0).Depending on image processing function, performance, utility value, and camera installation environment, the width element may be omitted (minoccur = 0).

도 5 는 움직이는 객체의 크기를 계산하여, 가로와 세로의 길이를 미터(meter)단위로 표현하고 있는 이미지이다.5 is an image expressing the lengths of the horizontal and vertical units in meters by calculating the size of a moving object.

객체의 크기(y) 계산은 아래와 같은 식을 이용한다. 초점거리, 카메라의 높이, 틸트 각도는 주어지기 때문에 카메라로부터 입력되는 객체의 좌표값으로 크기를 계산할 수 있다.To calculate the size (y) of an object, use the following equation. Since the focal length, the height of the camera, and the tilt angle are given, the size can be calculated from the coordinates of the object input from the camera.

Figure 112009064872516-PAT00001
Figure 112009064872516-PAT00001

여기서, f: 초점거리(focal length),

Figure 112009064872516-PAT00002
: 카메라의 높이,
Figure 112009064872516-PAT00003
:카메라의 틸트(tilt) 각도,
Figure 112009064872516-PAT00004
: 카메라상에서 객체의 중앙 위치,
Figure 112009064872516-PAT00005
: 카메라상에서 객체의 위 위치,
Figure 112009064872516-PAT00006
: 카메라상에서 객체의 아래 위치를 나타낸다.Where f is the focal length,
Figure 112009064872516-PAT00002
Is the height of the camera,
Figure 112009064872516-PAT00003
Tilt angle of the camera,
Figure 112009064872516-PAT00004
Is the center position of the object on the camera,
Figure 112009064872516-PAT00005
Position of the object on the camera,
Figure 112009064872516-PAT00006
: Indicates the lower position of the object on the camera.

위치는 객체의 x, y, z 에 대한 좌표를 나타낸다. The position represents the coordinates of x, y, z of the object.

카메라의 GPS 위치, 카메라의 높이, 카메라 틸트 각도가 설치시 입력되면 객체의 높이(y)는 위 식에 의해 계산되고 식으로 서 있는 위치(y')를 계산할 수 있다.When the GPS position of the camera, the height of the camera, and the tilt angle of the camera are input at the time of installation, the height y of the object is calculated by the above equation, and the standing position y 'can be calculated.

도 6 은 카메라의 설치 환경에 따른 객체의 크기와 위치를 계산하기 위한 실시예를 보여주는 도면이다.6 is a diagram illustrating an embodiment for calculating a size and a location of an object according to an installation environment of a camera.

Figure 112009064872516-PAT00007
Figure 112009064872516-PAT00007

위의 계산은 상대적인 계산으로 h' 로 부터 떨어져 있는 거리만을 계산하므로 카메라의 위치 h'의 GPS 좌표값을 컨버팅한다. The above calculation is a relative calculation that calculates only the distance away from h 'and converts the GPS coordinates of the camera's position h'.

형태는 위에서 계산한 객체의 크기와 위치를 기반으로 사람(person), 자전거(bicycle), 오토바이(motorcycle), 차량(vehicle), 선박(boat), 비행기(airplane), 동물(animal)로 구분할 수 있으며, 구별이 불가능한 경우 미정(undefined)의 값을 갖는다. The shape can be divided into person, bicycle, motorcycle, vehicle, boat, airplane and animal based on the size and location of the object calculated above. If it cannot be distinguished, it has an undefined value.

영상 감시 시스템의 감시지역과 출몰하는 객체의 종류에 따라 추가가 가능하다.Additions can be made depending on the surveillance area of the video surveillance system and the types of objects that appear.

행동은 객체의 움직이는 속력을 계산하여 사람의 경우, 걷기(0~150cm/s)와 뛰기(150cm/s 이상)로 값을 갖거나 속력의 숫자값을 갖는다. An action calculates the moving speed of an object and, in the case of humans, has a value of walking (0-150 cm / s) and running (150 cm / s or more) or a numerical value of speed.

감시 지역에 따라 기준값(150cm/s)의 값은 조절될 수 있다.Depending on the monitoring area, the value of the reference value (150 cm / s) can be adjusted.

주석은 메타데이터 관리상 작성되는 코드 또는 발생되는 에러코드 등이 내용이 입력되며, 객체와 메타데이터에 대한 주석 엘리먼트가 있다.Annotations include codes created in metadata management or generated error codes, and there are annotation elements for objects and metadata.

싱크는 객체가 나타나고 사라진 시간을 밀리세컨드(miliseconds) 단위로 입력되고 대표이미지(keyframe) 엘리먼트는 저장위치를 값으로 갖는다. The sink inputs the time the object appears and disappears in milliseconds, and the keyframe element has a storage location as a value.

즉, 인식된 객체의 싱크 타입은 상기 인식된 객체가 상기 획득된 영상에서 나타나고 사라진 시간을 밀리세컨드(millisecond) 단위로 입력한다.That is, the sync type of the recognized object inputs the time in which the recognized object appears and disappears in the acquired image in millisecond units.

카메라는 하위 엘리먼트로 카메라 ID, 해상도(resolution), 상태(status), 위치 엘리먼트가 있다. Cameras are sub-elements such as camera ID, resolution, status, and position elements.

해상도(resolution)는 입력되는 영상의 정밀도를 나타내는 단위로써 픽셀의 개수를 나타낸다.Resolution is a unit representing the precision of an input image and represents the number of pixels.

해상도는 영상에 대한 가로와 세로의 픽셀 개수이고, 상태는 카메라의 현재 동작 상태이다. 카메라의 상태에는 작동(active), 미작동(inactive), 탬퍼링(tampering)의 값 중에 하나이다. The resolution is the number of horizontal and vertical pixels for the image, and the state is the current operating state of the camera. The state of the camera is one of active, inactive and tampering.

탬퍼링(tampering)은 카메라의 감시 지역을 고의 또는 무의식적으로 변경하거나, 가리는 행위를 말한다.Tampering is the act of knowingly or unknowingly altering or covering the camera's surveillance area.

위치 엘리먼트는 카레라의 설치장소로써 실외의 경우 GPS 값의 위도, 경도, 고도의 값이 입력되며, 실내의 경우 실내 GPS 의 값을 사용하며, 각 값을 x,y,z 로 변환하여 값으로 사용된다.The location element is the installation place of Carrera, and the latitude, longitude, and altitude values of the GPS values are input in the outdoors, and the indoor GPS values are used in the indoors, and each value is converted to x, y, z for use do.

서비스 영상 데이터의 타입, 오디오와 비디오 파일의 엘리먼트 값으로는 해당 파일의 주소가 값이 되며, 요구하는 메타데이터에 해당되는 오디오와 비디오 파일 을 액세스하기 위해 활용된다.  The type of the service image data and the element value of the audio and video file are the address of the file and are used to access the audio and video file corresponding to the required metadata.

도 7 은 본 발명에 따른 메타데이터 생성 방법의 흐름도를 보여주는 도면이다.7 is a flowchart illustrating a metadata generation method according to the present invention.

서로 다른 플랫폼 및 통신 프로토콜을 사용하는 복수개의 지능형 영상 감시 시스템으로부터 서비스 영상 데이터를 수신한다(S710).  In operation S710, service image data is received from a plurality of intelligent video surveillance systems using different platforms and communication protocols.

상기 서비스 영상 데이터에서 데이터 정보를 추출한다(S720)Data information is extracted from the service image data (S720).

상기 추출한 데이터 정보를 상기 서비스 영상 데이터에 태그로 부여하여 메타 데이터(Metadata)를 생성한다(S730).The extracted data information is assigned to the service image data as a tag to generate metadata (S730).

이상에서와 같이 도면과 명세서에서 최적 실시예가 개시되었다. 여기서 특정한 용어들이 사용되었으나, 이는 단지 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이지 의미한정이나 특허청구범위에 기재된 본 발명의 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다. 그러므로 본 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해 정해져야 할 것이다.As described above, optimal embodiments have been disclosed in the drawings and the specification. Although specific terms have been used herein, they are used only for the purpose of describing the present invention and are not intended to limit the scope of the invention as defined in the claims or the claims. Therefore, those skilled in the art will understand that various modifications and equivalent other embodiments are possible therefrom. Therefore, the true technical protection scope of the present invention will be defined by the technical spirit of the appended claims.

본 발명의 상세한 설명에서 인용되는 도면을 보다 충분히 이해하기 위하여 각 도면의 간단한 설명이 제공된다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS In order to better understand the drawings cited in the detailed description of the invention, a brief description of each drawing is provided.

도 1 은 본 발명에 따른 영상감시 시스템을 위한 메타데이터 생성 장치의 개요도를 보여주는 도면이다.1 is a view showing a schematic diagram of a metadata generating device for a video surveillance system according to the present invention.

도 2 는 지능형 영상 감시 시스템의 구성을 보여주는 도면이다.2 is a diagram illustrating a configuration of an intelligent video surveillance system.

도 3 은 감시 카메라로부터 입력받은 영상에서 움직이는 객체를 기반으로 전경영상을 추출하고 마스크 처리 후로 얻은 이미지이다.3 is an image obtained after extracting a foreground image based on a moving object from an image received from a surveillance camera and processing a mask.

도 4는 도 3의 영상에서 움직이는 객체를 블랍으로 정하였을 때 색조(hue)값에 대한 히스토그램을 원형 그래프로 나타냈을 때의 분포도이다. FIG. 4 is a distribution diagram when a histogram of a hue value is represented as a circular graph when a moving object is selected as a blob in the image of FIG. 3.

도 5 는 움직이는 객체의 크기를 계산하여, 가로와 세로의 길이를 미터(meter)단위로 표현하고 있는 이미지이다.5 is an image expressing the lengths of the horizontal and vertical units in meters by calculating the size of a moving object.

도 6 은 카메라의 설치 환경에 따른 객체의 크기와 위치를 계산하기 위한 실시예를 보여주는 도면이다.6 is a diagram illustrating an embodiment for calculating a size and a location of an object according to an installation environment of a camera.

도 7 은 본 발명에 따른 메타데이터 생성 방법의 흐름도를 보여주는 도면이다.7 is a flowchart illustrating a metadata generation method according to the present invention.

Claims (20)

서로 다른 플랫폼 및 통신 프로토콜을 사용하는 복수개의 지능형 영상 감시 시스템으로부터 서비스 영상 데이터를 수신하는 데이터 수신부; A data receiver for receiving service image data from a plurality of intelligent video surveillance systems using different platforms and communication protocols; 상기 서비스 영상 데이터에서 데이터 정보를 추출하는 데이터 분석부; 및A data analyzer extracting data information from the service image data; And 상기 추출한 데이터 정보를 상기 서비스 영상 데이터에 태그로 부여하여 메타 데이터(Metadata)를 생성하는 메타데이터 생성부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 장치.And a metadata generator configured to assign the extracted data information as a tag to the service image data to generate metadata. 11. The metadata generator of claim 1, further comprising: a metadata generator configured to generate metadata. 제1항에 있어서, 상기 지능형 영상 감시 시스템은The method of claim 1, wherein the intelligent video surveillance system 촬영된 영상에서 미리 설정된 룰(rule)에 따라 서비스 영상 데이터를 추출하고, 추출된 서비스 영상 데이터를 상기 통신 프로토콜을 이용하여 전송하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 장치.And extracting service image data from a captured image according to a predetermined rule, and transmitting the extracted service image data by using the communication protocol. 제1항에 있어서, 상기 지능형 영상 감시 시스템은The method of claim 1, wherein the intelligent video surveillance system 촬영 지역의 영상을 획득하는 복수개의 카메라;A plurality of cameras for acquiring an image of a shooting area; 상기 획득된 영상에서 객체를 인식하는 복수개의 영상 인식 처리부;A plurality of image recognition processing units for recognizing an object in the obtained image; 상기 인식된 객체의 영상을 녹화하는 복수개의 녹화부;A plurality of recording units configured to record an image of the recognized object; 사용자가 요구한 서비스를 등록하는 서비스 처리부;A service processor that registers a service requested by a user; 서비스 영상 데이터 생성을 위한 룰(rule)을 저장하는 룰 등록부;A rule register for storing a rule for generating service image data; 상기 등록된 서비스 및 저장된 룰(rule)에 기초하여 상기 인식된 객체 영상으로부터 상기 서비스 영상 데이터를 생성하는 분석 정보 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 장치.And an analysis information processor configured to generate the service image data from the recognized object image based on the registered service and a stored rule. 2. 제1항에 있어서, 상기 메타데이터(Metadata)는The method of claim 1, wherein the metadata (Metadata) XML(Extensible Markup Language) 또는 DTD(Document Type Definition)을 이용하여 생성하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 장치.An apparatus for generating metadata for a video surveillance system, characterized in that it is generated using Extensible Markup Language (XML) or Document Type Definition (DTD). 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 메타 데이터는 상기 지능형 영상 감시 시스템간 상호 호환이 가능한 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 장치.The metadata is a metadata generating device for a video surveillance system, characterized in that the interoperability between the intelligent video surveillance system. 제1항에 있어서, The method of claim 1, 상기 메타 데이터를 상기 지능형 영상 감시 시스템으로 전송하는 전송부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 장치.And a transmitter for transmitting the metadata to the intelligent video surveillance system. 제3항에 있어서, The method of claim 3, 상기 추출한 데이터 정보는 상기 메타데이터(Metadata)의 타입(type), 상기 인 식된 객체의 타입(type), 상기 카메라의 타입, 상기 인식된 객체의 싱크 타입 및상기 서비스 영상 데이터의 타입을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 장치.The extracted data information includes a type of the metadata, a type of the recognized object, a type of the camera, a sink type of the recognized object, and a type of the service image data. An apparatus for generating metadata for a video surveillance system. 제 7 항에 있어서, 상기 인식된 객체의 타입은The method of claim 7, wherein the recognized object type is 상기 객체의 아이디(ID), 색상(color), 크기, 위치(Location), 형태(type), 행동 및 주석을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 장치.And a metadata (ID), a color, a size, a location, a type, a behavior, and an annotation of the object. 제7항에 있어서, 상기 카메라 타입은The method of claim 7, wherein the camera type 상기 카메라의 아이디(ID), 해상도(Resoulation), 상태(status) 및 위치(location)을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 장치.Metadata generation apparatus for a video surveillance system comprising the ID (ID), resolution (Resoulation), status and location of the camera. 제7항에 있어서, 상기 인식된 객체의 싱크 타입은 The sync type of the recognized object according to claim 7, wherein the sink type of the recognized object is 상기 인식된 객체가 상기 획득된 영상에서 나타나고 사라진 시간을 밀리세컨드(millisecond) 단위로 입력하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 장치.And a time in which the recognized object appears and disappears in the acquired image in millisecond units. 서로 다른 플랫폼 및 통신 프로토콜을 사용하는 복수개의 지능형 영상 감시 시 스템으로부터 서비스 영상 데이터를 수신하는 데이터 수신단계;  A data receiving step of receiving service image data from a plurality of intelligent video surveillance systems using different platforms and communication protocols; 상기 서비스 영상 데이터에서 데이터 정보를 추출하는 데이터 분석 단계; 및A data analysis step of extracting data information from the service image data; And 상기 추출한 데이터 정보를 상기 서비스 영상 데이터에 태그로 부여하여 메타 데이터(Metadata)를 생성하는 메타데이터 생성단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 방법.And generating metadata by attaching the extracted data information to the service image data as a tag. 2. The metadata generation method of claim 1, further comprising: generating metadata. 제11항에 있어서, 상기 지능형 영상 감시 시스템은The system of claim 11, wherein the intelligent video surveillance system 촬영된 영상에서 미리 설정된 룰(rule)에 따라 서비스 영상 데이터를 추출하고, 추출된 서비스 영상 데이터를 상기 통신 프로토콜을 이용하여 전송하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 방법.And extracting service image data from a captured image according to a predetermined rule, and transmitting the extracted service image data using the communication protocol. 제 11 항에 있어서, 상기 지능형 영상 감시 시스템은The method of claim 11, wherein the intelligent video surveillance system 촬영 지역의 영상을 획득하는 복수개의 카메라;A plurality of cameras for acquiring an image of a shooting area; 상기 획득된 영상에서 객체를 인식하는 복수개의 영상 인식 처리부;A plurality of image recognition processing units for recognizing an object in the obtained image; 상기 인식된 객체의 영상을 녹화하는 복수개의 녹화부;A plurality of recording units configured to record an image of the recognized object; 사용자가 요구한 서비스를 등록하는 서비스 처리부;A service processor that registers a service requested by a user; 서비스 영상 데이터 생성을 위한 룰(rule)을 저장하는 룰 등록부;A rule register for storing a rule for generating service image data; 상기 등록된 서비스 및 저장된 룰(rule)에 기초하여 상기 인식된 객체 영상으로부터 상기 서비스 영상 데이터를 생성하는 분석 정보 처리부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 방법.And an analysis information processor configured to generate the service image data from the recognized object image based on the registered service and a stored rule. 제11항에 있어서, 상기 메타데이터(Metadata)는The method of claim 11, wherein the metadata (Metadata) XML(Extensible Markup Language) 또는 DTD(Document Type Definition)을 이용하여 생성하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 방법.Method for generating metadata for a video surveillance system, characterized in that the generation using XML (Extensible Markup Language) or DTD (Document Type Definition). 제 11 항에 있어서,The method of claim 11, 상기 메타 데이터는 상기 지능형 영상 감시 시스템간 상호 호환이 가능한 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 방법.The metadata is a metadata generation method for a video surveillance system, characterized in that mutually compatible between the intelligent video surveillance system. 제11항에 있어서, The method of claim 11, 상기 메타 데이터를 상기 지능형 영상 감시 시스템으로 전송하는 전송단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 방법.Transmitting the metadata to the intelligent video surveillance system; Metadata generation method for a video surveillance system, characterized in that it further comprises. 제 13 항에 있어서, The method of claim 13, 상기 추출한 데이터 정보는 상기 메타데이터(Metadata)의 타입(type), 상기 인식된 객체의 타입(type), 상기 카메라의 타입, 상기 인식된 객체의 싱크 타입 및상기 서비스 영상 데이터의 타입을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 방법.The extracted data information includes a type of the metadata, a type of the recognized object, a type of the camera, a sink type of the recognized object, and a type of the service image data. Metadata generation method for a video surveillance system characterized in that. 제 17 항에 있어서, 상기 인식된 객체의 타입은18. The method of claim 17, wherein the recognized type of object is 상기 객체의 아이디(ID), 색상(color), 크기, 위치(Location), 형태(type), 행동 및 주석을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 방법.And a metadata (ID), a color, a size, a location, a type, an action, and an annotation of the object. 제17항에 있어서, 상기 카메라 타입은The method of claim 17, wherein the camera type 상기 카메라의 아이디(ID), 해상도(Resoulation), 상태(status) 및 위치(location)을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 방법.Meta data generation method for a video surveillance system comprising the ID (ID), resolution (Resoulation), status and location of the camera. 제17항에 있어서, 상기 인식된 객체의 싱크 타입은 18. The method of claim 17, wherein the sink type of the recognized object is 상기 인식된 객체가 상기 획득된 영상에서 나타나고 사라진 시간을 밀리세컨드(millisecond) 단위로 입력하는 것을 특징으로 하는 영상감시 시스템을 위한 메타데이터(Metadata) 생성 방법.And a time in which the recognized object appears and disappears in the acquired image in millisecond units.
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