KR20130104075A - 다채널 영상 분석 방법 및 시스템 - Google Patents

다채널 영상 분석 방법 및 시스템 Download PDF

Info

Publication number
KR20130104075A
KR20130104075A KR1020120025225A KR20120025225A KR20130104075A KR 20130104075 A KR20130104075 A KR 20130104075A KR 1020120025225 A KR1020120025225 A KR 1020120025225A KR 20120025225 A KR20120025225 A KR 20120025225A KR 20130104075 A KR20130104075 A KR 20130104075A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
channel
image analysis
combined
images
Prior art date
Application number
KR1020120025225A
Other languages
English (en)
Other versions
KR101747214B1 (ko
Inventor
최은지
임정은
장일권
Original Assignee
삼성테크윈 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성테크윈 주식회사 filed Critical 삼성테크윈 주식회사
Priority to KR1020120025225A priority Critical patent/KR101747214B1/ko
Priority to US13/793,420 priority patent/US9076268B2/en
Priority to CN201310077768.4A priority patent/CN103313032B/zh
Publication of KR20130104075A publication Critical patent/KR20130104075A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101747214B1 publication Critical patent/KR101747214B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
    • G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
    • G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
    • G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
    • G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
    • G08B13/19639—Details of the system layout
    • G08B13/19645—Multiple cameras, each having view on one of a plurality of scenes, e.g. multiple cameras for multi-room surveillance or for tracking an object by view hand-over
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/254—Analysis of motion involving subtraction of images
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/292—Multi-camera tracking
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00—Television systems
    • H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30232—Surveillance

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

본 발명은 다채널 영상 분석 방법 및 시스템에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 의하면, 복수개의 채널 각각으로부터 영상을 수신하는 단계; 상기 수신된 복수개의 영상을 하나의 영상으로 조합하는 단계; 상기 조합된 영상에 전처리를 행하는 단계; 상기 전처리된 영상을 획득하여, 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하거나 혹은 각 채널별로 영상 분석을 행하는 단계;를 포함하는 다채널 영상 분석 방법이 제공된다.

Description

다채널 영상 분석 방법 및 시스템{MULITI-CHANNEL IMAGE ANALYZING METHOD AND SYSTEM}
본 발명은 다채널 영상 분석 방법 및 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 복수개 채널의 영상을 입력받아 하나의 영상으로 조합한 후, 조합된 영상을 바탕으로 하나의 마이크로 프로세서에서 영상 분석을 행하는 다채널 영상 분석 방법 및 시스템에 관한 것이다.
영상 감시 시스템은 감시가 필요한 여러 장소에 카메라를 설치하고 카메라로부터 획득된 영상들을 모니터로 전송하거나 저장장치에 저장하여 실시간 감시 및 사후 검색을 수행할 수 있도록 해주는 시스템이다.
일반적인 감시 시스템에서는 여러 장소에 카메라를 설치하고 설치된 다수의 카메라들로부터 영상을 획득한다. 이렇게 여러 대의 카메라로부터 획득된 영상 신호는 관리의 편리성을 위해 DVR, NVR과 같은 장치에 연결되며, 사용자는 다채널을 동시에 관리할 수 있다.
한국등록특허 제0338421호에서는, 복수의 비디오 카메라로부터 취득한 복수의 동영상 화면 데이터들을 이어 붙여 합성하여 광폭의 시야각을 갖는 동영상을 제공하는 방법을 개시하고 있다.
이러한 감시 시스템에서, 다수의 영상을 분석하기 위해서는 영상의 수만큼 마이크로 프로세서(Micro Processor Unit)가 필요하다. 그러나 제한적인 상황에서 영상의 수만큼 마이크로 프로세서를 갖추지 못할 경우, 대안적으로 하나의 마이크로 프로세서에 시분할 기법을 적용하여 다수의 영상을 순차적으로 분석하여 보여주는 기법을 사용하였다.
그러나 영상의 수만큼 개별 마이크로 프로세서를 사용하는 것은 영상의 수가 증가함에 따라 설치 및 유지보수 비용이 증가하고, 시분할 처리 기법을 사용하는 경우에는 마이크로 프로세서 자원의 효율적인 사용이 제한적이므로 분석 성능이 저하될 우려가 있다.
한편, 감시 시스템이 늘어나면서 인력 부족의 문제점으로 인하여 영상 처리 기법을 사용하여 이벤트를 검출하는 기법이 개발되고 있다. 대표적으로 사람을 대신해 영상 내의 움직임을 감지하거나, 물체를 추적하거나, 얼굴 인식 기능을 사용하는 지능형 영상 분석 기술들이 개발되고 있다.
본 발명은 다채널 영상 감시 시스템에 있어서 조합된 영상을 바탕으로 영상 처리 및 영상 분석을 행할 수 있게 함으로써 감시 시스템의 성능 및 효율을 증가시키는 것을 그 목적으로 한다.
본 발명의 일 실시예에 의하면, 복수개의 채널 각각으로부터 영상을 수신하는 단계; 상기 수신된 복수개의 영상을 하나의 영상으로 조합하는 단계; 상기 조합된 영상에 전처리를 행하는 단계; 상기 전처리된 영상을 획득하여, 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하거나 혹은 각 채널별로 영상 분석을 행하는 단계;를 포함하는 다채널 영상 분석 방법을 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 하나의 영상으로 조합하는 단계는 사용자가 설정한 수만큼 영상을 조합하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 각 채널별로 영상 분석을 행하는 경우에, 상기 영상 분석은 각 채널 별로 다른 영상 분석 기법 적용이 가능하다는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 영상 분석을 행하는 단계가 특정 영상 분석 기법을 적용하는 경우, 상기 특정 영상 분석 기법을 적용하는데 필요한 영상 정보를 획득하여 상기 조합된 영상에 상기 특정 영상 분석 기법을 적용 가능한지를 판단하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 특정 영상 분석 기법을 적용 가능한 경우 상기 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 특정 영상 분석 기법을 적용 불가능한 경우 상기 각 채널별로 영상 분석을 행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따르면, 복수개의 채널 각각으로부터 영상을 수신하는 영상 수신부; 상기 수신된 복수개의 영상을 하나의 영상으로 조합하는 영상 조합부; 상기 조합된 영상에 전처리를 행하는 영상 전처리부; 상기 전처리된 영상을 획득하여, 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하거나 혹은 각 채널별로 영상 분석을 행하는 영상 분석부; 를 포함하는 다채널 영상 분석 시스템을 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 영상 조합부는 사용자가 설정한 수만큼 영상을 조합하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 각 채널별로 영상 분석을 행하는 경우에, 상기 영상 분석은 각 채널 별로 다른 영상 분석 기법 적용이 가능하다는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 영상 분석부가 특정 영상 분석 기법을 적용하는 경우, 상기 영상 분석부는 상기 특정 영상 분석 기법을 적용하는데 필요한 영상 정보를 획득하여 상기 조합된 영상에 상기 특정 영상 분석 기법을 적용 가능한지를 판단하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 특정 영상 분석 기법을 적용 가능한 경우 상기 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 특정 영상 분석 기법을 적용 불가능한 경우 상기 각 채널별로 영상 분석을 행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에 의하면, 채널별로 복수개의 영상을 수신하는 단계; 상기 수신된 복수개의 영상을 하나의 영상으로 조합하는 단계; 상기 조합된 영상에서 움직임이 없는 영역인 배경 영역을 검출한 후, 상기 배경 영역을 제외한 움직임 영역을 생성하는 단계; 상기 움직임 영역에서의 움직임 정보를 바탕으로 상기 조합된 영상에서 각 채널별로 이벤트를 검출하는 단계; 를 포함하는 다채널 영상 분석 방법을 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 하나의 영상으로 조합하는 단계는 사용자가 설정한 수만큼 영상의 일부를 조합하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 배경 영역을 검출하기 전에, 상기 배경 영역 검출 및 상기 움직임 영역 생성을 위한 영상 전처리를 수행하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에 의하면, 채널별로 복수개의 영상을 수신하는 영상 입력부; 상기 수신된 복수개의 영상을 하나의 영상으로 조합하는 영상 조합부; 상기 조합된 영상에서 움직임이 없는 영역인 배경 영역을 검출한 후, 상기 배경 영역을 제외한 움직임 영역을 생성하는 전경 및 물체 검출부; 상기 움직임 영역에서의 움직임 정보를 바탕으로 상기 조합된 영상에서 각 채널별로 이벤트를 검출하는 이벤트 검출부; 를 포함하는 다채널 영상 분석 시스템을 제공한다.
본 발명에 있어서, 상기 영상 조합부는 사용자가 설정한 수만큼 영상의 일부를 조합하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 있어서, 상기 배경 영역을 검출하기 전에, 상기 배경 영역 검출 및 상기 움직임 영역 생성을 위한 영상 전처리를 수행하는 영상 전처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명의 다른 일 실시예에 의하면, 복수개의 촬상 장치; 상기 복수개의 촬상장치 각각으로부터 복수개 채널의 영상을 수신하는 영상 수신부; 상기 수신된 복수개의 영상을 하나의 영상으로 조합하는 영상 조합부; 상기 조합된 영상을 획득하여, 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하거나 혹은 각 채널별로 영상 분석을 행하는 영상 처리부; 상기 영상 처리부로부터 수신한 영상 분석의 결과를 하나의 영상으로 출력하는 영상 출력부;를 포함하는 다채널 영상 감시 시스템을 제공한다.
본 발명에 의하면, 다채널 영상 감시 시스템에 있어서 조합된 영상을 바탕으로 영상 처리 및 영상 분석을 행할 수 있게 함으로써 감시 시스템의 성능을 증가시킬 수 있다.
도 1은 기존의 감시 카메라 시스템에서 영상을 출력하는 시스템 구성의 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 2는 하나의 마이크로 프로세서에서 다채널 영상을 처리하기 위해 사용하는 시분할 기법을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다채널 영상 분석 시스템의 구성을 간략히 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 다채널 영상을 하나의 영상으로 조합하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 영상을 조합하여 영상을 분석하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 영상 분석부가 영상에서 이벤트를 검출하는 경우, 영상 분석부의 내부 구성을 나타낸 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 시스템이 영상 분석을 행하는 과정을 간략히 나타낸 순서도이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 영상 분석 기법에 따라 영상 분석 방법을 다르게 적용하는 경우를 구체적으로 나타낸 순서도이다.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 기존의 감시 카메라 시스템에서 영상을 출력하는 시스템 구성의 일 실시예를 나타내는 도면이다.
도 1의 (a)를 참조하면, 기존의 감시 카메라 시스템에서 촬상 대상의 영상을 획득하고 영상을 가공 및 출력하는 과정을 알 수 있다. 먼저 (a)와 같은 감시 카메라(1)에서는, 촬상 대상의 이미지를 카메라(1)에 내장된 이미지 센서와 같은 영상 검지 디바이스에서 전기적인 영상신호로 출력 및 변환한다. 그 후 감시 시스템은 카메라(1)로부터 획득한 전기적 영상신호를 비디오 디코더(2)에서 영상을 디코딩하고, 마이크로프로세서 유닛(3)(Micro Processor Unit)에서 영상 분석 및 처리 과정을 거친다. 다음으로, 영상을 비디오 인코더(4)에서 인코딩하여 출력한다.
혹은, 도 1의 (b)와 같은 일반적인 DVR 감시 시스템에서는 복수개의 감시 카메라(1a, 1b, 1c,...)로부터 얻은 다채널의 영상을 비디오 디코더(2)에서 디코딩한다. 그 후 마이크로 프로세서(3a, 3b, 3c,...)에서 개별 채널의 영상에 대하여 영상 분석을 행한다.
마이크로 프로세서(3a, 3b, 3c,...)가 다채널의 영상을 분석 및 처리하기 위해서는, 각 채널별로 마이크로 프로세서(3a, 3b, 3c,...)가 할당되어 각 채널별 영상 분석 및 처리를 행하거나 혹은 다채널 영상 분석이 가능한 고성능의 마이크로 프로세서(3)를 사용하여야 한다. 그 후 비디오 인코더(4)는 영상 분석이 이루어진 영상을 인코딩하고, 인코딩 된 영상을 출력한다.
하나의 마이크로 프로세서(3)에서 다채널의 영상을 분석 및 처리하는 경우, 시스템 자원을 효율적으로 사용하기 위해 시분할 기법이 사용된다.
도 2는 하나의 영상 처리부(300)에서 다채널 영상을 처리하기 위해 사용하는 시분할 기법을 개념적으로 나타낸 도면이다.
도 2를 참조하면, 마이크로 프로세서(3)가 다채널의 영상을 한꺼번에 처리하기 위해 한 클럭 주기당 하나의 채널만을 처리하며, 하나의 클럭 주기가 종료되면 다른 채널을 처리하는 것을 알 수 있다.
이와 같은 시분할 기법을 사용하여 다채널의 영상을 처리하는 경우 마이크로 프로세서(3)의 성능 저하가 발생할 수 있으며 자원의 한계로 인하여 채널을 일정 수 이상 늘리기 어려운 문제점이 있었다.
도 1 (a) 또는 (b)와 같은 시스템에서는 하나의 영상 신호는 하나의 마이크로 프로세서(3)에서 처리하게 되므로, 채널의 수가 많아질수록 다수의 마이크로 프로세서(3)가 필요하게 된다. 따라서 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 방법은 다채널의 영상을 조합하여 하나의 마이크로 프로세서(3)에서 처리할 수 있도록 하는 시스템을 제공한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 다채널 영상 분석 시스템의 구성을 간략히 나타낸 도면이다.
도 3을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 시스템은 카메라(10), 영상 입력부(100), 영상 조합부(200), 영상 처리부(300), 영상 출력부(400)를 포함할 수 있다.
먼저, 카메라(10a, 10b, 10c,...)는 촬상 대상의 이미지를 얻을 수 있는 촬상 장치로서 본 발명의 일 실시예에 따르면 카메라(10a, 10b, 10c,...)는 복수대가 구비되어 다채널의 영상을 제공할 수 있다. 본 발명의 바람직한 실시예에 따르면, 본 발명의 카메라(10a, 10b, 10c,...)는 감시 시스템을 위한 것으로서 감시 대상이 되는 지점에 설치되는 cctv, 캠코더 등의 촬상 장치일 수 있다. 또한, 카메라는 촬상 결과물을 전기적인 영상 신호로 변환하는 이미지 센서(11a, 11b, 11c)를 포함한다.
다음으로, 영상 입력부(100)에서는 다수의 카메라(10a, 10b, 10c,...)로부터 제공된 입력 데이터를 아날로그 신호로부터 디지털 신호로 변환한다. 비록 도 3에서는 각 채널에 대응하는 영상 입력부(100)가 카메라(10)의 외부에 존재하는 것으로 나타나있지만, 영상 입력부(100)는 각 카메라(10) 내부에 이미지 센서(11)와 함께 구비될 수 있다. 또한, 영상 입력부(100)는 아날로그 입력 영상을 디지털 영상으로 변환하기 위해 비디오 디코더(100a)를 포함할 수 있다.
다음으로, 영상 조합부(200)는 영상 입력부(100)에서 전송받은 여러 채널의 영상을 하나의 영상으로 조합할 수 있다.
영상 조합부(200)에서는 다채널의 영상을 입력 영상의 개수와 사용자가 지정한 다채널 영상 출력 방법의 설정에 따라 하나의 영상으로 조합한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따라 다채널 영상을 하나의 영상으로 조합하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 4는 총 복수개의 채널이 있는 감시 시스템에서 영상 조합부(200)가 서로 다른 방법으로 영상을 조합한 결과를 보여주고 있다. 먼저, 도 4의 (a)는 16개 영상을 입력 받아 서로 동일한 크기의 하나의 영상으로 조합한 결과이다. 또한, 도 4의 (b)를 살펴보면, 영상 조합부(200)가 8개의 영상을 크기가 동일하지 않게 조합하여 하나의 영상으로 만든 것을 알 수 있다. 도 4의 (b)에서, 오른쪽 상단에 위치한 영상은 다른 영상의 3배 크기를 가지며, 영상 조합부(200)는 서로 다른 크기의 영상도 조합하여 하나의 영상을 생성할 수 있다. 마찬가지로, 도 4의 (c)를 참조하면 영상 조합부(200)가 13개의 영상을 조합하여 하나의 영상을 생성하였으며, 중앙의 영상은 타 채널의 영상보다 크기가 크다. 또한. 도 4의 (d)를 참조하면 영상 조합부(200)가 8개 채널의 영상을 조합하여 하나의 영상을 생성한 것을 알 수 있다.
도 4의 실시예와 같이 영상 조합부(200)는 사용자가 지정한 다채널 영상 출력 방법의 설정에 따라 여러가지 방법으로 다수개의 영상을 조합하여 하나의 영상을 생성할 수 있으며, 서로 다른 크기의 영상도 조합할 수 있다.
다음으로, 영상 처리부(300)는 조합된 영상을 기초로 조합된 하나의 영상 혹은 각 채널별 영상을 처리 및 분석하는 기능을 수행한다. 이와 같은 기능을 수행하기 위하여, 영상 처리부(300)는 기억, 연산, 제어를 수행할 수 있는 하나의 칩에 구현될 수 있다.
영상 처리부(300)는 영상 조합부(200)에 의해 도 4의 (a) 내지 (d)와 같은 조합된 영상이 입력되는 경우에는 조합된 영상 전체을 바탕으로 영상을 처리 및 분석하는 기능을 수행할 수 있다. 즉, (b)와 같은 경우에 8개 채널의 영상들은 하나의 영상으로 취급되어 영상 처리 및 분석 과정을 거친다.
또는, 영상 처리부(300)는 영상 조합부(200)로부터 하나로 조합된 영상을 입력받더라도 영상 분석은 각 채널별로 행할 수 있다. 즉, 도 4의 (a)와 같은 경우, 16개 영상에 대해 각각 채널별로 영상 분석을 행할 수도 있다.
즉, 도 4의 (b)의 경우에는 9개의 영상이 조합된 큰 영상 하나와 나머지 7개의 영상에 대하여 각각 영상 처리부(300)는 영상 처리를 행하고, 마찬가지의 방법으로 (c)의 경우에는 13개의 영상에 대해서, (d)의 경우에는 8개의 영상에 대해서 영상 처리를 행한다.
따라서, 영상 처리부(300)는 조합된 하나의 영상에 대해서 영상 처리 및 분석을 행할 수 있으므로, 영상 처리부(300)는 기존의 감시카메라 시스템과는 달리 하나의 마이크로 프로세서에 구현될 수 있다. 영상 처리부(300)의 세부 동작에 대해서는 아래에서 후술하기로 한다.
도 3을 참조하면, 영상 처리부(300)는 영상 전처리부(310), 분석 방법 선택부(320), 영상 분석부(330)를 포함한다.
영상 처리부(300)의 영상 전처리부(310)에서는 조합된 영상들에 대하여 영상 분석을 행하기 전에 필요한 전처리를 수행한다. 전처리 방법에는 영상의 크기 변환, 색상 공간 변환, 색상 차원의 변환 등의 방법이 사용될 수 있다. 상술한 바와 같이, 영상 전처리부(310)는 조합된 영상에 대해서 영상 전처리를 행하므로 각 채널별로 모든 영상을 처리할 때보다 처리 속도를 높일 수 있다.
다음으로, 분석 방법 선택부(320)는 영상 분석을 행하기 위하여 조합된 영상을 사용할 것인지 개별 채널의 영상을 사용할 것인지를 선택한다. 상술한 바와 같이, 영상 조합부(200)가 조합한 결과에 따라 복수개의 영상을 하나로 조합하여 영상 분석을 행하는 경우 영상 처리부(300)의 자원을 효율적으로 사용할 수 있다. 그러나 영상 분석 방법 중 일정 크기 이상의 영상에만 적용할 수 있는 방법은 조합된 영상에 적용할 수 없는 경우가 있다. 따라서 분석 방법 선택부(320)는 영상 분석 기법에 따라 영상 분석부(330)가 영상을 조합된 영상을 분석할 것인지 혹은 개별 채널 영상을 분석할 것인지를 선택한다.
부연하면, 영상 분석을 적용할 경우 영상 분석에 얼마나 상세한 정보가 필요하느냐에 따라 적용할 수 있는 분석 방법이 선택적으로 적용될 수 있다. 영상 분석 시 입력 영상의 크기에 따라 영상 분석에 필요한 정보를 얼마나 추출할 수 있는지 여부가 결정되기도 하므로 조합된 하나의 영상에서 추출한 채널 영상의 크기에 따라 적용 가능한 분석이 달라 질 수 있다. 따라서, 조합된 영상이 메가픽셀급 영상일 경우에는 적용 가능한 분석 기능의 제한이 적지만, 반대로 그 이하의 조합 영상에서는 채널별 적용 기능의 제한이 있을 수 있다.
도 4의 (a)의 예를 들면 16개의 입력되는 영상의 크기가 각각 720*480 이라고 할 때, 영상 처리부(300)를 포함하는 하드웨어에서 처리할 수 있는 영상의 최대 크기도 720*480 인 경우에는 영상조합부(200)는 720*480 크기의 조합된 영상을 만들어야 한다. 따라서, 조합된 하나의 영상에서 각 채널별 영상의 크기는 180*120이 된다. 특정 영상 분석 기법은 180*120 크기의 영상에 적용할 수 없는 경우가 발생하므로, 분석 방법 선택부(320)는 조합된 영상이 아닌 채널별로 영상 분석을 행하도록 선택할 수 있다.
따라서, 자세한 영상 분석이 필요한 영상 분석 기법에 대해서는 분석 방법 선택부(320)는 영상 조합부(200)로 하여금 영상 조합시 조합되는 채널의 수를 줄여 한 채널 영상의 크기를 확보하거나, 조합 시 원하는 해당 채널 영상의 크기를 확보하여 필요한 기능을 적용할 수 있도록 해당 정보를 제공할 수 있다.
예를 들어, 카메라 템퍼링 검출과 같은 영상의 전체적인 변화 여부를 판단할 때는 작은 입력 영상으로도 영상 분석이 가능하므로 분석 방법 선택부(320)는 하나 이상의 채널 영상이 조합된 하나의 영상 전체에 대해 영상 분석을 행하도록 선택한다. 그러나, 얼굴 인식, 번호판 검출 등 상세한 정보가 필요한 영상 분석 방법의 경우에는 입력 영상의 크기가 어느 정도 확보된 채널에 대해서 적용 가능하므로 분석 방법 선택부(320)는 채널별로 서로 다른 영상 분석을 행하도록 선택한다.
또한, 영상 분석부(330)에서는 전처리 된 조합 영상들을 바탕으로 각 채널 별로 또는 조합된 영상으로 영상 분석을 수행한다. 영상 분석부(330)에서 적용할 수 있는 영상 분석 기법으로는 배경 영역 검출, 전경 및 물체 검출, 추적, 특정 이벤트 감지, 물체 카운팅, 카메라 탬퍼링(camera tampering) 검출, 얼굴 검출 등의 영상 분석 기법을 제한없이 수행할 수 있다. 이와 같이 다양한 영상 분석 기법에 대하여, 영상 분석부(330)는 채널 별로 다른 영상 분석 기법을 적용할 수도 있다.
상술한 바와 같이, 영상 분석부(330)가 영상 분석 기법을 적용할 시에는 적용 기법의 종류에 따라 각 채널별로 영상 분석을 수행할 수 있다. 즉, 영상 분석부(330)는 카메라 탬퍼링 검출과 같은 작은 입력 영상에도 적용 가능한 영상 분석 기법은 조합된 영상에 대하여 영상 분석을 행하고, 얼굴 인식과 같은 입력 영상의 크기가 커야 하는 영상 분석 기법은 각 채널에 대하여 행할 수 있다.
마지막으로, 영상 출력부(400)는 각 채널 별 영상 분석 결과를 하나의 통합 영상에 표시하여 출력한다. 영상 출력부(440)는 영상 자체를 출력할 뿐 아니라 영상 분석부(330)에서 유의한 이벤트를 검출한 경우에는 영상과 함께 사용자에게 알림을 제공할 수도 있다.
또한, 영상 출력부(400)는 비디오 인코더(410)와 송출부(420)를 포함한다. 비디오 인코더(410)는 영상을 출력 가능하도록 하기 위해 분석한 결과 영상을 다시 인코딩하고, 송출부(420)는 인코딩된 영상을 외부 기기로 통해 사용자가 볼 수 있도록 출력 신호를 생성하여 송출한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 영상을 조합하여 영상을 분석하는 과정을 나타낸 도면이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 영상 분석 시스템에서 각 구성요소에 대응하는 다채널 영상의 상태가 아래에 나타나있음을 알 수 있다. 먼저, 도 5의 (a)를 참조하면 영상 입력부(100)에 6개의 개별 영상이 입력되는 것을 알 수 있다. 영상들은 각각에 대응하는 카메라(10)에서 획득한 것으로, 하나의 카메라에서 얻은 영상은 하나의 채널을 점유할 수 있다. 영상 입력부(100)는 각각의 영상을 입력받은 후 영상을 디코딩한다.
다음으로, 영상 조합부(200)는 영상 입력부(100)가 받은 각 채널의 영상 중 하나 이상을 조합한다. 도 5의 (a)를 참조하면, 크기가 동일하지 않은 6개의 영상이 하나로 조합된 것을 알 수 있다. 어떤 영상을 조합할 것인지에 대한 설정은 사용자의 입력에 따라 기설정된 규칙을 따를 수 있다. 많은 영상을 조합할수록 영상을 분석하기 위한 마이크로프로세서의 개수가 줄어들거나 혹은 하나의 마이크로프로세서에서 사용하는 자원이 감소하여 효율적으로 영상 분석을 행할 수 있다.
다음으로, 영상 조합부(200)에서 조합된 영상들은 영상 처리부(300)로 전송되어 영상 분석을 행한다. 먼저, 영상 전처리부(310)는 영상 조합부(200)에서 조합된 영상을 분석하기 위한 전처리를 수행한다. 이때, 영상 전처리부(310)는 조합된 영상에 대하여는 하나의 영상으로 취급하여 한꺼번에 전처리 과정을 수행할 수 있다. 도 5의 (a)의 예를 들면, 영상 전처리부(310)는 전체 영상을 하나의 영상으로 취급하여, 하나의 영상에 대해서 전처리를 수행한다. 영상 전처리부(310)가 영상 조합부(200)가 조합한 영상을 토대로 전처리를 수행하는 경우, 1번 내지 6번 영상을 채널별로 각각 전처리하는 경우보다 영상 처리부(300)의 자원을 덜 점유할 수 있다.
다음으로, 영상 분석부(330)에서는 전처리 된 조합 영상을 바탕으로 영상 분석을 행한다. 도 5의 (a)를 참조하면, 영상 분석부(330)는 1번 내지 6번이 조합된 영상을 하나의 영상으로 취급하여 영상 분석을 행한다. 이 경우 영상 분석부(330)에서 적용하는 영상 분석 기법은 작은 입력 영상에도 적용할 수 있는 분석 기법일 수 있다.
예를 들어, 영상에서 움직임을 검출하는 영상 분석을 행할 경우, 영상 분석부(330)는 조합된 하나의 영상에 대하여 한꺼번에 움직임 검출을 행한 후 움직임이 있는 영역의 위치 정보를 얻는다. 그 후, 영상 조합부(200)에서의 영상 조합 결과를 참조하여 조합된 영상에서 움직임이 검출된 영역이 어느 채널 위치인지를 획득한다.
다음으로, 영상 출력부(400)는 조합된 영상을 다시 비디오 인코딩하여 송출부를 통해 외부 기기로 송출하는 역할을 한다. 인코딩 및 송출 과정 역시 조합된 영상의 상태로 이루어질 수 있다. 즉, 도 5의 (a)의 예에서 1번 내지 6번 영상은 한꺼번에 인코딩 및 송출 될 수 있다.
도 5의 (b)는 분석 방법 선택부(320)의 선택에 따라, 영상을 조합하여 조합된 영상으로 다른 프로세스를 진행하되 영상 분석은 각 채널별로 하는 경우를 나타낸 것이다.
도 5의 (b)를 참조하면, 먼저 (a)와 마찬가지로 영상 입력부(100)는 1번 내지 9번의 영상을 카메라(10)로부터 각 채널별로 입력받는다. 다음으로, 영상 조합부(200)는 설정에 따라 9개의 영상을 모두 조합하여 하나의 영상을 생성한다.
다음으로 영상 전처리부(310)는 조합된 1번 내지 9번의 영상을 한꺼번에 전처리하는 프로세스를 수행한다. 이 경우, 하나의 영상에 전처리 작업을 행하는 것이므로 하나하나의 채널에 대하여 개별적으로 전처리를 행하는 경우보다 영상 처리부(300)의 자원 사용 효율을 높일 수 있다.
계속 도 5의 (b)를 참조하면 분석 방법 선택부(320)의 선택에 의해 영상 분석부(330)는 조합된 영상을 다시 채널별로 분리하여 각 채널별로 영상 분석을 수행할 수 있다. (b)에 나타난 바와 같이, 영상 분석부(330)는 (a)의 경우 조합된 하나의 영상을 하나의 영상으로 취급하여 영상 분석을 행하는 것과는 달리 (b)에서는 조합된 영상(1번 내지 9번)을 다시 각개의 채널별 영상으로 분리하여 영상 분석을 행하는 것을 알 수 있다. 이는 상술한 바와 같이 영상 분석 시 입력 영상의 크기에 따라 적용할 수 있는 영상 분석 기법이 달라질 수 있기 때문이다.
즉, 도 5의 (a)와 같이 영상 분석부(330)가 조합된 영상을 그대로 사용하여 영상 분석을 행하는 것은 전체적인 변화 여부를 판단하는 경우와 같이 작은 입력 영상으로도 적용 가능한 영상 분석 기법을 사용할 때 가능하다. 이와 대조적으로, 도 5의 (b)와 같이 영상 분석부(330)가 조합된 영상 정보를 다시 개별 채널로 분리하여 영상을 분석하는 경우는 입력 영상의 크기가 어느 정도 확보되는 채널에 대해서 영상 분석이 가능한 영상 분석 기법을 사용할 때 사용된다.
상술한 바와 같이, 영상 분석부(330)에서는 다양한 영상 분석 기법을 적용하여 조합된 영상을 분석할 수 있다. 영상 분석부(330)가 사용할 수 있는 분석 기법 중 전경과 배경을 분리하여 이벤트를 검출하는 기법을 사용하는 경우, 영상 분석부(330)의 동작에 대해 아래에서 살펴보기로 한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 영상 분석부(330)가 영상에서 이벤트를 검출하는 경우, 영상 분석부(330)의 내부 구성을 나타낸 도면이다.
도 6을 참조하면, 영상 분석부(330)는 영상의 이벤트를 검출하는 경우 하위 구성요소로 배경 생성부(331), 전경 및 물체 검출부(332), 이벤트 검출부(333)를 포함할 수 있다.
배경 생성부(331)는 영상 조합부(200)에서 생성되며 영상 전처리부(310)의 전처리 과정을 거친 조합 영상에서 움직임에 변화가 없는 영역, 즉 배경이라 판단되는 영역의 값을 생성한다. 배경 생성부(331)는 영상 프레임간 차이 값, LBP 히스토그램, 가우시안 혼합 모델 등 공지의 방법을 사용하여 배경 영역을 검출할 수 있다.
전경 및 물체 검출부(332)는 조합된 영상에서 배경 생성부(331)가 생성한 배경 영상을 바탕으로 움직이는 영역을 검출하고, 이중 실제로 움직이는 물체의 영역이라 판단되는 영역을 획득한다. 감시 시스템에서 사람이 모든 영상을 모니터링하기에는 비용이 과다하게 투입될 때 움직이는 물체를 자동으로 검출해주는 시스템은 유용하게 사용될 수 있다.
분석 방법 선택부(320)에서 각 채널 별로 영상 분석을 행하는 것으로 선택한 경우에도, 배경 생성부(331)와 전경 및 물체 검출부(332)는 조합된 하나의 영상에 대해 프로세스를 수행할 수 있다. 배경 검출 및 물체 검출에 있어서는 영상에서 자세한 정보를 필요로 하지 않기 때문이다. 이와 같이, 영상 분석부(300) 내에서도 각 수행 단계의 필요에 따라 조합된 영상 전체에 대하여 영상 분석을 행할 수 있고, 각 채널별로 영상 분석을 행할 수도 있다.
다음으로, 이벤트 검출부(333)에서는 각 채널 별로 프레임의 변화에 따라 움직이는 물체 영역의 움직임을 추적한다. 본 발명에 따른 움직임 검출 시스템은, 사람이 모든 감시 영상을 모니터링하여 영상에서의 움직임을 검출하지 않아도, 이벤트 검출부(333)에서 유의한 움직임을 검출하는 경우 자동적으로 사용자에게 알려 줄 수 있다.
또한, 이벤트 검출부(333)는 추적된 움직임 값을 분석하여 허가되지 않은 동작이나 특정 이벤트가 발생할 경우를 검출하여 알림을 생성할 수 있다. 보다 구체적으로, 이벤트 검출부 이벤트로 취급하는 움직임의 역치를 설정하여 바람의 영향으로 나뭇가지가 흔들리는 것과 같은 미세한 움직임에 대해서는 알림을 발생시키지 않고, 사람이 지나가는 것과 같은 일정 역치 이상의 움직임이 있을 때 알림을 발생시킬 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 분석 시스템이 영상 분석을 행하는 과정을 간략히 나타낸 순서도이다.
도 7을 살펴보면, 먼저 영상 입력부(100)는 외부의 촬상 장치로부터 복수개의 채널에 대한 영상을 수신한다(S1).
다음으로, 영상 조합부(200)는 사용자의 설정에 따라 전체 영상 중 일부 복수개의 영상를 하나로 조합하여 영상 처리부(300)로 전송한다(S2).
다음으로, 영상 처리부(300)의 영상 전처리부(310)는 영상 분석을 수행하기 위한 영상 전처리 단계를 거친다(S3).
다음으로, 분석 기능 선택부는 적용하고자 하는 영상 분석 기법이 영상에 대한 상세한 정보가 필요한지 여부를 획득하여, 조합된 영상에 해당 영상 분석 기법을 적용할 수 있을지에 대해 판단한다(S4).
만약 조합된 영상에 해당 영상 기법을 사용할 수 있는 경우, 영상 분석부(330)는 조합된 영상에 대하여 영상 분석을 수행한다(S5).
조합된 영상에 대하여 영상 분석을 행한 후, 영상 분석부(330)가 분석한 결과에 특정 이벤트가 발생했을 경우 영상 분석부(330)는 해당 이벤트가 조합된 영상의 어느 채널 영역에 존재하는지를 판단한다(S6).
만약 조합된 영상에 해당 영상 분석 기법을 사용할 수 없는 경우, 영상 분석부(330)는 각 채널별로 영상 분석을 수행한다(S7).
마지막으로, 영상 출력부에서는 영상 분석 결과를 하나의 통합 영상에 표시하여 출력한다(S8).
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 영상 분석 기법에 따라 영상 분석 방법을 다르게 적용하는 경우를 구체적으로 나타낸 순서도이다.
먼저, 조합 방법 선택부는 적용하고자 하는 영상 분석 기법이 적용될 수 있는 최소 영상 사이즈를 획득한다(S11).
다음으로, 영상 조합부에 의해 조합된 영상의 크기를 획득하여, 조합된 영상에서 각 채널별 영상의 크기가 최소 영상 사이즈보다 큰지를 판단한다(S12).
조합된 영상에서 각 채널별 영상의 크기가 모두 최소 영상 사이즈보다 크다면, 영상 분석부는 해당 영상 분석 기법을 사용하여 조합된 영상 전체에 대해 영상 분석을 행한다(S13).
다음으로, 조합된 영상에서 각 채널별 위치를 참조하여, 해당 영상 분석 기법을 적용한 결과들이 어느 채널에 대한 것인지를 획득한다(S14).
이와 반대로, 일부 채널의 영상의 크기가 최소 영상 사이즈보다 작은 경우에는 영상 분석부는 각 채널별로 해당 영상 분석 기법을 사용하여 영상 분석을 행한다(S15).
혹은, 조합되는 채널 영상의 수를 줄여 한 채널 영상의 크기를 확보하기 위해, 조합된 결과가 최소 영상 사이즈보다 작은 일부 채널 영상의 경우에만 채널별로 영상 분석을 수행한다(S16).
마지막으로, 영상 분석부는 영상 분석 기법을 적용한 결과를 영상 출력부에 전송한다(S17).
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.
10: 카메라
11: 이미지 센서
100: 영상 입력부
110: 비디오 디코더
200: 영상 조합부
300: 영상 처리부
310: 영상 전처리부
320: 분석 방법 선택부
330: 영상 분석부
400: 영상 출력부
410: 비디오 인코더
420: 송출부

Claims (20)

  1. 복수개의 채널 각각으로부터 영상을 수신하는 단계;
    상기 수신된 복수개의 영상을 하나의 영상으로 조합하는 단계;
    상기 조합된 영상에 전처리를 행하는 단계;
    상기 전처리된 영상을 획득하여, 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하거나 혹은 각 채널별로 영상 분석을 행하는 단계;
    를 포함하는 다채널 영상 분석 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 하나의 영상으로 조합하는 단계는 사용자가 설정한 수만큼 영상을 조합하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    각 채널별로 영상 분석을 행하는 경우에, 상기 영상 분석은 각 채널 별로 다른 영상 분석 기법 적용이 가능하다는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 영상 분석을 행하는 단계가 특정 영상 분석 기법을 적용하는 경우, 상기 특정 영상 분석 기법을 적용하는데 필요한 영상 정보를 획득하여 상기 조합된 영상에 상기 특정 영상 분석 기법을 적용 가능한지를 판단하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 특정 영상 분석 기법을 적용 가능한 경우 상기 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 방법.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 특정 영상 분석 기법을 적용 불가능한 경우 상기 각 채널별로 영상 분석을 행하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 조합된 영상에서 각 채널별 영상의 크기가 모두 기준치보다 큰 경우 상기 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하고, 일부 채널 영상의 크기가 기준치보다 작은 경우 각 채널별로 영상 분석을 행하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 방법.
  8. 복수개의 채널 각각으로부터 영상을 수신하는 영상 수신부;
    상기 수신된 복수개의 영상을 하나의 영상으로 조합하는 영상 조합부;
    상기 조합된 영상에 전처리를 행하는 영상 전처리부;
    상기 전처리된 영상을 획득하여, 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하거나 혹은 각 채널별로 영상 분석을 행하는 영상 분석부;
    를 포함하는 다채널 영상 분석 시스템.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 영상 조합부는 사용자가 설정한 수만큼 영상을 조합하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 시스템.
  10. 제8항에 있어서,
    각 채널별로 영상 분석을 행하는 경우에, 상기 영상 분석은 각 채널 별로 다른 영상 분석 기법 적용이 가능하다는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 시스템.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 영상 분석부가 특정 영상 분석 기법을 적용하는 경우, 상기 영상 분석부는 상기 특정 영상 분석 기법을 적용하는데 필요한 영상 정보를 획득하여 상기 조합된 영상에 상기 특정 영상 분석 기법을 적용 가능한지를 판단하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 시스템.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 특정 영상 분석 기법을 적용 가능한 경우 상기 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 시스템.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 특정 영상 분석 기법을 적용 불가능한 경우 상기 각 채널별로 영상 분석을 행하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 시스템.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 조합된 영상에서 각 채널별 영상의 크기가 모두 기준치보다 큰 경우 상기 조합된 영상 전체로 영상 분석을 행하고, 일부 채널 영상의 크기가 기준치보다 작은 경우 각 채널별로 영상 분석을 행하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 시스템.
  15. 채널별로 복수개의 영상을 수신하는 단계;
    상기 수신된 복수개의 영상을 하나의 영상으로 조합하는 단계;
    상기 조합된 영상에서 움직임이 없는 영역인 배경 영역을 검출한 후, 상기 배경 영역을 제외한 움직임 영역을 생성하는 단계;
    상기 움직임 영역에서의 움직임 정보를 바탕으로 상기 조합된 영상에서 각 채널별로 이벤트를 검출하는 단계;
    를 포함하는 다채널 영상 분석 방법.
  16. 제15항에 있어서,
    상기 하나의 영상으로 조합하는 단계는 사용자가 설정한 수만큼 영상의 일부를 조합하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 방법.
  17. 제15항에 있어서,
    상기 배경 영역을 검출하기 전에, 상기 배경 영역 검출 및 상기 움직임 영역 생성을 위한 영상 전처리를 수행하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 방법.
  18. 채널별로 복수개의 영상을 수신하는 영상 입력부;
    상기 수신된 복수개의 영상을 하나의 영상으로 조합하는 영상 조합부;
    상기 조합된 영상에서 움직임이 없는 영역인 배경 영역을 검출한 후, 상기 배경 영역을 제외한 움직임 영역을 생성하는 전경 및 물체 검출부;
    상기 움직임 영역에서의 움직임 정보를 바탕으로 상기 조합된 영상에서 각 채널별로 이벤트를 검출하는 이벤트 검출부;
    를 포함하는 다채널 영상 분석 시스템.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 영상 조합부는 사용자가 설정한 수만큼 영상의 일부를 조합하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 시스템.
  20. 제18항에 있어서,
    상기 배경 영역을 검출하기 전에, 상기 배경 영역 검출 및 상기 움직임 영역 생성을 위한 영상 전처리를 수행하는 영상 전처리부를 포함하는 것을 특징으로 하는 다채널 영상 분석 시스템.
KR1020120025225A 2012-03-12 2012-03-12 다채널 영상 분석 방법 및 시스템 KR101747214B1 (ko)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120025225A KR101747214B1 (ko) 2012-03-12 2012-03-12 다채널 영상 분석 방법 및 시스템
US13/793,420 US9076268B2 (en) 2012-03-12 2013-03-11 Method and system for analyzing multi-channel images
CN201310077768.4A CN103313032B (zh) 2012-03-12 2013-03-12 用于分析多通道图像的方法和系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020120025225A KR101747214B1 (ko) 2012-03-12 2012-03-12 다채널 영상 분석 방법 및 시스템

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR20130104075A true KR20130104075A (ko) 2013-09-25
KR101747214B1 KR101747214B1 (ko) 2017-06-15

Family

ID=49114192

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020120025225A KR101747214B1 (ko) 2012-03-12 2012-03-12 다채널 영상 분석 방법 및 시스템

Country Status (3)

Country Link
US (1) US9076268B2 (ko)
KR (1) KR101747214B1 (ko)
CN (1) CN103313032B (ko)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150074867A (ko) * 2013-12-24 2015-07-02 주식회사 케이티 영상 변화 추출에 기반한 다채널 영상 분석 시스템 및 그 방법
KR20220095761A (ko) * 2020-12-30 2022-07-07 아진산업(주) 어라운드 뷰 모니터링 영상을 이용한 블랙박스 시스템
WO2023244073A1 (ko) * 2022-06-17 2023-12-21 주식회사 메타캠프 다채널 구조 및 채널 동기화를 위한 메타버스 서비스장치 및 그 장치의 구동방법

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107424187B (zh) 2017-04-17 2023-10-24 奥比中光科技集团股份有限公司 深度计算处理器、数据处理方法以及3d图像设备
CN108495125B (zh) * 2018-05-04 2020-07-21 昆山丘钛微电子科技有限公司 一种摄像模组测试方法、设备及介质
KR20200090403A (ko) * 2019-01-21 2020-07-29 삼성전자주식회사 전자 장치 및 그 제어 방법
CN116886912B (zh) * 2022-12-06 2024-02-13 广州开得联软件技术有限公司 一种多路视频编码方法、装置、设备及存储介质

Family Cites Families (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9304058D0 (en) * 1993-03-01 1993-04-14 Orthotics Limited Improvements relating to foot orthoses
KR100338421B1 (ko) 2000-05-03 2002-05-27 남재열 광폭 화면 동영상의 부호화 장치 및 방법
JP2004032172A (ja) * 2002-06-24 2004-01-29 Canon Inc 複眼撮像装置およびこれを備えた機器
US7283664B2 (en) * 2002-09-25 2007-10-16 Southwest Research Institute Interactive computer aided analysis of images from sensor combinations
US20040075741A1 (en) * 2002-10-17 2004-04-22 Berkey Thomas F. Multiple camera image multiplexer
US20050134941A1 (en) * 2003-12-18 2005-06-23 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Scanner apparatus, method for controlling scanner apparatus and multifuntion apparatus
KR20060086505A (ko) 2005-01-25 2006-08-01 금동교 움직임 감지를 이용한 디지털 보안 시스템 및 그 동작 방법
ATE521054T1 (de) * 2006-12-20 2011-09-15 Axis Ab Verfahen und einrichtung zur erkennung von sabotage an einer überwachungskamera
KR100853959B1 (ko) 2007-06-19 2008-08-25 주식회사 씨앤비텍 아이피티브이망을 이용한 다채널 영상의 원격 감시 시스템및 그 방법
CN101350916A (zh) * 2008-09-05 2009-01-21 北京中星微电子有限公司 一种数字化多目网络摄像监控方法及其装置
KR20100033605A (ko) 2008-09-22 2010-03-31 (주) 엑스알플러스 영상감시 시스템의 다분할 화면 표시방법 및 분할화면의 정보표시방법
US9141862B2 (en) * 2008-09-26 2015-09-22 Harris Corporation Unattended surveillance device and associated methods
US8718379B2 (en) * 2009-09-15 2014-05-06 Texas Instruments Incorporated Method and apparatus for image capturing tampering detection
CN101794515B (zh) * 2010-03-29 2012-01-04 河海大学 基于协方差和二叉树支持向量机的目标检测系统及方法

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150074867A (ko) * 2013-12-24 2015-07-02 주식회사 케이티 영상 변화 추출에 기반한 다채널 영상 분석 시스템 및 그 방법
KR20220095761A (ko) * 2020-12-30 2022-07-07 아진산업(주) 어라운드 뷰 모니터링 영상을 이용한 블랙박스 시스템
WO2023244073A1 (ko) * 2022-06-17 2023-12-21 주식회사 메타캠프 다채널 구조 및 채널 동기화를 위한 메타버스 서비스장치 및 그 장치의 구동방법

Also Published As

Publication number Publication date
CN103313032B (zh) 2017-08-25
US9076268B2 (en) 2015-07-07
KR101747214B1 (ko) 2017-06-15
US20130236120A1 (en) 2013-09-12
CN103313032A (zh) 2013-09-18

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR101747214B1 (ko) 다채널 영상 분석 방법 및 시스템
US10691949B2 (en) Action recognition in a video sequence
US9807338B2 (en) Image processing apparatus and method for providing image matching a search condition
US10084972B2 (en) Monitoring methods and devices
US8675065B2 (en) Video monitoring system
KR101223424B1 (ko) 비디오 모션 검출
JP6024952B2 (ja) 画像送信装置、画像送信方法、画像送信プログラム及び画像認識認証システム
US20110142233A1 (en) Server and camera for video surviellance system and method for processing events in the same system
US9230176B2 (en) Method of detecting camera tampering and system thereof
US20230093631A1 (en) Video search device and network surveillance camera system including same
KR101750094B1 (ko) 영상의 실시간 모니터링을 통한 비정상 집단행동 분류 방법
Nagothu et al. Authenticating video feeds using electric network frequency estimation at the edge
JP2010166288A (ja) 映像出力方法、映像出力装置、及び監視映像出力システム
US20130156343A1 (en) System for communicating relationship data associated with image characteristics
KR101426418B1 (ko) 객체 계수 장치 및 방법
KR102263071B1 (ko) 영상 관제 방법, 영상 관제 장치 및 컴퓨터 프로그램
US20230188679A1 (en) Apparatus and method for transmitting images and apparatus and method for receiving images
WO2019150649A1 (ja) 画像処理装置および画像処理方法
JP5769468B2 (ja) 物体検出システム及び物体検出方法
CN105631419B (zh) 人脸识别方法及装置
WO2014038924A2 (en) A method for producing a background model
KR102201241B1 (ko) 다채널 비디오 스트림을 실시간으로 데이터 처리하는 적응형 개체 인식 장치 및 방법
JP2019033469A (ja) 撮像装置、制御方法及びプログラム
US20240119598A1 (en) Image processing system, imaging device, terminal device, and image processing method
CN110855930B (zh) 一种网络设备智能识别方法和系统

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
AMND Amendment
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant