KR20140037354A - 방치물 및 도난물 탐지 시스템 - Google Patents

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KR20140037354A
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Abstract

본 발명은 감시카메라, 감시카메라가 촬영한 영상을 획득하여, 영상 내의 물체에 대한 방치물 또는 도난물 여부를 판단하는 영상처리 서버; 감시카메라가 촬영한 영상을 디스플레이하고, 촬영된 물체가 방치물 또는 도난물인 경우 영상처리 서버로부터 물체가 방치되고 도난되었음을 알리는 알람신호를 수신하여 경보하는 모니터링 단말기, 및 감시카메라와 영상처리 서버 그리고 모니터링 단말기간 데이터 통신을 중계하는 통신망을 포함하여, 감시카메라가 촬영한 영상에서 사람과 물체 사이의 시공간 변화를 분석하여, 물체의 방치 또는 도난 상태를 판단함으로써, 공공장소에 폭발물의 방치에 따른 피해를 방지하고, 물체가 도난당하는 피해를 방지할 수 있는 효과가 있다.

Description

방치물 또는 도난물 탐지 시스템{SYSTEM FOR ABANDONED AND STOLEN OBJECT DETECTION}
본 발명은 방치물 또는 도난물의 탐지 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 CCTV와 같은 감시카메라가 촬영한 복잡한 비디오 영상에서, 시간 변화 분석을 먼저 수행하고나서, 공간 변화를 분석하는 시간 우선 탐지방법을 통해 이동하는 사람과 의심스러운 물체 사이의 시공간 변화를 분석함으로써, 방치되거나 도난당한 물체를 탐지하는 물체 및 도난물의 탐지 시스템에 관한 것이다.
일반적으로, 공공장소 등에 다양한 목적으로 CCTV카메라와 같은 촬영카메라가 설치되어 활용되고 있으며, 주로 감시를 목적으로 CCTV카메라가 설치되어 절도범죄나 성범죄를 포함한 다양한 범죄사실을 촬영하고 기록하는 용도로 사용되고 있다.
즉, 특정지역을 촬영하는 CCTV카메라는 해당지역을 촬영하고, 촬영된 영상을 저장하는 정도의 역할만 하는 것이고, 실제로 감시는 CCTV카메라에서 촬영된 영상을 모니터링하는 감시원에 의해 이루어지고, CCTV카메라 자체적으로는 감시를 하는 것이 아니기 때문에, 범죄가 발생하더라도, 모니터링하는 감시원이 감시를 소홀히 하는 경우 범죄사실을 바로 인지할 수 없다는 문제점이 있다.
즉, 종래의 CCTV카메라 시스템은 범죄가 발생했을 때 직접 수동적으로 범죄발생을 알릴 수 없는 문제점이 있으며, 범죄 발생 후, 피해자 또는 수사기관의 요청에 의해 범죄사실을 입증하는데 필요한 증거자료로만 사용할 수밖에 없다는 문제점이 있다.
특허문헌 1 ; 대한민국 등록특허 제10-0817753호(2008.03.24)
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 창출된 것으로서, CCTV와 같은 감시카메라가 촬영한 복잡한 비디오 영상에서, 시간 변화 분석을 먼저 수행하고나서, 공간 변화를 분석하는 시간 우선 탐지방법을 통해 이동하는 사람과 의심스러운 물체 사이의 시공간 변화를 분석함으로써, 방치되거나 도난당한 물체를 수동적으로 탐지하는 물체 및 도난물의 탐지 시스템 제공을 목적으로 한다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 방치물 또는 도난물 탐지 시스템은 감시카메라, 감시카메라가 촬영한 영상을 획득하여, 영상 내의 물체에 대한 방치물 또는 도난물 여부를 판단하는 영상처리 서버; 감시카메라가 촬영한 영상을 디스플레이하고, 촬영된 물체가 방치물 또는 도난물인 경우 영상처리 서버로부터 물체가 방치되고 도난되었음을 알리는 알람신호를 수신하여 경보하는 모니터링 단말기, 및 감시카메라와 영상처리 서버 그리고 모니터링 단말기간 데이터 통신을 중계하는 통신망를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 방치물 또는 도난물의 탐지 시스템은 감시카메라가 촬영한 영상에서 사람과 물체 사이의 시공간 변화를 분석하여, 물체의 방치 또는 도난 상태를 판단함으로써, 공공장소에 폭발물의 방치에 따른 피해를 방지하고, 물체가 도난당하는 피해를 방지할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명에 다른 방치물 또는 도난물의 탐지 시스템 구성도,
도 2는 본 발명에 따른 영상처리 서버의 상세 구성도,
도 3은 공간정보를 이용한 접근으로 방치물 탐지의 개요도,
도 4는 궤적을 이루는 시간적인 정보를 기반으로한 물체의 탐지 개요도, 및
도 5는 영역특성을 이용한 2단계 방치물 탐지를 도시한 도면이다.
이하, 첨부 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정하여 해석되어서는 아니 되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여, 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상을 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.
먼저 본 발명에 따른 방치물 또는 도난물의 탐지 시스템은 방치물를 탐지하기 위해 세 단계 즉, 이동 스캐닝, 시간적 변화 분석, 공간적 변화 분석 단계로 구성되고, 방치된 물체을 탐지하기 위한 알고리즘을 구성하기 위해, 비디오 시퀀스에서 프레임에 대한 공간과 시간특징을 분석을 수행한다.
본 발명에 따른 방치된 물건 및 도난물의 탐지 시스템은 첫 단계에서 블랍(blob) 탐지, 배경 모델링을 이용한 블랍분류, 방치물의 후보군 생성을 위한 모델제거하고, 두 번째 단계에서 시공간 배경을 통해 방치물을 확인하기 개발된 정상영역 주변의 배경에서 유효성을 확인하고, 마지막으로, 세 번째 단계에서 방치물에 대해 경고가 발생하기 전 적어도 최소 시간 물체가 머무르는 것을 확인한다.
이하에서 도면을 참조하여 본 발명에 따른 방치물 또는 도난물의 탐지 시스템에 대하여 상세히 설명한다.
도 1에 도시된 바와 같이 본 발명에 다른 방치물 또는 도난물의 탐지 시스템은 감시 카메라(100), 영상처리 서버(200), 모니터링 단말기(300) 및 통신망(400)을 포함한다.
상기 감시 카메라(100)는 공항, 터미널, 쇼핑센터 등 공공장소에 설치되어 해당 지역을 촬영하고, 상기 영상처리 서버(200)는 상기 감시 카메라(100)가 촬영한 영상에서 사람과 물체 사이의 시공간 변화를 분석하여, 물체의 방치 또는 도난 상태를 판단하는 영상처리 하며, 상기 모니터링 단말기(300)는 상기 감시 카메라(100)가 촬영한 영상을 디스플레이함과 동시에 상기 영상처리 서버(200)를 통해 방치물 또는 도난물이 탐지된 경우 감시원이 인지할 수 있도록 알람을 울린다.
특히, 상기 영상처리 서버(200)는 도 2에 도시된 바와 같이 송/수신부(210), 배경 제거부(230), 블랍 탐지부(240), 블랍 분류부(250), 시간특성 분석부(260), 공간특성 분석부(270) 및 영역특성 분석부(280)를 포함한다.
참고로, 도 2는 상기 영상처리 서버의 상세 구성도이다.
상기 송/수신부(210)는 상기 감시 카메라(100)가 촬영한 영상을 수신하고, 수신한 촬영 영상을 상기 영상처리 서버(200)가 영상 처리한 결과를 상기 모니터링 단말기(300)로 송신하는 기능을 수행한다.
상기 배경 제거부(230)는 상기 감시 카메라(100)가 촬영한 총 영상에 대한 인터 프레임 공간에 맞춰서 이전 프레임의 중앙값을 사용하기 위해 배경을 바꾸는 일반적인 중앙 필터링 배경 제거 방법을 사용하여 배경을 제거한다.
특히, 견고함, 실시간 처리, 및 높은 정확도를 위해, 모델은 가우시안 배경제거와 OpenCV library에서 제공되는 함수를 사용하여 수행된 필터의 혼합이 통합되었다.
적응적인 영역기반 배경학습과 업데이트 수행을 위하여, 상기 모델은 픽셀기반과 고스트 제거와 계속적으로 이탈하는 물체의 추적에 대한 배경 업데이트에 기반한 비운동 두 가지 다른 방법에 의해 개발되었다.
더불어, 본 발명은 너무 먼 영역을 제외하기 위해, 각 카메라에 관심지역을 적용했고, 임의의 너무 작고 큰 물체를 제거하기 위해 물체크기와 평균신장을 이용하는 휴리스틱 필터(heuristic filters)를 적용했다.
상기 주제어부(220)는 상기 배경 제거부(230)에 의한 배경 제거 후 남아 있는 모든 물체를 탐지한다.
한편, 상기 블랍 탐지부(240)는 상기 주제어부(200)가 탐지한 물체에 대하여 블랍으로 표시하여 탐지한다.
공간정보를 이용한 접근으로 방치물 탐지의 개요도인 도 3을 참조하여 보다 구체적으로 설명하면, 상기 주제어부(220)가 탐지한 각 물체(Oi)에 대하여 상기 블랍 탐지부(240)는 너비(wi)와 높이(hi)를 갖는 좌표(Ci)를 포함하는 블랍(Bi)을 탐지한다.
참고로, 모든 벡터는 트랙커(tracker)로부터 획득되고, 모든 블랍에 대한 매트릭스(VA) 내에 구성된다.
각 블랍은 상기 블랍 분류부(250)에 의해 상이한 두 벡터로 분류되는데, 상기 두 벡터는 각각 정지블랍(VS)과 이동블랍(VM)으로 분류된다.
즉, 상기 블랍 분류부(250)는 j번째 프레임에서 블랍이 움직이지 않으면, 상기 블랍을 정지블랍(VS)에 저장하고, 반대로 블랍이 움직이면, 상기 블랍을 이동블랍(VM)에 저장한다.
블랍의 최대수는 프레임 내로 제한된다.
모든 프레임에서 매트릭스는 하나의 새로운 벡터로 이루어진다.
만일, 프레임j와 프레임j-1 사이에서 블랍(Bi)의 이동거리(di)가 프레임 임계값(dfth)보다 크면 트랙커는 블랍이 연속되는 프레임을 지나는 것으로 인지한다.
한편, 상기 공간특성 분석부(260)는 블랍(Bi)의 중심좌표가 Ci=(xj i ,yj i)일 때 이동거리(di)를 아래의 수학식에 의해 계산하고, 상기 이동거리(di)가 이동 임계값(dth M) 보다 크면 블랍을 보행자나 자동차처럼 움직이는 물체로 인식하고, 이동거리(di)가 정지 임계값(dth S) 보다 작으면 블랍을 정지 물체로 인식한다.
비록 블랍이 정지 블랍으로 분류되더라도, 정지블랍은 반경(rth) 내에 움직이는 물체가 있다면, 방치물이 아니다.
Figure pat00001
또한, 상기 공간특성 분석부(260)는 j프레임에 두 블랍 i와 i+1 사이에 거리(dj i , i+1)를 아래의 수학식를 이용해 계산한다.
Figure pat00002
만약, 두 블랍 사이의 거리(dj i , i+1)가 반경(rth) 보다 작지 않은 경우, 상기 블랍은 방치된 블랍으로 분류되지않는다.
예를 들어, 사람이 시야영역에서 사라지면, 상기 반경(rth)은 변하지 않고 남아 있다.
다른 중요한 문제는 사람의 출현과 부정확한 세그먼트를 초래할 수 있는 배경 사이에 가능한 유사성이다.
중첩(occlusion)과 에러탐지 때문에, 각 블랍은 삭제를 잃거나 놓치게 된다.
이러한 경우 거리(dj i , i+1)는 방치가능한 물체와 물체주변의 이동블랍 사이의 거리에 의해 계산된다.
무엇보다, 군중의 밀집도에 따라 거리(dj i , i+1)는 각 프레임에 대한 반경(rth)보다 작을 수 있다.
중첩, 빛의 변화, 상당한 원급법의 왜곡, 그리고 다른 사람들의 출현에 따른 유사성으로부터 문제의 복잡성이 발생한다.
따라서, SFD(Space First Detection)은 매우 높은 잘못된 탐지를 낳는다.
이러한 문제들을 해결하기 위하여, 상대적으로 오랜 시간 동안 정지된 물체와 같은 잠재된 방치물체로써 분류하기 위해서는 비디오 시퀀스에서 프레임의 시간특징이 고려되어야 한다.
방치물의 움직임 없이 머무른 동안의 시간을 결정하기 위해, 본 발명에서는 정지블랍(VS)에 관여하는 프레임 개수의 계산을 활용한다.
도 4에 도시된 바와 같이 방치물 탐지는 궤적을 이루는 시간적인 정보를 기반으로 접급한다.
도면에서 TTL(time-to-live) 타이머(Ti)는 정지블랍(VS)에 포함된 블랍(Bi)에 대한 프레임의 수로서, 상기 시간특성 분석부(270)는 아래의 수학식과 같이 계산된다.
Figure pat00003
여기서, fj는 현재 프레임 번호이고, fj는 정지블랍(VS)에 포함된 블랍(Bi)에 대한 첫 프레임 번호이다.
모든 프레임에 있어, 블랍(Bi)의 TTL타이머(Ti)는 탐지된 시간(△ti) 동안 업데이트 된다.
도 4에 도시된 바와 같이 블랍(Bi)이 짐을 가지고 a에서 b로 이동하고, tj시간에 짐 없이 떠났다.
이때, 상기 시간특성 분석부(270)는 상기 짐을 시간 임계점(Tth)에 대한 방치물 후보군 (Bi +1)으로 결정한다.
또한 상기 시간특성 분석부(270)는 TTL타이머(Ti +1)가 상기 시간 임계점(Tth)보다 커질 때, 방치물 후보군 (Bi +1)을 프레임 tj+Tth에서 방치물로서 분류되어 정확한 알람이 발생한다.
상기 시간 임계점(Tth)는 아래의 수학식으로 계산된다.
Figure pat00004
여기서 r은 프레임 비율이고, τ는 최소탐지 시간이다.
시간 tj +k에서 tj +k+1까지 방치물 후보군 블랍(Bi+1)는 방치물 후보군 블랍(Bi+2)에 의해 중첩되어 있다.이것은 잘못된 알람의 일예이다.
만일 TTL타이머(Ti)가 작은 값을 가지면, 길가에 서있거나, 벤치에 앉아있는 많은 고정물체를 탐지한다.
따라서, 물체의 수가 증가할 때 많은 잘못된 알람을 발생하게 된다.
이는 보다 많은 메모리와 계산과 관련된 수단, 그리고, 보다 많은 경비원을 필요로 할 것이다.
만일 TTL타이머(Ti)가 큰 값을 가지면, 방치물을 즉시 탐지할 수 없다.
무엇보다 많은 잠재된 방치물 관리가 필요하고, 메모리 할당의 증가와 지수승에 가까운 상당한 계산시간을 초래하게 된다.
한편, 물체의 주인을 찾기 위한 물체 추적방법은 시간을 거슬러 방치물을 역추적하는 것이다.
방치물의 주인은 통상적으로 비디오 영상 내에서 방치물을 가져다 놓은 사람으로 정의된다.
이전에 후보군 주인이 방치물과 관련이 있었다면, 주인을 찾는 것은 시작된다.
상기 시간특성 분석부(270)는 만일 주인이 TTL타이머(Ti)보다 긴 시간 동안 탐지 지역으로부터 사라진 것을 발견하면, 상기 방치물은 방치된 것으로 분류되고 알람이 울리고, 주인이 방치물로 되돌아왔다면, TTL타이머(Ti)는 제로로 재설정하여 알람은 멈춘다.
또한, 상기 시간 특성 분석부(270)는 후보군 물체가 방치물과 관련이 없는 블랍(Bi)과 함께 움직였다면, 후보군 물체를 도난물로 분류된다.
도 4에 도시된 바와 같이 방치물 후보군 블랍(Bi+1)의 TTL타이머(Ti+1)은 주인(Bi)이 되돌아 왔기 때문에 시간 `tj +k+ l`에서 재설정된다.
시간`tj +k+l+m+ n`에서 블랍(Bi+1)은 블랍(Bi)이 `b`로 이동하는 동안 정지블랍(VS)에서 방치물 후보군 블랍(Bi+1)이 사라졌기 때문에 도난물로 분류된다.
물체가 방치된 것으로 분류하기 위해서, 물체와 물체 주인 사이의 적당한 시간과 거리를 결정하는 것은 불명확하다.
게다가, 분비는 장소에 사람과 분실된 짐 사이의 적당한 시간과 거리를 허용할 수 있는 충분한 공간이 없을 수 있다.
다른 문제는 비디오 모니터링이 주관적일 수 있다는 것이다.
사람마다 방치물에 대해 다른 생각을 가지고 있기 때문에, 다른 사람은 의심스럽게 생각하지 않은 의심스러운 영상을 경비원은 의심스럽게 생각할 수 있다.
비록 SFD와 TFD는 방치물이나 도난물 감지에 상당한 실패가 있지만, 위치 종속관계로 다루어지는 것이 필요하다.
단계 Ⅰ에 있어서, 방치물 또는 도난물은 잠재 방치물로서, SFD와 TFD에 의해 분류되고, 단계 Ⅱ에 있어서, 잠재 방치물은 명확한 방치 또는 도난물로써 분류된다.
도 5는 영역특성을 이용한 2단계 방치물 탐지를 도시하고 있다.
도시된 바와 같이 두 영역 A와 B가 있고, 세 개의 블랍 Bi, Bi +1 ,Bi +2가 있다.
상기 영역특성 분석부(280)는 Bi +1가 방치물로 분리된 후, Bi가 이 반경α밖에 위치되는 동안 Bi + 1를 Ⅱ단계에 의해 확정된 방치물 또는 도난물로서 결정한다.
비슷하게, 상기 영역특성 분석부(280)는 Bi가 반경α밖으로 이동하는 동안 Bi가 A영역 위치하면, 이때 Bi +1을 영역방침에 따라 방치물이 아닌 것으로 분석한다.
도 5에 도시된 바와 같이 각 영역 Rk는 TTL 타이머(Trg k) 가지고, 상기 TTL 타이머(Trg k) 는 각 카메라와 환경에 대한 몇몇 중요 파라미터의 조정을 통해 설정한다.
상기 TTL 타이머(Trg k)는 다음의 수학식에 의해 계산된다.
Figure pat00005
상기 수학식에서 σ는 트레이닝 집합으로부터 계산된 TTL의 표준편차이고, n은 시간 임계점(Tth)에 걸쳐 트레이닝 시간(프레임들)ftr 동안 각 영역 Rk에 머무른 물체의 총 개수이고, A(Rk)는 영역`Rk`의 지역이다.
이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실 시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술 사상과 하기에 기재될 청구범위의 균등 범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.
100 : 감시 카메라 200 : 영상처리 서버
210 : 송/수신부 220 : 주제어부
230 : 배경 제거부 240 : 블랍 탐지부
250 : 블랍 분류부 260 : 시간특성 분석부
270 : 공간특성 분석부 280 : 영역특성 분석부
300 : 모니터링 단말기 400 : 통신망

Claims (10)

  1. 감시카메라(100);
    상기 감시카메라(100)가 촬영한 영상을 획득하여, 상기 영상 내의 물체에 대한 방치물 또는 도난물 여부를 판단하는 영상처리 서버(200);
    상기 감시카메라(100)가 촬영한 영상을 디스플레이하고, 촬영된 물체가 방치물 또는 도난물인 경우 상기 영상처리 서버(200)로부터 물체가 방치되고 도난되었음을 알리는 알람신호를 수신하여 경보하는 모니터링 단말기(300); 및
    상기 감시카메라(100)와 상기 영상처리 서버(200) 그리고 상기 모니터링 단말기(300)간 데이터 통신을 중계하는 통신망(400);를 포함하는 것을 특징으로 하는 방치물 또는 도난물 탐지 시스템.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 영상처리 서버(200)는
    상기 감시 카메라(100)가 촬영한 총 영상에 대한 인터 프레임 공간에 맞춰서 이전 프레임의 중앙값을 사용하기 위해 배경을 바꾸는 중앙 필터링 배경 제거법을 통해 배경을 제거하는 배경 제거부(230);
    상기 배경 제거부(230)에 의해 배경이 제거된 영상에서 각 물체를 표시하는 블랍을 탐지하는 블랍 탐지부(240);
    상기 블랍 탐지부(240)가 탐지한 모든 블랍에 대하여 정지블랍과 이동블랍으로 분류하는 블랍 분류부(250);
    상기 프레임 사이에서 상기 블랍의 이동거리 또는 상기 블랍간 거리를 계산하여 공간 특성을 분석함으로써 방치물 또는 도난물을 탐지하는 공간특성 분석부(260); 및
    상기 정지블랍에 포함된 블랍의 수인 TTL 타이머(Ti)를 계산하여 시간특성을 분석함으로써 방치물 또는 도난물을 탐지하는 시간특성 분석부(270);를 포함하는 것을 특징으로 하는 방치물 또는 도난물 탐지 시스템.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 공간특성 분석부(260)와 상기 시간특성 분석부(207)에 의해 방치물 또는 도난물을 잠재 방치물로 분류하는 1단계와 상기 잠재 방치물을 확정된 방치물 또는 도난물로 분류하는 2단계로 탐지하는 영역특성 분석부(280);를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 방치물 또는 도난물 탐지 시스템.
  4. 제 2항에 있어서,
    상기 공간특성 분석부(260)는
    상기 프레임 사이에서 상기 블랍(Bi)의 중심좌표가 Ci=(xj i ,yj i)일 때 이동거리(di)를
    Figure pat00006

    로 계산하는 것을 특징으로 하는 방치물 또는 도난물 탐지 시스템.
  5. 제 4항에 있어서,
    상기 이동거리(di)가
    이동 임계값(dth M) 보다 크면 블랍을 이동물체로 인식하고, 정지 임계값(dth S) 보다 작으면 블랍을 정지물체로 인식하는 것을 특징으로 하는 방치물 또는 도난물 탐지 시스템.
  6. 제 5항에 있어서,
    상기 공간특성 분석부(260)는 상기 정지물체 주변 반경(rth) 내에 움직이는 물체가 있으면 비방치물인 것으로 분석하는 것을 특징으로 하는 방치물 또는 도난물 탐지 시스템.
  7. 제 2항에 있어서,
    상기 공간특성 분석부(260)는
    임의의 한 프레임(j) 내에서 두 블랍(i와 i+1 ) 사이에 거리(dj i , i+1)를
    Figure pat00007

    로 계산하고 ,
    두 블랍 사이의 상기 거리(dj i , i+1)가 반경(rth) 보다 작지 않은 경우, 상기 블랍을 방치된 블랍으로 분류하지 않는 것을 특징으로 하는 방치물 또는 도난물 탐지 시스템.
  8. 제 2항에 있어서,
    상기 시간특성 분석부(270)는 상기 TTL타이머(Ti)를
    Figure pat00008

    로 계산하되, 상기 fj는 현재 프레임 번호이고, fk는 정지블랍(VS)에 포함된 블랍(Bi)에 대한 첫 프레임 번호인 것을 특징으로 하는 방치물 또는 도난물 탐지 시스템.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 시간특성 분석부(270)는
    TTL타이머가 시간 임계점(Tth=r×σ;r은 프레임 비율이고, τ는 최소탐지 시간)보다 커질 때, 방치물 후보군 (Bi +1)을 프레임 tj+Tth에서 방치물로서 분류되어 정확하게 알람을 발생시키는 것을 특징으로 하는 방치물 또는 도난물 탐지 시스템.
  10. 제 9항에 있어서,
    상기 시간특성 분석부(270)는
    상기 방치물의 주인이 방치물로 되돌오면, 상기 TTL타이머(Ti)를 제로로 재설정하여 알람은 멈추는 것을 특징으로 하는 방치물 또는 도난물 탐지 시스템.


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