KR20140052357A - System for tracking object using multi cameras and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 객체 추적 시스템 및 객체 추적 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 다중 카메라에 의해 촬영된 각각의 채널별 영상들로부터 객체의 이동을 추적하여 단일 스트림 영상을 생성하는 객체 추적 시스템 및 객체 추적 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an object tracking system and an object tracking method, and more particularly, to an object tracking system and an object tracking method for generating a single stream image by tracking movement of an object from each channel- .
다중 카메라는 보안용 또는 방범용으로 복수개의 카메라가 감시 지역마다 각각 설치되어 촬영된 영상을 실시간 송출한다. 여기서, 특정 영상에 등장하는 이동 객체를 추적하려면 제어국의 모니터링 전문가가 복수개 카메라들 중에서 이동 객체의 촬영에 적합한 카메라를 선택하면서 촬영을 제어한다. 모니터 요원의 수작업에 의한 객체 추적 기술은 전문가의 개인적 능력에 의존해야만 하고, 복수개 채널의 촬영 영상을 동시에 화면에 표시하면서 화면 전환을 제어하기에 영상 데이터의 송출 및 화면 표시에 과부하가 걸린다.Multiple cameras are used for security or crime prevention, and a plurality of cameras are installed in each monitoring area to transmit photographed images in real time. Here, in order to track a moving object appearing in a specific image, a monitoring expert of the control station controls the photographing while selecting a camera suitable for photographing the moving object from a plurality of cameras. The object tracking technique by the manual operation of the monitor personnel must depend on the personal ability of the specialist and the screen switching is controlled while simultaneously displaying the shot images of a plurality of channels on the screen so that the transmission and display of the image data are overloaded.
이후, 영상의 객체 인식 기술과 카메라의 핸드 오프 기술을 이용하여 자동으로 객체를 추적하는 기술이 도입되었다. 핸드 오프 방식의 객체 추적 기술은 다중 IP CCTV 환경에서 특정 IP 카메라에 의해 촬영된 영상으로부터 객체가 인식되면, 상기 객체가 인식된 IP 카메라를 선택하여 촬영을 계속해 나가는 방식이었다.Thereafter, a technique of automatically tracking an object using an image object recognition technique and a camera hand-off technique has been introduced. The object tracking technology of the handoff method is a method in which, when an object is recognized from an image captured by a specific IP camera in a multi-IP CCTV environment, the object is continuously selected by selecting the recognized IP camera.
아래의 특허 문헌은 상기 핸드 오프 기술을 이용하는 물체 추적 방법을 개시한다. 하지만, 상기 물체 추적 방법은 복수의 카메라를 상대로 이동하는 객체를 놓치지 않고 촬영하기 위해 카메라를 릴레이 방식으로 촬영 제어하는데 그쳤다. 객체를 추적하는 카메라는 촬영된 영상에 객체가 출현해야만 선택되는 방식이었다. 또한, 객체의 추적 영상과 일반 촬영시의 영상은 양자 모두 영상 품질이 동일하다는 문제점이 있었다.The following patent document discloses an object tracking method using the handoff technique. However, in the object tracking method, a camera is relay-controlled in order to photograph an object moving to a plurality of cameras without missing. The camera tracking the object was selected only when the object appeared in the photographed image. In addition, there is a problem that the image quality of the tracking image of the object and the image of the general photograph are both the same.
본 발명은 상기와 같은 종래 기술의 인식 하에 창출된 것으로서, 객체의 이동을 예측하고 이동 방향의 카메라를 미리 선택하여 촬영 명령을 내리는 객체 추적 시스템 및 객체 추적 방법을 제공하는데 있다.The object of the present invention is to provide an object tracking system and an object tracking method for estimating a movement of an object and selecting a camera in a moving direction in order to make a shooting command.
본 발명의 다른 목적은 다중 카메라의 영상을 일반 품질로 각각 저장하되, 객체의 추적 영상은 고품질로 촬영하여 하나의 스트림 영상으로 생성하여 송출하는데 있다.Another object of the present invention is to store images of multiple cameras in general quality, respectively, while tracking images of objects are captured with high quality to be generated as one stream image and transmitted.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 다중 카메라를 이용하여 객체의 이동을 추적하는 객체 추적 시스템은, 다중 채널별로 각각 할당되고, 네트워크를 통해 전송된 촬영 명령의 객체 정보와 영상 품질을 이용하여 객체의 이동에 따라 객체 영상을 촬영하는 카메라부; 외부로부터 상기 촬영 명령을 전송받으면 상기 카메라부로 전송하고, 상기 카메라부로부터 영상 정보를 전송받으면 외부로 전송하는 게이트웨이부; 및 객체 정보를 등록받고, 상기 게이트웨이부를 통해 전송받은 채널별 상기 영상 정보로부터 추출된 상기 객체의 좌표를 이용하여 이동 정보를 예측하고, 예측된 이동 정보에 대응하는 적어도 하나의 카메라부를 선정하여 상기 게이트웨이부를 통해 선정된 상기 카메라부로 상기 촬영 명령을 전송하여 미리 촬영 개시시키고, 상기 촬영 명령에 의해 채널별로 수신된 객체 영상 중에서 특정 채널의 객체 영상을 선택하여 단일 스트림의 객체 추적 영상으로 생성하는 영상 서버부를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided an object tracking system for tracking movement of an object using multiple cameras, the object tracking system comprising: A camera unit for photographing an object image according to movement of the object; A gateway unit for transmitting the imaging command to the camera unit when the imaging command is received from the outside and transmitting the image information to the outside when receiving the imaging information from the camera unit; And estimating movement information using the coordinates of the object extracted from the image information for each channel transmitted through the gateway unit, selecting at least one camera unit corresponding to the predicted movement information, And a video server unit for selecting an object image of a specific channel from among the object images received for each channel by the shooting command and generating an object stream image of a single stream by transmitting the shooting command to the camera unit selected through the unit .
여기서, 상기 객체 추적 시스템은, 상기 영상 서버부에 접속하여 추적 대상의 객체를 등록하고, 상기 영상 서버부로 등록된 상기 객체의 추적 영상을 요청하면 상기 객체 추적 영상을 전송받는 사용자 단말을 더 포함한다.The object tracking system may further include a user terminal connected to the image server unit to register an object to be tracked and to receive the object tracking image when requesting a tracking image of the object registered with the image server unit .
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 객체 추적 시스템은, 추적 대상의 객체 정보를 등록받는 객체 정보 등록부; 채널별 카메라부에 의해 각각 촬영된 적어도 하나의 영상으로부터 객체 정보를 추출하는 객체 정보 식별부; 상기 객체 정보로부터 분석된 객체의 좌표를 이용하여 객체의 이동 속도와 이동 방향을 산출하는 객체 이동 예측부; 상기 이동 속도와 상기 이동 방향을 이용하여 예측되는 적어도 하나의 카메라부를 선정하고, 선정된 상기 카메라부로 촬영 명령을 전송하여 미리 준비시키는 촬영 명령 전송부; 및 상기 촬영 명령에 의해 촬영되어 수신된 채널별 객체 영상으로부터 특정 채널의 객체 영상을 선택하여 단일 스트림의 객체 추적 영상으로 생성하는 객체 추적 영상 생성부를 포함하는 영상 서버부를 포함한다.According to an embodiment of the present invention, the object tracking system includes an object information registration unit for registering object information to be tracked; An object information identification unit for extracting object information from at least one image photographed by a camera unit for each channel; An object motion predicting unit for calculating a moving speed and a moving direction of the object using the coordinates of the object analyzed from the object information; An imaging command transmission unit for selecting at least one camera unit predicted using the moving speed and the moving direction, and transmitting the imaging command to the camera unit; And an object tracking unit for generating an object tracking image of a single stream by selecting an object image of a specific channel from the object image for each channel photographed and received by the shooting command.
본 발명에 있어서, 상기 영상 서버부는, 상기 촬영 명령에 포함된 비트 레이트(bit rate) 및 프레임 수에 대하여 일반 영상 품질보다 높은 비율을 설정하여 고품질의 촬영 명령을 내린다.In the present invention, the video server unit sets a higher bit rate and a higher frame rate than the general video quality included in the shooting command, and issues a high-quality shooting command.
여기서, 상기 영상 서버부는, 서로 다른 시간의 2개의 영상 프레임에 존재하는 객체의 좌표를 각각 추출한 후, 추출된 2개의 객체 좌표로 이동 속도와 이동 방향을 산출하여 객체의 이동 정보를 예측한다.Here, the image server extracts coordinates of objects existing in two image frames at different times, and estimates movement information of the object by calculating the moving speed and the moving direction using the extracted two object coordinates.
또한, 상기 영상 서버부는, 객체의 이동 방향에서 객체의 위치와 가장 근접한 순서로 적어도 하나의 카메라부를 선정하고, 객체의 이동 속도를 고려하여 선정된 상기 카메라부로 상기 카메라부의 촬영 가시권에 도달하기 직전에 고품질의 촬영 명령을 전송한다.Also, the image server unit may select at least one camera unit in the order of closest to the object position in the moving direction of the object, and immediately before reaching the photographing viewport of the camera unit with the camera unit selected in consideration of the moving speed of the object And transmits a high-quality shooting command.
본 발명의 일 측면에 따르면, 상기 영상 서버부는, 수신된 채널별 객체 영상으로부터 객체의 크기가 가장 크게 촬영된 상기 객체 영상을 선택하여 상기 객체 추적 영상으로 생성한다.According to an aspect of the present invention, the image server unit selects the object image having the largest object size from the received object image for each channel, and generates the object image as the object tracking image.
대안적으로, 상기 영상 서버부는, 수신된 채널별 객체 영상으로부터 객체의 얼굴 인식 필터링을 처리하여 얼굴 인식된 객체의 크기가 가장 크게 촬영된 상기 객체 영상을 선택하여 상기 객체 추적 영상으로 생성한다.Alternatively, the image server unit processes the face recognition filtering of the object from the received object-by-channel object image, and selects the object image having the largest size of the face-recognized object to generate the object-tracking image.
여기서, 상기 영상 서버부는, 객체의 다음번 이동 방향을 예측하여 고품질의 촬영 명령을 기 수신한 카메라부가 감시 대상의 카메라부로 선정되지 않으면, 해당 채널의 상기 카메라부에 대해 일반 품질의 촬영 명령을 생성하여 전송한다.Here, the video server unit predicts the next moving direction of the object, and if the camera unit receiving the high quality shooting command is not selected as the camera unit to be monitored, the video server unit generates a shooting command of general quality to the camera unit of the channel send.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 상기 영상 서버부는, 상기 객체 추적 영상을 생성하기 위한 고품질로 촬영된 상기 객체 영상이 선택되면, 선택된 상기 객체 영상의 채널 카메라부를 제외한 나머지 채널의 카메라부로 일반 품질의 촬영 명령을 생성하여 전송한다.According to another embodiment of the present invention, when the high quality object image for generating the object tracking image is selected, the image server unit may select a camera image of the selected channel, And generates and transmits a shooting command.
여기서, 상기 영상 서버부는, 상기 나머지 채널의 카메라부에 대하여 일정 시간 동안 고품질의 촬영 명령의 전송을 제한한다.Here, the video server unit restricts transmission of the high-quality shooting command to the camera unit of the remaining channel for a predetermined time.
본 발명에 있어서, 상기 카메라부는, 상기 촬영 명령으로부터 추출된 객체 정보를 이용하여 자동으로 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom) 기능을 제어하여 영상을 촬영하는 기능; 상기 촬영 명령으로부터 추출된 객체 정보 및 촬영 제어 정보를 이용하여 상기 촬영 제어 정보에 의해 팬, 틸트, 줌 기능을 제어받아 영상을 촬영하는 기능; 및 상기 촬영 명령으로부터 추출된 객체 정보를 이용하여 객체의 존재가 인식되면 자동으로 고품질의 객체 영상을 촬영하고, 객체의 존재가 사라지면 자동으로 일반 품질로 영상을 촬영하는 기능 중에서 적어도 하나의 기능을 구비한다.In the present invention, the camera unit may include a function of automatically capturing an image by controlling a pan, tilt, and zoom function using object information extracted from the shooting command; A function of capturing an image by controlling the pan, tilt, and zoom functions according to the image capturing control information using the object information and the image capturing control information extracted from the capturing command; And a function of automatically capturing a high quality object image when the existence of the object is recognized by using the object information extracted from the image capture command and automatically shooting an image with normal quality when the object disappears do.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명에 따른 다중 카메라를 이용하여 객체의 이동을 추적하는 객체 추적 방법은, 객체 정보를 등록받아 객체가 존재하는 채널별 복수개 객체 영상으로부터 단일 스트림의 객체 추적 영상을 생성하는 영상 서버부가 실행하는 영상 분석 방법에 있어서, (a)추적 대상의 객체 정보를 등록받는 객체 추적 요청 단계; (b)채널별 카메라부에 의해 각각 촬영된 적어도 하나의 영상으로부터 객체 정보를 추출하는 객체 정보 식별 단계; (c)식별된 상기 객체 정보로부터 분석된 객체의 좌표를 이용하여 객체의 이동 속도와 이동 방향을 산출하는 객체 이동 예측 단계; (d)예측된 객체의 이동 정보를 이용하여 예측되는 적어도 하나의 카메라부를 선정하고, 선정된 상기 카메라부로 촬영 명령을 전송하여 미리 준비시키는 촬영 명령 전송 단계; 및 (e)상기 촬영 명령에 의해 촬영되어 수신된 채널별 객체 영상으로부터 특정 채널의 객체 영상을 선택하여 단일 스트림의 객체 추적 영상으로 생성하는 객체 추적 영상 생성 단계를 포함한다.According to another aspect of the present invention, there is provided an object tracking method for tracking movement of an object using multiple cameras, the method comprising: registering object information and generating an object tracking image of a single stream from a plurality of object images for each channel, The method comprising: (a) an object tracking request step of registering object information to be tracked; (b) an object information identification step of extracting object information from at least one image photographed by a camera unit for each channel; (c) an object movement prediction step of calculating a movement speed and a movement direction of the object using the coordinates of the object analyzed from the identified object information; (d) a shooting command transmission step of selecting at least one camera unit predicted using the predicted movement information of the object, and transmitting the shooting command to the camera unit; And (e) an object tracking image generating step of selecting an object image of a specific channel from the object image of each channel photographed and received by the photographing command and generating an object tracking image of a single stream.
본 발명의 일 측면에 따르면, 추적 대상의 객체에 대해 예측된 이동 방향의 카메라를 선택한 후, 선택된 카메라 중에서 예측된 객체의 이동 속도에 따라 객체의 영상을 촬영할 수 있는 카메라를 다시 선별하여 촬영 명령을 내림으로써 감시 대상의 카메라를 지능적으로 선택한다.According to an aspect of the present invention, a camera in a predicted movement direction is selected for an object to be tracked, and then a camera capable of capturing an image of the object is selected again according to the moving speed of the predicted object among the selected cameras, Intelligently selects the camera to be monitored by lowering.
또한, 다중 카메라의 영상을 일반 품질로 저장하는 과정에서 감시 대상의 카메라로 고품질의 촬영 명령을 내리고, 고품질로 촬영된 객체 영상 중에서 가장 식별력이 높은 객체 영상을 선택하여 객체의 추적 영상을 생성함으로써 객체의 식별력을 높인다.In addition, in the process of storing images of multiple cameras in a general quality, a high-quality shooting command is issued by a camera to be monitored, and a tracking image of an object is selected by selecting an object image having the highest discrimination among high- .
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 후술한 발명의 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되지 않아야 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 추적 시스템의 개략적 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 서버가 객체의 이동 정보를 예측하는 예시도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 서버가 카메라로 내리는 촬영 명령의 예시도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 서버가 단일 스트림의 객체 추적 영상을 생성하는 예시도이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 서버의 개략적 내부 구조도이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 서버가 일반 품질로 복귀하는 촬영 명령을 내리는 예시도이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 추적 방법의 개략적 순서도이다.
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 일반 품질로 복귀하는 촬영 명령을 내리는 객체 추적 방법의 개략적 순서도이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The accompanying drawings, which are incorporated in and constitute a part of the specification, illustrate preferred embodiments of the invention and, together with the description of the invention below, And should not be construed as interpretation.
1 is a schematic block diagram of an object tracking system according to an embodiment of the present invention.
FIG. 2 is a diagram illustrating an example in which a video server predicts movement information of an object according to an exemplary embodiment of the present invention.
3 is an exemplary view of a photographing instruction taken by a video server in a camera according to an embodiment of the present invention.
4 is an exemplary diagram illustrating a method of generating a single stream of an object tracking image according to an exemplary embodiment of the present invention.
5 is a schematic internal structure diagram of a video server according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is an exemplary diagram illustrating a photographing command for returning a normal quality to a video server according to another embodiment of the present invention.
7 is a schematic flowchart of an object tracking method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 8 is a schematic flow chart of an object tracking method for taking a photographing command to return to normal quality according to another embodiment of the present invention.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 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.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Prior to this, terms and words used in the present specification and claims should not be construed as limited to ordinary or dictionary terms, and the inventor should appropriately interpret the concepts of the terms appropriately It should be construed in accordance with the meaning and concept consistent with the technical idea of the present invention based on the principle that it can be defined.
따라서, 본 명세서에 기재된 실시예와 도면에 도시된 구성은 본 발명의 가장 바람직한 일 실시예에 불과할 뿐이고 본 발명의 기술적 사상에 모두 대변하는 것은 아니므로, 본 출원시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.Therefore, the embodiments described in the present specification and the configurations shown in the drawings are only the most preferred embodiments of the present invention and do not represent all the technical ideas of the present invention. Therefore, It is to be understood that equivalents and modifications are possible.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 추적 시스템(1)의 개략적 구성도이다.1 is a schematic block diagram of an
본 발명의 일 실시예에 따른 객체 추적 시스템(1)은 유, 무선 네트워크를 기반으로 구축되며, 특정 객체를 선택받아 추적을 요청하는 사용자 단말(2), 추적이 요청된 객체의 촬영 명령을 내리고, 객체가 촬영된 영상을 수신하여 하나의 단일 스트림 영상으로 생성하는 영상 서버(3), 영상 서버(3)가 내리는 촬영 명령을 카메라(5)로 전송하며 카메라(5)로부터 촬영된 영상을 수신하여 영상 서버(3)로 전송하는 게이트웨이(4) 및 촬영 명령을 수신하여 객체의 이동을 추적하면서 촬영하는 카메라(5)를 포함하여 구성된다.The
본 발명에서의 상기 유, 무선 네트워크는 대표적으로 이동통신망, 인터넷과 같은 유, 무선 공중망이나 전용망 등과 같이 다양한 프로토콜을 이용하여 데이터 통신이 가능한 모든 통신망을 포괄한다.The wired and wireless networks in the present invention typically include all communication networks capable of data communication using various protocols such as a mobile communication network, a wired and wireless public network such as the Internet, and a private network.
상기 사용자 단말(2)은 영상 서버(3)에 접속할 수 있는 유, 무선 통신 기능을 갖는 컴퓨터 단말, 스마트 단말 등을 포함한다. 사용자 단말(2)이 상기 스마트 단말의 경우, 영상 서버(3)와 인터페이스하는 전용 어플리케이션이 설치될 수 있다. 사용자 단말(2)은 영상 서버(3)에 접속하여 원격지에 설치된 개별 채널의 카메라를 선택하여 영상 송출을 요청하고, 영상 서버(3)로부터 원격지의 카메라(5)에 의해 촬영된 영상을 수신하여 화면에 표시한다. 또한, 사용자 단말(2)은 감시 대상의 객체를 선택하여 추적을 요청할 수 있고, 상기 추적 요청에 의해 단일 스트림으로 생성된 객체의 추적 영상을 영상 서버(3)로부터 수신한다. 사용자 단말(2)이 객체의 추적 영상을 화면에 표시하면, 사용자는 화면의 영상에 대해 카메라의 촬영을 제어하는 명령을 입력하는 것도 가능할 수 있다.The
상기 영상 서버(3)는 객체의 추적 요청에 따라 객체의 이동을 예측하고, 예측된 이동 정보에 따라 촬영에 적합한 적어도 하나의 채널별 카메라(5)를 선별하여 촬영 명령을 내린다. 그리고 영상 서버(3)는 상기 채널별 카메라(5)로부터 상기 촬영 명령에 의해 객체가 촬영된 객체 영상을 수신한 후, 연속되는 단일 스트림의 영상으로 합성하여 객체 추적 영상을 생성한다. 예를 들어, 영상 서버(3)는 서로 다른 복수개 채널로부터 송출되는 객체 영상을 단일 스트림의 영상 파일로 합성하는 것이다. 그러면, 영상 서버(3)는 객체의 추적을 요청한 사용자 단말(2)로 상기 객체 추적 영상을 송출한다. The
상기 게이트웨이(4)는 다중 IP CCTV 환경의 카메라(5)들을 관리하며, 영상 서버(3)와 카메라(5) 사이에서 데이터를 중개 전송한다. 예를 들면, 게이트웨이(4)가 영상 서버(3)로부터 상기 촬영 명령을 수신하면, 수신된 촬영 명령으로부터 식별된 아이디에 해당하는 카메라(5)로 촬영 명령을 개별 전송하거나 브로드캐스팅 전송한다. 또한, 게이트웨이(4)가 각각의 카메라(5)로부터 촬영된 영상 정보를 수신하면, 수신된 영상 정보를 영상 서버(3)로 업로드한다. 여기서, 상기 영상 정보는 영상 데이터와 함께 장치 아이디(카메라 아이디), 해상도(영상 크기 정보), 코덱 정보, 좌표 정보 등을 포함할 수 있다.The
상기 카메라(5)는 감시 지역마다 각각 설치되는 다중 카메라(multi cameras)로서 개별 카메라(5)는 고유의 채널이 할당되어 감시 지역의 영상을 촬영한다. 카메라(5)는 게이트웨이(4)의 중개를 통해 영상 서버(3)로부터 촬영 명령을 수신하고, 수신된 촬영 명령의 정보에 따라 객체의 이동을 추적하면서 객체 영상을 촬영한다. 그리고 각각의 카메라(5)는 촬영한 영상 정보를 고유의 채널별 영상 파일로 생성하여 게이트웨이(4)로 전송한다.The
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 서버(3)가 객체의 이동 정보를 예측하는 예시도이다.FIG. 2 is a diagram illustrating an example in which the
상기 영상 서버(3)는 상기 게이트웨이(4)의 중개를 통해 상기 카메라(5)로부터 각각의 채널별 영상을 전송받고 DB에 기록한다. 그리고 영상 서버(3)는 사용자 단말(2)이 요청하는 채널의 영상을 제공한다. 여기서, 영상 서버(3)가 사용자 단말(2)로부터 감시 대상의 객체를 선택받아 객체의 추적을 요청받을 수 있다.The
그러면, 영상 서버(3)는 시간 t와 t+1(T t +1 - T t > 0)의 2개 영상 프레임으로부터 객체의 "좌표 A" 및 "좌표 B"를 각각 추출한다. 상기 좌표는 2D 또는 3D 좌표일 수 있으며 도 2에서는 설명의 편의상 2D 좌표로 예시한다. 영상 서버(3)는 추출된 A, B 2개 지점의 객체 좌표를 이용하여 이동 거리 S 및 이동 방향 θ를 구하고, 시간 Tt +1 - Tt를 이용하여 이동 속도 V를 구한다.Then, the
여기서, 영상 서버(3)는 이동 방향 θ의 벡터 정보를 이용하여 이동 방향으로부터 최근 거리에 위치하는 적어도 하나의 카메라(5)를 선별한다. 그리고 영상 서버(3)는 이동 속도 V를 이용하여 이동하는 객체를 촬영할 수 있는 상기 선별된 카메라(5)의 촬영 거리로 진입하는 예측 시간을 구한 후, 상기 예측 시간 직전에 상기 선별된 카메라(5)로 촬영 명령을 전송한다. 예를 들어, 영상 서버(3)가 현재 시점에서 적어도 하나의 채널의 카메라를 선별하면, 당해 선별된 카메라(5)가 객체를 촬영할 수 있는 예측된 시점(예 : 객체가 카메라의 촬영 거리에 진입하기 10초 전)에 맞추어 촬영 명령을 전송한다. 그러면 각각의 선별된 카메라(5)는 객체를 촬영하여 객체 영상으로 기록하고, 기록된 객체 영상을 게이트웨이(4)로 송출한다.Here, the
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 서버(3)가 카메라(5)로 내리는 촬영 명령의 예시도이다.FIG. 3 is an exemplary view of a photographing instruction taken by the
상기 촬영 명령의 정보는 카메라 아이디, 객체 정보 및 영상 품질의 정보 등을 포함한다. 상기 영상 품질은 비트 레이트 및 초당 프레임 수의 정보를 포함한다. 또한, 상기 영상 품질은 일반 품질과 고 품질로 구분되어 영상 서버(3)가 영상 품질을 제어하는 촬영 명령을 카메라(5)로 내리는 것이 가능하다.The photographing command information includes a camera ID, object information, image quality information, and the like. The image quality includes information on the bit rate and the number of frames per second. In addition, the image quality is divided into general quality and high quality, and it is possible to lower the
예를 들어, 상기 영상 서버(3)는 평상시에는 기 설정된 일반 품질의 비트 레이트 및 프레임 수로 카메라(5)의 촬영을 원격 제어하여 일반 품질의 영상을 수신하여 DB에 저장한다. 그리고 상기 영상 서버(3)가 객체의 추적을 요청받으면, 객체의 이동 정보를 예측하여 선별된 채널별 카메라(5)로 일반 품질의 비트 레이트 및 프레임 수보다 높은 값을 설정하여 고품질의 촬영 명령을 전송한다. 그러면, 영상 서버(3)는 채널별 카메라(5)로부터 상기 촬영 명령에 의해 촬영된 고품질의 객체 영상을 수신하여 DB에 저장한다.For example, the
여기서, 상기 카메라(5)의 처리 기능 및 촬영 기능에 따라 다양한 촬영 명령의 처리가 구현될 수 있으며 본 발명은 특정 촬영 명령의 구현 방식으로 제한하지 않는다. Here, the processing of various shooting commands may be implemented according to the processing function and the shooting function of the
예를 들면, 카메라(5)는 상기 촬영 명령으로부터 추출된 객체 정보를 이용하여 자동으로 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom) 기능을 제어하여 영상을 촬영할 수 있다. 또는, 상기 카메라(5)가 상기 촬영 명령으로부터 추출된 객체 정보 및 촬영 제어 정보를 이용하여 상기의 팬, 틸트, 줌 기능을 제어하면서 영상을 촬영할 수 있다. 더욱이, 상기 카메라(5)가 영상 분석 필터의 기능을 구비한다고 가정하면, 수신된 촬영 명령으로부터 추출된 객체 정보를 이용하여 촬영된 영상으로부터 객체의 존재 유무를 필터링 처리할 수 있다. 상기 카메라가 필터리 처리 과정에서 객체의 존재 이벤트를 감지하면 자동으로 고품질의 객체 영상을 촬영하고, 객체의 소멸 이벤트를 감지하면 자동으로 일반 품질로 복귀하여 영상을 촬영하는 것도 가능하다.For example, the
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 서버(3)가 단일 스트림의 객체 추적 영상을 생성하는 예시도이다.FIG. 4 is a diagram illustrating an example in which a
상기 영상 서버(3)는 실시간으로 예측된 객체의 이동 정보에 따라 대응하는 채널별 카메라(5)로부터 객체 영상을 수신한다. 상기 객체 영상이 고품질의 영상 데이터라 가정하면, 영상 서버(3)는 미리 이동 방향과 이동 속도를 고려하여 대응하는 채널별 카메라(5)로 고품질의 촬영 명령을 전송하여 카메라(5)의 고품질 촬영을 제어한다.The
그리고 영상 서버(3)는 상기 촬영 명령을 수신한 채널별 카메라(5)로부터 고품질의 객체 영상을 수신한다. 만약, 영상 서버(3)가 복수개 채널별 카메라(5)로부터 각각의 객체 영상을 수신하면, 적합한 어느 하나 채널의 객체 영상을 선택하여 단일 스트림의 객체 추적 영상으로 합성하여 기록한다.Then, the
도 4를 참조하면, 영상 서버(3)가 시간 T에서 객체 영상 1의 채널을 채택하여 객체 추적 영상으로 기록하다가, 시간 T+Δt에서 객체 영상 1과 객체 영상 2의 영상 중에서 객체 영상 2의 채널을 선택하여 객체 추적 영상으로 기록한다. 그리고 영상 서버(3)는 시간 T+Δ2t에서 객체 영상 2와 객체 영상 3이 경합을 벌이는 과정에서 객체 영상 3의 채널을 선택하여 객체 추적 영상으로 기록한다. 따라서, 영상 서버(3)는 객체의 추적 과정에서 복수의 채널별로 객체 영상을 수신할 수 있고, 객체의 식별이 우세한 어느 특정 채널의 영상을 선택하여 단일 스트림의 객체 추적 영상을 기록한다. 이후, 영상 서버(3)가 상기 객체 추적 영상을 사용자 단말(2)로 송출하면, 복수개 객체 영상의 채널을 전부 사용자 단말(2)로 전송하는 것에 비하여 데이터 트래픽의 부하를 줄일 수 있다. 또한, 사용자는 단일 스트림의 객체 추적 영상을 제공받기에 사용자가 채널을 전환할 필요없이 연속적인 영상으로 객체의 이동을 확인할 수 있어 사용자의 편의성이 증대된다.Referring to FIG. 4, the
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 서버(3)의 개략적 내부 구조도이다.5 is a schematic internal structure diagram of a
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 서버(3)는 추적 요청되는 객체를 등록받는 객체 정보 등록부(31), 영상으로부터 등록된 객체의 식별 정보를 추출하는 객체 정보 식별부(32), 식별된 객체 정보로 객체의 이동 정보를 예측하는 객체 이동 예측부(33), 예측된 이동 정보에 따라 카메라(5)를 선별하여 촬영 명령을 전송하는 촬영 명령 전송부(34) 및 촬영 명령에 의해 수신되는 객체 정보를 이용하여 단일 스트림의 객체 추적 영상을 생성하는 객체 추적 영상 생성부(35)를 포함하여 구성된다.The
상기 객체 정보 등록부(31)는 추적 대상의 객체를 선택받고 객체의 추적을 요청받는다. 영상 서버(3)가 사용자 단말(2)로 요청된 채널 영상을 제공하는 과정에서 객체 정보 등록부(31)는 사용자 단말(2)로부터 특정 객체의 추적을 요청받을 수 있다. 한편, 객체 정보 등록부(31)가 사용자 단말(2)로부터 상기 채널 영상에서 객체를 선택받는 것이 아니라, 특정 객체의 이미지 파일을 업로드받아서 추적을 요청받아도 무방하다.The object
상기 객체 정보 식별부(32)는 등록된 객체의 정보를 채널 영상으로부터 추출하여 객체의 영상 식별 정보로서 저장한다. 여기서, 상기 객체 정보 식별부(32)는 객체의 식별력 높은 정보를 추출하고자, 당해 객체가 등장하는 채널별 영상을 검색할 수 있고, 검색된 영상으로부터 객체의 식별 정보를 추출하는 것도 무방하다.The object
상기 객체 이동 예측부(33)는 수신된 카메라(5)의 영상 정보로부터 객체의 좌표를 추출하고, 2개의 추출된 좌표로부터 객체의 이동 거리, 이동 방향, 속도 등을 산출하여 객체의 이동 정보를 예측한다(도 3 참조).The object
상기 촬영 명령 전송부(34)는 예측된 이동 방향에서 최근 거리에 있는 적어도 하나 이상의 채널별 카메라(5)를 선택한다. 채널별 카메라(5)가 선택되면, 예측된 객체의 이동 방향 및 이동 속도 등의 예측 정보를 이용하여 선택된 개별 카메라(5)의 촬영 가시권에 진입하는 객체의 도달 시간을 산출하고, 산출된 시간 직전에 선택된 상기 카메라(5)로 촬영 명령을 전송한다(도 2 참조).The photographing
한편, 촬영 명령 전송부(34)에 의해 이전 예측에서는 이동 방향의 카메라(5)로 선택되어 상기 고품질의 촬영 명령이 전송되었으나, 이번의 예측에서는 이동 방향의 카메라(5)로 선택되지 않을 수 있다. 이때, 촬영 명령 전송부(34)는 이번에 상기 선택되지 않은 카메라(5)로 일반 품질의 영상 촬영으로 복귀하라는 촬영 명령을 전송할 수 있다.On the other hand, in the previous prediction, the
상기 촬영 명령이 촬영 명령 전송부(34)에 의해 전송되면, 게이트웨이(4)의 촬영 명령 중개부(41)는 촬영 명령 전송부(34)로부터 전송되는 상기 촬영 명령을 수신하고, 대응하는 카메라(5)로 수신된 상기 촬영 명령을 전송한다. 또한, 게이트웨이(4)의 촬영 영상 중개부(42)는 각각의 채널별 카메라(5)가 송출하는 영상 정보를 수신하여 영상 서버(3)로 전송한다.When the imaging command is transmitted by the imaging
여기서, 객체를 추적하기 위해 내리는 상기 촬영 명령은 비트 레이트 및 프레임 수가 일반 품질의 값보다 높게 설정된 고품질의 촬영 명령일 수 있다. 따라서, 감시 영역에 설치된 전체 채널별 카메라(5)는 평상시 일반 품질로 영상을 촬영하고 송출하지만, 객체 추적이 개시되어 추적 대상의 카메라로서 선정되면 상기 촬영 명령을 수신하면 고품질로 영상을 촬영하여 송출한다. Here, the shooting command for tracking the object may be a high-quality shooting command with the bit rate and the frame number set higher than the general quality value. Therefore, when the object tracking is started and the
상기 객체 추적 영상 생성부(35)는 상기 촬영 명령에 의해 촬영된 적어도 하나의 채널별 객체 영상을 수신하여 DB에 저장한다. 물론, 상기 촬영 명령을 받지 못한 경우에는 일반 품질의 채널별 영상이 촬영되어 DB에 저장된다. 그리고 객체 추적 영상 생성부(35)는 수신된 상기 객체 영상 중에서 특정 채널의 객체 영상을 선택하여 단일 스트림의 객체 추적 영상으로 생성한다(도 4 참조).The object tracking
여기서, 상기 객체 추적 영상 생성부(35)는 복수개의 채널별 객체 영상을 수신할 경우, 객체의 크기가 가장 크게 촬영된 어느 하나의 객체 영상을 선택한 후 상기 객체 추적 영상으로 생성하여 DB에 저장할 수 있다. 또는 얼굴 인식이 가능한 객체일 경우, 객체 추적 영상 생성부(35)는 복수개의 채널별 객체 영상 중에서 객체의 얼굴 인식 필터링을 처리하여 얼굴 인식된 객체의 크기가 가장 크게 촬영된 객체 영상을 선택한 후 상기 객체 추적 영상으로 생성하여 DB에 저장할 수 있다. 물론, 객체 추적 영상 생성부(35)가 객체 크기 항목 및 얼굴 인식 항목에 각각 가중치를 설정하고, 각각의 항목에 가중치가 적용된 합산 점수에 따라서 객체 영상을 선택하여 객체 추적 영상으로 채택하여도 무방하다. 예를 들면, 얼굴 인식 항목의 가중치가 클 경우, 객체의 크기가 큰 채널 영상의 합산 점수보다 객체의 크기는 작지만 얼굴 인식이 되는 채널 영상의 합산 점수가 더 높아서 객체 추적 영상으로 선택될 수 있다.When the object tracking
상기의 실시예에서는, 영상 서버(3)가 객체의 이동 정보를 예측하면서, 이동 방향에 부합하여 선택된 카메라(5)들을 대상으로 고품질의 촬영 명령을 내리고, 이동 방향의 예측에서 벗어난 카메라(5)들을 대상으로 일반 품질의 촬영 명령을 내린다.In the above embodiment, the
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 영상 서버(3)가 일반 품질로 복귀하는 촬영 명령을 내리는 예시도이다.FIG. 6 is an exemplary diagram illustrating a photographing instruction for returning the
본 발명의 다른 실시예에서는 영상 서버(3)가 3개의 채널로부터 "고품질 객체 영상 1", "고품질 객체 영상 2" 및 ""고품질 객체 영상 3"을 수신한다고 가정한다. 객체 추적 영상 생성부(35)에 의해 3개의 수신된 객체 영상 중에서 "고품질 객체 영상 2"가 선택되어 객체 추적 영상으로 저장되면, 선택된 상기 객체 영상의 채널을 제외한 나머지 2개 채널의 영상에 대해 실시간으로 일반 품질의 촬영 명령을 전송한다. 따라서, 객체의 이동에 따라 복수개 채널의 카메라(5)로 고품질의 촬영 명령을 전송한 후 실제로 상기 객체 추적 영상으로 채택된 채널의 카메라(5)를 제외한 나머지 채널의 카메라(5)는 일반 품질의 촬영으로 복귀시키기 때문에 카메라(5)의 촬영 효율 및 DB의 저장 효율이 극대화될 수 있다.In another embodiment of the present invention, it is assumed that the
여기서, 상기 촬영 명령에 의해 고품질 촬영이 중단된 "일반 품질 객체 영상 1" 및 "일반 품질 객체 영상 3"의 채널별 카메라(5)는 다음번 예측시에 다시 객체 이동 예측부(33)에 의해 객체를 촬영할 카메라(5)로 선정되어 촬영 명령 전송부(34)에 의해 고품질의 촬영 명령을 전송받을 수 있다. 그리고 다시 객체 추적 영상 생성부(35)에 의해 "고품질 객체 영상 1" 및 "고품질 객체 영상 3"의 상기 채널별 카메라(5)의 객체 영상은 객체 추적 영상으로 선택받지 못하는 일련의 과정이 반복될 수 있다. 예를 들면, "고품질 객체 영상 1"의 카메라(5)가 촬영 가시 영역에 존재하는 객체를 촬영한 객체 영상을 송출하지만, "고품질 객체 영상 2"의 카메라(5)의 객체 영상이 객체 추적 영상으로 선택되기 때문에 "고품질 객체 영상 1"의 카메라(5)는 객체 추적 영상의 카메라(5)로 선택받지 못하면서 고품질 촬영 명령을 전송받은 후 이어서 일반 품질의 촬영 명령을 전송받고 다시 고품질 촬영 명령을 전송받는 일련의 소모적인 명령 수신 및 처리가 계속되는 것이다.Here, the
그래서, 영상 서버(3)는 객체 추적 영상으로 선택받지 못한 나머지 카메라(5)로 일반 품질로 복귀하는 촬영 명령을 전송하고난 후, 일정 시간 동안 고품질의 촬영 명령의 전송을 제한한다. 예를 들면, "고품질 객체 영상 1" 및 "고품질 객체 영상 3"의 카메라(5)는 "고품질 객체 영상 2"가 객체 추적 영상으로 선택되어 일반 품질의 촬영 명령을 전송받는다. 이때, 객체 영상 1 및 객체 영상 3의 카메라(5)는 객체 영상을 촬영할 수 있지만 영상 서버(3)는 상기 카메라(5)들로 소정 시간 동안 고품질 촬영 명령의 전송을 제한하는 것이다. Thus, the
여기서, 객체 영상 1의 카메라(5)일 경우, 상기 소정 시간은 객체 영상 1의 카메라(5)가 고품질 촬영 명령을 전송받고 촬영한 객체 영상이 실제 객체 추적 영상으로 채택되기까지의 평균 시간일 수 있다. 또는, 상기 소정 시간은 객체 영상 2의 카메라(5)의 객체 영상이 객체 추적 영상으로 선택된 이후로 객체 영상 1의 카메라(5)의 객체 영상이 객체 추적 영상으로 선택되기까지의 과거의 누적된 시간의 평균 시간일 수 있다. 또는 상기 소정 시간(2)은 과거에 객체 영상 2의 카메라(5)가 객체 추적 영상으로 선택된 시간 동안의 평균 시간일 수 있다. 따라서, 영상 서버(3)는 과거의 경험치를 토대로 복수개 채널별 카메라(5)를 상대로 보다 지능적인 고품질 촬영을 제어하고 DB의 저장 공간을 효율적으로 절약할 수 있다.Here, in the case of the
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 추적 방법의 개략적 순서도이다.7 is a schematic flowchart of an object tracking method according to an embodiment of the present invention.
카메라(5)에 전원이 들어오면, 초기화 작업이 개시되어 카메라(5)의 장치 정보(예 : 아이디, IP 주소, 해상도, 코덱 정보, 위치, 촬영 거리 등)는 게이트웨이(4)를 통해 상기 영상 서버(3)로 전송되어 DB에 저장된다.When power is supplied to the
사용자 단말(2)은 영상 서버(3)에 로그인하고, 로그인 인증이 성공되면, 영상 서버(3)는 사용자 단말(2)이 요청하는 채널의 영상을 송출한다.The
사용자 단말(2)이 추적 대상의 객체를 지정하여 상기 객체의 추적을 요청하면(S21), 영상 서버(3)가 추적 요청을 수신하여 상기 지정된 객체의 정보를 DB에 저장한다(S31). 여기서, 사용자 단말(2)은 영상 서버(3)로부터 실시간 송출받아 화면에 표시되는 영상을 통해 사용자로부터 추적 대상의 객체를 선택받을 수 있다. 또한, 사용자 단말(2)은 사용자로부터 객체의 선택과 함께 고화질 또는 일반 품질, 해상도 등의 촬영 제어 정보를 선택받아 영상 서버(3)로 객체의 추적을 요청할 수 있다.When the
객체의 추적이 요청되면, 영상 서버(3)는 영상 데이터로부터 객체가 식별되는 영상 정보를 객체 정보로서 추출한다(S32). 여기서, 영상 서버(3)는 사용자가 추적 요청한 객체가 식별되는 영상 데이터를 검색하고, 검색된 영상 데이터로부터 상기 객체 정보를 추출할 수 있다.When the tracking of the object is requested, the
추적 대상의 객체 정보가 식별되면, 영상 서버(3)는 객체의 서로 다른 2개의 좌표를 이용하여 객체의 이동 방향과 이동 속도 등의 이동 정보를 산출하여 객체의 이동을 예측한다(S33).When the object information of the object to be tracked is identified, the
객체의 이동 정보가 예측되면, 영상 서버(3)는 객체의 이동 방향에 위치하는 적어도 하나의 채널별 카메라(5)를 최단 거리의 순서로 선택한다(S34). 그리고 영상 서버(3)는 선택된 카메라(5)에 대해 카메라(5)의 촬영 거리 및 상기 이동 속도를 고려하여 객체의 출현 시간에 맞추어 고품질의 촬영 명령을 상기 선택된 카메라(5)로 전송한다(S341).When the movement information of the object is predicted, the
여기서, 영상 서버(3)는 이동 방향의 카메라를 선택하면서, 이전의 예측에서는 이동 방향의 카메라로 선정되어 고품질의 촬영 명령을 수신했으나, 이번의 예측에서는 상기 선정에서 제외된 카메라를 대상으로 일반 품질의 촬영으로 복귀하라는 촬영 명령을 내릴 수 있다.Here, the
이후, 게이트웨이(4)는 영상 서버(3)로부터 상기 촬영 명령을 수신하고, 수신된 촬영 명령에 포함된 카메라(5)의 장치 아이디를 식별하여 해당 카메라(5)로 수신된 촬영 명령을 전송한다(S41). 물론, 상기 촬영 명령은 영상 서버(3)가 객체의 이동을 예측하여 주변의 카메라(5)들에게 고품질의 촬영을 개시하라고 미리 준비시키는 것이다. 따라서, 카메라(5)는 상기 촬영 명령을 전송받으면, 상기 카메라(5)의 촬영 거리 이내로 객체가 출현하는지 여부와 상관없이 객체의 위치 방향을 향하여 미리 고품질의 영상으로 촬영을 개시한다. Thereafter, the
상기 카메라(5)는 고품질의 상기 촬영 명령을 수신하고, 수신된 상기 촬영 명령의 정보에 따라 고품질의 영상으로 객체를 촬영하여 객체가 포착된 객체 영상을 송출한다. 한편, 상기 게이트웨이(4)는 각각의 채널별 카메라(5)로부터 영상 정보를 수신하여 영상 서버(3)로 전송한다. 여기서, 게이트웨이(4)는 상기 촬영 명령을 수신한 카메라(5)에 의해 촬영된 객체 영상을 수신하여 영상 서버(3)로 전송한다(S42).The
영상 서버(3)는 게이트웨이(4)의 중개를 통해 수신되는 각각의 채널별 영상 정보를 DB에 저장한다. 그리고 영상 서버(3)는 상기 고품질 촬영 명령에 의해 적어도 하나의 채널별 카메라(5)가 촬영한 객체 영상 중에서 적합한 객체 영상을 선택한다(S35). 여기서, 적합한 객체 영상은 영상으로부터 식별되는 객체의 크기가 가장 크거나 또는 객체의 얼굴이 인식되는 영상일 수 있다.The
객체 영상이 선택되면, 영상 서버(3)는 선택된 객체 영상을 단일 스트림의 객체 추정 영상으로 생성하여 DB에 저장한다(S351). 물론, 상기 객체 추정 영상은 복수개 채널별 카메라라 객체의 이동을 추적하면서 고품질로 촬영한 단일의 스트림 영상이다. 그리고 영상 서버(3)는 생성된 상기 객체 추적 영상을 객체의 추적을 요청한 사용자 단말(2)로 송출한다(S352). 따라서, 사용자는 사용자 단말(2)의 화면에 표시되는 객체 추적 영상을 통해 자연스럽게 연결되는 객체의 추적 영상을 감시할 수 있다. 이후 영상 서버(3)는 상기 단계(S33)부터 객체의 다음번 이동 예측을 수행한다.When the object image is selected, the
한편, 상기의 영상 서버(3)의 촬영 명령 전송부(34)는 객체의 이동 방향을 예측하면서 감시 대상의 카메라(5)를 선정하는 1차 처리를 수행한다(S34). 상기 1차 처리는 영상 서버(3)가 객체의 출현 영상을 촬영할 수 있는 카메라(5) 후보들을 미리 선정해 놓는 것이다.Meanwhile, the imaging
상기 1차 처리를 계속하는 동안에 상기 촬영 명령 전송부(34)는 객체의 이동 속도를 예측하여 1차 처리에 의해 선정된 카메라(5)의 촬영 거리 이내로 객체가 출현하는 시점을 예측하면, 미리 상기 시점에 맞추어 고품질의 촬영 명령을 내리는 2차 처리를 수행한다(S341). 상기 2차 처리는 영상 서버(3)가 설정된 상기 카메라 후보들 중에서 객체 영상을 송출할 카메라(5) 후보들을 다시 한번 선별하여 촬영 개시의 명령을 내림으로써 카메라(5)의 효율성을 극대화하는 것이다.While continuing the primary processing, the imaging
그리고 상기 2차 처리 이후에 객체 추적 영상부(35)는 상기 촬영 명령을 통해 수신된 적어도 하나의 채널의 객체 영상 중에서 가장 적합한 객체 영상을 선택하여 객체 추적 영상을 생성하는 3차 처리를 수행한다(S35 및 S351). 상기 3차 처리는 객체 영상의 선택에 의해 객체의 식별성을 극대화하는 것이다. 이후, 영상 서버(3)는 다시 1차 처리부터 재개하여 2차 및 3차 3차 작업(S35 및 S351)을 지속적으로 수행한다.After the secondary processing, the
도 8은 본 발명의 다른 실시예에 따른 일반 품질로 복귀하는 촬영 명령을 내리는 객체 추적 방법의 개략적 순서도이다.FIG. 8 is a schematic flow chart of an object tracking method for taking a photographing command to return to normal quality according to another embodiment of the present invention.
상기 영상 서버(3)는 상기의 단일 스트림의 객체 추적 영상을 생성하여 DB에 저장한다. 이후, 영상 서버(3)는 상기 객체 추적 영상을 생성하는데 선택된 채널의 객체 영상을 제외한 나머지 미선택된 채널의 카메라(5) 정보를 조회한다(S36).The
상기 나머지의 카메라(5) 정보가 조회되면, 영상 서버(3)는 조회된 카메라들을 대상으로 일반 품질의 촬영 명령을 전송한다(S37).When the remaining
그리고 영상 서버(3)는 일반 품질의 촬영 명령을 전송받은 카메라가 다시 고품질의 촬영 명령을 전송받고 다시 객체 추적 영상으로 미선택되어 일반 품질의 촬영 명령을 전송받는 일련의 처리가 반복되는 것을 방지하고자, 고품질의 촬영 명령의 전송을 소정 시간 동안 제한한다(S371). 상기 소정 시간에 대해서는 위에서 이미 설명한 바 있다.In order to prevent a series of processes in which the camera having received the general quality photographing command receives the photographing command of high quality again and receives the photographing command of general quality not selected as the object tracking image again, Transmission of the high-quality shooting command is restricted for a predetermined time (S371). The predetermined time has already been described above.
상술한 실시예에서, "~부"라는 용어는 다중 카메라를 이용하여 객체의 이동을 추적하는 객체 추적 시스템(1)의 하드웨어적 구분을 의미하는 용어로 사용된 것이 아니다. 따라서 복수의 구성부가 하나의 구성부로 통합될 수도 있고, 하나의 구성부가 복수의 구성부로 분할될 수도 있다. 또한, 구성부는 하드웨어의 구성부를 의미할 수도 있지만, 소프트웨어의 구성부를 의미할 수도 있다. 따라서 본 발명은 "~부"라는 용어에 의해 특별히 한정되지 않음을 이해하여야 할 것이다.In the above-described embodiment, the term "part" is not used to denote the hardware division of the
본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능함은 물론이다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments. It goes without saying that various modifications and variations are possible within the scope of equivalence of the scope.
1 : 객체 추적 시스템 2 : 사용자 단말
3 : 영상 서버 4 : 게이트웨이
5 : 카메라1: Object tracking system 2: User terminal
3: Video server 4: Gateway
5: Camera
Claims (22)
외부로부터 상기 촬영 명령을 전송받으면 상기 카메라부로 전송하고, 상기 카메라부로부터 영상 정보를 전송받으면 외부로 전송하는 게이트웨이부; 및
객체 정보를 등록받고, 상기 게이트웨이부를 통해 전송받은 채널별 상기 영상 정보로부터 추출된 상기 객체의 좌표를 이용하여 이동 정보를 예측하고, 예측된 이동 정보에 대응하는 적어도 하나의 카메라부를 선정하여 상기 게이트웨이부를 통해 선정된 상기 카메라부로 상기 촬영 명령을 전송하여 미리 촬영 개시시키고, 상기 촬영 명령에 의해 채널별로 수신된 객체 영상 중에서 특정 채널의 객체 영상을 선택하여 단일 스트림의 객체 추적 영상으로 생성하는 영상 서버부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.A camera unit which is allocated to each of the multiple channels and captures an object image according to the movement of the object using the object information of the shooting command transmitted through the network and the image quality;
A gateway unit for transmitting the imaging command to the camera unit when the imaging command is received from the outside and transmitting the image information to the outside when receiving the imaging information from the camera unit; And
The mobile communication terminal according to claim 1, further comprising: a gateway unit for receiving the video information from the video information received by the gateway unit, estimating movement information using coordinates of the object extracted from the video information received through the gateway unit, selecting at least one camera unit corresponding to the predicted movement information, A video server unit for generating an object tracking image of a single stream by selecting an object image of a specific channel among the object images received for each channel by the shooting command,
Wherein the object tracking system comprises:
상기 영상 서버부에 접속하여 추적 대상의 객체를 등록하고, 상기 영상 서버부로 등록된 상기 객체의 추적 영상을 요청하면 상기 객체 추적 영상을 전송받는 사용자 단말을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.The method according to claim 1,
Further comprising a user terminal connected to the image server unit to register an object to be tracked, and to receive the object tracking image when requesting a tracking image of the object registered with the image server unit.
채널별 카메라부에 의해 각각 촬영된 적어도 하나의 영상으로부터 객체 정보를 추출하는 객체 정보 식별부;
상기 객체 정보로부터 분석된 객체의 좌표를 이용하여 객체의 이동 속도와 이동 방향을 산출하는 객체 이동 예측부;
상기 이동 속도와 상기 이동 방향을 이용하여 예측되는 적어도 하나의 카메라부를 선정하고, 선정된 상기 카메라부로 촬영 명령을 전송하여 미리 준비시키는 촬영 명령 전송부; 및
상기 촬영 명령에 의해 촬영되어 수신된 채널별 객체 영상으로부터 특정 채널의 객체 영상을 선택하여 단일 스트림의 객체 추적 영상으로 생성하는 객체 추적 영상 생성부
를 포함하는 영상 서버부를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.An object information registration unit for registering object information of a tracking object;
An object information identification unit for extracting object information from at least one image photographed by a camera unit for each channel;
An object motion predicting unit for calculating a moving speed and a moving direction of the object using the coordinates of the object analyzed from the object information;
An imaging command transmission unit for selecting at least one camera unit predicted using the moving speed and the moving direction, and transmitting the imaging command to the camera unit; And
An object tracking image generation unit for generating an object tracking image of a single stream by selecting an object image of a specific channel from the object image for each channel photographed and received by the shooting command,
And an image server unit including the image server unit.
상기 영상 서버부는,
상기 촬영 명령에 포함된 비트 레이트(bit rate) 및 프레임 수에 대하여 일반 영상 품질보다 높은 비율을 설정하여 고품질의 촬영 명령을 내리는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
The video server unit,
And sets a ratio higher than a general image quality with respect to the bit rate and the number of frames included in the photographing command to give a high quality photographing command.
상기 영상 서버부는,
서로 다른 시간의 2개의 영상 프레임에 존재하는 객체의 좌표를 각각 추출한 후, 추출된 2개의 객체 좌표로 이동 속도와 이동 방향을 산출하여 객체의 이동 정보를 예측하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
The video server unit,
Extracting coordinates of an object existing in two image frames at different times, and estimating movement information of the object by calculating a moving speed and a moving direction using the extracted two object coordinates.
상기 영상 서버부는,
객체의 이동 방향에서 객체의 위치와 가장 근접한 순서로 적어도 하나의 카메라부를 선정하고, 객체의 이동 속도를 고려하여 선정된 상기 카메라부로 상기 카메라부의 촬영 가시권에 도달하기 직전에 고품질의 촬영 명령을 전송하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
The video server unit,
At least one camera unit is selected in the order closest to the position of the object in the moving direction of the object and a high quality shooting command is transmitted immediately before reaching the shooting visibility of the camera unit by the selected camera unit in consideration of the moving speed of the object The object tracking system comprising:
상기 영상 서버부는,
수신된 채널별 객체 영상으로부터 객체의 크기가 가장 크게 촬영된 상기 객체 영상을 선택하여 상기 객체 추적 영상으로 생성하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
The video server unit,
Wherein the object tracking unit generates the object tracking image by selecting the object image having the largest size of the object from the received object-by-channel image.
상기 영상 서버부는,
수신된 채널별 객체 영상으로부터 객체의 얼굴 인식 필터링을 처리하여 얼굴 인식된 객체의 크기가 가장 크게 촬영된 상기 객체 영상을 선택하여 상기 객체 추적 영상으로 생성하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
The video server unit,
Wherein the object tracking unit processes the face recognition filtering of the object from the received object image for each channel to generate the object tracking image by selecting the object image having the largest size of the face recognized object.
상기 영상 서버부는,
객체의 다음번 이동 방향을 예측하여 고품질의 촬영 명령을 기 수신한 카메라부가 감시 대상의 카메라부로 선정되지 않으면, 해당 채널의 상기 카메라부에 대해 일반 품질의 촬영 명령을 생성하여 전송하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
The video server unit,
Quality imaging command to the camera unit of the channel when the camera unit that has received the high-quality imaging command by predicting the next moving direction of the object is not selected as the camera unit to be monitored, Tracking system.
상기 영상 서버부는,
상기 객체 추적 영상을 생성하기 위한 고품질로 촬영된 상기 객체 영상이 선택되면, 선택된 상기 객체 영상의 채널 카메라부를 제외한 나머지 채널의 카메라부로 일반 품질의 촬영 명령을 생성하여 전송하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
The video server unit,
Wherein when the object image photographed with high quality for generating the object tracking image is selected, a general quality photographing command is generated and transmitted to the camera unit of the remaining channels excluding the channel camera unit of the selected object image, .
상기 영상 서버부는,
상기 나머지 채널의 카메라부에 대하여 일정 시간 동안 고품질의 촬영 명령의 전송을 제한하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.11. The method of claim 10,
The video server unit,
Wherein the transmission of the high quality shooting command is restricted to the camera unit of the remaining channel for a predetermined time.
상기 카메라부는,
상기 촬영 명령으로부터 추출된 객체 정보를 이용하여 자동으로 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom) 기능을 제어하여 영상을 촬영하는 기능;
상기 촬영 명령으로부터 추출된 객체 정보 및 촬영 제어 정보를 이용하여 상기 촬영 제어 정보에 의해 팬, 틸트, 줌 기능을 제어받아 영상을 촬영하는 기능; 및
상기 촬영 명령으로부터 추출된 객체 정보를 이용하여 객체의 존재가 인식되면 자동으로 고품질의 객체 영상을 촬영하고, 객체의 존재가 사라지면 자동으로 일반 품질로 영상을 촬영하는 기능
중에서 적어도 하나의 기능을 구비하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 시스템.4. The method according to any one of claims 1 to 3,
The camera unit includes:
A function of automatically capturing an image by controlling pan, tilt, and zoom functions using object information extracted from the shooting command;
A function of capturing an image by controlling the pan, tilt, and zoom functions according to the image capturing control information using the object information and the image capturing control information extracted from the capturing command; And
When the existence of the object is recognized by using the object information extracted from the shooting command, the high quality object image is automatically photographed, and when the existence of the object disappears,
Wherein the object tracking system comprises at least one of the following functions.
(a)추적 대상의 객체 정보를 등록받는 객체 추적 요청 단계;
(b)채널별 카메라부에 의해 각각 촬영된 적어도 하나의 영상으로부터 객체 정보를 추출하는 객체 정보 식별 단계;
(c)식별된 상기 객체 정보로부터 분석된 객체의 좌표를 이용하여 객체의 이동 속도와 이동 방향을 산출하는 객체 이동 예측 단계;
(d)예측된 객체의 이동 정보를 이용하여 예측되는 적어도 하나의 카메라부를 선정하고, 선정된 상기 카메라부로 촬영 명령을 전송하여 미리 준비시키는 촬영 명령 전송 단계; 및
(e)상기 촬영 명령에 의해 촬영되어 수신된 채널별 객체 영상으로부터 특정 채널의 객체 영상을 선택하여 단일 스트림의 객체 추적 영상으로 생성하는 객체 추적 영상 생성 단계
를 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법.An image analyzing method performed by a video server unit for registering object information and generating a single stream of object tracking images from a plurality of object videos for each channel in which an object exists,
(a) an object tracking request step of registering object information to be tracked;
(b) an object information identification step of extracting object information from at least one image photographed by a camera unit for each channel;
(c) an object movement prediction step of calculating a movement speed and a movement direction of the object using the coordinates of the object analyzed from the identified object information;
(d) a shooting command transmission step of selecting at least one camera unit predicted using the predicted movement information of the object, and transmitting the shooting command to the camera unit; And
(e) an object tracking image generation step of generating an object tracking image of a single stream by selecting an object image of a specific channel from the object image for each channel photographed and received by the shooting command
The object tracking method comprising:
상기 단계(a)는,
사용자 단말이 상기 영상 서버부에 네트워크 접속하여 추적 대상의 객체를 등록하여 상기 객체 추적 영상을 요청하는 단계; 및
상기 객체 추적 영상이 생성되면, 상기 사용자 단말이 상기 영상 서버부로부터 송출되는 상기 객체 추적 영상을 제공받는 단계
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법.14. The method of claim 13,
The step (a)
A step in which a user terminal accesses the video server unit through a network to register an object to be tracked and requests the object tracking image; And
Wherein when the object tracking image is generated, the user terminal receives the object tracking image transmitted from the image server unit
Further comprising the step of:
상기 단계(b) 이전에,
게이트웨이부가 각각의 상기 채널별 카메라부로부터 촬영된 영상을 전송받고, 상기 영상을 영상 서버부로 중개 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법.14. The method of claim 13,
Prior to step (b) above,
Further comprising the step of the gateway receiving the image photographed from the camera unit for each channel and transmitting the image to the image server unit.
상기 단계(c)는,
상기 영상 서버부가 서로 다른 시간의 2개의 영상 프레임에 존재하는 객체의 좌표를 각각 추출한 후, 추출된 2개의 객체 좌표로 이동 속도와 이동 방향을 산출하여 객체의 이동 정보를 예측하는 단계인 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법.14. The method of claim 13,
The step (c)
Wherein the image server extracts coordinates of an object existing in two image frames at different times and then estimates movement information of the object by calculating a moving speed and a moving direction based on the extracted two object coordinates, Object tracking method.
상기 단계(d)는,
상기 영상 서버부가 객체의 상기 이동 방향에서 객체의 위치와 가장 근접한 순서로 적어도 하나의 카메라부를 선정하는 단계;
상기 영상 서버부가 객체의 상기 이동 속도를 고려하여 선정된 상기 카메라부로 상기 카메라부의 촬영 가시권에 도달하기 직전에 촬영 명령을 전송하는 단계; 및
게이트웨이부가 상기 영상 서버부로부터 상기 촬영 명령을 수신하여 대응하는 채널별 카메라부로 중개하여 전송하는 단계
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법.14. The method of claim 13,
The step (d)
Selecting at least one camera unit in an order that is closest to an object position in the moving direction of the image server attachment object;
Transmitting a photographing command immediately before reaching a photographing visible region of the camera unit with the camera unit selected in consideration of the moving speed of the image server unit object; And
The gateway unit receiving the photographing command from the image server unit and intermediately transmitting the photographing command to the corresponding camera unit for each channel
Further comprising the step of:
상기 단계(d)는,
상기 영상 서버부가 상기 촬영 명령에 포함된 비트 레이트(bit rate) 및 프레임 수에 대하여 일반 품질보다 높은 비율을 설정하여 고품질의 촬영 명령을 내리는 단계인 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법.The method according to claim 13 or 17,
The step (d)
Wherein the image server sets a ratio higher than a normal quality with respect to the bit rate and the number of frames included in the image pickup command and outputs a high quality image pickup command.
상기 단계(e) 이전에,
게이트웨이부가 각각의 상기 채널별 카메라부로부터 상기 촬영 명령에 의해 촬영된 상기 채널별 영상을 전송받아 상기 영상 서버부로 중개 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법.14. The method of claim 13,
Prior to step (e)
Wherein the gateway unit receives the channel-by-channel image taken by the shooting command from the camera unit for each channel and transmits the channel-by-channel image to the video server unit.
상기 단계(e)는,
상기 영상 서버부가 상기 채널별 영상으로부터 객체의 크기가 가장 크게 촬영된 상기 객체 영상을 선택하는 단계; 및
상기 영상 서버부가 상기 채널별 영상으로부터 객체의 얼굴 인식 필터링을 처리하여 얼굴 인식된 객체의 크기가 가장 크게 촬영된 상기 객체 영상을 선택하는 단계
중에서 적어도 어느 하나의 단계를 이용하여 상기 객체 추적 영상으로 생성하는 단계인 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법.14. The method of claim 13 or claim 19,
The step (e)
Selecting the object image having the largest object size from the image per channel by the image server; And
The image server processing the face recognition filtering of the object from the per-channel image, and selecting the object image in which the size of the face recognized object is largest,
And generating the object tracking image by using at least one of the following steps.
상기 단계(e) 이후에,
영상 서버가 상기 단계(c)에서 객체의 다음번 이동 방향을 예측하여, 상기 단계(d)에서 고품질의 촬영 명령을 기 수신한 카메라부가 감시 대상의 카메라부로 선정되지 않으면, 해당 채널의 상기 카메라부에 대해 일반 품질의 촬영 명령을 생성하여 전송하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법.14. The method of claim 13,
After the step (e)
If the image server predicts the next moving direction of the object in the step (c) and the camera unit receiving the high-quality shooting command in the step (d) is not selected as the camera unit to be monitored, Further comprising generating and transmitting a general quality photographing command for the object.
상기 단계(e) 이후에, 상기 영상 서버가,
상기 객체 추적 영상을 생성하기 위해 선택된 상기 객체 영상의 채널 카메라부를 제외한 나머지 채널의 카메라부로 일반 품질의 촬영 명령을 생성하여 전송하는 단계; 및
상기 나머지 채널의 카메라부에 대하여 일정 시간 동안 고품질의 촬영 명령의 전송을 제한하는 단계를 더 실행하는 것을 특징으로 하는 객체 추적 방법.14. The method of claim 13,
After step (e), the video server,
Generating and transmitting a shooting command of general quality to a camera unit of a channel other than the channel camera unit of the object image selected to generate the object tracking image; And
Further comprising the step of restricting transmission of a high-quality shooting command to the camera unit of the remaining channel for a predetermined period of time.
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KR20120082201A (en) | System and method for video surveillance |
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Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |