KR20140130644A - Intelligent image data search system - Google Patents

Intelligent image data search system Download PDF

Info

Publication number
KR20140130644A
KR20140130644A KR20140127371A KR20140127371A KR20140130644A KR 20140130644 A KR20140130644 A KR 20140130644A KR 20140127371 A KR20140127371 A KR 20140127371A KR 20140127371 A KR20140127371 A KR 20140127371A KR 20140130644 A KR20140130644 A KR 20140130644A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
size
time
image
dynamic
dynamic object
Prior art date
Application number
KR20140127371A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
이성진
Original Assignee
(주)파슨텍
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 (주)파슨텍 filed Critical (주)파슨텍
Publication of KR20140130644A publication Critical patent/KR20140130644A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/90Details of database functions independent of the retrieved data types
    • G06F16/93Document management systems

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Television Signal Processing For Recording (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)

Abstract

Provided is a system for searching a video, capable of performing object analysis for a dynamic object that is not part of the basic background of a photographed place, such as a vehicle, a person, an animal, etc. which is moved into a background when image data is recorded in a device for recording the video such as a CCTV; building a database for the shape, color, size, speed, movement direction, etc.; assigning an ID to the corresponding object; and searching the video in which the corresponding object is included by inputting information such as the shape, the color, the size, the speed, the movement direction, etc. when a user searches the video.

Description

지능형 영상데이터 검색시스템{INTELLIGENT IMAGE DATA SEARCH SYSTEM}{INTELLIGENT IMAGE DATA SEARCH SYSTEM}

본 발명은 CCTV, 비디오카메라 등 동영상을 포함한 영상데이터를 저장하고 검색함에 있어서, 개체별 식별이 가능하게 하는 영상데이터 검색시스템에 관한 것이다. The present invention relates to an image data retrieval system that enables identification by object in storing and retrieving image data including moving pictures such as CCTV and video camera.

종래, CCTV 또는 비디오카메라를 이용하여 녹화된 영상 중 특정 개체에 대한 영상을 다시 관찰할 필요가 있을 경우, 영상 전체를 다시 돌려 검색하거나, 녹화 시간대를 지정하여 해당 시간대에서 기록된 영상을 검색하고 있다. 예를 들면 주차장에서 특정 차량이 사고를 낸 경우, 해당 차량의 사고 장면을 CCTV 녹화 영상으로부터 관찰하려면, 모든 CCTV 영상을 되돌려 찾아보거나 사고날짜와 시간대를 알아내고 해당 시간대 영상을 되돌려 필요 영상을 관찰하여야 한다. 따라서 검색이 쉽지 않으며, 사건 발생 시간대를 짧은 간격으로 파악할 수 없는 경우는 더욱 검색이 어려워지게 된다. Conventionally, when it is necessary to re-observe an image of a particular object among images recorded using a CCTV or a video camera, the entire image is searched again or a recorded time zone is specified by searching the recorded image at the corresponding time zone . For example, in case of a car accident in a parking lot, if you want to observe the accident scenes of the car from CCTV recorded images, you can search all CCTV images back, find the date and time of the accident, do. Therefore, it is not easy to search, and it becomes more difficult to search if the event occurrence time can not be grasped at short intervals.

따라서 검색하고자 하는 개체(사람, 동물, 차량, 물체 등)에 대해 녹화 시간대 이외에 좀 더 다른 정보를 인식하여 검색할 수 있다면 훨씬 더 효율적인 검색을 할 수 있을 것이다. 이를 위해서는 녹화된 영상 데이터에 대해 객체분석을 하고 개체마다 아이디(ID)를 부여할 필요가 있으며, 이를 통해 필요한 영상자료를 검색하게 할 수 있을 것이다. Therefore, it is possible to search for objects (people, animals, vehicles, objects, etc.) to search more efficiently if they can recognize and search for other information in addition to the recording time zone. To do this, it is necessary to analyze the recorded video data and assign an ID to each of the recorded video data.

대한민국공개특허 제10-2011-0128621호는 정지영상에 대한 이미지 분석, 저장 및 검색에 대해 기재하고 있으며, 컬러, 공간 정보, 좌표, 공간범위 등 다양한 이미지 정보를 분석하여 이미지를 저장하고 있다. 그러나 상기 공보는 동영상에 대한 특정 개체 검색의 편의를 고려한 내용은 전혀 기재하지 않고 있다. Korean Patent Laid-Open No. 10-2011-0128621 describes image analysis, storage, and retrieval of still images, and stores images by analyzing various image information such as color, spatial information, coordinates, and spatial range. However, the above publication does not describe contents for convenience of retrieval of a specific object for a moving picture at all.

따라서 본 발명의 목적은 CCTV와 같은 동영상으로 기록된 영상 정보 중 고찰할 필요가 있는 특정 개체에 대한 검색을 용이하고도 빠짐없게 하기 위한 새로운 동영상 검색방법을 제공하고자 하는 것이다. Accordingly, it is an object of the present invention to provide a new moving picture search method for easily and surely searching for a specific object that needs to be reviewed among video information recorded in a moving picture such as CCTV.

상기 목적에 따라, 본 발명은 CCTV와 같은 동영상 기록 장치에서 영상 데이터를 기록할 때, 촬영되는 장소의 기본 배경 외의 개체, 예를 들면, 차량, 사람, 동물과 같이 배경 안으로 이동하여 촬영되는 이동하는 개체에 대하여 개체 분석을 하여, 형상, 색채, 크기, 속도, 이동방향 등을 정보화하고 이러한 기록정보를 데이터베이스로 구축하며, 해당 개체에 아이디(ID)를 부여하여, 이후, 동영상을 검색하고자 할 경우, 형상, 색채, 크기, 속도, 이동방향 등의 정보를 입력하여 해당 개체가 들어간 동영상을 검색할 수 있게 한 동영상 검색시스템을 제공한다. According to the above object, the present invention provides a moving picture recording apparatus, such as a CCTV, which records moving image data such as a moving object, such as a vehicle, a person, an animal, The object is analyzed with respect to the object, information is formed on the shape, color, size, speed, moving direction, and the like, the record information is constructed as a database, an ID is given to the object, , A shape, a color, a size, a speed, a moving direction, and the like, so that a moving picture containing the object can be searched.

즉, 본 발명은, 감시용 동영상 기록 장치에서 CCTV용 카메라, IP 카메라 또는 웹 카메라로 특정 영역의 영상을 촬영하여 영상 데이터를 기록함에 있어서, That is, according to the present invention, in recording a video image by capturing an image of a specific region with a CCTV camera, an IP camera, or a web camera in a moving image recording apparatus for monitoring,

촬영되는 영상 데이터의 모든 데이터 프레임마다 촬영 시각(time)이 기록되며, A photographing time (time) is recorded for every data frame of the image data to be photographed,

동영상이 촬영되는 장소의 기본 배경 외의 차량, 사람, 동물, 사물과 같이 배경 안으로 이동하여 촬영되는 동적 개체에 대하여 해당 개체가 기록되는 프레임에 대해 개체 분석을 하여, 형상, 크기, 색채, 속도, 이동방향을 포함한 동적 개체 변수들을 기록 시각과 함께 저장한 동적 개체 데이터베이스를 구축하고, A dynamic object that is moved into the background such as a vehicle, a person, an animal, or an object other than the basic background of the place where the moving image is shot is analyzed with respect to a frame in which the corresponding object is recorded to determine the shape, size, color, A dynamic object database storing the dynamic object variables including the direction and the recording time is constructed,

해당 개체에 아이디(ID)를 부여하고,Assigns an ID to the corresponding object,

동적 개체 데이터베이스로부터 특정한 동적 개체 변수가 지정되면 해당하는 동적 개체의 기록시각을 찾아 영상 데이터의 해당 프레임을 디스플레이하게 하는 검색 모듈을 구비하여,And a search module for searching the recording time of the corresponding dynamic entity and displaying a corresponding frame of the video data when a specific dynamic object variable is designated from the dynamic object database,

동영상을 검색함에 있어서, 동영상 촬영시각, 형상, 크기, 색채, 속도, 이동방향을 포함하는 변수 중 하나 이상을 입력하여 해당 개체가 들어간 동영상을 검색할 수 있게 한 것을 특징으로 하는 동영상 검색방법을 제공한다.A moving picture search method is provided in which at least one of a variable including a moving picture shooting time, a shape, a size, a color, a speed, and a moving direction is input to search for a moving picture containing the object do.

또한, 본 발명은, 상기에 있어서, 상기 동영상 검색방법은 개체에 대한 형상, 색채, 크기, 속도, 이동방향 등의 변수를 정보화할 때 동적 개체가 출현한 초기시각에서의 정보 및 해당 정보에 대한 허용 오차를 두어 기록함으로써 찾고자 하는 개체에 대한 영상의 검색 누락을 방지하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색방법을 제공한다. Further, the present invention may be configured such that the moving picture search method further includes a step of displaying information on an initial time at which the dynamic object appeared when the variable such as the shape, color, size, speed, And a tolerance is set so as to record an image of the object to be searched.

또한, 본 발명은, 상기에 있어서, 개체 크기 정보를 기록함에 있어서, 개체의 크기는 하나의 동영상 촬영카메라가 촬영하는 화면 범위 중, 카메라가 설치된 지점에서 가장 먼 곳에서 인지되는 크기로부터 가장 가까운 곳에서 인지되는 크기에 이르는 크기를 포함하여 허용 오차를 부여하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색방법을 제공한다.In addition, the present invention is characterized in that, in recording the object size information, the size of the object is the closest to the size recognized at the farthest from the point where the camera is installed, And a size ranging from a predetermined size to a recognized size.

또한, 본 발명은, 상기에 있어서, 상기 개체의 형상은 실제 개체의 형상을 사각형, 원형, 타원형, 삼각형, 오각형, 육각형, 별모양을 포함하는 형상들 중 중 어느 하나로 단순화한 형상으로 기록하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색방법을 제공한다. In addition, the present invention is characterized in that, in the above, the shape of the entity is recorded in a shape simplified to any one of shapes including a rectangle, circle, ellipse, triangle, pentagon, hexagon, And provides a method for searching for moving images.

또한, 본 발명은, 상기에 있어서, 개체의 크기에 대한 허용오차는, 가로, 세로, 직경, 장축, 단축, 변의 길이 또는 각도에 부여되는 것을 특징으로 하는 동영상 검색방법을 제공한다.In addition, the present invention provides a moving picture search method, wherein the tolerance for the size of the object is given to a length, a length, a diameter, a long axis, a short axis, a length or an angle of a side.

또한, 본 발명은, 상기에 있어서, 특정 개체를 검색하고자할 때, 해당 개체의 촬영시각, 형상, 크기, 색채, 속도 또는 방향 중 하나 이상의 정보를 입력하여 검색하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색방법을 제공한다.Further, in the present invention, when searching for a specific object, information on one or more of a photographing time, shape, size, color, speed, or direction of the object is input and retrieved. to provide.

또한, 본 발명은, 상기에 있어서, 특정 개체 검색을 위한 정보가 입력되면, 데이터베이스에서 해당하는 ID를 찾아 해당 개체가 포함된 정지 화면을 순차로 또는 다수의 작은 화면으로 모니터에 디스플레이하여 주는 것을 특징으로 하는 동영상 검색방법을 제공한다.Further, the present invention is characterized in that when the information for searching for a specific entity is input, the corresponding ID is searched in the database and the still images including the corresponding entity are sequentially displayed or displayed on a monitor in a plurality of small screens As shown in FIG.

또한, 본 발명은, 상기에 있어서, 특정 개체 검색을 위한 정보가 입력되면, 데이터베이스에서 해당하는 ID를 찾아 해당 개체의 출현 시간대를 알려주고, 시간대별로 해당 동영상으로 보여주는 것을 특징으로 하는 동영상 검색방법을 제공한다.Further, the present invention provides a moving picture search method, wherein, when information for searching for a specific object is inputted, the corresponding ID is found in the database, the time zone of the corresponding object is indicated, and the corresponding moving picture is displayed in each time slot do.

또한, 본 발명은, Further, according to the present invention,

동영상을 촬영하는 카메라 모듈; 및A camera module for photographing a moving picture; And

동영상 분석, 저장, 검색 기능을 포함하는 제어모듈;을 포함하며,A control module including video analysis, storage, and search functions,

상기 제어모듈은, The control module includes:

상기 동영상 데이터를 기록할 때, 모든 프레임마다 촬영 시각(time)이 기록되게 하는 클럭 수단;A clock means for recording an imaging time at every frame when recording the moving picture data;

상기 동영상이 촬영되는 장소의 기본 배경 이외의 차량, 사람, 동물, 사물과 같이 배경 안으로 이동하여 촬영되는 동적 개체에 대하여 개체 분석을 하여, 형상, 크기, 색채, 속도, 이동방향을 포함한 동적 개체 변수를 동적 개체 데이터베이스로 구축하는 영상 분석 모듈;A dynamic object variable including a shape, a size, a color, a velocity, and a moving direction is analyzed by performing an object analysis on a dynamic object moving in the background such as a vehicle, a person, an animal, An image analysis module for building a dynamic object database;

상기 영상 분석 모듈의 분석 결과 데이터와 함께 해당 개체에 아이디(ID)가 부여되고 저장되는 동적 개체 데이터베이스; 및A dynamic entity database in which an ID is given and stored in association with the analysis result data of the image analysis module; And

이후, 동영상에서 특정 개체를 검색하고자 할 경우, 동영상 촬영시각, 형상, 크기, 색채, 속도, 이동방향을 포함하는 동적 개체 변수 중 하나 이상을 입력하여 해당 개체가 들어간 동영상을 검색할 수 있게 한 검색 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 동영상 검색시스템을 제공한다.
Thereafter, when a specific object is searched for in the moving image, one or more dynamic object variables including a moving image capturing time, a shape, a size, a color, a speed, and a moving direction are input to search for a moving image And a module for searching for a moving picture.

본 발명에 따르면 CCTV와 같은 동영상 기록 중에서 추적하고자 하는 차량, 사람, 동물, 특정 사물로 이루어진 개체에 대한 영상 검색을 시간대별로 모두 관찰하여야 하는 비효율에서 벗어나 형상, 색채, 크기, 속도, 이동방향 등의 물리량을 지정하여 해당 영상만을 신속하고 효율적으로 검색할 수 있게 된다. According to the present invention, it is possible to provide an image search method and a video search method that can avoid the inefficiency of observing an image search for an object composed of a vehicle, a person, an animal, It is possible to designate a physical quantity and search only the corresponding image quickly and efficiently.

도 1은 본 발명의 실시예로서 엘리베이터 입구에 설치된 CCTV 영상으로부터 사람과 동물의 출현에 따라 개체 ID를 부여하고 영상 분석을 통해 이를 정보화하는 과정을 설명하는 개략도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따라 차량, 가방 등의 물체에 대한 형상화를 보여주는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 추적하고자 하는 개체 정보를 입력하는 화면 구성의 예시 도면이다.
FIG. 1 is a schematic view for explaining a process of assigning an object ID according to appearance of a person and an animal from a CCTV image installed at an entrance of an elevator, and informing it through image analysis as an embodiment of the present invention.
2 is a view showing the shape of an object such as a vehicle or a bag according to an embodiment of the present invention.
3 is an exemplary diagram illustrating a screen configuration for inputting entity information to be tracked according to an embodiment of the present invention.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 대해 첨부도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

본 발명의 실시예를 위해서는 동영상을 촬영하는 카메라를 요하며, 카메라 자체에 기록저장 외에 개체분석 모듈과 검색 모듈을 포함하는 기능을 부여한 것일 수도 있고, 카메라에서 촬영 및 기록저장 기능을 구비하고 이와 연동 된 별도의 컴퓨터에서 개체분석 모듈과 검색모듈을 구비하게 하는 구성일 수도 있다. The embodiment of the present invention requires a camera that captures moving images. The camera may be provided with a function of including an object analysis module and a search module in addition to recording and storing in the camera itself. And an object analysis module and a search module may be provided in a separate computer.

본 실시예를 적용하기에 적합한 동영상 촬영 카메라의 예로서 CCTV 카메라, 웹 카메라 등이 있으며, 이하에서는 CCTV 카메라를 예로 들어 설명한다. As an example of a moving picture camera suitable for applying the present embodiment, there is a CCTV camera, a web camera, etc. Hereinafter, a CCTV camera will be described as an example.

도 1은 엘리베이터 출입구를 촬영감시하는 CCTV상의 화면 영상을 일례로 들어 여기에 출입하는 사람과 반려동물을 나타내고 있다. 1 shows a screen image on a CCTV for capturing and monitoring an elevator entrance and exit, and a person entering and exiting the same.

먼저 CCTV가 설치된 곳에서 움직임 없이 항상 촬영되고 있는 배경화면(도 1의 경우, 엘리베이터 도어와 벽면 구성이 이에 해당)은 특별히 개체 분석을 요하지 않는다. 그러나 사람과 동물의 출현은 움직임을 나타내므로 배경 영상에 대해 속도를 나타내는 개체에 대해서는 영상 분석을 하게 한다. 영상 분석 등의 기능을 실시하기 위한 CCTV 영상 제어 모듈은 카메라 자체 내에 마이크로프로세서를 이용하여 프로그래밍 화할 수도 있고 유/무선으로 연결된 컴퓨터에 프로그래밍을 통해 설치할 수도 있다.In the first place, the background image (in the case of FIG. 1, corresponding to the elevator door and the wall configuration) always taken without moving in the place where the CCTV is installed does not require any special analysis of the object. However, since the appearance of humans and animals represents movement, we perform image analysis for individuals expressing speed for background images. The CCTV image control module for performing functions such as image analysis can be programmed using a microprocessor in the camera itself or can be installed by programming on a computer connected by wire or wirelessly.

즉, 배경 영상과 다른 영상이 출현하면 먼저 그 형상을 분석하여, 직사각형, 정사각형, 마름모, 평행사변, 사다리꼴, 원, 타원, 삼각형, 오각형, 육각형, 별형 등으로 특정하여 개체 ID를 부여하고, 계속해서, 해당 형상 도형에 대한 크기를 분석한다. 가로, 세로, 직경, 장축, 단축 등이 분석되며, 도형의 내각, 외각 등이 분석될 수도 있다. 차량은 대체로 직사각형, 포크레인의 경우 삼각형으로, 골프 가방이나 악기 가방의 경우 사다리꼴로 형상으로 특정되는 것을 도 2에 예시하였다. 여기서 물체의 도형화는 주로 대상 객체의 형상 중 몇몇의 최 외각 접선을 특정하여 이루어졌다. That is, when an image other than the background image appears, the shape is first analyzed to give an object ID specifying a rectangle, a square, a rhombus, a parallelogram, a trapezoid, a circle, an ellipse, a triangle, a pentagon, a hexagon, And analyzes the size of the shape figure. Width, length, diameter, long axis, short axis, and so on, and the internal and external angles of the figure may be analyzed. The vehicle is generally rectangular, triangular for a crane, and trapezoidal for a golf bag or musical instrument bag, as illustrated in FIG. The shape of the object is mainly determined by specifying some of the outermost tangents of the shape of the object.

이와 같은 형상의 단순화 작업은 공지 기술로 구현할 수 있으며, 특히 그중 에지분석법이 적용될 수 있다. Such a simplification of the shape can be realized by a known technique, and in particular, an edge analysis method can be applied.

분석된 정보는 개체 정보로서 해당 ID에 대해 기록 및 저장된다. 이때, 개체의 크기에 대해서는 상당한 허용 오차를 부여하며, 특히, CCTV가 설치된 지점에서의 크기와 해당 CCTV 촬영권이긴 하나 해당 CCTV로부터 최대한 멀어진 지점에서의 크기를 모두 포함시켜 크기 정보로 저장한다. 이에 대해 평균을 내 평균치를 부여할 수도 있으나 영상 검색시 누락될 우려가 있으므로 충분한 허용 오차를 두고 크기 정보를 저장함이 바람직하다.The analyzed information is recorded and stored for the corresponding ID as entity information. In this case, a considerable tolerance is given to the size of the object, and in particular, the size of the CCTV is stored as the size information including the size and the size of the CCTV photographing point, but the distance from the CCTV at the farthest point. However, it is preferable to store the size information with sufficient tolerance because there is a possibility of missing the image search.

특히, 동영상을 검색하는 이유가 범죄나 사고 발생시 인물 추적 내지는 사고를 일으킨 사물의 동작 관찰에 있는 경우가 많다는 점을 고려하여, 동적 개체의 출현시점에서 해당 프레임의 개체를 분석하는 것이 바람직하고, CCTV 촬영범위에서 해당 개체의 식별이 불가능하게 되는 임계 크기까지를 정보로 저장하는 것이 바람직하다. Particularly, it is desirable to analyze the object of the frame at the time of appearance of the dynamic object, considering that the reason for searching the moving image is often in the case of tracking a person in the event of a crime or an accident, It is preferable to store information up to a threshold size at which identification of the object in the shooting range becomes impossible.

즉, 동영상 기록시, 움직임이 없는 배경 영상에 대비되어 출현한 동적 개체에 대해 출현 시점의 영상 프레임에 대해 개체 분석하여 형상과 크기를 기록하고, CCTV 화면에서 식별 가능한 상태의 임계 크기에 도달한 시점에서 해당 프레임의 개체를 포착, 그 크기를 판단하여 크기 정보에 함께 기록하는 것이다. That is, when the moving image is recorded, the shape and size of the dynamic object appearing against the motionless background image are analyzed for the image frame at the time of appearance, and the shape and size are recorded. When the threshold value of the identifiable state reaches the CCTV screen Capturing an object of the corresponding frame, judging the size thereof, and recording it together with the size information.

또한, 정지상태의 배경 영상에 대해 사물의 크기를 기준으로 사이즈를 스케일링하여 실제 개체의 크기를 정확하게 기록하여 놓도록 하는 것이 유용성을 높일 수 있어 바람직하다. In addition, it is preferable to scale the background image in the stopped state based on the size of the object, thereby accurately recording the size of the actual object, thereby increasing the usability.

개체의 색채를 분석하는 경우, 하나의 개체가 여러 색상으로 구성될 수 있으므로, 나타나는 모든 색상정보를 기록하게 할 수 있다 색채의 경우 역시 허용 오차를 충분히 두어 만일 적색(RED)이라고 기록할 경우, 적색에 대한 샘플을 다수 지정해놓도록 하여 검색에서 누락되지 않게 한다. 즉, 적색이라는 검색어에 대해 한가지 색상이 아니라, 육안으로 볼 때 적색으로 인식되는 것으로 인정되어 있는 광범위한 색상 데이터가 포함되게 하는 것이다. When analyzing the color of an object, one object may be composed of several colors, so that it can record all the color information that appears. In case of color, if there is enough tolerance, if it is recorded as red (RED) To specify a plurality of samples for the search, so as not to be omitted from the search. That is, not a single color for a search term red, but rather a wide range of color data that is recognized as being seen in red by the naked eye.

개체의 속도와 이동방향에 대해서는 비교적 정확한 정보로 입력될 수 있다. 쵤영된 영상에 대해 단위시간마다 촬영된 영상 프레임을 관찰하여 위치 이동량을 통해 속도를 계산하기 때문이다. 이동방향 역시 기본 배경 영상에 대해 방위를 정해놓고 이동 개체의 방위 변화를 관찰할 수 있기 때문에 쉽게 파악될 수 있다. 그러나 속도와 이동방향에 대해서도 허용 오차를 부여하는 편이 바람직하다. The speed and direction of movement of the object can be entered as relatively accurate information. This is because the speed of the image is calculated by observing the image frame photographed per unit time and calculating the position movement amount. The direction of movement can also be easily grasped because it can observe the azimuth change of the moving object while setting the azimuth with respect to the background background image. However, it is preferable to give a tolerance to the speed and the moving direction.

속도 외에 크기 등의 허용 오차의 수치적 범위는 ±5% 정도로 할 수 있으나 이는 예시적이며 전혀 제한적인 것이 아니다. In addition to speed, the numerical range of tolerances such as size can be around ± 5%, but this is exemplary and not at all limiting.

즉, 허용오차 부여는, 상기 제어 모듈에 크기(치수), 색채, 속도, 이동방향과 같은 동적 개체에 대한 변수(파라미터) 데이터를 입력할 경우, 그에 대한 허용오차를 부여하는 프로그램 모듈을 내재시키는 것이다. That is, the application of the tolerance allows the control module to embed a program module that gives a tolerance for inputting variable (parameter) data for a dynamic entity such as size (dimension), color, speed, will be.

이와 같이하여 CCTV 동영상 기록시, 정적인 배경 영상에 대해 동적인 개체 출현시 영상 분석을 통한 ID 부여와 특성 정보 기록하여 저장한 동적 개체 데이터베이스를 이용해 개체를 검색하는 것은 매우 효율적인 검색이 될 수 있다.In this way, when recording CCTV moving images, it is very efficient to search for an object by using a dynamic object database storing ID information and characteristic information stored by static image analysis in case of dynamic object appearance.

개체의 검색과정은 다음과 같이 이루어질 수 있다. The search process of an entity can be performed as follows.

CCTV 동영상을 기록하면서 동적 개체가 나타날 때 개체 분석을 통해 개체 정보를 기록하고 ID를 부여한 동적 개체 데이터베이스를 동영상 기록데이터베이스와 별도로 구축하고 특정 개체를 CCTV 기록 영상에서 찾고자 할 경우, 먼저 개체 특성을 나타내는 몇몇 개체변수를 입력하여 동적 개체 정보 데이터베이스에서 해당 개체 정보를 검색하고, 해당 개체 정보에 기록된 시각정보로부터 동영상 기록을 찾아 디스플레이되게 한다. 사용상의 편리를 위해, 이 같은 검색과정은 프로그래밍으로 모듈화하여 CCTV와 연동 되는 컴퓨터나 CCTV 자체에 들어있는 프로세서에 설치하는 것이 바람직하고, 사용자는 여러 종류의 개체정보 중 하나 이상의 개체정보를 입력하는 것으로 충분하고 검색 모듈을 통해 동적 개체 정보 데이터베이스를 검색한 후 연이어 동영상 기록을 검색, 해당 개체가 포함된 동영상이 디스플레이되게 한다. 개체 정보 입력은 시각 정보, 형상, 크기, 색체, 속도 등 다수의 변수를 입력하면서 각 변수를 AND, OR, NOT 등으로 연결시켜 검색할 수 있게 함이 바람직하다. When a dynamic object appears while recording a CCTV moving picture, a dynamic object database which records object information through object analysis and assigns an ID is constructed separately from a moving picture recording database. When a specific object is to be found in a CCTV recorded image, An object variable is input to retrieve the corresponding object information from the dynamic object information database, and the moving picture record is found and displayed from the visual information recorded in the object information. For the sake of convenience of use, it is preferable that such a searching process is modularized by programming and installed in a computer interlocked with the CCTV or a processor included in the CCTV itself, and the user inputs one or more pieces of object information among various types of object information After searching the dynamic object information database through the search module, the video record is searched continuously and the video including the object is displayed. It is desirable to input individual information by connecting various variables such as time information, shape, size, color, speed, and the like to AND, OR, and NOT.

도 3은 검색화면의 예를 도시하고 있다.Fig. 3 shows an example of a search screen.

예를 들어, 엘리베이터 도어 앞에 배치된 CCTV 영상에서 강아지를 데리고 들어간 사람의 행동을 추적해 볼 필요가 있을 경우, 사람에 대한 변수 또는 강아지에 대한 변수를 검색할 수 있다. 우선 시간대를 알면, 해당 시간대를 시작시각~종료시각을 지정하여 입력하고, 형상에 대해 마름모+직사각형을, 크기에 대해 가로 30cm, 세로 20cm, 색채에 대해 흰색, 속도에 대해 10km/h, 방향에 대해 북+북서로 입력하면, 각 물리량에 대해 상술한 바와 같이 허용 오차를 자동으로 부여하여 동적 개체 정보 데이터베이스에서 해당 개체 프레임의 분석 결과 저장된 모든 개체 정보 변수를 찾아 디스플레이하여 주고, 해당 기록 시간대의 동영상을 찾아 디스플레이하여 준다. 이때 해당 정지 화면을 순차 또는 작은 화면으로 다수 디스플레이하여 줄 수도 있고, 먼저, 해당 개체의 출현 시간대를 알려주고, 시간대별로 동영상으로 보여주게 할 수도 있다. 물론 양자를 교대로 실시하면서 정지영상과 동영상을 보여주게 할 수 있다. For example, if you need to track the behavior of a person who takes a puppy from a CCTV image placed in front of an elevator door, you can search for variables for a person or for a dog. If the time zone is known, the time zone is entered by specifying the start time and end time, and a rhombus and a rectangle for the shape are set to 30 cm in width, 20 cm in height, white in color, 10 km / h in speed, The tolerance is automatically given to each physical quantity as described above to find and display all the object information variables stored as the analysis result of the object frame in the dynamic object information database, And displays it. At this time, a plurality of the still images may be displayed sequentially or on a small screen, or the time zone of the corresponding object may be firstly displayed, and the moving image may be displayed in a time zone. Of course, you can alternate the two to show still images and videos.

이와 같이하면, 매우 신속하게 추적하고자 하는 개체를 CCTV 동영상기록으로부터 찾을 수 있어 효율적으로 CCTV를 이용할 수 있게 된다.
In this way, the object to be tracked very quickly can be found from the CCTV moving picture record, so that the CCTV can be efficiently used.

본 발명의 권리는 위에서 설명된 실시예에 한정되지 않고 청구범위에 기재된 바에 의해 정의되며, 본 발명의 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 청구범위에 기재된 권리범위 내에서 다양한 변형과 개작을 할 수 있다는 것은 자명하다.It is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiment, but is capable of many modifications and variations within the scope of the appended claims. It is self-evident.

도면 부호 없음. No reference symbol.

Claims (1)

감시용 동영상 기록 장치에서 CCTV용 카메라, IP 카메라 또는 웹 카메라로 특정 영역의 영상을 촬영하여 영상 데이터를 기록함에 있어서,
촬영되는 영상 데이터의 모든 데이터 프레임마다 촬영 시각(time)이 기록되며,
동영상이 촬영되는 장소의 기본 배경 외의 차량, 사람, 동물, 사물과 같이 배경 안으로 이동하여 촬영되는 동적 개체에 대하여 해당 개체가 기록되는 프레임에 대해 개체 분석을 하여, 형상, 크기, 색채, 속도, 이동방향을 포함한 동적 개체 변수들을 기록 시각과 함께 저장한 동적 개체 데이터베이스를 구축하고, 동적 개체의 특징이 되는 변수들을 하나의 아이디(ID) 하에 저장하되, 정지상태의 배경 영상의 사물의 크기를 기준으로 동적 개체 사이즈를 스케일링하여 실제 개체의 크기와 허용오차를 기록 시각과 함께 저장하여 동적 개체 데이터베이스를 구축하고,
해당 개체에 아이디(ID)를 부여하고,
동적 개체 데이터베이스로부터 특정한 동적 개체 변수가 지정되면 해당하는 동적 개체의 기록시각을 찾아 영상 데이터의 해당 프레임을 디스플레이하게 하는 검색 모듈을 구비하여,
동영상을 검색함에 있어서, 동영상 촬영시각, 형상, 크기, 색채, 속도, 이동방향을 포함하는 변수 중 하나 이상을 입력하여 해당 개체가 들어간 동영상을 검색할 수 있게 하며,
특정 개체 검색을 위한 정보가 입력되면, 데이터베이스에서 해당하는 ID를 찾아 해당 개체가 포함된 정지 화면을 순차로 또는 다수의 작은 화면으로 모니터에 디스플레이하여 주거나,
해당 개체의 출현 시간대를 알려주고, 시간대별로 해당 동영상으로 보여주며,
상기 동적 개체 데이터베이스와 검색 모듈은 CCTV용 카메라, IP 카메라 또는 웹 카메라 자체 내에 구축되는 것을 특징으로 하는 동영상 검색방법.



In the monitoring video recording apparatus, when a CCTV camera, an IP camera, or a web camera captures an image of a specific area and records the image data,
A photographing time (time) is recorded for every data frame of the image data to be photographed,
A dynamic object that is moved into the background such as a vehicle, a person, an animal, or an object other than the basic background of the place where the moving image is shot is analyzed with respect to a frame in which the corresponding object is recorded to determine the shape, size, color, A dynamic object database storing the dynamic object variables including the direction and the recording time is constructed and the variables that are characteristic of the dynamic object are stored under one ID, The dynamic object database is constructed by scaling the dynamic object size, storing the size and tolerance of the actual object together with the recording time,
Assigns an ID to the corresponding object,
And a search module for searching the recording time of the corresponding dynamic entity to display a corresponding frame of the video data when a specific dynamic object variable is designated from the dynamic object database,
In searching for a moving image, at least one of variables including a moving image capturing time, a shape, a size, a color, a speed, and a moving direction may be input,
When the information for searching for a specific object is input, the corresponding ID is searched in the database to display the still images including the corresponding object sequentially or in a plurality of small screens on the monitor,
It shows the time of occurrence of the object, shows it as a video by time zone,
Wherein the dynamic object database and the search module are built in a CCTV camera, an IP camera, or a web camera itself.



KR20140127371A 2013-03-19 2014-09-24 Intelligent image data search system KR20140130644A (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020130028941A KR20130035265A (en) 2013-03-19 2013-03-19 Image data search system
KR1020130028941 2013-03-19

Related Parent Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130089194 Division 2013-07-27

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20140130644A true KR20140130644A (en) 2014-11-11

Family

ID=48437133

Family Applications (2)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130028941A KR20130035265A (en) 2013-03-19 2013-03-19 Image data search system
KR20140127371A KR20140130644A (en) 2013-03-19 2014-09-24 Intelligent image data search system

Family Applications Before (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020130028941A KR20130035265A (en) 2013-03-19 2013-03-19 Image data search system

Country Status (1)

Country Link
KR (2) KR20130035265A (en)

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160132571A (en) 2015-05-11 2016-11-21 중소기업은행 A method and a system for providing cctv image applied augmented reality
KR20220003374A (en) 2020-07-01 2022-01-10 한국미쓰비시엘리베이터 주식회사 Pet recognition opening time extension system and method thereof
KR102444915B1 (en) 2021-12-15 2022-09-19 주식회사 페이스테그 Image information management method using facial feature vectors, Image information management apparatus, and computer program therefor

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108875548B (en) * 2018-04-18 2022-02-01 科大讯飞股份有限公司 Character track generation method and device, storage medium and electronic equipment

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20160132571A (en) 2015-05-11 2016-11-21 중소기업은행 A method and a system for providing cctv image applied augmented reality
KR20220003374A (en) 2020-07-01 2022-01-10 한국미쓰비시엘리베이터 주식회사 Pet recognition opening time extension system and method thereof
KR102444915B1 (en) 2021-12-15 2022-09-19 주식회사 페이스테그 Image information management method using facial feature vectors, Image information management apparatus, and computer program therefor

Also Published As

Publication number Publication date
KR20130035265A (en) 2013-04-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5227911B2 (en) Surveillance video retrieval device and surveillance system
JP6801760B2 (en) Image processing equipment, surveillance systems, image processing methods, and programs
US9210385B2 (en) Method and system for metadata extraction from master-slave cameras tracking system
US7307652B2 (en) Method and apparatus for object tracking and detection
EP2980767B1 (en) Video search and playback interface for vehicle monitor
US9805265B2 (en) Surveillance camera control device and video surveillance system
US10084972B2 (en) Monitoring methods and devices
CN109922310A (en) The monitoring method of target object, apparatus and system
CN106791710A (en) Object detection method, device and electronic equipment
KR20140130644A (en) Intelligent image data search system
JP2008252519A (en) Image processing apparatus
KR20170024962A (en) Parking control and guidance system
US20140301602A1 (en) Queue Analysis
EP2770733A1 (en) A system and method to create evidence of an incident in video surveillance system
EP2553660B1 (en) Method for visualizing zones of higher activity in monitoring scenes
JP2018116572A (en) Image management system, image management method, and image management program
CN103514429A (en) Method for detecting specific part of object and image processing equipment
CN113011371A (en) Target detection method, device, equipment and storage medium
RU2756780C1 (en) System and method for forming reports based on the analysis of the location and interaction of employees and visitors
KR20190074210A (en) Method, Device and system for detecting a loitering event
CN110557676B (en) System and method for determining and recommending video content active areas of a scene
JP5712401B2 (en) Behavior monitoring system, behavior monitoring program, and behavior monitoring method
JP2003259337A (en) Monitor camera system
US11496674B2 (en) Camera placement guidance
KR102030352B1 (en) Real time tracking system of vehicle base a cognition vehicles number

Legal Events

Date Code Title Description
A107 Divisional application of patent
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E601 Decision to refuse application