KR20160103459A - 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템 및 감시 방법 - Google Patents

노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템 및 감시 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명은 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템에 관한 것으로서, 감시카메라들 각각에서 촬상된 영상을 저장처리하며, 저장된 영상으로부터 추적대상 객체차량과의 일치 여부를 판단하여 추적정보를 제공하는 감시서버와, 감시 카메라들에 의해 촬상된 영상이 분류 저장되어 있고, 도로 노드-링크 맵정보가 기록된 데이터 베이스를 구비하고, 감시서버는 감시카메라의 설치 위치를 도로 노드-링크 맵에 매핑시켜 저장처리하는 카메라 네트워킹 맵핑부와, 도로 노드-링크 맵에 매핑된 감시카메라들 상호간의 전달함수를 설정된 방식에 의해 산출하여 저장처리하는 전달함수 모델링부와, 입력된 추적대상 객체 차량 정보에 따라 카메라 네트워킹 맵핑부와 전달함수 모델링부의 지원하에 추적대상 객체 차량 정보를 데이터 베이스에 저장된 영상정보와 비교하면서 추적대상 객체 차량에 대한 이동경로정보를 제공하는 감시처리부를 구비한다. 이러한 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템 및 감시 방법에 의하면, 다수의 감시카메라를 표준 노드-링크 맵 상에 매핑하여 넓은 지역에 대한 통합 감시가 가능하며, 추적대상 객체에 대한 정보 추출 효율을 높일 수 있는 장점을 제공한다.

Description

노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템 및 감시 방법{node-link based camera network monitoring system and method of monitoring the same}
본 발명은 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템 및 감시 방법에 관한 것으로서, 상세하게는 도로를 기반으로 설치된 다수의 감시 카메라 상호 간의 네트워킹 관계를 결정하여 추적대상 객체에 대한 추적 효율을 높일 수 있는 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템 및 감시 방법에 관한 것이다.
감시 카메라 시스템은 하드웨어적인 측면에서 볼 때, 단순한 녹화 기능만을 제공하던 아날로그 폐쇄회로 TV(CCTV: Closed Circuit TV) 시스템에서 디지털화된 저장 매체를 이용한 DVR(Digital Video Recorder) 시스템으로 진화되어 왔다.
또한, 감시 카메라 시스템은 인터넷 통신 기능과 비디오 압축 기술을 탑재한 IP(Internet Protocol) 카메라를 사용한 네트워크 시스템으로 진화되어 왔다.
한편, 감시 카메라를 적용한 감시 시스템의 도입으로 사건, 사고의 예방 및 해결에 많은 도움이 되고 있으나 관제센터의 감시 인력이 모니터링 해야하는 감시 카메라의 수가 늘어남에 따라 효과적인 감시가 어려운 상황이다. 이에 따라 단순한 모니터링 시스템이 아닌 지능형 감시 시스템으로 개발이 진행되어 왔다.
감시 시스템의 소프트웨어적인 측면에서 볼 때, 감시 시스템은 자동화된 영상 인식 기술을 탑재하여, 배경분리, 객체 추출, 객체 추적 등의 작업을 수행하는 시스템으로, 최근에는 영상에서 발생하는 폭력사건 탐지, 이상 행동 감지, 침입자 탐지 등의 다양한 사건을 인식하여 사건, 사고 예방에 많은 도움을 주는 지능형 감시 시스템으로 개발되고 있다.
최근에는 PTZ 카메라를 사용하여 특정 지역을 집중적으로 감시하고, 동시에 감시 지역 전체를 감시하는 광역 카메라를 추가로 설치하고 이들 카메라를 연계하여 감시하는 시스템이 국내 등록특허 제10-1425505호에 게시되어 있다.
그러나 광역 감시 카메라가 감시하는 영역에 한계가 있다는 문제점을 가지고 있다. 즉, 시, 군, 구 등의 넓은 지역에 대한 통합 감시를 구현하기 위해서는 광역 감시 카메라를 추가로 대량으로 설치해야 하며 이로 인한 설치비 및 유지비가 많이 소요되는 문제점이 있다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 개선하기 위하여 창안된 것으로서, 도로를 촬상하도록 설치된 감시 카메라들에 대해 객체 추적 효율을 높일 수 있게 네트워킹 관계를 설정하여 객체의 움직임 경로 정보를 제공할 수 있는 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템 및 감시 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템은 도로를 주행하는 차량을 촬상하도록 설치되며 고유식별정보를 갖는 다수의 감시카메라와; 상기 감시 카메라들 각각에서 촬상된 영상을 통신망을 통해 수신하여 저장처리하며, 추적대상 객체 차량에 대해 입력된 추적 객체정보에 대해 상기 감시 카메라들에 의해 촬상되어 저장된 영상으로부터 추적대상 객체차량과의 일치 여부를 판단하여 추적정보를 제공하는 감시서버와; 상기 감시 카메라들에 의해 촬상된 영상이 분류 저장되어 있고, 상기 감시카메라의 설치 위치에 대해 도로 지도정보와 매핑할 수 있게 도로 노드-링크 맵정보가 기록된 데이터 베이스;를 구비하고, 상기 감시서버는 상기 감시카메라의 설치 위치를 상기 도로 노드-링크 맵에 매핑시켜 상기 데이터 베이스에 저장처리하는 카메라 네트워킹 맵핑부와; 상기 카메라 네트워킹 맵핑부에 의해 상기 도로 노드-링크 맵에 매핑된 감시카메라들 상호간의 전달함수를 설정된 방식에 의해 산출하고, 산출된 전달함수 정보를 상기 감시카메라 각각에 대해 부여하여 상기 데이터 베이스에 저장처리하는 전달함수 모델링부와; 추적대상 객체 차량 정보를 입력할 수 있도록 지원하는 객체 추적정보 처리부와; 상기 객체 추적정보 처리부로부터 입력된 추적대상 객체 차량 정보에 따라 상기 카메라 네트워킹 맵핑부와 상기 전달함수 모델링부의 지원하에 추적대상 객체 차량 정보를 상기 데이터 베이스에 저장된 영상정보와 비교하면서 추적대상 객체 차량에 대한 이동경로정보를 제공하는 감시처리부;를 구비한다.
상기 전달함수 모델링부는 두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있으면 강하게 연결되었음에 해당하는 제1값을 부여하여 기록하고, 두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않고, 두 개의 감시카메라 사이의 경로 상에 감시 카메라가 존재하지 않으면 약하게 연결되었음에 해당하는 제2값을 부여하여 기록하고, 두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않고, 두 개의 감시카메라 사이의 경로 상에 감시 카메라가 존재하면 연결되어 있지 않음에 해당하는 제3값을 부여하여 기록하고, 상기 감시처리부는 추적대상 객체차량에 대해 입력된 도로상에 최단 거리에 있는 노드에 설치된 감시카메라를 추적시작 감시카메라로 설정하고, 추적시작 감시카메라와 상기 제1값, 제2값 및 제3값 중 제1값으로 연결된 감시 카메라가 있으면, 제1값에 해당하는 감시카메라에서부터 촬상된 영상을 추적대상 객체차량 정보와 비교하여 객체 추적을 수행한다.
또한, 상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템의 감시방법은 도로를 주행하는 차량을 촬상하도록 설치되며 고유식별정보를 갖는 다수의 감시카메라와, 상기 감시 카메라들 각각에서 촬상된 영상을 통신망을 통해 수신하여 저장처리하며, 추적대상 객체 차량에 대해 입력된 추적 객체정보에 대해 상기 감시 카메라들에 의해 촬상되어 저장된 영상으로부터 추적대상 객체차량과의 일치 여부를 판단하여 추적정보를 제공하는 감시서버와, 상기 감시 카메라들에 의해 촬상된 영상이 분류 저장되어 있고, 상기 감시카메라의 설치 위치에 대해 도로 지도정보와 매핑할 수 있게 도로 노드-링크 맵정보가 기록된 데이터 베이스를 구비하는 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템의 감시방법에 있어서, 가. 두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있으면 강하게 연결되었음에 해당하는 제1값을 부여하여 기록하고, 두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않고, 두 개의 감시카메라 사이의 경로 상에 감시 카메라가 존재하지 않으면 약하게 연결되었음에 해당하는 제2값을 부여하여 기록하고, 두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않고, 두 개의 감시카메라 사이의 경로 상에 감시 카메라가 존재하면 연결되어 있지 않음에 해당하는 제3값을 부여하고 기록하여 전달함수관계를 설정하는 단계와; 나. 상기 감시서버에 추적대상 객체 차량의 추적을 위해 추적 시작 도로, 날짜, 시간이 입력되면, 상기 추적 시작도로에 대해 감시 카메라가 설치된 최단 거리의 노드를 추적 시작 위치로 설정하고, 최단 거리의 노드에 설치된 감시 카메라를 객체 추적 시작 카메라로 설정하고 객체 추적을 시작하는 단계와; 다. 상기 객체 추적 시작 카메라와 상기 제1값으로 연결된 카메라가 있는지 판단하는 단계와; 라. 상기 다 단계에서 상기 제1값으로 연결된 감시 카메라가 있으면 객체 추적 시작 카메라에서 객체의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보를 상기 제1값으로 연결된 감시 카메라에서 추출된 특징정보와 비교하여 객체 추적을 수행하는 단계와; 마. 상기 다 단계에서 상기 제1값으로 연결된 감시카메라가 없으면, 상기 제2값으로 연결된 감시 카메라를 추출하고, 상기 시작 카메라에서 추출된 특징정보와 상기 제2값으로 연결된 감시카메라에서 추출된 객체의 특징정보를 비교하여 객체 추적을 수행하는 단계와; 사. 상기 라단계와 상기 마단계 중 어느 한 단계에서 객체 추적이 성공하면 현재 추적된 객체의 영상정보를 저장하고 현재 감시 카메라의 위치를 객체 추적 시작 위치로 재설정하고 상기 객체 추적을 다시 시작하는 단계;를 포함한다.
또한, 상기 라단계와 마단계에서는 두 감시 카메라를 연결하는 링크의 평균 속도 정보와 두 감시 카메라 사이의 거리 정보를 이용하여 산출되는 평균통과시간 정보를 이용하여 객체 추적의 유사여부를 결정하는 것이 바람직하다.
더욱 바람직하게는 상기 라단계와 마단계에서는 추적 객체의 유사여부에 대해 두 감시카메라간 촬상된 영상의 객체 특징의 유사도가 높고, 객체의 검출시간 간격이 두 감시 카메라를 연결하는 링크의 평균 통과시간과의 유사도가 높게 나오는 것일수록 높은 유사도를 부여하여 유사 여부를 결정한다.
본 발명에 따른 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템 및 감시 방법에 의하면, 다수의 감시카메라를 표준 노드-링크 맵 상에 매핑하여 넓은 지역에 대한 통합 감시가 가능하며, 추적대상 객체에 대한 정보 추출 효율을 높일 수 있는 장점을 제공한다.
도 1은 본 발명에 따른 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템을 나타내 보인 블록도이고,
도 2는 도 1의 감시서버의 세부 요소를 나타내 보인 블록도이고,
도 3은 도 2의 전달함수 모델링부에 의해 감시 카메라 상호간의 전달함수 설정과정을 나타내 보인 플로우도이고,
도 4는 도 1의 감시서버에서 추적대상 객체의 추적과정을 나타내 보인 플로우도이고,
도 5는 감시 카메라의 전달함수 설정과정을 설명하기 위한 도면이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하면서 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템 및 감시 방법을 더욱 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명에 따른 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템을 나타내 보인 블록도이고, 도 2는 도 1의 감시서버의 세부 요소를 나타내 보인 블록도이다.
도 1 및 도 2를 참조하면, 본 발명에 따른 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템(100)은 다수의 감시카메라(110), 감시서버(150) 및 데이터 베이스(DB)(170)를 구비한다.
감시 카메라(110)는 도로를 주행하는 차량을 촬상하도록 설치되며 고유식별정보를 갖는다.
감시 카메라(110)는 통신망(130)을 통해 감시서버(150)로 촬상된 영상정보를 고유식별정보와 함께 전송하도록 구축되어 있다.
감시 서버(150)는 감시 카메라(110)들 각각에서 촬상된 영상을 통신망(130)을 통해 수신하여 데이터 베이스(170)에 저장처리하며, 추적대상 객체 차량에 대해 입력된 추적 객체정보에 대해 감시 카메라(110)들에 의해 촬상되어 저장된 영상으로부터 추적대상 객체차량과의 일치 여부를 판단하여 추적정보를 제공할 수 있도록 되어 있다.
데이터 베이스(170)는 감시서버(150)에 의해 제어되며, 감시 카메라(110)들에 의해 촬상된 영상이 고유식별정보에 따라 분류 저장되어 있고, 감시카메라(110)의 설치 위치에 대해 도로 지도정보와 매핑할 수 있게 도로 노드-링크 맵정보가 기록되어 있다. 도로 노드-링크 맵정보는 국가 교통정보센터에서 제공하는 표준 노드링크 정보를 적용한다.
여기서, 도로 노드-링크 맵 정보는 전국의 도로에 대한 도로지도 정보를 노드와 링크로서 구분하고, 노드 및 링크에 대한 지리적 위치 정보를 매핑시킨 정보로서 감시카메라의 설치위치 및 촬상방향을 도로정보와 함께 매핑시키기 위해 필요한 자료이다.
또한, 도로 노드-링크 맵 정보는 도로에 대해서 직선연장구간은 링크로서 표기되고, 3개 이상으로 분기되는 교차로 즉, 삼거리, 사거리등에 대해서는 노드로 표기되어 맵핑되어 있다.
이러한 감시 시스템(100)에서 감시서버(150)는 카메라 네트워킹 맵핑부(151), 전달함수 모델링부(152), 감시 처리부(153), 영상저장 처리부(154) 및 객체 추적정보 처리부(155)를 구비한다.
카메라 네트워킹 맵핑부(151)는 감시카메라(110)의 설치 위치를 도로 노드-링크 맵 정보에 매핑시켜 데이터 베이스(170)에 저장처리한다. 즉, 카메라 네트워킹 맵핑부(151)는 감시카메라(110)의 설치 위치를 도로 노드-링크 맵 정보에 매핑시켜 카레라 링크 맵데이터 베이스(173)에 기록한다.
전달함수 모델링부(152)는 카메라 네트워킹 맵핑부(1510에 의해 도로 노드-링크 맵을 기준으로 매핑된 감시카메라(110)들 상호간의 전달함수를 설정된 방식에 의해 산출하고, 산출된 전달함수 정보를 감시카메라(110) 각각에 대해 부여하여 데이터 베이스(170) 즉, 카메라 링크 맵데이터 베이스(173)에 저장처리한다.
전달함수 모델링부(152)는 두 개의 감시카메라(110) 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있으면 강하게 연결되었음에 해당하는 제1값을 부여하여 기록한다.
또한, 전달함수 모델링부(152)는 두 개의 감시카메라(110) 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않고, 두 개의 감시카메라(110) 사이의 경로 상에 감시 카메라(110)가 존재하지 않으면 약하게 연결되었음에 해당하는 제2값을 부여하여 기록한다.
그리고, 전달함수 모델링부(152)는 두 개의 감시카메라(110) 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않고, 두 개의 감시카메라(110) 사이의 경로 상에 감시 카메라(110)가 존재하면 연결되어 있지 않음에 해당하는 제3값을 부여하는 과정을 통해 감시 카메라(110) 상호간의 전달함수 관계를 설정하여 데이터 베이스(170)에 기록한다.
일 예로서, 도 5에 도시된 도로에 대해 참조부호 110a로 표기된 감시카메라는 4거리 노드에 설치되어 있고, 참조부호 110b는 삼거리 노드에 설치되어 있으며, 110c와 110d로 표기된 감시카메라는 하나의 링크로 연결된 도로를 촬상하도로 설치되어 있다.
이 경우, 110c와 110d로 표기된 감시카메라 상호간의 전달함수는 강하게 연결된 제1값으로 설정된다. 또한, 참조부호 110a와 110b로 표기된 감시카메라 상호간은 복수개의 링크로 이동이 가능하게 연결되어 있고 그 사이에 감시카메라가 없어 약하게 연결된 제2값으로 설정된다.
또한, 참조부호 110a와 110d로 표기된 감시카메라 상호간은 복수개의 링크로 이동이 가능하게 연결되어 있고 그 사이에 감시카메라(110c)가 존재하기 때문에 제3값으로 설정된다.
이러한 전달함수 모델링부(152)의 전달함수 결정과정을 제1값은 "1"로, 제2값은 "2"로, 제3값은 "0"으로 부여하는 과정을 도 3을 참조하여 설명한다.
먼저, 도로 노드-링크 맵상에 매핑된 N개의 감사카메라(110)에서 두 개의 카메라(Ci, Cj)를 설정된 선택 방식에 따라 순차적으로 선택한다(단계 310). 즉, i값을 먼저 고정하고 j값을 설정된 순번에 따라 순차적으로 모두 적용하고, 이후 다시 i값을 다음 순번으로 적용하는 방식으로 전체 감시카메라에 대해 전달함수(Cij)를 산출하도록 설정될 수 있다.
단계 310에서 선택된 두 감시 카메라(110)에 대해 하나의 단독 링크로 연결되었는지를 판단하고(단계 320), 하나의 단독 링크로 연결되어 있으면 제1값인 "1"로 전달함수를 기록한다(단계 330).
이와는 다르게, 단계 320에서 두 감시 카메라(110)에 대해 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않다고 판단되면, 두 감시 카메라 사이의 가능한 경로들을 계산한다(단계 340).
이후, 단계 340에서 계산된 경로상에 다른 감시 카메라가 있는지를 판단하고(단계 350), 다른 감시 카메라가 있지 않으면 제2값인 "2"로 전달함수(Cij)를 결정한다(단계 360).
이와는 다르게 단계 350에서 계산된 경로 상에 다른 카메라가 있는 것으로 판단되면, 제3값인 "0"을 전달함수로서 결정하여 기록한다(단계 370).
이후, 등록된 모든 감시케메라(110)에 대해 상호 연결 즉, 전달함수를 산출하였는지를 판단하고(단계 380), 전달함수 산출이 요구되는 감시카메라가 남아있으면 단계 310으로 복귀한다.
한편, 객체 추적정보 처리부(155)는 추적대상 객체 차량 정보를 입력할 수 있도록 지원한다.
객체 추적정보 처리부(155)는 추적대상 객체 차량의 추적을 위해 추적 시작 도로, 날짜, 시간, 객체 차량 영상정보 등을 입력받을 수 있도록 구축되어 있다.
감시처리부(153)는 객체 추적정보 처리부(155)로부터 입력된 추적대상 객체 차량 정보에 따라 카메라 네트워킹 맵핑부(151)와 전달함수 모델링부(152)의 지원하에 객체 차량 정보를 데이터 베이스(170)에 저장된 영상정보와 비교하면서 추적대상 객체 차량에 대한 이동경로정보를 제공한다.
여기서 이동경로정보는 추적대상 객체 차량이 이동한 도로에 대한 정보 및 해당 도로에 대해 감시카메라에 의해 촬상된 시각 및 위치정보등을 말한다.
감시처리부(153)는 추적대상 객체 차량의 추적을 위해 입력된 추적 시작 도로, 날짜, 시간 정보 중 추적대상 객체차량에 대해 입력된 추적시작 도로 상에 최단 거리에 있는 노드에 설치된 감시카메라(110)를 추적시작 감시카메라(110)로 설정하고, 추적시작 감시카메라(110)와 제1값, 제2값 및 제3값 중 제1값으로 연결된 감시 카메라가 있으면, 제1값에 해당하는 감시카메라(110)에서부터 촬상된 영상을 추적대상 객체차량 정보와 비교하여 객체 추적을 수행한다.
또한, 감시처리부(153)는 객체 추적 시작 감시카메라(110)와 제1값으로 연결된 카메라가 있는지 판단하고, 제1값으로 연결된 감시 카메라(110)가 있으면 객체 추적 시작 감시 카메라(110에서 객체의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보를 제1값으로 연결된 감시 카메라(110)에서 추출된 특징정보와 비교하여 객체 추적을 수행한다.
또한, 감시처리부(153)는 제1값으로 연결된 감시카메라가 없으면, 제2값으로 연결된 감시 카메라(110)를 추출하고, 감시 시작 감시카메라(110)에서 추출된 특징정보와 제2값으로 연결된 감시카메라(110)에서 추출된 객체의 특징정보를 비교하여 객체 추적을 수행한다.
이러한 과정을 통해 객체 추적이 성공하면 현재 추적된 객체의 영상정보를 저장하고 현재 감시 카메라의 위치를 객체 추적 시작 위치로 재설정하고 객체 추적을 다시 시작한다.
여기서, 감시처리부(153)는 두 감시 카메라(110)를 연결하는 링크의 평균 속도 정보와 두 감시 카메라(110) 사이의 거리 정보를 이용하여 산출되는 평균통과시간 정보를 이용하여 추적중인 객체의 유사여부를 결정하는데 이용한다.
감시처리부(153)는 객체가 확인된 감시카메라와 하나의 단독 링크로만 연결되어 있고, 제1거리만큼 떨어진 또 다른 감시카메라에 대해 평균속도로 산출한 평균통과시간을 이용하여 추적 객체의 일치여부를 판정하도록 구축될 수 있다.
또한, 감시처리부(153)의 추적과정에서 추적을 위한 연산을 최소화할 수 있도록 처리한다.
즉, 객체를 추적하는 과정에서 각 노드에서의 객체의 이동방향 정보( Dij )를 인식하고 이를 활용하여 추적을 수행한다. 하나의 링크에 대해서는 진입노드와 진출노드가 존재한다. 여기서, 객체가 링크 상에서 이동할 때 해당 링크로 이동하기 위해 진입했던 노드를 객체의 진입노드라 하고, 객체가 노드를 통과하여 다른 링크로 연결될 때 해당 노드를 객체의 진출노드라 한다.
즉, 하나의 링크로 연결된 두 노드의 경우에는 진입노드를 통해서 링크로 진입하고 나머지 하나의 진출노드를 통해서 다음링크로 연결되게 된다.
객체의 이동방향 정보는 앞서 설명된 감시카메라를 이용한 추적과정에서 삼거리, 사거리 등 여러 개의 링크에 연결된 노드에서 이동방향이 아닌 다른 링크에 연결된 감시 카메라에 대해서는 추적을 진행하지 않아도 되도록 하는 정보로 활용된다. 즉, 노드 i에서 노드 j로 객체의 이동방향이 인식되면 Dij 값을 1로 지정하고 노드 i에 연결된 다른 노드에 대해서는 0 으로 지정한다. 추적과정에서 노드 i에 여러개의 링크가 연결되어 있고 이동방향이 인식된다면 Dij=1 인 링크에 대해서만 추적을 진행하도록 하여 추적과정에서의 계산량을 줄일수 있게 처리한다.
또한, 추적대상 객체와 기록된 영상과의 비교시 두 개의 감시 카메라에서 추출된 객체의 컬러, 모양 등의 특징정보를 비교하여 확률이 일정 문턱치 이상인 경우에 해당 객체로 판정처리한다.
즉, 아래의 수학식1에서 P( Obj )는 두 개의 감시 카메라(Cami )(Camj )에서 추출된 객체의 정보가 동일한 객체일 확률을 의미하며, P ( Fcamj | Fcami ) 는 Cami 감시카메라에서 추출된 객체의 특징정보와 Camj 감시카메라에서 추출된 특징정보가 동일한 객체의 특징정보일 확률을 의미하며, P ( TObj | Tlink ) 는 두 카메라를 연결하는 링크를 통과하는데 소요되는 평균 시간이 Tlink 일 때 현재 추적중인 객체의 이동 시간이 TObj 일 확률을 의미한다.
Figure pat00001
또한, 두 감시 카메라를 연결하는 링크를 통과하는 시간은 아래의 수학식2를 통해서 계산된다.
Figure pat00002
수학식2에서 Vlink 는 링크의 평균 속도를 의미하고, Slink 는 해당하는 링크의 거리를 의미한다.
따라서, 위 수학식1은 추적 객체의 유사여부에 대해 두 감시카메라간 촬상된 영상으로부터 객체 특징의 유사도(P ( Fcamj | Fcami ))가 높고, 객체의 검출시간 간격이 현재 링크에서의 차량평균 통과시간과의 유사도( P ( TObj | Tlink ))가 높게 나오는 것일 수록 높은 유사도를 부여하여 유사여부를 결정하도록 할 수 있어 추적중인 객체로 판단하는 방식으로 추적 정밀도를 높일 수 있다.
즉, 객체의 특징 정보와 속도정보를 결합한 카메라의 전달 특성함수를 이용하여 객체의 추적 정확도를 높이도록 한다.
영상저장 처리부(154)는 감시카메라(110)들에서 전송된 영상을 고유식별정보별로 분류되게 영상저장데이터 베이스(172)에 저장되게 처리한다.
데이터 베이스(170)는 도로 노드-링크 맵 데이터베이스(DB)(171), 영상저장 데이터 베이스(DB)(172), 카메라 링크 맵 데이터베이스(DB)(173)을 구비한다.
카메라 링크 맵데이터베이스(DB)에는 도로 노드-링크 맵에 감시 카메라(110) 각각의 설치위치 및 촬상방향에 따라 맵핑된 정보와, 각 감시카메라 상호간의 전달함수 관계 정보가 기록되어 있다.
이하에서는 이러한 본 감시시스템(100)의 객체 추적과정을 도 4를 참조하여 설명한다.
먼저, 각 감시카메라(110)에서 취득된 영상정보는 고유식별정보와 함께 감시서버(150)에 의해 데이터 베이스(170)에 저장처리된다(단계 410).
한편, 이러한 영상 저장처리과정과는 별개로 객체 추적요청이 있는 지를 판단한다(단계 420).
단계 420에서 객체추적요청이 있는 것으로 판단되면, 객체추적정보 처리부(155)의 지원하에 객체추적을 위해 추적시작도로, 날짜, 시간, 차량번호 등 을 선택하여 입력한다(단계 430).
단계 430에서 추적대상 객체 정보가 입력되면 감시 처리부(153)에 의해 이하의 과정이 자동으로 수행된다.
즉, 단계 430에서 선택된 도로와 연결된 최단거리에 설치된 감시카메라를 추출하고, 추출된 감시카메라(Ci)를 기준으로 추적을 시작한다(단계440).
추적 시작 감시카메라와 강하게 연결된 감시카메라가 있는지를 판단하고(단계 450), 강하게 연결된 감시카메라가 있으면 즉, 전달함수값이 1인 감시카메라가 있으면, 해당 감시 카메라에서 촬상된 영상정보로부터 추적객체 특징정보와 이동시간 정보를 이용하여 객체추적을 수행한다(단계 460). 여기서 이동시간은 감시 카메라 상호간의 도로상에서의 거리와 데이터 베이스에 기록된 평균 주행속도 정보를 이용하여 산출된다.
또한, 추적대상 객체와 동일한 차량이 있는지를 설정된 이미지 검색방식에 의해 검색을 수행한다.
다음은 단계 460을 수행하여 객체와 일치되는 영상과 시간을 저장하고, 현재 적용된 감시카메라를 객체 추적시작위치로 갱신하여 재설정하고(단계 470), 단계 450으로 복귀한다.
한편, 단계 450에서 강하게 연결된 감시 카메라가 있지 않다고 판단되면, 약하게 연결된 감시카메라가 있는지를 판단한다(단계 480).
단계 480에서 약하게 연결된 감시 카메라가 없으며 단계 430을 통해 추적시작도로 등 추적입력정보를 다시 선택하는 과정을 수행한다.
이와는 다르게, 단계 480에서 약하게 연결된 감시 카메라가 있으면, 해당 감시카메라에서 촬상된 영상으로부터 추적객체와 일치되는 영상을 찾는 객체추적작업을 수행한다(단계 490).
단계 490에서 객체 추적이 완료되면, 요청된 날짜, 시간, 지역에서의 객체 추적이 종료되었는지를 판단하고(단계 500), 종료되지 않은 것으로 판단되면, 단계 470을 수행한다.
이와는 다르게 단계 500에서 종료된 것으로 판단되면 추적과정을 거쳐 획득된 추적 객체 이동경로 검출결과를 저장하고, 지도상 또는 영상으로 디스플레이한다(단계 510).
이상에서 설명된 바와 같이 본 발명에 따른 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템(100)에 의하면, 다수의 감시카메라를 표준 도로 노드-링크 맵 상에 매핑하여 넓은 지역에 대한 통합 감시가 가능하며, 추적대상 객체에 대한 정보 추출 효율을 높일 수 있는 장점을 제공한다.
110: 감시카메라 150: 감시서버
170: 데이터 베이스(DB)

Claims (5)

  1. 도로를 주행하는 차량을 촬상하도록 설치되며 고유식별정보를 갖는 다수의 감시카메라와;
    상기 감시 카메라들 각각에서 촬상된 영상을 통신망을 통해 수신하여 저장처리하며, 추적대상 객체 차량에 대해 입력된 추적 객체정보에 대해 상기 감시 카메라들에 의해 촬상되어 저장된 영상으로부터 추적대상 객체차량과의 일치 여부를 판단하여 추적정보를 제공하는 감시서버와;
    상기 감시 카메라들에 의해 촬상된 영상이 분류 저장되어 있고, 상기 감시카메라의 설치 위치에 대해 도로 지도정보와 매핑할 수 있게 도로 노드-링크 맵정보가 기록된 데이터 베이스;를 구비하고,
    상기 감시서버는
    상기 감시카메라의 설치 위치를 상기 도로 노드-링크 맵에 매핑시켜 상기 데이터 베이스에 저장처리하는 카메라 네트워킹 맵핑부와;
    상기 카메라 네트워킹 맵핑부에 의해 상기 도로 노드-링크 맵에 매핑된 감시카메라들 상호간의 전달함수를 설정된 방식에 의해 산출하고, 산출된 전달함수 정보를 상기 감시카메라 각각에 대해 부여하여 상기 데이터 베이스에 저장처리하는 전달함수 모델링부와;
    추적대상 객체 차량 정보를 입력할 수 있도록 지원하는 객체 추적정보 처리부와;
    상기 객체 추적정보 처리부로부터 입력된 추적대상 객체 차량 정보에 따라 상기 카메라 네트워킹 맵핑부와 상기 전달함수 모델링부의 지원하에 추적대상 객체 차량 정보를 상기 데이터 베이스에 저장된 영상정보와 비교하면서 추적대상 객체 차량에 대한 이동경로정보를 제공하는 감시처리부;를 구비하는 것을 특징으로 하는 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템.
  2. 제1항에 있어서, 상기 전달함수 모델링부는
    두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있으면 강하게 연결되었음에 해당하는 제1값을 부여하여 기록하고,
    두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않고, 두 개의 감시카메라 사이의 경로 상에 감시 카메라가 존재하지 않으면 약하게 연결되었음에 해당하는 제2값을 부여하여 기록하고,
    두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않고, 두 개의 감시카메라 사이의 경로 상에 감시 카메라가 존재하면 연결되어 있지 않음에 해당하는 제3값을 부여하여 기록하고,
    상기 감시처리부는 추적대상 객체차량에 대해 입력된 도로상에 최단 거리에 있는 노드에 설치된 감시카메라를 추적시작 감시카메라로 설정하고, 추적시작 감시카메라와 상기 제1값, 제2값 및 제3값 중 제1값으로 연결된 감시 카메라가 있으면, 제1값에 해당하는 감시카메라에서부터 촬상된 영상을 추적대상 객체차량 정보와 비교하여 객체 추적을 수행하도록 된 것을 특징으로 하는 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템.
  3. 도로를 주행하는 차량을 촬상하도록 설치되며 고유식별정보를 갖는 다수의 감시카메라와, 상기 감시 카메라들 각각에서 촬상된 영상을 통신망을 통해 수신하여 저장처리하며, 추적대상 객체 차량에 대해 입력된 추적 객체정보에 대해 상기 감시 카메라들에 의해 촬상되어 저장된 영상으로부터 추적대상 객체차량과의 일치 여부를 판단하여 추적정보를 제공하는 감시서버와, 상기 감시 카메라들에 의해 촬상된 영상이 분류 저장되어 있고, 상기 감시카메라의 설치 위치에 대해 도로 지도정보와 매핑할 수 있게 도로 노드-링크 맵정보가 기록된 데이터 베이스를 구비하는 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템의 감시방법에 있어서,
    가. 두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있으면 강하게 연결되었음에 해당하는 제1값을 부여하여 기록하고, 두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않고, 두 개의 감시카메라 사이의 경로 상에 감시 카메라가 존재하지 않으면 약하게 연결되었음에 해당하는 제2값을 부여하여 기록하고, 두 개의 감시카메라 상호간이 하나의 단독 링크로 연결되어 있지 않고, 두 개의 감시카메라 사이의 경로 상에 감시 카메라가 존재하면 연결되어 있지 않음에 해당하는 제3값을 부여하고 기록하여 전달함수관계를 설정하는 단계와;
    나. 상기 감시서버에 추적대상 객체 차량의 추적을 위해 추적 시작 도로, 날짜, 시간이 입력되면, 상기 추적 시작도로에 대해 감시 카메라가 설치된 최단 거리의 노드를 추적 시작 위치로 설정하고, 최단 거리의 노드에 설치된 감시 카메라를 객체 추적 시작 카메라로 설정하고 객체 추적을 시작하는 단계와;
    다. 상기 객체 추적 시작 카메라와 상기 제1값으로 연결된 카메라가 있는지 판단하는 단계와;
    라. 상기 다 단계에서 상기 제1값으로 연결된 감시 카메라가 있으면 객체 추적 시작 카메라에서 객체의 특징정보를 추출하고, 추출된 특징정보를 상기 제1값으로 연결된 감시 카메라에서 추출된 특징정보와 비교하여 객체 추적을 수행하는 단계와;
    마. 상기 다 단계에서 상기 제1값으로 연결된 감시카메라가 없으면, 상기 제2값으로 연결된 감시 카메라를 추출하고, 상기 시작 카메라에서 추출된 특징정보와 상기 제2값으로 연결된 감시카메라에서 추출된 객체의 특징정보를 비교하여 객체 추적을 수행하는 단계와;
    사. 상기 라단계와 상기 마단계 중 어느 한 단계에서 객체 추적이 성공하면 현재 추적된 객체의 영상정보를 저장하고 현재 감시 카메라의 위치를 객체 추적 시작 위치로 재설정하고 상기 객체 추적을 다시 시작하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템의 감시방법.
  4. 제3항에 있어서, 상기 라단계와 마단계에서는 두 감시 카메라를 연결하는 링크의 평균 속도 정보와 두 감시 카메라 사이의 거리 정보를 이용하여 산출되는 평균통과시간 정보를 이용하여 객체 추적의 유사여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템의 감시방법.
  5. 제4항에 있어서, 상기 라단계와 마단계에서는 추적 객체의 유사여부에 대해 두 감시카메라간 촬상된 영상의 객체 특징의 유사도가 높고, 객체의 검출시간 간격이 두 감시 카메라를 연결하는 링크의 평균 통과시간과의 유사도가 높게 나오는 것일수록 높은 유사도를 부여하여 유사 여부를 결정하는 것을 특징으로 하는 노드-링크 기반 카메라 네트워크 통합 감시 시스템의 감시방법.
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