KR20170073120A

KR20170073120A - 이상 상황 탐지 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템

Info

Publication number: KR20170073120A
Application number: KR1020150181649A
Authority: KR
Inventors: 윤웅희; 박인수; 임진욱; 김명훈
Original assignee: 삼성에스디에스 주식회사
Priority date: 2015-12-18
Filing date: 2015-12-18
Publication date: 2017-06-28

Abstract

이상 상황 탐지 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템이 개시된다. 예시적인 실시예에 따른 이상 상황 탐지 시스템은, 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터를 메타 데이터 DB(DataBase)에 저장하는 메타 데이터 관리 모듈, 메타 데이터 DB에 저장된 메타 데이터들을 분석하여 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성하고, 생성한 통계 정보를 통계 정보 DB에 저장하는 통계 정보 생성 모듈, 사용자의 입력에 따른 컨텍스트 정보를 컨텍스트 정보 DB에 저장하는 컨텍스트 관리 모듈, 및 메타 데이터 관리 모듈로부터 메타 데이터를 수신하는 경우, 수신한 메타 데이터와 컨텍스트 정보에 대응되는 통계 정보를 비교하여 수신한 메타 데이터가 이상 상황인지 여부를 탐지하는 이상 상황 탐지 모듈을 포함한다.

Description

이상 상황 탐지 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템{METHOD FOR DETECTING ABNORMAL SITUATION, APPARATUS AND SYSTEM EXECUTING THE METHOD}

본 발명의 실시예는 이상 상황을 탐지하기 위한 기술에 관한 것이다.

기존의 탐지형 비디오 분석 시스템들은 1대의 CCTV(Closed Circuit Television)을 대상으로 이상 행동을 탐지하고 그 결과를 이벤트 형태로 발생시킨다. 이 경우, 1대의 CCTV에서 촬영한 수 분(Min) 이내의 짧은 영상을 활용하기 때문에 제한적인 이상 행동만을 탐지하게 된다는 한계가 있다. 또한, 순전히 이미지 프로세싱에 의존하기 때문에 기술적 한계로 인해 이상 행동 탐지의 정확도에도 한계가 존재한다.

한국등록특허공보 제10-0986261호(2010.10.07)

본 발명의 실시예는 다양한 종류의 이상 상황을 탐지하기 위한 이상 상황 탐지 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.

본 발명의 실시예는 이상 상황 탐지의 정확도를 높이고 신속하게 탐지하기 위한 이상 상황 탐지 방법 및 이를 수행하기 위한 장치 및 시스템을 제공하기 위한 것이다.

예시적인 실시예에 따른 이상 상황 탐지 시스템은, 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터를 메타 데이터 DB(DataBase)에 저장하는 메타 데이터 관리 모듈; 상기 메타 데이터 DB에 저장된 메타 데이터들을 분석하여 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성하고, 생성한 통계 정보를 통계 정보 DB에 저장하는 통계 정보 생성 모듈; 사용자의 입력에 따른 컨텍스트 정보를 컨텍스트 정보 DB에 저장하는 컨텍스트 관리 모듈; 및 상기 메타 데이터 관리 모듈로부터 메타 데이터를 수신하는 경우, 상기 수신한 메타 데이터와 상기 컨텍스트 정보에 대응되는 상기 통계 정보를 비교하여 상기 수신한 메타 데이터가 이상 상황인지 여부를 탐지하는 이상 상황 탐지 모듈을 포함한다.

상기 통계 정보 생성 모듈은, 서로 다른 복수 개의 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성하는 것으로, 상기 메타 데이터 DB에서 기 설정된 기간 동안의 메타 데이터들을 로드하고, 로드한 상기 메타 데이터들을 각 이상 상황 별 탐지를 위한 통계 정보 생성 프로그램에 따라 분석하여 상기 통계 정보를 생성할 수 있다.

상기 이상 상황 탐지 모듈은, 기 설정된 복수 개의 이상 상황 탐지 룰을 병렬적으로 실행하고 상기 수신한 메타 데이터와 상기 통계 정보를 비교하여 상기 수신한 메타 데이터가 상기 복수 개의 이상 상황에 해당하는지 여부를 각각 탐지할 수 있다.

상기 컨텍스트 정보는, 상기 촬영 영상이 촬영된 때의 해당 지역의 날씨 정보, 기온 정보, 시간 정보, 및 해당 지역의 특이 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

상기 메타 데이터는, 이동 객체의 속도 데이터이고, 상기 이상 상황 탐지 모듈에는, 상기 이동 객체가 위험 속도인지 여부를 탐지하는 이상 상황 탐지 룰이 실장되며, 상기 이상 상황 탐지 모듈은, 상기 날씨 정보, 상기 기온 정보, 및 상기 시간 정보 중 적어도 하나의 컨텍스트 정보에 따라 상기 이상 상황 탐지 룰에서 상기 위험 속도를 다르게 설정할 수 있다.

상기 이상 상황 탐지 모듈은, 상기 컨텍스트 정보에 따라 기 설정된 이상 상황 탐지 룰을 변경하거나 신규 이상 상황 탐지 룰을 생성할 수 있다.

상기 컨텍스트 정보는, 상기 복수 개의 외부 영상 관련 기기 별로 설정되고, 상기 이상 상황 탐지 모듈은, 상기 메타 데이터 관리 모듈로부터 상기 메타 데이터와 함께 해당 외부 영상 관련 기기의 식별 정보를 수신하며, 상기 컨텍스트 정보 DB에서 상기 외부 영상 관련 기기의 식별 정보에 대응되는 컨텍스트 정보를 조회하고, 조회된 상기 컨텍스트 정보에 따라 이상 상황 탐지 룰을 변경 또는 정의하여 이상 상황 여부를 탐지할 수 있다.

상기 메타 데이터는, 소정 지역 내의 낯선 객체 인식 메타 데이터이고, 상기 통계 정보 생성 모듈은, 상기 메타 데이터 DB에 저장된 메타 데이터들을 분석하여 기 설정된 기간 동안 상기 지역에서 기 설정된 횟수 이상 인식된 객체에 대한 통계 정보를 생성할 수 있다.

예시적인 실시예에 따른 이상 상황 탐지 방법은, 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터를 메타 데이터 DB(DataBase)에 저장하는 단계; 상기 메타 데이터 DB에 저장된 메타 데이터들을 분석하여 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성하는 단계; 사용자의 입력에 따른 컨텍스트 정보를 컨텍스트 정보 DB에 저장하는 단계; 및 상기 메타 데이터와 상기 컨텍스트 정보에 대응되는 상기 통계 정보를 비교하여 상기 메타 데이터가 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계를 포함한다.

상기 통계 정보를 생성하는 단계는, 서로 다른 복수 개의 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성하는 것으로, 상기 메타 데이터 DB에서 기 설정된 기간 동안의 메타 데이터들을 로드하는 단계; 및 로드한 상기 메타 데이터들을 각 이상 상황 별 탐지를 위한 통계 정보 생성 프로그램에 따라 분석하여 상기 통계 정보를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계는, 기 설정된 복수 개의 이상 상황 탐지 룰을 병렬적으로 실행하고 상기 수신한 메타 데이터와 상기 통계 정보를 비교하여 상기 수신한 메타 데이터가 상기 복수 개의 이상 상황에 해당하는지 여부를 각각 탐지할 수 있다.

상기 메타 데이터는, 이동 객체의 속도 데이터이고, 상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계는, 상기 이동 객체가 위험 속도인지 여부를 탐지하는 이상 상황 탐지 룰에 의해 실행되고, 상기 날씨 정보, 상기 기온 정보, 및 상기 시간 정보 중 적어도 하나의 컨텍스트 정보에 따라 상기 이상 상황 탐지 룰에서 상기 위험 속도를 다르게 설정하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계는, 상기 컨텍스트 정보에 따라 기 설정된 이상 상황 탐지 룰을 변경하거나 신규 이상 상황 탐지 룰을 생성하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 컨텍스트 정보는, 상기 복수 개의 외부 영상 관련 기기 별로 설정되고, 상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계는, 상기 컨텍스트 정보 DB에서 해당 외부 영상 관련 기기에 설정된 컨텍스트 정보를 조회하는 단계; 및 조회된 상기 컨텍스트 정보에 따라 이상 상황 탐지 룰을 변경 또는 정의하여 이상 상황 여부를 탐지하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 메타 데이터는, 소정 지역 내의 낯선 객체 인식 메타 데이터이고, 상기 통계 정보를 생성하는 단계는, 상기 메타 데이터 DB에 저장된 메타 데이터들을 분석하여 기 설정된 기간 동안 상기 지역에서 기 설정된 횟수 이상 인식된 객체에 대한 통계 정보를 생성할 수 있다.

예시적인 실시예에 따른 장치는, 하나 이상의 프로세서; 메모리; 및 하나 이상의 프로그램을 포함하는 장치로서, 상기 하나 이상의 프로그램은 상기 메모리에 저장되고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되도록 구성되며, 상기 프로그램은, 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터를 수신하는 단계; 컨텍스트 정보 DB를 조회하여 상기 수신한 메타 데이터에 대응되는 컨텍스트 정보를 조회하는 단계; 및 상기 수신한 메타 데이터와 상기 컨텍스트 정보에 대응되는 기 저장된 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 비교하여 상기 수신한 메타 데이터가 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계를 실행하기 위한 명령어들을 포함한다.

상기 통계 정보는, 기 설정된 기간 동안 상기 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터들을 각 이상 상황별 탐지를 위한 통계 정보 생성 프로그램에 따라 분석하여 생성된 것일 수 있다.

상기 프로그램은, 상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계에서, 기 설정된 복수 개의 이상 상황 탐지 룰을 병렬적으로 실행하고 상기 수신한 메타 데이터와 상기 통계 정보를 비교하여 상기 수신한 메타 데이터가 상기 복수 개의 이상 상황에 해당하는지 여부를 각각 탐지하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다.

상기 프로그램은, 조회된 상기 컨텍스트 정보에 따라 기 설정된 이상 상황 탐지 룰을 변경하거나 신규 이상 상황 탐지 룰을 생성하는 단계를 더 실행하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다.

상기 메타 데이터는, 이동 객체의 속도 데이터이고, 상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계는, 상기 이동 객체가 위험 속도인지 여부를 탐지하는 이상 상황 탐지 룰에 의해 실행되며, 상기 프로그램은, 사용자에 의해 입력된 날씨 정보, 기온 정보, 및 시간 정보 중 적어도 하나의 컨텍스트 정보에 따라 상기 이상 상황 탐지 룰에서 상기 위험 속도를 다르게 설정하는 단계를 실행하기 위한 명령어들을 포함할 수 있다.

상기 메타 데이터는, 소정 지역 내의 낯선 객체 인식 메타 데이터이고, 상기 통계 정보는, 기 설정된 기간 동안 상기 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터들을 분석하여 상기 지역에서 기 설정된 횟수 이상 인식된 객체에 대한 통계 정보일 수 있다.

본 발명의 실시예에 의하면, 기존의 촬영 영상에서 추출한 대용량의 메타 데이터를 분석하여 통계 정보를 생성하고, 통계 정보와 현재 수신한 촬영 영상의 메타 데이터를 비교함으로써, 기존의 방식으로는 탐지하지 못하였던 다양한 종류의 이상 상황(예를 들어, 아파트 단지 내의 낯선 사람 출현 또는 기존 주민의 장기간 미탐지 현상, 공공 장소에서 동일 시간 대에 평소보다 많은 사람이 모이는 현상 등)을 실시간 탐지할 수 있게 된다.

또한, 사용자가 입력하는 컨텍스트 정보에 따라 동적인 이상 상황 탐지 룰을 적용함으로써, 새로운 유형의 이상 상황 탐지(예를 들어, 날씨 상태를 고려한 위험 속도의 차량 탐지, 폭우/폭설/황사 등의 날씨 상태에서 외부 활동 중인 사람 탐지, 위험 지역 또는 접근 금지 지역으로 설정된 곳에서 활동 중인 사람 탐지 등)가 가능해지게 된다.

또한, 이상 상황 탐지 모듈은 이상 상황 탐지 룰에 따라 이미 분석된 통계 정보와 수신된 메타 데이터를 비교하게 되므로, 장기간 동안 축적된 메타 데이터를 이용하여 정확도를 높이면서 신속하게 이상 상황을 탐지할 수 있게 된다.

도 1은 예시적인 일 실시예에 따른 이상 상황 탐지 시스템의 구성을 나타낸 블럭도
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이상 상황 탐지 시스템을 이용하여 지역 내 낯선 차량을 탐지하는 방법을 나타낸 흐름도
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이상 상황 탐지 시스템을 이용하여 위험 속도 차량을 탐지하는 방법을 나타낸 흐름도
도 4는 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 예시적인 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 나타낸 도면

이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.

본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.

이하의 설명에 있어서, 신호 또는 정보의 "전송", "통신", "송신", "수신" 기타 이와 유사한 의미의 용어는 일 구성요소에서 다른 구성요소로 신호 또는 정보가 직접 전달되는 것뿐만이 아니라 다른 구성요소를 거쳐 전달되는 것도 포함한다. 특히 신호 또는 정보를 일 구성요소로 "전송" 또는 "송신"한다는 것은 그 신호 또는 정보의 최종 목적지를 지시하는 것이고 직접적인 목적지를 의미하는 것이 아니다. 이는 신호 또는 정보의 "수신"에 있어서도 동일하다. 또한 본 명세서에 있어서, 2 이상의 데이터 또는 정보가 "관련"된다는 것은 하나의 데이터(또는 정보)를 획득하면, 그에 기초하여 다른 데이터(또는 정보)의 적어도 일부를 획득할 수 있음을 의미한다.

도 1은 예시적인 일 실시예에 따른 이상 상황 탐지 시스템의 구성을 나타낸 블럭도이다.

도 1을 참조하면, 이상 상황 탐지 시스템(100)은 메타 데이터 관리 모듈(102), 통계 정보 생성 모듈(104), 컨텍스트 관리 모듈(106), 사용자 인터페이스(108), 이상 상황 탐지 모듈(110), 및 데이터베이스(112)를 포함할 수 있다. 메타 데이터 관리 모듈(102), 통계 정보 생성 모듈(104), 컨텍스트 관리 모듈(106), 및 이상 상황 탐지 모듈(110) 중 2 이상은 한 개의 장치로 통합되어 구현될 수 있다. 여기서, 데이터베이스(112)는 메타 데이터 DB(Data Base)(121), 통계 정보 DB(123), 및 컨텍스트 정보 DB(125)를 포함할 수 있다.

메타 데이터 관리 모듈(102)은 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터를 이상 상황 탐지 모듈(110)로 전달할 수 있다. 메타 데이터 관리 모듈(102)은 복수 개의 외부 영상 관련 기기(예를 들어, 촬영 장치, 센서, 비디오 분석 시스템 등)와 통신 가능하게 연결될 수 있다. 복수 개의 외부 영상 관련 기기는 소정 지역(예를 들어, 아파트 단지, 주차장, 백화점, 마트, 단위 행정 구역(동, 리, 마을 등), 지하철 역, 광장 등) 내에 설치될 수 있다.

메타 데이터 관리 모듈(102)은 복수 개의 외부 영상 관련 기기로부터 촬영 영상을 수신하고, 수신한 촬영 영상에서 메타 데이터를 추출하여 이상 상황 탐지 모듈(110)로 전달할 수 있다. 또는, 메타 데이터 관리 모듈(102)은 복수 개의 외부 영상 관련 기기로부터 촬영 영상의 메타 데이터를 수신하여 이상 상황 탐지 모듈(110)로 전달할 수도 있다. 또한, 메타 데이터 관리 모듈(102)은 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터를 데이터베이스(112)(보다 자세하게는, 메타 데이터 DB(121))에 저장할 수 있다. 여기서, 메타 데이터는 촬영 영상에서 추출되는 객체 인식 메타 데이터 및 이벤트 인식 메타 데이터 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.

통계 정보 생성 모듈(104)은 데이터베이스(112)에 저장된 메타 데이터들을 로드하고, 메타 데이터들을 분석하여 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성할 수 있다. 통계 정보 생성 모듈(104)은 장기간(예를 들어, 수일 또는 수개월 이상 등) 동안 축적된 메타 데이터들을 분석하여 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성하게 된다. 통계 정보 생성 모듈(104)에는 기 설정된 각 이상 상황 별로 통계 정보를 생성하기 위한 프로그램(이하, "통계 정보 생성 프로그램"으로 지칭될 수 있음)(또는 애플리케이션)이 설치될 수 있다. 사용자는 사용자 인터페이스(108)를 통해 통계 정보 생성 프로그램을 통계 정보 생성 모듈(104)에 설치할 수 있다. 통계 정보 생성 프로그램은 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 통계 정보 생성 프로그램은 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에 저장될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체에는 통계 정보 생성 모듈(104)에서 통계 정보 생성 프로그램과 같은 명령어 집합을 실행하기 위한 운영 체제의 컴포넌트들을 포함한다.

통계 정보 생성 모듈(104)은 기 설정된 스케줄링에 따라(또는 주기적으로) 통계 정보 생성 프로그램을 실행하여 데이터베이스(112)에 저장된 메타 데이터들을 로드하고, 메타 데이터들을 분석하여 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성할 수 있다. 통계 정보 생성 프로그램은 탐지하고자 하는 이상 상황에 따라 개발되어 신규 추가되거나 수정(또는 업그레이드)될 수 있다. 통계 정보 생성 모듈(104)은 생성된 통계 정보를 데이터베이스(112)(보다 자세하게는, 통계 정보 DB(123))에 저장할 수 있다.

컨텍스트 관리 모듈(106)은 사용자 인터페이스(108)를 통해 입력되는 컨텍스트 정보를 관리할 수 있다. 여기서, 컨텍스트 정보는 해당 컨텍스트(Context)에 맞는 이상 상황을 탐지하기 위한 것으로, 이상 상황 탐지 모듈(104)에서 해당 컨텍스트에 맞는 조건의 이상 상황을 탐지하는 룰(Rule)을 정의하기 위해 사용될 수 있다. 컨텍스트 정보는 영상이 촬영된 주변 환경 또는 상황에 대한 정보를 포함할 수 있다. 예시적인 실시예에서, 컨텍스트 정보는 영상이 촬영된 때의 날씨 정보, 기온 정보, 시간 정보, 해당 지역 특이 정보(예를 들어, 위험 지역 또는 접근 금지 지역 등) 등을 포함할 수 있다. 컨텍스트 관리 모듈(106)은 컨텍스트 정보를 데이터베이스(112)(보다 자세하게는 컨텍스트 정보 DB(125))에 저장할 수 있다. 컨텍스트 관리 모듈(106)은 컨텍스트 정보의 종류 별로 이를 관리할 수 있다.

사용자는 사용자 인터페이스(108)를 통해 각 촬영 장치 별로 컨텍스트 정보를 입력할 수 있다. 이 경우, 각 촬영 장치에서 촬영되는 영상은 이상 상황 탐지 시스템(100)에서 해당 촬영 장치에 설정된 컨텍스트 정보에 대응되는 이상 상황을 탐지하는데 사용될 수 있다. 컨텍스트 관리 모듈(106)은 사용자 인터페이스(108)를 통해 입력되는 사용자의 명령에 따라 기 저장된 컨텍스트 정보를 수정할 수 있다.

사용자 인터페이스(108)는 통계 정보 생성 프로그램을 관리(예를 들어, 통계 정보 생성 프로그램의 등록 및 스케줄링 설정 등)하는 화면을 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(108)는 통계 정보 생성 프로그램을 실행(예를 들어, 스케줄링에 의한 실행 또는 사용자의 입력에 따른 즉시 실행 등)하는 화면을 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(108)는 컨텍스트 종류를 관리하는 화면을 사용자에게 제공할 수 있다. 사용자 인터페이스(108)는 촬영 장치별로 컨텍스트 정보를 입력하기 위한 화면을 사용자에게 제공할 수 있다.

이상 상황 탐지 모듈(110)은 메타 데이터 관리 모듈(102)로부터 메타 데이터(예를 들어, 객체 인식 메타 데이터, 이벤트 인식 메타 데이터 등)를 수신하는 경우, 데이터베이스(112)에 저장된 통계 정보를 이용하여 상기 메타 데이터가 이상 상황인지 여부를 탐지할 수 있다. 이상 상황 탐지 모듈(110)은 수신된 메타 데이터에 이상 상황이 탐지되는 경우, 관리자 단말기(미도시)로 이상 상황 탐지 사실을 알릴 수 있다.

예시적인 실시예에서, 이상 상황 탐지 모듈(110)에는 미리 정의된 적어도 하나의 이상 상황 탐지 룰이 로딩될 수 있다. 메타 데이터 관리 모듈(102)로부터 메타 데이터가 수신되는 경우, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 수신된 메타 데이터와 데이터베이스(112)에 저장된 통계 정보를 대상으로 미리 정의된 이상 상황 탐지 룰을 실행시켜 수신된 메타 데이터가 이상 상황인지 여부를 탐지할 수 있다. 이상 상황 탐지 모듈(110)에는 다양한 이상 상황을 탐지하기 위한 서로 다른 종류의 복수 개의 이상 상황 탐지 룰이 로딩될 수 있다. 이상 상황 탐지 모듈(110)은 메타 데이터 관리 모듈(102)로부터 메타 데이터가 수신될 때마다, 복수 개의 이상 상황 탐지 룰을 각각 실행시켜 이상 상황 여부를 탐지할 수 있다. 이때, 복수 개의 이상 상황 탐지 룰은 병렬적으로 동시에 실행될 수 있다. 이상 상황 탐지 모듈(110)은 이상 상황 탐지 룰에 따라 이미 분석된 통계 정보와 수신된 메타 데이터를 비교하게 되므로, 장기간 동안 축적된 메타 데이터를 이용하여 정확도를 높이면서 신속하게 이상 상황을 탐지할 수 있게 된다.

이상 상황 탐지 모듈(110)은 컨텍스트 관리 모듈(106)에서 컨텍스트 정보가 변경 또는 추가되는 경우, 그에 맞게 기존의 이상 상황 탐지 룰을 변경시키거나 새로운 이상 상황 탐지 룰을 정의할 수 있다. 이상 상황 탐지 모듈(110)은 메타 데이터 관리 모듈(102)에서 전달되는 메타 데이터가 이상 상황 탐지 룰의 조건을 만족하는지 여부에 따라 이상 상황을 탐지할 수 있다.

데이터베이스(112)는 메타 데이터 DB(121), 통계 정보 DB(123), 및 컨텍스트 정보 DB(125)를 포함할 수 있다. 메타 데이터 DB(121)는 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터를 저장할 수 있다. 메타 데이터 DB(121)는 메타 데이터 관리 모듈(102)로부터 전달받은 메타 데이터를 축적하게 된다. 즉, 외부 영상 관련 기기에서 촬영된 영상으로부터 추출된 메타 데이터는 메타 데이터 DB(121)에서 시간이 지남에 따라 장기간 동안 축적되게 된다. 이상 상황 탐지 시스템(100)은 촬영 영상 자체를 저장하지 않고, 촬영 영상에서 추출된 메타데이터를 저장하여 데이터량을 줄일 수 있다. 통계 정보 DB(123)는 통계 정보 생성 모듈(104)에서 생성된 통계 정보를 저장할 수 있다. 컨텍스트 정보 DB(125)는 컨텍스트 정보를 저장할 수 있다. 데이터베이스(112)는 대용량의 정보를 저장하게 되므로, 빅 데이터용 DBMS(Data Base Management System)이 사용될 수 있다. 또한, 데이터베이스(112)는 DAS(Direct Attached Storage)와 같은 로컬 스토리지, NAS(Network Attached Storage) 또는 SAN(Storage Area Network)와 같은 네트워크 스토리지, 및 클라우드 스토리지 등을 그 이외의 다양한 형태의 스토리지를 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 의하면, 기존의 촬영 영상에서 추출한 대용량의 메타 데이터를 분석하여 통계 정보를 생성하고, 통계 정보와 현재 수신한 촬영 영상의 메타 데이터를 비교함으로써, 기존의 방식으로는 탐지하지 못하였던 다양한 종류의 이상 상황(예를 들어, 아파트 단지 내의 낯선 사람 출현 또는 기존 주민의 장기간 미탐지 현상, 공공 장소에서 동일 시간 대에 평소보다 많은 사람이 모이는 현상 등)을 실시간 탐지할 수 있게 된다. 또한, 사용자가 입력하는 컨텍스트 정보에 따라 동적인 이상 상황 탐지 룰을 적용함으로써, 새로운 유형의 이상 상황 탐지(예를 들어, 날씨 상태를 고려한 위험 속도의 차량 탐지, 폭우/폭설/황사 등의 날씨 상태에서 외부 활동 중인 사람 탐지, 위험 지역 또는 접근 금지 지역으로 설정된 곳에서 활동 중인 사람 탐지 등)가 가능해지게 된다.

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 이상 상황 탐지 시스템을 이용하여 지역 내 낯선 차량을 탐지하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다. 또한 실시예에 따라 상기 방법에 도시되지 않은 하나 이상의 단계들이 상기 방법과 함께 수행될 수도 있다.

도 2를 참조하면, 메타 데이터 관리 모듈(102)은 일정 지역 내에 설치된 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출한 차량 번호 정보(즉, 객체 인식 메타 데이터)를 메타 데이터 DB(121)에 저장한다(S 101). 예시적인 실시예에서, 메타 데이터 관리 모듈(102)은 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에 차량이 포함되는 경우, 각 촬영 영상에서 차량의 차량 번호 정보를 추출하여 메타 데이터 DB(121)에 저장할 수 있다. 또한, 메타 데이터 관리 모듈(102)은 상기 추출한 차량 번호 정보를 이상 상황 탐지 모듈(110)로 전달할 수 있다.

다음으로, 통계 정보 생성 모듈(104)은 메타 데이터 DB(121)에서 일정 기간(예를 들어, 최근 1개월 등) 동안의 차량 번호 정보를 로드하여 지역 주민 차량에 대한 통계 정보를 생성한다(S 103). 통계 정보 생성 모듈(104)은 일정 기간 동안 기 설정된 횟수(예를 들어, 3회) 이상 인식되는 차량 번호를 지역 주민 차량으로 판단할 수 있다. 통계 정보 생성 모듈(104)은 기 설정된 스케줄링에 따라 차량 번호 통계 정보 생성 프로그램을 실행시켜 단계 S 103을 수행할 수 있다.

다음으로, 통계 정보 생성 모듈(104)은 지역 주민 차량에 대한 통계 정보를 통계 정보 DB(123)에 저장한다(S 105). 통계 정보 생성 모듈(104)은 주기적으로(예를 들어, 24시간 간격으로) 메타 데이터 DB(121)에서 차량 번호 정보를 로드하여 지역 주민 차량에 대한 통계 정보를 갱신(업데이트)할 수 있다.

다음으로, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 메타 데이터 관리 모듈(102)로부터 차량 번호 정보가 수신되는 경우(S 107), 수신된 차량 번호 정보와 통계 정보 DB(123)에 저장된 지역 주민 차량에 대한 통계 정보를 비교하여 수신된 차량 번호 정보가 지역 주민의 차량 번호인지 여부를 확인한다(S 109). 이상 상황 탐지 모듈(110)은 낯선 차량 번호 탐지 룰을 실행시켜 단계 S 109를 수행할 수 있다.

단계 S 109의 확인 결과, 수신된 차량 번호 정보가 지역 주민의 차량 번호가 아닌 경우, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 수신된 차량 번호 정보에 해당하는 차량을 낯선 차량으로 판단하여 낯선 차량 탐지 사실을 알림한다(S 111).

한편, 지역 내 낯선 사람 탐지도 이와 유사한 방법으로 수행할 수 있다. 이때, 도 2에서 차량 번호 정보 대신 얼굴 특징 정보를 활용하고, 낯선 사람 탐지 시 지역 주민의 얼굴 특징 통계 정보와 수신한 얼굴 특징 정보의 유사도를 통해 확인할 수 있다.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 이상 상황 탐지 시스템을 이용하여 위험 속도 차량을 탐지하는 방법을 나타낸 흐름도이다. 여기서는 날씨 상태(즉, 컨텍스트)를 고려하여 위험 속도 차량을 탐지하는 방법을 설명하기로 한다. 도시된 흐름도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다. 또한 실시예에 따라 상기 방법에 도시되지 않은 하나 이상의 단계들이 상기 방법과 함께 수행될 수도 있다.

도 3을 참조하면, 컨텍스트 관리 모듈(106)은 사용자 인터페이스(108)를 통해 입력되는 날씨 상태 정보(즉, 컨텍스트 정보)를 컨텍스트 정보 DB(125)에 저장한다(S 201). 사용자는 사용자 인터페이스(108)를 통해 각 외부 영상 관련 기기 별로 해당 외부 영상 관련 기기가 설치된 지역의 날씨 상태 정보(예를 들어, 맑음, 강우, 강설 등)를 입력할 수 있다.

다음으로, 메타 데이터 관리 모듈(102)은 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 차량 속도 정보를 이상 상황 탐지 모듈(110)로 전달한다(S 203). 예시적인 실시예에서, 메타 데이터 관리 모듈(102)은 각 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 차량 객체를 인식하고, 차량 객체의 차량 속도 정보를 추출하여 이상 상황 탐지 모듈(110)로 전달할 수 있다. 이때, 메타 데이터 관리 모듈(102)은 해당 외부 영상 관련 기기의 식별 정보를 함께 전달할 수 있다.

다음으로, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 메타 데이터 관리 모듈(102)로부터 차량 속도 정보 및 외부 영상 관련 기기의 식별 정보를 수신하는 경우, 해당 외부 영상 관련 기기에 설정된 날씨 상태 정보를 확인한다(S 205). 이상 상황 탐지 모듈(110)은 컨텍스트 정보 DB(125)를 조회하여 해당 외부 영상 관련 기기에 설정된 날씨 상태 정보를 확인할 수 있다.

다음으로, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 해당 외부 영상 관련 기기에 설정된 날씨 상태 정보에 따라 위험 속도 차량 탐지 룰을 변경한다(S 207). 예를 들어, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 해당 외부 영상 관련 기기에 설정된 날씨 상태 정보가 "맑음"인 경우, 속도가 100km/h 이상인 차량을 위험 속도 차량으로 탐지하도록 상기 룰을 변경할 수 있다. 또한, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 해당 외부 영상 관련 기기에 설정된 날씨 상태 정보가 "강우"인 경우, 속도가 80km/h 이상인 차량을 위험 속도 차량으로 탐지하도록 상기 룰을 변경할 수 있다. 또한, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 해당 외부 영상 관련 기기에 설정된 날씨 상태 정보가 "강설"인 경우, 속도가 60km/h 이상인 차량을 위험 속도 차량으로 탐지하도록 상기 룰을 변경할 수 있다.

다음으로, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 메타 데이터 관리 모듈(102)로부터 수신한 차량 속도 정보가 위험 속도 차량 탐지 룰의 조건을 만족하는지 여부를 확인한다(S 209). 즉, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 수신한 차량 속도 정보가 해당 외부 영상 관련 기기에 설정된 날씨 상태 정보에 따라 변경된 위험 속도 차량 탐지 룰의 조건을 만족하는지 여부를 확인한다.

단계 S 209의 확인 결과, 수신한 차량 속도 정보가 위험 속도 차량 탐지 룰의 조건을 만족하는 경우, 이상 상황 탐지 모듈(110)은 위험 속도 차량 탐지 사실을 알림한다(S 211).

도 4는 예시적인 실시예들에서 사용되기에 적합한 예시적인 컴퓨팅 장치를 포함하는 컴퓨팅 환경을 도시한다.

도 4에 도시된 예시적인 컴퓨팅 환경(200)은 컴퓨팅 장치(210)를 포함한다. 통상적으로, 각 구성은 상이한 기능 및 능력을 가질 수 있고, 이하에 기술되지 않았더라도 그 구성에 적합한 컴포넌트를 추가적으로 포함할 수 있다. 컴퓨팅 장치(210)는 메타 데이터를 관리하는 장치(예를 들어, 메타 데이터 관리 모듈(102))일 수 있다. 또한, 컴퓨터 장치(210)는 통계 정보를 생성하는 장치(예를 들어, 통계 정보 생성 모듈(104))일 수 있다. 또한, 컴퓨터 장치(210)는 컨텍스트 정보를 관리하는 장치(예를 들어, 컨텍스트 관리 모듈(106))일 수 있다. 또한, 컴퓨터 장치(210)는 이상 상황을 탐지하기 위한 장치(예를 들어, 이상 상황 탐지 모듈(110))일 수 있다.

컴퓨팅 장치(210)는 적어도 하나의 프로세서(212), 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(214) 및 버스(260)를 포함한다. 프로세서(212)는 버스(260)와 연결되고, 버스(260)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(214)를 포함하여 컴퓨팅 장치(210)의 다른 다양한 컴포넌트들을 프로세서(212)에 연결한다.

프로세서(212)는 컴퓨팅 장치(210)로 하여금 앞서 언급된 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예컨대, 프로세서(212)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(214)에 저장된 컴퓨터 실행 가능 명령어를 실행할 수 있고, 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(214)에 저장된 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서(212)에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치(210)로 하여금 소정의 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.

컴퓨터 판독 가능 저장 매체(214)는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드(예컨대, 애플리케이션(230)에 포함되는 명령어), 프로그램 데이터(예컨대, 애플리케이션(230)에 의해 사용되는 데이터) 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(214)에 저장된 애플리케이션(230)은 프로세서(212)에 의해 실행 가능한 명령어의 소정의 집합을 포함한다.

도 4에 도시된 메모리(216) 및 저장 장치(218)는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체(214)의 예이다. 메모리(216)에는 프로세서(212)에 의해 실행될 수 있는 컴퓨터 실행 가능 명령어가 로딩될 수 있다. 또한, 메모리(216)에는 프로그램 데이터가 저장될 수 있다. 예컨대, 이러한 메모리(216)는 랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다. 다른 예로서, 저장 장치(218)는 정보의 저장을 위한 하나 이상의 착탈 가능하거나 착탈 불가능한 컴포넌트를 포함할 수 있다. 예컨대, 저장 장치(218)는 하드 디스크, 플래시 메모리, 자기 디스크, 광 디스크, 컴퓨팅 장치(210)에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.

컴퓨팅 장치(210)는 또한 하나 이상의 입출력 장치(270)를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스(220)를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스(220)는 버스(260)에 연결된다. 입출력 장치(270)는 입출력 인터페이스(220)를 통해 컴퓨팅 장치(210)(의 다른 컴포넌트들)에 연결될 수 있다. 입출력 장치(270)는 포인팅 장치, 키보드, 터치 입력 장치, 음성 입력 장치, 센서 장치 및/또는 촬영 장치와 같은 입력 장치 및/또는 디스플레이 장치, 프린터, 스피커 및/또는 네트워크 카드와 같은 출력 장치를 포함할 수 있다.

한편, 소정의 실시예는 본 명세서에서 기술한 과정을 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 저장 매체를 포함할 수 있다. 이러한 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 그 컴퓨터 판독 가능 저장 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체, 플롭티컬 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.

이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.

100 : 이상 상황 탐지 시스템
102 : 메타 데이터 관리 모듈
104 : 통계 정보 생성 모듈
106 : 컨텍스트 관리 모듈
108 : 사용자 인터페이스
110 : 이상 상황 탐지 모듈
112 : 데이터베이스
121 : 메타 데이터 DB
123 : 통계 정보 DB
125 : 컨텍스트 정보 DB

Claims

복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터를 메타 데이터 DB(DataBase)에 저장하는 메타 데이터 관리 모듈;
상기 메타 데이터 DB에 저장된 메타 데이터들을 분석하여 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성하고, 생성한 통계 정보를 통계 정보 DB에 저장하는 통계 정보 생성 모듈;
사용자의 입력에 따른 컨텍스트 정보를 컨텍스트 정보 DB에 저장하는 컨텍스트 관리 모듈; 및
상기 메타 데이터 관리 모듈로부터 메타 데이터를 수신하는 경우, 상기 수신한 메타 데이터와 상기 컨텍스트 정보에 대응되는 상기 통계 정보를 비교하여 상기 수신한 메타 데이터가 이상 상황인지 여부를 탐지하는 이상 상황 탐지 모듈을 포함하는, 이상 상황 탐지 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 통계 정보 생성 모듈은, 서로 다른 복수 개의 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성하는 것으로,
상기 메타 데이터 DB에서 기 설정된 기간 동안의 메타 데이터들을 로드하고, 로드한 상기 메타 데이터들을 각 이상 상황 별 탐지를 위한 통계 정보 생성 프로그램에 따라 분석하여 상기 통계 정보를 생성하는, 이상 상황 탐지 시스템.
청구항 2에 있어서,
상기 이상 상황 탐지 모듈은,
기 설정된 복수 개의 이상 상황 탐지 룰을 병렬적으로 실행하고 상기 수신한 메타 데이터와 상기 통계 정보를 비교하여 상기 수신한 메타 데이터가 상기 복수 개의 이상 상황에 해당하는지 여부를 각각 탐지하는, 이상 상황 탐지 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 컨텍스트 정보는,
상기 촬영 영상이 촬영된 때의 해당 지역의 날씨 정보, 기온 정보, 시간 정보, 및 해당 지역의 특이 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 이상 상황 탐지 시스템.
청구항 4에 있어서,
상기 메타 데이터는, 이동 객체의 속도 데이터이고,
상기 이상 상황 탐지 모듈에는, 상기 이동 객체가 위험 속도인지 여부를 탐지하는 이상 상황 탐지 룰이 실장되며,
상기 이상 상황 탐지 모듈은, 상기 날씨 정보, 상기 기온 정보, 및 상기 시간 정보 중 적어도 하나의 컨텍스트 정보에 따라 상기 이상 상황 탐지 룰에서 상기 위험 속도를 다르게 설정하는, 이상 상황 탐지 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 이상 상황 탐지 모듈은,
상기 컨텍스트 정보에 따라 기 설정된 이상 상황 탐지 룰을 변경하거나 신규 이상 상황 탐지 룰을 생성하는, 이상 상황 탐지 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 컨텍스트 정보는, 상기 복수 개의 외부 영상 관련 기기 별로 설정되고,
상기 이상 상황 탐지 모듈은,
상기 메타 데이터 관리 모듈로부터 상기 메타 데이터와 함께 해당 외부 영상 관련 기기의 식별 정보를 수신하며, 상기 컨텍스트 정보 DB에서 상기 외부 영상 관련 기기의 식별 정보에 대응되는 컨텍스트 정보를 조회하고, 조회된 상기 컨텍스트 정보에 따라 이상 상황 탐지 룰을 변경 또는 정의하여 이상 상황 여부를 탐지하는, 이상 상황 탐지 시스템.
청구항 1에 있어서,
상기 메타 데이터는, 소정 지역 내의 낯선 객체 인식 메타 데이터이고,
상기 통계 정보 생성 모듈은,
상기 메타 데이터 DB에 저장된 메타 데이터들을 분석하여 기 설정된 기간 동안 상기 지역에서 기 설정된 횟수 이상 인식된 객체에 대한 통계 정보를 생성하는, 이상 상황 탐지 시스템.
복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터를 메타 데이터 DB(DataBase)에 저장하는 단계;
상기 메타 데이터 DB에 저장된 메타 데이터들을 분석하여 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성하는 단계;
사용자의 입력에 따른 컨텍스트 정보를 컨텍스트 정보 DB에 저장하는 단계; 및
상기 메타 데이터와 상기 컨텍스트 정보에 대응하는 상기 통계 정보를 비교하여 상기 메타 데이터가 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계를 포함하는, 이상 상황 탐지 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 통계 정보를 생성하는 단계는, 서로 다른 복수 개의 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 생성하는 것으로,
상기 메타 데이터 DB에서 기 설정된 기간 동안의 메타 데이터들을 로드하는 단계; 및
로드한 상기 메타 데이터들을 각 이상 상황 별 탐지를 위한 통계 정보 생성 프로그램에 따라 분석하여 상기 통계 정보를 생성하는 단계를 포함하는, 이상 상황 탐지 방법.
청구항 10에 있어서,
상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계는,
기 설정된 복수 개의 이상 상황 탐지 룰을 병렬적으로 실행하고 상기 수신한 메타 데이터와 상기 통계 정보를 비교하여 상기 수신한 메타 데이터가 상기 복수 개의 이상 상황에 해당하는지 여부를 각각 탐지하는, 이상 상황 탐지 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 컨텍스트 정보는,
상기 촬영 영상이 촬영된 때의 해당 지역의 날씨 정보, 기온 정보, 시간 정보, 및 해당 지역의 특이 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 이상 상황 탐지 방법.
청구항 12에 있어서,
상기 메타 데이터는, 이동 객체의 속도 데이터이고,
상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계는, 상기 이동 객체가 위험 속도인지 여부를 탐지하는 이상 상황 탐지 룰에 의해 실행되고,
상기 날씨 정보, 상기 기온 정보, 및 상기 시간 정보 중 적어도 하나의 컨텍스트 정보에 따라 상기 이상 상황 탐지 룰에서 상기 위험 속도를 다르게 설정하는 단계를 포함하는, 이상 상황 탐지 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계는,
상기 컨텍스트 정보에 따라 기 설정된 이상 상황 탐지 룰을 변경하거나 신규 이상 상황 탐지 룰을 생성하는 단계를 포함하는, 이상 상황 탐지 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 컨텍스트 정보는, 상기 복수 개의 외부 영상 관련 기기 별로 설정되고,
상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계는,
상기 컨텍스트 정보 DB에서 해당 외부 영상 관련 기기에 설정된 컨텍스트 정보를 조회하는 단계; 및
조회된 상기 컨텍스트 정보에 따라 이상 상황 탐지 룰을 변경 또는 정의하여 이상 상황 여부를 탐지하는 단계를 포함하는, 이상 상황 탐지 방법.
청구항 9에 있어서,
상기 메타 데이터는, 소정 지역 내의 낯선 객체 인식 메타 데이터이고,
상기 통계 정보를 생성하는 단계는,
상기 메타 데이터 DB에 저장된 메타 데이터들을 분석하여 기 설정된 기간 동안 상기 지역에서 기 설정된 횟수 이상 인식된 객체에 대한 통계 정보를 생성하는, 이상 상황 탐지 방법.
하나 이상의 프로세서;
메모리; 및
하나 이상의 프로그램을 포함하는 장치로서,
상기 하나 이상의 프로그램은 상기 메모리에 저장되고 상기 하나 이상의 프로세서에 의해 실행되도록 구성되며,
상기 프로그램은,
복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터를 수신하는 단계;
컨텍스트 정보 DB를 조회하여 상기 수신한 메타 데이터에 대응되는 컨텍스트 정보를 조회하는 단계; 및
상기 수신한 메타 데이터와 상기 컨텍스트 정보에 대응되는 기 저장된 이상 상황 탐지를 위한 통계 정보를 비교하여 상기 수신한 메타 데이터가 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계를 실행하기 위한 명령어들을 포함하는 장치.
청구항 17에 있어서,
상기 통계 정보는,
기 설정된 기간 동안 상기 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터들을 각 이상 상황별 탐지를 위한 통계 정보 생성 프로그램에 따라 분석하여 생성된 것인, 장치.
청구항 18에 있어서,
상기 프로그램은, 상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계에서,
기 설정된 복수 개의 이상 상황 탐지 룰을 병렬적으로 실행하고 상기 수신한 메타 데이터와 상기 통계 정보를 비교하여 상기 수신한 메타 데이터가 상기 복수 개의 이상 상황에 해당하는지 여부를 각각 탐지하기 위한 명령어들을 포함하는, 장치.
청구항 17에 있어서,
상기 프로그램은,
조회된 상기 컨텍스트 정보에 따라 기 설정된 이상 상황 탐지 룰을 변경하거나 신규 이상 상황 탐지 룰을 생성하는 단계를 더 실행하기 위한 명령어들을 포함하는, 장치.
청구항 17에 있어서,
상기 메타 데이터는, 이동 객체의 속도 데이터이고,
상기 이상 상황인지 여부를 탐지하는 단계는, 상기 이동 객체가 위험 속도인지 여부를 탐지하는 이상 상황 탐지 룰에 의해 실행되며,
상기 프로그램은, 사용자에 의해 입력된 날씨 정보, 기온 정보, 및 시간 정보 중 적어도 하나의 컨텍스트 정보에 따라 상기 이상 상황 탐지 룰에서 상기 위험 속도를 다르게 설정하는 단계를 실행하기 위한 명령어들을 포함하는, 장치.
청구항 17에 있어서,
상기 메타 데이터는, 소정 지역 내의 낯선 객체 인식 메타 데이터이고,
상기 통계 정보는,
기 설정된 기간 동안 상기 복수 개의 외부 영상 관련 기기의 촬영 영상에서 추출된 메타 데이터들을 분석하여 상기 지역에서 기 설정된 횟수 이상 인식된 객체에 대한 통계 정보인, 장치.