KR20180076059A - 예측 진단 장치 및 감시 시스템 - Google Patents

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Abstract

본 실시예의 감시 시스템은 감시 카메라 및 모니터링 장치를 포함한다. 감시 카메라는 자신의 동작 환경의 정보를 모니터링 장치에게 전송한다. 모니터링 장치는, 감시 카메라의 동작 환경의 정보 및 감시 카메라의 적어도 한 부품의 특성 정보에 따라 상기 적어도 한 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보한다.

Description

예측 진단 장치 및 감시 시스템{Predictive diagnosis apparatus and surveillance system}
본 발명은, 감시 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 감시 카메라 및 모니터링 장치를 포함하는 감시 시스템에 관한 것이다.
도 1은 통상적인 감시 시스템에서의 고장 처리 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 1을 참조하여 이를 설명하기로 한다.
고장이 발생하면, 감시 영역 내의 보안 담당자는 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자에게 고장을 신고한다(단계 S1).
이에 따라, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자는 감시 영역에 일차 방문한다(단계 S2).
다음에, 유지보수 담당자 또는 설치자는, 고장 카메라를 임시 카메라로 교체하고, 고장 카메라를 회수하여 설치 회사에 가지고 간다(단계 S3).
다음에, 유지보수 담당자 또는 설치자는 고장 상태를 진단하여 교체 대상 부품을 찾아낸다(단계 S4).
다음에, 유지보수 담당자 또는 설치자는 교체 대상 부품의 새로운 부품을 제조 회사에 요청한다(단계 S5).
이에 따라, 제조 회사의 담당자는 새로운 부품을 유지보수 담당자 또는 설치자에게 송부한다(단계 S6).
다음에, 유지보수 담당자 또는 설치자는 교체 대상 부품을 상기 새로운 부품으로 교체한다(단계 S7)
다음에, 유지보수 담당자 또는 설치자는 수리된 감시 카메라를 가지고 감시 영역에 이차로 방문한다(단계 S8).
그리고, 유지보수 담당자 또는 설치자는 임시 카메라를 수리된 감시 카메라로 교체하고 감시 시스템을 점검한다(단계 S9).
상기와 같은 통상적인 감시 시스템에 의하면 다음과 같은 문제점들이 있다.
첫째, 감시 카메라의 어느 한 부품의 고장이 발생된 시점으로부터 임시 카메라로의 교체 시점(단계 S3의 완료 시점)까지 감시의 공백이 발생한다.
둘째, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자는, 2회 방문(단계들 S2 및 S8), 고장 카메라 회수(단계 S3) 및 진단(단계 S4)의 어려움을 겪는다.
상기 배경 기술의 문제점은, 발명자가 본 발명의 도출을 위해 보유하고 있었거나, 본 발명의 도출 과정에서 습득한 내용으로서, 반드시 본 발명의 출원 전에 일반 공중에게 공지된 내용이라 할 수는 없다.
한국 등록특허 공보 제0731592호 (출원인 : 주식회사 영국전자, 명칭 : 영상조합/자가진단 및 음성 통신이 가능한 송/수신 장치)
본 발명의 실시예들은, 감시의 공백이 없고, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자의 편리를 증진할 수 있게 해주는 예측 진단 장치 및 감시 시스템을 제공하고자 한다.
본 발명의 제1 측면의 예측 진단 장치는 제어부 및 경보부를 포함한다.
상기 제어부는 감시 카메라의 적어도 한 부품의 특성 정보 및 상기 감시 카메라의 동작 환경의 정보에 따라 상기 적어도 한 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측한다.
상기 경보부는 상기 제어부의 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보한다.
상기 예측 진단 장치를 채용한 본 발명의 제2 측면의 감시 시스템은 감시 카메라 및 모니터링 장치를 포함한다.
상기 감시 카메라는 자신의 동작 환경의 정보를 상기 모니터링 장치에게 전송한다.
상기 모니터링 장치는, 상기 감시 카메라의 동작 환경의 정보 및 상기 감시 카메라의 적어도 한 부품의 특성 정보에 따라 상기 적어도 한 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보한다.
상기 예측 진단 장치를 채용한 본 발명의 제3 측면의 감시 시스템은 각각의 감시 카메라 및 모니터링 장치를 포함한다.
상기 모니터링 장치는, 상기 각각의 감시 카메라로부터의 라이브-뷰(live-view) 동영상을 디스플레이하고, 보안 담당자의 입력 신호들에 따라 상기 각각의 감시 카메라의 동작을 제어한다.
여기에서, 상기 각각의 감시 카메라는 자신의 동작 환경의 정보를 상기 모니터링 장치에게 전송한다.
또한, 상기 모니터링 장치는, 상기 동작 환경의 정보 및 상기 각각의 감시 카메라의 각각의 부품의 특성 정보에 따라 상기 각각의 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보한다.
상기 예측 진단 장치를 채용한 본 발명의 제4 측면의 감시 시스템은 적어도 제1 감시 영역 및 제2 감시 영역의 감시 카메라들, 상기 제1 감시 영역의 모니터링 장치, 및 상기 제2 감시 영역의 모니터링 장치를 포함한다.
상기 제1 감시 영역의 모니터링 장치는, 상기 제1 감시 영역의 감시 카메라들로부터의 라이브-뷰(live-view) 동영상을 디스플레이하고, 상기 제1 감시 영역의 보안 담당자의 입력 신호들에 따라 상기 제1 감시 영역의 각각의 감시 카메라의 동작을 제어한다.
상기 제2 감시 영역의 모니터링 장치는, 상기 제2 감시 영역의 감시 카메라들로부터의 라이브-뷰(live-view) 동영상을 디스플레이하고, 상기 제2 감시 영역의 보안 담당자의 입력 신호들에 따라 상기 제2 감시 영역의 각각의 감시 카메라의 동작을 제어한다.
여기에서, 예측 진단 서버가 더 포함된다.
상기 제1 감시 영역의 각각의 감시 카메라의 동작 환경의 정보는 상기 제1 감시 영역의 모니터링 장치를 통하여 상기 예측 진단 서버에게 전송된다.
상기 제2 감시 영역의 각각의 감시 카메라의 동작 환경의 정보는 상기 제2 감시 영역의 모니터링 장치를 통하여 상기 예측 진단 서버에게 전송된다.
상기 예측 진단 서버는, 상기 각각의 감시 카메라의 동작 환경의 정보 및 상기 각각의 감시 카메라의 각각의 부품의 특성 정보에 따라 상기 각각의 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보한다.
본 발명의 실시예들의 상기 예측 진단 장치 및 이를 채용한 상기 감시 시스템들은, 감시 카메라의 부품의 특성 정보 및 감시 카메라의 동작 환경의 정보에 따라 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보한다.
예를 들어, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면, 경보 대상 부품이 구비되어 있는 감시 카메라의 모델 명칭, 상기 경보 대상 부품의 모델 명칭, 및 현재 날짜로부터 상기 차후 고장 날짜까지의 기간이 디스플레이되고 통지되되, 유지보수 담당자, 설치자, 및 보안 담당자 중에서 적어도 어느 한 사람의 휴대용 단말기에 통지된다. 따라서, 예측 고장 대상의 부품이 적절한 시점에서 미리 교체될 수 있다.
이에 따라, 다음과 같은 효과들이 있다.
첫째, 부품 수명으로 인한 감시 카메라의 고장이 발생되지 않는다. 즉, 감시 카메라의 고장으로 인한 감시의 공백이 없어질 수 있다.
둘째, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자는, 상기 경보 내용에 따라 예측 고장 대상의 부품의 새로운 부품을 가지고 한 번만 방문하여, 감시 카메라의 고장을 예방할 수 있다. 이에 따라, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자의 편리가 증진될 수 있다.
도 1은 통상적인 감시 시스템에서의 고장 처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예의 감시 시스템의 구성을 보여주는 블록도이다.
도 3은 도 2에서의 모니터링 장치의 내부 구성을 보여주는 블록도이다.
도 4는 도 3에서의 제어부의 동작을 설명하기 위한 그래프이다.
도 5는 도 3에서의 제어부의 동작을 보여주는 흐름도이다.
도 6은 도 3에서의 정보 저장부에 저장되는 부품 특성 정보의 룩-업 테이블(Look-Up Table)을 보여주는 도면이다.
도 7은 도 3에서의 정보 저장부에 저장되는 동작 환경 정보의 룩-업 테이블(Look-Up Table)을 보여주는 도면이다.
도 8은 도 2의 감시 시스템에 따른 고장 처리 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 도 2에서의 카메라들 중에서 동일 위치에 설치된 제1 내지 제5 카메라들을 설명하기 위한 평면도이다.
도 10은 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영할 수 있는 적어도 제1 내지 제3 카메라들의 진단 알고리즘을 보여주는 흐름도이다.
도 11은 어느 카메라만이 패닝, 틸팅 및 주밍이 가능한 제1 내지 제4 카메라들의 진단 알고리즘을 보여주는 흐름도이다.
도 12는 도 11의 진단 알고리즘의 제1 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 도 11의 진단 알고리즘의 제2 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 14는 도 11의 진단 알고리즘의 제3 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 15는 도 11의 진단 알고리즘의 제4 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 16은 본 발명의 또 다른 실시예의 감시 시스템의 구성을 보여주는 블록도이다.
하기의 설명 및 첨부된 도면은 본 발명에 따른 동작을 이해하기 위한 것이며, 본 기술 분야의 통상의 기술자가 용이하게 구현할 수 있는 부분은 생략될 수 있다.
또한 본 명세서 및 도면은 본 발명을 제한하기 위한 목적으로 제공된 것은 아니고, 본 발명의 범위는 청구의 범위에 의하여 정해져야 한다. 본 명세서에서 사용된 용어들은 본 발명을 가장 적절하게 표현할 수 있도록 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예가 상세히 설명된다.
도 2는 본 발명의 일 실시예의 감시 시스템(201)의 구성을 보여준다. 도 2에서 참조 부호 201은 감시 영역을, 그리고 203은 감시 카메라들(2012a 내지 2012n)의 제조 회사를 각각 가리킨다. 도 2를 참조하여 일 실시예의 감시 시스템(201)을 설명하기로 한다.
본 실시예의 감시 시스템(201)에 있어서, 각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n), 비디오 리코더(2011), 및 모니터링 장치(2014)는 랜(LAN : Local Area Network, 2013)을 통하여 상호 통신이 가능하다.
각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n)로부터의 라이브-뷰(live-view) 동영상은 랜(LAN, 2013)을 통하여 비디오 리코더(2011) 및 모니터링 장치(2014)에 전송된다.
모니터링 장치(2014)는 각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n)로부터의 라이브-뷰(live-view) 동영상을 디스플레이하고, 보안 담당자의 입력 신호들에 따라 각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 동작을 제어한다.
모니터링 장치(2014)는 본 발명의 예측 진단 장치의 기능을 수행한다.
각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 적어도 한 부품 또는 각각의 부품의 특성 정보는 감시 카메라의 제조 회사(203)에 구비된 부품 운영 서버(2031)로부터 인터넷(202) 및 랜(LAN, 2013)을 통하여 모니터링 장치(2014)에게 전송된다.
각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n)는 자신의 동작 환경의 정보를 모니터링 장치(2014)에게 전송한다.
모니터링 장치(2014)는, 상기 동작 환경의 정보 및 상기 각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 적어도 한 부품 또는 각각의 부품의 특성 정보에 따라 상기 각각의 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보한다.
상기 경보에 있어서, 모니터링 장치(2014)는, 경보 대상 부품이 구비되어 있는 감시 카메라의 모델 명칭, 상기 경보 대상 부품의 모델 명칭, 및 현재 날짜로부터 차후 고장 날짜까지의 기간을 디스플레이하고 통지하되, 유지보수 담당자, 설치자, 및 보안 담당자 중에서 적어도 어느 한 사람의 휴대용 단말기에 통지한다.
예를 들어, 다음과 같은 경보 내용이 디스플레이되고 통지된다.
"SNP6230 PTZ 카메라의 IR LED가 13일 후에 고장날 것으로 예측됩니다."
따라서, 예측 고장 대상의 부품이 적절한 시점에서 미리 교체될 수 있다.
이에 따라, 다음과 같은 효과들이 있다.
첫째, 부품 수명으로 인한 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 고장이 발생되지 않는다. 즉, 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 고장으로 인한 감시의 공백이 없어질 수 있다.
둘째, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자는, 상기 경보 내용에 따라 예측 고장 대상의 부품의 새로운 부품을 가지고 한 번만 방문하여, 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 고장을 예방할 수 있다. 이에 따라, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자의 편리가 증진될 수 있다.
도 3은 도 2에서의 모니터링 장치(2014)의 내부 구성을 보여준다. 도 3 및 2를 참조하여 모니터링 장치(2014)의 내부 구성 및 동작을 설명하기로 한다.
본 발명의 예측 진단 장치의 기능을 수행하는 모니터링 장치(2014)는 제어부(301) 및 경보부(302)를 포함한다.
제어부(301)는, 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 적어도 한 부품 또는 각각의 부품의 특성 정보 및 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 동작 환경의 정보에 따라, 상기 적어도 한 부품 또는 각각의 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측한다.
경보부(302)는 제어부(301)의 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보한다. 보다 상세하게는, 경보부(302)는, 경보 대상 부품이 구비되어 있는 감시 카메라의 모델 명칭, 상기 경보 대상 부품의 모델 명칭, 및 현재 날짜로부터 차후 고장 날짜까지의 기간을 디스플레이하고 통지하되, 유지보수 담당자, 설치자, 및 보안 담당자 중에서 적어도 어느 한 사람의 휴대용 단말기에 통지한다.
본 실시예의 경우, 본 발명의 예측 진단 장치의 기능을 수행하는 모니터링 장치(2014)는 통신 인터페이스(303), 정보 저장부(304), 사용자 입력부(305), 및 디스플레이부(306)를 더 포함한다.
통신 인터페이스(303)는 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 적어도 한 부품의 특성 정보, 상기 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 동작 환경의 정보, 및 상기 감시 카메라(2012a 내지 2012n)로부터의 동영상을 수신하여 제어부(301)에게 제공한다.
정보 저장부(304)는, 제어부(301)로부터의 상기 정보를 저장하고, 저장되어 있는 상기 정보를 제어부(301)에게 제공한다.
사용자 입력부(305)는 보안 담당자의 카메라 제어 신호들을 제어부(301)에 입력한다.
디스플레이부(306)는 제어부(301)로부터의 동영상을 디스플레이한다.
도 4는 도 3에서의 제어부(301)의 동작을 설명하기 위한 그래프이다. 도 4에서 참조 부호 C401 내지 C403은 어느 한 카메라의 어느 한 부품의 누적 사용 기간에 대한 예측 고장률의 특성 곡선들을 가리킨다. 여기에서, 참조 부호 C401은 이전 주기에서 적용되었던 특성 곡선을 가리킨다. 또한, 참조 부호 C402 또는 C403은 현재 시점부터 적용될 특성 곡선을 가리킨다.
도 4를 참조하면, 제어부(도 3의 301)는, 부품의 누적 사용 기간에 대한 예측 고장률의 데이터(C401에 의한 데이터)를 참조하고, 예측 고장률이 임계 고장률(Rth)과 같아지는 날짜(t3 시점의 날짜)를 차후 고장 날짜로 판정한다.
여기에서, 제어부(301)는, 감시 카메라의 동작 환경의 정보 및 부품의 특성 정보에 따라, 현재 날짜 이후의 예측 고장률을 증감함에 의하여 상기 차후 고장 날짜를 변경한다. t1 시점이 현재 예측 시점인 경우를 예를 들어 설명하면 다음과 같다.
이전 주기에서 적용되었던 특성 곡선(C401)이 변하지 않는다고 가정하면, 부품의 수명은 to ~ t3의 기간이고, 잔여 수명은 t1 ~ t3의 기간이다. 따라서, 제어부(301)는 t3의 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보부(302)를 제어하여 경보한다.
현재 예측 시점(t1)에서, 감시 카메라의 동작 환경 및 부품의 특성에 따라 예측 고장률이 증가할 경우, 제어부(301)는 현재 날짜 이후의 예측 고장률을 증가시킨다(C402 적용). 이 경우, 부품의 수명은 to ~ t2의 기간으로 줄어들고, 잔여 수명은 t1 ~ t2의 기간이다. 따라서, 제어부(301)는 t2의 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보부(302)를 제어하여 경보한다.
현재 예측 시점(t1)에서, 감시 카메라의 동작 환경 및 부품의 특성에 따라 예측 고장률이 감소할 경우, 제어부(301)는 현재 날짜 이후의 예측 고장률을 감소시킨다(C403 적용). 이 경우, 부품의 수명은 to ~ t3의 기간으로 늘어나고, 잔여 수명은 t1 ~ t4의 기간이다. 따라서, 제어부(301)는 t4의 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보부(302)를 제어하여 경보한다.
도 5는 도 3에서의 제어부(301)의 동작을 보여준다. 도 2, 3, 5를 참조하여 제어부(301)의 동작을 설명하기로 한다.
각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 각각의 부품의 특성 정보(도 6의 601)는 부품 운영 서버(2031)로부터 인터넷(202), 랜(LAN, 2013), 및 통신 인터페이스(303)를 통하여 제어부(301)에 전송된다. 이와 같이 각각의 부품의 특성 정보(601)가 입력되면(단계 S501), 제어부(301)는 각각의 부품의 특성 정보(601)를 정보 저장부(304)에 저장한다(단계 S502).
한편, 각각의 부품의 특성 정보는 각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n)로부터 랜(LAN, 2013), 및 통신 인터페이스(303)를 통하여 제어부(301)에 주기적으로 전송된다. 어느 한 감시 카메라의 동작 환경의 정보가 입력되면(단계 S503), 제어부(301)는 해당 카메라의 동작 환경의 정보를 정보 저장부(304)에 저장한다(단계 S504).
주기적인 수명 예측 시점이 되면(단계 S505), 제어부(301)는, 각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 동작 환경의 정보 및 상기 각각의 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 각각의 부품의 특성 정보에 따라, 각각의 부품의 차후 고장 날짜를 예측한다(단계 S506).
예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면(단계 S506), 제어부(301)는 경보한다(단계 S507).
경보 단계에 있어서, 제어부(301)는, 경보 대상 부품이 구비되어 있는 감시 카메라의 모델 명칭, 상기 경보 대상 부품의 모델 명칭, 및 현재 날짜로부터 차후 고장 날짜까지의 기간을 디스플레이하고 통지하되, 유지보수 담당자, 설치자, 및 보안 담당자 중에서 적어도 어느 한 사람의 휴대용 단말기에 통지한다.
도 6은 도 3에서의 정보 저장부(304)에 저장되는 부품 특성 정보의 룩-업 테이블(Look-Up Table, 601)을 보여준다. 각각의 감시 카메라(도 2에서의 2012a 내지 2012n)의 부품 특성 정보의 대표적 예로서 품질 계수를 들 수 있다.
도 7은 도 3에서의 정보 저장부(304)에 저장되는 동작 환경 정보의 룩-업 테이블(Look-Up Table, 701)을 보여주는 도면이다.
도 7을 참조하면, 각각의 감시 카메라(도 2에서의 2012a 내지 2012n)의 동작 환경의 정보는, 각각의 감시 카메라에 구비된 온도 센서로부터의 온도 정보(T), 각각의 감시 카메라의 정격 전압에 대한 인가 전압의 비율 정보(Rv), 각각의 감시 카메라에 구비된 습도 센서로부터의 습도 정보(H), 각각의 감시 카메라에 구비된 자이로(Zyro) 센서로부터의 진동 정보(V), 누적 패닝(panning) 시간의 정보(Tp), 누적 틸팅(tilting) 시간의 정보(Tt), 및 누적 주밍(zooming) 시간의 정보(Tt)를 포함한다.
물론, 이러한 동작 환경의 정보 중에서 적용될 대상들은 부품 별로 다양하게 설정된다.
도 8은 도 2의 감시 시스템(201)에 따른 고장 처리 과정을 설명하기 위한 도면이다. 도 1 및 8을 참조하여 도 8의 과정을 설명하면 다음과 같다.
예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면, 감시 영역에서의 모니터링 장치(2014)는 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자의 휴대용 단말기에 통지한다(단계 S1).
고장이 발생하면, 감시 영역 내의 보안 담당자는 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자에게 고장을 신고한다(단계 S1).
이에 따라, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자는 교체 대상 부품의 새로운 부품을 제조 회사에 요청한다(단계 S2).
다음에, 제조 회사의 담당자는 새로운 부품을 유지보수 담당자 또는 설치자에게 송부한다(단계 S3).
다음에, 유지보수 담당자 또는 설치자는 새로운 부품을 가지고 감시 영역에 방문한다(단계 S4).
그리고, 유지보수 담당자 또는 설치자는 교체 대상 부품을 상기 새로운 부품으로 교체한 후, 시스템을 점검한다(단계 S5).
도 8의 과정을 도 1의 과정과 비교하여 보면, 본 실시예의 감시 시스템(201)에서 예측 고장 대상의 부품이 적절한 시점에서 미리 교체됨을 알 수 있다. 즉, 본 실시예의 감시 시스템(201)에 의하면 다음과 같은 효과들이 있다.
첫째, 부품 수명으로 인한 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 고장이 발생되지 않는다. 즉, 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 고장으로 인한 감시의 공백이 없어질 수 있다.
둘째, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자는, 상기 경보 내용에 따라 예측 고장 대상의 부품의 새로운 부품을 가지고 한 번만 방문하여, 감시 카메라(2012a 내지 2012n)의 고장을 예방할 수 있다. 이에 따라, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자의 편리가 증진될 수 있다.
도 9는 도 2에서의 카메라들 중에서 동일 위치에 설치된 제1 내지 제5 카메라들(901a 내지 902)을 설명하기 위한 평면도이다.
도 10은 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영할 수 있는 적어도 제1 내지 제3 카메라들의 진단 알고리즘을 보여준다.
동일 위치에 설치된 적어도 제1 내지 제3 카메라들 중에서 적어도 제1 및 제2 카메라가 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행할 수 있을 경우, 도 2의 모니터링 장치(2014)는 도 10의 진단 알고리즘을 정기적으로 실행함에 의하여 적어도 제1 내지 제3 카메라들의 진단 모드를 정기적으로 수행한다. 도 2, 9 및 10을 참조하여 도 10의 진단 알고리즘을 설명하기로 한다.
모니터링 장치(2014)는 적어도 제1 내지 제3 카메라들이 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영하도록 제어한다(단계 S1001).
예를 들어, 제1 카메라(902) 및 제2 카메라(901a)만이 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행할 수 있을 경우, 제1 카메라(902) 및 제2 카메라(901a)는 제3 카메라(901b) 또는 제4 카메라(901c) 또는 제5 카메라(901d)와 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영하도록 제어된다.
다음에, 모니터링 장치(2014)는 상기 적어도 제1 내지 제3 카메라들 각각의 촬영 정보를 구한다(단계 S1002).
다음에, 모니터링 장치(2014)는 상기 적어도 제1 내지 제3 카메라들 각각의 촬영 정보를 상호 비교한다(단계 S1003).
상호 비교 결과, 3 카메라들의 촬영 정보 중에서 2 카메라들의 촬영 정보가 유사하고 한 카메라의 촬영 정보가 유사하지 않을 경우, 상기 한 카메라의 촬영 정보는 비정상적인 것으로 판단된다. 이와 같이 비정상적 촬영 정보가 있으면(단계 S1004), 모니터링 장치(2014)는 경보한다. 물론, 경보 전에 비정상적 카메라가 초기화된 후 상기 단계들 S1001 내지 S1004가 다시 수행될 수도 있다.
도 10의 알고리즘에 의하면, 진단 모드에서 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행하지 않는 카메라들 예를 들어, 제3 카메라(901b) 또는 제4 카메라(901c) 또는 제5 카메라(901d)의 감시 동작을 유지하면서도 진단할 수 있는 효과가 있다.
하지만, 제1 내지 제5 카메라들 중에서 제1 카메라(902)만이 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행할 수 있을 경우, 상기 도 10의 알고리즘이 채용될 수 없다. 이 경우, 도 11의 알고리즘이 채용된다.
도 11은 어느 한 카메라만이 패닝, 틸팅 및 주밍이 가능한 제1 내지 제4 카메라들의 진단 알고리즘을 보여준다.
동일 위치에 설치된 적어도 제1 내지 제4 카메라들(예를 들어, 902, 901a 내지 901c) 중에서 제1 카메라(902)만이 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행할 수 있을 경우, 도 2의 모니터링 장치(2014)는 도 11의 진단 알고리즘을 정기적으로 실행함에 의하여 적어도 제2 내지 제4 카메라들(예를 들어, 901a 내지 901c)의 진단 모드를 정기적으로 수행한다. 도 2, 9 및 11을 참조하여 도 11의 진단 알고리즘을 설명하기로 한다.
모니터링 장치(2014)는 제1 카메라(902)가 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행하여 상기 제2 카메라(901a)와 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영하도록 제어한다(단계 S1101).
다음에, 모니터링 장치(2014)는 제1 카메라(902)의 촬영 정보와 제2 카메라(901a)의 촬영 정보를 상호 비교하여 제1 차이 정보를 구한다(단계 S1102).
다음에, 모니터링 장치(2014)는 제1 카메라(902)가 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행하여 제3 카메라(901b)와 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영하도록 제어한다(단계 S1103).
다음에, 모니터링 장치(2014)는 제1 카메라(902)의 촬영 정보와 제3 카메라(901b)의 촬영 정보를 상호 비교하여 제2 차이 정보를 구한다(단계 S1104).
다음에, 모니터링 장치(2014)는 제1 카메라(902)가 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행하여 제4 카메라(901c)와 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영하도록 제어한다(단계 S1105).
다음에, 모니터링 장치(2014)는 제1 카메라(902)의 촬영 정보와 제4 카메라(901c)의 촬영 정보를 상호 비교하여 제3 차이 정보를 구한다(단계 S1106).
다음에, 모니터링 장치(2014)는 상기 제1 내지 제3 차이 정보의 상호 비교 결과에 따라 제2 내지 제4 카메라들(901a 내지 901c) 각각의 이상 여부를 판단한다(단계 S1107).
예를 들어, 상기 제1 차이 정보와 상기 제2 차이 정보가 유사하고, 상기 제3 차이 정보가 유사하지 않으면, 상기 제3 차이 정보는 비정상적 차이 정보로 추정된다.
이와 같이 비정상적 차이 정보가 있으면, 모니터링 장치(2014)는 경보한다(단계 S1108). 예를 들어, 제1 차이 정보가 비정상적이면, 제1 카메라(901a)에 이상이 있음을 경보한다. 이 경우, 경보 전에 비정상적 카메라가 초기화된 후 상기 단계들 S1101, S1102 및 S1103이 다시 수행될 수도 있다.
도 11의 알고리즘에 의하면, 진단 모드에서 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행하지 않는 카메라들 예를 들어, 제2 카메라(901a) 내지 제4 카메라(901c)의 감시 동작을 유지하면서도 진단할 수 있는 효과가 있다.
도 12는 도 11의 진단 알고리즘의 제1 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 12에서 도 9와 동일한 참조 부호는 동일한 기능의 대상을 가리킨다. 도 11 및 12를 참조하여 도 11의 진단 알고리즘의 제1 예를 설명하면 다음과 같다.
상기 단계 S1102에서의 상기 제1 차이 정보는 제1 카메라(902)에서의 피사체 거리와 제2 카메라(901a)에서의 피사체 거리의 차이 정보(1201)이다.
상기 단계 S1104에서의 상기 제2 차이 정보는 제1 카메라(902)에서의 피사체 거리와 제3 카메라(901b)에서의 피사체 거리의 차이 정보(1202)이다.
상기 단계 S1106에서의 상기 제3 차이 정보는 제1 카메라(902)에서의 피사체 거리와 제4 카메라(901c)에서의 피사체 거리의 차이 정보(1203)이다.
모니터링 장치(도 2에서의 2014)는, 상기 제1 내지 제3 차이 정보(1201 내지 1203)의 상호 비교 결과에 따라, 상기 제2 내지 제4 카메라들(901a 내지 901c) 각각의 줌 렌즈 또는 포커스 렌즈의 탈조 여부를 판단한다(단계 S1107).
도 13은 도 11의 진단 알고리즘의 제2 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 13에서 도 9와 동일한 참조 부호는 동일한 기능의 대상을 가리킨다. 도 11 및 13을 참조하여 도 11의 진단 알고리즘의 제2 예를 설명하면 다음과 같다.
상기 단계 S1102에서의 상기 제1 차이 정보는, 제1 카메라(902)에서의 피사체 거리와 제2 카메라(901a)에서의 피사체 거리의 차이 정보(1301a), 및 제1 카메라(902)에서의 자동-포커스 데이터와 제2 카메라(901a)에서의 자동-포커스 데이터의 차이 정보(1301b)를 포함한다.
상기 단계 S1104에서의 상기 제2 차이 정보는, 제1 카메라(902)에서의 피사체 거리와 제3 카메라(901b)에서의 피사체 거리의 차이 정보(1302a), 및 제1 카메라(902)에서의 자동-포커스 데이터와 제3 카메라(901b)에서의 자동-포커스 데이터의 차이 정보(1302b)를 포함한다.
상기 단계 S1106에서의 상기 제3 차이 정보는, 제1 카메라(902)에서의 피사체 거리와 제4 카메라(901c)에서의 피사체 거리의 차이 정보(1303a), 및 제1 카메라(902)에서의 자동-포커스 데이터와 제4 카메라(901c)에서의 자동-포커스 데이터의 차이 정보(1303b)를 포함한다.
모니터링 장치(도 2에서의 2014)는, 상기 제1 내지 제3 차이 정보(1301a 내지 1303b)의 상호 비교 결과에 따라, 상기 제2 내지 제4 카메라들(901a 내지 901c) 각각의 줌 렌즈 또는 포커스 렌즈의 탈조 여부를 판단한다(단계 S1107).
도 14는 도 11의 진단 알고리즘의 제3 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 14에서 도 9와 동일한 참조 부호는 동일한 기능의 대상을 가리킨다. 도 11 및 14를 참조하여 도 11의 진단 알고리즘의 제3 예를 설명하면 다음과 같다.
상기 단계 S1102에서의 상기 제1 차이 정보는 제1 카메라(902)에서의 자동-노출 데이터와 제2 카메라(901a)에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보(1401)이다. 잘 알려져 있는 바와 같이, 자동-노출 데이터는 조리개(iris)의 개도, 셔터 속도, 및 영상-센서 게인(gain)을 포함한다.
상기 단계 S1104에서의 상기 제2 차이 정보는 제1 카메라(902)에서의 자동-노출 데이터와 제3 카메라(901b)에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보(1402)이다.
상기 단계 S1106에서의 상기 제3 차이 정보는 제1 카메라(902)에서의 자동-노출 데이터와 제4 카메라(901c)에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보(1402)이다.
모니터링 장치(도 2에서의 2014)는, 상기 제1 내지 제3 차이 정보(1401 내지 1403)의 상호 비교 결과에 따라, 상기 제2 내지 제4 카메라들(901a 내지 901c) 각각의 적외선-차단 필터의 탈조 여부를 판단한다(단계 S1107). 잘 알려져 있는 바와 같이, 적외선-차단 필터는 "주/야(Day/Night) 필터"라고도 불리워지며, 주간 조도에서 온(On)되고 야간 조도에서 오프(Off)된다.
도 15는 도 11의 진단 알고리즘의 제4 예를 설명하기 위한 도면이다. 도 15에서 도 9와 동일한 참조 부호는 동일한 기능의 대상을 가리킨다. 도 11 및 15를 참조하여 도 11의 진단 알고리즘의 제4 예를 설명하면 다음과 같다.
상기 단계 S1102에서의 상기 제1 차이 정보는, 제1 카메라(902)에서의 자동-노출 데이터와 제2 카메라(901a)에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보(1501a), 및 제1 카메라(902)에서의 자동 화이트-밸런스 데이터와 제2 카메라(901a)에서의 자동 화이트-밸런스 데이터의 차이 정보(1501b)를 포함한다. 잘 알려져 있는 바와 같이, 자동 화이트-밸런스 데이터는 백색 게인(gain) 및 청색 게인을 포함한다.
상기 단계 S1104에서의 상기 제2 차이 정보는, 제1 카메라(902)에서의 자동-노출 데이터와 제3 카메라(901b)에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보(1502a), 및 제1 카메라(902)에서의 자동 화이트-밸런스 데이터와 제3 카메라(901b)에서의 자동 화이트-밸런스 데이터의 차이 정보(1502b)를 포함한다.
상기 단계 S1106에서의 상기 제3 차이 정보는, 제1 카메라(902)에서의 자동-노출 데이터와 제4 카메라(901c)에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보(1503a), 및 제1 카메라(902)에서의 자동 화이트-밸런스 데이터와 제4 카메라(901c)에서의 자동 화이트-밸런스 데이터의 차이 정보(1503b)를 포함한다.
모니터링 장치(도 2에서의 2014)는, 상기 제1 내지 제3 차이 정보(1501a 내지 1503b)의 상호 비교 결과에 따라, 상기 제2 내지 제4 카메라들(901a 내지 901c) 각각의 적외선-차단 필터의 탈조 여부를 판단한다(단계 S1107).
도 16은 본 발명의 또 다른 실시예의 감시 시스템의 구성을 보여준다.
도 16을 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예의 감시 시스템은, 적어도 제1 감시 영역(161) 및 제2 감시 영역(162)에 설치된 감시 카메라들(1612a 내지 1612n, 1622a 내지 1622m), 제1 감시 영역의 모니터링 장치(1614), 및 제2 감시 영역의 모니터링 장치(1624)를 포함한다.
제1 감시 영역(161)에 있어서, 각각의 감시 카메라(1612a 내지 1612n), 비디오 리코더(1611), 및 모니터링 장치(1614)는 랜(LAN : Local Area Network, 1613)을 통하여 상호 통신이 가능하다.
제2 감시 영역(162)에 있어서, 각각의 감시 카메라(1622a 내지 1612m), 비디오 리코더(1621), 및 모니터링 장치(1624)는 랜(LAN : Local Area Network, 1623)을 통하여 상호 통신이 가능하다.
제1 감시 영역의 모니터링 장치(1614)는, 제1 감시 영역(161)의 감시 카메라들(1612a 내지 1612n)로부터의 라이브-뷰(live-view) 동영상을 디스플레이하고, 제1 감시 영역(161)의 보안 담당자의 입력 신호들에 따라 제1 감시 영역의 각각의 감시 카메라(1612a 내지 1612n)의 동작을 제어한다.
제2 감시 영역의 모니터링 장치(1624)는, 제2 감시 영역의 감시 카메라들(1622a 내지 1622m)로부터의 라이브-뷰(live-view) 동영상을 디스플레이하고, 제2 감시 영역(162)의 보안 담당자의 입력 신호들에 따라 제2 감시 영역의 각각의 감시 카메라(1622a 내지 1622m)의 동작을 제어한다.
여기에서, 본 발명의 또 다른 실시예의 감시 시스템은 예측 진단 센터(164)에 있는 예측 진단 서버(1641)를 더 포함한다.
제1 감시 영역의 각각의 감시 카메라(1612a 내지 1612n)의 동작 환경의 정보는 제1 감시 영역의 모니터링 장치(1614)를 통하여 예측 진단 서버(1641)에게 전송된다.
제2 감시 영역의 각각의 감시 카메라(1622a 내지 1622m)의 동작 환경의 정보는 제2 감시 영역의 모니터링 장치(1624)를 통하여 예측 진단 서버(1641)에게 전송된다.
예측 진단 서버(1641)는, 각각의 감시 카메라(1612a 내지 1612n, 1622a 내지 1622m)의 동작 환경의 정보 및 각각의 감시 카메라의 각각의 부품의 특성 정보에 따라 상기 각각의 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보한다.
상기 경보에 있어서, 예측 진단 서버(1641)는, 경보 대상 부품이 구비되어 있는 감시 카메라의 모델 명칭, 상기 경보 대상 부품의 모델 명칭, 및 현재 날짜로부터 차후 고장 날짜까지의 기간을 디스플레이하고 통지하되, 유지보수 담당자, 설치자, 및 보안 담당자 중에서 적어도 어느 한 사람의 휴대용 단말기에 통지한다.
예를 들어, 다음과 같은 경보 내용이 디스플레이되고 통지된다.
"제2 감시 영역에 있는 SNP6230 PTZ 카메라의 IR LED가 13일 후에 고장날 것으로 예측됩니다."
따라서, 예측 고장 대상의 부품이 적절한 시점에서 미리 교체될 수 있다.
도 3 내지 15의 내용은 도 2에서의 모니터링 장치(2014)의 상세 구성, 상세 동작, 및 효과와 관련된 것이다. 하지만, 도 3 내지 15의 내용은 도 16에서의 예측 진단 서버(1641)에서도 동일하게 적용될 수 있음을 알 수 있다. 따라서, 예측 진단 서버(1641)를 위한 반복적인 설명이 생략된다.
이상 설명된 바와 같이, 본 발명의 실시예들의 예측 진단 장치 및 이를 채용한 감시 시스템들은, 감시 카메라의 부품의 특성 정보 및 감시 카메라의 동작 환경의 정보에 따라 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보한다.
예를 들어, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면, 경보 대상 부품이 구비되어 있는 감시 카메라의 모델 명칭, 상기 경보 대상 부품의 모델 명칭, 및 현재 날짜로부터 차후 고장 날짜까지의 기간이 디스플레이되고 통지되되, 유지보수 담당자, 설치자, 및 보안 담당자 중에서 적어도 어느 한 사람의 휴대용 단말기에 통지된다. 따라서, 예측 고장 대상의 부품이 적절한 시점에서 미리 교체될 수 있다.
이에 따라, 다음과 같은 효과들이 있다.
첫째, 부품 수명으로 인한 감시 카메라의 고장이 발생되지 않는다. 즉, 감시 카메라의 고장으로 인한 감시의 공백이 없어질 수 있다.
둘째, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자는, 경보 내용에 따라 예측 고장 대상의 부품의 새로운 부품을 가지고 한 번만 방문하여, 감시 카메라의 고장을 예방할 수 있다. 이에 따라, 설치 회사의 유지보수 담당자 또는 설치자의 편리가 증진될 수 있다.
이제까지 본 발명에 대하여 바람직한 실시예를 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 본 발명을 구현할 수 있음을 이해할 것이다.
그러므로 상기 개시된 실시예는 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 특허청구범위에 의해 청구된 발명 및 청구된 발명과 균등한 발명들은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 한다.
본 발명의 예측 진단 장치는 감시 시스템 뿐만 아니라 일반적인 촬영 시스템에도 이용될 가능성이 있다.
201 : 감시 영역, 202 : 인터넷,
203 : 제조 회사, 2011 : 비디오 리코더,
2012a 내지 2012n : 감시 카메라들, 2013 : 랜(LAN),
2014 : 모니터링 장치, 2031 : 부품 운영 서버,
301 : 제어부, 302 : 경보부,
303 : 통신 인터페이스, 304 : 정보 저장부,
305 : 사용자 입력부, 306 : 디스플레이부,
C401 : 이전 주기에서 적용되었던 특성 곡선,
C402 또는 C403 : 현재 시점부터 적용될 특성 곡선,
601 : 부품 특성 정보의 룩-업 테이블,
701 : 동작 환경 정보의 룩-업 테이블,
901a 내지 902 : 동일 위치에 설치된 카메라들,
161 : 제1 감시 영역, 162 : 제2 감시 영역,
163 : 인터넷, 164 : 예측 진단 센터,
165 : 제조 회사, 1611 : 비디오 리코더,
1612a 내지 1612n : 감시 카메라들, 1613 : 랜(LAN),
1614 : 모니터링 장치, 1641 : 예측 진단 서버,
1651 : 부품 운영 서버, 1621 : 비디오 리코더,
1622a 내지 1622n : 감시 카메라들, 1623 : 랜(LAN),
1624 : 모니터링 장치.

Claims (15)

  1. 감시 카메라의 적어도 한 부품의 특성 정보 및 상기 감시 카메라의 동작 환경의 정보에 따라 상기 적어도 한 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하는 제어부; 및
    상기 제어부의 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보하는 경보부;를 포함한, 예측 진단 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 감시 카메라의 적어도 한 부품의 특성 정보, 상기 감시 카메라의 동작 환경의 정보, 및 상기 감시 카메라로부터의 동영상을 수신하여 상기 제어부에게 제공하는 통신 인터페이스;
    상기 제어부로부터의 상기 정보를 저장하고, 저장되어 있는 상기 정보를 상기 제어부에게 제공하는 정보 저장부;
    보안 담당자의 카메라 제어 신호들을 상기 제어부에 입력하는 사용자 입력부; 및
    상기 제어부로부터의 동영상을 디스플레이하는 디스플레이부;를 더 포함한, 예측 진단 장치.
  3. 감시 카메라 및 모니터링 장치를 포함하는 감시 시스템에 있어서,
    상기 감시 카메라는 자신의 동작 환경의 정보를 상기 모니터링 장치에게 전송하고,
    상기 모니터링 장치는, 상기 동작 환경의 정보 및 상기 감시 카메라의 적어도 한 부품의 특성 정보에 따라 상기 적어도 한 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보하는, 감시 시스템.
  4. 각각의 감시 카메라, 및
    상기 각각의 감시 카메라로부터의 라이브-뷰(live-view) 동영상을 디스플레이하고, 보안 담당자의 입력 신호들에 따라 상기 각각의 감시 카메라의 동작을 제어하는, 모니터링 장치;를 포함한 감시 시스템에 있어서,
    상기 각각의 감시 카메라는 자신의 동작 환경의 정보를 상기 모니터링 장치에게 전송하고,
    상기 모니터링 장치는, 상기 각각의 감시 카메라의 동작 환경의 정보 및 상기 각각의 감시 카메라의 각각의 부품의 특성 정보에 따라 상기 각각의 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보하는, 감시 시스템.
  5. 청구항 4에 있어서, 상기 각각의 감시 카메라의 각각의 부품의 특성 정보는,
    상기 감시 카메라의 제조 회사에 구비된 부품 운영 서버로부터 상기 모니터링 장치에게 전송되는, 감시 시스템.
  6. 청구항 4에 있어서, 상기 모니터링 장치는,
    상기 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면, 경보 대상 부품이 구비되어 있는 감시 카메라의 모델 명칭, 상기 경보 대상 부품의 모델 명칭, 및 현재 날짜로부터 상기 차후 고장 날짜까지의 기간을 디스플레이하고 통지하되, 유지보수 담당자, 설치자, 및 상기 보안 담당자 중에서 적어도 어느 한 사람의 휴대용 단말기에 통지하는, 감시 시스템.
  7. 청구항 4에 있어서, 상기 모니터링 장치는,
    상기 각각의 부품의 누적 사용 기간에 대한 예측 고장률의 데이터를 참조하고, 예측 고장률이 임계 고장률과 같아지는 날짜를 상기 차후 고장 날짜로 판정하되,
    상기 동작 환경의 정보 및 상기 각각의 감시 카메라의 각각의 부품의 특성 정보에 따라, 현재 날짜 이후의 예측 고장률을 증감함에 의하여 상기 차후 고장 날짜를 변경하는, 감시 시스템.
  8. 청구항 4에 있어서, 상기 동작 환경의 정보는,
    상기 각각의 감시 카메라에 구비된 온도 센서로부터의 온도 정보;
    상기 각각의 감시 카메라의 정격 전압에 대한 인가 전압의 비율 정보;
    상기 각각의 감시 카메라에 구비된 습도 센서로부터의 습도 정보;
    상기 각각의 감시 카메라에 구비된 자이로(Zyro) 센서로부터의 진동 정보;
    누적 패닝(panning) 시간의 정보;
    누적 틸팅(tilting) 시간의 정보; 및
    누적 주밍(zooming) 시간의 정보;를 포함한, 감시 시스템.
  9. 청구항 4에 있어서,
    상기 각각의 감시 카메라는 동일 위치에 설치된 적어도 제1 내지 제3 카메라들을 포함하고,
    상기 모니터링 장치는 상기 적어도 제1 내지 제3 카메라들의 진단 모드를 정기적으로 수행하며,
    상기 진단 모드에서의 상기 모니터링 장치는,
    상기 적어도 제1 내지 제3 카메라들이 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영하도록 제어한 후, 상기 적어도 제1 내지 제3 카메라들 각각의 촬영 정보를 구하고, 상기 적어도 제1 내지 제3 카메라들 각각의 촬영 정보를 상호 비교하여, 상호 비교 결과에 따라 상기 적어도 제1 내지 제3 카메라들 각각의 이상 여부를 판단하는, 감시 시스템.
  10. 청구항 4에 있어서,
    상기 각각의 감시 카메라는 동일 위치에 설치된 적어도 제1 내지 제4 카메라들을 포함하고,
    상기 모니터링 장치는 상기 제1 카메라를 제어하여 상기 적어도 제2 내지 제4 카메라들의 진단 모드를 정기적으로 수행하며,
    상기 진단 모드에서의 상기 모니터링 장치는,
    상기 제1 카메라가 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행하여 상기 제2 카메라와 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영하도록 제어한 후, 상기 제1 카메라의 촬영 정보와 상기 제2 카메라의 촬영 정보를 상호 비교하여 제1 차이 정보를 구하고,
    상기 제1 카메라가 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행하여 상기 제3 카메라와 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영하도록 제어한 후, 상기 제1 카메라의 촬영 정보와 상기 제3 카메라의 촬영 정보를 상호 비교하여 제2 차이 정보를 구하며,
    상기 제1 카메라가 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 수행하여 상기 제4 카메라와 동일한 화각으로 동일한 대상 영역을 촬영하도록 제어한 후, 상기 제1 카메라의 촬영 정보와 상기 제4 카메라의 촬영 정보를 상호 비교하여 제3 차이 정보를 구하여,
    상기 제1 내지 제3 차이 정보의 상호 비교 결과에 따라 상기 제2 내지 제4 카메라들 각각의 이상 여부를 판단하는, 감시 시스템.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 제1 차이 정보는 상기 제1 카메라에서의 피사체 거리와 상기 제2 카메라에서의 피사체 거리의 차이 정보이고,
    상기 제2 차이 정보는 상기 제1 카메라에서의 피사체 거리와 상기 제3 카메라에서의 피사체 거리의 차이 정보이며,
    상기 제3 차이 정보는 상기 제1 카메라에서의 피사체 거리와 상기 제4 카메라에서의 피사체 거리의 차이 정보이고,
    상기 제1 내지 제3 차이 정보의 상호 비교 결과에 따라, 상기 제2 내지 제4 카메라들 각각의 줌 렌즈 또는 포커스 렌즈의 탈조 여부가 판단되는, 감시 시스템.
  12. 청구항 10에 있어서,
    상기 제1 차이 정보는,
    상기 제1 카메라에서의 피사체 거리와 상기 제2 카메라에서의 피사체 거리의 차이 정보; 및
    상기 제1 카메라에서의 자동-포커스 데이터와 상기 제2 카메라에서의 자동-포커스 데이터의 차이 정보;를 포함하고,
    상기 제2 차이 정보는,
    상기 제1 카메라에서의 피사체 거리와 상기 제3 카메라에서의 피사체 거리의 차이 정보; 및
    상기 제1 카메라에서의 자동-포커스 데이터와 상기 제3 카메라에서의 자동-포커스 데이터의 차이 정보;를 포함하며,
    상기 제3 차이 정보는,
    상기 제1 카메라에서의 피사체 거리와 상기 제4 카메라에서의 피사체 거리의 차이 정보; 및
    상기 제1 카메라에서의 자동-포커스 데이터와 상기 제4 카메라에서의 자동-포커스 데이터의 차이 정보;를 포함하고,
    상기 제1 내지 제3 차이 정보의 상호 비교 결과에 따라, 상기 제2 내지 제4 카메라들 각각의 줌 렌즈 또는 포커스 렌즈의 탈조 여부가 판단되는, 감시 시스템.
  13. 청구항 10에 있어서,
    상기 제1 차이 정보는 상기 제1 카메라에서의 자동-노출 데이터와 상기 제2 카메라에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보이고,
    상기 제2 차이 정보는 상기 제1 카메라에서의 자동-노출 데이터와 상기 제3 카메라에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보이며,
    상기 제3 차이 정보는 상기 제1 카메라에서의 자동-노출 데이터와 상기 제4 카메라에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보이고,
    상기 제1 내지 제3 차이 정보의 상호 비교 결과에 따라, 상기 제2 내지 제4 카메라들 각각의 적외선-차단 필터의 탈조 여부가 판단되는, 감시 시스템.
  14. 청구항 10에 있어서,
    상기 제1 차이 정보는,
    상기 제1 카메라에서의 자동-노출 데이터와 상기 제2 카메라에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보; 및
    상기 제1 카메라에서의 자동 화이트-밸런스 데이터와 상기 제2 카메라에서의 자동 화이트-밸런스 데이터의 차이 정보;를 포함하고,
    상기 제2 차이 정보는,
    상기 제1 카메라에서의 자동-노출 데이터와 상기 제3 카메라에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보; 및
    상기 제1 카메라에서의 자동 화이트-밸런스 데이터와 상기 제3 카메라에서의 자동 화이트-밸런스 데이터의 차이 정보;를 포함하며,
    상기 제3 차이 정보는,
    상기 제1 카메라에서의 자동-노출 데이터와 상기 제4 카메라에서의 자동-노출 데이터의 차이 정보; 및
    상기 제1 카메라에서의 자동 화이트-밸런스 데이터와 상기 제4 카메라에서의 자동 화이트-밸런스 데이터의 차이 정보;를 포함하고,
    상기 제1 내지 제3 차이 정보의 상호 비교 결과에 따라, 상기 제2 내지 제4 카메라들 각각의 적외선-차단 필터의 탈조 여부가 판단되는, 감시 시스템.
  15. 적어도 제1 감시 영역 및 제2 감시 영역에 설치된 감시 카메라들;
    상기 제1 감시 영역의 감시 카메라들로부터의 라이브-뷰(live-view) 동영상을 디스플레이하고, 상기 제1 감시 영역의 보안 담당자의 입력 신호들에 따라 상기 제1 감시 영역의 각각의 감시 카메라의 동작을 제어하는, 상기 제1 감시 영역의 모니터링 장치; 및
    상기 제2 감시 영역의 감시 카메라들로부터의 라이브-뷰(live-view) 동영상을 디스플레이하고, 상기 제2 감시 영역의 보안 담당자의 입력 신호들에 따라 상기 제2 감시 영역의 각각의 감시 카메라의 동작을 제어하는, 상기 제2 감시 영역의 모니터링 장치;를 포함한 감시 시스템에 있어서,
    예측 진단 서버를 더 포함하고,
    상기 제1 감시 영역의 각각의 감시 카메라의 동작 환경의 정보는 상기 제1 감시 영역의 모니터링 장치를 통하여 상기 예측 진단 서버에게 전송되고,
    상기 제2 감시 영역의 각각의 감시 카메라의 동작 환경의 정보는 상기 제2 감시 영역의 모니터링 장치를 통하여 상기 예측 진단 서버에게 전송되며,
    상기 예측 진단 서버는,
    상기 각각의 감시 카메라의 동작 환경의 정보 및 상기 각각의 감시 카메라의 각각의 부품의 특성 정보에 따라 상기 각각의 부품의 차후 고장 날짜를 주기적으로 예측하고, 예측 결과의 차후 고장 날짜가 현재 날짜로부터 소정 기간 안에 있으면 경보하는, 감시 시스템.
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Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200113153A (ko) * 2019-03-15 2020-10-06 엘지전자 주식회사 차량 제어 장치
KR102247071B1 (ko) * 2021-03-13 2021-04-30 주식회사 인더스비젼 자가진단 기능을 갖는 cctv 카메라 시스템
KR102333662B1 (ko) * 2020-09-08 2021-12-02 청도농업대학 자가 안정화 시스템을 구비한 싱글 카메라 회전식 경사 촬영 장치

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102617992B1 (ko) * 2016-12-27 2023-12-26 한화비전 주식회사 예측 진단 장치 및 감시 시스템
CN109639986A (zh) * 2019-01-30 2019-04-16 努比亚技术有限公司 相机拍摄方法、存储介质和移动终端
JP6944962B2 (ja) * 2019-02-27 2021-10-06 ダイキン工業株式会社 汚れ情報推定システム
CN110567693A (zh) * 2019-08-26 2019-12-13 四川双元智能科技有限公司 一种新型工业振动温度测量仪
CN113110887B (zh) * 2021-03-31 2023-07-21 联想(北京)有限公司 一种信息处理方法、装置、电子设备和存储介质
CN113486968A (zh) * 2021-07-15 2021-10-08 广东中星电子有限公司 摄像机生命周期的监控方法、装置、设备和介质

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000285328A (ja) * 1999-01-29 2000-10-13 Secom Co Ltd 監視カメラ装置
KR20040022023A (ko) * 2002-09-06 2004-03-11 엘지전자 주식회사 감시용 디지털 비디오 레코더에서의 카메라 동작 테스트방법
KR100731592B1 (ko) 2007-04-06 2007-06-22 주식회사 영국전자 영상조합/자가진단 및 음성통신이 가능한 송/수신장치
JP2009217770A (ja) * 2008-03-13 2009-09-24 Nec Corp 故障予測通知システム、故障予測通知方法、故障予測通知プログラムおよびプログラム記録媒体
US20140266678A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Adt Us Holdings, Inc. Security system health monitoring
WO2016125420A1 (ja) * 2015-02-05 2016-08-11 株式会社リコー 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法およびプログラム

Family Cites Families (33)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6323894B1 (en) 1993-03-12 2001-11-27 Telebuyer, Llc Commercial product routing system with video vending capability
ATE208114T1 (de) 1997-06-04 2001-11-15 Ascom Systec Ag Verfahren zum überwachen eines vorgegebenen überwachungsbereiches
KR19990053940A (ko) 1997-12-24 1999-07-15 윤종용 비디오 카메라의 동작 상태 체크 방법
JPH11341479A (ja) 1998-05-26 1999-12-10 Hitachi Denshi Ltd 監視テレビカメラシステム
US6546500B1 (en) 1999-03-19 2003-04-08 Fujitsu Limited Computer, computer network system, and recording medium
JP2001211466A (ja) 2000-01-27 2001-08-03 Toshiba Corp 自己診断機能を有する画像処理システム
JP2002369224A (ja) 2001-06-04 2002-12-20 Oki Electric Ind Co Ltd 監視装置およびその故障検出方法
US7035774B2 (en) * 2001-08-28 2006-04-25 Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. Portable terminal and message notifying system using the same
JP4011338B2 (ja) * 2001-12-14 2007-11-21 Ｎｅｃ三栄株式会社 産業用機器の遠隔監視システム及びその装置
JP2004172780A (ja) * 2002-11-19 2004-06-17 Hitachi Ltd カメラシステム、カメラ装置及び記録装置
US7103509B2 (en) * 2004-11-23 2006-09-05 General Electric Company System and method for predicting component failures in large systems
US8284254B2 (en) * 2005-08-11 2012-10-09 Sightlogix, Inc. Methods and apparatus for a wide area coordinated surveillance system
US7509235B2 (en) * 2005-08-31 2009-03-24 General Electric Company Method and system for forecasting reliability of assets
JP4641925B2 (ja) 2005-10-25 2011-03-02 株式会社日立国際電気 雲台カメラ装置および監視システム
US7725293B2 (en) * 2006-12-07 2010-05-25 General Electric Company System and method for equipment remaining life estimation
KR20090043088A (ko) * 2007-10-29 2009-05-06 삼성전자주식회사 영상 기반의 로봇 고장 자가 진단 장치 및 방법
EP2375376B1 (en) 2010-03-26 2013-09-11 Alcatel Lucent Method and arrangement for multi-camera calibration
JP5241782B2 (ja) * 2010-07-30 2013-07-17 株式会社日立製作所 カメラ異常検出装置を有する監視カメラシステム
US9120115B2 (en) * 2012-10-25 2015-09-01 Nordson Corporation Dispensing systems and methods for monitoring actuation signals for diagnostics
KR20150061982A (ko) 2013-11-28 2015-06-05 현대모비스 주식회사 차량용 카메라 진단 시스템 및 방법
US20150244989A1 (en) * 2014-02-27 2015-08-27 Transcend Information, Inc. Surveillance system, surveillance camera and method for security surveillance
US9489832B2 (en) * 2014-04-04 2016-11-08 Rockwell Automation Technologies, Inc. Industrial-enabled mobile device
WO2015182751A1 (ja) * 2014-05-30 2015-12-03 株式会社日立国際電気 監視システムおよびカメラ装置
JP6183305B2 (ja) * 2014-07-02 2017-08-23 株式会社デンソー 故障検出装置および故障検出プログラム
JP6443656B2 (ja) * 2014-07-02 2018-12-26 パナソニックＩｐマネジメント株式会社 電池状態判定装置
US9525865B2 (en) * 2014-10-23 2016-12-20 Texas Instruments Incorporated Fault detection and method of detecting faults in digital imaging systems
JP6566631B2 (ja) * 2014-11-28 2019-08-28 キヤノン株式会社 予測装置、予測方法、及びプログラム
JP6359960B2 (ja) * 2014-12-11 2018-07-18 日本電信電話株式会社 故障予測装置、故障予測方法及び故障予測プログラム
US20160217674A1 (en) * 2015-01-26 2016-07-28 Trane International Inc. Remote monitoring of an hvac system for fault detection and diagnostics
US11243505B2 (en) * 2015-03-16 2022-02-08 Rockwell Automation Technologies, Inc. Cloud-based analytics for industrial automation
KR101566839B1 (ko) 2015-05-15 2015-11-06 현진아이씨티 주식회사 자가진단 기능을 가진 방범 cctv 시스템 및 그 자가진단 방법
TWI557594B (zh) * 2015-06-02 2016-11-11 緯創資通股份有限公司 電子裝置的自我修復方法、系統及伺服器
KR102617992B1 (ko) * 2016-12-27 2023-12-26 한화비전 주식회사 예측 진단 장치 및 감시 시스템

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2000285328A (ja) * 1999-01-29 2000-10-13 Secom Co Ltd 監視カメラ装置
KR20040022023A (ko) * 2002-09-06 2004-03-11 엘지전자 주식회사 감시용 디지털 비디오 레코더에서의 카메라 동작 테스트방법
KR100731592B1 (ko) 2007-04-06 2007-06-22 주식회사 영국전자 영상조합/자가진단 및 음성통신이 가능한 송/수신장치
JP2009217770A (ja) * 2008-03-13 2009-09-24 Nec Corp 故障予測通知システム、故障予測通知方法、故障予測通知プログラムおよびプログラム記録媒体
US20140266678A1 (en) * 2013-03-15 2014-09-18 Adt Us Holdings, Inc. Security system health monitoring
WO2016125420A1 (ja) * 2015-02-05 2016-08-11 株式会社リコー 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法およびプログラム

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200113153A (ko) * 2019-03-15 2020-10-06 엘지전자 주식회사 차량 제어 장치
KR102333662B1 (ko) * 2020-09-08 2021-12-02 청도농업대학 자가 안정화 시스템을 구비한 싱글 카메라 회전식 경사 촬영 장치
KR102247071B1 (ko) * 2021-03-13 2021-04-30 주식회사 인더스비젼 자가진단 기능을 갖는 cctv 카메라 시스템

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