KR20180129712A - Method And Apparatus for Setting Region of Interest - Google Patents

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KR20180129712A
KR20180129712A KR1020180144506A KR20180144506A KR20180129712A KR 20180129712 A KR20180129712 A KR 20180129712A KR 1020180144506 A KR1020180144506 A KR 1020180144506A KR 20180144506 A KR20180144506 A KR 20180144506A KR 20180129712 A KR20180129712 A KR 20180129712A
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KR1020180144506A
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이광국
이희열
김기문
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에스케이텔레콤 주식회사
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Abstract

A method and an apparatus for setting a region of interest are disclosed. Specifically, an embodiment of the present invention provides a method and an apparatus for setting a region of interest which can detect a moving object by setting various regions of interest of an image obtained through an image monitoring apparatus, and setting an object moving direction without continuously monitoring the image by a manager to monitor the image.

Description

관심 영역 설정 방법 및 장치{Method And Apparatus for Setting Region of Interest}Field of the Invention < RTI ID = 0.0 >

본 실시예는 관심 영역 설정 방법 및 장치에 관한 것이다. This embodiment relates to a method and apparatus for setting a region of interest.

이하에 기술되는 내용은 단순히 본 실시예와 관련되는 배경 정보만을 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것이 아니다.The contents described below merely provide background information related to the present embodiment and do not constitute the prior art.

최근 들어, 범죄가 늘어남에 따라 범죄 예방 차원에서의 보안이 중요하게 인식되고 있다. 이러한 보안을 강화하기 위해 공공 장소(예컨대 건물, 도로)에 설치된 카메라(예컨대, CCTV: Closed-Circuit Television)를 포함하는 감시 시스템이 있다. 이러한 감시 시스템은 일반적으로 컴퓨터, 카메라, 데이터 전송 케이블 및 디스플레이로 구성된 영상 저장 장치(DVR: Digital Video Recorder)일 수 있다. 이때, 영상 저장 장치에 포함된 카메라는 특정한 장소를 촬영하도록 고정되어 장착되고, 촬영된 이미지 시퀀스(Image Sequence)들을 캡쳐(Capture)하여 전송하고 이를 디스플레이에 나타나도록 한다. 이러한 영상 저장 장치는 일반적으로 특정의 보안요원들에 의해 운용되는데, 이러한 보안 요원은 영상 저장 장치를 관리하고, 촬영된 영상을 저장 장치에 기록한다.In recent years, as crimes increase, security for crime prevention is recognized as important. To enhance this security, there is a surveillance system that includes cameras (e.g., Closed-Circuit Television) installed in public places (e.g., buildings, roads). Such a surveillance system can be generally a digital video recorder (DVR) composed of a computer, a camera, a data transmission cable, and a display. At this time, the camera included in the image storage device is fixedly mounted to photograph a specific place, captures captured image sequences, and transmits the image sequences to be displayed on the display. Such video storage devices are typically operated by specific security personnel who manage video storage devices and record captured video images on a storage device.

종래의 영상 저장 장치의 경우 촬영되는 영상을 지속적으로 모니터링하는데 많은 노동력을 필요로 하며, 설치된 카메라가 수백 대인 경우 모든 영상을 감시하는 것이 불가능하다. 따라서, 특정 영상 내의 이벤트를 감지하여 알람을 발생시키는 지능형 영상 감시 시스템이 필요한 실정이다.Conventional image storage devices require a lot of labor to continuously monitor images to be photographed, and it is impossible to monitor all images when there are hundreds of cameras installed. Therefore, there is a need for an intelligent video surveillance system that detects an event in a specific image and generates an alarm.

본 실시예는 영상 감시를 위해 관리자가 지속적으로 영상을 모니터링할 필요없이 영상 감시 장치를 통해 획득된 영상의 다양한 관심 영역을 설정하고, 객체 이동방향을 설정하여 이동 객체를 검출할 수 있도록 하는 관심 영역 설정 방법 및 장치를 제공하는 데 주된 목적이 있다.In this embodiment, an administrator sets a variety of interest areas of an image acquired through a video surveillance device without needing to constantly monitor an image for video surveillance, sets an object moving direction and detects a moving object There is a main purpose in providing a setting method and apparatus.

본 실시예의 일 측면에 의하면, 영상을 획득하는 영상 획득부; 사용자의 조작에 의한 명령을 입력받는 인터페이스부; 상기 명령에 근거하여 획득된 상기 영상의 일측과 타측에 복수의 선분을 마크(Mark)하는 선분 지정부; 상기 복수의 선분에 대한 양끝단을 서로 연결한 외부 연결선을 생성하고, 상기 외부 연결선 내의 영역을 관심 영역(Region of Interest)으로 설정하는 관심 영역 설정부; 상기 명령에 근거하여 상기 관심 영역의 속성을 설정하고, 상기 관심 영역의 형태를 설정된 상기 속성에 따른 형태로 변경하는 속성 설정부; 상기 복수의 선분에 대한 중점을 서로 연결한 중앙 연결선을 생성하는 연결선 생성부; 및 상기 명령에 근거하여 상기 중앙 연결선 상의 임의의 지점에 조정점을 생성하며, 상기 명령에 근거하여 상기 조정점이 이동되는 경우 상기 조정점을 경유하여 상기 관심 영역이 유지되도록 하는 조정점 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치를 제공한다.According to an embodiment of the present invention, there is provided an image processing apparatus including an image acquiring unit acquiring an image; An interface unit for receiving a command by a user operation; A line segment designating unit for marking a plurality of line segments on one side and the other side of the image obtained based on the command; An interest region setting unit that creates an external connection line connecting the ends of the plurality of line segments to each other and sets an area in the external connection line as a region of interest; An attribute setting unit for setting an attribute of the ROI based on the command and changing a shape of the ROI according to the set attribute; A connection line generation unit for generating a center connection line connecting center points of the plurality of line segments; And an adjustment point generator for generating an adjustment point at an arbitrary point on the central connection line based on the instruction and for maintaining the region of interest via the adjustment point when the adjustment point is moved based on the instruction And an image processing apparatus.

본 실시예의 다른 측면에 의하면, 영상 처리 장치가 영역을 설정하는 방법에 있어서, 사용자의 조작에 의한 명령을 입력받는 사용자 입력 과정; 상기 명령에 근거하여 획득된 상기 영상의 일측과 타측에 복수의 선분을 마크하는 선분 지정 과정; 상기 복수의 선분에 대한 양끝단을 서로 연결한 외부 연결선을 생성하고, 상기 외부 연결선 내의 영역을 관심 영역(ROI)으로 설정하는 관심 영역 설정 과정; 상기 명령에 근거하여 상기 관심 영역의 속성을 설정하고, 상기 관심 영역의 형태를 설정된 상기 속성에 따른 형태로 변경하는 속성 설정 과정; 상기 복수의 선분에 대한 중점을 서로 연결한 중앙 연결선을 생성하는 연결선 생성 과정; 및 상기 명령에 근거하여 상기 중앙 연결선 상의 임의의 지점에 조정점을 생성하며, 상기 명령에 근거하여 상기 조정점이 이동되는 경우 상기 조정점을 경유하여 상기 관심 영역이 유지되도록 하는 조정점 생성 과정을 포함하는 것을 특징으로 하는 영역 설정 방법을 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a method of setting an area of an image processing apparatus, the method comprising: inputting a command by a user's operation; A line specifying step of marking a plurality of line segments on one side and the other side of the image obtained based on the command; A ROI setting step of creating an ROI by connecting both ends of the plurality of line segments to each other and setting an ROI in the ROI; Setting an attribute of the ROI based on the command and changing the ROI to a form according to the set attribute; A connection line generation step of generating a center connection line connecting the center points of the plurality of line segments; And generating an adjustment point at an arbitrary point on the central connection line based on the instruction and maintaining the region of interest via the adjustment point when the adjustment point is moved based on the instruction And a region setting method.

이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예에 의하면, 영상 감시를 위해 관리자가 지속적으로 영상을 모니터링할 필요없이 영상 감시 장치를 통해 획득된 영상의 다양한 관심 영역을 설정하고, 객체 이동방향을 설정하여 이동 객체를 검출할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the present embodiment, in order to monitor a video, an administrator sets various interest areas of an image obtained through a video surveillance device without needing to continuously monitor the images, sets an object moving direction, There is an effect that can be detected.

본 실시예에 의하면, 영상을 모니터링함으로써 이루어지는 영상 감시 분야 특히 CCTV 영상을 관리자가 지속적으로 모니터링을 필요로 하는 종래의 단순 영상 감시 시스템이 아닌 CCTV 영상을 알고리즘을 통해 분석하여 특정 이벤트(예컨대, 객체 검출 이벤트)를 자동으로 검출할 수 있는 효과가 있다. 또한, 본 실시예에 의하면, 지능형 영상 감시 시스템에서는 이벤트 검출 또는 인식 알고리즘의 정확도를 높일 수 있는 효과가 있다.According to the present embodiment, CCTV images, which are not a conventional simple video surveillance system in which an administrator constantly monitors CCTV images, can be analyzed by algorithms to monitor specific events (e.g., object detection Event) can be automatically detected. Further, according to the present embodiment, the intelligent video surveillance system has the effect of increasing the accuracy of the event detection or recognition algorithm.

도 1은 본 실시예에 따른 영상 감시 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 2는 본 실시예에 따른 객체 검출부를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.
도 3은 본 실시예에 따른 영상 감시를 위한 영역 설정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 4는 본 실시예에 따른 객체 검출을 위해 프레임률에 따라 학습률을 가변하여 이동하는 객체 검출하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 5는 본 실시예에 따른 객체 검출을 위해 프레임률에 따라 학습률을 가변하여 이동하는 객체를 검출하기 위한 배경영상을 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
도 6은 본 실시예에 따른 프레임률에 따라 가변하는 학습률의 설정값을 설명하기 위한 예시도이다.
도 7은 본 실시예에 따른 관심 영역의 양 끝단을 정의하는 선분을 나타낸 예시도이다.
도 8은 본 실시예에 따른 관심 영역의 중앙 연결선을 나타낸 예시도이다.
도 9는 본 실시예에 따른 중앙 연결선 상의 조정점을 나타낸 예시도이다.
도 10은 본 실시예에 따른 관심 영역이 원호 형태로 변경됨을 나타낸 예시도이다.
도 11은 본 실시예에 따른 관심 영역이 다각형 형태로 변경됨을 나타낸 예시도이다.
도 12는 본 실시예에 따른 객체 이동방향 설정을 나타낸 예시도이다.
도 13은 본 실시예에 따른 복수의 조정점을 통행 관심 영역 변경을 나타낸 예시도이다.
도 14는 본 실시예에 따른 관심 영역이 U-턴 차량을 감지에 적용됨을 나타낸 예시도이다.1 is a block diagram schematically showing a video surveillance apparatus according to the present embodiment.
2 is a block diagram schematically showing an object detecting unit according to the present embodiment.
3 is a flowchart illustrating an area setting method for video surveillance according to the present embodiment.
FIG. 4 is a flowchart for explaining a method of detecting a moving object by varying a learning rate according to a frame rate for object detection according to the present embodiment.
5 is a flowchart for explaining a method of generating a background image for detecting a moving object by varying a learning rate according to a frame rate for object detection according to the present embodiment.
6 is an exemplary diagram for explaining a set value of a learning rate that varies according to the frame rate according to the present embodiment.
FIG. 7 is a diagram illustrating line segments defining both ends of the ROI according to the present embodiment.
8 is an exemplary view illustrating a center connecting line of a region of interest according to the present embodiment.
9 is an exemplary view showing an adjustment point on a center connecting line according to the present embodiment.
FIG. 10 is an exemplary view showing that the region of interest according to the present embodiment changes to an arc shape.
11 is an exemplary view showing that the region of interest is changed to a polygonal shape according to the present embodiment.
FIG. 12 is an exemplary view showing an object moving direction setting according to the present embodiment.
FIG. 13 is an exemplary view showing a change of the ROI of a plurality of adjustment points according to the present embodiment.
FIG. 14 is a diagram illustrating an example in which the ROI according to the present embodiment is applied to detecting a U-turn vehicle.

이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.Hereinafter, the present embodiment will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 실시예에 따른 영상 감시 장치를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.1 is a block diagram schematically showing a video surveillance apparatus according to the present embodiment.

본 실시예에 따른 영상 감시 장치(100)는 인터페이스부(112), 카메라(114), 표시부(116), 선분 지정부(122), 관심 영역 설정부(124), 연결선 생성부(126), 조정점 생성부(128), 속성 설정부(132), 이동방향 설정부(134), 객체 검출부(142), 객체 방향 검출부(144) 및 알림부(146)를 포함한다. 본 실시예에서는 영상 감시 장치(100)가 인터페이스부(112), 카메라(114), 표시부(116), 선분 지정부(122), 관심 영역 설정부(124), 연결선 생성부(126), 조정점 생성부(128), 속성 설정부(132), 이동방향 설정부(134), 객체 검출부(142), 객체 방향 검출부(144) 및 알림부(146)만을 포함하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 영상 감시 장치(100)에 포함되는 구성 요소에 대하여 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.The video surveillance apparatus 100 according to the present embodiment includes an interface unit 112, a camera 114, a display unit 116, a line segment designating unit 122, a ROI setting unit 124, a connection line generating unit 126, An attribute setting unit 132, a moving direction setting unit 134, an object detecting unit 142, an object direction detecting unit 144, and a notifying unit 146. The adjustment point generating unit 128, the attribute setting unit 132, In this embodiment, the video surveillance apparatus 100 includes an interface unit 112, a camera 114, a display unit 116, a line segment designating unit 122, a ROI setting unit 124, a connection line generating unit 126, It is described that only the point generating unit 128, the attribute setting unit 132, the moving direction setting unit 134, the object detecting unit 142, the object direction detecting unit 144 and the notification unit 146 are included, It will be understood by those skilled in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention, Various modifications and variations will be possible.

본 실시예에 따른 영상 감시 장치(100)는 영상을 촬영 및 기록할 수 있는 장치를 말하며, 방범, 이상행동 감시 등과 같이 범죄를 예방하거나 교통 위법 여부를 감시하기 위한 영상을 촬영할 수 있는 CCTV용 카메라, 감시 카메라로 구현될 수 있다. 이러한, 영상 감시 장치(100)는 촬영된 영상에서 이동하는 객체를 검출하여 저장하며, 촬영된 영상을 복수 개의 프레임으로 구분한다.The video surveillance apparatus 100 according to the present embodiment refers to a device capable of capturing and recording images and is a CCTV camera capable of capturing images for preventing crime such as crime prevention and abnormal behavior monitoring, , And a surveillance camera. The video surveillance apparatus 100 detects and stores moving objects in the photographed image, and divides the photographed image into a plurality of frames.

인터페이스부(112)는 사용자의 조작 또는 입력에 의한 명령(Instruction)을 입력받는다. 여기서, 사용자 명령은 영상 감시 장치(100)를 제어하기 위한 설정 명령 등이 될 수 있다. 이러한, 인터페이스부(112)는 일종의 사용자 입력부로서 마우스, 키보드, 조이스틱, 터치스크린 등을 포함하는 형태로 구현될 수 있다. 카메라(114)는 일종의 촬상소자(예컨대, CMOS: Complementary Metal-Oxide Semiconductor 또는 CCD: Charge-Coupled Device)와 렌즈부를 탑재한 일종의 촬영부를 말한다. 이러한, 카메라(114)는 영상을 획득한다. 또한, 카메라(114)는 고정된 영역(소정의 장소)에 대해서 영상을 획득한다. 표시부(116)는 카메라(114)로부터 수신한 영상 또는 영상 감시 장치(100)의 각종 동작 상태 정보를 표시하는 화면 표시 수단이다. 또한, 카메라(114)는 획득한 영상을 유선 또는 무선의 통신 방식으로 선분 지정부(122)로 전송할 수 있다. 즉, 카메라(114)와 선분 지정부(122)는 유선 케이블을 통해 연결되거나, 카메라(114) 및 선분 지정부(122) 각각에 무선 통신 모듈이 탑재되어 상호 간에 무선 통신이 가능하며, 카메라(114)에서 획득한 영상을 선분 지정부(122)로 무선 통신 방식을 통해 전송할 수 있다. 이러한, 무선 통신 방식은 근거리 통신을 비롯한 다양한 통신 방식이 적용될 수 있을 것이다. 예컨대, 영상 감시 장치(100)는 카메라(114)를 통해 촬영된 영상을 실시간 스트림(Live Stream)으로 감시하는 것을 기본으로 동작하나, 카메라(114)를 통해 획득된 영상이 DVR/NVR에 녹화되는 경우에도, 관심 영역 설정 및 객체 검출이 가능하도록 동작할 수 있는데 이때, 카메라(114)와 선분 지정부(122) 간에 연결된 통신 방식을 이용한 데이터 통신이 이용될 수 있다. 또한, 표시부(116)는 영상 감시 장치(100)의 구동 시 저장부에 저장된 다양한 프로그램을 수행하는 중에 발생하는 메시지들을 표시한다. The interface unit 112 receives an instruction by a user's operation or input. Here, the user command may be a setting command for controlling the video surveillance apparatus 100 or the like. The interface unit 112 may be implemented as a kind of user input unit including a mouse, a keyboard, a joystick, a touch screen, and the like. The camera 114 refers to a kind of photographing unit on which an image pickup device (for example, CMOS: Complementary Metal-Oxide Semiconductor or CCD: Charge-Coupled Device) and a lens unit are mounted. This camera 114 acquires an image. Further, the camera 114 acquires an image for a fixed area (a predetermined place). The display unit 116 is a screen display means for displaying various operation state information of the video or video surveillance apparatus 100 received from the camera 114. [ In addition, the camera 114 may transmit the acquired image to the line segment designating unit 122 through a wired or wireless communication scheme. That is, the camera 114 and the line segment designating unit 122 are connected to each other via a cable or the wireless communication module is mounted on each of the camera 114 and the line segment designating unit 122, 114 to the line segment designating unit 122 through a wireless communication scheme. Such a wireless communication method may be applied to various communication methods including a short distance communication. For example, the video surveillance apparatus 100 operates on the basis of monitoring an image photographed through the camera 114 with a live stream, but when the image obtained through the camera 114 is recorded on the DVR / NVR In this case, data communication using a communication scheme connected between the camera 114 and the line segment designating unit 122 may be used. Also, the display unit 116 displays messages generated during various programs stored in the storage unit when the video surveillance apparatus 100 is operated.

선분 지정부(122)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거하여 획득된 영상의 일측과 타측에 복수의 선분(710, 712)을 마크(Mark)한다. 즉, 카메라(114)를 통해 획득된 영상이 표시부(116)를 통해 표시되면, 해당 영상 상에 인터페이스부(112)를 통한 명령에 대응하는 위치에 선분이 마크되는 것이다. 이때, 선분의 길이는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 의해 결정된다. 한편, 선분 지정부(122)는 전술한 바와 같이 카메라(114)와 유선 또는 무선의 통신 방식으로 연결되며, 카메라(114)로부터 획득한 영상을 수신하기 위한 별도의 모듈인 영상 획득부를 구비할 수 있다. 여기서, 영상 획득부란 카메라(114)로부터 유선 또는 무선으로 획득한 영상을 수신하는 일종의 수신 모듈을 말한다. 관심 영역 설정부(124)는 선분 지정부(122)를 통해 마크된 복수의 선분(710, 712)에 대한 양끝단을 서로 연결한 외부 연결선(720, 722)을 생성하고, 외부 연결선(720, 722) 내의 영역을 관심 영역(Region of Interest)(730)으로 설정한다. 이러한 외부 연결선(720, 722)은 인터페이스부(112)를 통한 명령과 무관하게 획득된 영상에 복수의 선분(710, 712)이 마크되면 자동으로 이루어질 수 있다. 또한, 관심 영역 설정부(124)는 외부 연결선(720, 722)을 폐다각형(Closed Traverse) 형태로 연결하여 관심 영역(730)을 설정한다.The line segment designating unit 122 marks a plurality of line segments 710 and 712 on one side and the other side of the image obtained based on the instruction through the interface unit 112. [ That is, when an image obtained through the camera 114 is displayed through the display unit 116, a line segment is marked on a position corresponding to a command through the interface unit 112 on the image. At this time, the length of the line segment is determined by an instruction through the interface unit 112. [ The line segment designating unit 122 may include an image acquiring unit that is connected to the camera 114 through a wired or wireless communication method and is a separate module for receiving the image acquired from the camera 114, have. Here, the image acquiring unit refers to a kind of receiving module that receives an image acquired from the camera 114 by wire or wirelessly. The region of interest setting unit 124 creates external connection lines 720 and 722 connecting both ends of the plurality of line segments 710 and 712 marked through the line segment designation unit 122 and connects the external connection lines 720 and 722, 722 to the region of interest 730. [ The external connection lines 720 and 722 can be automatically performed when a plurality of line segments 710 and 712 are marked on the obtained image irrespective of an instruction through the interface unit 112. Also, the ROI setting unit 124 establishes the ROI 730 by connecting the external connection lines 720 and 722 in a closed traverse manner.

연결선 생성부(126)는 선분 지정부(122)를 통해 획득된 영상에 복수의 선분(710, 712)이 마크되면, 복수의 선분(710, 712)에 대한 중점을 서로 연결한 중앙 연결선(810)을 생성한다. 이러한 중앙 연결선(810)은 인터페이스부(112)를 통한 명령과 무관하게 획득된 영상에 복수의 선분(710, 712)이 마크되면 자동으로 이루어질 수 있다. 조정점 생성부(128)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거하여 중앙 연결선(810) 상의 임의의 지점에 조정점(910)을 생성하며, 인터페이스부(112)를 통한 추가적인 명령에 근거하여 조정점(910)이 이동되는 경우 조정점(910)을 경유하여 관심 영역(730)이 유지되도록 한다. 즉, 조정점 생성부(128)는 이동된 조정점(910)을 경유하는 형태로 관심 영역(730)이 폐다각형 형태를 유지하도록 제어하는 것이다. 또한, 조정점 생성부(128)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거하여 새로운 복수의 조정점(910)을 추가로 생성하며, 각각의 복수의 조정점(910)이 이동되는 경우 복수의 조정점(910)을 모두 경유하여 관심 영역(730)이 유지되도록 한다. 즉, 조정점 생성부(128)는 이동된 복수의 조정점(910)을 경유하는 형태로 관심 영역(730)이 폐다각형 형태를 유지하도록 제어하는 것이다.The connection line generation unit 126 generates a connection line generation signal by connecting the center connection lines 810 and 712 connecting the center points of the plurality of line segments 710 and 712 to each other when a plurality of line segments 710 and 712 are marked on the image obtained through the line segment designation unit 122. [ ). The center connection line 810 may be automatically generated when a plurality of line segments 710 and 712 are marked on the acquired image regardless of the command through the interface unit 112. [ The adjustment point generator 128 generates an adjustment point 910 at an arbitrary point on the center connection line 810 based on an instruction through the interface unit 112 and generates an adjustment point 910 based on an additional instruction through the interface unit 112 Allowing the region of interest 730 to be maintained via the adjustment point 910 when the adjustment point 910 is moved. That is, the adjustment point generator 128 controls the attention area 730 to maintain the shape of the lung polygon in the form of passing through the adjusted adjustment point 910. Further, the adjustment point generator 128 further generates a new plurality of adjustment points 910 based on the instruction through the interface unit 112, and when each of the plurality of adjustment points 910 is moved, So that the region of interest 730 is maintained via the adjustment point 910. [ That is, the adjustment point generating unit 128 controls the attention area 730 to maintain the shape of the lung polygon in the form of passing through the plurality of shifted adjustment points 910.

속성 설정부(132)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거하여 관심 영역(730)의 속성을 설정하고, 관심 영역(730)의 형태를 설정된 속성에 따른 형태로 변경한다. 이러한, 속성은 직선 속성(

Figure pat00001
), 직각으로 교차되는 직선 속성(
Figure pat00002
), 곡선 속성(
Figure pat00003
), 자유 곡선 속성(
Figure pat00004
)을 포함한다. 이때, 속성 설정부(132)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 의해 곡선 속성, 자유 곡선 속성이 설정된 경우 관심 영역(730)을 원호 형태(
Figure pat00005
)로 변경하며, 직선 속성, 직각으로 교차되는 직선 속성이 설정된 경우 관심 영역(730)을 다각형(Polygon) 형태로 변경한다. 이동방향 설정부(134)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거하여 객체에 대한 객체 이동방향(1210)을 설정한다. 여기서, 객체 이동방향(1210)은 동, 서, 남, 북 방향(예컨대, →, ↓, ↑, ←)뿐 아니라, 동북, 동남, 서북, 서남 방향과 같은 대각선 방향(예컨대, ↗, ↙, ↖, ↘)도 설정이 가능할 것이다.The attribute setting unit 132 sets an attribute of the region of interest 730 based on an instruction through the interface unit 112 and changes the shape of the region of interest 730 to a form corresponding to the set attribute. These attributes are linear properties (
Figure pat00001
), Straight line intersecting at right angles (
Figure pat00002
), Curve properties (
Figure pat00003
), The free curve properties (
Figure pat00004
). At this time, if the curve property and the free curve property are set by the instruction through the interface unit 112, the attribute setting unit 132 sets the attention area 730 in an arc form (
Figure pat00005
If the straight line property intersecting at a right angle is set, the attention area 730 is changed to a polygon shape. The movement direction setting unit 134 sets the object movement direction 1210 for the object based on the instruction through the interface unit 112. [ Here, the object moving direction 1210 is a diagonal direction (for example, ↗, ↙, ↙, ↙, ↙) as well as east, west, south, ↖, ↘) can also be set.

객체 검출부(142)는 관심 영역(730)을 통과하는 객체를 검출한다. 이하 객체 검출부(142)의 동작에 대해 설명하도록 한다. 또한, 객체 검출부(142)는 영상 중 현재 프레임(Frame)(t)에 대한 프레임률을 확인하고, 프레임률이 기 설정된 프레임률과 상이한 경우, 프레임률에 따라 영상 민감도를 조절하기 위한 학습률을 설정하고, 이전 프레임(t-1)에 대한 배경영상, 현재 프레임(t) 및 학습률을 이용하여 현재 프레임에 대한 배경영상을 생성하고, 현재 프레임과 현재 프레임에 대한 배경영상을 비교하여 객체를 검출한다. 이러한 객체 검출부(142)에 대해서는 도 2를 통해 보다 구체적으로 설명하도록 한다. 객체 방향 검출부(144)는 영상의 현재 프레임의 객체와 이전 프레임의 객체를 비교하여 객체 이동방향(1210)을 검출한다. 즉, 객체 방향 검출부(144)는 객체 검출부(142)를 통해 검출된 객체를 이용하여 객체가 이동하는 방향을 검출할 수 있는 것이다. 알림부(146)는 객체 검출부(142)를 통해 검출된 객체와 객체 방향 검출부(144)를 통해 검출된 객체 이동방향(1210)을 표시부(116)를 통해 나타낸다. 이러한, 알림부(146)는 인터페이스부(112)를 통해 기 설정된 조건(알림 주기, 객체 검출 시에만 알림, 객체 이동방향까지 알림 등)에 따라 표시부(116)를 통한 알림 여부를 제어할 수 있을 것이다.The object detection unit 142 detects an object passing through the region of interest 730. [ Hereinafter, the operation of the object detection unit 142 will be described. The object detecting unit 142 checks the frame rate of the current frame (frame) of the image and sets a learning rate for controlling the image sensitivity according to the frame rate when the frame rate is different from the predetermined frame rate A background image for the current frame is generated using the background image for the previous frame t-1, the current frame t and the learning rate, and the object is detected by comparing the current frame with the background image for the current frame . The object detecting unit 142 will be described in more detail with reference to FIG. The object direction detection unit 144 detects the object moving direction 1210 by comparing the object of the current frame of the image with the object of the previous frame. That is, the object direction detection unit 144 can detect the direction in which the object moves using the object detected through the object detection unit 142. The notification unit 146 displays the object detected through the object detection unit 142 and the object movement direction 1210 detected through the object direction detection unit 144 through the display unit 116. [ The notification unit 146 can control the notification through the display unit 116 according to predetermined conditions (notification cycle, notification only when the object is detected, notification to the object moving direction, etc.) through the interface unit 112 will be.

도 2는 본 실시예에 따른 객체 검출부를 개략적으로 나타낸 블럭 구성도이다.2 is a block diagram schematically showing an object detecting unit according to the present embodiment.

본 실시예에 따른 객체 검출부(142)는 영상 수신부(210), 영상 확인부(220), 학습률 설정부(230), 배경영상 생성부(240) 및 객체 인식부(250)를 포함한다. 본 실시예에서는 객체 검출부(142)가 영상 수신부(210), 영상 확인부(220), 학습률 설정부(230), 배경영상 생성부(240) 및 객체 인식부(250)만을 포함하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 객체 검출부(142)에 포함되는 구성 요소에 대하여 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.The object detecting unit 142 includes an image receiving unit 210, an image checking unit 220, a learning rate setting unit 230, a background image generating unit 240, and an object recognizing unit 250. It is described that the object detecting unit 142 includes only the image receiving unit 210, the image checking unit 220, the learning rate setting unit 230, the background image generating unit 240, and the object recognizing unit 250 However, it will be understood by those skilled in the art that the technical idea of the present embodiment is merely illustrative of the technical idea of the present invention. Any person skilled in the art will understand that the configuration Various modifications and variations may be applied to the elements.

객체 검출부(142)는 영상 수신부(210), 영상 확인부(220), 학습률 설정부(230), 배경영상 생성부(240) 및 객체 인식부(250)를 포함한다. 영상 수신부(210)는 카메라(114)로부터 촬영된 영상을 수신하여 영상 확인부(220)로 전송한다. The object detecting unit 142 includes an image receiving unit 210, an image checking unit 220, a learning rate setting unit 230, a background image generating unit 240 and an object recognizing unit 250. The image receiving unit 210 receives the image photographed by the camera 114 and transmits the image to the image checking unit 220.

영상 확인부(220)는 카메라(114)로부터 수신된 촬영된 영상에 대한 프레임률을 확인하는 동작을 수행한다. 여기서, 영상 확인부(220)는 기 설정된 프레임률을 기준으로 촬영된 영상의 프레임률이 동일한지 여부를 확인한다. 예컨대, 영상 확인부(220)에 기 설정된 프레임률이 30 fps일 경우, 촬영된 영상에 대한 프레임률이 30 fps와 동일한지, 15 fps 또는 10 fps 와 같이 상이한지 여부를 확인한다. 여기서, 촬영된 영상의 프레임률은 기 설정된 프레임률과 동일한 것이 바람직하나, 객체 검출부(142)가 복수 개의 영상을 동시에 처리하거나 부가 기능(예를 들어, 쓰레기 투기, 물건 보관에 특화된 서비스 등)을 사용하여 처리량이 증가함으로써 프레임률이 변경될 수 있다. 여기서, 프레임률은 현재 프레임과 제 1 이전 프레임의 입력시간을 비교하여 산출될 수 있다.The image checking unit 220 performs an operation of checking the frame rate of the photographed image received from the camera 114. [ Here, the image check unit 220 checks whether the frame rate of the photographed image is the same based on a predetermined frame rate. For example, if the image check unit 220 has a predetermined frame rate of 30 fps, it is checked whether the frame rate of the captured image is equal to 30 fps, 15 fps, or 10 fps. Here, it is preferable that the frame rate of the photographed image is the same as the predetermined frame rate, but the object detection unit 142 may process a plurality of images simultaneously or perform additional functions (for example, As the throughput increases, the frame rate can be changed. Here, the frame rate can be calculated by comparing the input time of the current frame with the input time of the first previous frame.

학습률 설정부(230)는 촬영된 영상의 프레임률에 따라 학습률을 조정하여 설정한다. 이러한, 학습률 설정부(230)는 영상 확인부(220)에서 확인한 결과, 촬영된 영상이 기 설정된 프레임률과 상이한 프레임률인 경우, 촬영된 영상의 프레임률에 따라 학습률을 설정하고, 설정된 학습률을 이용하여 배경영상 생성부(240)에서 갱신된 배경영상을 생성할 수 있도록 한다. 여기서 학습률이란, 배경영상의 민감도를 조절하는 값으로서, 0에서 1 사이의 상수값(예컨대, 0.99, 0.998 등)으로 설정된다. 학습률에 따라 변경되는 배경영상의 민감도는 촬영된 영상의 움직이는 객체를 빠르게 배경영상으로 흡수할 수도 있고, 촬영된 영상의 움직이는 객체를 느리게 흡수할 수도 있는 기준을 의미하고, 배경영상의 민감도에 따라 배경영상에 포함되는 배경이 달라지므로 이동하는 객체를 검출하는 기준이 달라지는 것과 동일하다.The learning rate setting unit 230 adjusts the learning rate according to the frame rate of the photographed image. The learning rate setting unit 230 may set a learning rate according to the frame rate of the photographed image when the photographed image is a frame rate different from a predetermined frame rate as a result of checking by the image verification unit 220, So that the background image generator 240 can generate the updated background image. Here, the learning rate is a value for adjusting the sensitivity of the background image, and is set to a constant value between 0 and 1 (e.g., 0.99, 0.998, etc.). The sensitivity of the background image changed according to the learning rate means that the moving object of the captured image can be quickly absorbed into the background image and the moving object of the captured image can be slowly absorbed. Since the background included in the image is different, the criterion for detecting the moving object is the same.

배경영상 생성부(240)는 학습률 설정부(230)에서 설정된 학습률을 이용하여 배경영상을 생성한다. 여기서, 배경영상은 움직이는 객체가 아닌 배경을 나타내는 영상을 의미한다. 또한, 배경영상은 영상에 대한 화소값, 회색도(Gray-Level)값, 경계값 중 적어도 하나 이상의 값을 이용하여 생성된 영상으로 구현될 수 있다. 배경영상 생성부(240)는 배경영상을 객체 인식부(250)에 전송하고, 현재 프레임과 비교하여 상이한 부분을 이동하는 객체로 검출할 수 있도록 한다. 또한, 배경영상 생성부(240)는 촬영된 영상의 프레임률이 변경되더라도 소정의 함수에 기초하여 기 설정된 결과값과 동일한 배경영상을 생성하기 위해 다음과 같은 과정을 수행한다.The background image generation unit 240 generates a background image using the learning rate set by the learning rate setting unit 230. [ Here, the background image means an image representing a background, not a moving object. Also, the background image may be implemented as an image generated using at least one of a pixel value, a gray-level value, and a boundary value for an image. The background image generation unit 240 transmits the background image to the object recognition unit 250 and compares the background image with the current frame so that a different part can be detected as a moving object. In addition, the background image generation unit 240 performs the following process to generate a background image identical to a preset result based on a predetermined function even if the frame rate of the photographed image is changed.

이하, 가변적인 학습률 및 이에 따른 배경영상을 생성하기 위한 과정을 수학식으로 표현하면 다음과 같다. 먼저, 일반적으로 고정적인 학습률을 이용하여 생성된 시간 t에서의 배경영상 M(t)는 [수학식 1]과 같다.Hereinafter, a process for generating a variable learning rate and thus a background image is expressed as follows. First, a background image M (t) at a time t generated using a fixed learning rate is expressed by Equation (1).

Figure pat00006
Figure pat00006

(M(t): 시간 t에서의 배경영상, α: 학습률, M(t-1): 시간 t-1에서의 배경영상, I(t): 시간 t에서 카메라(114)로부터 수신된 촬영된 영상의 화소값)(T) is a background image at time t-1, I (t) is a background image at time t, a is a learning rate, M Pixel value of the image)

본 실시예에 따른 가변적인 학습률을 산출하기 위해 시간 t를 t+k로 변경하면 시간 t+k에서의 배경영상 M(t+k)는 수학식 2과 같다. If the time t is changed to t + k in order to calculate the variable learning rate according to the present embodiment, the background image M (t + k) at the time t + k is expressed by Equation (2).

Figure pat00007
Figure pat00007

(M(t+k): 시간 t+k에서의 배경영상, α: 학습률, M(t+k-1): 시간 t+k-1에서의 배경영상, I(t+k): 시간 t+k에서 카메라(114)로부터 수신된 촬영된 영상의 화소값)(T + k): background image at time t + k, α: learning rate, M (t + k-1) the pixel value of the photographed image received from the camera 114 at + k)

한편, [수학식 2] 내지 [수학식 7]에서는 학습률에 따라 생성되는 배경영상만을 산출하기 위해 촬영된 영상의 화소값은 시간과 관계없이 동일한 것으로 가정한다. 즉, I(t+k)= I(t+k-1)= I(t+k-2)= ... = I(t)인 것으로 가정한다.In the equations (2) to (7), it is assumed that the pixel values of the photographed image are the same regardless of the time, in order to calculate only the background image generated according to the learning rate. That is, it is assumed that I (t + k) = I (t + k-1) = I (t + k-2) = ... I (t).

또한, [수학식 2]의 M(t+k-1)은 이전 프레임의 배경영상인 M(t+k-2)와 촬영된 영상 화소값인 I(t+k-2)에 의해 [수학식 3]과 같이 나타낼 수 있다.In addition, M (t + k-1) in Equation (2) can be calculated by M (t + k-2) which is the background image of the previous frame and I Can be expressed by the following equation (3).

Figure pat00008
Figure pat00008

(M(t+k): 시간 t+k에서의 배경영상, α: 학습률, M(t+k-1): 시간 t+k-1에서의 배경영상, M(t+k-2): 시간 t+k-2에서의 배경영상, I(t+k-2): 시간 t+k-2에서 카메라(114)로부터 수신된 촬영된 영상의 화소값)(T + k-1): background image at time t + k-1, M (t + k-2) A background image at time t + k-2, and I (t + k-2): a pixel value of the photographed image received from camera 114 at time t + k-

또한, [수학식 3]의 M(t+k-2)은 이전 프레임의 배경영상인 M(t+k-3)과 촬영된 영상 화소값인 I(t+k-3)에 의해 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.In addition, M (t + k-2) in Equation (3) can be expressed by Equation (3) by the background image M (t + k- 4.

Figure pat00009
Figure pat00009

(M(t+k): 시간 t+k에서의 배경영상, α: 학습률, M(t+k-2): 시간 t+k-2에서의 배경영상, M(t+k-3): 시간 t+k-3에서의 배경영상, I(t+k-3): 시간 t+k-3에서 카메라(114)로부터 수신된 촬영된 영상의 화소값)(T + k-2): background image at time t + k-2, M (t + k-3): background image at time t + The background image at time t + k-3, and I (t + k-3): the pixel value of the photographed image received from camera 114 at time t + k-

한편, [수학식 2] 내지 [수학식 4]를 반복하여 일반화하면, 가변적인 학습률을 이용하여 생성된 시간 t+k에서의 배경영상 M(t+k)는 [수학식 5]와 같다.On the other hand, if (2) to (4) are repeatedly generalized, the background image M (t + k) at time t + k generated using the variable learning rate is expressed by Equation (5).

Figure pat00010
Figure pat00010

(M(t+k): 시간 t+k에서의 배경영상, αk: 가변적인 학습률, M(t): 시간 t에서의 배경영상, I(t): 시간 t에서 카메라(114)로부터 수신된 촬영된 영상의 화소값)Received from the camera 114 at the time t: (M (t + k): time t + background image in k, α k: variable learning rate, M (t): background image at time t, I (t) The pixel value of the photographed image)

즉, 객체 검출부(142)는 프레임률이 변경된 영상이 k 프레임마다 수신되는 경우, 학습률 α를 αk로 변경함으로써, 고정된 학습률 α를 이용하여 기 설정된 프레임률을 수신할 때와 동일한 결과를 산출할 수 있다.That is, when the frame rate changed image is received for every k frames, the object detection unit 142 calculates the same result as when receiving the predetermined frame rate using the fixed learning rate? By changing the learning rate? To? K can do.

한편, 기 설정된 프레임률이 T이고, 변경된 프레임률이 S이면, k값은 T/S를 가 되고, 이를 이용하여 생성되는 배경영상 M(t+k)은 [수학식 6]과 같다.On the other hand, if the predetermined frame rate is T and the changed frame rate is S, the value k is T / S, and the background image M (t + k)

Figure pat00011
Figure pat00011

(M(t+k): 시간 t+k에서의 배경영상, αk: 가변적인 학습률, M(t): 시간 t에서의 배경영상, I(t): 시간 t에서 카메라(114)로부터 수신된 촬영된 영상의 화소값, k: 기 설정된 프레임률(T) / 변경된 프레임률(S))Received from the camera 114 at the time t: (M (t + k): time t + background image in k, α k: variable learning rate, M (t): background image at time t, I (t) K: predetermined frame rate (T) / changed frame rate (S)),

한편, [수학식 6]은 지수연산을 포함하고 있어, 많은 연산처리량을 갖는다. 그러므로, [수학식 6]의 αk를 근사화하기 위하여 {1-k×(1-α)}로 변환하여 수학식 7과 같이 나타낼 수 있다. 여기서, αk와 {1-k×(1-α)}가 근사한 값을 갖는 것에 대해서는 도 6에서 구체적으로 설명하도록 한다.On the other hand, Equation (6) includes exponentiation and has a large amount of computational processing. Therefore, in order to approximate? K in Equation (6), it can be converted into {1-k x (1-a)} and expressed as Equation (7). Here, the fact that? K and {1-k x (1-a)} have approximate values will be described specifically in Fig.

Figure pat00012
Figure pat00012

(M(t+k): 시간 t+k에서의 배경영상, {1-k×(1-α)}: 가변적인 학습률, α: 고정적인 학습률, M(t): 시간 t에서의 배경영상, I(t): 시간 t에서 카메라(114)로부터 수신된 촬영된 영상의 화소값, k: 기 설정된 프레임률(T) / 변경된 프레임률(S))(1-k × (1-α)): Variable learning rate, α: Fixed learning rate, M (t): Background image at time t + , I (t) is a pixel value of the photographed image received from the camera 114 at time t, k is a predetermined frame rate (T) / changed frame rate S)

객체 인식부(250)는 영상 수신부(210)에서 현재 프레임을 수신하면, 이를 배경영상 생성부(240)에서 생성된 배경영상과 비교하여 변화가 있는 부분을 이동하는 객체로 판단한다.When receiving the current frame from the image receiving unit 210, the object recognizing unit 250 compares the current frame with the background image generated by the background image generating unit 240 and judges the changed part as an object to be moved.

도 3은 본 실시예에 따른 영상 감시를 위한 영역 설정 방법을 설명하기 위한 순서도이다.3 is a flowchart illustrating an area setting method for video surveillance according to the present embodiment.

영상 감시 장치(100)는 구비된 카메라(114)를 이용하여 영상을 획득한다(S310). 즉, 단계 S310에서 영상 감시 장치(100)는 고정된 영역(소정의 장소)에 대해서 영상을 획득한다. 이때, 영상 감시 장치(100) 내의 카메라(114)는 유선 또는 무선으로 연결된 선분 지정부(122)로 획득된 영상을 전송할 수 있으며, 선분 지정부(122)는 탑재된 영상 획득부를 이용하여 획득된 영상을 수신할 수 있다. 영상 감시 장치(100)는 사용자의 조작 또는 입력에 의한 명령을 입력받는다(S320). 단계 S320에서 영상 감시 장치(100)는 구비된 인터페이스부(112)인 마우스, 키보드, 조이스틱, 터치스크린 등을 이용하여 영상 감시 장치(100)를 제어하기 위한 설정 명령 등을 입력받을 수 있다.The video surveillance apparatus 100 acquires an image using the camera 114 (S310). That is, in step S310, the video surveillance apparatus 100 acquires an image for a fixed area (a predetermined place). At this time, the camera 114 in the video surveillance apparatus 100 can transmit the image acquired by the line segmentation unit 122 connected by wire or wireless, and the line segment designation unit 122 can acquire the image obtained by using the image acquisition unit Image can be received. The video surveillance apparatus 100 receives a command by a user's operation or input (S320). In step S320, the video surveillance apparatus 100 may receive a setup command for controlling the video surveillance apparatus 100 using a mouse, a keyboard, a joystick, a touch screen, or the like, which is the interface unit 112 provided therein.

영상 감시 장치(100)는 구비된 카메라(114)를 통해 획득된 영상의 일측과 타측에 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거한 복수의 선분(710, 712)을 마크한다(S330). 단계 S330에서 영상 감시 장치(100)는 카메라(114)를 통해 획득된 영상이 표시부(116)를 통해 표시하고, 해당 영상 상에 인터페이스부(112)를 통한 명령에 대응하는 위치에 선분을 마크한다. 이때, 선분의 길이는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 의해 결정된다. The video surveillance apparatus 100 marks a plurality of line segments 710 and 712 based on an instruction through the interface unit 112 on one side and the other side of the image obtained through the camera 114 provided in operation S330. In step S330, the video surveillance apparatus 100 displays the image obtained through the camera 114 through the display unit 116, and marks a segment on the image at a position corresponding to the instruction through the interface unit 112 . At this time, the length of the line segment is determined by an instruction through the interface unit 112. [

영상 감시 장치(100)는 마크된 복수의 선분(710, 712)에 대한 양끝단을 서로 연결한 외부 연결선(720, 722)을 생성하고, 외부 연결선(720, 722) 내의 영역을 관심 영역(730)으로 설정한다(S340). 단계 S340에서 외부 연결선(720, 722)은 인터페이스부(112)를 통한 명령과 무관하게 획득된 영상에 복수의 선분(710, 712)이 마크되면 자동으로 이루어질 수 있다. 영상 감시 장치(100)는 획득된 영상에 복수의 선분(710, 712)이 마크되면, 복수의 선분(710, 712)에 대한 중점을 서로 연결한 중앙 연결선(810)을 생성한다(S350). 단계 S350에서 중앙 연결선(810)은 인터페이스부(112)를 통한 명령과 무관하게 획득된 영상에 복수의 선분(710, 712)이 마크되면 자동으로 이루어질 수 있다.The video surveillance apparatus 100 generates external connection lines 720 and 722 connecting both ends of the marked line segments 710 and 712 to each other and transmits an area within the external connection lines 720 and 722 to the area of interest 730 (S340). In step S340, the external connection lines 720 and 722 can be automatically performed when a plurality of line segments 710 and 712 are marked on the obtained image irrespective of an instruction through the interface unit 112. [ When a plurality of line segments 710 and 712 are marked on the obtained image, the video surveillance apparatus 100 generates a center connection line 810 connecting the midpoints of the plurality of line segments 710 and 712 to each other (S350). In step S350, the central connecting line 810 can be automatically performed when a plurality of line segments 710 and 712 are marked on the obtained image irrespective of an instruction through the interface unit 112. [

영상 감시 장치(100)는 중앙 연결선(810) 상의 임의의 지점에 조정점(910)을 생성하며, 인터페이스부(112)를 통한 추가적인 명령에 근거하여 조정점(910)이 이동되는 경우 조정점(910)을 경유하여 관심 영역(730)이 유지되도록 한다(S360). 이때, 중앙 연결선(810) 상의 임의의 지점은 인터페이스부(112)를 통한 명령에 대응하는 위치이다. 단계 S360에서 영상 감시 장치(100)는 이동된 조정점(910)을 경유하는 형태로 관심 영역(730)이 폐다각형 형태를 유지하도록 제어한다. 또한, 영상 감시 장치(100)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거하여 새로운 복수의 조정점(910)을 추가로 생성하며, 각각의 복수의 조정점(910)이 이동되는 경우 복수의 조정점(910)을 모두 경유하여 관심 영역(730)이 유지되도록 한다. 즉, 영상 감시 장치(100)는 이동된 복수의 조정점(910)을 경유하는 형태로 관심 영역(730)이 폐다각형 형태를 유지하도록 제어하는 것이다.The video surveillance apparatus 100 generates an adjustment point 910 at an arbitrary point on the center connection line 810 and adjusts the adjustment point 910 when the adjustment point 910 is moved based on an additional instruction through the interface unit 112 910 to maintain the region of interest 730 (S360). At this point, any point on the center connection line 810 is a position corresponding to the command via the interface unit 112. [ In step S360, the video surveillance apparatus 100 controls the region of interest 730 to maintain a closed polygonal shape in the form of passing through the moved adjustment point 910. [ Further, the video surveillance apparatus 100 further generates a new plurality of adjustment points 910 based on the instruction through the interface unit 112, and when each of the plurality of adjustment points 910 is moved, So that the region of interest 730 is maintained via point 910. [ That is, the video surveillance apparatus 100 controls the attention area 730 to maintain the shape of the lung polygon in the form of passing through the plurality of moved adjustment points 910.

영상 감시 장치(100)는 관심 영역(730)의 속성을 설정하고, 관심 영역(730)의 형태를 설정된 속성에 따른 형태로 변경한다(S370). 이때, 속성은 인터페이스부(112)를 통한 명령에 대응하여 설정된다. 또한, 단계 S370에서 속성은 직선 속성(

Figure pat00013
), 직각으로 교차되는 직선 속성(
Figure pat00014
), 곡선 속성(
Figure pat00015
), 자유 곡선 속성(
Figure pat00016
)을 포함한다. 이때, 영상 감시 장치(100)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 의해 곡선 속성, 자유 곡선 속성이 설정된 경우 관심 영역(730)을 원호 형태(
Figure pat00017
)로 변경하며, 직선 속성, 직각으로 교차되는 직선 속성이 설정된 경우 관심 영역(730)을 다각형 형태로 변경한다.The video surveillance apparatus 100 sets the attribute of the region of interest 730 and changes the shape of the region of interest 730 to a form corresponding to the attribute set in operation S370. At this time, the attribute is set corresponding to an instruction through the interface unit 112. [ In addition, in step S370,
Figure pat00013
), Straight line intersecting at right angles (
Figure pat00014
), Curve properties (
Figure pat00015
), The free curve properties (
Figure pat00016
). At this time, when the curve property and the free curve property are set by the instruction through the interface unit 112, the video surveillance apparatus 100 forms the arc of interest (730)
Figure pat00017
). If the straight line property intersecting at a right angle is set, the attention area 730 is changed to a polygonal shape.

한편, 영상 감시 장치(100)는 객체에 대한 객체 이동방향(1210)을 설정한다. 이때, 객체 이동방향(1210)은 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거하여 설정될 수 있다. 여기서, 객체 이동방향(1210)은 동, 서, 남, 북 방향(예컨대, →,↓,↑,←)뿐 아니라, 동북, 동남, 서북, 서남 방향과 같은 대각선 방향(예컨대, ↗, ↙, ↖, ↘)도 설정이 가능할 것이다.Meanwhile, the video surveillance apparatus 100 sets an object moving direction 1210 for the object. At this time, the object moving direction 1210 may be set based on an instruction through the interface unit 112. [ Here, the object moving direction 1210 is a diagonal direction (for example, ↗, ↙, ↙, ↙, ↙) as well as east, west, south, ↖, ↘) can also be set.

영상 감시 장치(100)는 관심 영역(730)을 통과하는 객체를 검출한다(S380). 단계 S370에서 영상 감시 장치(100)는 획득된 영상 중 현재 프레임(t)에 대한 프레임률을 확인하고, 프레임률이 기 설정된 프레임률과 상이한 경우, 프레임률에 따라 영상 민감도를 조절하기 위한 학습률을 설정하고, 이전 프레임(t-1)에 대한 배경영상, 현재 프레임(t) 및 학습률을 이용하여 현재 프레임에 대한 배경영상을 생성하고, 현재 프레임과 현재 프레임에 대한 배경영상을 비교하여 객체를 검출한다. The video surveillance apparatus 100 detects an object passing through the region of interest 730 (S380). In step S370, the video surveillance apparatus 100 confirms the frame rate of the current frame (t) among the acquired images, and when the frame rate differs from the predetermined frame rate, the video monitoring apparatus 100 determines a learning rate to adjust the image sensitivity according to the frame rate A background image for the current frame is generated using the background image for the previous frame t-1, the current frame t and the learning rate, and the object is detected by comparing the current frame with the background image for the current frame do.

한편, 단계 S380 이후에 영상 감시 장치(100)는 영상의 현재 프레임의 객체와 이전 프레임의 객체를 비교하여 객체 이동방향(1210)을 검출할 수 있다. 즉, 객체 방향 검출부(144)는 객체 검출부(142)를 통해 검출된 객체를 이용하여 객체가 이동하는 방향을 검출할 수 있는 것이다. 또한, 영상 감시 장치(100)는 객체 검출부(142)를 통해 검출된 객체와 객체 방향 검출부(144)를 통해 검출된 객체 이동방향(1210)을 표시부(116)를 통해 나타낼 수 있다. 이때, 영상 감시 장치(100)는 기 설정된 조건(알림 주기, 객체 검출 시에만 알림, 객체 이동방향까지 알림 등)에 따라 표시부(116)를 통한 알림 여부를 제어할 수 있다.After step S380, the video surveillance apparatus 100 can detect the object moving direction 1210 by comparing the object of the current frame of the image with the object of the previous frame. That is, the object direction detection unit 144 can detect the direction in which the object moves using the object detected through the object detection unit 142. The video surveillance apparatus 100 may display the object detected through the object detecting unit 142 and the object moving direction 1210 detected through the object direction detecting unit 144 through the display unit 116. [ At this time, the video surveillance apparatus 100 can control whether or not to notify via the display unit 116 according to predetermined conditions (notification period, notification only when the object is detected, notification to the object moving direction, etc.).

도 3에서는 단계 S310 내지 단계 S380을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 3에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S310 내지 단계 S380 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 3은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.3, it is described that steps S310 to S380 are sequentially executed. However, this is merely illustrative of the technical idea of the present embodiment, and it should be understood by those skilled in the art that, It will be understood that various modifications and changes may be made to the embodiments of the present invention without departing from the essential characteristics thereof by changing the order described in FIG. 3 or by executing one or more of steps S310 through S380 in parallel. But is not limited thereto.

전술한 바와 같이 도 3에 기재된 본 실시예에 따른 영상 감시를 위한 영역 설정 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 영상 감시를 위한 영역 설정 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 이러한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피디스크, 광 데이터 저장장치 등이 있으며, 또한 캐리어 웨이브(예를 들어, 인터넷을 통한 전송)의 형태로 구현되는 것도 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 또한, 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.As described above, the area setting method for video surveillance according to the present embodiment described in FIG. 3 can be implemented by a program and recorded on a computer-readable recording medium. A program for implementing the area setting method for video surveillance according to the present embodiment is recorded and a computer readable recording medium includes all kinds of recording devices for storing data that can be read by a computer system. Examples of such computer-readable recording media include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, etc., and also implemented in the form of a carrier wave (e.g., transmission over the Internet) . The computer readable recording medium may also be distributed over a networked computer system so that computer readable code is stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present embodiment can be easily inferred by programmers in the technical field to which the present embodiment belongs.

도 4는 본 실시예에 따른 객체 검출을 위해 프레임률에 따라 학습률을 가변하여 이동하는 객체 검출하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.FIG. 4 is a flowchart for explaining a method of detecting a moving object by varying a learning rate according to a frame rate for object detection according to the present embodiment.

영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 카메라(114)로부터 촬영된 현재 프레임을 수신한다(S410). 영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 현재 프레임에 근거하여 가변된 학습률을 적용하여 갱신된 배경영상을 생성한다(S420). 여기서, 배경영상은 [수학식 6] 또는 [수학식 7]을 이용하여 생성된 배경영상을 의미한다.The object detection unit 142 provided in the video surveillance apparatus 100 receives the current frame photographed from the camera 114 (S410). The object detection unit 142 provided in the video surveillance apparatus 100 generates an updated background image by applying a variable learning rate based on the current frame (S420). Here, the background image means a background image generated using Equation (6) or Equation (7).

영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 단계 S410에서 생성된 배경영상과 카메라(114)에서 촬영된 현재 프레임을 비교하여 이동하는 객체를 검출한다(S430). 예컨대, 현재 프레임에는 가방이 존재하고, 단계 S410에서 생성된 배경영상은 가방이 존재하지 않을 경우, 현재 프레임과 배경영상을 비교하여 가방을 이동하는 객체로 판단하여 검출한다. 영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 단계 S430에서 검출된 이동하는 객체에 대한 검출정보를 관리자가 모니터링할 수 있도록 표시부(116)에 전송한다(S440).The object detection unit 142 included in the video surveillance apparatus 100 compares the background image generated in operation S410 with the current frame captured by the camera 114 to detect the moving object in operation S430. For example, if there is a bag in the current frame and the bag image does not exist in the background image generated in step S410, the current frame and the background image are compared with each other to determine that the bag is a moving object. The object detecting unit 142 provided in the video monitoring apparatus 100 transmits the detected information about the moving object detected in step S430 to the display unit 116 so that the manager can monitor the object in step S440.

도 4에서는 단계 S410 내지 단계 S440을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 4에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S410 내지 단계 S440 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 4는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.4, steps S410 to S440 are sequentially executed. However, this is merely illustrative of the technical idea of the present embodiment, and it is understood that any person skilled in the art will recognize that the present invention is not limited to this embodiment It will be understood that various changes and modifications may be made to the invention without departing from the essential characteristics thereof, or alternatively, by executing one or more of the steps S410 through S440, But is not limited thereto.

도 5는 본 실시예에 따른 객체 검출을 위해 프레임률에 따라 학습률을 가변하여 이동하는 객체를 검출하기 위한 배경영상을 생성하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.5 is a flowchart for explaining a method of generating a background image for detecting a moving object by varying a learning rate according to a frame rate for object detection according to the present embodiment.

영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 카메라(114)에서 촬영된 영상을 수신한다(S510). 여기서, 촬영된 영상은 현재 프레임(t)을 포함한다. 영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 현재 프레임(t)에 대한 프레임률을 확인하고, 현재 프레임(t)에 대한 프레임률과 기 설정된 프레임률을 비교한다(S530). 여기서, 영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 복수 개의 영상을 동시에 처리하거나 부가 기능(예를 들어, 쓰레기 투기, 물건 보관에 특화된 서비스 등)을 사용하여 처리량이 증가함으로써, 카메라(114)에서 촬영된 영상의 프레임률이 감소될 수도 있다. 이러한, 프레임률의 변화를 확인하기 위해 단계 S530을 수행한다.The object detection unit 142 provided in the video surveillance apparatus 100 receives the image photographed by the camera 114 (S510). Here, the photographed image includes the current frame t. The object detection unit 142 included in the video surveillance apparatus 100 checks the frame rate for the current frame t and compares the frame rate for the current frame t with the predetermined frame rate at step S530. Here, the object detection unit 142 provided in the video surveillance apparatus 100 increases the throughput by processing a plurality of images at the same time or using an additional function (for example, a garbage dumping, a service specialized in storing goods, etc.) The frame rate of the image photographed by the camera 114 may be reduced. Step S530 is performed to confirm the change of the frame rate.

단계 S530을 확인한 결과, 영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 현재 프레임(t)에 대한 프레임률이 기 설정된 프레임률과 상이한 것으로 확인된 경우, 현재 프레임(t)에 대한 프레임률에 근거하여 학습률을 설정한다(S540). 여기서, 학습률은 [수학식 6] 또는 [수학식 7]에 근거하여 학습률을 설정한다. 한편, 단계 S530을 확인한 결과, 영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 현재 프레임(t)에 대한 프레임률이 기 설정된 프레임률과 동일한 것으로 확인된 경우, 기 설정된 학습률을 이용하여 배경영상을 생성한다(S550). If it is determined in step S530 that the frame rate for the current frame t is different from the preset frame rate, the object detection unit 142 included in the video surveillance apparatus 100 determines that the frame for the current frame t The learning rate is set based on the rate (S540). Here, the learning rate is set based on [Equation 6] or [Equation 7]. If it is determined in step S530 that the frame rate for the current frame t is equal to the predetermined frame rate, the object detection unit 142 provided in the video surveillance apparatus 100 may use the predetermined learning rate A background image is generated (S550).

영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 기 저장된 제 1 이전 프레임(t-1)에 대한 배경영상, 현재 프레임(t) 및 단계 S540에서 설정된 학습률을 이용하여 갱신된 배경영상을 생성한다(S560). 여기서, 배경영상은 [수학식 6]을 이용하여 생성된 배경영상인 것이 바람직하나 반드시 이에 한정되는 것은 아니며, 연산처리량을 감소시키기 위해 [수학식 7]을 이용하여 생성된 배경영상일 수도 있다. 또한, 영상 감시 장치(100)에 구비된 객체 검출부(142)는 배경영상을 소정의 주기로 재귀적으로 동작하는 것이 바람직하다.The object detection unit 142 provided in the video surveillance apparatus 100 may store the background image for the first previous frame t-1 stored previously, the current frame t, and the background image updated using the learning rate set in step S540 (S560). Here, the background image is preferably a background image generated using Equation (6), but is not limited thereto, and may be a background image generated using Equation (7) to reduce the computation processing amount. In addition, the object detection unit 142 included in the video surveillance apparatus 100 preferably recursively operates the background image at a predetermined period.

도 5에서는 단계 S510 내지 단계 S560을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 이는 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 5에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 단계 S510 내지 단계 S560 중 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이므로, 도 5는 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.5, it is described that steps S510 to S560 are sequentially executed. However, this is merely an example of the technical idea of the present embodiment, and it will be understood by those skilled in the art that, It will be understood that various modifications and changes may be made to the embodiments of the present invention as long as they do not deviate from the essential characteristics and that the steps described in Fig. 5 are changed or executed in parallel or step S510 to step S560 are executed in parallel. But is not limited thereto.

도 6은 본 실시예에 따른 프레임률에 따라 가변하는 학습률의 설정값을 설명하기 위한 예시도이다.6 is an exemplary diagram for explaining a set value of a learning rate that varies according to the frame rate according to the present embodiment.

본 실시예에 따른 객체 검출부(142)는 이동하는 객체를 검출하기 위해 배경영상을 생성한다. 여기서, 객체 검출부(142)는 [수학식 6]을 이용하여 배경영상을 생성하지만, [수학식 6]에 포함된 αk은 지수연산으로서 많은 연산처리량을 필요로 한다. 그대로 지수연산을 할 수도 있으나 계산량 및 계산시간을 줄이기 위해 [수학식 7]과 같이 αk을 {1-k×(1-α)}로 근사화하여 배경영상을 생성할 수도 있다.The object detection unit 142 according to the present embodiment generates a background image to detect a moving object. Here, the object detecting unit 142 generates a background image using Equation (6), but α k included in Equation (6) requires a large amount of computation through exponentiation. The background image may be generated by approximating α k to {1-k × (1-α)} as shown in Equation (7) in order to reduce the calculation amount and calculation time.

도 6은 0.99 내지 0.999 사이의 값을 갖는 학습률(a)에 대하여 [수학식 6]의 학습률과 [수학식 7]의 학습률을 비교한 값을 나타낸 표이다. 여기서, 두 값에 대한 유사도는 [수학식 7]의 학습률/수학식 6의 학습률×100으로 계산하도록 하고, 소수점 두 번째 자리까지 표시하도록 한다.6 is a table showing values obtained by comparing the learning rate of [Equation 6] with that of [Equation 7] with respect to the learning rate a having a value between 0.99 and 0.999. Here, the degree of similarity with respect to the two values is calculated by the learning rate of the expression (7) / the learning rate of the expression (6) × 100, and is displayed up to the second decimal place.

도 6에 도시된 바와 같이, a가 0.998의 값을 가질 경우, k 값이 1 내지 5에서 {1-k×(1-α)}와 αk은 100% 일치하는 것을 확인할 수 있다. 또한, 0.99 이상의 값에서는 99% 이상으로 유사한 값을 가지므로, [수학식 6]의 지수연산을 포함하는 학습률 조정은 [수학식 7]의 곱셈연산을 이용하는 학습률 조정으로 대체하여 산출이 가능하다.As shown in FIG. 6, when a has a value of 0.998, it can be confirmed that {1-k x (1-a)} and a k coincide 100% at k values from 1 to 5. Also, since a value equal to or greater than 0.99 has a similar value of 99% or more, the learning rate adjustment including the exponential operation in Equation (6) can be calculated by substituting the learning rate adjustment using the multiplication operation in Equation (7).

도 7은 본 실시예에 따른 관심 영역(730)의 양 끝단을 정의하는 선분을 나타낸 예시도이다.FIG. 7 is a diagram illustrating line segments defining both ends of the ROI 730 according to the present embodiment.

영상 감시 장치(100)는 구비된 카메라(114)를 이용하여 도 7에 도시된 바와 같은 영상을 획득한다. 즉, 영상 감시 장치(100)는 도 7에 도시된 바와 같이 고정된 영역(소정의 장소)인 '교차로'에 대한 영상을 획득한다. 획득된 영상은 영상 감시 장치(100)에 구비된 표시부(116)를 통해 표시된다.The video surveillance apparatus 100 acquires an image as shown in FIG. 7 using the camera 114 provided therein. That is, the video surveillance apparatus 100 acquires an image for an 'intersection' which is a fixed area (a predetermined place) as shown in FIG. The obtained image is displayed through the display unit 116 provided in the video surveillance apparatus 100.

이후, 영상 감시 장치(100)가 획득된 영상인 '교차로' 영상에 관심 영역(730)을 지정하기 위해 획득된 영상(교차로 영상)의 일측과 타측에 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거한 복수의 선분(710, 712)을 마크한다. 즉, 영상 감시 장치(100)는 구비된 인터페이스부(112)는 사용자의 조작 또는 입력에 의해 선분을 마크하기 위한 명령을 입력받는다. 영상 감시 장치(100)는 구비된 인터페이스부(112)인 마우스, 키보드, 조이스틱, 터치스크린 등을 이용하여 선분을 마크하기 위한 명령을 입력받을 수 있다. 즉, 영상 감시 장치(100)는 카메라(114)를 통해 획득된 영상이 표시부(116)를 통해 표시되면, 해당 영상 상에 인터페이스부(112)를 통한 명령에 대응하는 위치에 선분이 마크한다. 이때, 선분의 길이는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 의해 결정된다. 영상 감시 장치(100)는 마크된 복수의 선분(710, 712)에 대한 양끝단을 서로 연결한 외부 연결선(720, 722)을 생성하고, 외부 연결선(720, 722) 내의 영역을 관심 영역(730)으로 설정한다. 이때, 외부 연결선(720, 722)은 인터페이스부(112)를 통한 명령과 무관하게 획득된 영상에 복수의 선분(710, 712)이 마크되면 자동으로 이루어질 수 있다. Thereafter, the video surveillance apparatus 100 displays a plurality of images based on the commands through the interface unit 112 on one side and the other side of the image (intersection image) obtained for specifying the region of interest 730 in the ' The line segments 710 and 712 are marked. That is, the interface unit 112 provided in the video surveillance apparatus 100 receives a command for marking a line segment by a user's operation or input. The video surveillance apparatus 100 may receive a command for marking a line segment using a mouse, a keyboard, a joystick, a touch screen, or the like, which is an interface unit 112 provided. That is, when the image obtained through the camera 114 is displayed through the display unit 116, the video surveillance apparatus 100 marks a segment at a position corresponding to a command through the interface unit 112 on the image. At this time, the length of the line segment is determined by an instruction through the interface unit 112. [ The video surveillance apparatus 100 generates external connection lines 720 and 722 connecting both ends of the marked line segments 710 and 712 to each other and transmits an area within the external connection lines 720 and 722 to the area of interest 730 ). At this time, the external connection lines 720 and 722 can be automatically performed when a plurality of line segments 710 and 712 are marked on the obtained image irrespective of an instruction through the interface unit 112. [

즉, 이러한 관심 영역(730)의 지정을 위하여 영상 감시 장치(100)는 도 7에 도시된 것과 같이 관심 영역(730)의 양 끝단을 정의하는 두 개의 선분(710, 712)('선분 A'(710)와 '선분 B'(712))을 지정한다. '선분 A'(710)와 '선분 B'(712)의 지정은 좌표의 입력이나 마우스 클릭과 같은 다양한 인터페이스를 통해 이루어질 수 있다. 영상 감시 장치(100)는 지정된 두 선분인 '선분 A'(710)와 '선분 B'(712)의 양 끝점을 연결하는 폐다각형이 초기 관심 영역(730)으로 지정된다.7, the video surveillance apparatus 100 includes two line segments 710 and 712 ('segment A') defining both ends of the region of interest 730, (Line segment 710) and line segment B (712). The designation of the 'segment A' 710 and the segment B 712 can be made through various interfaces such as coordinate input or mouse click. The video surveillance apparatus 100 designates an initial attention area 730 as a lung polygon that connects the two end points of the designated two segments 'segment A' 710 and 'segment B' 712.

도 8은 본 실시예에 따른 관심 영역의 중앙 연결선을 나타낸 예시도이다.8 is an exemplary view illustrating a center connecting line of a region of interest according to the present embodiment.

영상 감시 장치(100)는 획득된 영상에 복수의 선분(710, 712)이 마크되면, 복수의 선분(710, 712)에 대한 중점을 서로 연결한 중앙 연결선(810)을 생성한다. 중앙 연결선(810)은 인터페이스부(112)를 통한 명령과 무관하게 획득된 영상에 복수의 선분(710, 712)이 마크되면 자동으로 이루어질 수 있다. 즉, 도 8에 도시된 바와 같이, 영상 감시 장치(100)는 입력된 두 선분인 '선분 A'(710)와 '선분 B'(712)를 잇는 중앙 연결선(810) 'O'를 생성한다. 이때, '선분 O'(810)는 두 선분인 '선분 A'(710)와 '선분 B'(712)의 각각의 중점 OA, OB와 연결된다.When a plurality of line segments 710 and 712 are marked on the obtained image, the video surveillance apparatus 100 generates a center line 810 connecting the midpoints of the plurality of line segments 710 and 712 to each other. The central connection line 810 can be automatically performed when a plurality of line segments 710 and 712 are marked on the acquired image regardless of the instructions through the interface unit 112. [ That is, as shown in FIG. 8, the video surveillance apparatus 100 generates a center connection line 810 'O' connecting the input line segments 'A' 710 and 'B' 712 . At this time, the 'line segment O' 810 is connected to the center points O A and O B of the two segment segments 'A' and 'B' 710 and 712, respectively.

도 9는 본 실시예에 따른 중앙 연결선 상의 조정점을 나타낸 예시도이다.9 is an exemplary view showing an adjustment point on a center connecting line according to the present embodiment.

영상 감시 장치(100)는 구비된 조정점 생성부(128)를 이용하여 중앙 연결선(810) 상의 임의의 지점에 조정점(910)을 생성하며, 인터페이스부(112)를 통한 추가적인 명령에 근거하여 조정점(910)이 이동되는 경우 조정점(910)을 경유하여 관심 영역(730)이 유지되도록 한다. 이때, 중앙 연결선(810) 상의 임의의 지점은 인터페이스부(112)를 통한 명령에 대응하는 위치이다.The video surveillance apparatus 100 generates an adjustment point 910 at an arbitrary point on the center connection line 810 using the adjustment point generating unit 128 provided and generates an adjustment point 910 based on the additional instruction through the interface unit 112 Allowing the region of interest 730 to be maintained via the adjustment point 910 when the adjustment point 910 is moved. At this point, any point on the center connection line 810 is a position corresponding to the command via the interface unit 112. [

즉, 도 9에 도시된 바와 같이 영상 감시 장치(100)는 '선분 O'(810)상의 임의의 점을 클릭하여 조정점(910)을 생성할 수 있으며, 생성된 조정점(910)의 위치를 이동하여 '선분 O'(810)의 모양을 변형시킬 수 있다. 이때, 영상 감시 장치(100)가 조정점(910)을 이동하여 '선분 O'(810)의 모양을 변경시킬 수 있다.9, the video surveillance apparatus 100 can generate an adjustment point 910 by clicking an arbitrary point on the line segment O '810, and the position of the generated adjustment point 910 The shape of the line segment O '810 can be changed. At this time, the video surveillance apparatus 100 may move the adjustment point 910 to change the shape of the 'segment O' 810.

도 10은 본 실시예에 따른 관심 영역이 원호 형태로 변경됨을 나타낸 예시도이다.FIG. 10 is an exemplary view showing that the region of interest according to the present embodiment changes to an arc shape.

도 10과 같이 영상 감시 장치(100)는 관심 영역(730)의 모양이 '선분 O'와 동일한 형태의 원호를 갖는 모양으로 변경된다. 이때, 관심 영역(730)의 속성을 필요에 따라 곡선 이외에 직선으로도 설정할 수 있으며 이에 따라 관심 영역(730)의 형태가 변경된다. As shown in FIG. 10, the video surveillance apparatus 100 changes the shape of the ROI 730 to an arc having the same shape as the 'line segment O'. At this time, the attribute of the region of interest 730 can be set as a straight line in addition to the curve as necessary, and the shape of the region of interest 730 is changed accordingly.

즉, 영상 감시 장치(100)는 관심 영역(730)의 속성을 설정하고, 관심 영역(730)의 형태를 설정된 속성에 따른 형태로 변경한다. 이때, 속성은 직선 속성(

Figure pat00018
), 직각으로 교차되는 직선 속성(
Figure pat00019
), 곡선 속성(
Figure pat00020
), 자유 곡선 속성(
Figure pat00021
)을 포함한다. 이때, 영상 감시 장치(100)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 의해 곡선 속성, 자유 곡선 속성이 설정된 경우 관심 영역(730)을 원호 형태(
Figure pat00022
)로 변경한다.That is, the video surveillance apparatus 100 sets the attribute of the region of interest 730 and changes the shape of the region of interest 730 according to the set attribute. At this time, the property is a linear property (
Figure pat00018
), Straight line intersecting at right angles (
Figure pat00019
), Curve properties (
Figure pat00020
), The free curve properties (
Figure pat00021
). At this time, when the curve property and the free curve property are set by the instruction through the interface unit 112, the video surveillance apparatus 100 forms the arc of interest (730)
Figure pat00022
).

도 11은 본 실시예에 따른 관심 영역이 다각형 형태로 변경됨을 나타낸 예시도이다.11 is an exemplary view showing that the region of interest is changed to a polygonal shape according to the present embodiment.

도 11과 같이 관심 영역(730)의 모양이 원호가 아닌 다각형으로 변형될 수도 있다. 즉, 영상 감시 장치(100)는 관심 영역(730)의 속성을 설정하고, 관심 영역(730)의 형태를 설정된 속성에 따른 형태로 변경한다. 이때, 속성은 직선 속성(

Figure pat00023
), 직각으로 교차되는 직선 속성(
Figure pat00024
), 곡선 속성(
Figure pat00025
), 자유 곡선 속성(
Figure pat00026
)을 포함한다. 이때, 영상 감시 장치(100)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 의해 직선 속성, 직각으로 교차되는 직선 속성이 설정된 경우 관심 영역(730)을 다각형 형태로 변경한다.The shape of the region of interest 730 may be transformed into a polygon rather than an arc as shown in FIG. That is, the video surveillance apparatus 100 sets the attribute of the region of interest 730 and changes the shape of the region of interest 730 according to the set attribute. At this time, the property is a linear property (
Figure pat00023
), Straight line intersecting at right angles (
Figure pat00024
), Curve properties (
Figure pat00025
), The free curve properties (
Figure pat00026
). At this time, the video surveillance apparatus 100 changes the attention area 730 into a polygonal shape when a straight line property intersecting at a right angle is set by an instruction through the interface unit 112.

도 12는 본 실시예에 따른 객체 이동방향 설정을 나타낸 예시도이다.FIG. 12 is an exemplary view showing an object moving direction setting according to the present embodiment.

도 12에 도시된 바와 같이, 영상 감시 장치(100)는 설정된 관심 영역(730)에 대해 사용자의 필요에 따라 관찰하고자 하는 객체의 이동방향을 지정할 수 있다. 이때, 관심 영역(730) 내를 관통하는 중앙 연결선(810)은 관심 영역(730)을 지나는 객체의 이동경로를 말하며, 이러한 중앙 연결선(810) 상에 객체 이동방향(1210)을 지정하여 관찰하고자 하는 객체의 이동방향을 지정할 수 있다. 도 12에 도시된 바와 같이 관심 영역(730)은 화면의 하단에서 진입해서 좌회전하는 객체(차량)들을 검출하기 위하여 이용될 수 있다. 이러한 객체 이동방향(1210)은 영상 감시의 응용에 따라 설정되지 않을 수도 있고, 단방향 또는 양방향으로 설정될 수도 있다.As shown in FIG. 12, the video surveillance apparatus 100 can designate a moving direction of an object to be observed according to a user's need for the set region of interest 730. The central connecting line 810 passing through the area of interest 730 refers to the moving path of the object passing through the area of interest 730 and the object moving direction 1210 is designated on the central connecting line 810 You can specify the direction of movement of the object. As shown in FIG. 12, the area of interest 730 can be used to detect objects (vehicles) entering at the bottom of the screen and making a left turn. The object moving direction 1210 may not be set according to the application of the video surveillance, and may be unidirectional or bi-directional.

일반적으로 단순 다각형에 의해 관심 영역(730)을 지정하는 경우 단순 직선 이동경로가 아닌 다양한 이동경로를 따라 이동하는 객체를 지정하여 감시하기에 어려우나 본 실시예에서는 설정되는 관심 영역(730)은 단순히 관심 영역(730)을 직선으로 통과하는 객체가 아닌 특정 경로로 이동하는 객체를 대상으로 감시를 수행하기 용이하다. 즉, 도 12에 도시된 바와 같이 좌회전 차량(객체)을 검출할 수 있는 것이다. 영상 감시 장치(100)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거하여 객체에 대한 객체 이동방향(1210)을 설정한다. 여기서, 객체 이동방향(1210)은 동, 서, 남, 북 방향(예컨대, →, ↓, ↑, ←)뿐 아니라, 동북, 동남, 서북, 서남 방향과 같은 대각선 방향(예컨대, ↗, ↙, ↖, ↘)도 설정이 가능하다. 또한, 영상 감시 장치(100)는 관심 영역(730)을 통과하는 객체를 검출한다. 영상 감시 장치(100)는 획득된 영상 중 현재 프레임(t)에 대한 프레임률을 확인하고, 프레임률이 기 설정된 프레임률과 상이한 경우, 프레임률에 따라 영상 민감도를 조절하기 위한 학습률을 설정하고, 이전 프레임(t-1)에 대한 배경영상, 현재 프레임(t) 및 학습률을 이용하여 현재 프레임에 대한 배경영상을 생성하고, 현재 프레임과 현재 프레임에 대한 배경영상을 비교하여 객체를 검출한다. 이후, 영상 감시 장치(100)는 영상의 현재 프레임의 객체와 이전 프레임의 객체를 비교하여 객체 이동방향(1210)을 검출할 수 있다. 즉, 영상 감시 장치(100)는 검출된 객체를 이용하여 객체가 이동하는 방향을 검출할 수 있다. In general, when the ROI 730 is designated by a simple polygon, it is difficult to designate and monitor an object moving along various movement paths other than a simple linear movement path. However, in the present embodiment, the ROI 730, It is easy to perform monitoring on an object moving to a specific path rather than an object passing through the area 730 in a straight line. That is, it is possible to detect a left-turn vehicle (object) as shown in Fig. The video surveillance apparatus 100 sets the object moving direction 1210 for the object based on the instruction through the interface unit 112. [ Here, the object moving direction 1210 is a diagonal direction (for example, ↗, ↙, ↙, ↙, ↙) as well as east, west, south, ↖, ↘) can also be set. In addition, the video surveillance apparatus 100 detects an object passing through the region of interest 730. The video surveillance apparatus 100 checks the frame rate of the current frame t among the acquired images and sets a learning rate for adjusting the video sensitivity according to the frame rate when the frame rate differs from the predetermined frame rate, The background image for the current frame is generated using the background image for the previous frame t-1, the current frame t and the learning rate, and the object is detected by comparing the current frame with the background image for the current frame. Then, the video surveillance apparatus 100 can detect the object moving direction 1210 by comparing the object of the current frame of the image with the object of the previous frame. That is, the video surveillance apparatus 100 can detect a moving direction of the object using the detected object.

도 13은 본 실시예에 따른 복수의 조정점을 통행 관심 영역 변경을 나타낸 예시도이다.FIG. 13 is an exemplary view showing a change of the ROI of a plurality of adjustment points according to the present embodiment.

도 13에 나타난 것과 같이 하나 이상의 조정점(910)을 통한 영역의 모양 변경도 가능하다. 즉, 영상 감시 장치(100)는 이동된 조정점(910)을 경유하는 형태로 관심 영역(730)이 폐다각형 형태를 유지하도록 제어한다. 또한, 영상 감시 장치(100)는 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거하여 새로운 복수의 조정점(910)을 추가로 생성하며, 각각의 복수의 조정점(910)이 이동되는 경우 복수의 조정점(910)을 모두 경유하여 관심 영역(730)이 유지되도록 한다. 즉, 영상 감시 장치(100)는 이동된 복수의 조정점(910)을 경유하는 형태로 관심 영역(730)이 폐다각형 형태를 유지하도록 제어한다.It is also possible to change the shape of the area through one or more adjustment points 910 as shown in Fig. That is, the video surveillance apparatus 100 controls the attention area 730 to maintain the shape of the lung polygon in the form of passing through the moved adjustment point 910. Further, the video surveillance apparatus 100 further generates a new plurality of adjustment points 910 based on the instruction through the interface unit 112, and when each of the plurality of adjustment points 910 is moved, So that the region of interest 730 is maintained via point 910. [ That is, the video surveillance apparatus 100 controls the region of interest 730 to maintain the shape of the lung polygon in the form of passing through the plurality of shifted adjustment points 910.

도 14는 본 실시예에 따른 관심 영역이 U-턴 차량을 감지에 적용됨을 나타낸 예시도이다.FIG. 14 is a diagram illustrating an example in which the ROI according to the present embodiment is applied to detecting a U-turn vehicle.

도 14에 도시된 바와 같이 U-턴 차량의 검출 등 특정 이동경로를 가지는 객체를 검출하기 위해 이용될 수 있으며, 이 경우에 관심 영역(730)과 관심 이동경로가 직관적으로 설정될 수 있다. 영상 감시 장치(100)는 구비된 이동방향 설정부(134)를 이용하여 객체에 대한 객체 이동방향(1210)을 설정한다. 이때, 객체 이동방향(1210)은 인터페이스부(112)를 통한 명령에 근거하여 설정될 수 있다. 여기서, 객체 이동방향(1210)은 동, 서, 남, 북 방향(예컨대, →, ↓, ↑, ←)뿐 아니라, 동북, 동남, 서북, 서남 방향과 같은 대각선 방향(예컨대, ↗, ↙, ↖, ↘)도 설정이 가능하다. 이후, 영상 감시 장치(100)는 영상의 현재 프레임의 객체와 이전 프레임의 객체를 비교하여 객체 이동방향(1210)을 검출할 수 있다. 즉, 객체 방향 검출부(144)는 객체 검출부(142)를 통해 검출된 객체를 이용하여 객체가 이동하는 방향을 검출할 수 있다. 또한, 영상 감시 장치(100)는 구비된 알림부(146)를 이용하여 객체 검출부(142)를 통해 검출된 객체와 객체 방향 검출부(144)를 통해 검출된 객체 이동방향(1210)을 표시부(116)를 통해 나타낼 수 있다. Such as the detection of a U-turn vehicle, as shown in FIG. 14, in which case the ROI 720 and the ROI can be intuitively set. The video surveillance apparatus 100 sets an object moving direction 1210 for the object using the moving direction setting unit 134 provided. At this time, the object moving direction 1210 may be set based on an instruction through the interface unit 112. [ Here, the object moving direction 1210 is a diagonal direction (for example, ↗, ↙, ↙, ↙, ↙) as well as east, west, south, ↖, ↘) can also be set. Then, the video surveillance apparatus 100 can detect the object moving direction 1210 by comparing the object of the current frame of the image with the object of the previous frame. That is, the object direction detection unit 144 can detect the direction in which the object moves using the object detected through the object detection unit 142. [ The video surveillance apparatus 100 also displays the object detected through the object detection unit 142 and the object moving direction 1210 detected through the object direction detection unit 144 using the notification unit 146 provided on the display unit 116 ). ≪ / RTI >

이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The foregoing description is merely illustrative of the technical idea of the present embodiment, and various modifications and changes may be made to those skilled in the art without departing from the essential characteristics of the embodiments. Therefore, the present embodiments are to be construed as illustrative rather than restrictive, and the scope of the technical idea of the present embodiment is not limited by these embodiments. The scope of protection of the present embodiment should be construed according to the following claims, and all technical ideas within the scope of equivalents thereof should be construed as being included in the scope of the present invention.

이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예는 다양한 영상 감시 분야에 적용되어, 영상 감시 장치를 통해 획득된 영상의 다양한 관심 영역을 설정하고, 객체 이동방향을 설정하여 이동 객체를 검출할 수 있는 효과를 발생하는 유용한 발명이다.As described above, the present embodiment is applied to various video surveillance fields, and sets various interest areas of an image acquired through the video surveillance device and sets an object moving direction to generate an effect of detecting a moving object It is a useful invention.

112: 인터페이스부 114: 카메라
116: 표시부 122: 선분 지정부
124: 관심 영역 설정부 126: 연결선 생성부
128: 조정점 생성부 132: 속성 설정부
134: 이동방향 설정부 142: 객체 검출부
144: 객체 방향 검출부 146: 알림부112: interface unit 114: camera
116: display section 122:
124: ROI setting unit 126:
128: adjustment point generation unit 132: attribute setting unit
134: moving direction setting unit 142: object detecting unit
144: object direction detection unit 146:

Claims (5)

영상을 획득하는 영상 획득부;
사용자의 조작에 의한 명령을 입력받는 인터페이스부;
상기 명령에 근거하여 획득된 상기 영상의 일측과 타측에 복수의 선분을 마크(Mark)하는 선분 지정부;
상기 복수의 선분에 대한 양끝단을 서로 연결한 외부 연결선을 생성하고, 상기 외부 연결선 내의 영역을 관심 영역(Region of Interest)으로 설정하는 관심 영역 설정부;
상기 명령에 근거하여 상기 관심 영역의 속성을 설정하고, 상기 관심 영역의 형태를 설정된 상기 속성에 따른 형태로 변경하는 속성 설정부;
상기 복수의 선분에 대한 중점을 서로 연결한 중앙 연결선을 생성하는 연결선 생성부; 및
상기 명령에 근거하여 상기 중앙 연결선 상의 임의의 지점에 조정점을 생성하며, 상기 명령에 근거하여 상기 조정점이 이동되는 경우 상기 조정점을 경유하여 상기 관심 영역이 유지되도록 하는 조정점 생성부
를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.An image acquiring unit acquiring an image;
An interface unit for receiving a command by a user operation;
A line segment designating unit for marking a plurality of line segments on one side and the other side of the image obtained based on the command;
An interest region setting unit that creates an external connection line connecting the ends of the plurality of line segments to each other and sets an area in the external connection line as a region of interest;
An attribute setting unit for setting an attribute of the ROI based on the command and changing a shape of the ROI according to the set attribute;
A connection line generation unit for generating a center connection line connecting center points of the plurality of line segments; And
Generating an adjustment point at an arbitrary point on the central connection line based on the instruction and maintaining the interest area via the adjustment point when the adjustment point is moved based on the instruction,
And an image processing unit for processing the image. 제 1 항에 있어서,
상기 조정점 생성부는 상기 명령에 근거하여 새로운 복수의 조정점을 추가로 생성하며, 각각의 상기 복수의 조정점이 이동되는 경우 상기 복수의 조정점을 모두 경유하여 상기 관심 영역이 유지되도록 하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.The method according to claim 1,
Wherein the adjustment point generation unit further generates a new plurality of adjustment points based on the instruction and when the plurality of adjustment points are moved, the adjustment unit maintains the region of interest via all of the plurality of adjustment points The image processing apparatus. 제 1 항에 있어서,
상기 속성은 직선 속성(
Figure pat00027
), 직각으로 교차되는 직선 속성(
Figure pat00028
), 곡선 속성(
Figure pat00029
), 자유 곡선 속성(
Figure pat00030
)을 포함하되, 상기 속성 설정부는 상기 명령에 의해 상기 곡선 속성, 상기 자유 곡선 속성이 설정된 경우 상기 관심 영역을 원호 형태(
Figure pat00031
)로 변경하며, 상기 직선 속성, 상기 직각으로 교차되는 직선 속성이 설정된 경우 상기 관심 영역을 다각형(Polygon) 형태로 변경하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.The method according to claim 1,
The attribute may be a linear property (
Figure pat00027
), Straight line intersecting at right angles (
Figure pat00028
), Curve properties (
Figure pat00029
), The free curve properties (
Figure pat00030
Wherein the property setting unit sets the curved line property and the curvilinear line property in the circular arc shape when the command is set,
Figure pat00031
), And changes the shape of the ROI to a polygonal shape when the straight line property and the straight line property intersecting at the right angle are set. 제 1 항에 있어서,
상기 관심 영역 설정부는,
상기 외부 연결선을 폐다각형(Closed Traverse) 형태로 연결하여 상기 관심 영역을 설정하는 것을 특징으로 하는 영상 처리 장치.The method according to claim 1,
Wherein the ROI setting unit comprises:
And connecting the external connection lines in a closed traverse manner to set the region of interest. 영상 처리 장치가 영역을 설정하는 방법에 있어서,
사용자의 조작에 의한 명령을 입력받는 사용자 입력 과정;
상기 명령에 근거하여 획득된 상기 영상의 일측과 타측에 복수의 선분을 마크하는 선분 지정 과정;
상기 복수의 선분에 대한 양끝단을 서로 연결한 외부 연결선을 생성하고, 상기 외부 연결선 내의 영역을 관심 영역(ROI)으로 설정하는 관심 영역 설정 과정;
상기 명령에 근거하여 상기 관심 영역의 속성을 설정하고, 상기 관심 영역의 형태를 설정된 상기 속성에 따른 형태로 변경하는 속성 설정 과정;
상기 복수의 선분에 대한 중점을 서로 연결한 중앙 연결선을 생성하는 연결선 생성 과정; 및
상기 명령에 근거하여 상기 중앙 연결선 상의 임의의 지점에 조정점을 생성하며, 상기 명령에 근거하여 상기 조정점이 이동되는 경우 상기 조정점을 경유하여 상기 관심 영역이 유지되도록 하는 조정점 생성 과정
을 포함하는 것을 특징으로 하는 영역 설정 방법.
A method of setting an area in an image processing apparatus,
A user input process for receiving a command by a user's operation;
A line specifying step of marking a plurality of line segments on one side and the other side of the image obtained based on the command;
A ROI setting step of creating an ROI by connecting both ends of the plurality of line segments to each other and setting an ROI in the ROI;
Setting an attribute of the ROI based on the command and changing the ROI to a form according to the set attribute;
A connection line generation step of generating a center connection line connecting the center points of the plurality of line segments; And
Generating an adjustment point at an arbitrary point on the central connection line based on the instruction, and when the adjustment point is moved based on the instruction,
Wherein the area setting method comprises the steps of:
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