KR20190021974A - Recognition and exploration of fires and people using machine learning based thermal imaging camera - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용한 화점 및 요구조자 인식 및 탐색 방법에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 머신러닝 기술을 이용하여 공간 또는 신체를 열화상 카메라로 촬영하고, 촬영한 영상과 정보를 데이터베이스에 저장하여 초기 설정한 후, 시간에 따라 공간 또는 신체에 변화되는 온도를 분석하여 화점 또는 요구조자를 미리 인식하고 탐색하여, 발생할 수 있는 사고를 예방하고, 사고가 발생한 경우 상황파악을 용이하게 인지할 수 있도록 하는 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용한 화점 및 요구조자 인식 및 탐색 방법에 관한 것이다.[0001] The present invention relates to a method and apparatus for recognizing and searching for a scene and a demander using a machine learning based thermal imaging camera, and more particularly, to a method and apparatus for photographing a space or a body with an infrared camera using a machine learning technique, After storing the data in the database for initial setting, it analyzes the temperatures that change in space or body according to the time, recognizes and searches for the fire or the dead person in advance, prevents accidents that may occur, And more particularly, to a method and apparatus for recognizing and identifying a firearm using a machine-based thermal imaging camera.
열화상카메라는 화재 감시 시스템, 가스누출 실시간 감시 시스템, 실시간 무인 기계장치 동작 상태 감시 시스템, 보안 구역 침입 실시간 감시 시스템 등 다양한 감시 시스템에 사용되고 있다.Thermal cameras are used in various surveillance systems such as fire monitoring system, gas leak real time monitoring system, real time unmanned mechanical device operation status monitoring system, security zone intrusion real time monitoring system.
열화상카메라는 모든 물체가 가지고 있는 고유한 복사 에너지로부터 방출되는 적외선 파장을 받아들여 출력되는 전기적인 신호를 사람이 인식할 수 있는 정지영상 혹은 동영상 신호로 변환하는 장치이다. 적외선 파장을 전기적인 신호로 변환하는 센서를 적외선 센서 혹은 디렉터라고 하며 상온방식(열형)과 저온방식(광자형)이 있다. 광자형은 성능은 뛰어나지만 액체질수 냉각기가 필요하고 가격이 높은 단점이 있는 반면, 열형은 복사되는 열에너지를 저항이나 전류 또는 기전력 변화로 검출하는 방식으로서 광자형에 비하여 성능은 떨어지지만 냉각기가 필요 없고 가격이 저렴하여, 일반적으로 많이 사용되고 있다.An infrared camera is a device that converts an electric signal, which is received from an infrared ray emitted from a radiant energy possessed by all objects, into a still image or a moving image signal that can be recognized by a human. Sensors that convert infrared wavelengths to electrical signals are called infrared sensors or directors, and there are room temperature (thermal) and low temperature (photon) types. The photon type is excellent in performance but requires liquid cryocooler and high price. On the other hand, thermal type is a method of detecting radiant heat radiated by resistance, current, or electromotive force change, which is lower in performance than photon type, It is inexpensive and generally used.
한편, 머신러닝이란 인공 지능의 한 분야로, 컴퓨터가 학습할 수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 예를 들면, 기계 학습을 통해서 수신한 이메일이 스팸인지 아닌지를 구분할 수 있도록 할 수 있다. 이러한 알고리즘으로는 지도학습, 자율학습, 준 지도 학습, 강화 학습, 심화 학습과 같은 기계 학습의 방법이 있다.On the other hand, machine learning is a field of artificial intelligence, which refers to the field of developing algorithms and techniques that enable computers to learn. For example, it is possible to distinguish whether an e-mail received through machine learning is spam or not. Such algorithms include machine learning methods such as map learning, autonomous learning, semi-instruction learning, reinforcement learning, and deep learning.
이러한 머신러닝을 활용한 열화상 카메라로 공간 또는 신체를 촬영하고, 촬영한 영상과 정보를 데이터베이스에 저장하여 초기 설정한 후, 시간에 따라 공간 또는 신체에 변화되는 온도를 분석하게 되면 화점이나 요구조자를 파악할 수 있다.When the temperature or temperature of the body or space is analyzed according to time after shooting the space or body with the thermal camera using the machine learning and storing the captured image and information in the database, .
본 발명은 화재 또는 신체의 급격한 체온 변화의 온도를 분석하여 발생할 수 있는 사고를 미리 예방하고, 사고가 발생한 경우 상황파악을 용이하게 인지할 수 있도록 하는 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용한 화점 및 요구조자 인식 및 탐색 방법을 제안하고자 한다. The present invention relates to a fire-fighting apparatus and a fire-fighting apparatus using a machine-running-based thermal imaging camera, which can prevent an accident that may occur by analyzing a temperature of a sudden change in body temperature of a fire or a body, We propose a recognition and search method.
본 발명은 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용하여 일정한 장소를 일정 시간 촬영하여 변화되는 온도를 분석하고자 하는 것이다.The present invention seeks to analyze a changed temperature by photographing a certain place for a predetermined time using a machine learning based thermal imaging camera.
본 발명은 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용하여 변화되는 온도를 분석하여 화점을 인식하고 탐색하고자 하는 것이다.The present invention seeks to recognize and search for a fire point by analyzing the changed temperature using a machine learning based thermal imaging camera.
본 발명은 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용하여 변화되는 온도를 분석하여 요구조자를 인식하고 탐색하고자 하는 것이다.The present invention seeks to recognize and search for respondents by analyzing the changed temperature using a machine learning based thermal imaging camera.
이러한 목적을 달성하기 위한 본 발명에 따른 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용한 화점 및 요구조자 인식 및 탐색 방법은,To achieve these and other advantages and in accordance with the purpose of the present invention, as embodied and broadly described herein,
본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 열화상카메라로 기 설정된 공간을 기 설정된 시간 동안 촬영하는 공간촬영단계, 상기 영화상카메라로 촬영한 영상 데이터를 데이터베이스에 저장하는 저장단계, 상기 영상 데이터에 기록된 온도 데이터를 분석하는 공간 제1 분석단계, 상기 온도 데이터를 초당 데이터로 분석하는 공간 제2 분석단계 및 상기 초당 데이터에서 급격한 온도 변화를 감지하는 화점감지단계를 포함한다.According to a preferred embodiment of the present invention, there is provided a method of controlling a camera, comprising: a spatial photographing step of photographing a predetermined space with a thermal camera for a preset time; a storing step of storing image data photographed by the film camera in a database; A space first analysis step of analyzing the data, a space second analysis step of analyzing the temperature data by the data per second, and a flashing point sensing step of sensing an abrupt temperature change in the data per second.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 상기 기 설정된 공간은 상기 기 설정된 시간이 완료되면 다른 기 설정된 공간을 촬영하는 것이 특징이다.In a preferred embodiment of the present invention, the preset space photographs another predetermined space when the preset time is completed.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 열화상카메라로 신체를 기 설정된 시간 동안 촬영하는 신체촬영단계, 상기 영화상카메라로 촬영한 영상 데이터를 데이터베이스에 저장하는 저장단계, 상기 영상 데이터에 기록된 온도 데이터를 분석하는 신체 제1 분석단계, 상기 온도 데이터를 초당 데이터로 분석하는 신체 제2 분석단계 및 상기 초당 데이터에서 급격한 온도 변화를 감지하는 요구조자감지단계를 포함한다.In a preferred embodiment of the present invention, a body photographing step of photographing a body with a thermal camera for a preset time, a storing step of storing image data photographed by the film camera in a database, a step of storing temperature data recorded in the image data A body second analysis step of analyzing the temperature data with the data per second, and a step of detecting a sudden temperature change in the data per second.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 상기 신체는 상기 기 설정된 시간이 완료되면 다른 신체를 촬영하는 것이 특징이다.In a preferred embodiment of the present invention, the body photographs another body when the preset time is completed.
이상 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용한 화점 및 요구조자 인식 및 탐색 방법은,As described above, according to the present invention, there is provided a method of recognizing and searching for a fire and a caller using a machine-
본 발명은 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용하여 일정한 장소를 일정 시간 촬영하여 변화되는 온도를 분석하는 효과가 있다.The present invention has the effect of analyzing a changed temperature by photographing a certain place for a predetermined time by utilizing a machine learning based thermal imaging camera.
본 발명은 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용하여 변화되는 온도를 분석하여 화점을 인식하고 탐색하는 효과가 있다.The present invention has the effect of recognizing and searching for a fire point by analyzing the changed temperature by utilizing a machine learning-based thermal imaging camera.
본 발명은 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용하여 변화되는 온도를 분석하여 요구조자를 인식하고 탐색하는 효과가 있다.The present invention has the effect of recognizing and searching for a dead person by analyzing the changed temperature using a machine learning based thermal imaging camera.
본 발명은 화점을 미리 인식하고 탐색하여 화재를 예방하고 원인분석을 용이하게 하는 효과가 있다.The present invention has the effect of preliminarily recognizing and searching for a fire point to prevent fire and facilitate cause analysis.
본 발명은 신체의 온도를 분석하여 요구조자를 미리 인식하고 탐색하여 인명사고를 예방하고 사고 발생시 구조활동을 용이하게 하는 효과가 있다.The present invention has an effect of preventing a human accident and facilitating a rescue operation when an accident occurs, by analyzing the temperature of the body and recognizing and searching for the respondent in advance.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 상세하게 후술 되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 개시가 완전 하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다.Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as being limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the concept of the invention to those skilled in the art. To fully disclose the scope of the invention to a person skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims.
본 발명의 실시 예를 설명하기 위한 형상, 크기, 비율, 각도, 개수 등은 예시적인 것이므로 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명은 생략한다.The shapes, sizes, ratios, angles, numbers and the like for describing the embodiments of the present invention are merely exemplary and the present invention is not limited thereto. In the following description, well-known functions or constructions are not described in detail since they would obscure the invention in unnecessary detail.
본 명세서에서 언급된 '포함한다', '갖는다', '이루어진다' 등이 사용되는 경우 '~만'이 사용되지 않는 이상 다른 부분이 추가될 수 있다. 구성 요소를 단수로 표현한 경우에 특별히 명시적인 기재 사항이 없는 한 복수를 포함하는 경우를 포함한다.Where the terms "comprises," "having," "consisting of," and the like are used in this specification, other portions may be added as long as "only" is not used. Unless the context clearly dictates otherwise, including the plural unless the context clearly dictates otherwise.
구성 요소를 해석함에 있어서, 별도의 명시적 기재가 없더라도 오차 범위를 포함하는 것으로 해석한다.In interpreting the constituent elements, it is construed to include the error range even if there is no separate description.
또한, 위치 관계에 대한 설명일 경우, 예를 들어, '~상에', '~상부에', '~하부에', '~옆에' 등으로 두 부분의 위치 관계가 설명되는 경우, '바로' 또는 '직접'이 사용되지 않는 이상 두 부분 사이에 하나 이상의 다른 부분이 위치할 수도 있다.In the case of a description of the positional relationship, for example, if the positional relationship between two parts is described as 'on', 'above', 'below', or 'next to' Quot; directly " or " direct " is not used, one or more other portions may be located between the two portions.
그리고, 시간 관계에 대한 설명일 경우, 예를 들어, '~후에', '~에 이어서', '~다음에', '~전에' 등으로 시간적 선후 관계가 설명되는 경우, '바로' 또는 '직접'이 사용되지 않는 이상 연속적이지 않은 경우도 포함할 수 있다.In the case of a description of a time relationship, for example, if a temporal relationship is described by 'after', 'after', 'after', 'before', etc., Quot; direct " is not used and is not continuous.
또한, 제1, 제2 등이 다양한 구성요소들을 서술하기 위해서 사용되나, 이들 구성요소들은 이들 용어에 의해 제한되지 않는다. 이들 용어들은 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소와 구별하기 위하여 사용하는 것이다. 따라서, 이하에서 언급되는 제1 구성요소는 본 발명의 기술적 사상 내에서 제2 구성요소일 수도 있다.Also, the first, second, etc. are used to describe various components, but these components are not limited by these terms. These terms are used only to distinguish one component from another. Therefore, the first component mentioned below may be the second component within the technical spirit of the present invention.
그리고, 'X축 방향', 'Y축 방향' 및 'Z축 방향'은 서로 간의 관계가 수직으로 이루어진 기하학적인 관계만으로 해석되어서는 아니 되며, 본 발명의 구성이 기능적으로 작용할 수 있는 범위 내에서 보다 넓은 방향성을 가지는 것을 의미할 수 있다.The 'X-axis direction', the 'Y-axis direction', and the 'Z-axis direction' should not be construed solely by the geometric relationship in which the relation between them is perpendicular to each other. It may mean having a wider directionality.
또한, '적어도 하나'의 용어는 하나 이상의 관련 항목으로부터 제시 가능한 모든 조합을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 예를 들어, '제 1 항목, 제 2 항목 및 제 3 항목 중에서 적어도 하나'의 의미는 제 1 항목, 제 2 항목 또는 제 3 항목 각각 뿐만 아니라 제 1 항목, 제 2 항목 및 제 3 항목 중에서 2개 이상으로부터 제시될 수 있는 모든 항목의 조합을 의미할 수 있다.It should also be understood that the term " at least one " includes all possible combinations from one or more related items. For example, the meaning of 'at least one of the first item, the second item and the third item' means not only the first item, the second item or the third item, but also the second item, the second item and the third item, May refer to any combination of items that may be presented from more than one.
본 발명의 여러 실시 예들의 각각 특징들이 부분적으로 또는 전체적으로 서로 결합 또는 조합 가능하고, 기술적으로 다양한 연동 및 구동이 가능하며, 각 실시 예들이 서로에 대하여 독립적으로 실시 가능할 수도 있고 연관 관계로 함께 실시할 수도 있다.It is to be understood that each of the features of the various embodiments of the present invention may be combined or combined with each other, partially or wholly, technically various interlocking and driving, and that the embodiments may be practiced independently of each other, It is possible.
이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described in detail.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 열화상카메라로 기 설정된 공간을 기 설정된 시간 동안 촬영하는 공간촬영단계, 상기 영화상카메라로 촬영한 영상 데이터를 데이터베이스에 저장하는 저장단계, 상기 영상 데이터에 기록된 온도 데이터를 분석하는 공간 제1 분석단계, 상기 온도 데이터를 초당 데이터로 분석하는 공간 제2 분석단계 및 상기 초당 데이터에서 급격한 온도 변화를 감지하는 화점감지단계를 포함한다.According to a preferred embodiment of the present invention, there is provided a method of controlling a camera, comprising: a spatial photographing step of photographing a predetermined space with a thermal camera for a preset time; a storing step of storing image data photographed by the film camera in a database; A space first analysis step of analyzing the data, a space second analysis step of analyzing the temperature data by the data per second, and a flashing point sensing step of sensing an abrupt temperature change in the data per second.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 상기 기 설정된 공간은 상기 기 설정된 시간이 완료되면 다른 기 설정된 공간을 촬영하는 것이 특징이다.In a preferred embodiment of the present invention, the preset space photographs another predetermined space when the preset time is completed.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 열화상카메라로 신체를 기 설정된 시간 동안 촬영하는 신체촬영단계, 상기 영화상카메라로 촬영한 영상 데이터를 데이터베이스에 저장하는 저장단계, 상기 영상 데이터에 기록된 온도 데이터를 분석하는 신체 제1 분석단계, 상기 온도 데이터를 초당 데이터로 분석하는 신체 제2 분석단계 및 상기 초당 데이터에서 급격한 온도 변화를 감지하는 요구조자감지단계를 포함한다.In a preferred embodiment of the present invention, a body photographing step of photographing a body with a thermal camera for a preset time, a storing step of storing image data photographed by the film camera in a database, a step of storing temperature data recorded in the image data A body second analysis step of analyzing the temperature data with the data per second, and a step of detecting a sudden temperature change in the data per second.
본 발명의 바람직한 일 실시예에서, 상기 신체는 상기 기 설정된 시간이 완료되면 다른 신체를 촬영하는 것이 특징이다.In a preferred embodiment of the present invention, the body photographs another body when the preset time is completed.
이상 본 발명의 실시 예들을 더욱 상세하게 설명하였으나, 본 발명은 반드시 이러한 실시 예로 국한되는 것은 아니고, 본 발명의 기술사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양하게 변형 실시될 수 있다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail, the present invention is not necessarily limited to these embodiments, and various modifications may be made without departing from the spirit of the present invention.
따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시 예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다.Therefore, the embodiments disclosed in the present invention are intended to illustrate rather than limit the scope of the present invention, and the scope of the technical idea of the present invention is not limited by these embodiments.
그러므로, 이상에서 기술한 실시 예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.Therefore, it should be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.
본 발명의 보호 범위는 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The scope of protection of the present invention should be construed according to the claims, and all technical ideas within the scope of equivalents should be interpreted as being included in the scope of the present invention.
Claims (4)
상기 영화상카메라로 촬영한 영상 데이터를 데이터베이스에 저장하는 저장단계;
상기 영상 데이터에 기록된 온도 데이터를 분석하는 공간 제1 분석단계;
상기 온도 데이터를 초당 데이터로 분석하는 공간 제2 분석단계; 및
상기 초당 데이터에서 급격한 온도 변화를 감지하는 화점감지단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용한 화점 인식 방법.A space photographing step of photographing a predetermined space with an infrared camera for a preset time;
A storage step of storing image data photographed by the film camera in a database;
A spatial first analysis step of analyzing the temperature data recorded in the image data;
A spatial second analysis step of analyzing the temperature data by data per second; And
Detecting a sudden temperature change in the data per second;
Based on the image data of the camera.
상기 기 설정된 시간이 완료되면 다른 기 설정된 공간을 촬영하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용한 화점 탐색 방법.The apparatus according to claim 1,
And when the preset time is completed, photographing another preset space.
상기 영화상카메라로 촬영한 영상 데이터를 데이터베이스에 저장하는 저장단계;
상기 영상 데이터에 기록된 온도 데이터를 분석하는 신체 제1 분석단계;
상기 온도 데이터를 초당 데이터로 분석하는 신체 제2 분석단계; 및
상기 초당 데이터에서 급격한 온도 변화를 감지하는 요구조자감지단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용한 요구조자 인식 방법A body photographing step of photographing the body with an infrared camera for a preset time;
A storage step of storing image data photographed by the film camera in a database;
A first body analysis step of analyzing temperature data recorded in the image data;
A body second analysis step of analyzing the temperature data by data per second; And
Detecting a sudden temperature change in the data per second;
Characterized in that it comprises a machine learning-based thermal imaging camera
상기 기 설정된 시간이 완료되면 다른 신체를 촬영하는 것을 특징으로 하는 머신러닝 기반 열화상 카메라를 활용한 요구조자 탐색 방법.4. The method according to claim 3,
And the other body is photographed when the preset time is completed.
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2017
- 2017-08-24 KR KR1020170107521A patent/KR20190021974A/en unknown
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