KR20190074898A - 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 일반적으로 H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등의 압축영상으로부터 객체 배회를 효과적으로 식별해내는 기술에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 본 발명은 예컨대 CCTV 카메라가 생성하는 압축영상에 대해 무언가 유의미한 움직임이 존재하는 영역, 즉 이동객체 영역을 종래기술처럼 복잡한 이미지 프로세싱을 수행할 필요없이 압축영상을 구성하는 영상 블록 단위로 모션벡터와 코딩유형과 같은 신택스에 기초하여 추출하고 그 이동객체 영역의 움직임을 관찰하여 불균일한 방향성을 나타내는 경우에는 객체 배회 이벤트를 검출하는 기술에 관한 것이다. 본 발명에 따르면 압축영상에 대해 디코딩, 다운스케일 리사이징, 차영상 획득, 영상 분석 등과 같은 복잡한 프로세싱을 거치지 않고서도 CCTV 촬영 영상에서 누군가 배회하고 있다는 것을 실시간으로 식별할 수 있어 영상관제 시스템을 통한 범죄예방 효과를 높일 수 있는 장점이 있다.

Description

압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법 {syntax-based method of detecting loitering objects in compressed video}

본 발명은 일반적으로 H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등의 압축영상으로부터 객체 배회를 효과적으로 식별해내는 기술에 관한 것이다.

더욱 상세하게는, 본 발명은 예컨대 CCTV 카메라가 생성하는 압축영상에 대해 무언가 유의미한 움직임이 존재하는 영역, 즉 이동객체 영역을 종래기술처럼 복잡한 이미지 프로세싱을 수행할 필요없이 압축영상을 구성하는 영상 블록 단위로 모션벡터와 코딩유형과 같은 신택스(syntax)에 기초하여 추출하고 그 이동객체 영역의 움직임을 관찰하여 불균일한 방향성을 나타내는 경우에는 객체 배회 이벤트를 검출하는 기술에 관한 것이다.

최근에는 범죄예방이나 사후증거 확보 등을 위해 CCTV를 이용하는 영상관제 시스템을 구축하는 것이 일반적이다. 지역별로 다수의 CCTV 카메라를 설치해둔 상태에서 이들 CCTV 카메라가 생성하는 영상을 모니터에 표시하고 스토리지 장치에 저장해두는 것이다. 범죄나 사고가 발생하는 장면을 관제 요원이 발견하게 되면 그 즉시 적절하게 대처하는 한편, 필요에 따라서는 사후증거 확보를 위해 스토리지에 저장되어 있는 영상을 검색하는 것이다.

그런데. CCTV 카메라의 설치 현황에 비해 관제 요원의 수는 매우 부족한 것이 현실이다. 이처럼 제한된 인원으로 영상 감시를 효과적으로 수행하려면 CCTV 영상을 모니터 화면에 단순 표시하는 것만으로는 충분하지 않다. 각각의 CCTV 영상에 존재하는 객체의 움직임을 감지하여 실시간으로 해당 영역에 무언가 추가 표시함으로써 효과적으로 발견되도록 처리하는 것이 바람직하다. 이러한 경우에 관제 요원은 CCTV 영상 전체를 균일한 관심도를 가지고 지켜보는 것이 아니라 객체 움직임이 있는 부분을 중심으로 CCTV 영상을 감시하면 된다.

한편, 영상감지 시스템에서는 스토리지 공간의 효율을 위해 압축영상을 채택하고 있다. 특히 최근에는 CCTV 카메라의 설치 대수가 급속하게 증가하고 고화질 카메라가 주로 설치됨에 따라 H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등과 같은 고압축율의 복잡한 영상압축 기술이 채택되고 있다.

동영상 데이터를 생성하는 카메라 장치에서는 이들 기술규격 중 어느 하나에 따라 압축영상을 생성하여 제공하며, 동영상을 재생하는 장치에서는 이러한 압축영상을 전달받으면 그 압축영상을 인코딩할 때 적용했던 기술규격에 따라 역으로 디코딩을 수행한다. 영상압축 기술이 적용된 CCTV 영상에서 움직임 유무를 판단하려면 종래에는 압축영상을 디코딩하여 재생영상, 즉 압축이 풀려있는 원래 영상을 얻은 후에 이미지 처리하는 과정이 필요하였다.

[도 1]은 H.264 AVC 기술규격에 따른 동영상 디코딩 장치의 일반적인 구성을 나타내는 블록도이다. [도 1]을 참조하면, H.264 AVC에 따른 동영상 디코딩 장치는 구문분석기(11), 엔트로피 디코더(12), 역 변환기(13), 모션벡터 연산기(14), 예측기(15), 디블로킹 필터(16)를 포함하여 구성된다.

이들 하드웨어 모듈이 압축영상을 순차적으로 처리함으로써 압축을 풀고 원래의 영상 데이터를 복원해낸다. 이때, 구문분석기(11)는 압축영상의 코딩 유닛에 대해 모션벡터 및 코딩유형을 파싱해낸다. 이러한 코딩 유닛(coding unit)은 일반적으로는 매크로블록이나 서브 블록과 같은 영상 블록인데, 기술규격에 따라서는 정확히 일치하지 않게 구현될 수도 있다.

[도 2]는 기존의 영상분석 솔루션에서 압축영상으로부터 객체 배회를 감지하는 과정을 나타내는 순서도이다.

[도 2]를 참조하면, 종래기술에서는 압축영상을 H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등에 따라 디코딩하고(S10), 재생영상의 프레임 이미지들을 작은 이미지, 예컨대 320x240 정도로 다운스케일 리사이징을 한다(S20). 이때, 다운스케일 리사이징을 하는 이유는 이후 과정에서의 프로세싱 부담을 그나마 줄이기 위한 것이다. 그리고 나서, 리사이징된 프레임 이미지들에 대해 차영상(differentials)을 구한 후에 영상 분석을 통해 이동객체를 추출해낸다(S30). 그리고 나서, 그 이동객체에 대해 영상 분석을 통해 이동 경로를 분석함으로써 특정 관심영역(예: 어두운 골목길)에서 누군가 배회하고 있다는 것을 감지하게 된다(S40).

종래기술에서 이동객체를 추출하려면 압축영상 디코딩, 다운스케일 리사이징, 영상 분석을 수행한다. 이들은 복잡도가 매우 높은 프로세스이고, 그로 인해 종래의 영상관제 시스템에서는 한 대의 영상분석 서버가 동시 처리할 수 있는 용량이 상당히 제한되어 있다. 현재 고성능의 영상분석 서버가 커버할 수 있는 최대 CCTV 채널은 통상 최대 16 채널이다. 다수의 CCTV 카메라가 설치되므로 영상관제 시스템에는 다수의 영상분석 서버가 필요하였고, 이는 비용 증가와 물리적 공간 확보의 어려움이라는 문제점을 유발하였다.

대규모의 영상관제 시스템을 구축 및 유지하는 데에는 상당한 예산이 소요되는 바, 그에 상당하는 효용가치가 요구되고 있다. 그러한 요구의 기본 방향은 범죄 예방 및 범죄증거 확보이다. 그에 따라, 주변 모습을 단순히 촬영하여 저장하거나 이로부터 이동객체의 존재를 알려주는 것에서 더 나아가 실생활에서 경험상 그 자체가 문제되는 특수한 상황을 영상관제 시스템이 소프트웨어로 검출해주는 높은 수준의 감지 기능을 제공할 필요가 있다. 이때, 시스템 구축 비용과 물리적 공간 확보라는 현실적인 문제를 고려하여 효율적인 구현 기술도 요망된다.

본 발명의 목적은 일반적으로 H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등의 압축영상으로부터 객체 배회를 효과적으로 식별해내는 기술을 제공하는 것이다.

특히, 본 발명의 목적은 예컨대 CCTV 카메라가 생성하는 압축영상에 대해 무언가 유의미한 움직임이 존재하는 영역, 즉 이동객체 영역을 종래기술처럼 복잡한 이미지 프로세싱을 수행할 필요없이 압축영상을 구성하는 영상 블록 단위로 모션벡터와 코딩유형과 같은 신택스에 기초하여 추출하고 그 이동객체 영역의 움직임을 관찰하여 불균일한 방향성을 나타내는 경우에는 객체 배회 이벤트를 검출하는 기술을 제공하는 것이다.

상기의 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법은, 압축영상의 비트스트림을 파싱하여 코딩 유닛에 대한 모션벡터 및 코딩유형을 획득하는 제 1 단계; 압축영상을 구성하는 복수의 영상 블록 별로 미리 설정된 제 1 시간동안의 모션벡터 누적값을 획득하는 제 2 단계; 복수의 영상 블록에 대하여 모션벡터 누적값을 미리 설정된 제 1 임계치와 비교하는 제 3 단계; 제 1 임계치를 초과하는 모션벡터 누적값을 갖는 영상 블록을 이동객체 영역으로 마킹하는 제 4 단계; 압축영상의 미리 설정된 관심영역 내에서 미리 설정된 제 2 시간 동안 이동객체 영역의 움직임 패턴을 모니터링하여 이동객체 영역이 관심영역 내에서 지속적으로 존재하는 제 1 조건과 움직임 패턴이 불균일한 방향성을 나타내는 제 2 조건을 둘다 만족하는 경우에 이동객체 영역에 대해 객체 배회 이벤트를 발생시키는 제 5 단계;를 포함하여 구성된다.

본 발명에서 압축영상을 구성하는 영상 블록은 매크로블록과 서브블록을 포함할 수 있다.

이때, 제 5 단계는, 압축영상의 미리 설정된 관심영역 내부로 이동객체 영역의 진입을 식별하는 제 5a 단계; 압축영상에서 미리 설정된 제 2 시간에 대응하는 일련의 영상 프레임에 걸쳐 이동객체 영역이 지속적으로 존재하는 경우에 객체 배회 검출을 위한 제 1 조건의 성립을 설정하는 제 5b 단계; 일련의 영상 프레임에 걸쳐 이동객체 영역의 좌표를 산출하는 제 5c 단계; 일련의 영상 프레임에 대해 시간적으로 서로 인접하는 영상 프레임 간에 이동객체 영역의 좌표 천이 벡터를 산출하는 제 5d 단계; 이동객체 영역에 대해 일련의 영상 프레임에서 산출된 일련의 좌표 천이 벡터의 방향성이 불균일한 경우에 객체 배회 검출을 위한 제 2 조건의 성립을 설정하는 제 5e 단계; 제 1 조건과 제 2 조건이 둘다 성립하면 이동객체 영역에 대해 객체 배회 이벤트를 발생시키는 제 5f 단계;를 포함하여 구성될 수 있다.

이때, 제 5 단계는, 이동객체 영역이 ID 미할당 상태인 경우에 Unique ID를 신규 발행하여 할당하는 단계; 이동객체 영역이 일련의 영상 프레임에서 사라지는 경우에 그 할당된 Unique ID를 리보크(revoke)하는 단계;를 더 포함하여 구성되고, 이 경우에 제 5a 내지 5f 단계는 이동객체 영역에 할당된 Unique ID를 기준으로 수행되는 것이 바람직하다.

또한, 본 발명에 따른 객체 배회 감지 방법은, 이동객체 영역을 중심으로 그 인접하는 복수의 영상 블록(이하, '이웃 블록'이라 함)을 식별하는 제 a 단계; 복수의 이웃 블록에 대해 모션벡터 값을 미리 설정된 제 2 임계치와 비교하는 제 b 단계; 제 2 임계치를 초과하는 모션벡터 값을 갖는 이웃 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 c 단계; 복수의 이웃 블록 중에서 코딩유형이 인트라 픽쳐(Intra Picture)인 이웃 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 d 단계; 복수의 이동객체 영역에 대하여 인터폴레이션을 수행하여 이동객체 영역으로 둘러싸인 미리 설정된 갯수 이하의 비마킹 영상 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 e 단계;를 더 포함하여 구성될 수 있다.

한편, 본 발명에 따른 컴퓨터로 판독가능한 비휘발성 기록매체는 컴퓨터에 이상과 같은 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 것이다.

본 발명에 따르면 CCTV 압축영상에 대해 디코딩, 다운스케일 리사이징, 차영상 획득, 영상 분석 등과 같은 복잡한 프로세싱을 거치지 않고서도 CCTV 영상에서 이동객체 영역을 추출하므로 기존의 영상분석 서버에 비해 약 20배 정도의 성능 향상을 얻을 수 있는 장점이 있다.

또한, 본 발명에 따르면 압축영상에 대해 디코딩, 다운스케일 리사이징, 차영상 획득, 영상 분석 등과 같은 복잡한 프로세싱을 거치지 않고서도 CCTV 촬영 영상에서 누군가 배회하고 있다는 것을 실시간으로 식별할 수 있어 영상관제 시스템을 통한 범죄예방 효과를 높일 수 있는 장점이 있다.

[도 1]은 동영상 디코딩 장치의 일반적인 구성을 나타내는 블록도.
[도 2]는 종래기술에서 압축영상으로부터 객체 배회를 감지하는 과정을 나타내는 순서도.
[도 3]은 본 발명에 따라 압축영상으로부터 객체 배회를 감지하는 전체 프로세스를 나타내는 순서도.
[도 4]는 본 발명에서 압축영상으로부터 유효 움직임을 검출하는 과정의 구현 예를 나타내는 순서도.
[도 5]는 CCTV 압축영상에 대해 본 발명에 따른 유효 움직임 영역 검출 과정을 적용한 결과의 일 예를 나타내는 도면.
[도 6]은 본 발명에서 이동객체 영역에 대한 바운더리 영역을 검출하는 과정의 구현 예를 나타내는 순서도.
[도 7]은 [도 5]의 CCTV 영상 이미지에 대해 본 발명에 따른 바운더리 영역 검출 과정을 적용한 결과의 일 예를 나타내는 도면.
[도 8]은 [도 7]의 CCTV 영상 이미지에 대해 인터폴레이션을 통해 이동객체 영역을 정리한 결과의 일 예를 나타내는 도면.
[도 9]는 본 발명에서 이동객체 영역의 움직임 패턴 방향성에 기초하여 객체 배회 이벤트를 검출하는 과정의 구현 예를 나타내는 순서도.
[도 10]은 본 발명에서 이동객체 영역에 Unique ID가 할당된 일 예를 나타내는 도면.
[도 11]은 본 발명에서 이동객체 영역에 좌표가 설정된 일 예를 나타내는 도면.

이하에서는 도면을 참조하여 본 발명을 상세하게 설명한다.

[도 3]은 본 발명에 따라 압축영상으로부터 객체 배회를 감지하는 전체 프로세스를 나타내는 순서도이다. 본 발명에 따른 객체 배회 감지 프로세스는 일련의 압축영상을 다루는 시스템, 예컨대 CCTV 영상관제 시스템에서 영상분석 서버가 양호하게 수행할 수 있다.

본 발명에서는 압축영상을 디코딩할 필요없이 압축영상의 비트스트림을 파싱하여 각 영상 블록, 즉 매크로블록(Macro Block) 및 서브블록(Sub Block) 등의 신택스 정보, 바람직하게는 모션벡터(Motion Vector)와 코딩유형(Coding Type) 정보를 통해 이동객체 영역을 빠르게 추출한다. 이렇게 얻어진 이동객체 영역은 본 명세서에 첨부된 이미지에서 보여지는 바와 같이 이동객체의 경계선을 정확하게 반영하지는 못하지만 처리속도가 빠르면서도 신뢰도가 높은 장점이 있다. 그리고 나서, 본 발명에서는 이렇게 얻어진 이동객체 영역에 기초하여 압축영상 내에 객체 배회가 존재하는지, 즉 누군가 배회하고 있는지 여부를 식별해낸다.

한편, 본 발명에 따르면 압축영상을 디코딩하지 않고도 이동객체 영역을 추출해내고 객체 배회를 감지할 수 있다. 하지만, 본 발명이 적용된 장치 또는 소프트웨어라면 압축영상을 디코딩하는 동작을 수행하지 않아야 하는 것으로 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다.

이하, [도 3]을 참조하여 본 발명에 따라 압축영상으로부터 객체 배회를 감지하는 과정의 개념을 살펴본다.

단계 (S100) : 먼저, 압축영상의 모션벡터에 기초하여 압축영상으로부터 실질적으로 의미를 인정할만한 유효 움직임을 검출하며, 이처럼 유효 움직임이 검출된 영상 영역을 이동객체 영역으로 설정한다.

이를 위해, H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등의 동영상압축 표준에 따라서 압축영상의 코딩 유닛(coding unit)의 모션벡터와 코딩유형을 파싱한다. 이때, 코딩 유닛의 사이즈는 일반적으로 64x64 픽셀 내지 4x4 픽셀 정도이며 플렉서블(flexible)하게 설정될 수 있다.

각 영상 블록에 대해 미리 설정된 일정 시간(예: 500 msec) 동안 모션벡터를 누적시키고, 그에 따른 모션벡터 누적값이 미리 설정된 제 1 임계치(예: 20)을 초과하는지 검사한다. 만일 그러한 영상 블록이 발견되면 해당 영상 블록에서 유효 움직임이 발견된 것으로 보고 이동객체 영역으로 마킹한다. 그에 따라, 모션벡터가 발생하였더라도 일정 시간동안의 누적값이 제 1 임계치를 넘지 못하는 경우에는 영상 변화가 미미한 것으로 추정하고 무시한다.

단계 (S200) : 다음으로, 앞의 (S100)에서 검출된 이동객체 영역에 대하여 모션벡터와 코딩유형에 기초하여 바운더리 영역이 어디까지인지 검출한다. 이를 위해, 이동객체 영역으로 마킹된 영상 블록을 중심으로 인접한 복수의 영상 블록을 검사하여 모션벡터가 제 2 임계치(예: 0) 이상 발생하였거나 코딩유형이 인트라 픽쳐(Intra Picture)일 경우에는 해당 영상 블록도 이동객체 영역으로 마킹한다. 이러한 과정을 통해서는 실질적으로는 해당 영상 블록이 앞서 (S100)에서 검출된 이동객체 영역과 한 덩어리를 이루는 형태로 되는 결과가 된다.

유효 움직임이 발견되어 이동객체 영역의 근방에서 어느 정도의 움직임이 있는 영상 블록이라면 이는 앞의 이동객체 영역과 한 덩어리일 가능성이 높기 때문에 이동객체 영역이라고 마킹한다. 또한, 인트라 픽쳐의 경우에는모션벡터가 존재하지 않기 때문에 모션벡터에 기초한 판정이 불가능하다. 이에, 이동객체 영역으로 이미 검출된 영상 블록에 인접하여 위치하는 인트라 픽쳐는 일단 기 추출된 이동객체 영역과 함께 한 덩어리로 추정한다.

단계 (S300) : 앞의 (S100)과 (S200)에서 검출된 이동객체 영역에 인터폴레이션(interpolation)을 적용하여 이동객체 영역의 분할(fragmentation)을 정리한다. 앞의 과정에서는 영상 블록 단위로 이동객체 영역 여부를 판단하였기 때문에 실제로는 하나의 이동객체(예: 사람)임에도 불구하고 중간중간에 이동객체 영역으로 마킹되지 않은 영상 블록이 존재하여 여러 개의 이동객체 영역으로 분할되는 현상이 발생할 수 있다. 그에 따라, 이동객체 영역으로 마킹된 복수의 영상 블록으로 둘러싸여 하나 혹은 소수의 비마킹 영상 블록이 존재한다면 이들은 이동객체 영역으로 추가로 마킹한다. 이를 통해, 여러 개로 분할되어 있는 이동객체 영역을 하나로 뭉쳐지도록 만들 수 있는데, 이와 같은 인터폴레이션의 영향은 [도 7]과 [도 8]을 비교하면 명확하게 드러난다.

단계 (S400) : 이상의 과정을 통하여 압축영상에 대해 코딩 유닛의 신택스(모션벡터, 코딩유형)에 기초하여 이동객체 영역을 신속하게 추출하였다. 단계 (S400)에서는 이러한 이동객체 영역의 추출 결과를 이용하여 압축영상에서 누군가 배회하고 있다면 범죄 예방을 위해 이를 감지해낸다. 본 명세서에서는 이를 '객체 배회'라고 부른다. 영상관제 시스템에서 현재 객체 배회가 검출되었다는 사실 및 그 객체 배회가 검출된 영상 지점을 관제요원에게 알려줌으로써 관제요원이 좀더 주목할 수 있도록 하여 범죄 예방 효과를 높이려는 것이다. 또한, 사후증거 확보라는 면에서도 객체 배회 정보는 유용하게 활용될 수 있다.

본 발명에서는 이동객체 영역이 미리 설정된 특정의 관심영역에 머무르고 그 움직임 패턴이 불균일한 방향성을 나타내는 경우에 그 이동객체 영역에 대해 객체 배회 이벤트를 발생시킨다. 즉, 압축영상의 미리 설정된 관심영역 내에서 미리 설정된 시간 동안 이동객체 영역의 움직임 패턴을 모니터링하여 이동객체 영역이 관심영역 내에서 지속적으로 존재하는 제 1 조건과 움직임 패턴이 불균일한 방향성을 나타내는 제 2 조건을 둘다 만족하는 경우에 해당 이동객체 영역에 대해 객체 배회 이벤트를 발생하키는 것이다.

압축영상으로부터 객체 배회를 감지하는 구체적인 과정에 대해서는 [도 9]를 참조하여 상세하게 후술한다.

[도 4]는 본 발명에서 압축영상으로부터 유효 움직임을 검출하는 과정의 구현 예를 나타내는 순서도이고, [도 5]는 CCTV 압축영상에 대해 본 발명에 따른 유효 움직임 영역 검출 과정이 적용된 결과의 일 예를 나타내는 도면이다. [도 4]의 프로세스는 [도 3]에서 단계 (S100)에 대응한다.

단계 (S110) : 먼저, 압축영상의 코딩 유닛을 파싱하여 모션벡터 및 코딩유형을 획득한다. [도 1]을 참조하면, 동영상 디코딩 장치는 압축영상의 스트림에 대해 H.264 AVC 및 H.265 HEVC 등과 같은 동영상압축 표준에 따라 구문분석(헤더 파싱) 및 모션벡터 연산을 수행한다. 이러한 과정을 통하여 압축영상의 코딩 유닛에 대하여 모션벡터와 코딩유형을 파싱해낸다.

단계 (S120) : 압축영상을 구성하는 복수의 영상 블록 별로 미리 설정된 시간(예: 500 ms) 동안의 모션벡터 누적값을 획득한다.

이 단계는 압축영상으로부터 실질적으로 의미를 인정할만한 유효 움직임, 예컨대 주행중인 자동차, 달려가는 사람, 서로 싸우는 군중들이 있다면 이를 검출하려는 의도를 가지고 제시되었다. 흔들리는 나뭇잎, 잠시 나타나는 고스트, 빛의 반사에 의해 약간씩 변하는 그림자 등은 비록 움직임은 있지만 실질적으로는 무의미한 객체이므로 검출되지 않도록 한다.

이를 위해, 미리 설정된 일정 시간(예: 500 msec) 동안 하나이상의 영상 블록 단위로 모션벡터를 누적시켜 모션벡터 누적값을 획득한다. 이때, 영상 블록은 매크로블록과 서브블록을 포함하는 개념으로 사용된 것이다.

단계 (S130, S140) : 복수의 영상 블록에 대하여 모션벡터 누적값을 미리 설정된 제 1 임계치(예: 20)와 비교하며, 제 1 임계치를 초과하는 모션벡터 누적값을 갖는 영상 블록을 이동객체 영역으로 마킹한다.

만일 이처럼 일정 이상의 모션벡터 누적값을 갖는 영상 블록이 발견되면 해당 영상 블록에서 무언가 유의미한 움직임, 즉 유효 움직임이 발견된 것으로 보고 이동객체 영역으로 마킹한다. 예컨대 영상관제 시스템에서 사람이 뛰어가는 정도로 관제 요원이 관심을 가질만한 가치가 있을 정도의 움직임을 선별하여 검출하려는 것이다. 반대로, 모션벡터가 발생하였더라도 일정 시간동안의 누적값이 제 1 임계치를 넘지 못할 정도로 작을 경우에는 영상에서의 변화가 그다지 크지않고 미미한 것으로 추정하고 검출 단계에서 무시한다.

단계 (S150) : 압축영상의 재생 화면에 이동객체 영역을 일반 영상과 구별되도록 디스플레이 제공한다. [도 5]는 본 발명에서 유효 움직임 영역 검출 과정이 적용된 결과의 일 예를 나타내는 도면으로서, 제 1 임계치를 초과하는 모션벡터 누적값을 나타낸 다수의 영상 블록이 이동객체 영역으로 마킹되어 모니터 화면에 붉은 색으로 표시되었다. [도 5]를 살펴보면 보도블럭이나 도로, 그리고 그림자가 있는 부분 등은 이동객체 영역으로 표시되지 않은 반면, 걷고있는 사람들이나 주행중인 자동차 등이 이동객체 영역으로 표시되었다.

[도 6]은 본 발명에서 이동객체 영역에 대한 바운더리 영역을 검출하는 과정의 구현 예를 나타내는 순서도이고, [도 7]은 [도 5]에 나타낸 유효 움직임 영역 검출 과정을 적용한 CCTV 영상 이미지에 대해 본 발명에 따른 바운더리 영역 검출 과정이 적용된 결과의 일 예를 나타내는 도면이다. [도 6]의 프로세스는 [도 3]에서 단계 (S200)에 대응한다.

앞서의 [도 5]를 살펴보면 이동객체가 제대로 마킹되지 않았으며 일부에 대해서만 마킹이 이루어진 것을 발견할 수 있다. 즉, 걷고있는 사람이나 주행중인 자동차를 살펴보면 객체의 전부가 마킹된 것이 아니라 일부 블록만 마킹되었다는 것을 발견할 수 있다. 더욱이 하나의 이동객체에 대해 복수의 이동객체 영역이 마킹된 것도 많이 발견된다. 이는 앞의 (S100)에서 채택한 이동객체 영역의 판단 기준이 일반 영역을 필터링 아웃하는 데에는 매우 유용하지만 상당히 엄격한 것이었다는 것을 의미한다. 따라서, 이동객체 영역을 중심으로 그 주변을 살펴봄으로써 이동객체의 바운더리를 검출하는 과정이 필요하다.

단계 (S210) : 먼저, 앞의 (S100)에 의해 이동객체 영역으로 마킹된 영상 블록을 중심으로 하여 인접하는 복수의 영상 블록을 식별한다. 이들은 본 명세서에서는 편이상 '이웃 블록'이라고 부른다. 이들 이웃 블록은 (S100)에 의해서는 이동객체 영역으로 마킹되지 않은 부분인데, [도 6]의 프로세스에서는 이들에 대해 좀더 살펴봄으로써 이들 이웃 블록 중에서 이동객체 영역의 바운더리에 포함될만한 것이 있는지 확인하려는 것이다.

단계 (S220, S230) : 복수의 이웃 블록에 대하여 모션벡터 값을 미리 설정된 제 2 임계치(예: 0)와 비교하고, 제 2 임계치를 초과하는 모션벡터 값을 갖는 이웃 블록을 이동객체 영역으로 마킹한다. 실질적으로 의미를 부여할만한 유효 움직임이 인정된 이동객체 영역에 인접하여 위치하고 어느 정도의 움직임도 발견되고 있다면 그 영상 블록은 촬영 영상의 특성상 앞의 이동객체 영역과 한 덩어리일 가능성이 높다. 따라서, 이러한 이웃 블록도 이동객체 영역이라고 마킹한다.

단계 (S240) : 또한, 복수의 이웃 블록 중에서 코딩유형이 인트라 픽쳐인 것을 이동객체 영역으로 마킹한다. 인트라 픽쳐의 경우에는 모션벡터가 존재하지 않기 때문에 해당 이웃 블록에 움직임이 존재하는지 여부를 모션벡터에 기초하여 판단하는 것이 원천적으로 불가능하다. 이 경우에 이동객체 영역으로 이미 검출된 영상 블록에 인접 위치하는 인트라 픽쳐는 일단 기 추출된 이동객체 영역의 설정을 그대로 유지해주는 편이 안전하다.

단계 (S250) : 압축영상의 재생 화면에 이동객체 영역을 일반 영상과 구별되도록 디스플레이 제공한다. [도 7]은 본 발명에서 바운더리 영역 검출 과정까지 적용된 결과의 일 예를 나타내는 도면인데, 이상의 과정을 통해 이동객체 영역으로 마킹된 다수의 영상 블록이 모니터 화면에 파란 색으로 표시되었다. [도 7]을 살펴보면, 앞서 [도 5]에서 붉은 색으로 표시되었던 이동객체 영역의 근방으로 파란 색의 이동객체 영역은 좀더 확장되었으며 이를 통해 이동객체를 전부 커버할 정도가 되었다는 사실을 발견할 수 있다.

[도 8]은 [도 7]에 나타낸 바운더리 영역 검출 과정을 적용한 CCTV 영상 이미지에 대해 본 발명에 따라 인터폴레이션을 통해 이동객체 영역을 정리한 결과의 일 예를 나타내는 도면이다.

단계 (S300)은 앞의 (S100)과 (S200)에서 검출된 이동객체 영역에 인터폴레이션을 적용하여 이동객체 영역의 분할을 정리하는 과정이다. [도 7]을 살펴보면 파란 색으로 표시된 이동객체 영역 사이사이에 비마킹 영상 블록이 발견된다. 이렇게 중간중간에 비마킹 영상 블록이 존재하게 되면 이들이 여러 개의 개별적인 이동객체인지 아니면 한 덩어리로 간주해야 할 대상인지 판단하기 어렵다. 특히, CCTV 영상관제 시스템의 모니터 화면 상에 얼룩덜룩하게 표시되므로 관제 요원이 즉각적으로 파악하기가 곤란하다는 단점도 있다. 더욱이, 이동객체 영역이 파편화되면 단계 (S400)의 결과가 부정확해질 수 있고, 특히 이동객체 영역의 갯수가 많아지기 때문에 단계 (S400)의 프로세스가 복잡해지는 문제도 있다.

그에 따라, 본 발명에서는 이동객체 영역으로 마킹된 복수의 영상 블록으로 둘러싸여 하나 혹은 소수의 비마킹 영상 블록이 존재한다면 이는 이동객체 영역으로 마킹하는데, 이를 인터폴레이션이라고 부른다. [도 7]과 대비하여 [도 8]을 살펴보면, 이동객체 영역 사이사이에 존재하던 비마킹 영상 블록이 모두 이동객체 영역이라고 마킹되었다. 이를 통해, 관제 요원이 참고하기에 좀더 직관적이고 정확한 이동객체 검출 결과를 도출할 수 있게 되었다.

[도 9]는 본 발명에서 이동객체 영역의 움직임 패턴에서 나타나는 방향성에 기초하여 압축영상으로부터 객체 배회 이벤트를 검출하는 과정의 구현 예를 나타내는 순서도로서, [도 3]에서 단계 (S400)에 대응한다.

전술한 바와 같이 본 발명은 압축영상의 코딩 유닛에서 바로 얻을 수 있는 신택스 정보에 기초하여 이동객체 영역을 추출한다. 종래기술의 압축영상을 디코딩하여 원본 영상에 대해 차영상을 획득하여 분석하는 과정이 불필요하게 되었으며, 이를 통해 발명자의 테스트에 따르면 최대 20배의 처리속도 개선을 이루었다. 그러나, 이러한 접근방식은 정밀도가 떨어진다는 약점이 있다. 이동객체 자체를 추출하는 것이 아니라 이동객체가 포함되어 있을 것으로 추정되는 영상 블록의 덩어리를 추출한다는 점에서 개념상 차이가 있다.

이러한 차이점을 반영하여 본 발명은 CCTV 촬영 영상에 누군가 배회하는지 판단하는 과정에서도 종래기술과는 상이한 접근법을 채택하였다. 이동객체가 포함되어 있을 것으로 추정되는 영상 블록의 덩어리, 즉 이동객체 영역이 미리 설정한 관심영역에 머무르고 그 움직임 패턴이 불균일한 방향성을 나타내는 경우에 그 이동객체 영역에 대해 객체 배회 이벤트를 발생시킨다.

이하에서, 본 발명에서 채택하고 있는 객체 배회 검출 과정의 일 실시예를 구체적으로 기술한다.

단계 (S410) : 먼저, 이동객체 영역을 하나의 객체(오브젝트)처럼 다루기 위하여 식별정보(ID) 미할당 상태인 이동객체 영역을 발견하면 Unique ID를 신규 발행하여 할당해준다. 즉, 이전의 과정에서 이동객체 영역이라고 마킹되어진 서로 연결되어 있는 영상블록의 덩어리를 하나의 객체(오브젝트)처럼 다루는 것이다. 이를 소프트웨어 처리 과정에서 구현하기 위해 이동객체 영역(영상블록의 덩어리)에 대해 Unique ID를 할당하여 관리한다.

그에 따라, [도 9]에서 이후의 과정은 이동객체 영역에 할당된 Unique ID를 기준으로 수행되는 것이 바람직한다. [도 10]은 이동객체 영역에 Unique ID가 할당되어 있는 일 예를 나타낸다.

한편, 단계 (S410)에서는 이동객체 영역이라고 마킹되어진 서로 연결되어 있는 영상블록의 덩어리가 일련의 영상 프레임 간에 동일한 것인지 아닌지를 판단할 수 있어야 한다. 그래야, 현재 다루고 있는 이동객체 영역에 대해 이전에 Unique ID가 할당되어 있었는지 여부를 판단할 수 있기 때문이다.

본 발명에서는 원본 영상 이미지의 내용을 다루는 것이 아니라 영상블록이 이동객체 영역인지 여부만 체크하였기 때문에 앞 뒤의 영상 프레임에서 이동객체 영역의 덩어리의 동일성 여부를 정밀하게 확인할 수 없다. 즉, 영상에 포함된 이미지 내용을 파악하지 않기 때문에 예컨대 동일 지점에서 앞 뒤 프레임 간에 고양이가 개로 치환되었을 때에 그러한 변화를 식별하지 못한다. 하지만, 프레임 간의 시간간격이 매우 짧다는 점과 영상관제 시스템의 관찰 대상은 통상의 속도로 움직인다는 점을 감안하면 이러한 일이 벌어질 가능성은 매우 낮다.

이에, 본 발명에서는 앞 뒤 프레임에서 이동객체 영역의 덩어리 간에 중첩되는 영상블록의 비율 혹은 갯수가 일정 임계치 이상인 것들을 동일한 이동객체 영역이라고 추정한다. 이러한 접근방식에 의하면 원본 영상의 내용을 모르더라도 특정의 이동객체 영역이 움직이고 있는 것인지 아니면 새로운 이동객체 영역이 신규로 나타난 것인지 아니면 기존의 이동객체 영역이 사라진 것인지 판단할 수 있다. 이러한 판단은 정확도는 종래기술에 비해 낮지만 데이터 처리 속도를 획기적으로 높일 수 있어 실제 적용에서는 오히려 장점을 나타낸다.

단계 (S420, S430) : CCTV 영상 관제의 경우에 누군가 어슬렁거리는 것과 같은 객체 배회 여부를 감시하는 것은 그 지역의 모든 공간에 대해 필요한 것은 아니고 범죄 발생이 우려되는 일부 지역을 선별하여 수행하는 것이 일반적이다. 이러한 지역을 '관심영역(Region of Interest, ROI)'라고 부르는데, 이들 관심영역은 영상관제 시스템에 미리 설정되어 있다.

압축영상에서 어느 이동객체 영역이 관심영역(ROI) 내부로 진입하는 상황을 식별하면 그 이동객체 영역이 관심영역에 일정 시간 이상 머무르는지 아니면 잠깐 스쳐지나가는지를 확인한다.

확인 결과, 압축영상에서 미리 설정된 특정 시간(예: 5초)에 대응하는 일련의 영상 프레임(예: 5초 x 30 프레임/초 = 150 프레임)을 검사하여 위 이동객체 영역이 지속적으로 존재하는 경우는 그 이동객체 영역이 잠시 스쳐가는 것이 아니라 관심영역에서 무언가 하고 있는 것이라고 추정한다. 이때, 그 이동객체 영역과 관련하여 객체 배회 검출을 위한 제 1 조건의 성립을 설정한다.

한편, 이 과정에서 일련의 영상 프레임 전부에 대해 이동객체 영역이 드러나야 한다는 의미는 아니다. 이들 일련의 영상 프레임 전부를 검사하였을 때에 전반적으로 이동객체 영역이 발견되는 것으로 충분할 수 있다. 예를 들어, 75 퍼센트 이상의 영상 프레임(예: 150 프레임 * 0.75 = 112.5 프레임)에서 이동객체 영역이 발견되면 위의 제 1 조건이 성립하였다고 구현할 수 있다.

단계 (S440, S450, S460) : 이어서, 관심영역 내부에서 그 이동객체 영역의 움직임 패턴이 갖는 방향성을 확인한다.

이를 위해, 먼저 압축영상에서 특정 시간(예: 5초)에 대응하는 일련의 영상 프레임(예: 150 프레임)에 걸쳐 이동객체 영역의 좌표(x, y)를 산출한다. 이때, 그 이동객체 영역이 발견되지 않는 프레임은 무시하는 것이 바람직하다. 또한, 이동객체 영역의 아이덴티티(identity)를 관리하기 위해 전술한 Unique ID를 기준으로 좌표를 산출하는 것이 바람직하다. 이동객체 영역을 최적으로 포함하는 사각형을 가상으로 형성한 후에 그 사각형의 중심 좌표를 이동객체 영역의 좌표(x, y)로 설정하도록 구현할 수 있다. [도 11]은 세 개의 이동객체 영역(Unique ID = 001, 002, 003)에 각각 좌표가 설정된 예를 나타낸다.

그리고 나서, 일련의 영상 프레임에서 시간적으로 서로 인접하는 영상 프레임 간에 이동객체 영역의 좌표 천이 벡터(△x, △y)를 산출한다. 즉, 동일한 Unique ID에 대해서 앞선 프레임에서의 좌표(x_prv, y_prv)와 현재 프레임에서의 좌표(x_cur, y_cur) 간의 차이를 좌표 천이 벡터(△x, △y)로 산출할 수 있다. 전술한 사례에서 150개의 영상 프레임으로부터 특정 이동객체 영역에 대한 149개의 좌표 천이 벡터를 얻을 수 있다. 이러한 좌표 천이 벡터는 해당 이동객체 영역이 시간 경과에 따라서 어떻게 움직였는지를 나타내는 값이다.

이어서, 이동객체 영역에 대해 일련의 영상 프레임(예: 150 프레임)에서 산출된 일련의 좌표 천이 벡터(예: 149개)의 방향성을 검사한다. 이들 일련의 좌표 천이 벡터의 방향성이 불균일한 경우에 해당 이동객체 영역에 대응하는 누군가가 관심영역 내에서 어슬렁거리고 있다고 추정한다. 이때, 그 이동객체 영역과 관련하여 객체 배회 검출을 위한 제 2 조건의 성립을 설정한다.

이때, 방향성이 균일한지 불균일한지 여부는 좌표 천이 벡터의 방향의 상관도를 측정하여 판단한다. 즉, 일정한 방향으로 이동하는 것이 아니라 반대 방향으로 이동하는 방향 전환 현상이 미리 설정한 임계치 이상 발견되는 경우에 방향성이 불균일하다고 판단한다.

단계 (S470) : 이상의 과정을 통해 객체 배회 검출을 위한 제 1 조건과 제 2 조건이 둘다 성립하는 경우에 해당 이동객체 영역이 관심영역 내에서 배회하고 있다고 판단하고 객체 배회 이벤트를 발생시킨다. 제 1 조건 성립으로부터 그 이동객체 영역이 관심영역에 머무르고 있다는 것이 추정되고, 제 2 조건 성립으로부터 그 이동객체 영역이 관심영역 내에서 어슬렁거리고 있다는 것이 추정되므로, 이 두가지를 종합하여 객체 배회가 검출되었다고 판단한다.

단계 (S480) : 압축영상의 재생 화면에 객체 배회 이벤트가 발생한 이동객체 영역을 일반 영상과 구별되도록 디스플레이 제공한다. 이를 통해, 영상관제 시스템의 관제요원은 객체 배회가 검출된 영상 지점을 즉시 인식할 수 있게 되고, 이를 통해 좀더 높은 주의력을 가지고 관찰하게 된다. 이는 사후증거 확보의 과정에서도 마찬가지로 도움을 줄 수 있다.

단계 (S490) : 한편, 이동객체 영역이 일련의 영상 프레임에서 사라지는 경우에 그 이동객체 영역에 대해 앞서 단계 (S410)에서 할당하였던 Unique ID를 리보크 처리함으로써 이동객체 영역을 소멸시킨다.

한편, 본 발명은 컴퓨터가 읽을 수 있는 비휘발성 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드의 형태로 구현되는 것이 가능하다. 이러한 비휘발성 기록매체는 컴퓨터가 읽을 수 있는 데이터를 저장하는 모든 종류의 스토리지 장치를 포함하는데 예컨대 하드디스크, SSD, CD-ROM, NAS, 자기테이프, 웹디스크, 클라우드 디스크 등이 있고 네트워크로 연결된 다수의 스토리지 장치에 코드가 분산 저장되고 실행되는 형태로 구현될 수도 있다.

Claims (8)

1. 압축영상의 비트스트림을 파싱하여 코딩 유닛에 대한 모션벡터 및 코딩유형을 획득하는 제 1 단계;
   압축영상을 구성하는 복수의 영상 블록 별로 미리 설정된 제 1 시간동안의 모션벡터 누적값을 획득하는 제 2 단계;
   상기 복수의 영상 블록에 대하여 상기 모션벡터 누적값을 미리 설정된 제 1 임계치와 비교하는 제 3 단계;
   상기 제 1 임계치를 초과하는 모션벡터 누적값을 갖는 영상 블록을 이동객체 영역으로 마킹하는 제 4 단계;
   압축영상의 미리 설정된 관심영역 내에서 미리 설정된 제 2 시간 동안 상기 이동객체 영역의 움직임 패턴을 모니터링하여 상기 이동객체 영역이 상기 관심영역 내에서 지속적으로 존재하는 제 1 조건과 상기 움직임 패턴이 불균일한 방향성을 나타내는 제 2 조건을 둘다 만족하는 경우에 상기 이동객체 영역에 대해 객체 배회 이벤트를 발생시키는 제 5 단계;
   를 포함하여 구성되는 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법.
   
2. 청구항 1에 있어서,
   상기 제 5 단계는,
   압축영상의 미리 설정된 관심영역 내부로 상기 이동객체 영역의 진입을 식별하는 제 5a 단계;
   압축영상에서 미리 설정된 제 2 시간에 대응하는 일련의 영상 프레임에 걸쳐 상기 이동객체 영역이 지속적으로 존재하는 경우에 객체 배회 검출을 위한 제 1 조건의 성립을 설정하는 제 5b 단계;
   압축영상에서 상기 일련의 영상 프레임에 걸쳐 상기 이동객체 영역의 좌표를 산출하는 제 5c 단계;
   상기 일련의 영상 프레임에 대해 시간적으로 서로 인접하는 영상 프레임 간에 상기 이동객체 영역의 좌표 천이 벡터를 산출하는 제 5d 단계;
   상기 이동객체 영역에 대해 상기 일련의 영상 프레임에서 산출된 일련의 좌표 천이 벡터의 방향성이 불균일한 경우에 객체 배회 검출을 위한 제 2 조건의 성립을 설정하는 제 5e 단계;
   상기 제 1 조건과 상기 제 2 조건이 둘다 성립하면 상기 이동객체 영역에 대해 객체 배회 이벤트를 발생시키는 제 5f 단계;
   를 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법.
   
3. 청구항 2에 있어서,
   상기 제 5 단계는,
   상기 이동객체 영역이 ID 미할당 상태인 경우에 Unique ID를 신규 발행하여 할당하는 단계;
   상기 이동객체 영역이 상기 일련의 영상 프레임에서 사라지는 경우에 상기 할당된 Unique ID를 리보크(revoke)하는 단계;
   를 더 포함하여 구성되고,
   상기 제 5a 단계 내지 상기 제 5f 단계는 상기 이동객체 영역에 할당된 Unique ID를 기준으로 수행되는 것을 특징으로 하는 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법.
   
4. 청구항 1에 있어서,
   상기 제 4 단계와 상기 제 5 단계 사이에 수행되는,
   상기 이동객체 영역을 중심으로 그 인접하는 복수의 영상 블록(이하, '이웃 블록'이라 함)을 식별하는 제 a 단계;
   상기 복수의 이웃 블록에 대해 모션벡터 값을 미리 설정된 제 2 임계치와 비교하는 제 b 단계;
   상기 제 2 임계치를 초과하는 모션벡터 값을 갖는 이웃 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 c 단계;
   를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법.
   
5. 청구항 4에 있어서,
   상기 제 c 단계 이후에 수행되는,
   상기 복수의 이웃 블록 중에서 코딩유형이 인트라 픽쳐(Intra Picture)인 이웃 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 d 단계;
   를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법.
   
6. 청구항 5에 있어서,
   상기 제 d 단계 이후에 수행되는,
   상기 복수의 이동객체 영역에 대하여 인터폴레이션을 수행하여 이동객체 영역으로 둘러싸인 미리 설정된 갯수 이하의 비마킹 영상 블록을 이동객체 영역으로 추가 마킹하는 제 e 단계;
   를 더 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법.
   
7. 청구항 1에 있어서,
   상기 영상 블록은 매크로블록과 서브블록을 포함하여 구성되는 것을 특징으로 하는 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법.
   
8. 컴퓨터에 청구항 1 내지 7 중 어느 하나의 항에 따른 압축영상에 대한 신택스 기반의 객체 배회 감지 방법을 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 판독가능한 비휘발성 기록매체.

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