KR20200000773A - 영상 보안 관제 방법 및 그 장치 - Google Patents

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Abstract

영상 보안 관제 방법 및 그 장치가 개시된다. 영상 보안 관제를 위한 관제 서버는 압축된 비트스트림을 입력받아 복호하는 복호화부; 상기 복호화부에 의해 복호된 복원 영상의 프레임간 움직임 강도에 따른 양자화 계수값을 결정하는 계수값 결정부; 및 상기 각 프레임의 양자화 계수값을 기초로 상기 압축된 비트스트림과 다른 부호화 방식으로 상기 복원 영상을 부호화하는 부호화부를 포함한다.

Description

영상 보안 관제 방법 및 그 장치{Video security control method and apparatus}
본 발명은 영상 보안 관제 방법 및 그 장치에 관한 것이다.
공공기관의 보안카메라 설치가 급증하면서 각 기관에서 개별적으로 운영하던 카메라를 효율적으로 운영하기 위한 방법으로 통합관제센터 구축이 제안되었다. 통합관제센터 구축의 기대효과로는 카메라 공동사용에 의한 예산절감, 통합운영에 의한 지역 관제능력향상, 운영일원화에 의한 신속한 행정처리 등이 있다. 이에 정부(행정안전부, 2010) 주도로 자치단체의 통합관제센터 구축을 지원하고 있으나, 구축현황은 당초 계획보다 낮은 것으로 확인되었다. 통합관제센터 구축이 원활하지 못한 원인으로는 녹화영상 보관을 위한 저장공간 증가, 영상 디스플레이 채널수 제약, 그리고 낮은 관제효율 등의 제약사항이 있다. 이러한 제약사항은 하드웨어 자원과 운영인력 수요를 증가시켜, 구축 및 운영비용 인상을 유발한다.
(01) 대한민국등록특허공보 1014945370000(2015.02.11)
본 발명은 보안 시스템의 녹화 영상 저장 공간을 절감하고, 관제 효율을 향상시킬 수 있는 통합관제센터 환경에 적합한 영상 보안 관제 방법 및 그 장치를 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 보안 시스템의 녹화 영상 저장 공간을 절감하고, 관제 효율을 향상시킬 수 있는 통합관제센터 환경에 적합한 장치가 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 압축된 비트스트림을 입력받아 복호하는 복호화부; 상기 복호화부에 의해 복호된 복원 영상의 프레임간 움직임 강도에 따른 양자화 계수값을 결정하는 계수값 결정부; 및 상기 각 프레임의 양자화 계수값을 기초로 상기 압축된 비트스트림과 다른 부호화 방식으로 상기 복원 영상을 부호화하는 부호화부를 포함하는 관제 서버가 제공될 수 있다.
상기 부호화부는 상기 압축된 비트스트림에 상응하는 부호화 방식보다 압축 효율이 높은 부호화 방식으로 상기 복원 영상을 부호화할 수 있다.
상기 계수값 결정부는, 상기 프레임간의 가로 해상도와 세로 해상도, 각 화소의 모션 벡터의 합을 이용하여 각 프레임의 움직임 강도를 도출한 후, 상기 도출된 움직임 강도에 따라 각 프레임의 양자화 계수값을 결정할 수 있다.
상기 계수값 결정부는, 상기 움직임 강도가 제1 임계치 이상이면 양자화 계수값을 지정된 크기만큼 증가시키고, 상기 움직임 강도가 제2 임계치 미만이면 양자화 계수값을 지정된 크기만큼 감소시키며, 상기 움직임 강도가 제2 임계치 이상 상기 제1 임계치 미만이면 양자화 계수값을 변경하지 않는다.
상기 압축된 비트스트림은 다수의 카메라로부터 전송되되, 상기 다수의 카메라에 의해 전송된 압축된 비트스트림을 각각 복호한 복원 영상 각각에 대해 특정 이벤트 발생 여부를 모니터링하며, 상기 특정 이벤트가 발생한 카메라에 상응하는 복원 영상을 비디오월을 통해 출력하도록 제어하는 비디오월 엔진부를 더 포함할 수 있다.
상기 복원 영상을 분석하여 침입 여부, 침입 징후, 가상 펜스, 도난 감지, 방치 감지, 폭력 징후, 불법주정차, 얼굴 검출, 출입 통제, 출입자계수, 프라이버시 보호, 카메라 무력화 및 화재 감지 중 적어도 하나를 수행하는 영상 분석부를 더 포함할 수 있다.
사건 발생 시점의 정황을 파악하기 위한 검색 UI를 제공하는 검색 엔진부를 더 포함하되, 상기 검색 UI는 검색 지정 UI부, 특징 매칭 UI부 및 운영 편의 UI부를 포함할 수 있다.
상기 검색 지정 UI부는, 이벤트 지정 UI, 카메라 지정 UI, 장치 지정 UI, 타 시스템 이벤트 지정 UI 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 특징 매칭 UI부는 얼굴 검출 UI, 색상 검출 UI 및 자동차번호판 검출 UI 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 운영 편의 UI부는 즉시 영상 재생 UI, 영상 확대 UI, 영상 다운로드 UI, 스냅샷 찍기 UI, 상황 조치 UI, 레포트 UI, 검색 특징 입력 UI 및 검색 유사도 제공 UI 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.
상기 복호화부가 상기 압축된 비트스트림을 복호함에 있어 적어도 일부 연산을 GPU에서 병렬 처리하도록 지원하는 GPU 가속부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 측면에 따르면, 보안 시스템의 녹화 영상 저장 공간을 절감하고, 관제 효율을 향상시킬 수 있는 통합관제센터 환경에 적합한 영상 보완 관제 방법이 제공된다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, (a) 각각의 카메라로부터 상이한 방식으로 압축된 비트스트림을 수신하고, 상기 압축된 비트스트림을 복호하는 단계; (b) 상기 복호된 복원 영상의 프레임간 움직임 강도에 따른 양자화 계수값을 결정하는 단계; 및 (c) 상기 각 프레임의 양자화 계수값을 기초로 상기 압축된 비트스트림과 다른 부호화 방식으로 상기 복원 영상을 부호화하여 다시 저장하는 단계를 포함하는 영상 보안 관제 방법이 제공될 수 있다.
상기 (c) 단계는, 각 카메라에 의해 압축된 비트스트림을 부호화한 부호화 방식 대비 압축 효율이 높은 부호화 방식으로 상기 복원 영상을 다시 부호화할 수 있다.
상기 (b) 단계는, 상기 프레임의 가로 해상도, 세로 해상도 및 프레임 내의 모든 화소의 모션 벡터의 합을 이용하여 프레임의 움직임 강도를 도출하는 단계; 및 상기 움직임 강도에 따라 상기 프레임의 양자화 계수값을 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 움직임 강도는 하기 수학식에 의해 도출되되,
Figure pat00001
여기서
Figure pat00002
는 움직임 강도를 나타내며,
Figure pat00003
는 가로 해상도를 나타내고,
Figure pat00004
는 세로 해상도를 나타내며,
Figure pat00005
는 프레임 내의 모든 화소들의 움직임 벡터의 합을 나타낸다.
상기 (b) 단계는, 상기 움직임 강도가 제1 임계치 이상이면, 양자화 계수값을 지정된 크기만큼 감소시키는 단계; 상기 움직임 강도가 제2 임계치 미만이면, 상기 양자화 계수값을 지정된 크기만큼 증가시키는 단계; 및 상기 움직임 강도가 상기 제2 임계치 이상이고 상기 제1 임계치 미만이면 상기 양자화 계수값을 변경하지 않고 디폴트 값으로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 다수의 카메라에 의해 전송된 압축된 비트스트림을 각각 복호한 복원 영상 각각에 대해 특정 이벤트 발생 여부를 모니터링하는 단계; 및 상기 특정 이벤트가 발생한 카메라에 상응하는 복원 영상을 비디오월을 통해 출력하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 복원 영상을 분석하여 침입 여부, 침입 징후, 가상 펜스, 도난 감지, 방치 감지, 폭력 징후, 불법주정차, 얼굴 검출, 출입 통제, 출입자계수, 프라이버시 보호, 카메라 무력화 및 화재 감지 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보안 관제 방법 및 그 장치를 제공함으로써, 보안 시스템의 녹화 영상 저장 공간을 절감하고, 관제 효율을 향상시킬 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보안 시스템의 구성을 도시한 도면.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관제 서버의 구성을 개략적으로 도시한 도면.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 GPU 가속부의 구성을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 재부호화 과정을 나타낸 순서도.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 영상 분석 기술을 설명하기 위해 도시한 도면.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 기능 UI를 도시한 도면.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보안 관제 방법을 나타낸 순서도.
본 명세서에서 사용되는 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 명세서에서, "구성된다" 또는 "포함한다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 여러 구성 요소들, 또는 여러 단계들을 반드시 모두 포함하는 것으로 해석되지 않아야 하며, 그 중 일부 구성 요소들 또는 일부 단계들은 포함되지 않을 수도 있고, 또는 추가적인 구성 요소 또는 단계들을 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보안 시스템의 구성을 도시한 도면이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보안 시스템(100)은 복수의 카메라(110) 및 관제 서버(120)를 포함하여 구성된다.
카메라(110)는 특정 공간에 설치되며, 해당 공간의 영상을 촬영하여 이를 관제 서버(120)로 전송하기 위한 수단이다. 예를 들어, 카메라(110)는 CCTV일 수 있다.
카메라(110)에서 촬영된 영상(비디오)의 경우, 높은 해상도로 인해 이를 직접적으로 관제 서버(120)로 전송하는 경우, 상당히 많은 네트워크 부하를 유발하게 된다. 따라서, 특정 공간에 설치된 카메라(110)의 경우, 영상을 촬영함과 동시에 이를 각 카메라(110)에 탑재된 영상 코덱을 이용하여 압축한 후 압축된 비트스트림을 관제 서버(120)로 전송한다.
각 공간에 설치된 카메라 특성상, 카메라의 종류 및 설치 시점에 따라 각 카메라(110)에 탑재된 영상 코덱은 상이하다. 따라서, 복수의 카메라(110)에 의해 압축된 비트스트림은 각기 상이한 부호화 방식으로 압축될 수 있다.
본 명세서에서는 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 카메라(110)가 H.264 또는 H.265 코덱을 이용하여 원본 영상을 압축하여 관제 서버(120)로 전송하는 것을 가정하여 이를 중심으로 설명하기로 한다.
관제 서버(120)는 각각 카메라(110)로부터 수신된 압축된 비트스트림을 복호하여 모니터링하여 특정 이벤트가 발생하는 카메라의 영상을 자동으로 추출하여 이를 비디오월에 표출할 수 있다.
또한, 관제 서버(120)는 복호된 복원 영상을 분석하여 침입 또는 침입 징후, 가상 펜스, 도난 감지, 방치 감지, 폭력 징후, 불법주정차, 얼굴 검출, 출입통제, 출입자 계수, 프라이버시, 카메라 무력화, 화재 감시 중 적어도 하나를 수행할 수도 있다.
또한, 관제 서버(120)는 DB(데이터베이스)에 저장된 복원 영상들을 대상으로 특정 사건 발생 시점의 정황을 용이하게 파악하기 위한 다양한 검색 UI를 제공할 수도 있다. 이에 대해서는 하기에서 도 2를 참조하여 보다 상세히 설명하기로 한다.
또한, 관제 서버(120)는 각 카메라(110)로부터 수신된 압축된 비트스트림을 다른 부호화 방식으로 부호화하여 이를 저장할 수도 있다. 예를 들어, 관제 서버(120)는 가장 최신의 부호화 방식에 따른 코덱을 구비하며, 이를 이용하여 압축된 비트스트림을 다른 부호화 방식으로 부호화하여 저장할 수도 있다. 이에 대해서도 하기의 도 2의 설명에 의해 보다 명확하게 이해될 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 관제 서버의 구성을 개략적으로 도시한 도면이고, 도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 GPU 가속부의 구성을 설명하기 위해 도시한 도면이며, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 재부호화 과정을 나타낸 순서도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 지능형 영상 분석 기술을 설명하기 위해 도시한 도면이며, 도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 검색 기능 UI를 도시한 도면이다. 도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 관제 서버(120)는 복수의 복호화 모듈(210), GPU 가속부(215), 비디오월 엔진부(220), 부호화부(225), 계수값 결정부(230), 영상 분석부(235), 검색 엔진부(240), 메모리(245) 및 프로세서(250)를 포함하여 구성된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 관제 서버(120)는 복수의 카메라(CCTV)로부터 각각의 방식에 따라 부호화된 비트스트림(이하에서는 압축된 비트스트림이라 칭하기로 함)을 입력받아 통합 관제할 수 있다. 각 카메라에서 촬영된 영상이 압축되어 전송되므로, 이를 다시 복호해야 관제가 가능하므로, 이를 복호하는 과정이 선행되어야 한다. 그러나, 이미 전술한 바와 같이, 각각의 카메라는 동일한 부호화 방식으로 영상을 부호화하는 것이 아니라, 각 카메라(CCTV)가 설치된 시점에 탑재된 코덱에 따라 각기 상이한 방식으로 촬영된 영상을 부호화할 수 있다. 즉, 제1 카메라(CCTV)와 제2 카메라(CCTV)가 존재한다고 가정하기로 한다. 제1 카메라(CCTV)는 제1 영상 코덱이 탑재되어 있으며, 제2 카메라(CCTV)는 제2 영상 코덱이 탑재되는 것을 가정하기로 한다. 따라서, 제1 카메라(CCTV)는 촬영된 영상을 제1 영상 코덱으로 부호화한 비트스트림을 관제 서버(120)로 전송한다. 그리고, 제2 카메라(CCTV)는 촬영된 영상을 제2 영상 코덱으로 부호화한 비트스트림을 관제 서버(120)로 전송할 수 있다.
따라서, 관제 서버(120)는 각 카메라(CCTV)로부터 각기 다른 부호화 방식으로 압축된 비트스트림을 복호한 후 관제해야 하므로, 복수의 복호화 모듈(210)을 포함할 수 있다.
이해와 설명의 편의를 도모하기 위해, 도 2에서는 복호화 모듈(210)이 제1 복호화부(210a) 및 제2 복호화부(210b)와 같이 두개의 복호화부를 포함하는 것으로 도시되어 있으나, 복호화 모듈(210)은 셋 이상의 복호화부를 포함할 수도 있음은 당연하다.
제1 복호화부(210a)는 제1 포맷으로 부호화된 비트스트림을 복호한다.
제2 복호화부(210b)는 제2 포맷으로 부호화된 비트스트림을 복호한다.
예를 들어, 제1 포맷은 H.264 및 H.265 중 어느 하나이고, 제2 포맷은 H.264 및 H.265 중 다른 하나일 수 있다.
본 명세서에서는 이해와 설명의 편의를 도모하기 위해 부호화된 비트스트림이 H.264 및 H.265 중 어느 하나로 부호화된 것을 가정하고 있으나, 코덱 형식은 이외에도 다양할 수 있다. CCTV에서의 영상 압축 방식에 따라 영상 보안 시스템(100)에 포함되는 복호화부의 구성 또한 달라질 수 있음은 당연하다.
GPU 가속부(215)는 비트스트림을 복호하는 과정 중 GPU 구조에서의 실행에 유리한 병렬 연산과 프로세서(CPU)구조에서 실행하는 순차 연산을 분리하여 디스플레이 채널수를 증가시키기 위한 수단이다.
도 3에는 GPU 가속부(215)의 구조가 도시되어 있다.
도 3에 도시된 바와 같이, 각각의 CCTV로부터 관제 서버(120)로 전송된 압축된 비트스트림은 프로세서(250)를 통해 GPU로 전송된다. 보다 상세하게 압축된 비트스트림은 CPU 내부의 host controller와 codec controller를 통해 CPU에서 GPU로 전달된다. GPU는 CPU를 통해 입력받은 압축된 비트스트림을 device controller를 통해 block thread로 전달하여 복원 영상을 생성할 수 있다.
여기서, host controller는 어플리케이션의 동작을 제어하는 역할을 수행한다. 또한, codec controller는 GPU 코덱의 초기화, 실행 및 종료를 제어할 수 있다.
GPU의 device controller는 GPU의 실행을 제어하는 역할을 수행한다.
또한, block thread는 영상 복호화의 하위 계층 연산을 수행하는 역할을 한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, GPU 가속부(215)는 관제 서버(120)에서 가장 많은 연산량이 요구되는 영상 복호화 과정을 병렬처리하여 영상 디스플레이 채널수를 증가시킬 수 있다.
카메라 제품 발달로 카메라 영상 해상도는 점차 더 고해상도로 발전하고 있어 영상 복호화에 필요한 연산량은 지속적으로 증가하고 있다. 영상 데이터량의 증가는 결과적으로 해당 영상을 디스플레이하기 위한 연산량이 증가하는 것을 의미한다. 카메라(CCTV)에서 촬영된 원본 영상은 H.264 또는 H.265 등의 영상 압축 코덱으로 부호화되어 영상 보안 시스템으로 전송된다. 영상 보안 시스템(100)은 전송된 압축된 비트스트림을 복호하여 복원 영상으로 변환할 수 있다. 이때, 영상 데이터량의 증가는 복호화시 적용될 데이터량의 증가를 의미한다. 이러한 영상 복호화하는 영상 보안 시스템에서 가장 많은 연산량을 요구하는 복잡한 과정으로 영상 보안 시스템 전체의 성능에 큰 영향을 미친다. 한편, 영상 복호화의 복잡도는 영상 데이터량과 더불어 영상 해상도에도 비례하는데 이는 영상 복호화시 각 호사에 예측(prediction), 변환(transform), 움직임 보상(motion compensation), 디블록킹 필터(deblocking filter) 등의 복잡한 연산이 요구되기 때문이다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 GPU 가속부(215)는 관제 서버(120)에서 가장 많은 연산량이 요구되는 영상 복호화 과정을 병렬처리하여 영상 디스플레이 채널수를 증가시킬 수 있다.
비디오월 엔진부(220)는 영상에서 특정 이벤트 발생시 해당 영상을 자동으로 비디오월에 표출하기 위한 수단이다.
일반적인 비디오월의 경우 특정 카메라를 모니터에 지정하여 영상을 관제한다. 그러나 카메라가 많은 대규모 사이트의 경우 모든 영상을 비디오월에 전시하는 것이 불가능한다. 따라서, 각각의 운영 요원이 자신에게 할당된 모니터로 영상을 관제하다가 특정 이벤트 발생시 해당 영상을 비디오월에 표출하여 상황보고를 하고 있다. 이러한 종래의 방식은 운용 요원이 해당 이벤트를 놓칠 경우 신속한 상황 파악이 어려우며, 이벤트 발생 카메라를 신속히 찾기 어려운 문제점이 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 비디오월 엔진부(220)는 영상에서 특정 이벤트가 발생하는 경우, 해당 영상을 자동으로 비디오월로에 표출하도록 할 수 있다.
부호화부(225)는 복호화 모듈(210)에 의해 복호된 복원 영상을 부호화하여 다시 저장하기 위한 수단이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 부호화부(225)는 가장 최신 영상 코덱을 포함할 수 있다. 예를 들어, H.265 코덱이 현존하는 가장 최신 영상 코덱인 경우, 부호화부(225)는 H.265 코덱을 포함할 수 있다.
일반적으로, 카메라(CCTV)에는 H.264 이하의 코덱이 탑재되어 있는 경우가 대다수이며, 최근에 설치되는 카메라(CCTV)가 H.265 코덱이 탑재되고 있다. H.264 압축 효율 대비 H.265의 경우 약 2배 정도 높은 압축 효율을 제공한다. 따라서, .264 코덱으로 부호화된 비트스트림을 복원하여 H.265로 변환하는 경우 데이터량을 1/2로 줄일 수 있는 이점이 있다.
관제 서버(120)의 특성상 무수히 많은 카메라로부터 수신되는 데이터(비트스트림)을 관제해야 하므로 저장 공간을 효율적으로 사용하는 것 또한 굉장히 중요한 이슈이다. 따라서, 본 발명의 일 실시예에 따른 관제 서버(120)는 각각의 카메라(CCTV)로부터 수신되는 압축된 비트스트림을 복원하여 관제한 후 다시 저장시 최신 코덱으로 부호화함으로써 저장 공간을 효율적으로 이용하도록 할 수 있는 이점이 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 부호화부(225)를 통해 단순히 상위 버전 코덱으로 복원 영상을 압축하는 것만으로 압축 효율을 높이는 것이 아니라, 복원 영상의 프레임간의 움직임 강도에 따른 양자화 계수값을 각기 다르게 결정한 후 부호화하여 압축 효율을 더 높일 수 있다.
즉, 계수값 결정부(230)는 복원 영상의 프레임의 움직임 강도에 따라 움직임이 많은 프레임은 고화질로 압축하고 움직임이 적은 프레임은 고압축률을 압축되도록 양자화 계수값을 다르게 결정한다.
이를 위해, 계수값 결정부(230)는 복원 영상의 각 프레임간의 움직임 강도를 결정하고, 이를 기반으로 각 프레임의 양자화값(QP: quantization parameter)을 결정하여 부호화부(225)로 전달할 수 있다.
예를 들어, 계수값 결정부(230)는 복원 영상의 각 프레임의 움직임 강도를 도출한 후 움직임 강도가 강한 경우 양자화 계수값(QP)을 지정된 크기(예를 들어, 2)만큼 감소시킬 수 있다. 반대로 계수값 결정부(230)는 복원 영상의 각 프레임간의 움직임을 감지한 후 움직임이 작은 경우 양자화 계수값(QP)을 지정된 크기(예를 들어, 2)만큼 증가시킬 수 있다. 또한, 계수값 결정부(230)는 복원 영상의 각 프레임간의 움직임을 감지한 결과 움직임이 보통인 경우 양자화계수값(QP)을 변경하지 않을 수 있다.
양자화 계수는 코덱에서 화질과 압축률을 조절하는 주요 인자로, 양자화 값이 커지면 압축율이 높아지고 화질은 떨어진다. 반대로 양자화 값이 작아지면 압축률은 떨어지고 화질은 좋아질 수 있다.
도 4를 참조하여 영상을 재부호화는 과정에 대해 상세히 설명하기로 한다.
단계 410에서 계수값 결정부(230)는 복원 영상의 각 프레임간의 움직임 강도를 도출한다.
예를 들어, 계수값 결정부(230)는 각 프레임의 가로 해상도, 세로 해상도 및 프레임 내의 모든 화소들의 움직임 벡터의 합을 이용하여 움직임 강도를 도출할 수 있다.
이를 수학식으로 나타내면, 수학식 1과 같다.
Figure pat00006
여기서
Figure pat00007
는 움직임 강도를 나타내며,
Figure pat00008
는 가로 해상도를 나타내고,
Figure pat00009
는 세로 해상도를 나타내며,
Figure pat00010
는 프레임 내의 모든 화소들의 움직임 벡터의 합을 나타낸다.
즉, 계수값 결정부(230)는 각 프레임의 가로, 세로 해상도로 프레임 내의 모든 화소들의 움직임 벡터의 합을 나누기 연산하여 움직임 강도를 도출할 수 있다.
단계 415에서 계수값 결정부(230)는 도출된 움직임 강도를 기반으로 프레임의 양자화계수값을 결정한다.
예를 들어, 계수값 결정부(230)는 도출된 움직임 강도가 2 미만인 경우 움직임이 약한 것으로 판단할 수 있다. 반면, 계수값 결정부(230)는 도출된 움직임 강도가 2 이상이고 5 미만이면 움직임이 보통인 것으로 판단할 수 있다. 또한, 계수값 결정부(230)는 도출된 움직임 강도가 5 이상인 경우 움직임이 큰 것으로 판단할 수 있다.
따라서, 계수값 결정부(230)는 도출된 움직임 강도가 2미만인 경우, 양자화계수값을 지정된 크기(예를 들어, 2)만큼 증가시킬 수 있다. 또한, 계수값 결정부(230)는 도출된 움직임 강도가 2 이상이고 5 미만이면 양자화계수값을 변경하지 않을 수 있다. 계수값 결정부(230)는 도출된 움직임 강도가 5 이상인 경우 양자화계수값을 지정된 크기(예를 들어, 2)만큼 감소시킬 수 있다.
단계 420에서 부호화부(225)는 복원 영상의 각 프레임에 대해 결정된 양자화계수값을 기초로 복원 영상을 부호화한다. 예를 들어, 부호화부(225)는 각 프레임에 대해 결정된 양자화 계수값을 기초로 H.265 코덱으로 복원 영상의 각 프레임을 부호화할 수 있다.
이를 통해, 본 발명의 일 실시예에 따른 부호화부(225)는 영상 압축 효율을 더 개선할 수 있는 이점이 있다.
다시 도 1을 참조하여, 영상 분석부(235)는 복원 영상에 대한 지능형 영상 분석을 수행한다. 예를 들어, 영상 분석부(235)는 각 복원 영상을 분석하여 침입 또는 침입 징후, 가상 펜스, 도난 감지, 방치 감지, 폭력 징후, 불법주정차, 얼굴 검출, 출입통제, 출입자 계수, 프라이버시, 카메라 무력화, 화재 감시 등의 영상 분석을 지원한다.
이들 각각의 영상 분석 방법은 이미 당업자에게는 자명한 사항이며, 공지된 다수의 방법들을 조합하여 이용하여 영상 분석부(235)에서 이용할 수 있음은 당연하다. 이들 영상 분석 방법 자체는 이미 공지된 사항이므로 이에 대한 상세한 설명은 생략하기로 한다.
영상 분석부(235)에서 지원하는 영상 분석 기술은 도 5에 도시된 바와 같다.
검색 엔진부(240)는 사건 발생 시점의 정확을 빠르게 파악하기 위한 다양한 검색 기술 지원을 위한 검색 UI들을 제공한다.
검색 엔진부(240)은 각 카메라(CCTV)에서 발생된 다수의 이벤트를 효과적으로 검색하기 위한 검색조건 지정을 위한 검색 지정 UI부, 특징 매칭 기능을 위한 특징 매칭 UI부, 운영 편의 기능을 위한 운영 편의 UI부를 각각 포함한다.
검색 지정 UI부는 특정 이벤트 지정, 카메라 지정, 장치 지정, 타 시스템 이벤트 지정 기능 UI들을 포함한다.
또한, 특징 매칭 UI부는 얼굴 검출, 색상 검출 및 자동차번호판검출 중 적어도 하나의 특징 매칭을 위한 UI들을 포함한다.
마지막으로 운영편의 UI부는 즉시 영상 재생, 영상 확대, 영상 다운로드, 스냅샷 찍기, 상황 조치, 레포트, 검색특징 입력 및 검색 유사도 제공 중 적어도 하나에 대한 UI들을 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 검색 엔진부(240)에서 지원하는 검색 기능들을 구분하여 정리하면 표 1과 같다.
검색지정 이벤트지정 운영편의 즉시영상재생
날짜지정 영상확대
카메라지정 영상다운로드
장치지정 스냅샷찍기
타시스템이벤트 상황조치
특징매칭 얼굴검출 레포트
색상검출 검색특징입력
자동차번호판검출 검색유사도제공
도 6은 검색 엔진부(240)에서 특징 매칭 UI부의 일부 구성을 도시한 것으로, 얼굴 검출을 위한 UI가 도시되어 있다. 메모리(245)는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보안 시스템을 운용하기 위해 필요한 다양한 알고리즘, 이 과정에서 파생되는 다양한 데이터 등을 저장한다.
프로세서(250)는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보안 시스템(100)의 내부 구성 요소들(예를 들어, 복호화 모듈(210), GPU 가속부(215), 비디오월 엔진부(220), 부호화부(225), 계수값 결정부(230), 영상 분석부(235), 검색 엔진부(240), 메모리(245) 등)을 제어하기 위한 수단이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상 보안 관제 방법을 나타낸 순서도이다.
단계 710에서 관제 서버(120)는 각 카메라(CCTV)로부터 압축된 비트스트림을 입력받는다.
단계 715에서 관제 서버(120)는 압축된 비트스트림을 복호하여 복원 영상을 생성한다.
단계 720에서 관제 서버(120)는 복원 영상의 각 프레임의 움직임 강도에 따른 양자화 계수값을 결정한다.
단계 725에서 관제 서버(120)는 결정된 각 프레임의 양자화 계수값을 기초로 복원 영상을 최신 부호화 방법으로 부호화하여 저장한다.
단계 730에서 관제 서버(120)는 복원 영상을 분석하여 침입 여부, 침입 징후, 가상 펜스, 도난 감지, 방치 감지, 폭력 징후, 불법주정차, 얼굴 검출, 출입 통제, 출입자계수, 프라이버시 보호, 카메라 무력화 및 화재 감지 중 적어도 하나에 대한 관제를 수행한다.
또한, 관제 서버(120)는 각각의 복원 영상에서 특정 이벤트가 발생하는 경우, 해당 특정 이벤트가 발생한 복원 영상을 비디오월에 표출되도록 할 수도 있다.
이외의 관제 서버(120)에서 수행되는 상세한 설명은 이미 도 1 내지 도 6을 참조하여 설명한 바와 동일하므로 중복되는 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 실시 예에 따른 장치 및 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야 통상의 기술자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media) 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.
상술한 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
이제까지 본 발명에 대하여 그 실시 예들을 중심으로 살펴보았다. 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 실시 예들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.
100: 영상 보안 시스템
110: 카메라
120: 관제 서버

Claims (19)

  1. 압축된 비트스트림을 입력받아 복호하는 복호화부;
    상기 복호화부에 의해 복호된 복원 영상의 프레임간 움직임 강도에 따른 양자화 계수값을 결정하는 계수값 결정부; 및
    상기 각 프레임의 양자화 계수값을 기초로 상기 압축된 비트스트림과 다른 부호화 방식으로 상기 복원 영상을 부호화하는 부호화부를 포함하는 관제 서버.
  2. 제1 항에 있어서,
    상기 부호화부는 상기 압축된 비트스트림에 상응하는 부호화 방식보다 압축 효율이 높은 부호화 방식으로 상기 복원 영상을 부호화는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
  3. 제1 항에 있어서,
    상기 계수값 결정부는,
    상기 프레임간의 가로 해상도와 세로 해상도, 각 화소의 모션 벡터의 합을 이용하여 각 프레임의 움직임 강도를 도출한 후, 상기 도출된 움직임 강도에 따라 각 프레임의 양자화 계수값을 결정하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
  4. 제3 항에 있어서,
    상기 계수값 결정부는,
    상기 움직임 강도가 제1 임계치 이상이면 양자화 계수값을 지정된 크기만큼 증가시키고, 상기 움직임 강도가 제2 임계치 미만이면 양자화 계수값을 지정된 크기만큼 감소시키며, 상기 움직임 강도가 제2 임계치 이상 상기 제1 임계치 미만이면 양자화 계수값을 변경하지 않는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
  5. 제1 항에 있어서,
    상기 압축된 비트스트림은 다수의 카메라로부터 전송되되,
    상기 다수의 카메라에 의해 전송된 압축된 비트스트림을 각각 복호한 복원 영상 각각에 대해 특정 이벤트 발생 여부를 모니터링하며, 상기 특정 이벤트가 발생한 카메라에 상응하는 복원 영상을 비디오월을 통해 출력하도록 제어하는 비디오월 엔진부를 더 포함하는 관제 서버.
  6. 제1 항에 있어서,
    상기 복원 영상을 분석하여 침입 여부, 침입 징후, 가상 펜스, 도난 감지, 방치 감지, 폭력 징후, 불법주정차, 얼굴 검출, 출입 통제, 출입자계수, 프라이버시 보호, 카메라 무력화 및 화재 감지 중 적어도 하나를 수행하는 영상 분석부를 더 포함하는 관제 서버.
  7. 제1 항에 있어서,
    사건 발생 시점의 정황을 파악하기 위한 검색 UI를 제공하는 검색 엔진부를 더 포함하되,
    상기 검색 UI는 검색 지정 UI부, 특징 매칭 UI부 및 운영 편의 UI부를 포함하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
  8. 제7 항에 있어서,
    상기 검색 지정 UI부는,
    이벤트 지정 UI, 카메라 지정 UI, 장치 지정 UI, 타 시스템 이벤트 지정 UI 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
  9. 제7 항에 있어서,
    상기 특징 매칭 UI부는 얼굴 검출 UI, 색상 검출 UI 및 자동차번호판 검출 UI 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
  10. 제7 항에 있어서,
    상기 운영 편의 UI부는 즉시 영상 재생 UI, 영상 확대 UI, 영상 다운로드 UI, 스냅샷 찍기 UI, 상황 조치 UI, 레포트 UI, 검색 특징 입력 UI 및 검색 유사도 제공 UI 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 관제 서버.
  11. 제1 항에 있어서,
    상기 복호화부가 상기 압축된 비트스트림을 복호함에 있어 적어도 일부 연산을 GPU에서 병렬 처리하도록 지원하는 GPU 가속부를 더 포함하는 관제 서버.
  12. (a) 각각의 카메라로부터 상이한 방식으로 압축된 비트스트림을 수신하고, 상기 압축된 비트스트림을 복호하는 단계;
    (b) 상기 복호된 복원 영상의 프레임간 움직임 강도에 따른 양자화 계수값을 결정하는 단계; 및
    (c) 상기 각 프레임의 양자화 계수값을 기초로 상기 압축된 비트스트림과 다른 부호화 방식으로 상기 복원 영상을 부호화하여 다시 저장하는 단계를 포함하는 영상 보안 관제 방법.
  13. 제12 항에 있어서,
    상기 (c) 단계는,
    각 카메라에 의해 압축된 비트스트림을 부호화한 부호화 방식 대비 압축 효율이 높은 부호화 방식으로 상기 복원 영상을 다시 부호화하는 것인 것을 특징으로 하는 영상 보안 관제 방법.
  14. 제12 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 프레임의 가로 해상도, 세로 해상도 및 프레임 내의 모든 화소의 모션 벡터의 합을 이용하여 프레임의 움직임 강도를 도출하는 단계; 및
    상기 움직임 강도에 따라 상기 프레임의 양자화 계수값을 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보안 관제 방법.
  15. 제14 항에 있어서,
    상기 움직임 강도는 하기 수학식에 의해 도출되는 것을 특징으로 하는 영상 보안 관제 방법.
    Figure pat00011

    여기서
    Figure pat00012
    는 움직임 강도를 나타내며,
    Figure pat00013
    는 가로 해상도를 나타내고,
    Figure pat00014
    는 세로 해상도를 나타내며,
    Figure pat00015
    는 프레임 내의 모든 화소들의 움직임 벡터의 합을 나타냄.
  16. 제14 항에 있어서,
    상기 (b) 단계는,
    상기 움직임 강도가 제1 임계치 이상이면, 양자화 계수값을 지정된 크기만큼 감소시키는 단계;
    상기 움직임 강도가 제2 임계치 미만이면, 상기 양자화 계수값을 지정된 크기만큼 증가시키는 단계; 및
    상기 움직임 강도가 상기 제2 임계치 이상이고 상기 제1 임계치 미만이면 상기 양자화 계수값을 변경하지 않고 디폴트 값으로 결정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 보안 관제 방법.
  17. 제12 항에 있어서,
    상기 다수의 카메라에 의해 전송된 압축된 비트스트림을 각각 복호한 복원 영상 각각에 대해 특정 이벤트 발생 여부를 모니터링하는 단계; 및
    상기 특정 이벤트가 발생한 카메라에 상응하는 복원 영상을 비디오월을 통해 출력하는 단계를 더 포함하는 영상 보안 관제 방법.
  18. 제12 항에 있어서,
    상기 복원 영상을 분석하여 침입 여부, 침입 징후, 가상 펜스, 도난 감지, 방치 감지, 폭력 징후, 불법주정차, 얼굴 검출, 출입 통제, 출입자계수, 프라이버시 보호, 카메라 무력화 및 화재 감지 중 적어도 하나를 수행하는 단계를 더 포함하는 영상 보안 관제 방법.
  19. 제12 항 내지 제18 항 중 어느 하나의 항에 따른 방법을 수행하기 위한 프로그램 코드를 기록한 컴퓨터로 판독 가능한 기록매체 제품.
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