KR20200094444A - Intelligent image photographing apparatus and apparatus and method for object tracking using the same - Google Patents

Intelligent image photographing apparatus and apparatus and method for object tracking using the same Download PDF

Info

Publication number
KR20200094444A
KR20200094444A KR1020190011939A KR20190011939A KR20200094444A KR 20200094444 A KR20200094444 A KR 20200094444A KR 1020190011939 A KR1020190011939 A KR 1020190011939A KR 20190011939 A KR20190011939 A KR 20190011939A KR 20200094444 A KR20200094444 A KR 20200094444A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
moving object
data
tracking
information
intelligent
Prior art date
Application number
KR1020190011939A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김광수
김봉완
박동환
임선환
Original Assignee
한국전자통신연구원
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 한국전자통신연구원 filed Critical 한국전자통신연구원
Priority to KR1020190011939A priority Critical patent/KR20200094444A/en
Publication of KR20200094444A publication Critical patent/KR20200094444A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/20Analysis of motion
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06FELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F21/00Security arrangements for protecting computers, components thereof, programs or data against unauthorised activity
    • G06F21/30Authentication, i.e. establishing the identity or authorisation of security principals
    • G06F21/31User authentication
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06QINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/10Services
    • G06Q50/26Government or public services
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N7/00Television systems
    • H04N7/18Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
    • H04N7/181Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast for receiving images from a plurality of remote sources

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Security & Cryptography (AREA)
  • Tourism & Hospitality (AREA)
  • General Business, Economics & Management (AREA)
  • Computer Hardware Design (AREA)
  • Strategic Management (AREA)
  • Marketing (AREA)
  • Human Resources & Organizations (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Economics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Educational Administration (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Development Economics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

Disclosed are an intelligent image photographing device, an object tracking system including the same, and an object tracking method using the same. The object tracking system comprises: a plurality of intelligent image photographing devices which dynamically track a movement of a moving object; and an object tracking device analyzing attribute information received from the plurality of intelligent image photographing devices, final image data, tracking result data, and map data received from an external server and calculating analysis data which predicts an expected position of the moving object. Therefore, the present invention can provide the highly efficient and highly utilized intelligent image photographing device capable of precise real-time location tracking of the moving object, the object tracking system including the same, and the object tracking method using the same.

Description

지능형 영상 촬영 장치, 그리고 이를 이용하는 객체 추적 장치 및 방법{INTELLIGENT IMAGE PHOTOGRAPHING APPARATUS AND APPARATUS AND METHOD FOR OBJECT TRACKING USING THE SAME}INTELLIGENT IMAGE PHOTOGRAPHING APPARATUS AND APPARATUS AND METHOD FOR OBJECT TRACKING USING THE SAME

본 발명은 지능형 영상 촬영 장치, 그리고 이를 이용하는 객체 추적 장치 및 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 이동 객체를 동적 추적하는 지능형 영상 촬영 장치 및 이를 이용하여 이동 객체의 실시간 위치를 예측하는 객체 추적 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an intelligent image photographing apparatus, and an object tracking apparatus and method using the same, and more particularly, an intelligent image photographing apparatus that dynamically tracks a moving object and an object tracking apparatus that predicts a real-time location of the moving object using the same. And methods.

최근 경제 위기에 따른 사회 불안 증가에 의해, 절도, 폭행 및 유괴 등의 각종 범죄 발생률이 증가하고 있다. With the recent increase in social anxiety due to the economic crisis, the incidence of various crimes such as theft, assault and kidnapping is increasing.

또한, 경제 활동 및 핵가족화로 인한 아동, 장애인 및 치매 환자 등의 실종 발생률도 증가하고 있다.In addition, the incidence of missing persons, such as children, the disabled, and dementia patients, is increasing due to economic activity and nuclear family.

일반적으로, 이러한 범죄 또는 실종 사건이 발생할 경우, 신고자는 사건 발생 현장 또는 대상자(범죄자 또는 실종자)가 자주 출현하는 동선에 설치된 CCTV를 활용하여 대상자를 추적한다.Generally, when such a crime or disappearance event occurs, the reporter tracks the subject by using CCTV installed on the traffic spot where the event occurs or the subject (criminal or missing person) frequently appears.

CCTV를 활용한 종래의 대상자 추적 방법을 구체적으로 설명하면, 신고자가 사건 발생 현장 및 대상자의 출현 동선에 설치된 CCTV를 관할하는 기관에 범죄 또는 실종 사건 발생을 신고할 경우, 해당 기관은 관제센터로 관할 지역에 설치된 모든 CCTV들의 조회를 요청하여 사건 발생 시간, 대상자의 인상착의 정보, 대상자의 이동 경로 등을 추적하여 대상자를 추적한다. 이는 관할 지역 내 모든 CCTV들을 직접 조회하여 추적해야 하고, 대상자가 관할 지역을 벗어날 경우, 대상자의 이동 경로를 따라 유추되는 관할 기관에 새롭게 CCTV 조회 요청을 진행하여 대상자 추적 과정을 반복적으로 실시하여야 하므로, 대상자 추적을 위한 시간 및 인력 소모가 큰 단점이 있다.In detail, the conventional method of tracking a target person using CCTV, if the reporter reports a crime or disappearance event to the agency that controls the CCTV installed on the scene of the incident and the appearance of the target person, the agency is responsible for the control center. It requests tracking of all CCTVs installed in the area and tracks the time of occurrence of the event, information about the arrival and departure of the subject, and the path of movement of the subject. This is because all CCTVs in the jurisdiction must be directly searched and tracked, and if the target leaves the jurisdiction, a new CCTV inquiry request must be made to the jurisdiction agency inferred along the subject's movement path to repeatedly conduct the target tracking process. There is a big drawback of time and manpower consumption for tracking targets.

또한, 경우에 따라서, 관할 기관은 신고자의 사건 발생 신고 후 CCTV 영상 조회를 위해 사법 기관의 허가를 받아야 하는 경우도 있어 대상자의 추적에 있어서 지연을 유발할 수 있다.In addition, in some cases, the competent authority may need to obtain permission from a law enforcement agency to inquire CCTV images after reporting the incident of the reporter, which may cause delay in tracking the subject.

이에 종래에는 대상자의 신체에 위치 추적을 위한 장치를 부착하여, 신고자 단말과의 무선 통신에 의해 신속한 위치 조회가 가능한 대상자 추적 장치를 제공하고 있다. Accordingly, conventionally, a device for tracking a position is attached to a subject's body, and a target tracking device capable of promptly inquiring a position by wireless communication with a reporter terminal is provided.

그러나, 종래의 대상자 추적 장치는 위치 추적 장치를 지닌 대상자에 한해서만 적용이 제한되는 단점이 있다.However, the conventional subject tracking device has a disadvantage in that its application is limited only to subjects having a location tracking device.

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 고효율 및 고편의의 객체 추적 장치를 제공하는 데 있다.An object of the present invention to solve the above problems is to provide a highly efficient and convenient object tracking device.

또한, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 다른 목적은 고효율 및 고편의의 객체 추적 방법을 제공하는 데 있다.In addition, another object of the present invention for solving the above problems is to provide a highly efficient and convenient object tracking method.

그리고, 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 또다른 목적은 고효율 및 고편의의 지능형 영상 촬영 장치를 제공하는 데 있다.In addition, another object of the present invention for solving the above problems is to provide a high-efficiency and high-convenience intelligent image taking device.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 추적 장치는 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치와 연동되어 이동 객체를 추적하는 객체 추적 장치에 관한 것으로, 메모리(Memory) 및 상기 메모리(Memory) 내 저장된 적어도 하나의 명령을 수행하는 프로세서(Processor)를 포함하되, 상기 적어도 하나의 명령은, 인증 서버로 추적 요청자에 대한 인증을 요청하도록 하는 명령, 상기 인증 서버로부터 수신한 인증 정보를 이용하여 상기 지능형 영상 촬영 장치들 중 사건 발생 위치를 촬영하는 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치에 접속하도록 하는 명령, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로 이동 객체의 식별 정보를 송신하도록 하는 명령, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하도록 하는 명령 및 상기 추적 결과 데이터 및 외부로부터 송신된 지도 데이터를 분석 및 병합하여 분석 데이터를 생성하도록 하는 명령을 포함한다.An object tracking device according to an embodiment of the present invention for achieving the above object relates to an object tracking device that tracks a moving object in conjunction with at least one intelligent image capturing device, and includes a memory and a memory. It includes a processor (Processor) for performing at least one stored command, wherein the at least one command is a command to request authentication to the tracking requester to the authentication server, using the authentication information received from the authentication server A command to access at least one intelligent video photographing device photographing an event occurrence position among intelligent video photographing devices, a command to transmit identification information of a moving object to the at least one intelligent video photographing device, and at least one intelligent And an instruction to receive tracking result data of a moving object from an image photographing apparatus, and to generate analysis data by analyzing and merging the tracking result data and map data transmitted from the outside.

여기서, 상기 인증 서버는, 인증 요청시 추적 요청자로부터 송신된 개인 정보를 신고기관으로 전달하여, 상기 신고기관이 추적 요청자의 상기 지능형 영상 촬영 장치들의 조회를 허가할 경우, 상기 인증 정보를 발행할 수 있다.Here, the authentication server, when the authentication request, by passing the personal information transmitted from the tracking requester to the reporting institution, and the reporting institution can issue the authentication information, if the tracking requester to allow the inquiry of the intelligent video recording devices of the tracking requester have.

또한, 상기 개인 정보는 추적 요청자와 이동 객체 사이의 관계 및 이동 객체의 추적 이유 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.Also, the personal information may include at least one of a relationship between a tracking requester and a moving object and a reason for tracking the moving object.

상기 객체 추적 장치의 상기 적어도 하나의 명령은, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하도록 하는 명령 이후에, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치 내 속성 정보 및 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 수신하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.The at least one command of the object tracking device may include attribute information and a moving object in the at least one intelligent video shooting device after a command to receive tracking result data of the moving object from the at least one intelligent video shooting device. It may further include a command to receive the last image data that was photographed last.

이때, 상기 추적 결과 데이터는, 상기 최종 영상 데이터가 생성된 시간 및 상기 최종 영상 데이터 내에서의 이동 객체의 위치 정보를 포함할 수 있다.In this case, the tracking result data may include time at which the final image data was generated and location information of a moving object in the final image data.

또한, 상기 객체 추적 장치의 상기 적어도 하나의 명령은, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치 내 속성 정보 및 이동 객체가 마지막으로 촬영된 상기 최종 영상 데이터를 수신하도록 하는 명령 이후에, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로부터 수신된 정보들을 동기화하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.Further, the at least one command of the object tracking device may include at least one of the intelligent commands after a command to allow at least one property information in the intelligent video shooting device and a moving object to receive the last captured image data. It may further include a command to synchronize the information received from the image capture device.

그리고, 상기 객체 추적 장치의 상기 적어도 하나의 명령은, 상기 추적 결과 데이터 및 외부로부터 송신된 지도 데이터를 분석 및 병합하여 분석 데이터를 생성하도록 하는 명령 이후에, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치에 의해 상기 식별 정보가 공유된 다른 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하도록 하는 명령 및, 상기 다른 지능형 영상 촬영 장치의 추적 결과 데이터 및 상기 지도 데이터를 분석 및 병합하여 신규 분석 데이터를 생성하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.And, the at least one command of the object tracking device, after the command to analyze and merge the tracking result data and the map data transmitted from the outside to generate analysis data, by the at least one intelligent image taking device A command for receiving tracking result data of a moving object from another intelligent image capturing device in which the identification information is shared, and analyzing and merging tracking result data and map data of the other intelligent image capturing device to generate new analysis data It may further include a command to.

상기 분석 데이터는 상기 속성 정보, 상기 추적 결과 데이터 및 상기 지도 데이터 중 적어도 하나의 정보를 이용하여 분석된 이동 객체의 실시간 예상 위치 정보 및 예상 이동 경로 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The analysis data may include at least one of real-time predicted location information and predicted movement path information of a moving object analyzed using at least one of the attribute information, the tracking result data, and the map data.

이때, 상기 예상 위치 정보는, 상기 속성 정보 및 상기 추적 결과 데이터로부터 산출된 이동 객체의 2차원 거리 벡터 및 이동 속도 데이터에 상기 지도 데이터의 지형, 지리 및 교통 정보 중 적어도 하나의 정보를 반영하여 산출할 수 있다.At this time, the predicted location information is calculated by reflecting at least one of the topographic, geographic, and traffic information of the map data to the two-dimensional distance vector and moving speed data of the moving object calculated from the attribute information and the tracking result data. can do.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 다른 실시예에 따른 적어도 하나의 지능형 영상 장치와 연동하는 객체 추적 장치의 객체 추적 방법은 인증 서버로 추적 요청자에 대한 인증을 요청하는 단계, 상기 인증 서버로부터 수신한 인증 정보를 이용하여 상기 지능형 영상 촬영 장치들 중 사건 발생 위치를 촬영하는 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치에 접속하는 단계, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로 이동 객체의 식별 정보를 송신하는 단계, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하는 단계 및 상기 추적 결과 데이터 및 외부로부터 송신된 지도 데이터를 분석 및 병합하여 분석 데이터를 생성하는 단계를 포함한다.An object tracking method of an object tracking device interworking with at least one intelligent video device according to another embodiment of the present invention for achieving the above object comprises: requesting an authentication server for authentication to a tracking requester, received from the authentication server Accessing at least one intelligent image photographing apparatus for photographing an event occurrence position among the intelligent image photographing apparatuses using authentication information, transmitting identification information of a moving object to at least one intelligent image photographing apparatus, at least And receiving tracking result data of a moving object from one of the intelligent image photographing devices, and generating analysis data by analyzing and merging the tracking result data and map data transmitted from the outside.

여기서, 상기 인증 서버는, 인증 요청시 추적 요청자로부터 송신된 개인 정보를 신고기관으로 전달하여, 상기 신고기관이 추적 요청자의 상기 지능형 영상 촬영 장치들의 조회를 허가할 경우, 상기 인증 정보를 발행할 수 있다.Here, the authentication server, when the authentication request, by passing the personal information transmitted from the tracking requester to the reporting institution, and the reporting institution can issue the authentication information, if the tracking requester to allow the inquiry of the intelligent video recording devices of the tracking requester have.

또한, 상기 개인 정보는 추적 요청자와 이동 객체 사이의 관계 및 이동 객체의 추적 이유 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.Also, the personal information may include at least one of a relationship between a tracking requester and a moving object and a reason for tracking the moving object.

상기 객체 추적 방법은 상기 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하는 단계 이후에, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치 내 속성 정보 및 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 수신하는 단계를 더 포함할 수 있다.In the object tracking method, after receiving the tracking result data of the moving object from the at least one intelligent image capturing device, the attribute information in the at least one intelligent image capturing device and the last image data of the moving object last captured It may further include the step of receiving.

이때, 상기 추적 결과 데이터는, 상기 최종 영상 데이터가 생성된 시간 및 상기 최종 영상 데이터 내에서의 이동 객체의 위치 정보를 포함할 수 있다. In this case, the tracking result data may include time at which the final image data was generated and location information of a moving object in the final image data.

또한, 상기 객체 추적 방법은 상기 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치 내 속성 정보 및 이동 객체가 마지막으로 촬영된 상기 최종 영상 데이터를 수신하는 단계 이후에, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로부터 수신된 정보들을 동기화하도록 하는 명령을 더 포함할 수 있다.In addition, the object tracking method may include, after receiving attribute information in the at least one intelligent image capturing apparatus and the final image data on which a moving object was last captured, information received from the at least one intelligent image capturing apparatus. It may further include a command to synchronize them.

그리고, 상기 객체 추적 방법은 상기 추적 결과 데이터 및 외부로부터 송신된 지도 데이터를 분석 및 병합하여 분석 데이터를 생성하는 단계 이후에, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치에 의해 상기 식별 정보가 공유된 다른 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하는 단계 및 상기 다른 지능형 영상 촬영 장치의 추적 결과 데이터 및 상기 지도 데이터를 분석 및 병합하여 신규 분석 데이터를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.In addition, the object tracking method analyzes and merges the tracking result data and the map data transmitted from the outside to generate analysis data, and then the other intelligent information is shared by the at least one intelligent image capturing device The method may further include receiving tracking result data of the moving object from the image photographing apparatus and analyzing and merging the tracking result data and the map data of the other intelligent image photographing apparatus to generate new analysis data.

상기 분석 데이터는 상기 속성 정보, 상기 추적 결과 데이터 및 지도 데이터 중 적어도 하나의 정보를 이용하여 분석된 이동 객체의 실시간 예상 위치 정보 및 예상 이동 경로 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.The analysis data may include at least one of real-time predicted location information and predicted movement path of a moving object analyzed by using at least one of the attribute information, the tracking result data, and map data.

상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 또다른 실시예에 따른 이동 객체를 동적으로 추적하는 지능형 영상 촬영 장치는 메모리(Memory) 및 상기 메모리(Memory) 내 적어도 하나의 명령을 수행하는 프로세서(Processor)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 명령은, 인증 정보, 사건 발생 시간 및 이동 객체의 식별 정보를 수신하도록 하는 명령, 상기 사건 발생 시간 범위 내 촬영된 영상 데이터들을 대상으로, 상기 식별 정보를 이용하여 이동 객체를 탐색하도록 하는 명령, 상기 이동 객체가 탐색된 촬영 영상 데이터를 기준으로 이후의 촬영 영상 데이터를 순차적으로 조회하여, 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 추출하도록 하는 명령, 상기 최종 영상 데이터의 촬영 시간 및 상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치를 포함하는 추적 결과 데이터를 추출하도록 하는 명령, 상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치를 촬영하는 타 지능형 영상 촬영 장치를 선정하도록 하는 명령 및 상기 타 지능형 영상 촬영 장치에, 속성 정보, 상기 인증 정보, 상기 식별 정보 및 상기 추적 결과 데이터 중 적어도 하나의 정보를 송신하도록 하는 명령을 포함한다.An intelligent image capturing apparatus that dynamically tracks a moving object according to another embodiment of the present invention for achieving the above object includes a memory and a processor that performs at least one command in the memory. Including, the at least one command, the command to receive the authentication information, the time of occurrence of the event and the identification information of the moving object, targeting the image data captured within the time of occurrence of the event, the moving object using the identification information A command to search for, a command to sequentially query the captured image data after the reference to the captured image data from which the moving object was searched, and to extract the final image data that the moving object was last captured. A command to extract tracking result data including a shooting time and a location of a moving object in the final image data, a command to select another intelligent image taking device that photographs a location of the moving object in the final image data, and the other intelligent And an instruction to transmit at least one of attribute information, the authentication information, the identification information, and the tracking result data to the image photographing apparatus.

이때, 상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치를 촬영하는 타 지능형 영상 촬영 장치를 선정하도록 하는 명령은, 상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 이동 방향을 산출하도록 하는 명령 및 상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치를 촬영하고, 상기 이동 객체의 이동 방향 상에 위치하는 상기 타 지능형 영상 촬영 장치를 선정하도록 하는 명령을 포함할 수 있다.At this time, the command to select another intelligent image capture device for photographing the position of the moving object in the final image data includes: a command for calculating a moving direction of the moving object in the final image data and a moving object in the final image data It may include a command for photographing a location and selecting the other intelligent image photographing device positioned on a moving direction of the moving object.

또한, 상기 타 지능형 영상 촬영 장치는, 상기 속성 정보, 상기 인증 정보, 상기 식별 정보 및 상기 추적 결과 데이터 중 수신된 적어도 하나의 정보를 동기화할 수 있다.In addition, the other intelligent image capturing apparatus may synchronize at least one of the attribute information, the authentication information, the identification information, and the tracking result data.

본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치, 그리고 이를 이용하는 객체 추적 장치 및 방법은 이동 객체의 이동을 동적 추적하는 복수의 지능형 영상 촬영 장치들 및 상기 복수의 지능형 영상 촬영 장치들로부터 수신된 속성 정보, 최종 영상 데이터 및 추적 결과 데이터와 외부 서버로부터 수신된 지도 데이터를 분석하여 이동 객체의 예상 위치를 예측한 분석 데이터를 산출하는 객체 추적 장치를 포함함으로써, 이동 객체의 정밀한 실시간 위치 추적이 가능한 고효율 및 고활용의 지능형 영상 촬영 장치 및 이를 포함하는 객체 추적 시스템, 그리고 이를 이용한 객체 추적 방법을 제공할 수 있다.An intelligent image photographing apparatus and an object tracking apparatus and method using the same according to an embodiment of the present invention include a plurality of intelligent image photographing apparatuses that dynamically track movement of a moving object and attribute information received from the plurality of intelligent image photographing apparatuses By including the object tracking device that analyzes the final image data and tracking result data and map data received from an external server to calculate the predicted position of a moving object, it includes a high-efficiency and high-efficiency tracking system that can accurately and accurately track moving objects. It is possible to provide a highly-utilized intelligent image capturing apparatus, an object tracking system including the same, and an object tracking method using the same.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 객체 추적 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치의 블록 구성도이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치 내 프로세서 모듈의 블록 구성도이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 객체 추적 장치의 블록 구성도이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 객체 추적 장치 내 프로세서 모듈의 블록 구성도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 객체 추적 방법의 순서도이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치가 객체 추적 장치에 추적 결과 데이터를 제공하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.
1 is a conceptual diagram illustrating an object tracking system according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of an intelligent image capturing apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram of a processor module in an intelligent image capturing apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a block diagram of an object tracking device according to an embodiment of the present invention.
5 is a block diagram of a processor module in an object tracking device according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart of an object tracking method according to an embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a method of providing tracking result data to an object tracking device by an intelligent image photographing device according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 각 도면을 설명하면서 유사한 참조부호를 유사한 구성요소에 대해 사용하였다. The present invention can be applied to various changes and can have various embodiments, and specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, and substitutes included in the spirit and scope of the present invention. In describing each drawing, similar reference numerals are used for similar components.

제1, 제2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는 데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성요소는 제2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성요소도 제1 구성요소로 명명될 수 있다. "및/또는"이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다. Terms such as first, second, A, and B may be used to describe various components, but the components should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from other components. For example, the first component may be referred to as a second component without departing from the scope of the present invention, and similarly, the second component may be referred to as a first component. The term “and/or” includes a combination of a plurality of related described items or any one of a plurality of related described items.

어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "연결되어" 있다거나 "접속되어" 있다고 언급된 때에는, 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되어 있거나 또는 접속되어 있을 수도 있지만, 중간에 다른 구성요소가 존재할 수도 있다고 이해되어야 할 것이다. 반면에, 어떤 구성요소가 다른 구성요소에 "직접 연결되어" 있다거나 "직접 접속되어" 있다고 언급된 때에는, 중간에 다른 구성요소가 존재하지 않는 것으로 이해되어야 할 것이다. When an element is said to be "connected" or "connected" to another component, it is understood that other components may be directly connected to or connected to the other component, but there may be other components in between. It should be. On the other hand, when a component is said to be "directly connected" or "directly connected" to another component, it should be understood that no other component exists in the middle.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in this application are only used to describe specific embodiments, and are not intended to limit the present invention. Singular expressions include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise. In this application, terms such as “include” or “have” are intended to indicate that a feature, number, step, operation, component, part, or combination thereof described in the specification exists, and that one or more other features are present. It should be understood that the existence or addition possibilities of fields or numbers, steps, operations, components, parts or combinations thereof are not excluded in advance.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person skilled in the art to which the present invention pertains. Terms, such as those defined in a commonly used dictionary, should be interpreted as having meanings consistent with meanings in the context of related technologies, and should not be interpreted as ideal or excessively formal meanings unless explicitly defined in the present application. Does not.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예를 보다 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명을 설명함에 있어 전체적인 이해를 용이하게 하기 위하여 도면상의 동일한 구성요소에 대해서는 동일한 참조부호를 사용하고 동일한 구성요소에 대해서 중복된 설명은 생략한다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In order to facilitate the overall understanding in describing the present invention, the same reference numerals are used for the same components in the drawings, and duplicate descriptions for the same components are omitted.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 객체 추적 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.1 is a conceptual diagram illustrating an object tracking system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 객체 추적 시스템은 복수의 지능형 영상 촬영 장치들을 이용하여 이동 객체를 동적 추적하고, 추적된 이동 객체들의 실시간 위치를 예측할 수 있다. 이때, 이동 객체는 사람, 동물 또는 사물일 수 있다. 예를 들어, 이동 객체는 추적하고자 하는 대상인 범죄를 저지른 용의자 및 도주 차량 또는 실종된 실종자 또는 애완 동물일 수 있다.Referring to FIG. 1, an object tracking system may dynamically track a moving object using a plurality of intelligent image capturing devices and predict a real-time location of the tracked moving objects. At this time, the moving object may be a person, an animal, or an object. For example, the moving object may be a suspect and a fugitive vehicle or a missing person or pet who committed a crime that is an object to be tracked.

보다 구체적으로 설명하면, 객체 추적 시스템은 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들 및 객체 추적 장치(D)를 포함할 수 있다.More specifically, the object tracking system may include a plurality of intelligent image capturing devices (C) and an object tracking device (D).

여기서, 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들은 서로 연동될 수 있다. 이에 따라, 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들은 신고자로부터 입력된 이동 객체의 식별 정보 및 추적 결과 데이터를 공유할 수 있다. 따라서, 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들은 이동 객체의 움직임을 연속적으로 동적 추적할 수 있다. Here, the plurality of intelligent image capturing devices (C) may be interlocked with each other. Accordingly, the plurality of intelligent image capturing devices C may share identification information and tracking result data of the moving object input from the reporter. Accordingly, the plurality of intelligent image capturing devices C can continuously track the movement of the moving object.

하기 도 2에서는 개별 지능형 영상 촬영 장치(C)에 대하여 보다 자세히 설명하겠다.In Figure 2 below will be described in more detail with respect to the individual intelligent image capture device (C).

도 2는 본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치의 블록 구성도이다.2 is a block diagram of an intelligent image capturing apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 지능형 영상 촬영 장치(C)는 특정 위치에 설치되어, 일정 촬영 범위(FOV, Field Of View) 내 구역을 실시간으로 촬영할 수 있다.Referring to FIG. 2, the intelligent image photographing device C is installed at a specific location, and can photograph an area within a certain field of view (FOV) in real time.

지능형 영상 촬영 장치(C)는 후술될 객체 추적 장치(D)와 연동될 수 있다. 이에 따라, 지능형 영상 촬영 장치(C)는 객체 추적 장치(D)를 통해 신고자로부터 이동 객체의 추적이 요청될 경우, 수신된 이동 객체의 식별 정보를 바탕으로 적어도 하나의 촬영 영상 데이터 중에서 이동 객체를 동적 추출할 수 있다. The intelligent image capturing device C may be linked with the object tracking device D, which will be described later. Accordingly, when the tracking of the moving object is requested from the reporter through the object tracking device D, the intelligent image capturing apparatus C selects the moving object from at least one captured image data based on the identification information of the received moving object. Can be dynamically extracted.

실시예에 따르면, 지능형 영상 촬영 장치(C)는 지능형 CCTV일 수 있다.According to an embodiment, the intelligent image capture device C may be an intelligent CCTV.

지능형 영상 촬영 장치(C)를 구성별로 보다 구체적으로 설명하면, 지능형 영상 촬영 장치(C)는 메모리(100), 스토리지(300), 통신부(500) 및 프로세서(700)를 포함할 수 있다.When the intelligent image capturing apparatus C is described in more detail by configuration, the intelligent image capturing apparatus C may include a memory 100, a storage 300, a communication unit 500, and a processor 700.

메모리(100)는 후술될 프로세서(700)에 의해 수행될 적어도 하나의 명령을 포함할 수 있다. The memory 100 may include at least one instruction to be performed by the processor 700 to be described later.

실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령은 인증 정보, 사건 발생 시간 및 이동 객체의 식별 정보를 정보를 수신하도록 하는 명령, 상기 사건 발생 시간 전후에 촬영된 영상 데이터들을 대상으로, 상기 식별 정보를 이용하여 이동 객체를 탐색하도록 하는 명령, 상기 이동 객체가 탐색된 영상 데이터를 기준으로 이후의 영상 데이터를 조회하여, 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 추출하도록 하는 명령, 상기 최종 영상 데이터의 촬영 시간 및 상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치를 추출하도록 하는 명령 및 상기 위치가 촬영 범위 내 속하는 다른 지능형 영상 촬영 장치에 상기 인증 정보, 상기 최종 영상 데이터의 촬영 시간 및 상기 위치를 송신하도록 하는 명령 중 적어도 하나의 명령을 포함할 수 있다.According to an embodiment, the at least one command is a command for receiving information on authentication information, an event occurrence time, and identification information of a moving object, and targets image data taken before and after the event occurrence time, using the identification information A command to search for a moving object, a command to search for subsequent image data based on the searched image data, and a command to cause the moving object to extract the last captured image data, and the shooting time of the final image data And at least one of a command to extract the location of the moving object in the final image data and a command to transmit the authentication information, the shooting time of the final image data, and the location to another intelligent image capturing apparatus in which the location falls within a shooting range. It can contain one command.

스토리지(300)는 적어도 하나의 정보를 저장할 수 있다. 보다 구체적으로 설명하면, 스토리지(300)는 제1 스토리지(310), 제2 스토리지(330) 및 제3 스토리지(350)를 포함할 수 있다.The storage 300 may store at least one piece of information. More specifically, the storage 300 may include a first storage 310, a second storage 330, and a third storage 350.

제1 스토리지(310)는 적어도 하나의 촬영 영상 데이터를 저장할 수 있다. The first storage 310 may store at least one captured image data.

실시예에 따르면, 제1 스토리지(310)는 일정 시간 범위 내에 촬영된 영상만을 저장할 수 있다. 다시 말하면, 제1 스토리지(310)에 저장된 적어도 하나의 촬영 영상 데이터 중 일정 시간 범위 외의 촬영 영상 데이터는 후술될 프로세서(700)에 의해 자동 삭제될 수 있다. 이때, 일정 시간 범위는 제1 스토리지(310)의 크기에 따라 결정될 수 있다. According to an embodiment, the first storage 310 may store only images captured within a predetermined time range. In other words, among at least one captured image data stored in the first storage 310, the captured image data outside a predetermined time range may be automatically deleted by the processor 700 to be described later. In this case, the predetermined time range may be determined according to the size of the first storage 310.

따라서, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치(C)는 데이터 과부하에 따른 오류 발생을 방지할 수 있다.Therefore, the intelligent image capturing apparatus C according to the embodiment of the present invention can prevent an error due to data overload.

제2 스토리지(330)는 신고자로부터 수신된 적어도 하나의 이동 객체의 식별 정보, 사건 발생 시간 및 사건 발생 위치 정보 중 적어도 하나를 저장할 수 있다.The second storage 330 may store at least one of identification information, event occurrence time, and event location information of at least one mobile object received from the reporter.

앞서 설명한 바와 같이, 이동 객체는 사람, 동물 또는 사물일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이동 객체가 사람 또는 동물일 경우, 상기 식별 정보는 육체의 특징 및 인상착의 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. As described above, the moving object can be a person, an animal, or an object. According to an embodiment, when the moving object is a human or an animal, the identification information may include at least one of physical characteristics and impression information.

다른 실시예에 따르면, 이동 객체가 동물 또는 사물일 경우, 상기 식별 정보는 사물의 특징 정보를 포함할 수 있다. 그러나, 이동 객체의 특징 정보는 상술된 실시예에 국한되지 않고, 사람, 동물 또는 사물에 해당되는 이동 객체를 식별할 수 있는 모든 정보가 해당될 수 있다.According to another embodiment, when the moving object is an animal or an object, the identification information may include feature information of the object. However, the feature information of the moving object is not limited to the above-described embodiment, and all information capable of identifying a moving object corresponding to a person, animal, or object may be applicable.

또한, 사건 발생 시간은 정확한 사건 발생 시간 또는 사건이 발생된 대략적인 시간 정보로 정의될 수 있다.In addition, an event occurrence time may be defined as an accurate event occurrence time or approximate time information when an event occurred.

제3 스토리지(350)는 해당 지능형 영상 촬영 장치(C)의 적어도 하나의 속성 정보를 포함할 수 있다. 실시예에 따르면, 속성 정보는 지능형 영상 촬영 장치(C)의 식별자, 설치 위치, 설치 높이, 설정 시간 및 촬영 각도 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 예를 들어, 지능형 영상 촬영 장치(C)의 초기 촬영 각도는 북쪽 방향을 0로 설정할 수 있다, The third storage 350 may include at least one attribute information of the corresponding intelligent image capturing device (C). According to an embodiment, the attribute information may include at least one of an identifier of an intelligent image capturing apparatus C, an installation location, an installation height, a setting time, and an imaging angle. For example, the initial shooting angle of the intelligent image capturing apparatus C may be set to 0 in the north direction.

통신부(500)는 후술될 객체 추적 장치(D)과의 통신 환경을 지원할 수 있다. 이에 따라, 통신부(500)는 앞서 설명한 바와 같이, 객체 추적 장치(D)를 통해 신고자로부터 이동 객체 추적 요청 및 이동 객체의 식별 정보를 수신할 수 있다. The communication unit 500 may support a communication environment with the object tracking device D, which will be described later. Accordingly, as described above, the communication unit 500 may receive the mobile object tracking request and the identification information of the mobile object from the reporter through the object tracking device D.

통신부(500)는 상기 속성 정보 및 후술될 프로세서(700)에 의해 추출된 최종 영상 데이터 및 이동 객체의 추적 결과 데이터를 객체 추적 장치(D)에 송신할 수 있다. 여기서, 최종 영상 데이터는 이동 객체가 마지막으로 확인된 영상 데이터일 수 있다. 또한, 추적 결과 데이터는 상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 촬영 위치(Pd) 및 촬영 시간(Td)일 수 있다. 추적 결과 데이터를 추출하는 방법은 하기 프로세서(700)의 설명시 보다 구체적으로 설명하겠다.The communication unit 500 may transmit the attribute information and the final image data extracted by the processor 700 to be described later and tracking result data of the moving object to the object tracking device D. Here, the final image data may be image data of which the moving object was last confirmed. Further, the tracking result data may be a shooting position (P d ) and a shooting time (T d ) of the moving object in the final image data. The method of extracting the tracking result data will be described in more detail when the processor 700 is described below.

또한, 통신부(500)는 적어도 하나의 타 지능형 영상 촬영 장치(C)와의 통신 환경을 지원할 수 있다. 이에 따라, 통신부(500)는 상기 추적 결과 데이터, 이동 객체의 식별 정보 및 인증 정보를 타 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)로 송신할 수 있다. 여기서, 적어도 하나의 타 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)는 상기 이동 객체가 마지막으로 촬영된 위치(Pd)가 촬영 범위 내에 속하는 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)일 수 있다. 타 지능형 영상 촬영 장치(C)에 대해서는 하기 지능형 영상 촬영 장치의 이동 객체 추적 방법 설명시, 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)의 표현으로 보다 자세히 설명하겠다.Also, the communication unit 500 may support a communication environment with at least one other intelligent image capturing device C. Accordingly, the communication unit 500 may transmit the tracking result data, identification information of the moving object, and authentication information to another intelligent image capture device C n+1 . Here, be at least one of the other intelligent imaging device (C n + 1) is at least one intelligent imaging device (C n + 1) falling within the location (P d) the angle of view taken by the mobile object to the last have. The other intelligent image photographing device C will be described in more detail with the expression of the second intelligent image photographing device C n+1 when describing the moving object tracking method of the following intelligent image photographing device.

프로세서(700)는 앞서 상술된 바와 같이, 메모리(100) 내 저장된 적어도 하나의 명령을 수행할 수 있다. 하기 도 3에서는 프로세서(700)를 모듈별로 보다 자세히 설명하겠다.As described above, the processor 700 may perform at least one instruction stored in the memory 100. 3, the processor 700 will be described in more detail for each module.

도 3은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치 내 프로세서 모듈의 블록 구성도이다.3 is a block diagram of a processor module in an intelligent image capturing apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 프로세서(700)는 인증 모듈(710), 동기화 모듈(730), 검색 모듈(750) 및 연산 모듈(770)을 포함할 수 있다.Referring to FIG. 3, the processor 700 may include an authentication module 710, a synchronization module 730, a search module 750 and a calculation module 770.

인증 모듈(710)은 신고자로부터 수신된 인증 정보가 유효한지를 검사할 수 있다. 실시예에 따르면, 인증 정보는 신고기관으로부터 조회를 허가 받아 인증 서버로부터 발급된 것일 수 있다. 인증 정보에 대해서는 후술될 객체 추적 장치(D)의 인증 모듈(7100) 생성시 보다 구체적으로 설명하겠다.The authentication module 710 may check whether the authentication information received from the reporter is valid. According to an embodiment, the authentication information may be issued from an authentication server after receiving an inquiry from a reporting agency. The authentication information will be described in more detail when the authentication module 7100 of the object tracking device D to be described later is generated.

동기화 모듈(730)은 객체 추적 장치(D) 및 타 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)와의 설정 시간 오차를 반영할 수 있다. 다시 말하면, 동기화 모듈(730)은 객체 추적 장치(D) 및 및 타 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)와의 설정 시간을 동기화할 수 있다. The synchronization module 730 may reflect a set time error between the object tracking device D and another intelligent image capturing device C n+1 . In other words, the synchronization module 730 may synchronize the set time with the object tracking device D and other intelligent image capturing devices C n+1 .

검색 모듈(750)은 수신된 이동 객체의 식별 정보를 바탕으로, 제1 스토리지(310)에 저장된 적어도 하나의 영상 데이터 중 이동 객체가 촬영된 마지막 시점의 영상 데이터를 추출할 수 있다. 다시 말하면, 검색 모듈(750)은 제2 스토리지(330)에 저장된 이동 객체의 식별 정보, 사건 발생 시간 및 사건 발생 위치 정보를 바탕으로, 제1 스토리지(310)에 저장된 적어도 하나의 영상 데이터 중 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 검색할 수 있다. The search module 750 may extract the image data of the last time the moving object was photographed from at least one image data stored in the first storage 310 based on the received identification information of the moving object. In other words, the search module 750 moves among at least one image data stored in the first storage 310 based on the identification information, the event occurrence time, and the event location information of the moving object stored in the second storage 330 The final image data of the last image captured by the object may be retrieved.

실시예에 따르면, 검색 모듈(750)은 저장된 적어도 하나의 영상 데이터 중 사건 발생 시간 전후에 이동 객체가 촬영된 촬영 영상 데이터를 선정할 수 있다. 이후, 검색 모듈(750)은 촬영 영상 데이터 이후에 촬영된 촬영 영상 데이터를 차례로 검색하여, 이동 객체가 마지막으로 확인된 최종 영상 데이터를 추출할 수 있다.According to an embodiment, the search module 750 may select photographed image data in which a moving object is photographed before or after an event occurrence time among at least one stored image data. Thereafter, the search module 750 may sequentially search for the captured image data captured after the captured image data, and extract the final image data for which the moving object was finally confirmed.

연산 모듈(770)은 검색 모듈(750)로부터 추출된 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 바탕으로, 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치(Pd)를 산출할 수 있다. 실시예에 따르면, 이동 객체의 위치(Pd)는 촬영 영상 데이터 내 픽셀 정보를 바탕으로 산출할 수 있다.The calculation module 770 may calculate the position P d of the moving object in the final image data based on the last image data of the moving object extracted from the search module 750. According to an embodiment, the position P d of the moving object may be calculated based on pixel information in the captured image data.

또한, 연산 모듈(770)은 이동 객체의 추적을 위해, 이동 객체가 마지막으로 확인된 시점(t)의 최종 영상 데이터 및 상기 최종 영상 데이터의 바로 이전 시점(t-1)에 촬영된 이전 영상 데이터에서의 이동 객체의 2차원 벡터 거리를 산출하여 이동 객체가 사라진 방향을 예측할 수 있다.In addition, in order to track the moving object, the calculation module 770 includes the final image data at the time point t when the moving object was last confirmed and the previous image data captured at a time point t-1 immediately before the final image data. It is possible to predict the direction in which the moving object disappeared by calculating the 2D vector distance of the moving object in.

이에 따라, 연산 모듈(770)은 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치(Pd) 및 이동 객체가 사라진 방향을 고려하여, 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)를 선정할 수 있다.Accordingly, the operation module 770 may select the second intelligent image capturing apparatus C n+1 in consideration of the position P d of the moving object in the final image data and the direction in which the moving object disappears.

종래의 영상 촬영 장치를 이용한 이동 객체의 추적은, 신고자가 사건 발생 위치를 관할하는 기관에 이동 객체의 추적을 요청할 경우, 관할 기관이 신고기관에 사건 발생 위치를 촬영하는 영상 촬영 장치의 조회를 요청하고, 영상 촬영 장치의 조회가 허가된 적어도 한명의 관계자가 이동 객체의 예상 경로 상에 설치된 적어도 하나의 영상 촬영 장치의 영상 데이터를 일일이 모니터링하여 이동 객체의 이동 경로를 추적하였다. 이에 따라, 종래의 영상 촬영 장치를 이용한 이동 객체의 추적은 인력 및 시간 소모가 많이 발생되었다.Tracking of a moving object using a conventional image photographing device, when a reporter requests tracking of a moving object to an agency having jurisdiction over the location where the event occurred, the jurisdiction requesting the reporting agency to inquire of a video photographing device photographing the location of the occurrence of the event In addition, at least one person authorized to inquire of the imaging device monitors the moving data of at least one imaging device installed on the predicted path of the moving object one by one to track the moving path of the moving object. Accordingly, tracking of a moving object using a conventional image photographing apparatus has caused a lot of manpower and time.

그러나, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치(C)는 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 추출하고, 추출된 적어도 하나의 최종 영상 데이터를 바탕으로 이동 객체의 이동 경로를 동적으로 추적함으로써, 물리적 비용 및 시간적 비용이 감소된 고효율 및 고편의의 지능형 영상 촬영 장치를 제공할 수 있다. However, the intelligent image capturing apparatus C according to an embodiment of the present invention extracts the final image data where the moving object was last photographed, and dynamically moves the moving path of the moving object based on the extracted at least one final image data. By tracking, it is possible to provide a high-efficiency and convenient intelligent image capturing apparatus with reduced physical and temporal costs.

다시 도 1을 참조하면, 객체 추적 시스템은 앞서 설명한 바와 같이, 객체 추적 장치(D)를 포함할 수 있다. Referring back to FIG. 1, the object tracking system may include an object tracking device D, as described above.

객체 추적 장치(D)는 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하는 단말일 수 있다. 실시예에 따르면, 객체 추적 장치(D)는 독립적인 장치로 제공되거나 또는 신고자의 단말 내 애플리케이션(Application) 형태로 제공될 수 있다.The object tracking device D may be a terminal that receives tracking result data of a moving object from a plurality of intelligent image capturing devices C. According to an embodiment, the object tracking device D may be provided as an independent device or may be provided as an application in the terminal of the reporter.

보다 구체적으로 설명하면, 객체 추적 장치(D)는 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)로 이동 객체의 추적을 요청할 수 있다. 이후, 객체 추적 장치(D)는 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)로부터 추적 결과 데이터를 수신하여, 이동 객체의 실시간 예상 위치 및 예상 이동 경로를 예측할 수 있다. 객체 추적 장치(D)에 대해서는 하기 도 4를 참조하여 보다 구체적으로 설명하겠다.More specifically, the object tracking device D may request tracking of the moving object to the plurality of intelligent image capturing devices C. Thereafter, the object tracking device D may receive tracking result data from the plurality of intelligent image capturing devices C to predict the real-time predicted location and the predicted movement path of the moving object. The object tracking device D will be described in more detail with reference to FIG. 4 below.

도 4는 본 발명의 실시예에 따른 객체 추적 장치의 블록 구성도이다. 4 is a block diagram of an object tracking device according to an embodiment of the present invention.

도 4를 참조하면, 객체 추적 장치(D)는 메모리(1000), 통신부(3000), 디스플레이부(5000) 및 프로세서(7000)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 4, the object tracking device D may include a memory 1000, a communication unit 3000, a display unit 5000, and a processor 7000.

메모리(1000)는 후술될 프로세서(7000)를 수행하기 위한 적어도 하나의 명령을 포함할 수 있다.The memory 1000 may include at least one instruction for performing the processor 7000, which will be described later.

실시예에 따르면, 적어도 하나의 명령은 신고자로부터 신고자의 개인 정보 및 이동 객체의 추적 요청을 수신하도록 하는 명령, 인증 서버에 상기 개인 정보를 송신하여, 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치에 접속하기 위한 인증 정보를 요청 및 수신하도록 하는 명령, 상기 인증 정보를 이용하여 사건 발생 위치를 촬영하는 적어도 하나의 특정 지능형 영상 촬영 장치와 연동하도록 하는 명령, 적어도 하나의 상기 특정 지능형 영상 촬영 장치로 이동 객체의 식별 정보를 송신하도록 하는 명령, 상기 특정 지능형 영상 촬영 장치로부터 상기 식별 정보를 이용하여 추적한 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하도록 하는 명령, 상기 추적 결과 데이터 및 외부로부터 송신된 지도 데이터를 분석 및 병합하여 분석 데이터를 생성하도록 하는 명령 및 상기 분석 데이터를 디스플레이하도록 하는 명령 중 적어도 하나를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the at least one command is A command to receive a request for tracking the personal information of the reporter and a moving object from the reporter, a command to transmit the personal information to an authentication server, to request and receive authentication information for accessing at least one of the intelligent image taking devices, A command to interoperate with at least one specific intelligent image taking device that photographs an event occurrence location using the authentication information, a command to transmit identification information of a moving object to the at least one specific intelligent image taking device, and the specific intelligent A command to receive tracking result data of a moving object tracked by using the identification information from an imaging device, a command to analyze and merge the tracking result data and map data transmitted from the outside to generate analysis data, and the analysis Command to display data It may include at least one of.

통신부(3000)는 인증 서버 및 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들과의 연동을 위한 통신 환경을 제공할 수 있다.The communication unit 3000 may provide a communication environment for interworking with the authentication server and the plurality of intelligent image capturing devices C.

일 실시예에 따르면, 통신부(3000)는 인증 서버와 연동되어, 후술될 인증 모듈(7100)에 의해 인증 서버로부터 발급된 인증 정보를 수신할 수 있다. According to an embodiment, the communication unit 3000 may receive authentication information issued from the authentication server by the authentication module 7100, which will be described later, in conjunction with the authentication server.

다른 실시예에 따르면, 통신부(3000)는 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들과 연동되어, 상기 인증 정보에 의해 접속된 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치(C)로부터 속성 정보, 이동 객체의 추적 결과 데이터 및 적어도 하나의 최종 영상 데이터를 수신할 수 있다. According to another embodiment, the communication unit 3000 is interlocked with a plurality of intelligent image capturing devices C, tracking attribute information and moving objects from at least one intelligent image capturing device C connected by the authentication information Result data and at least one final image data may be received.

또다른 실시예에 따르면, 통신부(3000)는 외부 서버와 연동되어 지도 데이터를 수신할 수 있다. According to another embodiment, the communication unit 3000 may receive map data in conjunction with an external server.

지도 데이터는 후술될 분석 데이터의 산출시 이용될 수 있다. 지도 데이터를 이용한 분석 데이터의 산출은 후술될 프로세서(7000)의 설명시 보다 구체적으로 설명하겠다. The map data may be used when calculating analysis data to be described later. The calculation of the analysis data using the map data will be described in more detail when the processor 7000 will be described later.

디스플레이부(5000)는 적어도 하나의 정보를 화면에 표시할 수 있다. 보다 구체적으로 설명하면, 디스플레이부(5000)는 후술될 프로세서(7000)로부터 생성된 분석 데이터, 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치로부터 수신된 적어도 하나의 최종 영상 데이터, 신고자로부터 입력된 신고자의 위치 정보 및 사건 발생 위치 중 적어도 하나의 정보를 표시할 수 있다. The display unit 5000 may display at least one information on the screen. In more detail, the display unit 5000 includes analysis data generated from the processor 7000 to be described later, at least one final image data received from at least one intelligent image capturing device, location information of the reporter input from the reporter, and Information on at least one of the occurrence locations of the event may be displayed.

실시예에 따르면, 디스플레이부(5000)는 후술될 프로세서(7000)에 의해 생성된 영상 이미지 정보를 표시할 수 있다. According to an embodiment, the display unit 5000 may display image image information generated by the processor 7000 to be described later.

프로세서(7000)는 앞서 설명된 바와 같이, 메모리(1000) 내 적어도 하나의 명령에 의해 수행될 수 있다. 프로세서(7000)의 수행 동작은 하기 도 5를 참조하여 보다 구체적으로 설명하겠다.The processor 7000 may be performed by at least one instruction in the memory 1000, as described above. The operation of the processor 7000 will be described in more detail with reference to FIG. 5 below.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 객체 추적 장치 내 프로세서 모듈의 블록 구성도이다.5 is a block diagram of a processor module in an object tracking device according to an embodiment of the present invention.

도 5를 참조하면, 프로세서(7000)는 메모리(1000) 내 적어도 하나의 명령에 의해, 인증 모듈(7100) 및 분석 모듈(7500)의 기능을 수행할 수 있다. Referring to FIG. 5, the processor 7000 may perform functions of the authentication module 7100 and the analysis module 7500 by at least one instruction in the memory 1000.

인증 모듈(7100)은 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들을 조회하기 위해 인증 서버에 인증 정보를 요청할 수 있다. 여기서, 인증 정보는 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들에 접속하기 위한 권한일 수 있다.The authentication module 7100 may request authentication information from the authentication server in order to query the plurality of intelligent image capturing devices C. Here, the authentication information may be an authority for accessing a plurality of intelligent image capturing devices (C).

보다 구체적으로 설명하면, 인증 모듈(7100)은 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들의 조회를 요청하기 위해, 신고자로부터 입력된 개인 정보를 인증 서버로 전달할 수 있다. 이때, 개인 정보는 디스플레이부(5000)를 통해 신고자로부터 입력될 수 있으며, 이동 객체와의 관계 정보 및 이동 객체의 추적 이유 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.More specifically, the authentication module 7100 may transmit personal information input from the reporter to the authentication server in order to request the inquiry of the plurality of intelligent image capturing devices C. At this time, personal information may be input from the reporter through the display unit 5000, and may include at least one of relationship information with a moving object and a reason for tracking the moving object.

이후, 인증 서버는 수신된 신고자의 개인 정보를 바탕으로, 신고기관에 신고자에 대한 지능형 영상 촬영 장치(C)들의 조회 자격 여부를 문의할 수 있다. Subsequently, the authentication server may inquire whether or not the reporter's intelligent image photographing devices C are eligible for inquiry based on the received reporter's personal information.

신고기관에서는 신고자의 개인 정보를 확인하여, 인증 서버로 인증 정보 발행을 허가할 수 있다. 이후, 인증 서버는 인증 정보를 발행하여 객체 추적 단말(D)에 전송할 수 있다. The reporting organization may check the personal information of the reporter and allow the issuance of authentication information to the authentication server. Thereafter, the authentication server may issue authentication information and transmit it to the object tracking terminal D.

한편, 인증 서버는 인증 모듈(7100)로부터 장애인, 노인, 미성년자 및 치매환자 등을 대상으로 하는 실종 또는 납치와 같이 긴급성이 요구되는 추적 이유를 수신할 경우, 인증 정보를 우선적으로 발행하고, 신고기관에 접수를 진행할 수 있다. On the other hand, when the authentication server receives a tracking reason requiring urgency such as disappearance or kidnapping targeted to the disabled, the elderly, minors, and dementia patients from the authentication module 7100, the authentication information is preferentially issued and reported. You can proceed to the agency.

신고기관은 인증 정보로부터 수신된 신고자의 개인 정보를 해당 관할 구역 내 설치된 지능형 영상 촬영 장치(C)뿐 만 아니라 다른 관할 구역에 설치된 지능형 영상 촬영 장치(C)에도 공유할 수 있다. 이에 따라, 신고자는 이동 객체가 타 관할 구역으로 이동할 경우, 허가 받은 인증 정보에 의해 별도의 추가 인증 없이도 타 관할 구역의 지능형 영상 촬영 장치(C)를 조회할 수 있다.The reporting organization may share the personal information of the reporter received from the authentication information not only with the intelligent image photographing apparatus C installed in the corresponding jurisdiction, but also with the intelligent image photographing apparatus C installed in the other jurisdictions. Accordingly, when the moving object moves to another jurisdiction, the reporter can query the intelligent image capture device C of the other jurisdiction without additional authentication by the authorized authentication information.

분석 모듈(7500)은 동기화 모듈(730)에 의해 동기화된 추적 결과 데이터, 지능형 영상 촬영 장치(C)로부터 수신된 속성 정보 및 통신부(3000)에 의해 수집된 지도 데이터들을 분석하여 병합할 수 있다. 이에 따라, 분석 모델(7500)은 이동 객체의 실시간 예상 위치 및 예상 이동 경로를 예측하는 분석 데이터를 생성할 수 있다.The analysis module 7500 may analyze and merge tracking result data synchronized by the synchronization module 730, attribute information received from the intelligent image capturing apparatus C, and map data collected by the communication unit 3000. Accordingly, the analysis model 7500 may generate analysis data for predicting the real-time predicted location and predicted movement path of the moving object.

실시예에 따라 보다 구체적으로 설명하면, 분석 모델(7500)은 동기화된 제1 지능형 영상 촬영 장치(Cn) 및 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)의 각각의 속성 정보인 설치 위치 및 설치 높이 정보를 이용하여, 각각의 이동 객체의 마지막 확인 위치(Pd) 정보를 보정할 수 있다. 이후, 분석 모델(7500)은 t 시점에 수신된 제1 지능형 영상 촬영 장치(Cn)의 보정된 이동 객체의 마지막 확인 위치(Pd) 정보 및 t+1 시점에 수신된 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)의 보정된 이동 객체의 마지막 확인 위치(Pd) 정보의 이동 객체의 2차원 거리 벡터 및 이동 속도를 산출할 수 있다.More specifically, according to an embodiment, the analysis model 7500 includes an installation location that is property information of each of the synchronized first intelligent image capturing device C n and the second intelligent image capturing device C n+1 , and Using the installation height information, it is possible to correct the information of the last confirmed position P d of each moving object. Subsequently, the analysis model 7500 captures the information of the last confirmed position P d of the corrected moving object of the first intelligent image capture device C n received at time t and the second intelligent image received at time t+1. It is possible to calculate a two-dimensional distance vector and a moving speed of the moving object of the last confirmed position P d of the corrected moving object of the device C n+1 .

분석 모델(7500)은 지도 데이터로부터 추출된 해당 지점의 지형, 지리 또는 교통 정보 등을 반영하여, 산출된 2차원 거리 벡터 및 이동 속도를 보정할 수 있다. 따라서, 분석 모델(7500)은 이동 객체의 시간별 예상 위치 정보를 포함하는 분석 데이터를 생성할 수 있다. The analysis model 7500 may correct the calculated two-dimensional distance vector and moving speed by reflecting the terrain, geography, or traffic information of the corresponding point extracted from the map data. Accordingly, the analysis model 7500 may generate analysis data including predicted location information for each time of the moving object.

또한, 분석 모델(7500)은 분석 데이터, 동기화된 추적 결과 데이터, 사건 발생 위치 및 신고자의 현재 위치 정보 중 적어도 하나의 정보를 지도 상에 표기된 영상 이미지 형태로 제공할 수 있다. Further, the analysis model 7500 may provide at least one of analysis data, synchronized tracking result data, event occurrence location, and reporter's current location information in the form of a video image indicated on the map.

상기 적어도 하나의 정보를 포함하는 영상 이미지는 분석 모델(7500)에 의해 디스플레이부(5000)로 전송되어, 디스플레이 될 수 있다.The image image including the at least one information may be transmitted to the display unit 5000 by the analysis model 7500 and displayed.

이상, 본 발명의 실시예에 따른 객체 추적 장치를 설명하였다. 이하에서는, 객체 추적 장치 내 프로세서에 수행되는 객체 추적 방법을 설명하겠다. The object tracking device according to the embodiment of the present invention has been described above. Hereinafter, an object tracking method performed on a processor in the object tracking device will be described.

도 6은 본 발명의 실시예에 따른 객체 추적 방법의 순서도이다.6 is a flowchart of an object tracking method according to an embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 객체 추적 장치(D) 내 프로세서(7000)는 신고자로부터 이동 객체의 추적 요청을 수신할 수 있다(S1000). 다시 말하면, 신고자는 객체 추적 장치(D)에 이동 객체의 추적을 요청할 수 있다. 이때, 신고자는 이동 객체의 추적 요청과 함께 개인 정보를 입력할 수 있다. 여기서, 신고자의 개인 정보는 이동 객체와의 관계 정보 및 이동 객체의 추적 이유 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 6, the processor 7000 in the object tracking device D may receive a tracking request for a moving object from the reporter (S1000). In other words, the reporter may request tracking of the moving object from the object tracking device D. At this time, the reporter may input personal information together with the tracking request of the moving object. Here, the personal information of the reporter may include at least one of relationship information with the moving object and a reason for tracking the moving object.

프로세서(7000)는 신고자로부터 송신된 개인 정보를 인증 서버로 송신할 수 있다. 이후, 프로세서(7000)는 인증 서버로부터 복수의 지능형 영상 촬영 장치(C)들의 접속을 위한 인증 정보를 수신할 수 있다(S2000).The processor 7000 may transmit personal information transmitted from the reporter to the authentication server. Thereafter, the processor 7000 may receive authentication information for connection of the plurality of intelligent image capturing devices C from the authentication server (S2000).

여기서, 인증 정보는 신고기관으로부터 수신된 지능형 영상 촬영 장치(C)들에 대한 신고자의 조회 권한일 수 있다. 보다 구체적으로 설명하면, 인증 서버는 프로세서(7000)로부터 송신된 신고자의 개인 정보를 신고기관에 전달하면서, 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치(C)들에 대한 신고자의 조회 자격 여부를 문의할 수 있다. 신고기관은 신고자의 개인 정보로부터 이동 객체와의 관계, 사건의 긴급성 등을 판단하여, 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치(C)들의 조회를 허가하는 인증 정보를 발행할 수 있다. 이후, 신고기관은 발행한 인증 정보를 인증 서버로 전송할 수 있다. 인증 정보를 수신한 인증 서버는 수신된 인증 정보를 다시 객체 추적 장치(D)로 송신할 수 있다. 다시 말하면, 프로세서(7000)는 인증 서버로부터 인증 정보를 획득할 수 있다.Here, the authentication information may be a reporter's inquiry authority for the intelligent image capturing devices C received from the reporting agency. More specifically, the authentication server may inquire whether the reporter is eligible for inquiry on at least one of the intelligent image capturing devices C while transmitting the personal information of the reporter transmitted from the processor 7000 to the reporter. . The reporting agency may issue the authentication information to allow the inquiry of the at least one intelligent image capturing apparatuses C by determining the relationship with the moving object, the urgency of the event, etc., from the reporter's personal information. Thereafter, the reporting organization may transmit the issued authentication information to the authentication server. The authentication server that has received the authentication information may transmit the received authentication information back to the object tracking device D. In other words, the processor 7000 may acquire authentication information from the authentication server.

프로세서(7000)는 수신된 인증 정보를 이용하여, 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치와 연결될 수 있다(S3000). The processor 7000 may be connected to at least one intelligent image capturing apparatus using the received authentication information (S3000).

일 실시예에 따르면, 프로세서(7000)는 이동 객체의 예상 이동 경로 상에 위치된 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치와 연결될 수 있다.According to an embodiment, the processor 7000 may be connected to at least one intelligent image capturing device located on an expected moving path of the moving object.

다른 실시예에 따르면, 프로세서(7000)는 신고자로부터 입력된 사건 발생 위치 정보를 이용하여, 상기 위치를 포함하는 소정 범위 이내에 위치된 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치와 연결될 수 있다.According to another embodiment, the processor 7000 may be connected to at least one intelligent image capturing apparatus located within a predetermined range including the location, using the location information of the occurrence of the event input from the reporter.

프로세서(7000)는 연결된 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치로 이동 객체의 식별 정보 및 사건 발생 시간 정보를 송신할 수 있다(S4000). 앞서 설명한 바와 같이, 이동 객체는 사람, 동물 또는 사물일 수 있다. The processor 7000 may transmit identification information and event occurrence time information of the moving object to the connected at least one intelligent image capturing apparatus (S4000). As described above, the moving object can be a person, an animal, or an object.

일 실시예에 따르면, 이동 객체가 사람 또는 동물일 경우, 상기 식별 정보는 육체의 특징 및 인상착의 정보 중 적어도 하나를 포함할 수 있다. According to an embodiment, when the moving object is a human or an animal, the identification information may include at least one of physical characteristics and impression information.

다른 실시예에 따르면, 이동 객체가 동물 또는 사물일 경우, 상기 식별 정보는 사물의 특징 정보를 포함할 수 있다. 그러나, 이동 객체의 특징 정보는 상술된 실시예에 국한되지 않고, 사람, 동물 또는 사물에 해당되는 이동 객체를 식별할 수 있는 모든 정보가 해당될 수 있다.According to another embodiment, when the moving object is an animal or an object, the identification information may include feature information of the object. However, the feature information of the moving object is not limited to the above-described embodiment, and all information capable of identifying a moving object corresponding to a person, animal, or object may be applicable.

프로세서(7000)는 통신부(3000)로부터, 외부 서버로부터 수신된 지도 데이터, 특정 지능형 영상 촬영 장치로부터 수신된 속성 정보, 촬영 영상 데이터 및 추적 결과 데이터를 수신할 수 있다(S5000). The processor 7000 may receive map data received from an external server, attribute information received from a specific intelligent image capturing apparatus, captured image data, and tracking result data from the communication unit 3000 (S5000 ).

실시예에 따르면, 지도 데이터는 지형, 지리 및 교통 상황 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.According to an embodiment, the map data may include at least one of terrain, geography, and traffic conditions.

또한, 추적 결과 데이터는 이동 객체가 마지막으로 확인된 최종 영상 데이터의 생성 시간(Td) 및 상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체가 확인된 위치(Pd) 정보를 포함할 수 있다.In addition, the tracking result data may include the creation time (T d ) of the last image data in which the moving object was last confirmed and the location (P d ) of the moving object in the final image data.

하기 도 7에서는 개별 지능형 영상 촬영 장치로부터 수신되는 추적 결과 데이터를 생성하는 방법에 대해 보다 구체적으로 설명하겠다.In the following FIG. 7, a method of generating tracking result data received from an individual intelligent image capturing apparatus will be described in more detail.

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치가 객체 추적 장치에 추적 결과 데이터를 제공하는 방법을 설명하기 위한 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a method of providing tracking result data to an object tracking device by an intelligent image photographing device according to an embodiment of the present invention.

도 7을 참조하면, 제1 지능형 영상 촬영 장치의 프로세서(700)는 객체 추적 장치(D)로부터 전송된 인증 정보, 사건 발생 시간 및 이동 객체의 식별 정보를 바탕으로, 사건 발생 시간 전후에 촬영된 영상 데이터들로부터 이동 객체를 탐색할 수 있다(S100). 여기서, 제1 지능형 영상 촬영 장치는 사건 발생 시간 전후에 사건 발생 현장을 촬영하는 적어도 하나의 영상 촬영 장치일 수 있다.Referring to FIG. 7, the processor 700 of the first intelligent image photographing apparatus is photographed before and after the event occurrence time, based on authentication information transmitted from the object tracking device D, event occurrence time, and identification information of a moving object. A moving object may be searched from image data (S100). Here, the first intelligent image photographing apparatus may be at least one image photographing apparatus that photographs an event occurrence site before and after an event occurrence time.

프로세서(700)는 추출된 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 추출할 수 있다(S200). The processor 700 may extract the final image data of which the extracted moving object was last photographed (S200 ).

이후, 프로세서(700)는 추출된 최종 영상 데이터를 바탕으로, 이동 객체가 마지막으로 확인된 위치(Pd) 및 시간(Td)을 추출할 수 있다(S300). 다시 말하면, 프로세서(700)는 추적 결과 데이터를 산출할 수 있다. 실시예에 따르면, 이동 객체의 위치(Pd)는 촬영 영상 데이터 내 픽셀 정보를 바탕으로 산출할 수 있다.Thereafter, the processor 700 may extract the location P d and the time T d where the moving object was finally identified based on the extracted final image data (S300 ). In other words, the processor 700 may calculate tracking result data. According to an embodiment, the position P d of the moving object may be calculated based on pixel information in the captured image data.

프로세서(700)는 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)을 선정할 수 있다(S400). The processor 700 may select the second intelligent image photographing device C n+1 (S400 ).

실시예에 따르면, 프로세서(700)는 이동 객체가 마지막으로 확인된 위치(Pd) 및 이동 객체의 이동 방향 중 적어도 하나의 정보를 고려하여 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)를 선정할 수 있다. According to an embodiment, the processor 700 selects the second intelligent image capturing apparatus C n+1 in consideration of at least one of the location P d of the moving object last identified and the moving direction of the moving object. can do.

예를 들어, 프로세서(700)는 이동 객체가 마지막으로 촬영된 시점(t)의 최종 영상 데이터 및 상기 최종 영상 데이터의 바로 이전 시점(t-1)에 촬영된 이전 영상 데이터에서의 이동 객체의 2차원 벡터 거리를 산출하여 이동 객체가 사라지는 방향을 예측할 수 있다.For example, the processor 700 may include 2 of the moving object in the last image data at the time point t at which the moving object was last captured and the previous image data at the time t-1 immediately before the last image data. The direction in which the moving object disappears can be predicted by calculating the dimensional vector distance.

한편, 프로세서(700)는 해당 위치(Pd)의 촬영이 가능한 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)가 없을 경우(S500), 프로세서(700)는 이동 객체의 추적을 종료할 수 있다.Meanwhile, when there is no second intelligent image capturing apparatus C n+1 capable of capturing the corresponding position Pd (S500), the processor 700 may end tracking the moving object.

프로세서(700)는 추출한 최종 영상 데이터, 추적 결과 데이터 및 속성 정보를 객체 추적 장치(D)로 송신할 수 있다(S600). The processor 700 may transmit the extracted final image data, tracking result data, and attribute information to the object tracking device D (S600).

이후, 프로세서(700)는 이동 객체의 식별 정보, 인증 정보 및 추적 결과 데이터를 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)로 송신할 수 있다(S700). 이후, 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1) 내 프로세서(700)는 제1 지능형 영상 촬영 장치(Cn)로부터 수신된 적어도 하나의 정보를 동기화 한 후, 상기 S100 내지 S700 단계들을 순차적으로 진행할 수 있다(S800). 이동 객체가 마지막으로 확인된 지점(Pd)을 촬영하는 지능형 영상 촬영 장치가 더 이상 존재하지 않을 때까지 상기 S100 내지 S800 단계들을 반복적으로 수행할 수 있다.Thereafter, the processor 700 may transmit identification information, authentication information, and tracking result data of the moving object to the second intelligent image capturing apparatus C n+1 (S700 ). Thereafter, the processor 700 in the second intelligent image capture device C n+1 synchronizes at least one information received from the first intelligent image capture device C n , and then sequentially steps S100 to S700. You can proceed (S800). The steps S100 to S800 may be repeatedly performed until there is no longer an intelligent image capturing apparatus that photographs the point Pd at which the moving object was finally identified.

다시 도 6을 참조하면, 객체 추적 장치(D) 내 프로세서(7000)는 적어도 하나의 특정 지능형 영상 촬영 장치로부터 수신되는 속성 정보, 추적 결과 데이터, 최종 영상 데이터 및 외부로부터 수신되는 지도 데이터 중 적어도 하나의 정보를 동기화 할 수 있다(S6000). Referring back to FIG. 6, the processor 7000 in the object tracking device D may include at least one of attribute information, tracking result data, final image data, and map data received from the outside. It is possible to synchronize the information (S6000).

이후, 프로세서(7000)는 추적 결과 데이터 및 지도 데이터를 분석 및 병합하여 분석 데이터를 생성할 수 있다(S7000). 여기서, 분석 데이터는 이동 객체의 실시간 예상 위치 및 예상 이동 경로를 예측한 데이터일 수 있다.Thereafter, the processor 7000 may analyze and merge the tracking result data and map data to generate analysis data (S7000). Here, the analysis data may be data predicting a real-time predicted location and a predicted movement path of the moving object.

실시예에 따라 보다 구체적으로 설명하면, 프로세서(7000)는 동기화된 제1 지능형 영상 촬영 장치(Cn) 및 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)의 각각의 속성 정보인 설치 위치 및 설치 높이 정보를 이용하여, 각각의 이동 객체의 마지막 확인 위치(Pd) 정보를 보정할 수 있다. 이후, 프로세서(7000)는 t 시점에 수신된 제1 지능형 영상 촬영 장치(Cn)의 보정된 이동 객체의 마지막 확인 위치(Pd) 정보 및 t+1 시점에 수신된 제2 지능형 영상 촬영 장치(Cn+1)의 보정된 이동 객체의 마지막 확인 위치(Pd) 정보의 이동 객체의 2차원 거리 벡터 및 이동 속도를 산출할 수 있다. More specifically, according to an embodiment, the processor 7000 may install and install attribute information of each of the synchronized first intelligent image capturing device C n and the second intelligent image capturing device C n+1 . Using the height information, it is possible to correct the information of the last confirmed position P d of each moving object. Subsequently, the processor 7000 receives information on the last identified position P d of the corrected moving object of the first intelligent image capturing device C n received at time t and the second intelligent image capturing device received at time t+1. It is possible to calculate a two-dimensional distance vector and a moving speed of the moving object of the last confirmed position P d of the corrected moving object of (C n+1 ).

또한, 프로세서(7000)는 지도 데이터로부터 추출된 해당 지점의 지형, 지리 또는 교통 정보 등을 반영하여, 산출된 2차원 거리 벡터 및 이동 속도를 보정할 수 있다. 따라서, 프로세서(7000)는 이동 객체의 시간별 예상 위치 정보를 포함하는 분석 데이터를 생성할 수 있다. In addition, the processor 7000 may correct the calculated two-dimensional distance vector and moving speed by reflecting the terrain, geography, or traffic information of the corresponding point extracted from the map data. Accordingly, the processor 7000 may generate analysis data including expected location information for each hour of the moving object.

프로세서(7000)는 분석 데이터, 동기화된 추적 결과 데이터, 사건 발생 위치 및 신고자의 현재 위치 정보 중 적어도 하나의 정보를 지도 상에 표기된 영상 이미지 형태로 제공할 수 있다. The processor 7000 may provide at least one of analysis data, synchronized tracking result data, event occurrence location, and current location information of the reporter in the form of a video image indicated on the map.

이후, 프로세서(7000)는 영상 이미지 형태의 적어도 하나의 정보를 디스플레이부(5000)로 전송할 수 있다(S8000). 이에 따라, 신고자는 객체 추적 장치(D)를 통해, 영상 이미지 형태의 적어도 하나의 이동 객체 정보를 확인할 수 있다.Thereafter, the processor 7000 may transmit at least one information in the form of a video image to the display unit 5000 (S8000). Accordingly, the reporter may check at least one moving object information in the form of a video image through the object tracking device D.

이상, 본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치, 그리고 이를 이용하는 객체 추적 장치 및 방법을 설명하였다.In the above, an intelligent image photographing apparatus and an object tracking apparatus and method using the same according to an embodiment of the present invention have been described.

본 발명의 실시예에 따른 지능형 영상 촬영 장치, 그리고 이를 이용하는 객체 추적 장치 및 방법은 이동 객체의 이동을 동적 추적하는 복수의 지능형 영상 촬영 장치들 및 상기 복수의 지능형 영상 촬영 장치들로부터 수신된 속성 정보, 최종 영상 데이터 및 추적 결과 데이터와 외부 서버로부터 수신된 지도 데이터를 분석하여 이동 객체의 예상 위치를 예측한 분석 데이터를 산출하는 객체 추적 장치를 포함함으로써, 이동 객체의 정밀한 실시간 위치 추적이 가능한 고효율 및 고활용의 지능형 영상 촬영 장치 및 이를 포함하는 객체 추적 시스템, 그리고 이를 이용한 객체 추적 방법을 제공할 수 있다. An intelligent image photographing apparatus and an object tracking apparatus and method using the same according to an embodiment of the present invention include a plurality of intelligent image photographing apparatuses that dynamically track movement of a moving object and attribute information received from the plurality of intelligent image photographing apparatuses By including the object tracking device that analyzes the final image data and tracking result data and map data received from an external server to calculate the predicted position of a moving object, it includes a high-efficiency and high-efficiency tracking system that can accurately and accurately track moving objects. It is possible to provide a highly-utilized intelligent image capturing apparatus, an object tracking system including the same, and an object tracking method using the same.

본 발명의 실시예에 따른 방법의 동작은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 또한 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터로 읽을 수 있는 프로그램 또는 코드가 저장되고 실행될 수 있다.The operation of the method according to an embodiment of the present invention can be implemented as a computer-readable program or code on a computer-readable recording medium. The computer-readable recording medium includes all kinds of recording devices in which data readable by a computer system is stored. The computer-readable recording medium can also be distributed over network coupled computer systems so that computer-readable programs or codes are stored and executed in a distributed fashion.

또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 롬(rom), 램(ram), 플래시 메모리(flash memory) 등과 같이 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. 프로그램 명령은 컴파일러(compiler)에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터(interpreter) 등을 사용해서 컴퓨터에 의해 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.In addition, the computer-readable recording medium may include a hardware device specially configured to store and execute program instructions, such as a rom, a ram, and a flash memory. Program instructions may include high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter, etc., as well as machine code such as those produced by a compiler.

본 발명의 일부 측면들은 장치의 문맥에서 설명되었으나, 그것은 상응하는 방법에 따른 설명 또한 나타낼 수 있고, 여기서 블록 또는 장치는 방법 단계 또는 방법 단계의 특징에 상응한다. 유사하게, 방법의 문맥에서 설명된 측면들은 또한 상응하는 블록 또는 아이템 또는 상응하는 장치의 특징으로 나타낼 수 있다. 방법 단계들의 몇몇 또는 전부는 예를 들어, 마이크로프로세서, 프로그램 가능한 컴퓨터 또는 전자 회로와 같은 하드웨어 장치에 의해(또는 이용하여) 수행될 수 있다. 몇몇의 실시예에서, 가장 중요한 방법 단계들의 하나 이상은 이와 같은 장치에 의해 수행될 수 있다. While some aspects of the invention have been described in the context of an apparatus, it can also represent a description according to a corresponding method, where a block or apparatus corresponds to a method step or a feature of a method step. Similarly, aspects described in the context of a method may also be represented by features of corresponding blocks or items or corresponding devices. Some or all of the method steps may be performed by (or using) a hardware device, such as, for example, a microprocessor, programmable computer, or electronic circuit. In some embodiments, one or more of the most important method steps may be performed by such an apparatus.

실시예들에서, 프로그램 가능한 로직 장치(예를 들어, 필드 프로그머블 게이트 어레이)가 여기서 설명된 방법들의 기능의 일부 또는 전부를 수행하기 위해 사용될 수 있다. 실시예들에서, 필드 프로그머블 게이트 어레이는 여기서 설명된 방법들 중 하나를 수행하기 위한 마이크로프로세서와 함께 작동할 수 있다. 일반적으로, 방법들은 어떤 하드웨어 장치에 의해 수행되는 것이 바람직하다.In embodiments, a programmable logic device (eg, field programmable gate array) may be used to perform some or all of the functionality of the methods described herein. In embodiments, the field programmable gate array may work with a microprocessor to perform one of the methods described herein. In general, the methods are preferably performed by some hardware device.

이상 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.Although described above with reference to the preferred embodiments of the present invention, those skilled in the art can variously modify and change the present invention without departing from the spirit and scope of the present invention as set forth in the claims below. You will understand that you can.

100: 메모리 300: 스토리지
310: 제1 스토리지 330: 제2 스토리지
350: 제3 스토리지 500: 통신부
700: 프로세서 710: 인증 모듈
730: 동기화 모듈 750: 검색 모듈
770: 연산 모듈 1000: 메모리
3000: 통신부 5000: 디스플레이부
7000: 프로세서 7100: 인증 모듈
7500: 동기화 모듈 C: 지능형 영상 촬영 장치
D: 객체 추적 장치
100: memory 300: storage
310: first storage 330: second storage
350: third storage 500: communication unit
700: processor 710: authentication module
730: synchronization module 750: search module
770: operation module 1000: memory
3000: communication unit 5000: display unit
7000: processor 7100: authentication module
7500: Synchronization module C: Intelligent video recording device
D: Object tracking device

Claims (20)

적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치와 연동되어 이동 객체를 추적하는 객체 추적 장치에 관한 것으로,
메모리(Memory); 및
상기 메모리(Memory) 내 저장된 적어도 하나의 명령을 수행하는 프로세서(Processor)를 포함하되,
상기 적어도 하나의 명령은,
인증 서버로 추적 요청자에 대한 인증을 요청하도록 하는 명령,
상기 인증 서버로부터 수신한 인증 정보를 이용하여 상기 지능형 영상 촬영 장치들 중 사건 발생 위치를 촬영하는 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치에 접속하도록 하는 명령,
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로 이동 객체의 식별 정보를 송신하도록 하는 명령,
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하도록 하는 명령 및
상기 추적 결과 데이터 및 외부로부터 송신된 지도 데이터를 분석 및 병합하여 분석 데이터를 생성하도록 하는 명령을 포함하는, 객체 추적 장치.
It relates to an object tracking device that tracks a moving object in conjunction with at least one intelligent video recording device,
Memory; And
It includes a processor (Processor) for performing at least one instruction stored in the memory (Memory),
The at least one command,
Command to request the authentication server to authenticate the tracer,
A command for accessing at least one intelligent image photographing apparatus for photographing an event occurrence location among the intelligent image photographing apparatuses using the authentication information received from the authentication server,
A command to transmit identification information of a moving object to the at least one intelligent image capturing device,
A command to receive tracking result data of a moving object from at least one of the intelligent image capturing devices, and
And an instruction to analyze and merge the tracking result data and map data transmitted from the outside to generate analysis data.
제1 항에 있어서,
상기 인증 서버는, 인증 요청시 추적 요청자로부터 송신된 개인 정보를 신고기관으로 전달하여, 상기 신고기관이 추적 요청자의 상기 지능형 영상 촬영 장치들의 조회를 허가할 경우, 상기 인증 정보를 발행하는, 객체 추적 장치.
According to claim 1,
When the authentication request is requested, the authentication server transmits personal information transmitted from the tracking requester to the reporting agency, and when the reporting agency permits inquiry of the intelligent video recording devices of the tracking requester, issues the authentication information. Device.
제1 항에 있어서,
상기 개인 정보는 추적 요청자와 이동 객체 사이의 관계 및 이동 객체의 추적 이유 중 적어도 하나의 정보를 포함하는, 객체 추적 장치.
According to claim 1,
And the personal information includes at least one of a relationship between a tracking requester and a moving object and a reason for tracking the moving object.
제1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 명령은,
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하도록 하는 명령 이후에,
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치 내 속성 정보 및 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 수신하도록 하는 명령을 더 포함하는, 객체 추적 장치.
According to claim 1,
The at least one command,
After the command to receive the tracking result data of the moving object from the at least one intelligent imaging device,
And at least one attribute information in the intelligent image capturing apparatus and a command to allow the moving object to receive the last captured image data.
제4 항에 있어서,
상기 추적 결과 데이터는, 상기 최종 영상 데이터가 생성된 시간 및 상기 최종 영상 데이터 내에서의 이동 객체의 위치 정보를 포함하는, 객체 추적 장치.
According to claim 4,
The tracking result data includes the time at which the final image data was generated and the location information of a moving object in the final image data.
제4 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 명령은,
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치 내 속성 정보 및 이동 객체가 마지막으로 촬영된 상기 최종 영상 데이터를 수신하도록 하는 명령 이후에,
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로부터 수신된 정보들을 동기화하도록 하는 명령을 더 포함하는, 객체 추적 장치.
According to claim 4,
The at least one command,
After the command to allow the attribute information and the moving object in the at least one intelligent image capturing apparatus to receive the last image data captured last,
And an instruction to synchronize information received from the at least one intelligent image capturing apparatus.
제1 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 명령은,
상기 추적 결과 데이터 및 외부로부터 송신된 지도 데이터를 분석 및 병합하여 분석 데이터를 생성하도록 하는 명령 이후에,
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치에 의해 상기 식별 정보가 공유된 다른 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하도록 하는 명령 및,
상기 다른 지능형 영상 촬영 장치의 추적 결과 데이터 및 상기 지도 데이터를 분석 및 병합하여 신규 분석 데이터를 생성하도록 하는 명령을 더 포함하는, 객체 추적 장치.
According to claim 1,
The at least one command,
After the command to analyze and merge the tracking result data and map data transmitted from the outside to generate analysis data,
A command for receiving tracking result data of a moving object from another intelligent image capturing device in which the identification information is shared by at least one intelligent image capturing device,
And a command for analyzing and merging the tracking result data and the map data of the other intelligent image capturing device to generate new analysis data.
제4 항에 있어서,
상기 분석 데이터는, 상기 속성 정보, 상기 추적 결과 데이터 및 상기 지도 데이터 중 적어도 하나의 정보를 이용하여 분석된, 이동 객체의 실시간 예상 위치 정보 및 예상 이동거리 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 객체 추적 장치.
According to claim 4,
The analysis data includes at least one of real-time predicted location information and predicted movement distance information of a moving object, analyzed using at least one of the attribute information, the tracking result data, and the map data. .
제8 항에 있어서,
상기 예상 위치 정보는, 상기 속성 정보 및 상기 추적 결과 데이터로부터 산출된 이동 객체의 2차원 거리 벡터 및 이동 속도 데이터에 상기 지도 데이터의 지형, 지리 및 교통 정보 중 적어도 하나의 정보를 반영하여 산출하는, 객체 추적 장치.
The method of claim 8,
The predicted location information is calculated by reflecting at least one of terrain, geography, and traffic information of the map data in the two-dimensional distance vector and movement speed data of the moving object calculated from the attribute information and the tracking result data, Object tracking device.
적어도 하나의 지능형 영상 장치와 연동하는 객체 추적 장치의 객체 추적 방법에 관한 것으로,
인증 서버로 추적 요청자에 대한 인증을 요청하는 단계;
상기 인증 서버로부터 수신한 인증 정보를 이용하여 상기 지능형 영상 촬영 장치들 중 사건 발생 위치를 촬영하는 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치에 접속하는 단계;
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로 이동 객체의 식별 정보를 송신하는 단계;
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하는 단계; 및
상기 추적 결과 데이터 및 외부로부터 송신된 지도 데이터를 분석 및 병합하여 분석 데이터를 생성하는 단계를 포함하는, 객체 추적 방법.
An object tracking method of an object tracking device interworking with at least one intelligent imaging device,
Requesting authentication of the trace requester to the authentication server;
Accessing at least one intelligent image photographing apparatus for photographing an event occurrence location among the intelligent image photographing apparatuses using the authentication information received from the authentication server;
Transmitting identification information of a moving object to the at least one intelligent image capturing apparatus;
Receiving tracking result data of a moving object from the at least one intelligent image capturing apparatus; And
And analyzing and merging the tracking result data and map data transmitted from the outside to generate analysis data.
제10 항에 있어서,
상기 인증 서버는, 인증 요청시 추적 요청자로부터 송신된 개인 정보를 신고기관으로 전달하여, 상기 신고기관이 추적 요청자의 상기 지능형 영상 촬영 장치들의 조회를 허가할 경우, 상기 인증 정보를 발행하는, 객체 추적 방법.
The method of claim 10,
When the authentication request is requested, the authentication server transmits personal information transmitted from the tracking requester to the reporting agency, and when the reporting agency permits inquiry of the intelligent video recording devices of the tracking requester, issues the authentication information. Way.
제10 항에 있어서,
상기 개인 정보는 추적 요청자와 이동 객체 사이의 관계 및 이동 객체의 추적 이유 중 적어도 하나의 정보를 포함하는, 객체 추적 방법.
The method of claim 10,
The personal information includes at least one of a relationship between a tracking requester and a moving object and a reason for tracking the moving object.
제10 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하는 단계 이후에,
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치 내 속성 정보 및 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 수신하는 단계를 더 포함하는, 객체 추적 방법.
The method of claim 10,
After receiving the tracking result data of the moving object from the at least one intelligent imaging device,
And receiving attribute information in the at least one intelligent image capturing apparatus and final image data of which a moving object was last captured.
제13 항에 있어서,
상기 추적 결과 데이터는, 상기 최종 영상 데이터가 생성된 시간 및 상기 최종 영상 데이터 내에서의 이동 객체의 위치 정보를 포함하는, 객체 추적 방법.
The method of claim 13,
The tracking result data includes the time at which the final image data was generated and location information of a moving object in the final image data.
제10 항에 있어서,
상기 적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치 내 속성 정보 및 이동 객체가 마지막으로 촬영된 상기 최종 영상 데이터를 수신하는 단계 이후에,
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치로부터 수신된 정보들을 동기화하도록 하는 명령을 더 포함하는, 객체 추적 방법.
The method of claim 10,
After receiving the attribute information in the at least one intelligent image capturing apparatus and the final image data of which the moving object was last captured,
And an instruction to synchronize information received from the at least one intelligent image capturing apparatus.
제10 항에 있어서,
상기 추적 결과 데이터 및 외부로부터 송신된 지도 데이터를 분석 및 병합하여 분석 데이터를 생성하는 단계 이후에,
적어도 하나의 상기 지능형 영상 촬영 장치에 의해 상기 식별 정보가 공유된 다른 지능형 영상 촬영 장치로부터 이동 객체의 추적 결과 데이터를 수신하는 단계; 및
상기 다른 지능형 영상 촬영 장치의 추적 결과 데이터 및 상기 지도 데이터를 분석 및 병합하여 신규 분석 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는, 객체 추적 방법.
The method of claim 10,
After the step of analyzing and merging the tracking result data and the map data transmitted from the outside to generate analysis data,
Receiving tracking result data of a moving object from another intelligent image capturing device in which the identification information is shared by at least one of the intelligent image capturing devices; And
And analyzing and merging the tracking result data and the map data of the other intelligent image capturing device to generate new analysis data.
제13 항에 있어서,
상기 분석 데이터는, 상기 속성 정보, 상기 추적 결과 데이터 및 지도 데이터 중 적어도 하나의 정보를 이용하여 분석된, 이동 객체의 실시간 예상 위치 정보 및 예상 이동 경로 정보 중 적어도 하나를 포함하는, 객체 추적 방법.
The method of claim 13,
The analysis data includes at least one of real-time predicted location information and predicted movement path information of a moving object, analyzed using at least one of the attribute information, the tracking result data, and map data.
이동 객체를 동적으로 추적하는 지능형 영상 촬영 장치에 관한 것으로,
메모리(Memory); 및
상기 메모리(Memory) 내 적어도 하나의 명령을 수행하는 프로세서(Processor)를 포함하고,
상기 적어도 하나의 명령은,
인증 정보, 사건 발생 시간 및 이동 객체의 식별 정보를 수신하도록 하는 명령,
상기 사건 발생 시간 범위 내 촬영된 영상 데이터들을 대상으로, 상기 식별 정보를 이용하여 이동 객체를 탐색하도록 하는 명령,
상기 이동 객체가 탐색된 촬영 영상 데이터를 기준으로 이후의 촬영 영상 데이터를 순차적으로 조회하여, 이동 객체가 마지막으로 촬영된 최종 영상 데이터를 추출하도록 하는 명령,
상기 최종 영상 데이터의 촬영 시간 및 상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치를 포함하는 추적 결과 데이터를 추출하도록 하는 명령,
상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치를 촬영하는 타 지능형 영상 촬영 장치를 선정하도록 하는 명령 및
상기 타 지능형 영상 촬영 장치에, 속성 정보, 상기 인증 정보, 상기 식별 정보 및 상기 추적 결과 데이터 중 적어도 하나의 정보를 송신하도록 하는 명령을 포함하는, 지능형 영상 촬영 장치.
An intelligent imaging device for dynamically tracking a moving object,
Memory; And
It includes a processor (Processor) for performing at least one instruction in the memory (Memory),
The at least one command,
Command to receive authentication information, event occurrence time and identification information of a moving object,
A command to search for a moving object using the identification information, targeting image data captured within the event occurrence time range,
A command to sequentially retrieve the captured image data based on the captured image data from which the moving object was searched, and extract the final image data captured by the moving object,
A command to extract tracking result data including a shooting time of the final image data and a position of a moving object in the final image data,
A command to select another intelligent image taking device that photographs the location of the moving object in the final image data, and
And an instruction to transmit at least one of attribute information, the authentication information, the identification information, and the tracking result data to the other intelligent image capturing apparatus.
제18 항에 있어서,
상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치를 촬영하는 타 지능형 영상 촬영 장치를 선정하도록 하는 명령은,
상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 이동 방향을 산출하도록 하는 명령 및
상기 최종 영상 데이터 내 이동 객체의 위치를 촬영하고, 상기 이동 객체의 이동 방향 상에 위치하는 상기 타 지능형 영상 촬영 장치를 선정하도록 하는 명령을 포함하는, 지능형 영상 촬영 장치.
The method of claim 18,
The command to select another intelligent image taking device for photographing the position of the moving object in the final image data,
A command to calculate a moving direction of a moving object in the final image data, and
And an instruction to photograph a location of the moving object in the final image data and select the other intelligent image capturing device positioned on the moving direction of the moving object.
제18 항에 있어서,
상기 타 지능형 영상 촬영 장치는, 상기 속성 정보, 상기 인증 정보, 상기 식별 정보 및 상기 추적 결과 데이터 중 수신된 적어도 하나의 정보를 동기화하는, 지능형 영상 촬영 장치.
The method of claim 18,
The other intelligent image capturing device, the intelligent information recording device for synchronizing at least one of the attribute information, the authentication information, the identification information and the tracking result data.
KR1020190011939A 2019-01-30 2019-01-30 Intelligent image photographing apparatus and apparatus and method for object tracking using the same KR20200094444A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190011939A KR20200094444A (en) 2019-01-30 2019-01-30 Intelligent image photographing apparatus and apparatus and method for object tracking using the same

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020190011939A KR20200094444A (en) 2019-01-30 2019-01-30 Intelligent image photographing apparatus and apparatus and method for object tracking using the same

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20200094444A true KR20200094444A (en) 2020-08-07

Family

ID=72049773

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020190011939A KR20200094444A (en) 2019-01-30 2019-01-30 Intelligent image photographing apparatus and apparatus and method for object tracking using the same

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20200094444A (en)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102305038B1 (en) * 2021-02-19 2021-09-27 (주) 원모어시큐리티 Server for Tracking Missing Child Tracking and Method for Tracking Moving Path of Missing Child based on Face Recognition based on Deep-Learning Therein
KR102347338B1 (en) * 2021-07-05 2022-01-06 주식회사 아이티로 Method, apparatus and computer-readable recording medium for obtaining movement path information of a dangerous object
WO2022035190A1 (en) * 2020-08-11 2022-02-17 주식회사 원모어시큐리티 Device and method for providing missing child search service based on face recognition using deep learning
CN114600445A (en) * 2020-12-16 2022-06-07 深圳市大疆创新科技有限公司 Tracking algorithm operation method and device, electronic equipment and computer readable storage medium
KR102662251B1 (en) * 2023-07-24 2024-04-30 주식회사 이투온 Ai-based dementia patient tracking and management method

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2022035190A1 (en) * 2020-08-11 2022-02-17 주식회사 원모어시큐리티 Device and method for providing missing child search service based on face recognition using deep learning
GB2608063A (en) * 2020-08-11 2022-12-21 Onemoresecurity Inc Device and method for providing missing child search service based on face recognition using deep learning
CN114600445A (en) * 2020-12-16 2022-06-07 深圳市大疆创新科技有限公司 Tracking algorithm operation method and device, electronic equipment and computer readable storage medium
KR102305038B1 (en) * 2021-02-19 2021-09-27 (주) 원모어시큐리티 Server for Tracking Missing Child Tracking and Method for Tracking Moving Path of Missing Child based on Face Recognition based on Deep-Learning Therein
KR102347338B1 (en) * 2021-07-05 2022-01-06 주식회사 아이티로 Method, apparatus and computer-readable recording medium for obtaining movement path information of a dangerous object
KR102662251B1 (en) * 2023-07-24 2024-04-30 주식회사 이투온 Ai-based dementia patient tracking and management method

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20200094444A (en) Intelligent image photographing apparatus and apparatus and method for object tracking using the same
CN109743541B (en) Intelligent monitoring method and device, computer equipment and storage medium
US10229589B1 (en) Investigation assist device, investigation assist method and investigation assist system
US10824878B2 (en) Method and arrangement for receiving data about site traffic derived from imaging processing
US20170053191A1 (en) Image analysis system, image analysis method, and storage medium
WO2016202027A1 (en) Object movement trajectory recognition method and system
KR101404153B1 (en) Intelligent cctv integrated control system
CN110672111A (en) Vehicle driving path planning method, device, system, medium and equipment
JP7028675B2 (en) In-facility monitoring system and in-facility monitoring method
JP5554726B2 (en) Method and apparatus for data association
JP6013923B2 (en) System and method for browsing and searching for video episodes
RU2268497C2 (en) System and method for automated video surveillance and recognition of objects and situations
KR20160078724A (en) Apparatus and method for displaying surveillance area of camera
KR102561308B1 (en) Method and apparatus of providing traffic information, and computer program for executing the method.
US11386669B2 (en) Building evacuation method and building evacuation system
EP3432575A1 (en) Method for performing multi-camera automatic patrol control with aid of statistics data in a surveillance system, and associated apparatus
CN111739056A (en) Trajectory tracking system
JP2015228564A (en) Monitoring camera system
KR102077632B1 (en) Hybrid intellgent monitoring system suing local image analysis and cloud service
JP7257765B2 (en) Information processing device, authentication system, control method thereof, and program
KR20150059583A (en) Integrated type vehicle monitoring system using video
KR20190134916A (en) Method and apparatus for collecting floating population data on realtime road image
CN112733642A (en) Behavior analysis method and terminal based on prison
KR20120006133A (en) Portable crack down apparatus and crack down method thereof
JP7284867B2 (en) Person tracking management server