KR20200139987A - Apparatus and method for detecting invader and fire for energy storage system - Google Patents

Apparatus and method for detecting invader and fire for energy storage system Download PDF

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Abstract

Provided is a device for detecting an invader and a fire for an energy storage system (ESS). The device comprises: a sensing unit which detects human movement, temperature, and smoke; a first analysis unit which determines that an intruder occurs when the human movement is detected, and determines that a fire occurs when the temperature is higher than a preset reference temperature and the smoke is detected; an image capture unit which acquires an infrared image and a color image; an image processing unit which removes noise from the color image using an algorithm; a second analysis unit which determines whether an intruder has occurred and whether a fire has occurred based on a result of comparing a current viewpoint image of the infrared image and the noise-removed color image with a previous viewpoint image of the current viewpoint image; and a comprehensive determination unit which transmits a notification message to a user terminal and a server of a related institution when the first analysis unit and the second analysis unit determine that an intruder has occurred or a fire has occurred.

Description

ESS 침입자 및 화재 감지 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING INVADER AND FIRE FOR ENERGY STORAGE SYSTEM}ESS intruder and fire detection device and method {APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING INVADER AND FIRE FOR ENERGY STORAGE SYSTEM}

본 발명은 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for detecting an intruder and a fire in an energy storage system (ESS).

에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)은 일반적으로 랙(RACK) 타입으로 구성되고, 별도의 룸(ROOM) 형태로 구축된다.The energy storage system (ESS) is generally configured in a rack type, and is constructed in a separate room (ROOM) type.

종래에는 CCTV를 통해 촬영되는 영상을 관리자가 직접 눈으로 보고 화재 등을 감시함으로써, 관리자의 컨디션 및 눈의 피로도에 따라 침입자 감지 또는 화재 감지에 대한 정확도가 떨어지는 문제점이 있었다.Conventionally, there is a problem in that the accuracy of detecting an intruder or detecting a fire is deteriorated according to the condition of the manager and the degree of fatigue of the eyes by the manager directly watching the video captured through the CCTV and monitoring the fire.

종래에는 화재감지기 등의 센서 오작동으로 인해 오알람이 발생하는 문제점이 있었다.Conventionally, there has been a problem in that a false alarm occurs due to a sensor malfunction such as a fire detector.

본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 감지 및 화재 감지의 정확성을 향상시킬 수 있고 센서 오작동에 의한 오알람을 방지할 수 있는 침입자 및 화재 감지 장치 및 방법을 제공하는 것이다.The technical problem to be achieved by the present invention is an intruder and fire detection device and method capable of improving the accuracy of detecting an intruder and detecting fire for an energy storage system (ESS) and preventing false alarms caused by sensor malfunction. Is to provide.

한 실시예에 따르면, 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 장치가 제공된다. 상기 감지 장치는 사람의 움직임, 온도, 및 연기를 감지하는 센싱부, 상기 사람의 움직임이 감지되면 침입자 발생으로 판단하고, 상기 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 상기 연기가 감지되면 화재 발생으로 판단하는 제1 분석부, 적외선 영상 및 컬러 영상을 획득하는 영상 촬영부, 알고리즘을 이용하여 상기 컬러 영상의 노이즈를 제거하는 영상 처리부, 상기 적외선 영상 및 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상을 비교한 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단하는 제2 분석부, 및 상기 제1 분석부 및 상기 제2 분석부가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 사용자 단말 및 유관기관 서버에게 알림 메시지를 전송하는 종합 판단부를 포함한다.According to an embodiment, an apparatus for detecting an intruder and a fire in an energy storage system (ESS) is provided. The sensing device is a sensing unit that detects a person's movement, temperature, and smoke, and when the person's movement is detected, it is determined that an intruder occurs, and when the temperature is higher than a preset reference temperature and the smoke is detected, it is determined that a fire occurs. A first analysis unit, an image capture unit that acquires an infrared image and a color image, an image processing unit that removes noise from the color image using an algorithm, a current view image and a current view image of the infrared image and the color image from which noise is removed A second analysis unit that determines whether an intruder has occurred and whether a fire has occurred based on the result of comparing the previous viewpoint of the user terminal, and when the first analysis unit and the second analysis unit determine that an intruder has occurred or a fire has occurred. And a comprehensive determination unit that transmits a notification message to the server of the related institution.

상기 센싱부는, 상기 사람의 움직임을 감지하는 모션 감지 센서, 상기 온도를 감지하는 온도 센서, 및 상기 연기를 감지하는 연기 센서를 포함할 수 있다.The sensing unit may include a motion detection sensor for detecting the movement of the person, a temperature sensor for detecting the temperature, and a smoke sensor for detecting the smoke.

상기 영상 촬영부는, 상기 적외선 영상을 획득하는 적외선 카메라, 및 상기 컬러 영상을 획득하는 CCTV 카메라를 포함할 수 있다.The image capture unit may include an infrared camera that acquires the infrared image and a CCTV camera that acquires the color image.

상기 알고리즘은 가우시안 블러링 알고리즘일 수 있다.The algorithm may be a Gaussian blur algorithm.

상기 제2 분석부는, 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 상기 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단할 수 있다.When the current viewpoint image of the infrared image is different from the previous viewpoint image of the current viewpoint image, the second analysis unit extracts a temperature for each region from the current viewpoint image of the infrared image based on a previously stored data map, and It is possible to determine whether an intruder has occurred or whether a fire has occurred by comparing the temperature with a preset reference temperature.

상기 제2 분석부는, 상기 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 상기 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상으로부터 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단할 수 있다.When the current viewpoint image of the noise-removed color image and the previous viewpoint image of the current viewpoint image are different from each other, the second analysis unit may determine whether an intruder has occurred or a fire from the current viewpoint image of the noise-removed color image through machine learning. It can be determined whether or not it occurs.

상기 종합 판단부는, 상기 제1 분석부 및 상기 제2 분석부 중 어느 하나가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 상기 사용자 단말에게 확인 요청 메시지를 전송할 수 있다.The comprehensive determination unit may transmit a confirmation request message to the user terminal when any one of the first analysis unit and the second analysis unit determines that an intruder or fire has occurred.

한 실시예에 따르면, 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 방법이 제공된다. 상기 감지 방법은 센싱부를 통해 사람의 움직임이 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 상기 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부를 판단하는 단계, 및 센싱부를 통해 수집되는 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 센싱부를 통해 연기가 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 상기 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 화재 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.According to an embodiment, a method of detecting an intruder and a fire in an energy storage system (ESS) is provided. The detection method includes a current view of the infrared image based on a pre-stored data map when a motion of a person is detected through the sensing unit and the current view image of the infrared image acquired through the image capture unit and the previous view image of the current view image are different. Extracting the temperature for each region from the image, comparing the temperature for each region with a preset reference temperature to determine whether an intruder has occurred, and the temperature collected through the sensing unit is higher than the preset reference temperature and smoke is detected through the sensing unit. When the current viewpoint image of the infrared image acquired through the image capture unit and the previous viewpoint image of the current viewpoint image are different, the temperature for each region is extracted from the current viewpoint image of the infrared image based on a previously stored data map, and the temperature for each region And determining whether a fire has occurred by comparing with the preset reference temperature.

한 실시예에 따르면, 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 방법이 제공된다. 상기 감지 방법은 센싱부를 통해 사람의 움직임이 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 상기 컬러 영상으로부터 침입자 발생 여부를 판단하는 단계, 및 센싱부를 통해 수집되는 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 센싱부를 통해 연기가 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 상기 컬러 영상으로부터 화재 발생 여부를 판단하는 단계를 포함한다.According to an embodiment, a method of detecting an intruder and a fire in an energy storage system (ESS) is provided. The detection method determines whether an intruder has occurred from the color image through machine learning when a movement of a person is detected through the sensing unit and the current view image of the color image acquired through the image capture unit and the previous view image of the current view image are different. And when the temperature collected through the sensing unit is higher than a preset reference temperature and smoke is detected through the sensing unit, and the current view image of the color image acquired through the image capture unit and the previous view image of the current view image are different, machine learning And determining whether a fire has occurred from the color image.

침입자 감지 및 화재 감지의 정확성을 향상시킬 수 있고 센서 오작동에 의한 오알람을 방지할 수 있다.It can improve the accuracy of intruder detection and fire detection, and prevent false alarms caused by sensor malfunction.

또한, 사용자는 원격지에서 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부에 대한 알람을 제공받을 수 있고, 이를 기반으로 신속한 대처가 가능하다.In addition, the user can be provided with an alarm on whether an intruder has occurred and whether or not a fire has occurred at a remote location, and based on this, quick response is possible.

도 1은 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 블록도이다.
도 2는 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 센싱부를 설명하기 위한 도면이다.
도 3은 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 영상 촬영부를 설명하기 위한 도면이다.
도 4 및 도 5는 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법의 흐름도이다.1 is a block diagram of an intruder and fire detection apparatus according to an embodiment.
2 is a view for explaining a sensing unit of an intruder and fire detection device according to an embodiment.
3 is a diagram illustrating an image photographing unit of an intruder and fire detection apparatus according to an exemplary embodiment.
4 and 5 are flowcharts of a method for detecting an intruder and fire according to an embodiment.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those of ordinary skill in the art can easily implement the embodiments of the present invention. However, the present invention may be implemented in various different forms and is not limited to the embodiments described herein. In the drawings, parts irrelevant to the description are omitted in order to clearly describe the present invention, and similar reference numerals are assigned to similar parts throughout the specification.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Throughout the specification, when a part "includes" a certain component, it means that other components may be further included rather than excluding other components unless specifically stated to the contrary.

명세서 전체에서, 단말(terminal)은, 사용자 장비(user equipment, UE), 이동국(mobile station, MS), 이동 단말(mobile terminal, MT), 진보된 이동국(advanced mobile station, AMS), 고신뢰성 이동국(high reliability mobile station, HR-MS), 가입자국(subscriber station, SS), 휴대 가입자국(portable subscriber station, PSS), 접근 단말(access terminal, AT), 기계형 통신 장비(machine type communication device, MTC device) 등을 지칭할 수도 있고, UE, MS, MT, AMS, HR-MS, SS, PSS, AT 등의 전부 또는 일부의 기능을 포함할 수도 있다.Throughout the specification, a terminal is a user equipment (UE), a mobile station (MS), a mobile terminal (MT), an advanced mobile station (AMS), and a highly reliable mobile station. (high reliability mobile station, HR-MS), subscriber station (SS), portable subscriber station (PSS), access terminal (AT), machine type communication device, MTC device) and the like, and may include all or part of functions such as UE, MS, MT, AMS, HR-MS, SS, PSS, AT, and the like.

도 1은 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 블록도이다. 도 2는 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 센싱부를 설명하기 위한 도면이다. 도 3은 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치의 영상 촬영부를 설명하기 위한 도면이다.1 is a block diagram of an intruder and fire detection apparatus according to an embodiment. 2 is a view for explaining a sensing unit of an intruder and fire detection device according to an embodiment. 3 is a diagram illustrating an image photographing unit of an intruder and fire detection apparatus according to an exemplary embodiment.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 장치(100)는 센싱부(110), 제1 분석부(120), 영상 촬영부(130), 영상 처리부(140), 제2 분석부(150), 및 종합 판단부(160)를 포함한다.1 to 3, an intruder and fire detection apparatus 100 according to an embodiment includes a sensing unit 110, a first analysis unit 120, an image capture unit 130, an image processing unit 140, It includes a second analysis unit 150, and a comprehensive determination unit 160.

센싱부(110)는 한 실시예로서 모션 감지 센서(111), 온도 센서(112), 및 연기 센서(113)를 포함할 수 있다.The sensing unit 110 may include a motion detection sensor 111, a temperature sensor 112, and a smoke sensor 113 as an embodiment.

모션 감지 센서(111)는 한 실시예로서 복수 개일 수 있고, 적외선 물체의 움직임을 감지하는 센서일 수 있다. 모션 감지 센서(111)는 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS) 주변의 사람의 움직임을 실시간 감지할 수 있다. 모션 감지 센서(111)는 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS) 주변의 움직임 감지시 제1 분석부(120)에게 움직임이 감지되었음을 알리는 신호를 송신할 수 있다.In one embodiment, there may be a plurality of motion detection sensors 111, and may be sensors that detect motion of an infrared object. The motion detection sensor 111 may detect movement of a person around an energy storage system (ESS) in real time. When motion detection around an energy storage system (ESS) is detected, the motion detection sensor 111 may transmit a signal indicating that the motion has been detected to the first analysis unit 120.

온도 센서(112)는 한 실시예로서 복수 개일 수 있고, ESS의 내부 및 외부 온도를 실시간 감지할 수 있다. 온도 센서(112)는 ESS의 내부 및 외부 온도를 실시간으로 제1 분석부(120)에게 전송할 수 있다.As an embodiment, there may be a plurality of temperature sensors 112, and the internal and external temperatures of the ESS may be sensed in real time. The temperature sensor 112 may transmit the internal and external temperatures of the ESS to the first analysis unit 120 in real time.

연기 센서(113)는 한 실시예로서 복수 개일 수 있고, ESS에서 발생하는 연기를 감지할 수 있다. 연기 센서(113)는 연기 감지시 제1 분석부(120)에게 연기가 감지되었음을 알리는 신호를 송신할 수 있다.As an embodiment, there may be a plurality of smoke sensors 113, and may detect smoke generated in the ESS. When smoke is detected, the smoke sensor 113 may transmit a signal indicating that smoke has been detected to the first analysis unit 120.

제1 분석부(120)는 모션 감지 센서(111)를 통해 사람의 움직임이 감지되면 침입자 발생으로 판단한다. 제1 분석부(120)는 온도 센서(112)를 통해 수신된 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고, 연기 센서(113)를 통해 연기가 감지되면 화재 발생으로 판단한다. 제1 분석부(120)는 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단된 경우, 종합 판단부(160)에게 침입자 발생 또는 화재 발생을 알리는 신호를 송신할 수 있다.When a movement of a person is detected through the motion detection sensor 111, the first analysis unit 120 determines that an intruder has occurred. When the temperature received through the temperature sensor 112 is higher than a preset reference temperature and smoke is detected through the smoke sensor 113, the first analysis unit 120 determines that a fire has occurred. When it is determined that the occurrence of an intruder or a fire, the first analysis unit 120 may transmit a signal notifying the occurrence of an intruder or a fire to the general determination unit 160.

영상 촬영부(130)는 영상을 획득하는 모든 촬영 장치를 포함할 수 있다. 영상 촬영부(130)는 한 실시예로서 적외선 카메라(131) 및 CCTV 카메라(132)를 포함할 수 있다.The image photographing unit 130 may include all photographing devices that acquire an image. The image capture unit 130 may include an infrared camera 131 and a CCTV camera 132 as an embodiment.

적외선 카메라(131)는 한 실시예로서 적외선 열영상을 획득하는 열화상 카메라일 수 있다.The infrared camera 131 may be a thermal imaging camera that acquires an infrared thermal image as an embodiment.

CCTV 카메라(132)는 한 실시예로서 컬러 영상(RGB 영상)을 획득하는 일반 카메라일 수 있다.The CCTV camera 132 may be a general camera that acquires a color image (RGB image) as an embodiment.

영상 촬영부(130)는 획득한 적외선 영상 및 컬러 영상을 제2 분석부(150)에게 송신할 수 있다.The image capture unit 130 may transmit the acquired infrared image and color image to the second analysis unit 150.

영상 처리부(140)는 알고리즘을 이용하여 영상 촬영부(130)로부터 수신한 컬러 영상의 노이즈를 제거한다. 영상 처리부(140)는 한 실시예로서 가우시안 블러링(Gaussian blurring) 알고리즘을 이용한 영상 처리를 통해 영상 촬영부(130)로부터 수신한 컬러 영상의 잡음 및 손실을 줄일 수 있다.The image processing unit 140 removes noise from the color image received from the image capturing unit 130 using an algorithm. As an embodiment, the image processing unit 140 may reduce noise and loss of a color image received from the image capture unit 130 through image processing using a Gaussian blurring algorithm.

제2 분석부(150)는 적외선 영상 및 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상을 비교한 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단한다. 제2 분석부(150)는 영상 촬영부(130) 및 영상 처리부(140)로부터 수신한 적외선 영상 및 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 이전 시점 영상을 실시간 비교하고, 비교 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단한다.The second analysis unit 150 determines whether an intruder has occurred and whether a fire has occurred based on a result of comparing the current viewpoint image of the infrared image and the noise-removed color image with the previous viewpoint image of the current viewpoint image. The second analysis unit 150 compares the current viewpoint image and the previous viewpoint image of the infrared image received from the image capturing unit 130 and the image processing unit 140 and the color image from which noise has been removed in real time, and based on the comparison result. Determine whether an intruder has occurred and whether a fire has occurred.

제2 분석부(150)는 한 실시예로서 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 온도별 색상 데이터맵에 기반하여 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단할 수 있다. 미리 설정된 기준 온도는 사람의 체온을 나타내는 온도 또는 화재를 나타내는 임계 온도일 수 있다. 제2 분석부(150)는 한 실시예로서 특정 영역의 온도가 사람의 체온을 나타내는 온도와 같을 때, 침입자 발생으로 판단할 수 있고, 특정 영역의 온도가 화재를 나타내는 임계 온도 보다 높을 때, 화재 발생으로 판단할 수 있다.As an embodiment, when the current viewpoint image of the infrared image and the previous viewpoint image of the current viewpoint image are different from each other, the second analysis unit 150 determines the temperature of each region in the current viewpoint image of the infrared image based on the pre-stored color data map for each temperature. And, by comparing the temperature for each region with a preset reference temperature, it is possible to determine whether an intruder or fire has occurred. The preset reference temperature may be a temperature representing a person's body temperature or a critical temperature representing a fire. As an embodiment, the second analysis unit 150 may determine that an intruder occurs when the temperature of a specific area is the same as the temperature representing the body temperature of a person, and when the temperature of the specific area is higher than a critical temperature representing a fire, a fire It can be judged as occurrence.

제2 분석부(150)는 한 실시예로서 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 사전에 학습된 인공신경망을 이용한 기계학습을 통해, 노이즈가 제거된 컬러 영상으로부터 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단할 수 있다. 인공신경망은 영상 입력시 사전 학습 데이터에 기반하여 침입자 발생 또는 화재 발생 여부를 출력할 수 있다. 제2 분석부(150)는 기계학습을 통해 한 실시예로서 입력된 영상에 사람 형상이 있는 경우 침입자 발생으로 판단할 수 있고, 입력된 영상에 불꽃, 연기 등이 있는 경우 화재 발생으로 판단할 수 있다.As an embodiment, when the current viewpoint image of the color image from which noise is removed and the previous viewpoint image of the current viewpoint image are different from each other, the second analysis unit 150 removes noise through machine learning using a previously learned artificial neural network. It is possible to determine whether an intruder has occurred or whether a fire has occurred from the colored image. The artificial neural network can output whether an intruder or fire has occurred based on pre-learning data when an image is input. As an embodiment through machine learning, the second analysis unit 150 may determine that an intruder has occurred if there is a human shape in the input image, and if there is flame or smoke in the input image, it may determine that a fire has occurred. have.

제2 분석부(150)는 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단된 경우, 종합 판단부(160)에게 침입자 발생 또는 화재 발생을 알리는 신호를 송신할 수 있다.When it is determined that the occurrence of an intruder or a fire, the second analysis unit 150 may transmit a signal notifying the occurrence of an intruder or a fire to the general determination unit 160.

다른 실시예로서 영상 처리부(140)는 영상 촬영부(130)로부터 수신한 컬러 영상을 회색조 영상으로 변환한 후, 윤곽선 검출 알고리즘(예를 들어, 라플라시안 알고리즘)을 이용하여 회색조 영상으로부터 윤곽선을 검출할 수 있다. 제2 분석부(150)는 영상 처리부(140)를 통해 검출된 현재 시점 영상의 윤곽선과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상의 윤곽선을 비교한 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단할 수 있다. 구체적으로, 제2 분석부(150)는 현재 시점 영상의 윤곽선과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상의 윤곽선이 다를 때, 회색조 영상에서 색상을 검출하고, 빅데이터 엔진을 이용하여, 검출된 색상으로부터 침입자 또는 화재 발생 여부를 판단할 수 있다. 빅데이터 엔진은 예측분석, 시계열분석, 희귀 분석, 군집분석, 연관분석, 분류분석 기술을 이용하여 영상의 색상 정보로부터 사람 또는 화재 여부를 판별할 수 있다.As another embodiment, the image processing unit 140 converts the color image received from the image capturing unit 130 into a grayscale image, and then detects an outline from the grayscale image using an outline detection algorithm (eg, Laplacian algorithm). I can. The second analysis unit 150 may determine whether an intruder has occurred and whether a fire has occurred based on a result of comparing the outline of the current view image detected through the image processing unit 140 with the outline of the previous view image of the current view image. have. Specifically, when the outline of the current view image and the outline of the previous view image of the current view image are different, the second analysis unit 150 detects a color in the grayscale image, and uses a big data engine to detect an intruder from the detected color. Or you can determine whether a fire has occurred. The big data engine can use predictive analysis, time series analysis, rare analysis, cluster analysis, association analysis, and classification analysis technology to determine whether a person or a fire exists from the color information of the image.

종합 판단부(160)는 제1 분석부(120) 및 제2 분석부(150)가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 사용자 단말(200) 및 유관기관 서버(300)에게 알림 메시지를 전송한다. 구체적으로, 종합 판단부(160)는 제1 분석부(120) 및 제2 분석부(150) 모두가 침입자 발생 또는 화재 발생을 알리는 신호를 전송할 때, 통신모듈(161)을 통해 사용자 단말(200) 및 유관기관 서버(300)에게 침입자 발생 또는 화재 발생을 알리는 알림 메시지를 전송한다. 이를 통해, 본 발명은 침입자 감지 및 화재 감지의 정확성을 향상시킬 수 있고 센서 오작동에 의한 오알람을 방지할 수 있다.When the first analysis unit 120 and the second analysis unit 150 determine that an intruder or fire has occurred, the comprehensive determination unit 160 transmits a notification message to the user terminal 200 and the related institution server 300 do. Specifically, when both the first analysis unit 120 and the second analysis unit 150 transmit a signal informing of the occurrence of an intruder or a fire, the comprehensive determination unit 160 transmits a signal to the user terminal 200 through the communication module 161. ) And a notification message notifying the occurrence of an intruder or fire to the server 300 of the related institution. Through this, the present invention can improve the accuracy of intruder detection and fire detection, and prevent false alarms caused by sensor malfunction.

유관기관 서버(300)는 소방서, 경찰서, 산업통상자원부 등의 정부기관 서버일 수 있다.The related agency server 300 may be a server of a government agency such as a fire station, a police station, or the Ministry of Trade, Industry and Energy.

종합 판단부(160)는 한 실시예로서 제1 분석부(120) 및 제2 분석부(150) 중 어느 하나가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 통신모듈(161)을 통해 사용자 단말(200)에게 확인 요청 메시지를 전송할 수 있다. 제1 분석부(120) 및 제2 분석부(150) 중 어느 하나의 분석부만 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단한 경우는 나머지 분석부가 시스템 오류 또는 센서 오작동에 의해 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단하지 못한 경우일 수도 있다. 이때, 종합 판단부(160)가 사용자 단말(200)에게 확인 요청 메시지를 전송함으로써, 사용자는 해당 원인을 신속하게 파악할 수 있고, 즉각적으로 대처할 수 있다.Comprehensive determination unit 160, as an embodiment, when any one of the first analysis unit 120 and the second analysis unit 150 determines that an intruder has occurred or a fire has occurred, the user terminal ( 200) can be sent a confirmation request message. If only one of the first analysis unit 120 and the second analysis unit 150 determines that an intruder or fire has occurred, the remaining analysis unit determines whether an intruder has occurred or whether a fire has occurred due to a system error or sensor malfunction. It may be the case that you did not. At this time, by transmitting a confirmation request message to the user terminal 200 by the comprehensive determination unit 160, the user can quickly determine the cause and immediately respond.

도 4는 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법의 흐름도이다.4 is a flowchart of a method for detecting an intruder and fire according to an embodiment.

도 1 및 도 4를 참조하면, 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 센싱부(110)를 통해 사람의 움직임이 감지되고 영상 촬영부(130)를 통해 획득된 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부를 판단하는 단계(S410), 및 센싱부(110)를 통해 수집되는 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 센싱부(110)를 통해 연기가 감지되고 영상 촬영부(130)를 통해 획득된 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 화재 발생 여부를 판단하는 단계(S420)를 포함한다.1 and 4, in the method of detecting an intruder and fire according to an embodiment, a motion of a person is detected through the sensing unit 110 and a current view image of an infrared image acquired through the image capturing unit 130 and When the previous viewpoint image of the current viewpoint image is different, extracting the temperature for each region from the current viewpoint image of the infrared image based on the previously stored data map, and comparing the temperature for each region with a preset reference temperature to determine whether an intruder has occurred. (S410), and the temperature collected through the sensing unit 110 is higher than a preset reference temperature and smoke is detected through the sensing unit 110, and the current view image of the infrared image acquired through the image capturing unit 130 When the previous viewpoint image of the current viewpoint image is different, extracting the temperature for each region from the current viewpoint image of the infrared image based on the previously stored data map, and comparing the temperature for each region with a preset reference temperature to determine whether a fire occurred It includes (S420).

도 4의 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 침입자 및 화재 감지 장치(100)를 이용한 감지 방법으로서, 단계(S410) 및 단계(S420)는 종합 판단부(160)에 의해 수행될 수 있다. 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 위에서 설명한 침입자 및 화재 감지 장치(100)의 각 구성의 동작 내용과 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.The intruder and fire detection method according to the embodiment of FIG. 4 is a detection method using the intruder and fire detection device 100, and steps S410 and S420 may be performed by the comprehensive determination unit 160. . The method of detecting an intruder and fire according to an embodiment is the same as the operation contents of each component of the intruder and fire detection apparatus 100 described above, and thus a detailed description thereof will be omitted.

도 5는 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법의 흐름도이다.5 is a flowchart of a method for detecting an intruder and fire according to an embodiment.

도 1 및 도 5를 참조하면, 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 센싱부(110)를 통해 사람의 움직임이 감지되고 영상 촬영부(130)를 통해 획득된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 컬러 영상으로부터 침입자 발생 여부를 판단하는 단계(S510), 및 센싱부(110)를 통해 수집되는 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 센싱부(110)를 통해 연기가 감지되고 영상 촬영부(130)를 통해 획득된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 컬러 영상으로부터 화재 발생 여부를 판단하는 단계(S520)를 포함한다.1 and 5, in the method for detecting an intruder and fire according to an embodiment, a motion of a person is detected through the sensing unit 110 and a current view image of a color image acquired through the image capturing unit 130 When the previous viewpoint image of the current viewpoint image is different, determining whether an intruder has occurred from the color image through machine learning (S510), and the temperature collected through the sensing unit 110 is higher than a preset reference temperature and the sensing unit ( 110) when smoke is detected and the current viewpoint image of the color image acquired through the image capture unit 130 and the previous viewpoint image of the current viewpoint image are different, determining whether a fire occurs from the color image through machine learning It includes (S520).

도 5의 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 침입자 및 화재 감지 장치(100)를 이용한 감지 방법으로서, 단계(S510) 및 단계(S520)는 종합 판단부(160)에 의해 수행될 수 있다. 한 실시예에 따른 침입자 및 화재 감지 방법은 위에서 설명한 침입자 및 화재 감지 장치(100)의 각 구성의 동작 내용과 동일하므로, 상세한 설명은 생략한다.The intruder and fire detection method according to the embodiment of FIG. 5 is a detection method using the intruder and fire detection device 100, and steps S510 and S520 may be performed by the comprehensive determination unit 160. . The method of detecting an intruder and fire according to an embodiment is the same as the operation contents of each component of the intruder and fire detection apparatus 100 described above, and thus a detailed description thereof will be omitted.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.Although the embodiments of the present invention have been described in detail above, the scope of the present invention is not limited thereto, and various modifications and improvements by those skilled in the art using the basic concept of the present invention defined in the following claims are also provided. It belongs to the scope of rights.

Claims (9)

에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 장치로서,
사람의 움직임, 온도, 및 연기를 감지하는 센싱부,
상기 사람의 움직임이 감지되면 침입자 발생으로 판단하고, 상기 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 상기 연기가 감지되면 화재 발생으로 판단하는 제1 분석부,
적외선 영상 및 컬러 영상을 획득하는 영상 촬영부,
알고리즘을 이용하여 상기 컬러 영상의 노이즈를 제거하는 영상 처리부,
상기 적외선 영상 및 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상을 비교한 결과에 기반하여 침입자 발생 여부 및 화재 발생 여부를 판단하는 제2 분석부, 및
상기 제1 분석부 및 상기 제2 분석부가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 사용자 단말 및 유관기관 서버에게 알림 메시지를 전송하는 종합 판단부
를 포함하는 감지 장치.As a device that detects intruders and fires in the Energy Storage System (ESS),
A sensing unit that detects human movement, temperature, and smoke,
A first analysis unit that determines that an intruder occurs when the movement of the person is detected, and determines that a fire occurs when the temperature is higher than a preset reference temperature and the smoke is detected,
An image capture unit that acquires an infrared image and a color image,
An image processing unit that removes noise from the color image using an algorithm,
A second analysis unit that determines whether an intruder has occurred and whether a fire has occurred based on a result of comparing the current viewpoint image of the infrared image and the noise-removed color image with the previous viewpoint image of the current viewpoint image, and
When the first analysis unit and the second analysis unit determine that an intruder has occurred or that a fire has occurred, a comprehensive determination unit that transmits a notification message to the user terminal and the related institution server
Sensing device comprising a. 제1항에서,
상기 센싱부는,
상기 사람의 움직임을 감지하는 모션 감지 센서,
상기 온도를 감지하는 온도 센서, 및
상기 연기를 감지하는 연기 센서를 포함하는, 감지 장치.In claim 1,
The sensing unit,
A motion detection sensor that detects the movement of the person,
A temperature sensor sensing the temperature, and
And a smoke sensor for detecting the smoke. 제1항에서,
상기 영상 촬영부는,
상기 적외선 영상을 획득하는 적외선 카메라, 및
상기 컬러 영상을 획득하는 CCTV 카메라를 포함하는, 감지 장치.In claim 1,
The image capture unit,
An infrared camera that acquires the infrared image, and
A sensing device comprising a CCTV camera for obtaining the color image. 제1항에서,
상기 알고리즘은 가우시안 블러링 알고리즘인, 감지 장치.In claim 1,
The algorithm is a Gaussian blurring algorithm. 제1항에서,
상기 제2 분석부는,
상기 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 상기 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단하는, 감지 장치.In claim 1,
The second analysis unit,
When the current viewpoint image of the infrared image and the previous viewpoint image of the current viewpoint image are different, a temperature for each region is extracted from the current viewpoint image of the infrared image based on a previously stored data map, and the temperature for each region and a preset reference temperature A detection device to determine whether an intruder has occurred or whether a fire has occurred by comparing. 제1항에서,
상기 제2 분석부는,
상기 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 상기 노이즈가 제거된 컬러 영상의 현재 시점 영상으로부터 침입자 발생 여부 또는 화재 발생 여부를 판단하는, 감지 장치.In claim 1,
The second analysis unit,
When the current viewpoint image of the noise-removed color image and the previous viewpoint image of the current viewpoint image are different, determining whether an intruder has occurred or whether a fire has occurred from the current viewpoint image of the noise-removed color image through machine learning, Detection device. 제1항에서,
상기 종합 판단부는,
상기 제1 분석부 및 상기 제2 분석부 중 어느 하나가 침입자 발생 또는 화재 발생으로 판단할 때, 상기 사용자 단말에게 확인 요청 메시지를 전송하는, 감지 장치.In claim 1,
The comprehensive determination unit,
When any one of the first analysis unit and the second analysis unit determines that an intruder has occurred or a fire has occurred, transmitting a confirmation request message to the user terminal. 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 방법으로서,
센싱부를 통해 사람의 움직임이 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 상기 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 침입자 발생 여부를 판단하는 단계, 및
센싱부를 통해 수집되는 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 센싱부를 통해 연기가 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 적외선 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 미리 저장된 데이터맵에 기반하여 상기 적외선 영상의 현재 시점 영상에서 영역별 온도를 추출하고, 상기 영역별 온도와 미리 설정된 기준 온도를 비교하여 화재 발생 여부를 판단하는 단계
를 포함하는 감지 방법.As a method of detecting intruders and fires in an energy storage system (ESS),
When the motion of a person is detected through the sensing unit and the current viewpoint image of the infrared image acquired through the image capture unit is different from the previous viewpoint image of the current viewpoint image, based on the previously stored data map, the current viewpoint image of the infrared image is divided into regions. Extracting a temperature and comparing the temperature for each region with a preset reference temperature to determine whether an intruder has occurred, and
When the temperature collected through the sensing unit is higher than the preset reference temperature and smoke is detected through the sensing unit, and the current viewpoint image of the infrared image acquired through the image capture unit and the previous viewpoint image of the current viewpoint image are different, based on the previously stored data map Extracting the temperature for each region from the current viewpoint image of the infrared image and comparing the temperature for each region with a preset reference temperature to determine whether a fire has occurred
Detection method comprising a. 에너지 저장 시스템(Energy Storage System, ESS)에 대한 침입자 및 화재를 감지하는 방법으로서,
센싱부를 통해 사람의 움직임이 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 상기 컬러 영상으로부터 침입자 발생 여부를 판단하는 단계, 및
센싱부를 통해 수집되는 온도가 미리 설정된 기준온도 보다 높고 센싱부를 통해 연기가 감지되고 영상 촬영부를 통해 획득된 컬러 영상의 현재 시점 영상과 현재 시점 영상의 이전 시점 영상이 다를 때, 기계학습을 통해 상기 컬러 영상으로부터 화재 발생 여부를 판단하는 단계
를 포함하는 감지 방법.As a method of detecting intruders and fires in an energy storage system (ESS),
When a motion of a person is detected through a sensing unit and the current view image of the color image acquired through the image capture unit is different from the previous view image of the current view image, determining whether an intruder has occurred from the color image through machine learning, and
When the temperature collected through the sensing unit is higher than the preset reference temperature and smoke is detected through the sensing unit and the current viewpoint image of the color image acquired through the image capture unit and the previous viewpoint image of the current viewpoint image are different, the color Determining whether a fire has occurred from the video
Detection method comprising a.
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