KR20230153809A - Cctv 영상의 이벤트 분할 감지 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명에 따른 CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템으로서, 촬영된 CCTV 영상을 저장하는 영상 DB; 상기 CCTV 영상의 재생시간을 파악하는 재생시간 파악 모듈; 상기 재생시간이 파악된 CCTV 영상을 설정된 시간 간격에 따라 크롭(crop) 처리하여 복수의 크롭 영상을 생성하는 영상 크롭 모듈; 상기 크롭 영상의 개수와 일치되도록 CCTV 영상이 출력될 화면을 분할 처리하여 복수개의 영역을 형성하는 화면 분할부 및, 각각의 영역마다 크롭 영상을 할당하고 배치하는 영상 배치부를 포함하는 영상 배치 모듈; 상기 영역별로 배치되어 동시 재생되는 복수의 크롭 영상을 분석하여 이벤트 발생 여부를 감지하는 이벤트 검출 장치;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명에 따른 CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템에 의하면, 화면을 분할 처리하고 분할 처리된 영역에 CCTV 영상을 크롭 처리한 크롭 영상을 동시 재생 및 분석 처리함으로써, 단순히 CCTV 영상을 분석하는 것과 대비하여 보다 빠르고 신속하게 CCTV 영상으로부터 이벤트 발생 여부를 감지할 수 있다.

Description

CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템{Event segmentation detection system for CCTV images}

본 발명은 CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세히 설명하면 촬영된 CCTV 영상을 시간 간격에 따라 크롭 처리하고 크롭 처리된 영상을 복수개의 화면 영역에 분할 재생함으로써, 분할 재생된 크롭 영상의 동시 재생을 통해 이벤트를 보다 신속하게 감지할 수 있도록 한, CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템에 관한 것이다.

CCTV 관제 시스템은 시설관리 및 재난대응, 방범, 교통관리 등의 목적으로 다양한 분야에 적용되고 있다. 특히 CCTV를 이용한 방범 시스템은 카메라가 설치된 장소를 이동하는 사람 또는 차량을 촬영하도록 설계된 시스템으로, 카메라에서 촬영된 영상들을 운영장치로 전송하여 운영요원들이 실시간으로 확인할 수 있게 한다.

이러한 CCTV에서는 이벤트를 검출하는 것이 가장 중요하다 할 수 있는데, 여기서 이벤트라 함은 사건, 사고, 행사, 및 그에 따른 물적, 현상적 변화 등을 망라하는 개념으로써 CCTV를 통해 촬영된 영상 내에서 다양한 사건, 사고, 행사를 포함하는 이벤트를 검출하는게 가장 큰 이슈라 할 수 있다.

이와 같은 영상으로부터 객체를 검출 및 추적하는 기술은 객체 기반의 로봇 비젼 및 지능형 감시 시스템과 같은 다양한 분야에 적용 가능하기 때문에 컴퓨터 비젼 분야에서 널리 연구되고 있다.

움직이는 객체를 검출하는 가장 간단한 방법인 배경 추출은 노이즈 및 플리커(flicker) 현상으로 인해 객체 검출을 위한 영역 분할이 정확하게 이루어지지 않는다는 단점을 가진다. 또한 배경 생성을 위해 큰 메모리 공간을 사용하며, 연산량이 높다는 문제가 있다.

따라서 이와 같은 단점을 해결하기 위한 것으로서, 한국 등록특허 제 10-2037601호에 ‘CCTV 영상 처리 시스템’이 개시되어 있다.

상기 선행기술은 감시 영역에 대한 상황 감시를 용이하게 하고 감시 영역에 대한 차량 정보를 쉽게 파악할 수 있도록 하는 CCTV 영상 처리 시스템에 관한 것으로서, 도로 상황을 촬영하는 상황감시 카메라와 상기 도로를 통행하는 차량의 번호를 인식하는 번호인식 카메라에서 각각 수신되는 영상을 일정 해상도의 화면에 조합 및 분할하여 관제 서버로 전송하는 CCTV 영상 처리 시스템에 있어, 상기 상황감시 카메라와 상기 번호인식 카메라와 전기적으로 연결되어 영상 데이터를 수신하는 카메라연결부; 일정 해상도의 화면을 생성하는 화면생성부; 상기 화면생성부에서 생성된 화면을 제1 영역과 제2 영역으로 분할하고, 상기 제1 영역 및 상기 제2 영역의 일부를 상기 도로의 차로 개수에 따라 추가로 제1-a 영역과 제2-a 영역으로 분할하는 화면분할부; 상기 제1 영역에 상기 상황감시 카메라의 영상을 배치하고, 상기 제2 영역에 상기 번호인식 카메라의 영상을 배치하되, 상기 제1-a 영역과 제2-a 영역에는 상기 번호인식 카메라 영상의 일정 부분을 잘라내어 배치하는 화면배치부; 및 상기 화면배치부에 의해 조합된 영상을 상기 관제 서버로 전송하는 영상전송부;를 포함하는 것을 기술적 요지로 한다.

이를 통해 CCTV 영상을 실시간 관제함에 있어 감시 영역에 대한 상황 감시가 용이함은 물론 감시 영역을 통과하는 차량의 정보를 쉽게 파악할 수 있다.

그러나 이는 단순히 CCTV 화면 영역을 분할하고 분할된 복수의 영상을 동시 배치 및 재생하는 기능에 그치지 않으므로, CCTV 영상의 분할에 대한 별도의 기준이나 방식에 있어서의 다양성을 제공하지는 못하였다.

따라서 상술한 바와 같은 문제점을 해결하기 위해, CCTV 영상을 설정된 시간 간격에 따라 크롭 처리하고 크롭 처리된 영상을 동시 재생할 수 있도록 하여 이벤트 감지의 신속성을 높인, CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템을 개발할 필요성이 대두되는 실정이다.

한국 등록특허 제 10-2037601호

본 발명은 영상 분석에 있어 이벤트 감지의 신속성을 높이는 것을 주요 목적으로 한다.

본 발명의 다른 목적은, 영상을 추가적으로 분할할 수 있도록 하여 보다 빠르고 정밀하게 이벤트 발생 여부를 감지할 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 또 다른 목적은, 영상 크롭의 효율성을 높이며, 나아가 이벤트 감지 역시 보다 빠르고 효율적으로 이루어질 수 있도록 하는 것이다.

본 발명의 추가 목적은, 특정 크롭 영상에 부하가 집중되는 것을 방지하고 분석 효율을 높일 수 있도록 하는 것이다.

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템은, 촬영된 CCTV 영상을 저장하는 영상 DB; 상기 CCTV 영상의 재생시간을 파악하는 재생시간 파악 모듈; 상기 재생시간이 파악된 CCTV 영상을 설정된 시간 간격에 따라 크롭(crop) 처리하여 복수의 크롭 영상을 생성하는 영상 크롭 모듈; 상기 크롭 영상의 개수와 일치되도록 CCTV 영상이 출력될 화면을 분할 처리하여 복수개의 영역을 형성하는 화면 분할부 및, 각각의 영역마다 크롭 영상을 할당하고 배치하는 영상 배치부를 포함하는 영상 배치 모듈; 상기 영역별로 배치되어 동시 재생되는 복수의 크롭 영상을 분석하여 이벤트 발생 여부를 감지하는 이벤트 검출 장치;를 포함하는 것을 특징으로 한다.

나아가, 상기 영상 크롭 모듈은, 상기 크롭 영상을 설정된 시간 간격에 따라 추가 크롭(crop) 처리하여 복수개의 파트 영상을 생성하는 파트 영상 생성부를 포함하고, 상기 영상 배치 모듈은, 상기 파트 영상의 개수와 일치되도록 적어도 하나의 영역을 분할 처리하여 복수개의 존(zone)을 형성하는 추가 분할부 및, 각각의 존마다 파트 영상을 할당하고 배치하는 추가 배치부를 포함하고, 상기 이벤트 검출 장치는, 상기 존별로 배치되어 동시 재생되는 복수의 파트 영상을 분석하여 이벤트 발생 여부를 감지하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 한다.

더하여, 상기 시스템은, 발생 조건을 만족하는 이벤트에 대한 스코어를 산출하는 스코어 산출부와, 상기 스코어가 기 설정된 기준값을 초과하는 이벤트를 중요 이벤트로 분류하는 이벤트 분류부와, 상기 CCTV 영상을 2배 내지 16배의 속도로 재생 처리하고, 상기 이벤트 검출 장치를 매개로 상기 CCTV 영상에서의 중요 이벤트의 발생 횟수 및 발생 시점을 파악하는 중요 이벤트 파악부를 포함하는 영상 파악 모듈;을 포함하고, 상기 영상 크롭 모듈은, 상기 중요 이벤트의 발생 횟수 및 발생 시점에 따라 상기 CCTV 영상의 크롭 처리를 위한 시간 간격을 설정하는 시간 간격 설정부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

또한, 상기 영상 배치 모듈은, 개별 크롭 영상의 재생시간 및 각각의 크롭 영상에 포함된 중요 이벤트의 스코어를 기반으로 비교수치를 산출하는 비교수치 산출파트 및, 상기 비교수치의 고저에 따라 각각의 크롭 영상이 배치되는 영역의 크기를 차등 제어하는 크기 제어파트를 포함하는 영역 크기 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.

본 발명에 따른 CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템에 의하면,

1) 화면을 분할 처리하고 분할 처리된 영역에 CCTV 영상을 크롭 처리한 크롭 영상을 동시 재생 및 분석 처리함으로써, 단순히 CCTV 영상을 분석하는 것과 대비하여 보다 빠르고 신속하게 CCTV 영상으로부터 이벤트 발생 여부를 감지하고,

2) 크롭 영상을 추가 크롭 처리한 파트 영상을 생성하고, 이를 분할된 존에 할당하여 배치시킨 뒤 이를 동시 재생하여 분석 처리함으로써 보다 빠르고 정밀하게 이벤트 발생 여부를 감지할 수 있도록 하며,

3) 검출된 중요 이벤트의 발생 횟수 및 발생 간격에 따라 CCTV 영상의 크롭 처리를 위한 시간 간격을 설정하도록 하여 영상 크롭의 효율성을 높이며, 나아가 이벤트 감지 역시 보다 빠르고 효율적으로 이루어질 수 있도록 함과 동시에,

4) 중요 이벤트의 발생 횟수, 발생 시점을 파악하고 그에 따라 크롭 처리를 위한 시간 간격을 설정하여 이벤트 검출 장치를 통한 크롭 영상의 분석에 있어 특정 크롭 영상에 부하가 집중되는 것을 방지할 수 있으며, 나아가 분석에 대한 비중을 고르게 나누어 분석 효율을 높일 수 있는 효과를 제공한다.

도 1은 본 발명의 시스템에 대한 개략적인 구성을 나타낸 개념도.
도 2는 본 발명의 시스템의 전체 구성을 도시한 블록도.
도 3은 영상 크롭 처리 예시를 나타낸 개념도.
도 4는 화면 분할 및 영역 형성 예시를 나타낸 개념도.
도 5는 화면 추가 분할 및 존 형성 예시를 나타낸 개념도.
도 6은 차트의 예시를 나타낸 개념도.
도 7은 시간 간격 설정의 예시를 나타낸 개념도.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세하게 설명하도록 한다. 첨부된 도면은 축척에 의하여 도시되지 않았으며, 각 도면의 동일한 참조 번호는 동일한 구성 요소를 지칭한다.

도 1은 본 발명의 시스템에 대한 개략적인 구성을 나타낸 개념도이다.

도 1을 참조하여 설명하면, 본 발명의 이벤트 분할 감지 시스템은 CCTV(1), 메인 서버(2), 그리고 이벤트 검출 장치(3)을 포함하여 구성될 수 있다.

CCTV(1)는 영상을 촬영할 수 있는 카메라와 카메라에 의해 촬영된 영상을 제공하는 주체를 의미하며, 이러한 CCTV(1)는 전봇대, 실내 공간의 천장 등에 설치되어 카메라 렌즈를 기준으로 전방을 촬영하는 것을 기본으로 하되, 카메라 렌즈를 어안 렌즈로 사용할 경우 후방이나 측방까지 촬영할 수 있음은 물론이다.

나아가 이와 같은 CCTV(1)는 CCTV 영상을 촬영할 수 있는 것이라면 그 종류에 제한을 두지 않으므로 일반적인 카메라나 캠코더와 같은 촬영기기 역시 CCTV(1)가 될 수 있으며, 나아가 스마트폰 역시 영상 촬영이 가능하므로 CCTV(1)로서의 기능을 수행할 수 있음은 물론이다. 그러나 가장 일반적으로는 종래의 CCTV가 해당 기능을 구현할 수 있다.

이러한 CCTV(1)는 설치된 주변 환경 또는 실내 공간에 대한 CCTV 영상을 촬영하는 기능을 수행하며 촬영된 CCTV 영상을 메인 서버(2)에 제공하는 기능을 수행한다.

메인 서버(2)는 CCTV(1)로부터 CCTV 영상을 제공받고, 제공받은 CCTV 영상을 영상 재생 시간 간격에 따라 크롭(crop) 처리하고 화면(10)이 분할된 영역(11)에 각각 배치하는 기능을 수행하는 것으로서, 본 발명의 이벤트 분할 감지 시스템의 주체가 곧 메인 서버(2)가 될 수 있다. 즉 본 발명에서 시스템이라 함은 그 자체가 곧 메인 서버(2)를 의미하기도 한다.

이러한 메인 서버(2)는 통신부 및 전송수단을 구비한 상태에서 CPU와 저장수단을 구비한 하드웨어를 의미하는 것으로, 이 CPU에서 수행될 소프트웨어에 의해 후술할 일련의 모듈 및 이의 구체적 기능이 도출될 수 있다.

즉 메인 서버(2)는 중앙처리장치(CPU) 및 메모리와 하드디스크와 같은 저장수단을 구비한 하드웨어 기반에서 중앙처리장치에서 수행될 수 있는 프로그램, 즉 소프트웨어가 설치되어 이 소프트웨어를 실행할 수 있는데 이러한 소프트웨어에 대한 일련의 구체적 구성을 '모듈' 및 '부', '인터페이스'라는 구성 단위로서 후술할 예정이다.

이때, 메인 서버(2)는 이 내부에서 처리되는 신호(또는, 데이터)를 일시적 및/또는 영구적으로 저장하는 램(RAM: Random Access Memory, 미도시) 및 롬(ROM: Read-Only Memory, 미도시), 프로세서를 포함할 수 있다.

또한, 메인 서버(2)는 그래픽 처리부, 램 및 롬 중 적어도 하나를 포함하는 시스템온칩(SoC: system on chip) 형태로 구현될 수 있다.

프로세서는 하나 이상의 코어(core, 미도시) 및 그래픽 처리부(미도시) 및/또는 다른 구성 요소와 신호를 송수신하는 연결 통로(예를 들어, 버스(bus) 등)를 포함할 수 있다

메모리에는 후술할 모듈 내지 부의 실행 및 제어를 위한 프로그램들(하나 이상의 인스트럭션들)을 저장할 수 있다. 메모리에 저장된 프로그램들은 기능에 따라 복수 개의 모듈들로 구분될 수 있다.

본 발명의 실시예와 관련하여 설명된 방법 또는 알고리즘의 단계들은 하드웨어로 직접 구현되거나, 하드웨어에 의해 실행되는 소프트웨어 모듈로 구현되거나, 또는 이들의 결합에 의해 구현될 수 있다. 소프트웨어 모듈은 RAM(Random Access Memory), ROM(Read Only Memory), EPROM(Erasable Programmable ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable ROM), 플래시 메모리(Flash Memory), 하드 디스크, 착탈형 디스크, CD-ROM, 또는 본 발명이 속하는 기술 분야에서 잘 알려진 임의의 형태의 컴퓨터 판독가능 기록매체에 상주할 수도 있다.

즉, 본 발명의 구성 요소들은 하드웨어인 컴퓨터와 결합되어 실행되기 위해 프로그램(또는 어플리케이션)으로 구현되어 매체에 저장될 수 있다. 본 발명의 구성 요소들은 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 있으며, 이와 유사하게, 실시 예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다.

이러한 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'의 구성은 메인 서버(2)의 저장수단에 설치 및 저장된 상태에서 CPU 및 메모리를 매개로 실행되는 소프트웨어 또는 FPGA 내지 ASIC과 같은 하드웨어의 일 구성을 의미한다. 이때, '모듈' 또는 '부', '인터페이스'라는 구성은 하드웨어에 한정되는 의미는 아니고, 어드레싱할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 재생시키도록 구성될 수도 있다. 일예로서 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'는 소프트웨어 구성요소들, 객체지향 소프트웨어 구성요소들, 클래스 구성요소들 및 태스크 구성요소들과 같은 구성요소들과, 프로세스들, 함수들, 속성들, 프로시저들, 서브루틴들, 프로그램 코드의 세그먼트들, 드라이버들, 펌웨어, 마이크로 코드, 회로, 데이터, 데이터베이스, 데이터 구조들, 테이블들, 어레이들 및 변수들을 포함한다.

이러한 '모듈' 또는 '부' 또는 '인터페이스'에서 제공되는 기능은 더 작은 수의 구성요소들 및 '부' 또는 '모듈'들로 결합되거나 추가적인 구성요소들과 '부' 또는 '모듈'들로 더 분리될 수 있다.

마지막으로 이벤트 검출 장치(3)의 경우, 분할된 영역(11)에 각각 배치되어 동시 재생되는 크롭 영상을 분석하여 이벤트 발생 여부를 감지하는 역할을 수행한다. 여기서 정확한 이벤트의 개념이나 예시에 대해서는 후술하기로 한다.

이때 이벤트 검출 장치(3)는 별도의 기기적 장치일 수 있으나, 일반적으로 이벤트 검출의 경우 영상을 재생시킨 뒤 재생된 영상에서 객체를 검출하는 방식으로 이루어지는 만큼, 영상에서 객체를 검출해내는 역할을 프로그램이 수행하는 것이 일반적이다.

즉 프로그램을 통해 분할된 영역(11)에 각각 배치된 크롭 영상을 분석하여 이벤트 발생 여부가 감지하는 실시예에서 이벤트 검출 장치(3)는 해당 프로그램이 설치된 컴퓨터와 같은 단말이 될 수 있다.

따라서 이벤트 검출 장치(3)는 별도로 구비된 컴퓨터나 태블릿PC와 같은 단말일 수도 있으나, 혹은 메인 서버(2)가 이벤트 검출 장치(3)의 역할을 겸비할 수도 있음은 물론이다.

이와 같은 본 발명의 시스템의 구체적인 구성을 도 2와 함께 설명하면 다음과 같다.

도 2는 본 발명의 시스템의 전체 구성을 도시한 블록도이다.

도 2를 참조하여 설명하면, 본 발명의 CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템은, 영상 DB(100), 재생시간 파악 모듈(200), 영상 크롭 모듈(300), 영상 배치 모듈(400), 이벤트 검출 장치(3)을 포함하는 것을 특징으로 한다.

영상 DB(100)는 상술한 CCTV(1)를 통해 촬영된 CCTV 영상을 저장하는 기능을 수행한다. 이때 촬영된 CCTV 영상을 실시간으로 전송받아 저장할 수도 있으며, 혹은 과거에 촬영된 CCTV 영상 파일을 제공받아 이를 저장하는 것도 가능하다.

따라서 영상 DB(100)는 촬영된 CCTV 영상에 대한 저장 기능을 수행하는 데이터베이스라고도 할 수 있으며, 혹은 분석 대상이 되는 CCTV 영상만 별도로 저장하는 기능을 수행할 수도 있다.

재생시간 파악 모듈(200)은 분석 대상이 되는 CCTV 영상의 재생시간을 파악하는 기능을 수행한다. 즉 영상 DB(100)에 저장된 CCTV 영상 중 어느 하나, 혹은 시스템 관리자에 의해 선택된 CCTV 영상의 재생시간을 파악하는 것이다. 이때 재생시간은 다른 말로 해당 영상의 길이라고도 할 수 있다.

이는 종래의 영상 플레이어를 통한 영상의 재생시간 확인, 또는 영상 파일의 정보 확인을 통한 재생시간 확인 기능을 참조하면 되므로 별도의 설명은 생략하기로 한다. 예를 들어 특정 CCTV 영상이 10시간 30분만큼의 길이를 갖는 영상인 경우, 재생시간은 10시간 30분(혹은 분 단위로써 630분)으로 파악될 수 있다.

도 3은 영상 크롭 처리 예시를 나타낸 개념도이다.

상술한 도 2와 함께 도 3을 참조하여 설명하면, 본 발명의 영상 크롭 모듈(300)은 재생시간이 파악된 CCTV 영상을 설정된 시간 간격에 따라 크롭(crop) 처리하여 복수의 크롭 영상을 생성하는 기능을 수행한다.

여기서 시간 간격의 설정 방식에 대해서는 제한을 두지 않으므로, 만약 크롭 영상의 개수를 먼저 설정한 뒤, 설정된 크롭 영상의 개수에 따라 시간 간격을 설정하는 경우를 예시로 들자면, 재생시간이 630분인 CCTV 영상을 9개의 크롭 영상으로 분할 처리할 경우 분할에서의 시간 간격은 70분이 될 수 있다.

즉 각각의 크롭 영상의 재생시간이 70분이 되도록, 70분 간격으로 CCTV 영상을 크롭 처리하여(잘라내어) 복수의 크롭 영상을 생성하는 것이다. 다시 말해 0분~70분/70분~140분/140분~210분과 같이, CCTV 영상을 70분마다 크롭 처리하여 9개의 크롭 영상을 생성하며, 각각의 크롭 영상의 재생시간은 70분이 된다.

여기서 크롭 처리는 종래의 영상 편집 툴에서 사용되던 영상 잘라내기 기능과 동일하므로 상세한 설명은 생략하기로 한다.

여기서 시간 간격의 범위나 지정 방식에 있어서는 제한을 두지 않으며, 각각의 크롭 영상이 동일한 재생시간을 갖도록 크롭 처리될 수도 있으나 각각의 크롭 영상이 각기 다른 재생시간을 가질 수도 있다.

즉 시간 간격이 일정하게 설정되는 것이 아닌 가변적인 시간 간격이 적용될 수도 있으며, 예를 들어 210분의 재생 시간을 갖는 CCTV를 크롭 처리할 때, 시간 간격을 60분/50분/100분으로 설정하는 것이 가능하다. 이 경우 크롭 처리되어 생성된 1번 크롭 영상의 재생시간은 60분, 2번 크롭 영상은 50분, 3번 크롭 영상은 100분이 될 수 있다. 따라서 각각의 크롭 영상이 서로 다른 재생시간을 갖도록 시간 간격이 설정되는 것 역시 가능함은 물론이다.

도 4는 화면 분할 및 영역 형성 예시를 나타낸 개념도이다.

상술한 도 2, 도 3과 함께 도 4를 참조하여 설명하면, 영상 배치 모듈(400)은 크롭 영상의 개수와 일치하도록 CCTV 영상이 출력될 화면(10)을 분할 처리하여 복수개의 영역(11)을 형성하고, 각각의 영역(11)마다 크롭 영상을 할당하여 배치하는 기능을 수행하는 것으로서, 이를 위해 화면 분할부(410)와 영상 배치부(420)를 포함한다.

화면 분할부(410)는 영상 크롭 모듈(300)을 통해 생성된 크롭 영상의 개수와 일치되도록 CCTV 영상이 출력될 화면(10)을 분할 처리하여 복수개의 영역(11)을 형성하는 기능을 수행한다. 이는 도 4에서 나타난 바와 같이 화면(10)을 복수의 영역(11)으로 분할하는 것인데 이때 상술한 설명에서와 같이 CCTV 영상이 9개의 크롭 영상으로 크롭 처리된 경우, 화면(10)이 분할되어 생성되는 영역(11)의 개수 역시 9개가 된다.

이때 영역(11)의 크기 및 각 영역을 화면(10) 내에서 배치하는 방법에 대해서는 별도의 제한을 두지 않는다. 즉 가장 간단하게는 각각의 영역(11)이 모두 같은 사이즈를 갖도록 화면(10)이 분할될 수도 있지만, 각각의 영역(11)이 서로 다른 사이즈를 갖도록 화면(10)이 분할되는 것도 가능함은 물론이다.

영상 배치부(420)는 각각의 영역(11)마다 하나의 크롭 영상을 할당하고, 할당된 크롭 영상을 해당 영역(11)에 배치하는 기능을 수행한다. 따라서 영역(11)과 크롭 영상이 일대일 대응되도록 각 영역(11)에 크롭 영상을 할당하고, 할당된 크롭 영상을 해당 영역(11)에 배치하는 것이라 할 수 있다.

가장 간단한 예로서, 도 4에서 1~9번의 영역으로 9개의 영역이 생성되어 있고, a,b,c,d,e,f,g,h,i의 9개의 크롭 영상이 있다고 가정했을 때, 1번 영역에는 크롭 영상 a를 할당한 뒤 크롭 영상 a를 1번 영역에 배치하고, 2번 영역에 크롭 영상 b를 할당한 뒤 크롭 영상 b를 2번 영역에 배치하며, 같은 방식으로 순차적으로 할당 및 배치를 진행하여 9번 영역에 크롭 영상 i를 할당하고 크롭 영상 i를 9번 영역에 배치하는 방식으로 크롭 영상의 영역(11) 할당 및 배치가 이루어질 수 있다.

이와 같은 순차 배치 방식 외에도, 무작위 할당 및 배치가 이루어질 수도 있으며, 혹은 시스템 관리자에 의해 임의 할당 및 배치가 이루어질 수도 있다. 따라서 화면의 분할 처리에 의해 생성된 복수의 영역(11)에 크롭 영상이 각각 할당 및 배치됨으로서, 복수의 크롭 영상이 화면 상에 동시에 재생 처리될 수 있다. 이때 어떠한 영역(11)에 어떤 크롭 영상을 배치할 것인지, 어떤 순으로 배치되는지에 있어서는 별도의 제한을 두지 않는다.

이벤트 검출 장치(3)는 상술한 바와 같이 복수의 영역(11)에 각각 배치되어 화면(10)을 통해 동시 재생되는 복수의 크롭 영상을 분석하여 이벤트의 발생 여부를 감지하는 기능을 수행한다.

상술한 설명에서와 같이 이벤트 검출 장치(3)는 별도의 장치일 수도 있으나, 일반적으로 영상 내에서의 객체 검출 및 그를 통한 이벤트 발생 분석의 경우 소프트웨어(프로그램)을 통해 이루어지는 만큼, 이벤트 검출 장치(3)는 해당 소프트웨어가 설치된 컴퓨터일 수 있다.

즉 이벤트 검출 장치(3)는 모니터 등의 화면(10)을 구비하여 크롭 영상을 재생할 수 있는 기기일 수도 있으며, 이벤트 검출 장치(3)에 설치된 소프트웨어를 통해 크롭 영상을 분석하여 이벤트 발생 여부를 검출하는 것일 수 있다.

이때 이벤트라 함은 사건, 사고, 행사, 및 그에 따른 물적, 현상적 변화 등을 망라하는 개념으로써 CCTV(1)를 통해 촬영된 영상에 포함된 객체에 발생한 사건, 사고, 행사가 이벤트가 될 수 있다.

이벤트의 일 예시를 들자면, 만약 주차장에 설치된 CCTV(1)를 통해 촬영된 CCTV 영상을 분석하는 경우, 주차장에 새로운 차가 주차하거나 출차하는 것을 이벤트로 감지할 수 있으며, 혹은 차량의 주차/출차 보다는 주차장 내에서 발생된 교통사고를 이벤트로써 감지하는 것도 가능하다.

또 다른 예시로서 CCTV 영상 내에서 단순한 객체가 아닌 사람(인물)을 감지하는 경우, 차량에 타고 내리는 사람을 감지하여 차량에서 사람이 내리는 사건/탑승하는 사건을 이벤트로 감지할 수도 있다.

나아가 차량에 사람이 탑승했을 경우 주차장에서 출차가 이루어져야 함이 기본인데, 차량에 사람이 탑승한 것이 감지되더라도 사람이 탑승한 객체(차량)이 사라지지 않는 경우, 즉 차량에 사람이 탑승하고 오랜 시간이 지나도 차량의 이동이 일어나지 않는 경우 차량 내에서 사고가 난 것으로 간주하고 이를 이벤트로 감지하는 것 역시 가능하다.

즉 크롭 영상 내에 촬영된 사람/사물 등에 발생할 수 있는 다양한 사건 뿐 아니라 사람/사물의 등장, 사라짐과 관련된 모든 것이 이벤트로 간주될 수 있다. 나아가 차량의 예시를 더 들자면 차량의 급가속, 급제동, 급커브, 급발진, 미끄러짐 등을 인식하여 이벤트 발생을 감지할 수 있다.

이때 이벤트 검출 방식에 있어서는 별도의 제한을 두지 않으므로 종래의 CCTV 영상 분석에서의 이벤트 감지 및 검출 구성을 적용할 수 있다.

일반적으로 이벤트 검출 장치(3)를 통한 크롭 영상의 분석을 기반으로 이벤트의 감지 및 검출이 이루어질 수 있는데, 이때 이루어지는 영상 분석은 종래의 포토샵 등의 이미지 분석 장치에서 활용되는 이미지 분석기법을 활용하는 것으로서, 촬영된 영상에서 붉은색이나 노란색이 갑자기 증가하고 연기 등이 발생하면 화재가 발생한 것으로, 영상의 특정 부분이 어느 순간부터 일그러진다면 파손이 발생한 것으로 인지하여 각각의 크롭 영상에서의 이벤트 발생 여부를 판단할 수 있다.

혹은 크롭 영상으로부터 객체를 검출 및 추적하여 객체의 움직임을 기반으로 객체의 출현/사라짐에 대한 이벤트를 검출하는 것도 가능한데, 이를 위해서는 종래의 영상 신호 처리(Image Signal Processing : ISP) 칩에서 영상의 블록 단위 모션을 추정하여 제공하는 방법 등이 선택되어 이용될 수 있다.

예를 들자면, 분석 대상인 크롭 영상에서 이동 중인 객체가 검출되면 검출신호를 생성하도록 하고, 이동 중인 객체가 사라지면 소멸신호를 생성하는 방식으로 이벤트를 검출한다. 나아가 검출신호 및 소멸신호가 생성된 구간, 즉 이벤트 발생 구간에 있어서는 해당 객체가 이동하는 좌표 및 경로 등을 파악하도록 한다. 이를 통해 이벤트 발생 좌표, 이벤트 발생 객체 이동 경로 등을 함께 파악하도록 할 수 있다.

이때 이벤트 검출 장치(3)의 경우 영역(11)별로 배치되어 동시 재생되는 복수의 크롭 영상에 대한 분석을 동시에 수행함으로써, 예를 들어 상술한 바와 같이 630분 분량의 재생시간을 가진 CCTV 영상이 9개의 크롭 영상으로 크롭 처리되는 경우 약 70분 간의 크롭 영상 동시 재생 및 동시 분석을 통해 이벤트 발생 여부의 검출이 가능해진다. 즉 종래의 영상 내에서의 이벤트 검출은 630분이 소요된다면, 본 발명의 방식은 70분으로 그 시간이 확연히 단축될 수 있는 것이다.

나아가 이는 CCTV 영상이 크롭 처리된 크롭 영상의 개수에 따라 달라질 수 있으므로, 더 많은 크롭 영상으로 CCTV 영상의 분할이 이루어지고, 분할된 CCTV 영상이 동시에 재생 및 분석 처리된다면 분석 시간이 더욱 단축될 수 있음은 물론이다.

즉 화면을 분할 처리하고 분할 처리된 영역에 CCTV 영상을 크롭 처리한 크롭 영상을 동시 재생 및 분석 처리함으로써, 단순히 CCTV 영상을 분석하는 것과 대비하여 보다 빠르고 신속하게 CCTV 영상으로부터 이벤트 발생 여부를 감지해낼 수 있는 것이다.

도 5는 화면 추가 분할 및 존 형성 예시를 나타낸 개념도이다.

도 5를 참조하여 설명하면, 본 발명의 이벤트 분할 감지 시스템은 CCTV 영상을 크롭 처리하여 크롭 영상을 생성하는 것에서 더 나아가 크롭 영상을 추가적으로 크롭 처리하여 파트 영상을 생성할 수 있고, 이러한 파트 영상의 할당 및 배치를 위해 영역(11)을 존(zone)(12)으로 추가 분할할 수 있다.

이를 위해 먼저 영상 크롭 모듈(300)은 파트 영상 생성부(310)를 더 포함할 수 있다.

파트 영상 생성부(310)는 크롭 영상을 설정된 시간 간격에 따라 추가적으로 크롭 처리하여 복수개의 파트 영상을 생성하는 기능을 수행한다. 이는 상술한 영상 크롭 모듈(300)의 기본 구성과 그 기능이 유사하다 할 수 있으나, 크롭 영상을 다시 크롭 처리하여 복수개의 파트 영상을 생성하는 것이다.

즉 상술한 예시에서 630분 길이의 CCTV 영상을 9개의 크롭 영상으로 크롭 처리한 것을 가정한다. 여기서 동일한 시간 간격으로 CCTV 영상을 크롭 처리한 경우 개별 크롭 영상의 재생시간은 70분이 된다.

여기서 크롭 영상을 10분의 시간 간격을 갖고 추가 크롭 처리 하는 경우, 10분 간격으로 크롭 영상이 추가 크롭 처리되어 7개의 파트 영상이 생성되는 것이다.

이때 시간 간격의 범위, 설정 방식 등에 대해서는 어떠한 제한을 두지 않는다. 따라서 크롭 영상이 추가 크롭 처리되어 생성된 파트 영상이 동일한 재생시간을 갖도록 시간 간격을 동일하게 설정할 수도 있으나, 생성된 파트 영상이 각기 다른 재생시간을 가지도록 시간 간격이 일정하지 않게(가변적)으로 정해질 수도 있다.

나아가 이와 같이 생성된 파트 영상의 배치 및 재생 기능의 구현을 위해 영상 배치 모듈(400)은 추가 분할부(430) 및 추가 배치부(440)를 포함할 수 있다.

추가 분할부(430)는 생성된 파트 영상의 개수와 일치되도록 적어도 하나의 영역(11)을 분할 처리하여 복수개의 존(zone)(12)을 형성하는 기능을 수행한다. 이는 상술한 화면 분할부(410)와 그 기능이 같으나 화면(10)을 분할 처리하는 것이 아닌 화면(10)이 분할 처리되어 생성된 영역(11)을 추가 분할 처리하는 것이다.

따라서 추가 분할부(430)의 기능의 경우 화면 분할부(410)의 상세 설명을 참고하면 되므로 보다 자세한 설명은 생략하기로 한다. 나아가 도 5에서 영역(11)이 분할되어 존(12)이 형성된 예시가 나타나 있는 것을 확인할 수 있다.

추가 배치부(440)는 형성된 각각의 존(zone)(12) 마다 파트 영상을 할당하고 배치하는 기능을 수행하는 것으로서, 이는 상술한 영상 배치부(420)와 그 기능이 유사하나 영역(11)마다 크롭 영상을 할당하는 것이 아닌, 생성된 존(zone)(12)마다 파트 영상을 할당하는 차이가 있다. 따라서 이와 같은 추가 배치부(440)의 기능의 경우 영상 배치부(420)의 설명을 참조하면 되므로 보다 상세한 설명은 생략토록 한다.

따라서 이와 같이 파트 영상으로의 추가 크롭 처리, 영역(11)의 추가 분할 처리 및 생성된 파트 영상의 할당 및 배치가 수행되는 경우 이벤트 검출 장치(3)는 존별로 배치되어 동시 재생되는 복수의 파트 영상을 분석하여 이벤트 발생 여부를 감지하는 기능을 포함함으로써, 이벤트 감지의 신속성을 보다 높일 수 있게 된다.

이때 바람직하게는, 이벤트의 감지가 다른 크롭 영상에 비해 많이 이루어진 크롭 영상, 즉 이벤트 감지 횟수가 다른 크롭 영상에 비해 높은 크롭 영상을 추가 크롭 처리하여 복수개의 파트 영상을 생성토록 하고, 파트 영상을 분할된 존(12)에 할당하여 배치시킨 뒤 이를 동시 재생하여 분석 처리함으로써 보다 빠르고 정밀하게 이벤트 발생 여부를 감지할 수 있게 된다.

다시 말해 모든 크롭 영상을 추가 분할 처리하는 것이 아닌, 이벤트 발생 횟수가 높은 크롭 영상만을 파트 영상으로 추가 분할 처리하고 영역(11)을 분할 처리한 존(12)에 배치시킨 뒤 동시 재생 및 분석함으로써 이벤트 감지 장치(3)에 걸리는 부하를 최소화하고 분석 효율을 높일 수 있는 것이다.

나아가 이 경우 보다 바람직하게는 파트 영상의 재생 속도를 다른 크롭 영상에 비해 느리게 (0.5배속 / 0.75배속) 등으로 함으로써 추가적으로 크롭 처리된 파트 영상의 정밀 분석을 수행하는 것 역시 가능하며, 이벤트 발생 여부 감지에 있어서도 이벤트 감지 민감도를 낮추어 보다 세밀한 이벤트까지 감지해내는 것도 가능하게 된다.

이와 같이 CCTV 영상을 크롭 처리하여 크롭 영상을 생성하고, 이를 분할된 화면에 동시 재생하여 복수개의 크롭 영상으로부터 이벤트를 동시에 검출해내도록 한 본 발명의 시스템에 있어, 이벤트의 경중을 파악하는 것은 매우 중요한 것이라 할 수 있다.

즉 이벤트 중에서도 중요한 이벤트와 덜 중요한 이벤트를 분리하도록 하고, 이러한 중대 사건, 즉 중요한 이벤트가 발생한 시간 간격을 기준으로 CCTV 영상을 크롭 처리하여 크롭 영상을 생성토록 함으로써 영상 크롭의 효율성을 높이며, 나아가 이벤트 감지 역시 보다 빠르고 효율적으로 이루어질 수 있도록 할 수도 있다.

이를 위해 본 발명의 시스템은 추가적으로 포함될 수 있는 영상 파악 모듈(500)을 기반으로 CCTV 영상에서 발생한 이벤트 중에서도 중요한 것, 즉 중요 이벤트를 검출해낼 수 있으며, 이와 같이 검출된 중요 이벤트의 발생 횟수 및 발생 간격에 따라 CCTV 영상의 크롭 처리를 위한 시간 간격을 설정하도록 하는 것이 가능하다.

먼저 영상 파악 모듈(500)의 경우 스코어 산출부(510), 이벤트 분류부(520), 중요 이벤트 파악부(530)를 포함하여 구성될 수 있다.

스코어 산출부(510)는 발생 조건을 만족하는 이벤트에 대한 스코어를 산출하는 기능을 수행한다. 이때 발생 조건이라 함은, 이벤트로 감지될 수 있는 사건의 조건을 의미하고, 스코어라 함은 해당 이벤트가 얼마나 중요한 이벤트인지를 나타내는 수치를 의미한다.

즉 만약 주차장에 설치된 CCTV를 통해 촬영된 CCTV 영상을 분석하는 경우, 주차장에 새로운 차가 주차하거나 출차하는 것을 이벤트의 발생 조건으로 설정할 수도 있고, 혹은 차량의 주차/출차 보다는 주차장 내에서 발생된 교통사고를 이벤트로써 감지하는 경우 교통사고를 이벤트의 발생 조건으로 설정하는 것도 가능하다.

또 다른 예시로서 영상 내에서 단순한 객체가 아닌 사람(인물)을 감지하는 경우, 차량에 타고 내리는 사람을 감지하여 차량에서 내리는 사건/탑승하는 것이 검출되는 것을 이벤트의 발생 조건으로 설정할 수도 있다.

나아가 차량에 사람이 탑승했을 경우 주차장에서 출차가 이루어져야 함이 기본인데, 차량에 사람이 탑승한 것이 감지되더라도 사람이 탑승한 객체(차량)이 사라지지 않는 경우, 즉 차량에 사람이 탑승하고 오랜 시간이 지나도 차량의 이동이 일어나지 않는 경우 차량 내에서 사고가 난 것으로 간주하고 이를 이벤트의 발생 조건으로 설정하는 것도 가능하다. 즉 이벤트의 발생 조건 설정 방법이나 조건의 개수 등에 대해서는 별도의 제한을 두지 않는 것을 기본으로 한다.

따라서 발생 조건을 만족하는 것만을 이벤트라고 하는 것이며, 이때 해당 이벤트의 스코어는 해당 이벤트가 얼마나 중요한 이벤트인지를 나타내는 수치를 의미한다 하였으므로, 예를 들어 차량에 승객이 승차하거나 하차하는 이벤트의 스코어를 1로 산출하고, 교통사고가 발생한 이벤트의 스코어는 100으로 산출할 수 있다.

이때 이벤트마다 스코어가 정해지는데, 이를 위해 기 설정된 스코어 표준값과 발생한 이벤트를 비교 처리하여 이벤트의 스코어를 산출하는 것도 가능하며, 이때 스코어 표준값의 생성 방식에 대해서는 제한이 없으므로 시스템 관리자에 의해 스코어 표준값이 산출될 수 있다.

따라서 차량의 승하차=1, 교통사고=100과 같이 스코어 표준값이 기 저장되어 있는 경우, 발생한 이벤트의 종류를 파악하고 이를 스코어 표준값과 비교 처리하여 해당 이벤트의 스코어로써 산출할 수 있다.

나아가 상술한 발생 조건의 경우 CCTV 영상을 프레임 단위로 분석하여, 각 프레임의 신택스(syntax)를 복호화하고 복호화된 신택스 정보를 기반으로 설정될 수 있다. 이때 보다 바람직하게 이벤트의 발생을 판단하는 발생 조건은 1차 조건 및 2차 조건을 포함할 수 있다.

1차 조건은 CCTV 영상에 속한 P 프레임의 매크로 블록이 움직임 벡터가 기 설정된 기준 크기 이상이며 유효계수가 기 설정된 기준 개수 이상 존재하는지의 여부를 판단하는 것이다.

이를 위해서는 해당 매크로 블록이 움직임 벡터가 기 설정된 기준 크기 이상(예를 들어 8화소 크기 이상)이고, 유효계수(Significant Coefficient)가 기 설정된 기준 개수 이상(예를 들어 1개 이상) 존재하는지의 여부를 판단하여, 이를 만족하는 경우 해당 P 프레임의 매크로 블록을 인트라 매크로 블록으로써 판단하게 된다. 여기서 기준 크기 및 기준 개수는 시스템 관리자에 의해 설정될 수 있으며 제한을 두지 않는다.

여기서 1차 조건을 만족하는 경우, 해당 P 프레임의 매크로 블록은 활성 매크로 블록(Active Macro Block)으로 판단된다.

다음으로 2차 조건은, 상기 CCTV 영상에 속한 P 프레임에서 매크로 블록의 모드가 인트라 매크로 블록(Intra Macro Block)으로 결정되는지의 여부를 판단하는 것이다. 즉, P 프레임에서 매크로 블록의 복호화 모드가 인트라 매크로 블록(Intra Macro Block)로 결정되는지의 여부를 파악하는 것이다.

여기서 만약 해당 CCTV 영상의 매크로 블록의 복호화 모드가 인트라 매크로 블록(Intra Macro Block)로 결정된다면, 다시 말해 2차 조건을 만족한다면 해당 P프레임의 매크로 블록은 활성 매크로 블록(Active Macro Block)으로 판단된다.

이때 활성 매크로 블록이라 함은 영상에 속한 특정 프레임에 있어 이벤트가 발생한 부분만을 의미하는 개념이라 할 수 있다.

따라서 1차 조건 및 2차 조건 중 적어도 어느 하나를 만족하는 경우 해당 CCTV 영상에 속한 P 프레임은 활성 매크로 블록으로 판단되는 것이며, 이와 같은 활성 매크로 블록의 생성 여부를 발생 조건으로 하여 활성 매크로 블록이 생성된 상태만을 이벤트로써 감지할 수 있는 것이다.

나아가 이벤트의 스코어 산출에 있어서도 감지된 활성 매크로 블록을 이용하는 것도 가능한데, 가장 바람직하게는 1차 조건 및 상기 2차 조건 중 적어도 어느 하나를 만족하는 활성 매크로 블록의 비율이 전체 프레임에서 차지하는 비율을 기반으로 이벤트의 스코어를 산출할 수 있다.

즉 활성 매크로 블록이 전체 프레임에서 10%를 차지하는지, 20%를 차지하는지, 30%를 차지하는지가 곧 이벤트의 스코어가 되는 것이다. 이때 스코어는 0 내지 100%의 값을 가질 수 있으며, 여기서 단위를 제하고 0 내지 100으로 스코어값을 나타내는 것 역시 가능하다.

이벤트 분류부(520)는 이벤트에 대해 산출된 스코어가 기 설정된 기준값을 초과하는 경우, 해당 이벤트를 중요 이벤트로 분류하는 기능을 수행한다. 이는 후술할 이벤트 분류부(520)의 세부 구성과 연동되어 설정될 수 있다. 즉 0 내지 100의 값을 갖는 스코어에 있어, 기 설정된 기준값이 50인 경우 스코어가 50을 초과하는 이벤트를 중요 이벤트로 분류 처리하는 것이다.

이때 기준값의 설정 방식이나 설정 범위에 있어서는 제한을 두지 않으므로, 기준값을 30, 40, 50과 같이 특정 값으로 지정할 수도 있으며 혹은 CCTV 영상에서 발생된 모든 이벤트의 스코어를 산출한 뒤 이의 평균값 등을 비교하여 기준값을 정하는 것도 가능하다. 이러한 기준값은 시스템 관리자에 의해 설정될 수 있다.

따라서 이와 같이 중요 이벤트로 분류된 이벤트의 경우 다른 이벤트에 비해 사안이 큰, 즉 상술한 설명에서 활성 매크로 블록의 비율을 통해 스코어를 산출하는 경우 활성 매크로 블록의 비율이 높은 이벤트이므로, 이벤트의 상세 내용을 반드시 파악해야 할 이벤트, 다시 말해 이벤트의 상세 분석이 필요한 이벤트라 할 수 있다.

더불어 이때 산출된 스코어가 기준값을 초과하는 이벤트는 중요 이벤트로 분류될 수 있으며, 산출된 스코어가 기준값을 미달하는 경우, 즉 산출된 스코어가 기준값보다 낮은 이벤트를 캐주얼 이벤트로 분류할 수도 있다.

중요 이벤트 파악부(530)는 분석 대상이 되는 CCTV 영상을 2배 내지 16배의 속도로 고속 재생하고, 고속 재생되고 있는 CCTV 영상 내에서의 중요 이벤트의 발생 횟수 및 발생 시점을 파악하는 기능을 수행한다.

여기서 상술한 이벤트 분류부(520)에 따르면 이벤트에 대한 스코어가 기 설정된 기준값을 초과하는 이벤트만이 중요 이벤트로 분류된다 하였으므로, 중요 이벤트는 CCTV 영상 내에서 발생된 횟수가 많지 않을 가능성이 높다.

나아가 상술한 설명에서 활성 매크로 블록의 비율이 전체 프레임에서 차지하는 비율이 높은 이벤트만이 중요 이벤트로 분류될 수 있다 하였는데, 이 경우 CCTV 영상을 2배 내지 16배의 속도로 고속 재생한다 할지라도 활성 매크로 블록의 비율이 높은 중요 이벤트는 충분히 감지가 가능하다.

그러나 바람직하게 중요 이벤트의 개수 또는 해당 CCTV 영상 내에서의 중요 이벤트의 스코어에 따라 CCTV 영상의 재생 속도는 2배 내지 16배 범위에서 조절될 수 있는 것을 기본으로 한다.

따라서 고속 재생된 CCTV 영상을 이벤트 검출 장치(3)를 매개로 분석하여, 중요 이벤트의 발생 횟수. 그리고 발생 시점을 파악한다. 예를 들어 상술한 예시와 같이 630분의 재생길이를 갖는 CCTV 영상에서 중요 이벤트가 5회 일어났다고 가정하면, 중요 이벤트 A,B,C,D,E에 있어 각각 15분 30초 경에 중요 이벤트 A가 발생하고, 100분 25초 경에 중요 이벤트 B가 발생하는 것을 파악하며, 240분 40초 경에 중요 이벤트 C가, 424분 55초에 중요 이벤트 D가, 580분 21초에 중요 이벤트 E가 발생하는 것을 파악하는 것이다. 이와 같이 중요 이벤트의 발생 횟수 및 발생 시점을 파악하게 된다.

이와 같이 중요 이벤트의 발생 시점 및 발생 횟수가 파악되는 경우, 영상 크롭 모듈(300)에 포함될 수 있는 시간 간격 설정부(320)는 파악된 중요 이벤트의 발생 횟수 및 발생 시점에 따라 CCTV 영상의 크롭 처리를 위한 시간 간격을 설정하게 된다.

여기서 가장 바람직하게는 중요 이벤트의 발생 횟수에 따라서 CCTV 영상이 크롭 처리된 크롭 영상의 개수가 결정될 수 있으며, 바람직하게는 개별 크롭 영상마다 하나의 중요 이벤트가 포함되도록 크롭 영상의 개수가 결정되고, 그에 따라 시간 간격이 설정될 수 있다.

예를 들어 상술한 바와 같이 중요 이벤트가 5번 발생하였고, 발생한 중요 이벤트 A.B.C.D,E에 있어 15분 30초 경에 중요 이벤트 A가 발생했고, 100분 25초 경에 중요 이벤트 B가 발생했으며, 240분 40초 경에 중요 이벤트 C가, 424분 55초에 중요 이벤트 D가, 580분 21초에 중요 이벤트 E가 발생했을 것을 가정하자.

이때 크롭 처리를 위한 시간 간격 설정에 있어, 1번째 크롭 영상 생성을 위한 시간 간격 설정에 있어서는 적어도 15분 30초 이상으로 시간 간격을 설정하되, 바람직하게는 중요 이벤트 A 발생 시점 전후를 포함할 수 있도록 함과 동시에 중요 이벤트 B의 발생 시점을 고려하여 20 내지 80분 내외로 1번째 크롭 영상 생성을 위한 시간 간격이 설정될 수 있다.

이와 같은 방식으로 각각의 중요 이벤트가 개별 크롭 영상에 포함되도록 하되, 해당 중요 이벤트의 발생 전후시점을 포함하도록 시간 간격이 설정될 수 있는 것이며, 예를 들어 0분 00초~60분 00초까지는 1번째 크롭 영상, 60분 00초~ 180분 00초까지는 2번째 크롭 영상, 180분 00초~360분 00초까지는 3번째 크롭 영상, 360분 00초~480분 00초까지는 4번째 크롭 영상, 480분 00초~630분 00초까지는 5번째 크롭 영상에 포함되도록 크롭 영상의 영상 처리를 위한 시간 간격이 설정될 수 있다. 즉 시간 간격이 60분 / 120분 / 180분 / 120분 / 150분으로 설정될 수 있는 것이다.

이와 같이 중요 이벤트의 발생 횟수, 발생 시점을 파악하고 그에 따라 크롭 처리를 위한 시간 간격을 설정하는 경우, 특정 크롭 영상에 중요 이벤트가 집중되는 것을 방지할 수 있도록 하여 이벤트 검출 장치를 통한 크롭 영상의 분석에 있어 특정 크롭 영상에 부하가 집중되는 것을 방지할 수 있으며, 나아가 분석에 대한 비중을 고르게 나누어 분석 효율을 높일 수 있는 효과가 있다.

나아가 상술한 영상 배치 모듈(400)은, 각각의 크롭 영상의 재생시간, 그리고 각각의 크롭 영상에 포함되는 중요 이벤트의 스코어를 기반으로 해당 크롭 영상이 배치될 영역의 크기를 차등 제어할 수 있는데, 이를 위해 영역 크기 제어부(450)를 포함할 수 있다. 이때 영역 크기 제어부(450)는 바람직하게 비교수치 산출파트(451) 및 크기 제어파트(452)를 포함하여 구성된다.

비교수치 산출파트(451)는 개별 크롭 영상의 재생시간 및 각각의 크롭 영상에 포함된 중요 이벤트의 스코어를 기반으로 비교수치를 산출하는 기능을 수행한다. 이때 상술한 설명에서와 같이 각각의 크롭 영상에는 하나의 중요 이벤트가 포함될 수 있으나, 만약 특정 크롭 영상에 두 개 이상의 중요 이벤트가 포함된 경우 가장 스코어의 최대치를 기반으로 비교수치를 산출할 수 있다.

이때 비교수치의 산출 방식에 대해서는 제한이 없으나, 가장 바람직하게는 다음의 수학식 1을 기반으로 비교수치를 산출할 수 있다.

수학식 1,

(여기서, 는 비교수치, 는 크롭 영상의 재생시간(min), 는 시간 가중치로써 , 는 크롭 영상에 포함된 중요 이벤트의 스코어, 는 이벤트 가중치로써 )

만약 특정 크롭 영상의 재생시간이 60분이고, 시간 가중치가 3.0이며, 해당 크롭 영상에 포함된 중요 이벤트의 스코어가 70이고, 이벤트 가중치가 1.5인 경우,

으로 산출될 수 있다.

여기서 비교수치가 높게 산출되기 위해서는 재생시간이 길고 중요 이벤트의 스코어가 높아야 하는 것을 기본으로 하며, 나아가 재생시간이 긴 것이 중요 이벤트 스코어에 비해 상대적으로 높은 중요도를 가지므로 가중치 역시 시간 가중치가 이벤트 가중치에 비해 큰 값을 가질 수 있다.

따라서 이와 같은 비교수치의 비교를 통하여 특정 크롭 영상의 재생시간, 크롭 영상에 포함된 중요 이벤트의 스코어를 비교 처리할 수 있도록 하되, 여기서 각각의 중요도에 따라 가중치를 차등 부여하여 보다 표준화된 비교를 가능케 하였다.

크기 제어파트(452)는, 상술한 비교수치 산출파트에 의해 산출된 비교수치의 고저에 따라 각각의 크롭 영상이 배치되는 영역의 크기를 차등 제어하는 기능을 수행한다.

여기서 바람직하게는 해당 크롭 영상에 대해 산출된 비교수치가 높을수록 해당 크롭 영상이 배치되는 영역의 크기가 크도록 영역의 크기가 제어될 수 있으며, 비교수치가 낮을수록 해당 크롭 영상이 배치되는 영역의 크기가 상대적으로 작게 제어될 수 있다.

여기서 비교수치의 경우 재생시간이 길수록, 해당 크롭 영상에 포함된 중요 이벤트의 스코어가 높을수록 높게 산출된다 하였으므로, 해당 크롭 영상에 대해 산출된 비교수치를 기반으로 영역의 크기를 제어하는 경우 재생시간이 길고, 중요 이벤트의 스코어가 높은 크롭 영상이 배치되는 영역의 크기가 상대적으로 크게 설정되어 해당 영역에 대한 보다 상세한 분석을 가능케 할 수 있다.

나아가 이벤트 분류부(520)는 스코어가 기 설정된 기준값보다 높은, 다시 말해 스코어가 기 설정된 기준값을 초과하는 이벤트를 중요 이벤트로 분류하고, 스코어가 기 설정된 기준값보다 낮은 경우 캐주얼 이벤트로 분류할 수 있다고 하였다.

여기서 중요 이벤트의 발생 횟수 및 발생 시점만을 고려하는 것이 아니라, 캐주얼 이벤트의 시간 별 발생 횟수를 반영하여 CCTV 영상의 크롭 처리를 위한 시간 간격을 설정할 수도 있다.

이를 위해 영상 파악 모듈(500)은 캐주얼 이벤트 파악부(540), 차트 표시부(550), 그룹 분류부(560)를 더 포함할 수 있다.

캐주얼 이벤트 파악부(540)는 CCTV 영상을 1.5배 내지 4배의 속도로 재생 처리하고, 이벤트 검출 장치(3)를 매개로 분석 대상이 되는 CCTV 영상에서의 캐주얼 이벤트의 발생 시점 및 발생 횟수를 파악하는 기능을 수행한다.

이는 중요 이벤트 파악부(530)와 그 기능이 유사한데, 캐주얼 이벤트의 경우 중요 이벤트에 비해 스코어가 낮은 만큼, 활성 매크로 블록이 프레임에서 차지하는 비율이 상대적으로 낮은 이벤트라고 할 수 있다.

따라서 중요 이벤트에 비해 발생 횟수가 더 많은 것이 일반적이므로, 중요 이벤트 파악부에 비하여 상대적으로 재생 속도를 느리게 하여, 중요 이벤트에 비해 더 많은 횟수로 발생되는 캐주얼 이벤트의 발생 시점 및 발생 횟수를 파악할 수 있다.

도 6은 차트의 예시를 나타낸 개념도이다.

도 6을 참조하여 설명하면, 차트 표시부(550)는 파악된 캐주얼 이벤트의 발생 시점 및 발생 횟수를 기반으로 재생시간을 x축, 캐주얼 이벤트의 발생 횟수를 y축으로 하여 시간에 따른 캐주얼 이벤트의 발생 횟수에 대한 변동 상황을 차트로 표시하는 기능을 수행한다.

이때 차트는 바람직하게 도 6에서와 같이 특정 시간 범위인 구간 별 이벤트 발생 횟수를 나타내는 막대그래프의 형태일 수 있다. 이는 이벤트의 경우 특정 시점에서만 일어날 수도 있으나, 시간 범위 내에서 연속적으로 일어날 수도 있는 만큼 구간 마다 벌어진 캐주얼 이벤트의 발생 횟수를 파악할 수 있도록 한 것이다.

예를 들어 100분의 재생시간을 갖는 CCTV 영상을 예시로 들면, 여기서 x축은 재생시간으로서 0 내지 100의 값을 갖는다. 여기서 구간으로 설정되는 시간 범위는 예시로서 10분 간격이 될 수도 있다. 즉 x축의 각 구간의 값이 0~10분, 10~20분, 20~30분, 30~40분, 40~50분, 50~60분 등 10분 단위의 값이 될 수 있는 것이다.

이때 구간으로 설정되는 시간 범위에 있어서는 제한이 없으므로 시스템 관리자에 의해 구간에 대한 시간 범위 설정값이 정해질 수 있다. 나아가 이에 따라 구간의 개수도 달라질 수 있는데, 이 역시 제한을 두지 않는다.

더불어 y축은 특정 구간 별 캐주얼 이벤트의 발생 횟수가 되므로, 해당 구간 내에서 캐주얼 이벤트가 발생한 횟수가 y축의 값이 된다. 따라서 시간 구간 마다의 캐주얼 이벤트의 발생 횟수가 막대그래프 형태로 나타난 차트를 나타내는 것이다.

그룹 분류부(560)는, 구간 별 캐주얼 이벤트의 발생 횟수를 기 설정된 기준 횟수와 비교 처리하여 각각의 구간을 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹을 포함하는 빈도 그룹으로 분류한다.

만약 여기서 기준 횟수가 5회라고 가정할 때, 각각의 구간에 있어 발생 횟수가 5회를 상회하는, 즉 5회를 웃도는 구간을 상위 그룹으로 설정하고, 발생 횟수가 기준 횟수인 5회와 유사한 구간을 중위 그룹으로 설정하며, 5회를 하회하는, 즉 5회를 못 미치는 구간을 하위 그룹으로 설정한다.

따라서 기준 횟수와의 비교 처리를 통해 구간을 빈도 그룹으로 분류하는 것인데, 보다 상세한 예시로서는 구간 별 발생 횟수가 0 내지 3회인 구간을 하위 그룹으로, 4 내지 6회인 구간을 중위 그룹으로, 7회 이상인 구간을 상위 그룹으로 설정할 수도 있다. 즉 기준 횟수와의 비교 처리를 통해 상위/중위/하위를 나눌 수 있다면 그 방법에는 제한을 두지 않는다.

도 7은 시간 간격 설정의 예시를 나타낸 개념도이다.

도 7을 참조하여 설명하면, 이와 같이 각각의 구간이 특정한 빈도 그룹으로 분류되는 경우, 서로 다른 적어도 두 개의 빈도 그룹이 포함되도록 CCTV 영상의 크롭 처리를 위한 시간 간격을 설정할 수 있다.

따라서 크롭 영상이 상술한 바와 같이 하나의 중요 이벤트를 포함하는 상태에서, 적어도 두 개의 빈도 그룹이 포함되도록 시간 간격이 설정되는 것이다. 예를 들어 크롭 영상은 각각 중요 이벤트를 하나씩 포함하는 상태에서, 서로 다른 적어도 두 개의 빈도 그룹이 포함되도록 시간 간격이 설정되는 것이다.

이때 특정 구간의 전체가 포함되도록 크롭 처리가 진행되는 것이 아니라, 특정 구간의 일부는 크롭 영상 A에, 특정 구간의 일부는 크롭 영상 B에 포함될 수도 있으나, 도면에서와 같이 분할된 각각의 크롭 영상은 중요 이벤트 뿐 아니라 서로 다른 빈도 그룹으로 설정된 적어도 두 개 이상의 구간을 포함할 수 있는 것이다. 나아가 더욱 바람직하게는 상위 그룹으로 설정된 구간에서 크롭 처리를 수행하도록 하여, 특정한 크롭 영상에 분석에 대한 부하가 편중되는 것을 방지할 수 있도록 한다.

이를 통하여, 특정 크롭 영상은 상위 그룹으로 분류된 구간만을 포함하고, 특정 크롭 영상은 하위 그룹으로 분류된 구간만을 포함하여 특정한 크롭 영상에 부하가 가중되는 것을 방지할 수 있도록 하여, 데이터 처리 효율을 극대화할 수 있도록 하였다.

여기서 보다 상세하게는, 시간 간격 설정부(320)의 구성에 있어 인터벌 설정파트(321), 빈도 수치 산출파트(322), 시간 간격 설정파트(323)가 더 포함되도록 할 수 있어 데이터 처리 효율 극대화를 위해 시간 간격을 조율할 수 있다.

인터벌 설정파트(321)는, 서로 다른 두 개의 빈도 그룹을 포함하도록 연속된 구간을 그룹화한 인터벌(interval)을 설정하는 기능을 수행한다. 이는 상술한 도 7에서 나타난 바와 같이, 각각의 구간이 모두 특정한 빈도 그룹으로 그룹화가 되는데, 이때 연속된 구간은 같은 빈도 그룹에 설정된 것 일수도, 다른 빈도 그룹에 설정된 것일 수도 있다. 따라서 여기서 설정되는 인터벌이라 함은 구간의 묶음이라 할 수 있는데, 여기서 서로 다른 두 개의 빈도 그룹이 포함되도록 연속된 구간을 그룹화하는 것이다.

빈도 수치 설정 파트(322)는, 설정된 인터벌의 재생시간, 그리고 각각의 인터벌에 속한 빈도 그룹에 대해 설정된 빈도 가중치를 반영하여 빈도 수치를 산출한다. 이때 인터벌은 서로 다른 두 개의 빈도 그룹을 포함한다 하였으므로, 상위 그룹의 빈도 가중치, 중위 그룹의 빈도 가중치, 하위 그룹의 빈도 가중치 중 2가지가 반영되는 것이다.

이때 상위 그룹이라 함은 캐주얼 이벤트의 발생 횟수가 높은 그룹, 중위 그룹은 캐주얼 이벤트의 발생 횟수가 평균에 가까운 그룹, 하위 그룹은 캐주얼 이벤트의 발생 횟수가 낮은 그룹을 의미하나, 상위 그룹/중위 그룹/하위 그룹을 나누는 그룹 분류 기준에 있어서는 제한을 두지 않는다. 바람직하게 빈도 그룹 분류는 시스템 관리자에 의해 이루어지거나 혹은 메인 서버(2)에 의해 자동으로 이루어질 수 있다.

여기서 바람직하게 상위 그룹의 빈도 가중치는 0.8 내지 1.2의 값을 가질 수 있고, 중위 그룹의 빈도 가중치는 0.4 내지 0.8의 가중치를 가질 수 있으며, 하위 그룹의 빈도 가중치는 0 내지 0.4의 값을 가질 수 있다.

즉 상위 그룹으로 갈수록, 즉 캐주얼 이벤트의 발생 횟수가 높은 그룹일수록 빈도 가중치가 높게 설정될 수 있다. 나아가 재생시간의 경우 바람직하게 분 단위를 이용하게 된다.

여기서 빈도 수치의 산출 방식에 대해서는 제한을 두지 않으나, 가장 바람직하게는 다음의 수학식 2를 통해 빈도 수치를 산출할 수 있다.

수학식 2,

(여기서, 는 빈도 수치, T는 해당 인터벌의 재생시간, 는 인터벌에 속한 1번째 빈도 그룹의 가중치, 는 인터벌에 속한 2번째 빈도 그룹의 가중치)

만약, 특정 인터벌의 재생 속도가 20분이고, 해당 인터벌의 경우 2개의 구간을 포함하는데, 이때 첫 번째 구간은 상위 그룹이고, 두 번째 그룹은 하회 그룹이라 가정하자. 여기서 상위 그룹의 빈도 가중치는 1.0, 중위 그룹의 빈도 가중치는 0.6, 하위 그룹의 빈도 가중치는 0.2이다.

이 경우, 빈도 수치는 다음과 같이 산출된다.

이때 빈도 수치는 1번째 빈도 그룹의 가중치와 2번째 빈도 그룹의 가중치의 차이가 클수록, 재생시간이 길수록 큰 값을 나타내며, 따라서 상회그룹 및 하회그룹을 동시에 포함하는 인터벌의 빈도 수치가 상대적으로 큰 값을 나타낼 수 있다.

따라서 처리해야 할 데이터의 편중이 적게 인터벌이 정해질수록 빈도 수치가 높게 나타나도록 되는 것이며, 따라서 빈도 수치가 상대적으로 높은 경우 해당 인터벌이 적합하게 산정되었다고 할 수 있고, 해당 인터벌이 곧 크롭 영상이 될 수도 있다.

이러한 방식으로 빈도 수치를 산출하는 경우, 각 빈도 그룹의 가중치의 상호 비교를 수행할 수 있음과 동시에 이를 인터벌의 재생시간과 다시 한번 비교토록 하고, 이때 이를 보다 표준화할 수 있도록 하이퍼사인의 역함수를 취하여 보정을 수행할 수 있도록 하였다.

따라서 시간 간격 설정파트(323)는, 인터벌마다 산출된 빈도 수치를 반영하여 CCTV 영상의 크롭을 위한 시간 간격을 설정할 수 있다. 예를 들어 해당 인터벌에 산출된 빈도 수치가 시스템에 의해 설정된 기준 수치 이상인 경우, 크롭 영상에 해당 인터벌을 포함하도록 시간 간격이 설정된다. 여기서 기준 수치는 시스템 관리자에 의해 설정될 수 있는 값이므로 별도의 제한을 두지 않는다.

즉 기준 수치 이상의 빈도 수치를 갖는 경우, 해당 인터벌은 같은 크롭 영상 내에 포함될 수 있으며, 나아가 기준 수치 미만의 빈도 수치를 갖는 인터벌은 같은 크롭 영상 내에 포함되지 않을 수 있다.

예를 들어 인터벌 1에 구간 x와 구간 y가 포함된다고 하였을 때, 해당 인터벌 1이 기준 수치 이하인 경우 구간 x는 크롭 영상 a에, 구간 y는 크롭 영상 b에 포함될 수 있다. 즉 인터벌이 쪼개지는 것이다.

따라서 기준 수치 이상을 나타내는 인터벌 만이 같은 크롭 영상에 포함되고, 그렇지 않은 인터벌은 쪼개지도록 설정된다. 즉 정리하자면, 각각의 크롭 영상이 서로 다른 빈도 그룹을 포함하도록 하되, 이때 기준 수치 이상의 빈도 수치를 갖는 인터벌은 하나의 크롭 영상 내에 포함되도록 하여 각각의 크롭 영상에 포함된 인터벌이 모두 고른 빈도 수치 분포를 나타내게 한다.

따라서 빈도 수치를 기준 수치와 비교함에 따라 해당 인터벌을 같은 크롭 영상에 포함시킬지, 다른 크롭 영상에 포함시킬 지를 파악할 수 있어 크롭 영상 간의 시간 간격 산출에 이를 반영할 수 있으며, 각각의 크롭 영상에 포함된 인터벌이 모두 고른 빈도 수치 분포를 나타내어 특정 크롭 영상에 이벤트가 편중되지 않도록 할 수 있음은 물론이다.

지금까지 설명한 바와 같이, 본 발명에 따른 CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템의 구성 및 작용을 상기 설명 및 도면에 표현하였지만 이는 예를 들어 설명한 것에 불과하여 본 발명의 사상이 상기 설명 및 도면에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 다양한 변화 및 변경이 가능함은 물론이다.

1: CCTV 2: 메인 서버
3: 이벤트 검출 장치 10: 화면
11: 영역 12: 존
100: 영상 DB 200: 재생시간 파악 모듈
300: 영상 크롭 모듈 310: 파트 영상 생성부
320: 시간 간격 설정부 321: 인터벌 설정파트
322: 빈도 수치 산출파트 323: 시간 간격 설정파트
400: 영상 배치 모듈 410: 화면 분할부
420: 영상 배치부 430: 추가 분할부
440: 추가 배치부 450: 영역 크기 제어부
451: 비교수치 산출파트 452: 크기 제어파트
500: 영상 파악 모듈 510: 스코어 산출부
520: 이벤트 분류부 530: 중요 이벤트 파악부
540: 캐주얼 이벤트 파악부 550: 차트 표시부
560: 그룹 분류부

Claims (9)

1. CCTV 영상의 이벤트 분할 감지 시스템으로서,
   촬영된 CCTV 영상을 저장하는 영상 DB;
   상기 CCTV 영상의 재생시간을 파악하는 재생시간 파악 모듈;
   상기 재생시간이 파악된 CCTV 영상을 설정된 시간 간격에 따라 크롭(crop) 처리하여 복수의 크롭 영상을 생성하는 영상 크롭 모듈;
   상기 크롭 영상의 개수와 일치되도록 CCTV 영상이 출력될 화면을 분할 처리하여 복수개의 영역을 형성하는 화면 분할부 및, 각각의 영역마다 크롭 영상을 할당하고 배치하는 영상 배치부를 포함하는 영상 배치 모듈;
   상기 영역별로 배치되어 동시 재생되는 복수의 크롭 영상을 분석하여 이벤트 발생 여부를 감지하는 이벤트 검출 장치;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 이벤트 분할 감지 시스템.
2. 제 1항에 있어서,
   상기 영상 크롭 모듈은,
   상기 크롭 영상을 설정된 시간 간격에 따라 추가 크롭(crop) 처리하여 복수개의 파트 영상을 생성하는 파트 영상 생성부를 포함하고,
   상기 영상 배치 모듈은,
   상기 파트 영상의 개수와 일치되도록 적어도 하나의 영역을 분할 처리하여 복수개의 존(zone)을 형성하는 추가 분할부 및,
   각각의 존마다 파트 영상을 할당하고 배치하는 추가 배치부를 포함하고,
   상기 이벤트 검출 장치는,
   상기 존별로 배치되어 동시 재생되는 복수의 파트 영상을 분석하여 이벤트 발생 여부를 감지하는 기능을 포함하는 것을 특징으로 하는, 이벤트 분할 감지 시스템.
3. 제 1항에 있어서,
   상기 시스템은,
   발생 조건을 만족하는 이벤트에 대한 스코어를 산출하는 스코어 산출부와,
   상기 스코어가 기 설정된 기준값을 초과하는 이벤트를 중요 이벤트로 분류하는 이벤트 분류부와,
   상기 CCTV 영상을 2배 내지 16배의 속도로 재생 처리하고, 상기 이벤트 검출 장치를 매개로 상기 CCTV 영상에서의 중요 이벤트의 발생 횟수 및 발생 시점을 파악하는 중요 이벤트 파악부를 포함하는 영상 파악 모듈;을 포함하고,
   상기 영상 크롭 모듈은,
   상기 중요 이벤트의 발생 횟수 및 발생 시점에 따라 상기 CCTV 영상의 크롭 처리를 위한 시간 간격을 설정하는 시간 간격 설정부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 이벤트 분할 감지 시스템.
4. 제 3항에 있어서,
   상기 영상 배치 모듈은,
   개별 크롭 영상의 재생시간 및 각각의 크롭 영상에 포함된 중요 이벤트의 스코어를 기반으로 비교수치를 산출하는 비교수치 산출파트 및,
   상기 비교수치의 고저에 따라 각각의 크롭 영상이 배치되는 영역의 크기를 차등 제어하는 크기 제어파트를 포함하는 영역 크기 제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는, 이벤트 분할 감지 시스템.
5. 제 3항에 있어서,
   상기 발생 조건은,
   상기 CCTV 영상에 속한 P 프레임의 매크로 블록이 움직임 벡터가 기 설정된 기준 크기 이상이며 유효계수가 기 설정된 기준 개수 이상 존재하는지의 여부를 판단하는 1차 조건과,
   상기 P 프레임에서 매크로 블록의 복호화 모드가 인트라 매크로 블록(Intra Macro Block)으로 결정되는지의 2차 조건을 포함하고,
   상기 스코어는,
   상기 1차 조건 및 상기 2차 조건 중 적어도 어느 하나를 만족하는 활성 매크로 블록의 비율이 전체 프레임에서 차지하는 비율을 기반으로 산출되는 것을 특징으로 하는, 이벤트 분할 감지 시스템.
6. 제 4항에 있어서,
   상기 비교수치 산출파트는,
   다음의 수학식 1을 기반으로 비교수치를 산출하는 것을 특징으로 하는, 이벤트 분할 감지 시스템.
   수학식 1,
   (여기서, 는 비교수치, 는 크롭 영상의 재생시간(min), 는 시간 가중치로써 , 는 크롭 영상에 포함된 중요 이벤트의 스코어, 는 이벤트 가중치로써 )
7. 제 3항에 있어서,
   상기 이벤트 분류부는,
   상기 스코어가 기준값보다 낮은 이벤트를 캐주얼 이벤트로 분류하는 기능을 포함하고,
   상기 영상 파악 모듈은,
   상기 CCTV 영상을 1.5배 내지 4배의 속도로 재생 처리하고, 상기 이벤트 검출 장치를 매개로 상기 CCTV 영상에서의 캐주얼 이벤트의 발생 시점 및 발생 횟수를 파악하는 캐주얼 이벤트 파악부 및,
   파악된 캐주얼 이벤트의 발생 시점 및 발생 횟수를 기반으로 재생시간을 x축으로 설정하고, 특정 시간 범위를 구간으로 설정한 다음, 특정 구간 별 캐주얼 이벤트의 발생 횟수를 y축으로 하여 시간에 따른 캐주얼 이벤트의 발생 횟수에 대한 변동 상황을 차트로 표시하는 차트 표시부와,
   상기 구간 별 발생 횟수를 기 설정된 기준 횟수와 비교 처리하여 각각의 구간을 상위 그룹, 중위 그룹, 하위 그룹을 포함하는 빈도 그룹으로 분류하는 그룹 분류부를 포함하며,
   상기 시간 간격 설정부는,
   서로 다른 적어도 두 개의 빈도 그룹이 포함되도록 상기 CCTV 영상의 크롭 처리를 위한 시간 간격을 설정하는 것을 특징으로 하는, 이벤트 분할 감지 시스템.
8. 제 7항에 있어서,
   상기 시간 간격 설정부는,
   서로 다른 두 개의 빈도 그룹을 포함하도록 연속된 구간을 그룹화한 인터벌(interval)을 설정하는 인터벌 설정파트와,
   상기 인터벌의 재생시간 및, 상기 인터벌에 속한 빈도 그룹에 대해 설정된 빈도 가중치를 반영하여 빈도 수치를 산출하는 빈도 수치 산출파트 및,
   상기 빈도 수치를 반영하여 상기 CCTV 영상의 크롭을 위한 시간 간격을 설정하는 시간 간격 설정파트를 포함하는 것을 특징으로 하는, 이벤트 분할 감지 시스템.
9. 제 8항에 있어서,
   상기 빈도 수치는,
   다음의 수학식 2를 통해 산출되는 것을 특징으로 하는, 이벤트 분할 감지 시스템.
   수학식 2,
   (여기서, 는 빈도 수치, T는 해당 인터벌의 재생시간, 는 인터벌에 속한 1번째 빈도 그룹의 가중치, 는 인터벌에 속한 2번째 빈도 그룹의 가중치)