KR101585022B1 - 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 및 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법 - Google Patents

영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 및 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법 Download PDF

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KR101585022B1 KR1020140133310A KR20140133310A KR101585022B1 KR 101585022 B1 KR101585022 B1 KR 101585022B1 KR 1020140133310 A KR1020140133310 A KR 1020140133310A KR 20140133310 A KR20140133310 A KR 20140133310A KR 101585022 B1 KR101585022 B1 KR 101585022B1
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주식회사 에스원
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Abstract

본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 스트리밍 정보 분석 방법은 카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스(Syntax) 정보를 생성하는 단계와, 신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Intra 인지 Inter 인지 여부를 판단하는 단계와, 상기에서 매크로 블록 타입이 Intra 이면 해당 매크로 블록의 계수 비트량을 임계 값과 비교하는 단계와, 상기 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값을 초과하는 경우 해당 블록에 움직임이 발생한 것으로 판단하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 스트리밍 정보 분석 시스템은 감시 영역의 물체를 촬영한 영상 정보를 압축하여 전송하는 카메라와, 카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스 정보를 생성하는 스트리밍 정보 생성부와, 상기 스트리밍 정보 생성부에서 생성된 신택스 정보를 이용하여 물체의 움직임을 판단하는 스트리밍 정보 분석부로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다.

Description

영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 및 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법{Streaming Data Analysis System for Motion Detection in Image Monitering System and Streaming Data Analysis Method for Motion detection}
카메라를 이용한 영상 감시 시스템에 있어서 압축 스트림을 복호화하여 움직임을 감지하고 저장하는 것에 관한 것이다. 일반적으로 영상 감시 시스템은 일정 감시 구역에 칩입하는 침입자의 움직임을 감시하는 것으로 촬영된 영상을 수신하고 피사체의 움직임 여부를 판단하여 침입자의 존재를 알 수 있으므로 촬영된 영상 중에서 움직임 감지를 위한 정보 분석은 매우 중요한 의미를 갖는 것이다. 일반적으로 영상 감시 시스템은 저장 공간을 줄이기 위하여 다수의 카메라로부터 압축 전송되는 영상을 압축을 풀고 복호화하여 움직임 영상인지를 판단하고 움직임 영상으로 판단되는 경우 움직임 영상 정보를 저장하는 방법이 적용되고 있는 것이다.
본 발명과 관련된 종래의 기술은 대한민국 등록 특허 제10-1416957호(2014. 07. 09. 공고)에 개시되어 있는 것이다. 도 1은 상기 종래의 영상 기록 장치 및 SVC 비디오 스트림을 이용한 모션 분석 방법에 대한 구성도이다. 상기도 1에서 종래의 영상 기록 장치 및 SVC 비디오 스트림을 이용한 모션 분석 방법은 1 이상의 비디오 카메라로부터 수신되는 SVC 비디오 스트림을 저장하는 스트림 저장부(110), 1 이상의 비디오 카메라로부터 수신되는 SVC 비디오 스트림 또는 SVC 비디오 스트림 저장부(110)에 저장된 SVC 비디오 스트림에서 특정 해상도 또는 특정 프레임율의 비디오 스트림을 선택하여 출력하는 스트림 선택부(130), 스트림 선택부(130)에서 출력되는 비디오 스트림을 복호화하고, 복호화된 영상에서 움직이는 객체를 추출하는 객체 추출부(150), 움직이는 객체가 추출된 영상에서 객체의 움직임 또는 형상을 분석하는 객체 분석부(170) 및 객체 분석부(170)의 분석 결과에 기초하여 요구되는 해상도 또는 프레임율을 결정하여 스트림 선택부(130)의 동작을 제어하는 스트림 선택 제어부(190)를 포함할 수 있는 것이다. 또한 종래의 영상 기록 장치는 비디오 카메라로부터 수신되는 영상을 저장, 디스플레이, 영상 분석 등을 수행하기 위한 것으로, DVR(Digital Video Recoder) 또는 NVR(Network Video Recoder)의 형태일 수 있는 것이다. 한편, 영상 기록 장치와 네트워크를 통해 연결된 1 이상의 비디오 카메라는 복수의 장소에 설치되어 촬영된 영상을 SVC 비디오 스트림으로 부호화하여 네트워크를 통해 SVC 비디오 스트림을 전송하는 것이다. 또한, 스트림 저장부(110)는 1 이상의 비디오 카메라에서 수신되는 SVC 비디오 스트림을 저장는 것으로 상기 스트림 저장부(110)는 ROM, 플래쉬 메모리, RAM ,자기 디스크 등 데이터를 저장할 수 있는 다양한 형태의 저장매체일 수 있는 것이다. 또한, 1 이상의 비디오 카메라로부터 수신되는 SVC 비디오 스트림 또는 스트림 저장부(110)에 저장된 SVC 비디오 스트림은 스트림 선택부(130)에 의해 특정 해상도 또는 특정 프레임율에 따라 선택될 수 있으며 구체적으로 스트림 선택부(130)는 SVC 비디오 스트림을 해상도 또는 프레임율 별로 분리하고 특정 해상도 또는 특정 프레임율의 비디오 스트림을 선택하여 출력할 수 있는 것이다. 또한, 객체 추출부(150)는 스트림 선택부(130)에서 출력되는 비디오 스트림을 복호화하여 움직이는 객체를 추출할 수 있으며 이때, 객체의 추출은 배경 분리기법(Background Subtraction)을 포함하는 다양한 방법에 의해 수행될 수 있는 것이다. 또한, 객체 분석부(170)는 객체가 추출된 영상에서 객체의 움직임 또는 형상을 분석할 수 있으며 구체적으로, 객체 분석부(170)는 객체 추출부(150)에서 움직이는 객체가 추출된 경우, 추출된 객체의 움직임 패턴, 이동 방향, 속도 및 객체의 형상 등을 분석할 수 있는 것이다. 또한, 객체 분석부(170)의 분석결과 정밀분석이 요구되는 경우, 객체 분석부(170)는 스트림 선택 제어부(190)로 고해상도 또는 고프레임율의 비디오 스트림을 요청할 수 있는 것이고, 스트림 선택 제어부(190)는 객체 분석부(170)로부터 고해상도 또는 고프레임율의 비디오 스트림이 요청되는 경우, 1 이상의 비디오 카메라로부터 수신되는 SVC 비디오 스트림 또는 스트림 저장부(110)에 저장된 SVC 비디오 스트림 중 정밀 분석이 요구되는 SVC 비디오 스트림에서 고해상도 또는 고프레임율의 비디오 스트림이 출력되도록 스트림 선택부(130)를 제어할 수 있는 것이다. 예를 들어, 비디오 카메라가 방범용 감시카메라인 경우, 객체 추출부(150)는 다수의 감시 카메라로부터 수신된 SVC 비디오 스트림의 저해상도 비디오 스트림을 복호화하여 움직이는 객체를 추출할 수 있는 것이다. 이후, 객체 분석부(170)는 추출된 객체의 움직임 패턴, 이동방향, 속도 및 객체의 형상 등을 분석할 수 있으며 이때, 움직이는 객체가 사람이라고 판단되는 경우, 저해상도 영상에서는 얼굴을 구분하기 어려우므로, 객체 분석부(170)는 스트림 선택 제어부(190)로 고해상도의 영상을 요청할 수 있는 것이다. 또한, 움직이는 객체의 속도가 매우 빠른 경우, 객체 분석부(170)는 스트림 선택부 제어부(190)로 고프레임율의 영상을 요청하게 되고 비디오 카메라가 과속방지 카메라의 용도로 사용되는 경우, 객체 추출부(150)에서 움직이는 객체를 추출하고 객체 분석부(170)는 추출된 객체의 형상을 분석하여 자동차인지 여부를 판단할 수 있는 것이다. 이때, 추출된 객체가 자동차로 판단된 경우, 객체 분석부(170)는 자동차의 속도를 분석할 수 있으며 분석된 자동차의 속도가 일정 속도 이상인 경우, 자동차의 번호판이 무엇인지 알기 위해 고해상도의 영상이 선택되도록 요청할 수 있는 것이다. 한편, 스트림 선택부(130)에서 출력되는 비디오 스트림의 해상도 또는 프레임율은 용도에 따라 사용자에 의해 설정될 수 있는 것이다.
상기와 같은 종래의 기술은 카메라로부터 전송되는 영상 데이터가 통상 압축 비트 스트림 형태이므로 화소 값을 얻기 위하여 반드시 영상 복호화를 수행하여야 하는 것이다. 따라서 상기와 같은 종래의 기술에서 영상 복호화는 매우 많은 연산을 필요로 하므로 시스템의 부하 부담을 심화시키는 문제점이 있는 것이다. 따라서 본 발명의 목적은 카메라로부터 수신되는 압축 스트림을 복호화하지 아니하고 스트리밍 정보를 분석하여 움직임을 감지하고 저장하기 위한 것이다.
상기와 같은 목적을 가진 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 스트리밍 정보 분석 방법은 카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스(Syntax) 정보를 생성하는 단계와, 신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Intra 인지 Inter 인지 여부를 판단하는 단계와, 상기에서 매크로 블록 타입이 Intra 이면 해당 매크로 블록의 계수 비트량을 임계 값과 비교하는 단계와, 상기 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값을 초과하는 경우 해당 블록에 움직임이 발생한 것으로 판단하는 단계로 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 스트리밍 정보 분석 시스템은 감시 영역의 물체를 촬영한 영상 정보를 압축하여 전송하는 카메라와, 카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스 정보를 생성하는 스트리밍 정보 생성부와, 상기 스트리밍 정보 생성부에서 생성된 신택스 정보를 이용하여 물체의 움직임을 판다하는 스트리밍 정보 분석부로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다.
상기와 같이 구성된 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 및 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법은 수신되는 압축 스트림에 포함된 신택스 정보만으로 물체의 움직임을 판단하므로 복호화 과정이 생략되어 시스템에 연산을 위한 부하부담을 획기적으로 줄일 수 있는 효과가 있는 것이다. 또한 본 발명의 다른 효과는 움직임 영상만을 저장할 수 있으므로 시스템의 저장 공간 부족문제를 해결할 수 있는 효과가 있는 것이다.
도 1은 종래의 영상 기록 장치 구성도,
도 2는 종래의 SVC 비트 스트림을 이용한 모션 분석 과정 제어 흐름도,
도 3은 본 발명을 적용할 수 있는 H.264 코덱의 복호화 구조도에서 본 발명에 적용되는 스트리밍 정보 분석을 위해 실행되는 부분과 생략되는 부분을 나타내는 구성도,
도 4는 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 구성도,
도 5는 본 발명 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법에 대한 제어 흐름도,
도 6은 본 발명에 적용되는 신택스 정보를 이용하여 매크로 블록에서의 움직임 발생 여부를 판단하는 단계의 제어 흐름도,
도 7은 시공간적 상관성을 확인하기 위한 현재 매크로 블록과 비교되는 11개의 인접 매크로 블록 및 8 방향 움직임 백터 범주를 나타내는 도면이다.
상기와 같은 목적을 가진 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 및 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법을 도 3 내지 도 7을 참고로 하여 설명하면 다음과 같다.
도 3은 본 발명을 적용할 수 있는 H.264 코덱의 복호화 구조도에서 본 발명에 적용되는 스트리밍 정보 분석을 위해 실행되는 부분과 실행이 생략될 수 있는 부분을 나타내는 구성도이다. 상기도 3에서 매크로 블록의 움직임 발생 여부를 감지하기 위하여 스트리밍 정보 생성은 엔트로피 디코딩부(20)과 신택스 디코딩부(30)를 통하여 스트리밍 정보를 생성하는 것이고, 나머지 복호화과정인, 역 양자화, 역변환, 엔트리 예측, 움직임 보상, 디블록킹 필터 및 프레임 버퍼는 실행되지 않는 것을 나타내고 있는 것이다. 따라서 복잡한 연산 과정이 생략되어 시스템의 부하 부담이 획기적으로 줄어들고 시스템 저장 공간의 부족 문제도 해결할 수 있는 것이다.
도 4는 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템 구성도이다. 상기도 4에서 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템은 H.264 코덱에서 적용될 수 있는 것으로 감시 영역의 물체를 촬영한 영상 정보를 압축하여 전송하는 카메라(10)와, 카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스 정보를 생성하는 스트리밍 정보 생성부(40)와, 상기 스트리밍 정보 생성부에서 생성된 신택스 정보를 이용하여 물체의 움직임을 판단하는 스트리밍 정보 분석부(70)로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다. 상기에서 스트리밍 정보 생성부(40)는 압축 비트 스트림을 복호화하는 엔트로피 디코딩부(20)와 디코딩된 비트 스트림에서 신택스 정보를 복원하는 신택스 디코딩부(30)로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다.
도 5는 본 발명 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법에 대한 제어 흐름도이다. 상기도 5에서 본 발명 영상 감시 시스템에 있어서 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법은 카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스(Syntax) 정보를 생성하는 단계(S11) 및 상기 생성된 신택스 정보를 기초로 하여 매크로 블록의 움직임 발생 여부를 판단하는 단계(S12)로 이루어진 것을 특징으로 하는 것이다.
도 6은 본 발명에 적용되는 신택스 정보를 이용하여 매크로 블록에서의 움직임 발생 여부를 판단하는 단계의 제어 흐름도이다. 상기도 6에서 본 발명에 적용되는 신택스 정보를 이용하여 매크로 블록에서의 움직임 발생 여부를 판단하는 단계는 신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Intra 인지 여부를 판단하는 단계(S21)와, 상기에서 매크로 블록 타입이 Intra 이면 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값 IntraTh 보다 큰지 여부를 비교하는 단계(S22)와, 상기 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값보다 큰 경우 해당 매크로 블록에 움직임이 발생한 것으로 판단하는 단계(S23)로 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한 상기 S21 단계에서 매크로 블록의 타입이 Intra가 아닌 경우 Inter로 판단하고 계수 비트량이 임계값 InterTh보다 큰지 여부를 판단하는 단계(S31)와, S31 단계에서 계수 비트량이 임계값 InterTh보다 큰 경우 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치 MVTh보다 큰지 여부를 판단하는 단계(S32)와, 상기 S32 단계에서 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치 MVTh보다 큰 경우 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 있는지 여부를 확인하는 단계(S33)와 상기 S33 단계에서 시 공간적 상관성이 존재하는 경우 매크로 블록에서의 움직임이 발생한 것으로 판단하고(S23) 종료하는 것이다. 또한 상기 S31 단계에서 계수 비트량이 임계값 InterTh보다 작거나, 상기 S32 단계에서 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치 MVTh보다 작거나 상기 S33 단계에서 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 없는 경우 매크로 블록에서 움직임 발생이 없는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 것이다.
또한 상기에서 IntraTh 및 InterTh는 다음 식 (1)과 같이 나타낼 수 있는 것이다.
IntraTh = Scaleparam x SenLevel/(
Figure 112014094604743-pat00001
-1), where
Figure 112014094604743-pat00002
= QP : 1< QP
InterTh = 51 x 2 -(
Figure 112014094604743-pat00003
-SenLevel) x 2, where
Figure 112014094604743-pat00004
=2 : 2>QP (1)
상기 식 (1)에서 QP는 양자화 계수이고, Scaleparam은 임계값을 결정하기 위한 조정 값으로 본 발명에서는 3,600으로 결정된 것이다. 또한 SenLevel은 움직임 감지 민감도를 의미하고 1 내지 10의 정수 값을 가지도록 한 것이고, 상기 SenLevel은 감지하고자 하는 카메라 영상의 복잡도, 감지를 원하는 최소 움직임의 크기, 감지 주기 등을 고려하여 변경될 수 있는 계수이다.
또한 상기 움직임 백터 크기(MVSize)는 아래 식 (2)와 같이 움직임 백터의 수평축 절대값 크기(MVx)와 수직축 절대값 크기(MVy)의 합으로 결정되는 것이다.
Figure 112014094604743-pat00005
(2)
또한 임계치 MVTh는 움직임 감지 민감도 SenLevel에 의해 결정되는 값으로 본 발명에서는 표 1과 같이 결정될 수 있는 것이다.
SenLevel 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
MVTh 54 74 110 160 234 316 448 662 926 1240
상기에서 설명한 바와 같이 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값 InterTh보다 크고 움직임 백터 크기가 MVTh 보다 큰 경우 해당 매크로 블록의 시공간적 상관성 여부를 확인하는 것이다. 상기 해당 매크로 블록의 시공간적 상관성을 확인하는 결정 조건은 1. 인접 매크로 블록과 동일한 움직임 백터 범주를 가져야 하고, 2. 인접 매크로 블록과 움직임 백터 크기(MVSize)가 유사하여야 하며, 3. 상기 1. 및 2. 를 만족하는 동일 움직임 매크로 블록이 6개 이상인 경우 시공간적 상관성이 존재하는 것으로 판단하는 것이다.
도 7은 시공간적 상관성을 확인하기 위한 현재 매크로 블록과 비교되는 11개의 인접 매크로 블록 및 8 방향 움직임 백터 범주를 나타내는 도면이다. 상기도 7의 (a)에서 현재 프레임에 속한 인접 매크로 블록 4개와 이전 프레임에 속한 동일 위치(Colocated) 매크로 블록과 그 주변 매크로 블록 6개 등 합계 11개의 매크로 블록이 비교되며 상기에서 설명한 시공간적 상관성 결정 조건에 의하여 결정되는 것이다. 또한 도 7의 (b)는 8방향 움직임 백터 범주를 나타내고 있는 것으로 비교되는 인접 매크로 블록과 현재 매크로 블록의 움직임 백터 범주가 동일하고 움직임 백터 크기(MVSize)가 유사한 값을 가지면 해당 인접 매크로 블록은 현재 매크로 블록과 동일 움직임을 가지는 것으로 판단하는 것이다. 본 발명에서는 11개의 인접 매크로 블록 중에서 6개 이상이 현재 매크로 블록과 동일 움직임을 가지는 경우 현재 매크로 블록은 시공간적 상관성을 가진 것으로 결정할 수 있는 것이다. 또한 상기에서 비교되는 인접 매크로 블록과 현재 매크로 블록의 움직임 백터 크기가 유사한지 여부는 아래 식 (3)에 의하여 결정되고 아래 식 (3)을 만족하면 유사하다고 판단하고 반대의 경우 유사하지 않다고 판단하는 것이다.
Figure 112014094604743-pat00006
(3)
상기 식 (3)에서 MVSizecurr 는 현재 매크로 블록의 움직임 백터 크기를 나타내는 것이고, MVSizadj 는 비교 매크로 블록의 움직임 백터 크기를 나타내는 것이다. 또한 MVScale은 움직임 감지 민감도 SenLevel에 의하여 결정되는 값으로 본 발명에서는 표 2와 같이 결정하여 적용할 수 있는 것이다.
SenLevel 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
MVScale 0.5 0.4 0.4 0.3 0.3 0.2 0.2 0.1 0.1 0.1
상기에서 설명한 바와 같이 본 발명은 매크로 블록의 움직임 발생 확인 방법에 기초하여 전체 프레임 또는 영상의 특정 영역에서의 움직임 발생을 감지할 수 있는 것이다. 즉 영상 감시 시스템에서 사용자의 입력 설정에 의해 영상의 일부 또는 전체 영역이 움직임 감지 영역으로 지정되었을 경우 해당 영역에 포함되는 매크로 블록들의 움직임 발생 여부를 확인하고 움직임 발생 매크로 블록의 유무에 따라 해당 영역에서의 움직임이 발생한 것으로 판단할 수 있는 것이다.
10 : 카메라, 20 : 엔트로피 디코딩부,
30 : 신택스 디코딩부, 40 : 신택스 정보 생성부,
70 : 스트리밍 분석부, 110 : 스트림 저장부,
130 : 스트림 선택부, 150 : 객체 추출부,
170 : 객체 분석부, 190 : 스트림 선택제어부

Claims (22)

  1. 삭제
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. 영상 감시 시스템의 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템에 있어서,
    상기 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템은,
    감시 영역의 물체를 촬영한 영상 정보를 압축하여 전송하는 카메라(10)와;
    카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 신택스 정보를 생성하는 것으로 압축 비트 스트림에 대한 역양자화, 역변환, 엔트리 예측, 움직임 보상, 디블록킹 필터 및 프레임 버퍼는 실행되지 않고 스트리밍 정보를 복호화하는 엔트로피 디코딩부(20)와 상기 복호화된 비트 스트림에서 신택스 정보를 복원하는 신택스 디코딩부(30)로 구성된 스트리밍 정보 생성부(40);
    및 상기 스트리밍 정보 생성부에서 생성된 신택스 정보를 기초로 하여 물체의 움직임을 판단하는 스트리밍 정보 분석부(70)로 구성된 것으로 상기 스트리밍 정보 분석부(70)는 생성된 신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Intra 인지 Inter 인지 여부를 판단하고 매크로 블록 타입이 Intra 이면 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값보다 큰지 여부를 비교하고 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값보다 큰 경우 해당 매크로 블록에 움직임이 발생한 것으로 판단하고, 생성된 신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Inter인 경우 계수 비트량이 임계값(InterTh)보다 큰지 여부를 판단하고, 계수 비트량이 임계값(InterTh)보다 큰 경우 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치 (MVTh)보다 큰지 여부를 판단하고 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치(MVTh)보다 큰 경우 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 있는지 여부를 확인하며 시 공간적 상관성이 존재하는 경우 매크로 블록에서의 움직임이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 영상 감시 시스템은,
    H.264 코덱인 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템.
  6. 제4항에 있어서,
    상기 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템은,
    영상 감시 시스템에서 사용자의 입력 설정에 의해 영상의 일부 또는 전체 영역이 지정되는 경우 해당 영역에 포함되는 매크로 블록들의 움직임 발생 여부를 확인하고 움직임 발생 매크로 블록의 유무에 따라 해당 영역에서 움직임이 발생한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 시스템.
  7. 삭제
  8. 삭제
  9. 삭제
  10. 영상 감시 시스템의 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법에 있어서,
    상기 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법은,
    카메라로부터 수신되는 압축 비트 스트림에서 역양자화, 역변환, 엔트리 예측, 움직임 보상, 디블록킹 필터 및 프레임 버퍼는 실행하지 않고 스트리밍 정보를 복호화하는 단계와;
    상기 복호화된 비트 스트림에서 신택스 정보를 복원하는 단계와;
    신택스 정보 중에서 매크로 블록 타입이 Intra 인지 Inter 인지 여부를 판단하는 단계(S21)와;
    상기에서 매크로 블록 타입이 Intra 이면 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값보다 큰지 여부를 비교하는 단계(S22)와;
    상기 해당 매크로 블록의 계수 비트량이 임계값보다 큰 경우 해당 매크로 블록에 움직임이 발생한 것으로 판단하는 단계(S23)와;
    상기 S21 단계에서 매크로 블록의 타입이 Intra가 아닌 경우 Inter로 판단하고, 계수 비트량이 임계값(InterTh)보다 큰지 여부를 판단하는 단계(S31)와;
    S31 단계에서 계수 비트량이 임계값(InterTh)보다 큰 경우 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치(MVTh)보다 큰지 여부를 판단하는 단계(S32)와;
    상기 S32 단계에서 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치(MVTh)보다 큰 경우 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 있는지 여부를 확인하는 단계(S33);
    및 상기 S33 단계에서 시 공간적 상관성이 존재하는 경우 매크로 블록에서의 움직임이 발생한 것으로 판단하는 단계(S23)를 포함하여 이루어진 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 MVSize는 움직임 백터 크기, MVx는 움직임 백터의 수평축 절대값 크기, MVy는 움직임 백터의 수직축 절대값 크기임.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 임계값은,
    IntraTh = Scaleparam x SenLevel/(
    Figure 112015125284787-pat00020
    -1), where
    Figure 112015125284787-pat00021
    = QP : 1< QP
    에 의하여 계산될 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서, QP는 양자화 계수, Scaleparam은 임계값을 결정하기 위한 조정 값, SenLevel은 움직임 감지 민감도임.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 SenLevel은,
    움직임 감지 민감도를 의미하고 1 내지 10의 정수 값을 가지도록 한 것이고, 상기 SenLevel은 감지하고자 하는 카메라 영상의 복잡도, 감지를 원하는 최소 움직임의 크기, 감지 주기 등을 고려하여 변경될 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 SenLevel은 움직임 감지 민감도임.
  13. 제11항에 있어서,
    상기 QP는,
    3600인 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 QP는 양자화 계수임.
  14. 제11항에 있어서,
    상기 임계값은,
    InterTh = 51 x 2 -(
    Figure 112015125284787-pat00009
    -SenLevel) x 2, where
    Figure 112015125284787-pat00010
    =2 : 2>QP
    에 의하여 계산되어 질 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 QP는 양자화 계수임.
  15. 제11항에 있어서,
    상기 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법은,
    상기 S31 단계에서 계수 비트량이 임계값(InterTh)보다 작거나, 상기 S32 단계에서 움직임 백터 크기(MVSize)가 임계치(MVTh)보다 작거나, 상기 S33 단계에서 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 없는 경우 매크로 블록에서 움직임 발생이 없는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 MVSize는 움직임 백터 크기, MVTh는 임계치임.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 시 공간적(Spatial - Temporal) 상관성(Correlation)이 있는지 여부를 확인하는 단계(S33)는,
    1. 인접 매크로 블록과 동일한 움직임 백터 범주를 가져야 하고, 2. 인접 매크로 블록과 움직임 백터 크기(MVSize)가 유사하여야 하며, 3. 상기 1. 및 2.를 만족하는 동일 움직임 매크로 블록이 11개 인접 매크로 블록 중에서 6개 이상인 경우 시 공간적 상관성이 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
  17. 제14항에 있어서,
    상기 SenLevel은,
    움직임 감지 민감도를 의미하고 1 내지 10의 정수 값을 가지도록 한 것이고, 상기 SenLevel은 감지하고자 하는 카메라 영상의 복잡도, 감지를 원하는 최소 움직임의 크기, 감지 주기 등을 고려하여 변경될 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 SenLevel은 움직임 감지 민감도임.
  18. 제14항에 있어서,
    상기 QP는,
    3600인 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 QP는 양자화 계수임.
  19. 제15항에 있어서,
    상기 움직임 백터 크기(MVSize)는,
    Figure 112015125284787-pat00011
    로 결정되는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 MVSize는 움직임 백터 크기, MVx는 움직임 백터의 수평축 절대값 크기, MVy는 움직임 백터의 수직축 절대값 크기임.
  20. 제15항에 있어서,
    상기 임계치(MVTh)는,
    움직임 감지 민감도 SenLevel에 의해 결정되는 값으로 SenLevel이 1이면 MVTh = 54이고, SenLevel이 2이면 MVTh = 74이고, SenLevel이 3이면 MVTh = 110이고, SenLevel이 4이면 MVTh = 160이고, SenLevel이 5이면 MVTh = 234이고, SenLevel이 6이면 MVTh = 316이고, SenLevel이 7이면 MVTh = 448이고, SenLevel이 8이면 MVTh = 662이고, SenLevel이 9이면 MVTh = 926이고, SenLevel이 10이면 MVTh = 1240으로 결정될 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 MVTh는 임계치, SenLevel은 움직임 감지 민감도임.
  21. 제16항에 있어서,
    상기 인접 매크로 블록과 움직임 백터 크기(MVSize)가 유사한지 여부는,
    Figure 112015125284787-pat00012

    (MVSizecurr는 현재 매크로 블록의 움직임 백터 크기를 나타내는 것이고, MVSizeadj 는 비교 매크로 블록의 움직임 백터 크기를 나타내는 것임)
    에 의하여 결정될 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 MVScale은 움직임 감지 민감도 SenLevel에 의하여 결정되는 값임.
  22. 제21항에 있어서,
    상기 MVScale은,
    움직임 감지 민감도 SenLevel에 의하여 결정되는 값으로 SenLevel이 1이면 MVScale = 0.5이고, SenLevel이 2이면 MVScale = 0.4이고, SenLevel이 3이면 MVScale = 0.4이고, SenLevel이 4이면 MVScale = 0.3이고, SenLevel이 5이면 MVScale = 0.3이고, SenLevel이 6이면 MVScale = 0.2이고, SenLevel이 7이면 MVScale = 0.2이고, SenLevel이 8이면 MVScale = 0.1이고, SenLevel이 9이면 MVScale = 0.1이고, SenLevel이 10이면 MVScale = 0.1로 결정하여 적용할 수 있는 것을 특징으로 하는 움직임 감지를 위한 스트리밍 정보 분석 방법.
    여기서 MVScale은 움직임 감지 민감도 SenLevel에 의하여 결정되는 값임.



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