KR101846537B1 - Cctv 자동선별 모니터링 시스템, cctv 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법 - Google Patents
Cctv 자동선별 모니터링 시스템, cctv 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법 Download PDFInfo
- Publication number
- KR101846537B1 KR101846537B1 KR1020160139833A KR20160139833A KR101846537B1 KR 101846537 B1 KR101846537 B1 KR 101846537B1 KR 1020160139833 A KR1020160139833 A KR 1020160139833A KR 20160139833 A KR20160139833 A KR 20160139833A KR 101846537 B1 KR101846537 B1 KR 101846537B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- cctv
- image data
- cctv image
- server
- screening
- Prior art date
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 87
- 238000000034 method Methods 0.000 title description 15
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims abstract description 104
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims abstract description 47
- 230000033001 locomotion Effects 0.000 claims description 109
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 48
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 33
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 4
- 231100001261 hazardous Toxicity 0.000 description 4
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 4
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 3
- 230000008901 benefit Effects 0.000 description 2
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 2
- 238000007667 floating Methods 0.000 description 2
- 230000006870 function Effects 0.000 description 2
- 230000003321 amplification Effects 0.000 description 1
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 1
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 1
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 1
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 230000007257 malfunction Effects 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000003199 nucleic acid amplification method Methods 0.000 description 1
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 1
- 230000005019 pattern of movement Effects 0.000 description 1
- 230000008569 process Effects 0.000 description 1
- 230000002787 reinforcement Effects 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
- G06Q50/26—Government or public services
- G06Q50/265—Personal security, identity or safety
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
- H04N7/188—Capturing isolated or intermittent images triggered by the occurrence of a predetermined event, e.g. an object reaching a predetermined position
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION 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
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/10—Services
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V20/00—Scenes; Scene-specific elements
- G06V20/50—Context or environment of the image
- G06V20/52—Surveillance or monitoring of activities, e.g. for recognising suspicious objects
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
- G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
- G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
- G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
- G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
- G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
- G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
- G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
- G08B13/19606—Discriminating between target movement or movement in an area of interest and other non-signicative movements, e.g. target movements induced by camera shake or movements of pets, falling leaves, rotating fan
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B13/00—Burglar, theft or intruder alarms
- G08B13/18—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength
- G08B13/189—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems
- G08B13/194—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems
- G08B13/196—Actuation by interference with heat, light, or radiation of shorter wavelength; Actuation by intruding sources of heat, light, or radiation of shorter wavelength using passive radiation detection systems using image scanning and comparing systems using television cameras
- G08B13/19602—Image analysis to detect motion of the intruder, e.g. by frame subtraction
- G08B13/19608—Tracking movement of a target, e.g. by detecting an object predefined as a target, using target direction and or velocity to predict its new position
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
- H04N7/00—Television systems
- H04N7/18—Closed-circuit television [CCTV] systems, i.e. systems in which the video signal is not broadcast
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Marketing (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Computer Security & Cryptography (AREA)
- Development Economics (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
CCTV 자동선별 모니터링 시스템, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법이 개시된다. 상기 CCTV 자동선별 모니터링 시스템은, 적어도 하나의 CCTV 영상을 촬영하는 적어도 하나의 CCTV 카메라, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 적어도 하나의 관제사 모니터를 포함하고, 상기 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버는, 상기 적어도 하나의 CCTV 카메라로부터 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 전송받는 서버 통신부, 상기 서버 통신부로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터에 대응되는 자동선별요소에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하고, 상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분류하여 상기 적어도 하나의 관제사 모니터로 출력하는 서버 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
Description
본 발명은 CCTV 자동선별 모니터링 시스템, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법에 관한 것으로서, 특히 CCTV 관제사들이 관제 업무를 효과적으로 수행할 수 있도록 감시가 필요한 CCTV를 자동적으로 선별할 수 있는 CCTV 자동선별 모니터링 시스템, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법에 관한 것이다.
각종 사건 사고의 예방 및 실시간 검거가 중요해지면서 U-City 통합관제센터나 CCTV 통합관제센터의 모니터링 업무가 점점 중요해지고 있다. 하지만, 통합관제센터의 CCTV 규모가 시간이 갈수록 증가하는 현실에서 CCTV 관제사를 지속적으로 증원하는 것은 물리적으로나 비용적으로도 어려운 것이 현실이다. 예를 들면, 광역시의 통합관제센터의 경우 한 명의 관제사가 관리하는 CCTV가 200대 정도인데, 200대의 CCTV를 한 명의 관제사가 8시간 동안 지속적으로 모니터링하는 것은 상당히 어려운 일이다.
이에 따라, CCTV 관제사들의 관제 업무를 효과적으로 수행할 수 있도록 하기 위하여 감시가 불필요한 CCTV를 자동적으로 선별함으로써, 관제사가 모니터링이 필요한 CCTV만을 제공하는 CCTV 자동선별 모니터링 서비스 시스템이 요구되고 있는 실정이다.
최근에는 이러한 통합관제센터의 CCTV 영상 관제를 효과적으로 하기 위하여 지능형 CCTV 등이 도입되고 있다. 이러한 지능형 CCTV는 자동적으로 사고 및 긴급 상황을 판단하도록 되어있으나 빈번한 오류나 오동작으로 실제 사용을 안 하는 경우가 종종 있으며, 종래의 지능형 CCTV는 고가의 구축비용이 발생되는 문제점이 있었다.
본 발명은 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, CCTV 관제사들이 관제 업무를 효과적으로 수행할 수 있도록 감시가 필요한 CCTV를 자동적으로 선별할 수 있는 CCTV 자동선별 모니터링 시스템, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법을 제공하는 것을 목적으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템은, 적어도 하나의 CCTV 영상을 촬영하는 적어도 하나의 CCTV 카메라, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 적어도 하나의 관제사 모니터를 포함하고, 상기 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버는, 상기 적어도 하나의 CCTV 카메라로부터 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 전송받는 서버 통신부, 및 상기 서버 통신부로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터에 대응되는 자동선별요소에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하고, 상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분류하여 상기 적어도 하나의 관제사 모니터로 출력하는 서버 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버는, 적어도 하나의 CCTV 영상을 촬영하는 적어도 하나의 CCTV 카메라로부터 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 전송받는 서버 통신부; 및 상기 서버 통신부로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터에 대응되는 자동선별요소에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하고, 상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분류하여 적어도 하나의 관제사 모니터로 출력하는 서버 제어부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법은, 서버 통신부가 적어도 하나의 CCTV 영상을 촬영하는 적어도 하나의 CCTV 카메라로부터 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 전송받는 단계, 서버 제어부가 상기 서버 통신부로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터에 대응되는 자동선별요소에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하는 단계, 및 상기 서버 제어부가 상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분류하여 적어도 하나의 관제사 모니터로 출력하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 한다.
바람직하게는, 상기 자동선별요소는, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 감지되는 움직임의 개수에 대응되는 모션감지 개수를 포함하고, 상기 서버 제어부는, 상기 모션감지 개수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 수 있다.
또한 바람직하게는, 상기 자동선별요소는, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 상기 서버 제어부 또는 서버 관리자에 의해 미리 지정된 특정 영역에 대응되는 모션감지 영역을 더 포함하고, 상기 서버 제어부는, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 때 상기 모션감지 영역에서 감지된 움직임의 개수를 더 반영할 수 있다.
또한 바람직하게는, 상기 자동선별요소는, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임 감지가 지속된 시간에 대응되는 모션감지 지속시간을 더 포함하고, 상기 서버 제어부는, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 때 상기 모션감지 지속시간을 더 반영할 수 있다.
또한 바람직하게는, 상기 자동선별요소는, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임이 감지된 객체가 이동하는 패턴에 대응되는 모션진행 패턴을 더 포함하고, 상기 서버 제어부는, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 때 상기 모션진행 패턴을 더 반영할 수 있다.
또한 바람직하게는, 상기 서버 제어부는, 상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터 각각에 영상 등급을 부여하고, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 각각의 영상 등급에 대응되는 관제사 모니터로 출력할 수 있다.
또한 바람직하게는, 상기 서버 제어부는, 각각의 영상 등급에 대응되는 선별점수의 범위를 상기 적어도 하나의 CCTV 영상별로 다르게 설정 가능하고, 시간대 또는 요일에 따라 다르게 설정 가능할 수 있다.
상기와 같은 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 일실시예에 따른 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는, 상기 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체인 것을 특징으로 한다.
상기와 같은 본 발명에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법은, 통합관제센터 등에서 수많은 CCTV 영상을 모니터링할 때 CCTV 관제사들이 관제 업무를 효과적으로 수행할 수 있도록 모니터링이 필요한 CCTV 영상을 자동선별요소에 따라 자동적으로 선별하여 관제사 모니터로 제공하므로, 관제사가 선별된 CCTV 영상을 구분하여 모니터링할 수 있어 모니터링의 집중력과 효율성이 향상되는 효과가 있다.
또한, 상기와 같은 본 발명에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법은, 물리적으로 모니터링할 영상을 1차, 2차, 3차로 걸러주는 시스템을 도입해 모니터 요원의 업무효율성을 증대시키므로 사건사고 예방 및 검거율이 기존 모니터링 방식에 비교하여 60% 이상 향상되는 효과가 있다.
또한, 상기와 같은 본 발명에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법은, 관제요원 증원에 필요한 예산을 절감할 수 있고, 재난안전 분야 등에서 사고 예방이 가능하고, 실시간 검거율이 향상되어 사회 간접비를 절감할 수 있는 효과가 있다.
또한, 상기와 같은 본 발명에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법은, 종래의 지능형 CCTV와는 접근 방식이 다른 형태로서, 모니터링 관제사가 모니터링 업무의 효율성을 증대시킬 수 있는 보조 서비스를 제공한다는 점에서 종래 기술들과는 차별화되는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법을 나타내는 순서도(Flowchart)이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버가 자동선별요소에 따라 CCTV 영상의 선별점수를 산정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법을 나타내는 순서도(Flowchart)이다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버가 자동선별요소에 따라 CCTV 영상의 선별점수를 산정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다.
본 발명과 본 발명의 동작상의 이점 및 본 발명의 실시에 의하여 달성되는 목적을 충분히 이해하기 위해서는 본 발명의 바람직한 실시 예를 예시하는 첨부 도면 및 도면에 기재된 내용을 참조하여야 한다.
이하 첨부한 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시 예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템을 나타내는 도면이다. 도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템(100)은, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110), 적어도 하나의 CCTV 카메라(130) 및 적어도 하나의 관제사 모니터(150)를 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110), 적어도 하나의 CCTV 카메라(130) 및 적어도 하나의 관제사 모니터(150)는 유무선 통신망(미도시)을 이용해 서로 유선 또는 무선으로 통신할 수 있다. 상기 유무선 통신망은, 유선 또는 무선으로 통신이 가능한 통신망(Communication Network)으로서, 통상의 기술자에게 널리 알려져 있으므로 자세한 설명은 생략한다.
CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)는, 서버 통신부(111) 및 서버 제어부(113)를 포함할 수 있고, 실시예에 따라 인터페이스부(115) 및 데이터베이스부(117) 등을 더 포함할 수 있다.
서버 통신부(111)는, 적어도 하나의 CCTV 카메라(130)로부터 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 전송받을 수 있다. 서버 통신부(111)는 유무선 통신망을 통해 유선 또는 무선으로 적어도 하나의 CCTV 카메라(130) 및 적어도 하나의 관제사 모니터(150)와 데이터를 통신할 수 있다. 상기 서버 통신부(111)는 TCP/IP 등을 지원하는 유선 인터넷 통신모듈 또는 WCDMA(Wideband Code Division Multiple Access), LTE(Long Term Evolution), WiBro(Wireless Broadband Internet) 및 WiFi(Wireless Fidelity) 등과 같은 다양한 무선통신방법 중 적어도 하나를 지원하는 통신모듈로 구현될 수 있다. 서버 통신부(111)는 상술한 바와 같은 다양한 통신방법 중 적어도 하나를 지원하는 통신모듈로 구현될 수 있으며, 통상의 기술자에게 알려진 범위에서 다양하게 변경될 수 있다.
서버 제어부(113)는, 서버 통신부(111)로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터에 대응되는 자동선별요소에 따라 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 수 있다.
일례로서, 상기 자동선별요소는, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 감지되는 움직임의 개수에 대응되는 모션감지 개수를 포함할 수 있다. 서버 제어부(113)는 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 영상 내에서 움직이는 객체의 개수를 모션감지 개수로 결정할 수 있고, 상기 모션감지 개수에 따라 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 수 있다. 예를 들어, 서버 제어부(113)는, CCTV 영상에서 움직이는 객체가 3개 감지된 경우, 움직이는 객체 1개당 선별점수 1점을 부여하여 총 3점의 선별점수를 산정할 수 있다. CCTV 영상에서 움직이는 객체가 많을수록 관제사에 의한 모니터링 필요성도 증대된다고 판단할 수 있으며, 움직이는 객체 1개당 몇 점의 선별점수를 부여할지는 서버 제어부(113)에 의해 미리 설정될 수 있다.
실시예에 따라, 서버 제어부(113)는 움직이는 객체의 종류에 따라 선별점수를 차등적으로 부여할 수도 있다. 즉, 서버 제어부(113)는 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 움직이는 차량이 감지되는 경우에는 가중치를 부여하여 차량 1대당 선별점수를 2점 부여하고, 움직이는 사람이 감지되는 경우에는 사람 1명당 선별점수를 1점 부여할 수도 있다. 서버 제어부(113)는 통상의 기술자에게 알려진 영상인식기술을 이용하여 움직이는 객체가 차량인지 사람인지 등을 구별할 수 있다.
또한, 서버 제어부(113)는 객체가 움직이는 시간이 최소 움직임 시간 미만인 경우에는 선별점수를 부여하지 않을 수도 있다. 즉, 상기 최소 움직임 시간이 1초인 경우, 서버 제어부(113)는 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 객체가 움직인 시간이 1초 미만인 경우에는 선별점수를 부여하지 않을 수 있다. 상기 최소 움직임 시간은 다양하게 설정될 수 있다.
또한, 상기 자동선별요소는, 적어도 하나의 CCTV 영상에서 서버 제어부(113) 또는 서버 관리자에 의해 미리 지정된 특정 영역에 대응되는 모션감지 영역을 더 포함할 수 있다. 서버 제어부(113)는, 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 때 상기 모션감지 영역에서 감지된 움직임의 개수를 더 반영할 수 있다. 상기 모션감지 영역은 사고가 자주 발생하는 영역이나 서버 관리자에 의해 위험지역으로 설정된 영역으로서, 서버 제어부(113)는 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 상기 모션감지 영역에서 움직이는 객체가 감지되는 경우에는 움직이는 객체에 부여하는 선별점수에 가중치를 부여할 수 있다. 일례로서, 서버 제어부(113)는 모션감지 영역이 아닌 곳에서 움직이는 객체가 감지되는 경우에는 선별점수 1점을 부여할 수 있고, 모션감지 영역인 곳에서 움직이는 객체가 감지되는 경우에는 선별점수 2점을 부여할 수 있다. 상기 모션감지 영역은 CCTV 영상 내에서 복수 개의 영역이 설정될 수도 있고, 복수 개의 모션감지 영역 각각에 적용되는 가중치는 서로 다르게 설정될 수도 있다. CCTV 영상에서 모션감지 영역으로 설정된 영역에서 움직이는 객체가 많을수록 관제사에 의한 모니터링 필요성도 증대된다고 판단할 수 있다.
또한, 상기 자동선별요소는, 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임 감지가 지속된 시간에 대응되는 모션감지 지속시간을 더 포함할 수 있다. 서버 제어부(113)는, 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 때 상기 모션감지 지속시간을 더 반영할 수 있다. 일례로서, 서버 제어부(113)는 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 객체의 움직임이 지속된 시간이 10초 이상인 경우 선별점수 3점을 더 부여할 수 있다. 또한, 서버 제어부(113)는 적어도 하나의 CCTV 영상 내에서 특정 객체의 움직임이 감지된 시간이 더 오래 지속될수록 더 높은 선별점수를 부여할 수도 있다. 즉, 서버 제어부(113)는 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 객체의 움직임이 지속된 시간이 10초 이상인 경우에는 선별점수 3점을 더 부여할 수 있고, 객체의 움직임이 지속된 시간이 20초 이상인 경우에는 선별점수 5점을 더 부여할 수 있다. CCTV 영상에서 긴 시간 동안 움직임이 감지되는 객체가 있는 경우 관제사에 의한 모니터링 필요성이 증대된다고 판단할 수 있으며, 움직임 지속 시간에 따른 선별점수는 다양하게 설정될 수 있다.
또한, 상기 자동선별요소는, 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임이 감지된 객체가 이동하는 패턴에 대응되는 모션진행 패턴을 더 포함할 수 있다. 상기 모션감지 진행 패턴은 움직임이 감지된 객체가 이동하는 패턴으로서, 서버 제어부(113)는 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 상하, 좌우 등의 이동 패턴 및 다른 패턴과의 충돌, 겹침 등을 검출할 수 있다. 서버 제어부(113)는, 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 때 모션진행 패턴을 더 반영할 수 있다. 일례로서, 서버 제어부(113)는, 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 CCTV 영상에서 복수 개의 객체가 서로 접근하는 패턴이 감지되는 경우 선별점수 5점을 부여할 수 있으며, 복수 개의 객체가 서로 충돌하는 패턴이 감지되는 경우 선별점수 10점을 부여할 수도 있다. CCTV 영상에서 객체가 서로 겹치거나 충돌하는 경우에는 관제사에 의한 모니터링 필요성이 증대된다고 판단할 수 있으며, 모션진행 패턴에 따른 선별점수는 위험도에 따라 다양하게 설정될 수 있다. 또한, 서버 제어부(113)에서 감지하는 CCTV 영상의 모션진행 패턴은 다양하게 변경될 수 있으며, 데이터베이스부(117)에 미리 저장될 수 있다.
정리하면, 서버 제어부(113)는 서버 통신부(111)로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석할 때, 모션감지 개수, 모션감지 영역, 모션감지 지속시간 및 모션진행 패턴 등이 포함되는 자동선별요소에 따라 각각의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 수 있다. 상기 자동선별요소들 각각에 따른 선별점수는 다양하게 설정될 수 있다. 서버 제어부(113)는 통상의 기술자에게 알려진 영상의 모션감지 분석 기술을 이용하여 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석할 수 있다.
한편, 서버 제어부(113)는 상기 자동선별요소들을 CCTV 카메라별로 설정할 수도 있다. 즉, 적어도 하나의 CCTV 카메라(130)별로 모션감지 영역, 모션감지 지속시간 및 모션진행 패턴 등의 자동선별요소를 서로 다르게 설정할 수 있고, 각 자동선별요소에 따른 선별점수도 다르게 설정할 수 있다. 예를 들어, 제1 CCTV 카메라(130_1)가 인적이 한적한 마을 입구에 설치된 방범용 카메라로서 현재까지 사건사고가 없던 지역의 카메라인 경우에는, 별도로 모션감지 영역을 설정하지 않을 수 있고, 움직임이 감지된 객체에 따른 선별점수를 높게 설정하여 적은 수의 객체가 움직이는 것이 감지되는 경우에도 해당 CCTV 영상이 관제사 모니터(150)에 출력되도록 할 수 있다. 다른 예로서, 제n CCTV 카메라(130_n)가 상업지역에 설치된 방범용 카메라로서 이동 인구가 많고 현재까지 사건 사고가 발생하던 지역의 카메라인 경우에는, CCTV 촬영 영역에서 사건사고와 연관성이 많은 영역을 위험지역으로 특정하여 모션감지 영역으로 설정할 수 있고, 모션감지 지속시간이 소정 시간 이상으로 측정되는 객체들에만 선별점수를 적용하여 단순히 CCTV 촬영 영역을 통과하는 객체는 모니터링에서 제외할 수도 있다. 따라서, 적어도 하나의 CCTV 카메라(130) 각각이 설치된 곳의 특성을 고려하여 CCTV 영상별로 각기 다른 자동선별요소를 적용하여 선별점수를 산정할 수 있다.
또한, 실시예에 따라, 서버 제어부(113)는 적어도 하나의 CCTV 카메라(130) 각각에 대해서도 촬영 시간대 또는 촬영 요일에 따라 모션감지 영역, 모션감지 지속시간 및 모션진행 패턴 등의 자동선별요소를 서로 다르게 설정할 수 있고, 각 자동선별요소에 따른 선별점수도 다르게 설정할 수 있다.
한편, 서버 제어부(113)는 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 실시간으로 분석하여 상기 선별점수를 실시간으로 산정할 수도 있고, 소정의 영상 감지 주기마다 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석할 수도 있다. 상기 영상 감지 주기는 10초, 30초, 1분 등으로 다양하게 설정될 수 있으며 서버 제어부(113)에 의해 미리 설정될 수 있다.
또한, 서버 제어부(113)는, 산정된 선별점수에 따라 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분류하여 적어도 하나의 관제사 모니터(150)로 출력할 수 있다. 서버 제어부(113)는 각각의 CCTV 영상 데이터의 선별점수에 따라 출력되는 관제사 모니터(150)를 선택할 수 있다.
일례로서, 서버 제어부(113)는, CCTV 영상 데이터로부터 산정된 선별점수에 따라 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터 각각에 영상 등급을 부여하고, 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 각각의 영상 등급에 대응되는 관제사 모니터로 출력할 수 있다. 예를 들면, 서버 제어부(113)는 해당 CCTV 영상 데이터의 선별점수가 0~9점인 경우에는 해당 CCTV 영상을 관제사 모니터(150)에 출력하지 않을 수 있고, 해당 CCTV 영상 데이터의 선별점수가 10~15점인 경우에는 모니터링 3등급으로 분류하여 모니터링 3등급에 대응되는 관제사 모니터에 해당 CCTV 영상 데이터를 전송할 수 있다. 또한, 서버 제어부(113)는 해당 CCTV 영상 데이터의 선별점수가 16~20점인 경우에는 모니터링 2등급으로 분류하여 모니터링 2등급에 대응되는 관제사 모니터에 해당 CCTV 영상 데이터를 전송할 수 있고, 해당 CCTV 영상 데이터의 선별점수가 21점 이상인 경우에는 모니터링 1등급으로 분류하여 모니터링 1등급에 대응되는 관제사 모니터에 해당 CCTV 영상 데이터를 전송할 수 있다. 일례로서, 모니터링 1등급에 대응되는 관제사 모니터는 중앙에 배치되고 더욱 큰 화면을 구비할 수 있으며, 모니터링 2등급 또는 3등급에 대응되는 관제사 모니터는 주변부에 배치되고 상대적으로 작은 화면을 구비할 수 있다. 이에 따라, CCTV 관제사는 각 영상 등급에 해당되는 CCTV 영상을 등급의 중요도에 따라 효과적으로 모니터링할 수 있게 된다. 또한, 자동선별요소들을 통해 산출된 선별점수가 최소 등급 기준보다 낮은 경우에는 모니터링이 불필요한 CCTV 영상으로 판단하고 모니터에 출력하지 않을 수 있다.
실시예에 따라, 상기 서버 제어부(113)는, 각각의 영상 등급에 대응되는 선별점수의 범위를 다양하게 설정할 수 있다. 일례로서, 서버 제어부(113)는 각각의 영상 등급에 대응되는 선별점수의 범위를 상기 적어도 하나의 CCTV 영상별로 다르게 설정할 수 있다. 예를 들어, 서버 제어부(113)는 제1 CCTV 카메라(130_1)에서 촬영된 CCTV 영상은 선별점수가 21점 이상인 경우 모니터링 1등급으로 분류하고, 제n CCTV 카메라(130_n)에서 촬영된 CCTV 영상을 선별점수가 25점 이상인 경우 모니터링 1등급으로 분류하는 것과 같이 설정할 수 있다. 또한, 상기 서버 제어부(113)는, 각각의 영상 등급에 대응되는 선별점수의 범위를 촬영 시간대 또는 촬영 요일, 특정일인지 여부 등에 따라 다르게 설정할 수도 있다. 즉, 평일보다는 휴일에 유동인구가 많고 밤보다는 낮에 유동인구가 많은 것이 일반적이므로 CCTV 촬영 지역의 특성을 반영하여 각각의 영상 등급에 대응되는 선별점수의 범위가 촬영 시간대 또는 촬영 요일, 특정일인지 여부 등에 따라 다르게 설정될 수 있다.
한편, 상기 서버 제어부(113)는, 적어도 하나의 CCTV 카메라(130)로부터 전송받은 적어도 하나의 CCTV 영상을 자동선별요소에 따라 산정된 선별점수 순서에 따라 적어도 하나의 관제사 모니터(150)에 출력할 수도 있다.
또한, 상기 서버 제어부(113)는, 적어도 하나의 CCTV 카메라(130)로부터 전송받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 주기적으로 분석하여, 각각의 CCTV 영상의 영상 등급을 주기적으로 업데이트할 수 있다.
한편, 서버 제어부(113)는, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)의 부분으로서 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)에 저장되어 실행되는 소프트웨어 응용프로그램에 의해 구현되고 동작될 수 있다. 또한, 서버 제어부(113)는, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)의 다양한 구성요소를 제어하고 다양한 데이터를 처리하는 구성요소로서, CPU 프로세서와 같은 중앙처리장치에 의해 구현될 수 있다. 상기 서버 제어부(113)의 동작에 대한 상세한 설명은 도 2를 참조하여 상술하기로 하고 여기에서는 자세한 설명을 생략한다.
인터페이스부(115)는 사용자로부터 입력받은 신호를 서버 제어부(113)로 전송할 수 있다. 상기 인터페이스부(115)는, 터치스크린, 키보드 및 마우스와 같이 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)를 제어하기 위해 사용자로부터 인터페이스 신호를 입력받을 수 있는 다양한 형태의 입력 장치에 의해 구현될 수 있으며, 통상의 기술자에게 알려진 범위에서 다양하게 변경될 수 있다.
데이터베이스부(117)는 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터, 자동선별요소들에 대한 데이터 및 선별점수들에 대한 데이터 등 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)의 동작에 필요한 다양한 데이터를 저장할 수 있고, 통상의 기술자에게 알려진 다양한 데이터 저장 장치에 의해 구현될 수 있다. 상기 데이터베이스부(117)는, HDD(Hard Disk Drive), EEPROM(Electrically Erasable and Programmable Read Only Memory) 등과 같은 다양한 형태의 저장장치로 구현될 수 있다.
적어도 하나의 CCTV 카메라(130)는 적어도 하나의 CCTV 영상을 촬영하여 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)로 전송할 수 있다. 적어도 하나의 CCTV 카메라(130)는 제1 CCTV 카메라(130_1) 내지 제n CCTV 카메라(130_n)를 포함할 수 있으며, n은 자연수일 수 있다. 적어도 하나의 CCTV 카메라(130) 각각은, 전방의 영상을 촬영하여 CCTV 영상 데이터를 생성할 수 있고, 생성된 CCTV 영상 데이터를 변조 및 증폭하여 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)로 전송할 수 있다. 일례로서, 적어도 하나의 CCTV 카메라(130)는 신호 변조(Modulation) 및 신호 증폭(Amplification) 회로가 내장될 수 있으며, 200만 화소 이상의 HD급 고화질 영상 데이터를 생성할 수 있다.
상기 적어도 하나의 CCTV 카메라(130)는 사각의 박스 형태 또는 원형의 돔(Dome) 형태 또는 카메라 일체형 등 다양한 형태로 구현될 수 있으며, CCTV 영상 데이터의 송신 또는 수신을 위한 입출력 단자를 포함할 수 있다. 상기 입출력 단자는 BNC 입출력 단자, 2P 입출력 단자(RJ-11 입력 단자), RJ-45 입출력 단자일 수 있고, 이외에도 영상 데이터 전송이 가능한 다양한 케이블과 결합 가능한 입출력 단자로 구현될 수 있다. 일례로서, 적어도 하나의 CCTV 카메라(130)는 동축케이블(Coaxial Cable), 2P 케이블 및 UTP 케이블(Unshielded Twisted Pair Cable) 등에 의해 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)에 연결될 수 있다.
적어도 하나의 관제사 모니터(150)는 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 화면에 표시할 수 있다. 일례로서, 적어도 하나의 관제사 모니터(150)는 제1 관제사 모니터(150_1) 내지 제n 관제사 모니터(150_n)를 포함할 수 있으며, n은 자연수일 수 있다. 일례로서, 상기 적어도 하나의 관제사 모니터(150)는 상술한 바와 같이 등급별로 분류될 수 있으며, CRT 모니터, 액정표시장치(LCD), 발광다이오드(LED), 유기발광다이오드(OLED) 등 다양한 형태의 디스플레이 장치에 의해 구현될 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템(100)은, U-City 통합관제센터나 CCTV 통합관제센터에 24시간 적용될 수 있고, 수많은 CCTV 영상 중에 모니터링이 필요한 영상을 자동적으로 선별하여 CCTV 영상을 중요도에 따라 분류된 영상 등급에 해당되는 관제사 모니터(150)에 제공할 수 있다. 수많은 CCTV 관제를 지속적으로 할 경우 관제요원의 모니터 능력이 저하될 수 있는데, 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템(100)은, 이러한 것을 방지하고 집중적이고 효과적인 모니터링 서비스를 제공할 수 있는 장점이 있다. 도 1에 도시된 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 시스템(100)의 동작에 대한 구체적인 설명은 도 2 내지 도 4를 참조하여 추가로 상술하기로 한다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법을 나타내는 순서도(Flowchart)이다. 일례로서, 도 2에 도시된 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법(200)은 도 1을 참조하여 상술한 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버(110)에 의해 수행될 수 있다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법(200)은, 서버 통신부(111)가 적어도 하나의 CCTV 영상을 촬영하는 적어도 하나의 CCTV 카메라(130)로부터 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 전송받는 단계(S21)를 포함할 수 있다. S21 단계에 대한 설명은 도 1을 참조하여 적어도 하나의 CCTV 카메라(130) 및 서버 통신부(111)에 대해 상술한 바 있으므로 자세한 설명은 생략한다.
다음으로, 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법(200)은, 서버 제어부가 서버 통신부로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터에 대응되는 자동선별요소에 따라 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하는 단계(S22)를 포함할 수 있다.
도 1을 참조하여 상술한 바와 같이, 상기 자동선별요소는, 적어도 하나의 CCTV 영상에서 감지되는 움직임의 개수에 대응되는 모션감지 개수를 포함할 수 있고, 서버 제어부(113)는, 상기 모션감지 개수에 따라 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 수 있다. 또한, 상기 자동선별요소는, 적어도 하나의 CCTV 영상에서 서버 제어부(113) 또는 서버 관리자에 의해 미리 지정된 특정 영역에 대응되는 모션감지 영역을 더 포함할 수 있고, 서버 제어부(113)는, 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 때 모션감지 영역에서 감지된 움직임의 개수를 더 반영할 수 있다. 또한, 상기 자동선별요소는, 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임 감지가 지속된 시간에 대응되는 모션감지 지속시간을 더 포함할 수 있고, 서버 제어부(113)는, 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 때 상기 모션감지 지속시간을 더 반영할 수 있다. 또한, 상기 자동선별요소는, 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임이 감지된 객체가 이동하는 패턴에 대응되는 모션진행 패턴을 더 포함할 수 있고, 서버 제어부(113)는, 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정할 때 상기 모션진행 패턴을 더 반영할 수 있다.
다음으로, 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법(200)은, 서버 제어부(113)가 상기 산정된 선별점수에 따라 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분류하여 적어도 하나의 관제사 모니터(150)로 출력하는 단계(S23)를 포함할 수 있다.
도 1을 참조하여 상술한 바와 같이, 서버 제어부(113)는, 상기 산정된 선별점수에 따라 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터 각각에 영상 등급을 부여할 수 있고, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 각각의 영상 등급에 대응되는 관제사 모니터로 출력할 수 있다. 또한, 서버 제어부(113)는, 각각의 영상 등급에 대응되는 선별점수의 범위를 상기 적어도 하나의 CCTV 영상별로 다르게 설정 가능하고, 시간대 또는 요일에 따라 다르게 설정 가능할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법(200)은, 도 1을 참조하여 상술한 내용과 유사하므로 추가적인 설명은 생략한다.
한편, 본 발명에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법은, 도 1 및 도 2를 참조하여 상술한 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 의해 수행될 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법은, 하드웨어와 결합되어 도 1 및 도 2를 참조하여 상술한 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램에 의해 수행될 수 있다.
도 3 및 도 4는 본 발명의 일실시예에 따른 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버가 자동선별요소에 따라 CCTV 영상의 선별점수를 산정하는 방법을 예시적으로 나타내는 도면이다. 일례로서, 도 3 및 도 4는, 해당 CCTV 영상 데이터의 선별점수가 0~9점인 경우에는 해당 CCTV 영상을 관제사 모니터(150)에 출력하지 않고, 해당 CCTV 영상 데이터의 선별점수가 10~15점인 경우에는 모니터링 3등급으로 분류하며, 해당 CCTV 영상 데이터의 선별점수가 16~20점인 경우에는 모니터링 2등급으로 분류하고, 해당 CCTV 영상 데이터의 선별점수가 21점 이상인 경우에는 모니터링 1등급으로 분류하는 경우를 가정한 것이다. 또한, 도 3 및 도 4는, 움직이는 객체 1개당 선별점수 1점을 부여하고, 모션감지 영역인 곳에서 움직이는 객체가 감지되는 경우에는 선별점수 5점을 부여하며, 객체의 움직임이 지속된 시간이 10초 이상인 경우 선별점수 3점을 더 부여하고, 복수 개의 객체가 서로 겹치는 경우 선별점수 3점을 부여하며, 복수 개의 객체가 서로 충돌하는 패턴과 같은 이상 패턴이 감지되는 경우 선별점수 10점을 부여하는 경우를 가정한 것이다. 상기 영상 등급에 대응되는 선별점수의 범위와 각각의 움직임에 따라 부여하는 선별점수의 크기는 다양하게 변경될 수 있음은 도 1을 참조하여 상술한 바와 같다.
도 3의 좌측 CCTV 영상을 참조하면, 화면에서 감지된 움직이는 객체의 개수가 3개이므로 선별점수 3점을 줄 수 있고, 모션감지 영역으로 설정된 노란색 위험지역에서 1개의 움직이는 객체가 감지되었으므로 선별점수 5점을 줄 수 있으며, 모션감지 지속시간이 10초 이상으로 감지되어 선별점수 3점을 줄 수 있고, 이상이 있는 모션진행 패턴이 검출되지 않았으므로 선별점수 0점을 줄 수 있다. 이러한 선별점수의 합계가 11점이므로 해당 CCTV 영상을 3등급으로 분류하고 3등급 관제사 모니터에 출력할 수 있다.
도 3의 우측 CCTV 영상을 참조하면, 화면에서 감지된 움직이는 객체의 개수가 4개이므로 선별점수 4점을 줄 수 있고, 모션감지 영역으로 설정된 노란색 위험지역에서 2개의 움직이는 객체가 감지되었으므로 선별점수 10점을 줄 수 있으며, 모션감지 지속시간이 10초 이상으로 감지되어 선별점수 3점을 줄 수 있고, 이상이 있는 모션진행 패턴이 검출되지 않았으므로 선별점수 0점을 줄 수 있다. 이러한 선별점수의 합계가 17점이므로 해당 CCTV 영상을 2등급으로 분류하고 2등급 관제사 모니터에 출력할 수 있다.
다음으로, 도 4의 좌측 CCTV 영상을 참조하면, 화면에서 감지된 움직이는 객체의 개수가 6개이므로 선별점수 6점을 줄 수 있고, 모션감지 영역으로 설정된 노란색 위험지역에서 1개의 움직이는 객체가 감지되었으므로 선별점수 5점을 줄 수 있으며, 복수 개의 객체가 서로 겹친 영역이 2곳이므로 선별점수 6점을 줄 수 있고, 모션감지 지속시간이 10초 이상으로 감지되어 선별점수 3점을 줄 수 있으며, 이상이 있는 모션진행 패턴이 검출되지 않았으므로 선별점수 0점을 줄 수 있다. 이러한 선별점수의 합계가 20점이므로 해당 CCTV 영상을 2등급으로 분류하고 2등급 관제사 모니터에 출력할 수 있다.
도 4의 우측 CCTV 영상을 참조하면, 화면에서 감지된 움직이는 객체의 개수가 3개이므로 선별점수 3점을 줄 수 있고, 모션감지 영역으로 설정된 노란색 위험지역에서 1개의 움직이는 객체가 감지되었으므로 선별점수 5점을 줄 수 있으며, 복수 개의 객체가 서로 겹친 영역이 1곳이므로 선별점수 3점을 줄 수 있으며, 모션감지 지속시간이 10초 이상으로 감지되어 선별점수 3점을 줄 수 있고, 아래 방향으로 이동하는 차량의 진행 패턴과 좌측으로 이동하는 사람의 진행 패턴이 겹치는 이상 패턴이 검출되었으므로 선별점수 10점을 줄 수 있다. 이러한 선별점수의 합계가 24점이므로 해당 CCTV 영상을 1등급으로 분류하고 1등급 관제사 모니터에 출력할 수 있다.
한편, 도 3 내지 도 4에 도시된 화면들은 모두 예시적인 것으로서, 사각형 위험지역이나 화면의 구성 등은 통상의 기술자에게 알려진 범위에서 다양하게 변경될 수 있다.
본 명세서에 기재된 다양한 실시예들은 하드웨어, 미들웨어, 마이크로코드, 소프트웨어 및/또는 이들의 조합에 의해 구현될 수 있다. 예를 들어, 다양한 실시예들은 하나 이상의 주문형 반도체(ASIC)들, 디지털 신호 프로세서(DSP)들, 디지털 신호 프로세싱 디바이스(DSPD)들, 프로그램어블 논리 디바이스(PLD)들, 필드 프로그램어블 게이트 어레이(FPGA)들, 프로세서들, 컨트롤러들, 마이크로컨트롤러들, 마이크로프로세서들, 여기서 제시되는 기능들을 수행하도록 설계되는 다른 전자 유닛들 또는 이들의 조합 내에서 구현될 수 있다.
또한, 예를 들어, 다양한 실시예들은 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독가능한 매체에 수록되거나 인코딩될 수 있다. 컴퓨터-판독가능한 매체에 수록 또는 인코딩된 명령들은 프로그램 가능한 프로세서 또는 다른 프로세서로 하여금 예컨대, 명령들이 실행될 때 방법을 수행하게끔 할 수 있다. 컴퓨터-판독가능한 매체는 컴퓨터 저장 매체, 및 하나의 장소로부터 다른 장소로 컴퓨터 프로그램의 이송을 용이하게 하는 임의의 매체를 포함하는 통신 매체 모두를 포함한다. 저장 매체는 컴퓨터에 의해 액세스될 수 있는 임의의 가용 매체일 수도 있다. 예를 들어, 이러한 컴퓨터-판독가능한 매체는 RAM, ROM, EEPROM, CD-ROM 또는 기타 광학 디스크 저장 매체, 자기 디스크 저장 매체 또는 기타 자기 저장 디바이스, 또는 원하는 프로그램 코드를 컴퓨터에 의해 액세스 가능한 명령들 또는 데이터 구조들의 형태로 반송하거나 저장하는데 이용될 수 있는 임의의 다른 매체를 포함할 수 있다.
이러한 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 등은 본 명세서에 기술된 다양한 동작들 및 기능들을 지원하도록 동일한 디바이스 내에서 또는 개별 디바이스들 내에서 구현될 수 있다. 추가적으로, 본 발명에서 "~부"로 기재된 구성요소들, 유닛들, 모듈들, 컴포넌트들 등은 함께 또는 개별적이지만 상호 운용가능한 로직 디바이스들로서 개별적으로 구현될 수 있다. 모듈들, 유닛들 등에 대한 서로 다른 특징들의 묘사는 서로 다른 기능적 실시예들을 강조하기 위해 의도된 것이며, 이들이 개별 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 실현되어야만 함을 필수적으로 의미하지 않는다. 오히려, 하나 이상의 모듈들 또는 유닛들과 관련된 기능은 개별 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 수행되거나 또는 공통의 또는 개별의 하드웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들 내에 통합될 수 있다.
특정한 순서로 동작들이 도면에 도시되어 있지만, 이러한 동작들이 원하는 결과를 달성하기 위해 도시된 특정한 순서, 또는 순차적인 순서로 수행되거나, 또는 모든 도시된 동작이 수행되어야 할 필요가 있는 것으로 이해되지 말아야 한다. 임의의 환경에서는, 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 더욱이, 상술한 실시예에서 다양한 구성요소들의 구분은 모든 실시예에서 이러한 구분을 필요로 하는 것으로 이해되어서는 안 되며, 기술된 구성요소들이 일반적으로 단일 소프트웨어 제품으로 함께 통합되거나 다수의 소프트웨어 제품으로 패키징될 수 있다는 것이 이해되어야 한다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의해서 정해져야 할 것이다.
110: CCTV 자동선별 모니터링 관리서버
111: 서버 통신부 113: 서버 제어부
115: 인터페이스부 117: 데이터베이스부
130: CCTV 카메라 150: 관제사 모니터
111: 서버 통신부 113: 서버 제어부
115: 인터페이스부 117: 데이터베이스부
130: CCTV 카메라 150: 관제사 모니터
Claims (16)
- 적어도 하나의 CCTV 영상을 촬영하는 적어도 하나의 CCTV 카메라, CCTV 자동선별 모니터링 관리서버 및 적어도 하나의 관제사 모니터를 포함하는 CCTV 자동선별 모니터링 시스템에 있어서,
상기 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버는,
상기 적어도 하나의 CCTV 카메라로부터 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 전송받는 서버 통신부; 및
상기 서버 통신부로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터에 대응되는 자동선별요소에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하고, 상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분류하여 상기 적어도 하나의 관제사 모니터로 출력하는 서버 제어부를 포함하고,
상기 자동선별요소는,
상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 감지되는 움직임의 개수에 대응되는 모션감지 개수, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 상기 서버 제어부 또는 서버 관리자에 의해 미리 지정된 특정 영역에 대응되는 모션감지 영역, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임 감지가 지속된 시간에 대응되는 모션감지 지속시간 및 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임이 감지된 객체가 이동하는 패턴에 대응되는 모션진행 패턴을 포함하고,
상기 서버 제어부는,
상기 모션감지 개수, 상기 모션감지 영역에서 감지된 움직임의 개수, 상기 모션감지 지속시간 및 상기 모션진행 패턴에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하며,
상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터 각각에 영상 등급을 부여하고, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 각각의 영상 등급에 대응되는 관제사 모니터로 출력하고, 상기 산정된 선별점수가 최소 등급 기준보다 낮은 CCTV 영상 데이터는 상기 관제사 모니터로 출력하지 않으며,
각각의 영상 등급에 대응되는 선별점수의 범위를 상기 적어도 하나의 CCTV 영상별로 다르게 설정 가능하고, 시간대 또는 요일에 따라 다르게 설정 가능한 것을 특징으로 하는 CCTV 자동선별 모니터링 시스템. - 적어도 하나의 CCTV 영상을 촬영하는 적어도 하나의 CCTV 카메라로부터 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 전송받는 서버 통신부; 및
상기 서버 통신부로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터에 대응되는 자동선별요소에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하고, 상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분류하여 적어도 하나의 관제사 모니터로 출력하는 서버 제어부를 포함하고,
상기 자동선별요소는,
상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 감지되는 움직임의 개수에 대응되는 모션감지 개수, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 상기 서버 제어부 또는 서버 관리자에 의해 미리 지정된 특정 영역에 대응되는 모션감지 영역, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임 감지가 지속된 시간에 대응되는 모션감지 지속시간 및 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임이 감지된 객체가 이동하는 패턴에 대응되는 모션진행 패턴을 포함하고,
상기 서버 제어부는,
상기 모션감지 개수, 상기 모션감지 영역에서 감지된 움직임의 개수, 상기 모션감지 지속시간 및 상기 모션진행 패턴에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하며,
상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터 각각에 영상 등급을 부여하고, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 각각의 영상 등급에 대응되는 관제사 모니터로 출력하고, 상기 산정된 선별점수가 최소 등급 기준보다 낮은 CCTV 영상 데이터는 상기 관제사 모니터로 출력하지 않으며,
각각의 영상 등급에 대응되는 선별점수의 범위를 상기 적어도 하나의 CCTV 영상별로 다르게 설정 가능하고, 시간대 또는 요일에 따라 다르게 설정 가능한 것을 특징으로 하는 CCTV 자동선별 모니터링 관리서버. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 서버 통신부가 적어도 하나의 CCTV 영상을 촬영하는 적어도 하나의 CCTV 카메라로부터 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 전송받는 단계;
서버 제어부가 상기 서버 통신부로부터 입력받은 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분석하여 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터에 대응되는 자동선별요소에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하는 단계; 및
상기 서버 제어부가 상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 분류하여 적어도 하나의 관제사 모니터로 출력하는 단계를 포함하고,
상기 자동선별요소는,
상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 감지되는 움직임의 개수에 대응되는 모션감지 개수, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 상기 서버 제어부 또는 서버 관리자에 의해 미리 지정된 특정 영역에 대응되는 모션감지 영역, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임 감지가 지속된 시간에 대응되는 모션감지 지속시간 및 상기 적어도 하나의 CCTV 영상에서 움직임이 감지된 객체가 이동하는 패턴에 대응되는 모션진행 패턴을 포함하고,
상기 서버 제어부는,
상기 모션감지 개수, 상기 모션감지 영역에서 감지된 움직임의 개수, 상기 모션감지 지속시간 및 상기 모션진행 패턴에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터의 선별점수를 산정하며,
상기 산정된 선별점수에 따라 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터 각각에 영상 등급을 부여하고, 상기 적어도 하나의 CCTV 영상 데이터를 각각의 영상 등급에 대응되는 관제사 모니터로 출력하고, 상기 산정된 선별점수가 최소 등급 기준보다 낮은 CCTV 영상 데이터는 상기 관제사 모니터로 출력하지 않으며,
각각의 영상 등급에 대응되는 선별점수의 범위를 상기 적어도 하나의 CCTV 영상별로 다르게 설정 가능하고, 시간대 또는 요일에 따라 다르게 설정 가능한 것을 특징으로 하는 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법. - 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 삭제
- 제9항에 기재된 CCTV 자동선별 모니터링 관리방법을 수행하는 프로그램이 기록된 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020180037770A KR102412905B1 (ko) | 2015-10-26 | 2018-03-30 | Cctv 자동선별 모니터링 시스템, cctv 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법 |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR20150148761 | 2015-10-26 | ||
KR1020150148761 | 2015-10-26 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020180037770A Division KR102412905B1 (ko) | 2015-10-26 | 2018-03-30 | Cctv 자동선별 모니터링 시스템, cctv 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20170048219A KR20170048219A (ko) | 2017-05-08 |
KR101846537B1 true KR101846537B1 (ko) | 2018-04-06 |
Family
ID=58630608
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020160139833A KR101846537B1 (ko) | 2015-10-26 | 2016-10-26 | Cctv 자동선별 모니터링 시스템, cctv 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법 |
KR1020180037770A KR102412905B1 (ko) | 2015-10-26 | 2018-03-30 | Cctv 자동선별 모니터링 시스템, cctv 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020180037770A KR102412905B1 (ko) | 2015-10-26 | 2018-03-30 | Cctv 자동선별 모니터링 시스템, cctv 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법 |
Country Status (5)
Country | Link |
---|---|
US (1) | US10447975B2 (ko) |
EP (1) | EP3370416B1 (ko) |
KR (2) | KR101846537B1 (ko) |
CN (1) | CN108353149B (ko) |
WO (1) | WO2017074005A1 (ko) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102125022B1 (ko) | 2020-03-31 | 2020-06-19 | 김형진 | 영상 분석 서버의 동작 방법과 이를 이용한 영상 감지 서비스 제공 방법 |
KR102245501B1 (ko) | 2020-11-25 | 2021-04-29 | 주식회사 아이지오 | 딥러닝을 활용한 저화질 cctv 영상 기반의 객체 복원 시스템 |
KR102346760B1 (ko) | 2021-07-26 | 2022-01-03 | (주)모든서버 | 인공지능 기반의 cctv 영상처리를 위한 서버의 제어 방법, 장치 및 시스템 |
Families Citing this family (13)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101954951B1 (ko) * | 2017-08-31 | 2019-03-06 | 이정무 | 다중 영상 표시 방법 |
KR102035592B1 (ko) * | 2017-12-27 | 2019-10-23 | 소프트온넷(주) | 육안 인식 검사원의 부하경감을 위한 등급별 영상인식 기술을 이용한 cctv 영상내 의심물체 부분검사 지원 시스템 및 방법 |
KR102021929B1 (ko) * | 2018-05-15 | 2019-09-17 | 주식회사 이엠따블유 | 범죄 위험 알림 시스템 및 방법 |
KR102534295B1 (ko) * | 2018-05-29 | 2023-05-17 | 엘에스일렉트릭(주) | Hmi 장치 및 hmi 장치의 데이터 출력방법 |
KR102211448B1 (ko) * | 2018-07-16 | 2021-02-03 | 이노뎁 주식회사 | 움직임 벡터의 시각화 처리 기반의 다채널 압축영상 표시 방법 |
KR102227641B1 (ko) * | 2019-02-26 | 2021-03-12 | 이정무 | 다중 영상 표시 방법 및 이를 위한 다중 영상 관리 서버, 다중 영상 표시 시스템, 컴퓨터 프로그램, 그 기록매체 |
KR102024149B1 (ko) * | 2019-04-03 | 2019-09-23 | 주식회사 데이터넷 | 지능형 스마트 선별 관제 시스템 |
KR102144531B1 (ko) * | 2019-07-10 | 2020-08-14 | (주)아이지오 | 딥 러닝 영상분석을 활용한 객체 메타데이터 기반의 자동 선별관제 방법 |
KR102105892B1 (ko) * | 2019-11-25 | 2020-04-29 | 주식회사 인텔리빅스 | 스마트관제서비스장치 및 그 장치의 구동방법 |
KR102399770B1 (ko) * | 2020-11-04 | 2022-05-19 | 한국전자기술연구원 | Cctv 카메라 검색 방법, 장치 및 시스템 |
CN113852788A (zh) * | 2021-09-03 | 2021-12-28 | 泰华智慧产业集团股份有限公司 | 一种基于视频智能分析的城市管理*** |
KR20240030635A (ko) | 2022-08-31 | 2024-03-07 | 주식회사 키스톤소프트 | Cctv 영상 표시 방법, 이를 위한 컴퓨터 프로그램 |
CN116777713B (zh) * | 2023-08-24 | 2023-11-03 | 湖南天成新宇网络科技有限公司 | 基于数据分析的智慧园区安全管理方法和*** |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100980314B1 (ko) * | 2008-12-11 | 2010-09-06 | 한국철도기술연구원 | 역사내 우범 지역 감시 시스템 |
KR101436283B1 (ko) * | 2014-03-28 | 2014-08-29 | 주식회사 성우음향정보통신 | 영상분석 서버를 통한 미래 발생범죄 예측 시스템 |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH10320671A (ja) * | 1997-05-15 | 1998-12-04 | Nec Eng Ltd | 情報表示装置及び情報表示プログラムを記録した記録媒体 |
JP2003523647A (ja) * | 1999-03-16 | 2003-08-05 | セントラル リサーチ ラボラトリーズ リミティド | 閉回路テレビジョン(cctv)カメラおよびシステム |
US20050225634A1 (en) * | 2004-04-05 | 2005-10-13 | Sam Brunetti | Closed circuit TV security system |
US20050285937A1 (en) * | 2004-06-28 | 2005-12-29 | Porikli Fatih M | Unusual event detection in a video using object and frame features |
TWI263174B (en) * | 2005-06-07 | 2006-10-01 | Avermedia Tech Inc | Monitoring system and method thereof |
KR100883065B1 (ko) * | 2007-08-29 | 2009-02-10 | 엘지전자 주식회사 | 모션 검출에 의한 녹화 제어장치 및 방법 |
US9325951B2 (en) * | 2008-03-03 | 2016-04-26 | Avigilon Patent Holding 2 Corporation | Content-aware computer networking devices with video analytics for reducing video storage and video communication bandwidth requirements of a video surveillance network camera system |
JP2009225239A (ja) | 2008-03-18 | 2009-10-01 | Bij:Kk | 監視システム、監視制御装置、監視制御方法及びプログラム |
KR100948195B1 (ko) | 2008-06-02 | 2010-03-17 | (주)로드피아 | 영상 보안 시스템 |
KR101081861B1 (ko) | 2009-06-29 | 2011-11-09 | 주식회사세오 | 움직이는 객체의 영상정보에 기반한 폭행상황 검출방법 |
CN102860003A (zh) * | 2010-03-09 | 2013-01-02 | 常州环视高科电子科技有限公司 | 监控***及方法 |
KR20110119022A (ko) | 2010-04-26 | 2011-11-02 | 주식회사 에스원 | 전자지도의 다자참여 지역등급 설정의 경로확정방법 |
KR101178539B1 (ko) * | 2010-08-12 | 2012-08-30 | 아이브스테크놀러지(주) | 통합 플랫폼 설계 기법을 이용한 지능형 영상 보안 시스템 및 방법 |
RU2442217C1 (ru) * | 2011-01-17 | 2012-02-10 | Павел Анатольевич Клопов | Способ многоканального видеонаблюдения транспортных развязок |
EP2731087B1 (en) | 2012-11-12 | 2015-01-14 | Axis AB | Monitoring method and camera |
KR101509223B1 (ko) | 2013-03-07 | 2015-04-10 | 최숙자 | 모니터링 자동 포착기능이 구비된 보안 시스템 및 그 보안 처리방법 |
KR101471846B1 (ko) | 2014-03-28 | 2014-12-12 | 주식회사 로보티어 | Fx 감시카메라를 제어하는 콘트롤박스 및 fx 보안 시스템 및 fx 보안시스템 제어방법 |
CN204013875U (zh) * | 2014-05-27 | 2014-12-10 | 安徽华盛科技控股股份有限公司 | 智能安防监控*** |
KR20150112712A (ko) | 2014-06-05 | 2015-10-07 | 주식회사 성우음향정보통신 | 객체 행동패턴 cctv 영상 분석서버 |
US9767363B2 (en) * | 2015-10-30 | 2017-09-19 | Google Inc. | System and method for automatic detection of spherical video content |
-
2016
- 2016-10-26 KR KR1020160139833A patent/KR101846537B1/ko active IP Right Grant
- 2016-10-26 CN CN201680062742.4A patent/CN108353149B/zh active Active
- 2016-10-26 EP EP16860188.8A patent/EP3370416B1/en active Active
- 2016-10-26 WO PCT/KR2016/012061 patent/WO2017074005A1/ko active Application Filing
- 2016-10-26 US US15/771,240 patent/US10447975B2/en active Active
-
2018
- 2018-03-30 KR KR1020180037770A patent/KR102412905B1/ko active IP Right Grant
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100980314B1 (ko) * | 2008-12-11 | 2010-09-06 | 한국철도기술연구원 | 역사내 우범 지역 감시 시스템 |
KR101436283B1 (ko) * | 2014-03-28 | 2014-08-29 | 주식회사 성우음향정보통신 | 영상분석 서버를 통한 미래 발생범죄 예측 시스템 |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102125022B1 (ko) | 2020-03-31 | 2020-06-19 | 김형진 | 영상 분석 서버의 동작 방법과 이를 이용한 영상 감지 서비스 제공 방법 |
KR20210121993A (ko) | 2020-03-31 | 2021-10-08 | 김형진 | 영상 분석 서버의 동작 방법과 이를 이용한 영상 감지 서비스 제공 방법 |
KR102245501B1 (ko) | 2020-11-25 | 2021-04-29 | 주식회사 아이지오 | 딥러닝을 활용한 저화질 cctv 영상 기반의 객체 복원 시스템 |
KR102346760B1 (ko) | 2021-07-26 | 2022-01-03 | (주)모든서버 | 인공지능 기반의 cctv 영상처리를 위한 서버의 제어 방법, 장치 및 시스템 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
EP3370416A1 (en) | 2018-09-05 |
US20180324392A1 (en) | 2018-11-08 |
CN108353149B (zh) | 2020-10-13 |
EP3370416C0 (en) | 2023-07-19 |
US10447975B2 (en) | 2019-10-15 |
EP3370416B1 (en) | 2023-07-19 |
KR20170048219A (ko) | 2017-05-08 |
CN108353149A (zh) | 2018-07-31 |
KR102412905B1 (ko) | 2022-06-24 |
KR20180037164A (ko) | 2018-04-11 |
EP3370416A4 (en) | 2019-03-13 |
WO2017074005A1 (ko) | 2017-05-04 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101846537B1 (ko) | Cctv 자동선별 모니터링 시스템, cctv 자동선별 모니터링 관리서버 및 관리방법 | |
US10854062B2 (en) | Fire monitoring system | |
CN109154976B (zh) | 通过机器学习训练对象分类器的***和方法 | |
CA2824330C (en) | An integrated intelligent server based system and method/systems adapted to facilitate fail-safe integration and/or optimized utilization of various sensory inputs | |
US20060222206A1 (en) | Intelligent video behavior recognition with multiple masks and configurable logic inference module | |
JP2018173914A (ja) | 画像処理システム、撮像装置、学習モデル作成方法、情報処理装置 | |
KR101835552B1 (ko) | 스마트 팩토리 작업환경 관제시스템 | |
KR101964683B1 (ko) | 스마트 영상처리장치 및 그 장치의 구동방법 | |
CN114237087A (zh) | 监控***预警方法、装置及计算机可读存储介质 | |
US20230005176A1 (en) | Throwing position acquisition method and apparatus, computer device and storage medium | |
US10248870B2 (en) | Traffic-counting system and method thereof | |
CN104599427A (zh) | 一种用于公路隧道的智能图像型火灾报警*** | |
KR101454644B1 (ko) | 보행자 추적기를 이용한 서성거림을 탐지하는 방법 | |
JP2022526071A (ja) | 状況認識監視 | |
KR20220077404A (ko) | 근로자 안전을 위한 다단계 작업현장 안전 관제 방법 및 시스템 | |
KR102635902B1 (ko) | Ai 로봇을 이용한 건설 현장의 작업 공정별 상황 인식 및 안전 관리 시스템 | |
KR101453386B1 (ko) | 차량 지능형 검색 시스템 및 그 동작방법 | |
KR101088153B1 (ko) | 콤보형 영상 감시 시스템 및 영상 감시 방법 | |
KR101870900B1 (ko) | 다목적 감시 이원화 시스템의 통합 운영시스템 및 그 운영방법 | |
CN109544855A (zh) | 基于计算机视觉的轨道交通综合监控火灾闭路电视***及实现方法 | |
CN117255463B (zh) | 设备故障告警方法、装置、设备、介质和智能照明设备 | |
KR101330776B1 (ko) | 영상감시 시스템 및 그 제어방법 | |
KR102635901B1 (ko) | Ai 로봇을 이용한 건설 현장의 위험 객체 인식 시스템 및 그 방법 | |
KR102466709B1 (ko) | Cctv의 영상 처리를 통한 이상 행동 모니터링 방법, 장치 및 시스템 | |
CN102999988B (zh) | 一种应用智能可视化报警***分析报警的方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A201 | Request for examination | ||
E902 | Notification of reason for refusal | ||
E701 | Decision to grant or registration of patent right | ||
GRNT | Written decision to grant |