KR102663282B1 - 군중 밀집도 자동 측정 시스템 - Google Patents

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KR102663282B1 KR1020230076740A KR20230076740A KR102663282B1 KR 102663282 B1 KR102663282 B1 KR 102663282B1 KR 1020230076740 A KR1020230076740 A KR 1020230076740A KR 20230076740 A KR20230076740 A KR 20230076740A KR 102663282 B1 KR102663282 B1 KR 102663282B1
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Abstract

본 발명은 촬영된 영상을 활용하여 군중 밀집도를 실시간으로 계산하고 예측 및 안내할 수 있는 군중 밀집도 자동 측정 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 촬영수단을 통해 촬영된 영상으로부터 사람 수를 카운팅하여 실시간으로 군중 밀집도를 계산하는 것으로, 설정된 지역을 촬영하는 적어도 하나의 촬영수단; 및 상기 촬영수단을 통해 촬영된 영상으로부터 사람을 파악하고, 파악된 각각의 사람이 위치된 거리에 따라 사람 수 카운팅 방법을 다르게 적용하여 촬영된 영상속의 전체 사람 수를 카운팅하며, 이를 바탕으로 상기 설정된 지역의 군중 밀집도를 계산하는 처리부를 포함하는 군중 밀집도 자동 측정 시스템에 관한 것이다.

Description

군중 밀집도 자동 측정 시스템{CROWD DENSITY AUTOMATIC MEASUREMENT SYSTEM}
본 발명은 군중 밀집도 자동 측정 시스템에 관한 것으로서, 특히 촬영된 영상을 활용하여 군중 밀집도를 실시간으로 계산하고 예측할 수 있는 군중 밀집도 자동 측정 시스템에 관한 것이다.
최근, 도시나 대규모 이벤트가 발생하는 지역에서의 인파 밀집, 군중 통제 및 안전 문제에 대한 관심이 증가하고 있는 실정이다. 이에 따라 군중의 밀집도를 신속하게 파악하고 관리하는 것은 안전 사고 예방을 위해 매우 중요하다 할 것이다.
그러나, 현재까지의 방법들은 보통 수동적인 조사나 경험적인 추정을 기반으로 하고 있어, 정확성과 효율성 측면에서 한계를 가지고 있다.
이에 촬영수단을 통해 얻은 영상 데이터를 활용하여 실시간으로 군중 밀집도를 계산하고 예측하며, 위험 상황에 대해 신속히 안내할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
(0001) 국내등록특허공보 제10-1176947호
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 촬영수단을 통해 얻은 영상 데이터를 활용하여 실시간으로 군중 밀집도를 계산하고 예측할 수 있는 군중 밀집도 자동 측정 시스템을 제공하는데 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 다른 기술적 과제는, 영상 속의 사람 수를 카운팅함에 있어 거리에 따라 다른 카운팅 방법을 제시하여 전체 사람 수를 정확히 계산할 수 있는 군중 밀집도 자동 측정 시스템을 제공하는데 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 기술적 과제는, 촬영된 영상 데이터와 인파 흐름 분석을 통해 군중 밀집도의 예측과 위험 상황의 감지를 실시간으로 수행할 수 있는 군중 밀집도 자동 측정 시스템을 제공하는데 있다.
본 발명에서 이루고자 하는 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명인 군중 밀집도 자동 측정 시스템은, 촬영수단을 통해 촬영된 영상으로부터 사람 수를 카운팅하여 실시간으로 군중 밀집도를 계산하는 것으로, 설정된 지역을 촬영하는 적어도 하나의 촬영수단; 및 상기 촬영수단을 통해 촬영된 영상으로부터 사람을 파악하고, 파악된 각각의 사람이 위치된 거리에 따라 사람 수 카운팅 방법을 다르게 적용하여 촬영된 영상속의 전체 사람 수를 카운팅하며, 이를 바탕으로 상기 설정된 지역의 군중 밀집도를 계산하는 처리부를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 촬영수단은, 설정된 지역 전체를 촬영하는 광각 카메라; 및 상기 광각 카메라를 통해 촬영된 영상에서 어느 특정된 곳의 군중 밀집도가 설정된 수치 이상으로 파악될 경우, 상기 특정된 곳을 정밀하게 촬영하는 적어도 하나의 팬/틸트/줌 카메라를 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 사람 수 카운팅 방법은, 상기 사람이 위치된 거리가 설정된 제1 이격거리 이상이면 원거리로 판단하여 사람의 머리만 카운팅하고, 상기 사람이 위치된 거리가 설정된 상기 제1 이격거리 미만이면 근거리로 판단하여 사람 전신을 카운팅하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 처리부는, 영상 속의 군중 밀집도와 함께 인파 흐름도를 함께 파악하여 군중 밀집도를 예측하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 처리부는, 상기 군중 밀집도 및 상기 인파 흐름도를 통해 군중 밀집도가 높아질 지역을 함께 예측하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 처리부는, 상기 촬영수단을 통해 촬영된 영상으로부터 사람이 다니는 도로를 파악하고, 파악된 도로의 폭을 반영하여 군중 밀집도가 높아질 지역을 함께 예측하는 것을 특징으로 한다.
또한, 군중 밀집도가 설정된 수치 이상으로 나타나는 위험 상황 발생시, 이를 감지하여 안내하는 표시부를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
또한, 상기 표시부는, 상기 촬영수단을 통한 영상을 모니터링하는 관제소나 상기 설정된 지역에 위치된 사람들이 파악할 수 있는 장소 중 적어도 어느 한 곳에 배치되는 것을 특징으로 한다.
상기 본 발명의 양태들은 본 발명의 바람직한 실시례들 중 일부에 불과하며, 본원 발명의 기술적 특징들이 반영된 다양한 실시례들이 당해 기술분야의 통상적인 지식을 가진 자에 의해 이하 상술할 본 발명의 상세한 설명을 기반으로 도출되고 이해될 수 있다.
이상에서 상술한 본 발명은 다음과 같은 효과가 있다.
먼저, 촬영된 영상 데이터를 처리하여 실시간으로 군중의 밀집도를 계산할 수 있으므로, 실시간으로 인파 상황을 모니터링하고 즉각적인 대응 조치를 취할 수 있다.
또한, 다양한 거리에서 사람을 파악하고 사람과의 거리에 따라 사람 수를 정확하게 카운팅하는 방법을 제시함으로써, 근거리와 원거리에서 발생하는 인파에 대한 정확한 분석이 가능하다.
또한, 영상 데이터와 인파 흐름 분석을 통해 군중 밀집도의 예측과 위험 상황의 감지가 가능하므로, 사전에 위험 지역을 예측하고 제반 조치를 취할 수 있다.
또한, 표시부를 통해 관제소나 일반 사용자가 군중 밀집도를 실시간으로 모니터링하고 즉각적인 조치를 취할 수 있으므로, 보다 빠른 안전 조치가 가능하다.
또한, 전술한 효과들을 통해 군중 관리와 안전 관리 분야에서 현장 운영자 및 관리자들에게 큰 도움을 제공할 수 있다.
본 발명에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
도 1은 본 발명인 군중 밀집도 자동 측정 시스템의 일 실시례에 따른 구성 개념도.
이하, 본 발명의 일부 실시례들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시례를 설명함에 있어, 관련된 공지구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시례에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
또한, 본 발명의 실시례의 구성 요소를 설명하는 데 있어서, 제 1, 제 2, A, B, (a), (b) 등의 용어를 사용할 수 있다. 이러한 용어는 그 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하기 위한 것일 뿐, 그 용어에 의해 해당 구성 요소의 본질이나 차례 또는 순서 등이 한정되지 않는다. 어떤 구성 요소가 다른 구성요소에 "연결", "결합" 또는 "접속"된다고 기재된 경우, 그 구성 요소는 그 다른 구성요소에 직접적으로 연결되거나 접속될 수 있지만, 각 구성 요소 사이에 구성 요소가 "연결", "결합" 또는 "접속"될 수도 있다고 이해되어야 할 것이다.
도 1은 본 발명인 군중 밀집도 자동 측정 시스템의 일 실시례에 따른 구성 개념도이다.
먼저, 도 1을 참조하여 본 발명인 군중 밀집도 자동 측정 시스템을 설명하면 다음과 같다.
본 발명인 군중 밀집도 자동 측정 시스템은 촬영수단을 통해 촬영된 영상으로부터 사람 수를 카운팅하여 실시간으로 군중 밀집도를 계산하는 것으로, 촬영수단(10) 및 처리부(20)를 포함하여 구성될 수 있다.
촬영수단(10)은 광각 카메라(11)와 팬/틸트/줌 카메라(12)로 구성될 수 있다. 광각 카메라(11)는 설정된 지역 전체를 촬영할 수 있으며, 촬영된 영상을 처리부(20)로 전달하여 초기 군중 밀집도 추정에 사용될 수 있다.
광각 카메라(11)를 통해 촬영된 영상은 처리부(20)로 전달될 수 있다.
처리부(20)는 전달받은 영상을 분석하여 사람 개개인을 식별할 수 있다. 사람 개개인을 식별하기 위해 얼굴 인식, 몸체 인식 등의 기술을 사용할 수 있다. 이를 위해 컴퓨터 비전 기술과 영상 처리 알고리즘을 활용할 수 있다.
처리부(20)에서 활용되는 컴퓨터 비전 기술은 다양한 영상 처리 알고리즘과 기술을 포함할 수 있다. 이러한 기술들은 영상 데이터를 분석하고 이해하기 위해 사용될 수 있다.
컴퓨터 비전 기술로는 객체 인식, 객체 추적, 세그멘테이션, 광학 문자 인식 및 군집화 기술 등이 사용될 수 있다.
객체 인식(Object Recognition) 기술은 영상에서 특정 객체를 식별하는 기술이다. 이를 위해 학습된 알고리즘과 딥러닝 기술을 사용하여 객체의 특징을 추출하고, 데이터베이스와 비교하여 객체를 인식할 수 있다. 예를 들어, 얼굴 인식 기술을 활용하여 사람의 얼굴을 식별할 수 있다.
객체 추적(Object Tracking) 기술은 영상에서 특정 객체의 움직임을 실시간으로 추적하는 기술이다. 이를 위해 이전 프레임과 현재 프레임의 차이를 분석하고, 객체의 이동 경로를 예측할 수 있다. 객체 추적은 군중 밀집도를 계산하거나 특정 객체의 동선을 분석하는 데 활용될 수 있다.
세그멘테이션(Segmentation) 기술은 영상에서 객체의 경계를 정확하게 추출하는 기술이다. 이를 통해 객체와 배경을 구분하고, 개별 객체의 영역을 정확히 추출할 수 있다. 세그멘테이션은 사람 개개인을 식별, 군중 밀집도 분석 등에 활용될 수 있다.
광학적 문자 인식(Optical Character Recognition, OCR) 기술은 영상에서 텍스트를 인식하고 추출하는 기술이다. 광각 카메라로 촬영된 영상에서 특정 지역의 텍스트를 인식하여 도로명, 신호등, 안내판 등을 분석하고 처리할 수 있다.
군집화(Clustering) 기술은 비슷한 특성을 갖는 데이터를 자동으로 그룹화하는 기술이다. 영상에서 사람들을 군집화하여 개개인을 식별하고 군중 밀집도를 계산하는 데 사용될 수 있다.
전술한 컴퓨터 비전 기술은 다양한 상황에 따라 조합되거나 개별적으로 사용될 수 있으며, 처리부(20)에서는 이러한 기술들을 활용하여 영상 데이터를 분석하고 군중 밀집도 계산에 활용할 수 있다.
한편, 본 발명은 영상 전처리 기술을 적용할 수 있다. 예컨대, Super resolution(고해상도 변환), 저조도 개선(Low-light enhancement) 및 안개 제거(Defoggy) 기술 등을 적용할 수 있다.
전술한 바와 같이, 고해상도 변환 기술은 저해상도 영상을 고해상도 영상으로 변환하는 기술이다. 일반적으로 저해상도 영상은 이미지나 비디오의 세부 정보가 부족하거나 품질이 낮은 경우에 발생할 수 있다. 고해상도 변환 기술은 이러한 저해상도 영상을 보다 선명하고 고해상도로 재구성하는 방법을 제공한다. 이를 위해 이미지나 비디오의 고해상도 정보를 추정하고, 저해상도 입력에 대한 추가적인 세부 정보를 생성하는 다양한 알고리즘과 기술이 사용될 수 있다.
저조도 개선 기술은 저조도 조건에서 촬영된 영상을 개선하는 기술이다. 저조도 환경에서 촬영된 영상은 밝기가 부족하고 세부 정보가 흐릿하거나 손실된 경우가 많다.
저조도 개선 기술은 이러한 저조도 영상의 품질을 향상시키기 위해 다양한 기술을 사용할 수 있다. 예컨대, 영상의 밝기를 조절하고, 노이즈 감소 기술을 적용하거나, 세부 정보를 보정하는 등의 방법을 사용하여 저조도 영상의 시각적 품질을 개선할 수 있다.
안개 제거 기술은 안개나 스모그와 같은 날씨 조건으로 인해 흐릿하거나 탁한 영상을 개선하는 기술이다. 안개나 스모그는 영상에 안개 현상을 유발하여 시각적 선명도와 대비를 감소시킬 수 있다. 안개 제거 기술은 이러한 안개 현상을 제거하고 영상의 선명도, 대비 및 색상을 개선하기 위해 다양한 알고리즘과 기술을 사용, 예컨대 안개를 제거하기 위해 영상에서 픽셀 강도와 색상 차이를 분석하고 보정하거나, 광학 흡수 모델을 적용하여 안개를 제거하는 등의 방법을 사용할 수 있다.
이러한 영상 전처리 기술들은 영상의 시각적 품질을 향상시키고, 세부 정보를 복원하거나 보정함으로써 영상 분석 및 컴퓨터 비전 작업에 유용하게 사용될 수 있다.
사람 개개인을 식별한 후, 처리부(20)는 사람들의 위치와 거리를 계산할 수 있다.
광각 카메라(11)를 통해 촬영된 영상으로부터 사람들의 위치와 거리를 계산하기 위해 다음과 같은 절차를 수행할 수 있다.
먼저, 광각 카메라(11)로 촬영된 영상을 전처리하여 필요한 정보를 추출하는데, 이 과정에는 영상의 왜곡 보정, 배경 제거, 노이즈 제거 등이 포함될 수 있다.
처리부(20)에서는 전술한 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 개개인을 인식하고 추적할 수 있다. 이를 위해 객체 인식 알고리즘과 추적 알고리즘을 사용할 수 있다. 객체 인식은 사람들의 특징을 추출하고 식별하는 과정을 의미하며, 추적은 사람들의 움직임을 실시간으로 추적하는 과정을 의미한다.
객체 인식 및 추적을 통해 사람들의 개별적 위치를 파악할 수 있다. 이를 위해 영상에서 사람들의 위치를 표시하거나 좌표로 저장할 수 있다. 좌표는 보통 영상 내의 픽셀 단위로 표현될 수 있으며, 사람들의 위치를 나타내는 좌표 데이터를 생성할 수 있다.
상기 좌표 데이터, 즉 사람들의 위치 좌표를 통해 거리를 계산할 수 있다. 거리 계산은 일반적으로 유클리드 거리(Euclidean distance)를 사용하여 수행될 수 있다. 유클리드 거리는 두 점 사이의 직선 거리를 계산하는 방법으로, 사람들의 위치 좌표를 사용하여 개별 사람들 간의 거리를 계산할 수 있다.
한편, 촬영된 영상만을 가지고도 카메라와의 거리 및 면적을 계산할 수 있다.
일례로, 깊이 추정 기술은 영상에서 객체의 거리를 추정하는 기술로써, 이를 통해 카메라와의 거리를 추정할 수 있다. 깊이 추정 기술은 다양한 방법으로 구현될 수 있으며, 실시간 깊이 맵 생성, 스테레오 비전, 시간차 스테레오 비전 등의 기술을 사용할 수 있다. 이를 통해 촬영된 장면의 깊이 정보를 추정하고, 카메라와의 거리를 계산할 수 있다.
또한, 촬영된 영상에서 객체의 크기와 비율을 분석하여 카메라와의 거리를 추정할 수 있다. 이를 위해 사전에 측정된 표준 객체의 크기나 사람의 평균 신장 등을 기준으로 비교하고 계산할 수 있다. 이는 객체의 크기와 거리 사이의 관계를 사용하여 거리를 추정하는 방법이다.
또한, 영상처리 기술을 활용하여 카메라와의 거리를 추정할 수 있다. 이를 위해 영상에서의 객체 크기, 픽셀 밀도, 원근 등을 분석하여 거리를 계산하는 방법을 사용할 수 있다. 이 방법은 객체의 크기와 픽셀 밀도를 기반으로 거리에 대한 통계적 모델을 생성하고, 촬영된 영상을 분석하여 거리를 추정할 수 있다.
상기 절차를 통해 광각 카메라(11)를 통해 촬영된 영상으로부터 사람들 각각의 위치와 거리를 계산할 수 있으며, 이를 토대로 사람들의 수를 카운팅(counting)하고 군중 밀집도를 계산할 수 있다.
군중 밀집도는 광각 카메라(11)를 통해 촬영된 영상으로부터 추출된 사람들의 위치 정보를 기반으로 계산될 수 있다. 군중 밀집도를 다음의 절차를 통해 계산될 수 있다.
먼저, 광각 카메라(11)로부터 추출된 사람들의 개별적 위치 좌표를 활용할 수 있으며, 전술한 바와 같이 영상 내의 픽셀 좌표 또는 실제 공간 좌표로 표현될 수 있다.
군중 밀집도를 계산하기 위해 분석하고자 하는 설정된 지역을 정의할 수 있다. 상기 설정된 지역은 주어진 문제나 응용에 따라 다르게 정의될 수 있으며, 예컨대 도로, 광장, 이벤트 장소 등이 설정된 지역이 될 수 있다.
이와 같이 설정된 지역 내의 사람들의 수를 계산하여 군중 밀집도를 추정할 수 있다. 군중 밀집도 계산 방법은 다양하게 적용될 수 있으며, 상황과 요구에 따라 다를 수 있다. 예를 들어, 설정된 지역 내의 픽셀 수를 사람들의 위치로부터 계산하거나, 설정된 지역 내에 위치한 사람들의 수를 직접 카운팅하는 방법 등이 사용될 수 있다.
군중 밀집도 계산 결과는 일반적으로 사람들의 수 또는 단위 면적당 사람들의 수로 표현 즉, 설정된 지역 내에 있는 사람들의 수, 또는 단위 면적당 사람들의 수로 군중 밀집도를 나타낼 수 있다.
이러한 절차를 통해 광각 카메라를 통해 촬영된 영상으로부터 추출된 사람들의 위치 정보를 활용하여 설정된 지역의 군중 밀집도를 계산할 수 있으므로, 군중 밀집도가 높아질 지역을 예측하고, 이를 바탕으로 보다 정확한 군중 관리 및 안전 대책을 수립할 수 있다.
광각 카메라(11)의 넓은 시야각을 활용하여 설정된 지역 내의 사람들의 위치를 파악할 수 있으며, 사람들의 위치와 거리에 따라 군중 밀집도 카운팅 방법을 다르게 적용할 수 있다. 예를 들어, 설정된 제1 이격거리 이상에 위치한 사람들은 원거리로 판단하여 사람의 머리만 카운팅하고, 제1 이격거리 미만에 위치한 사람들은 근거리로 판단하여 사람 전신을 카운팅할 수 있다. 즉, 촬영된 영상에서 근거리에 위치한 사람들은 상대적으로 크게 나타나므로 이미지 처리를 통해 식별하기가 용이하나, 원거리에 위치한 사람들은 전체적인 형상을 일일이 파악하기가 용이하지 않으므로 상대적으로 파악하기 용이한 머리수만을 파악하여 카운팅할 수 있다.
영상처리 소프트웨어는 근거리와 원거리에 따라 사용할 수 있는 다양한 기술과 알고리즘을 포함할 수 있다. 일반적으로 근거리 영상처리는 비교적 작은 영역을 대상으로 하는 경우를 의미하며, 원거리 영상처리는 넓은 영역을 대상으로 하는 경우를 의미할 수 있다.
근거리에서는 디테일한 객체 감지와 추적이 중요하므로, 객체 감지 알고리즘을 활용하여 사람이나 다른 객체를 식별할 수 있어야 한다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 객체 감지 알고리즘인 YOLO(You Only Look Once)나 Faster R-CNN(Region-based Convolutional Neural Networks)을 사용할 수 있다. 객체 추적을 위해서는 시각적 추적 알고리즘을 사용하여 개별 객체의 이동 경로를 추적할 수 있다.
또한, 근거리 영상처리에서는 영상의 보정과 개선이 중요하다. 왜곡 보정, 색상 보정, 노이즈 제거 등을 수행하여 영상의 품질을 향상시킬 수 있으며, 필터링 기법이나 영상 복원 알고리즘 등을 사용할 수 있다.
또한, 근거리 영상처리에서는 객체 인식, 세그멘테이션, 모션 추정 등의 컴퓨터 비전 기술이 활용될 수 있다. 딥러닝 기반의 알고리즘을 사용하여 객체를 식별하고, 동작을 분석하고, 특징을 추출할 수 있다.
또한, 근거리 영상처리에서는 분석된 결과를 저장하고 분석하여 시각적으로 표시하는 기능이 필요하다. 이를 위해 데이터베이스 시스템이나 그래프 및 차트 생성 라이브러리를 활용하여 데이터를 관리하고 시각화할 수 있다.
반면, 원거리에서는 작은 크기의 사람이나 객체를 정확하게 감지하고 추적하기 어려울 수 있으므로, 다른 접근 방식과 기술이 사용될 수 있다.
원거리 영상에서는 객체의 크기가 상대적으로 작아지거나 해상도가 낮아질 수 있으므로, 이를 보완하기 위해 영상에서 객체의 크기를 조정하고, 필요에 따라 정규화하는 작업이 필요하다. 여기서 크기 조정은 영상의 확대 또는 축소를 의미하고, 정규화는 영상을 표준화하여 일관된 크기로 변환하는 것을 의미한다.
원거리에서는 작은 크기의 사람이나 객체를 정확하게 감지하기 어려울 수 있다. 따라서 원거리 영상처리에서는 크기 불변 기술이나 특징 추출 알고리즘을 활용하여 객체를 감지할 수 있다. 예를 들어, 스케일 불변 특징 변환(Scale-Invariant Feature Transform, SIFT)이나 SURF(Speeded-Up Robust Features) 같은 특징 추출 알고리즘을 사용할 수 있다.
또한, 원거리 영상에서는 객체를 주변 환경과 함께 고려하여 분석해야 하며, 객체의 크기와 모양을 파악하고, 주변의 배경이나 다른 객체와의 관계를 이해하는 것이 중요하다. 이를 위해 컨텍스트 모델링 알고리즘을 사용하여 객체를 감지하고 분류할 수 있다. 예를 들어, 컨텍스트 모델링을 위해 주변 픽셀의 정보를 활용하는 CRF(Conditional Random Field)를 사용할 수 있다.
또한, 원거리 영상에서는 해상도가 낮아 세부 정보가 부족한 경우가 많다. 슈퍼 해상도(Super Resolution) 기술은 낮은 해상도의 영상을 고해상도 영상으로 복원하는 기법으로, 원거리에서의 객체 감지와 추적을 개선하는 데 사용될 수 있다. 예를 들어, 딥러닝 기반의 슈퍼 해상도 기술을 사용하여 원거리 영상의 해상도를 향상시킬 수 있다.
이와 같이 근거리와 원거리에 따라 사람 수를 카운하는 방법을 달리하여 전체적인 사람들의 수를 계산함으로써 전체 군중 밀집도를 계산할 수 있으며, 이를 통해 초기 군중 밀집도를 추정할 수 있다.
광각 카메라(11)를 이용한 초기 군중 밀집도 추정치는 후속 분석 및 예측에 활용될 수 있다.
팬/틸트/줌 카메라(12)는 군중 밀집도가 설정된 수치 이상으로 증가하는 특정 지점을 정밀하게 촬영하기 위해 사용될 수 있다. 광각 카메라(11)에서 감지된 군중 밀집도가 설정된 임계값을 초과할 경우, 팬/틸트/줌 카메라(12)는 해당 지점을 자동으로 촬영하도록 동작하며, 해당 지점에 대한 상세한 영상을 제공할 수 있다.
한편, 광각 카메라(11)를 통한 군중 밀집도 수치가 설정된 수치 이상으로 증가하는 지점이 발생하면, 발생된 특정 지점을 적어도 하나의 팬/틸트/줌 카메라(12)를 통해 촬영할 수 있다. 예컨대, 상기 특정 지점을 두 개의 팬/틸트/줌 카메라(12)를 통해 촬영할 수 있으며, 어느 하나의 팬/틸트/줌 카메라(12)를 통해 상기 특정 지점을 정면에서 촬영한다면 나머지 다른 하나의 팬/틸트/줌 카메라(12)를 통해 상기 특정 지점을 정면과는 다른 각도에서 촬영할 수 있다. 이를 위해 팬/틸트/줌 카메라(12)는 적어도 복수 개로 구성하고, 각각의 구성 위치를 달리할 수 있다. 이와 같은 배치를 통해 사람이 겹쳐질 때 정확히 카운트되지 않는 문제를 해결할 수 있다.
팬/틸트/줌 카메라(12)를 통한 영상 분석도 전술한 광각 카메라(11)에 대한 영상 분석 기술을 적용할 수 있다.
처리부(20)는 군중 밀집도와 인파 흐름도를 함께 분석하여 군중 밀집도를 예측할 수 있다. 이를 통해 처리부(20)는 군중 밀집도가 높아질 지역을 예측하고, 표시부(30)를 통해 위험 상황 발생 시 안내 및 경고할 수 있다.
또한, 처리부(20)는 촬영수단(10)을 통해 촬영된 영상으로부터 사람이 다니는 도로를 파악할 수 있다. 또한 파악된 도로의 폭을 계산하고 계산된 결과를 반영하여 군중 밀집도가 높아질 지역을 함께 예측할 수 있다.
이를 위해 먼저, 영상 처리 기술을 사용하여 영상에서 도로와 관련된 객체를 탐지한다. 이를 위해 컴퓨터 비전 기술 중 하나인 객체 탐지(Object Detection) 기술을 사용할 수 있다. 객체 탐지는 영상에서 특정 객체, 예컨대 도로를 식별하고 경계 상자(bounding box)로 표시하는 기술이다.
객체 탐지 결과를 기반으로 도로 영역을 추출할 수 있다. 이 단계에서는 객체 탐지 결과 중 도로에 해당하는 경계 상자를 식별하고, 해당 영역을 도로로 인식한다.
추출된 도로 영역에서 도로의 폭을 계산할 수 있다. 이를 위해 도로의 폭을 추정하기 위한 다양한 기하학적 계산 및 패턴 분석 기술을 사용할 수 있다. 예를 들어, 추출된 도로 영역에서 가로 또는 세로 방향의 픽셀 거리를 측정하거나, 도로 주변의 환경과의 비교를 통해 도로 폭을 추정할 수도 있다. 도로의 폭과 인구 밀집도 간에는 일정한 관계가 있을 수 있으며, 추정된 도로 폭과 인구 밀집도 데이터를 결합하여 위험도를 계산할 수 있다. 이를 위해 사전에 정의된 위험도 모델이나 규칙을 사용하여 도로 폭과 인구 밀집도에 따른 위험도 값을 할당할 수 있다.
이와 같은 방법을 사용하여 촬영수단(10)을 통해 취득된 영상에서 도로를 자동으로 탐지하고 도로 폭을 계산하여 인구 밀집도에 따른 위험도에 반영할 수 있다.
표시부(30)는 군중 밀집도가 설정된 수치 이상으로 나타나는 위험 상황을 감지하고 관련 정보를 안내하기 위해 사용될 수 있다.
표시부(30)는 촬영수단(10)을 통해 촬영된 영상을 모니터링하는 관제소나 설정된 지역에 위치된 사람들이 파악할 수 있는 장소 중 적어도 어느 한 곳에 배치될 수 있다.
표시부(30)는 다양한 형태의 디스플레이 장치를 포함할 수 있다. 예컨대, LCD 모니터, LED 패널, 전광판, 프로젝터 등이 사용될 수 있다. 이러한 디스플레이 장치를 통해 촬영된 영상, 군중 밀집도 정보, 위험 상황에 대한 안내 메시지, 경로 안내 등을 표시할 수 있다.
표시부(30)는 음성 안내나 경보음 등의 오디오 기능을 포함할 수 있다. 이를 통해 시각적으로 정보를 제공하는 동시에 청각적으로도 안내할 수 있다.
표시부(30)는 군중 밀집도가 설정된 수치 이상으로 증가하는 위험 상황을 감지하면, 적절한 경고 신호를 발생시킬 수 있다. 예를 들어, 경보음, 비상등의 점멸, 경고 메시지 등을 통해 사람들에게 안내할 수 있다.
또한, 표시부(30)는 관제소나 설정된 지역의 관리자에게 위험 상황에 대한 알림을 전송할 수도 있다. 이를 통해 적시에 대응 조치를 취할 수 있으며, 필요한 경우 응급 서비스나 관련 기관에 연락하여 지원을 요청할 수 있다.
표시부는 촬영수단을 통해 촬영하는 지역에 위치된 사람들이 휴대한 모바일기기일 수 있다.
휴대한 모바일기기에 설치되는 특정 애플리케이션을 통해 표시부 기능을 구현할 수 있다. 이 애플리케이션은 촬영된 영상, 군중 밀집도 정보, 위험 상황 알림 등을 사용자에게 표시하고, 필요한 경우 경고 메시지를 전달할 수 있다.
또한, 설정된 지역에 위치한 사람들이 휴대한 모바일기기에 알림 메시지를 전송하여 위험 상황에 대한 경고를 제공할 수 있다. 이를 위해 푸시 알림 또는 SMS 메시지 등을 활용하여 사용자에게 정보를 전달할 수 있다.
또한, 휴대한 모바일기기의 GPS(Global Positioning System) 또는 기타 위치 기반 기술을 활용하여 사용자의 현재 위치를 파악하고, 해당 위치에 대한 군중 밀집도 정보를 제공할 수 있다. 이를 통해 사용자는 자신이 위치한 지역의 군중 상태를 실시간으로 확인할 수 있다.
또한, 촬영된 영상 데이터를 휴대한 모바일기기의 화면으로 공유하여 사용자에게 표시할 수도 있다. 이를 위해 영상 스트리밍 기술이나 화면 공유 애플리케이션 등을 활용하여 실시간으로 영상을 전달하고 표시할 수 있다.
이상에서 설명한 본 발명에 따르면, 실시간으로 인파 상황을 모니터링하고 즉각적인 대응 조치를 취할 수 있으며, 근거리와 원거리에서 발생하는 인파에 대한 정확한 분석이 가능하고, 사전에 위험 지역을 예측하고 제반 조치를 취할 수 있으며, 보다 빠른 안전 조치가 가능함은 물론, 전술한 효과들을 통해 군중 관리와 안전 관리 분야에서 현장 운영자 및 관리자들에게 큰 도움을 제공할 수 있다.
이상에서, 본 발명의 실시례를 구성하는 모든 구성 요소들이 하나로 결합하거나 결합하여 동작하는 것으로 설명되었다고 해서, 본 발명이 반드시 이러한 실시례에 한정되는 것은 아니다. 즉, 본 발명의 목적 범위 안에서라면, 그 모든 구성 요소들이 하나 이상으로 선택적으로 결합하여 동작할 수도 있다. 또한, 이상에서 기재된 "포함하다", "구성하다" 또는 "가지다" 등의 용어는, 특별히 반대되는 기재가 없는 한, 해당 구성 요소가 내재할 수 있음을 의미하는 것이므로, 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것으로 해석되어야 한다. 기술적이거나 과학적인 용어를 포함한 모든 용어들은, 다르게 정의되지 않는 한, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다. 사전에 정의된 용어와 같이 일반적으로 사용되는 용어들은 관련 기술의 문맥상의 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 발명에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 게시된 실시례들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시례에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
10: 촬영수단 11: 광각 카메라
12: 팬/틸트/줌 카메라 20: 처리부
30: 표시부

Claims (8)

  1. 촬영수단을 통해 촬영된 영상으로부터 사람 수를 카운팅하여 실시간으로 군중 밀집도를 계산하는 것으로,
    설정된 지역을 촬영하는 적어도 하나의 촬영수단; 및
    상기 촬영수단을 통해 촬영된 영상으로부터 사람을 파악하고, 파악된 각각의 사람이 위치된 거리에 따라 사람 수 카운팅 방법을 다르게 적용하여 촬영된 영상속의 전체 사람 수를 카운팅하며, 이를 바탕으로 상기 설정된 지역의 군중 밀집도를 계산하는 처리부를 포함하고,
    상기 처리부는,
    객체 인식, 객체 추적, 세그멘테이션, 광학 문자 인식 및 군집화 기술을 포함하는 컴퓨터 비전 기술; 및
    고해상도 변환, 저조도 개선 및 안개 제거 기술을 포함하는 영상 처리 알고리즘을 적용하며,
    상기 처리부는,
    영상 속의 군중 밀집도와 함께 인파 흐름도를 함께 파악하여 군중 밀집도를 예측하며,
    상기 군중 밀집도 및 상기 인파 흐름도를 통해 군중 밀집도가 높아질 지역을 함께 예측하고,
    상기 촬영수단을 통해 촬영된 영상으로부터 사람이 다니는 도로를 파악하고, 파악된 도로의 폭을 반영하여 군중 밀집도가 높아질 지역을 함께 예측하며,
    군중 밀집도가 설정된 수치 이상으로 나타나는 위험 상황 발생시, 이를 감지하여 안내하는 표시부를 더 포함하고,
    상기 표시부는,
    군중이 밀집된 지역에 배치된 LCD 모니터, LED 패널, 전광판 및 프로젝터를 통해 군중이 밀집된 상태를 촬영한 영상, 군중 밀집도 정보, 위험 상황에 대한 안내 메시지 및 경로 안내를 시각적, 청각적으로 표시하며,
    상기 설정된 지역에 위치된 사람들이 파악할 수 있는 장소에 배치되고,
    상기 촬영수단은,
    설정된 지역 전체를 촬영하는 광각 카메라; 및
    상기 광각 카메라를 통해 촬영된 영상에서 어느 특정된 곳의 군중 밀집도가 설정된 수치 이상으로 파악될 경우, 상기 특정된 곳을 정밀하게 촬영하는 적어도 하나의 팬/틸트/줌 카메라를 포함하되,
    상기 팬/틸트/줌 카메라는 상기 특정된 곳을 서로 다른 각도에서 촬영하는 복수 개의 팬/틸트/줌 카메라로 구성되며,
    상기 표시부는 상기 촬영수단을 통해 촬영하는 지역에 위치된 사람들이 휴대한 모바일기기를 포함하고,
    상기 휴대한 모바일기기에 설치되는 특정 애플리케이션을 통해 군중 밀집도 정보, 위험 상황 알림이 표시됨과 동시에 상기 촬영수단을 통해 촬영된 영상이 함께 표시되며,
    상기 사람 수 카운팅 방법은,
    상기 사람이 위치된 거리가 설정된 제1 이격거리 이상이면 원거리로 판단하여 사람의 머리만 카운팅하고,
    상기 사람이 위치된 거리가 설정된 상기 제1 이격거리 미만이면 근거리로 판단하여 사람 전신을 카운팅하는 군중 밀집도 자동 측정 시스템.
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