KR20110079939A - Image sensing agent and security system of usn complex type - Google Patents
Image sensing agent and security system of usn complex type Download PDFInfo
- Publication number
- KR20110079939A KR20110079939A KR1020100000040A KR20100000040A KR20110079939A KR 20110079939 A KR20110079939 A KR 20110079939A KR 1020100000040 A KR1020100000040 A KR 1020100000040A KR 20100000040 A KR20100000040 A KR 20100000040A KR 20110079939 A KR20110079939 A KR 20110079939A
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- image
- sensor
- data
- event
- unit
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B25/00—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems
- G08B25/01—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium
- G08B25/10—Alarm systems in which the location of the alarm condition is signalled to a central station, e.g. fire or police telegraphic systems characterised by the transmission medium using wireless transmission systems
-
- 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
- G08B13/19617—Surveillance camera constructional details
- G08B13/1963—Arrangements allowing camera rotation to change view, e.g. pivoting camera, pan-tilt and zoom [PTZ]
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
- G08B3/00—Audible signalling systems; Audible personal calling systems
- G08B3/10—Audible signalling systems; Audible personal calling systems using electric transmission; using electromagnetic transmission
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08C—TRANSMISSION SYSTEMS FOR MEASURED VALUES, CONTROL OR SIMILAR SIGNALS
- G08C17/00—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link
- G08C17/02—Arrangements for transmitting signals characterised by the use of a wireless electrical link using a radio link
-
- 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
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Emergency Management (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
Description
본 발명은 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 이벤트 발생 감시 지역에 감시 카메라와 센서노드를 설치하여 이벤트 발생 여부 판단함에 있어 영상 객체 인식 알고리즘을 통한 영상 객체의 분석시, USN 센서기술을 결합하여 이벤트 발생에 따른 신뢰성 및 정확성이 향상된 결과를 획득할 수 있도록 한 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an image sensing agent and a USN complex security system. More particularly, the present invention relates to an image sensing agent and a USN complex security system. The present invention relates to an image sensing agent and a USN complex security system that combine USN sensor technology to obtain a result of improved reliability and accuracy according to an event occurrence.
일반적으로 사물을 인식하고 위치를 파악하기 위해 전통적인 방법으로 CCTV(Close Circuit Television)를 이용한 영상 인식기술을 사용해 왔는데, 상기 영상 인식기술은 각 사물에 대하여 미리 영상 데이터베이스를 구축하여 저장한 후, 새로 들어온 입력 영상과 비교하여 영상 객체를 인식할 수 있도록 하는 방식을 사용해 오고 있다.In general, image recognition technology using CCTV (Close Circuit Television) has been used as a traditional method for recognizing and locating objects. The image recognition technology has been newly constructed after storing and storing image database for each object. In comparison with the input image, a method of recognizing the image object has been used.
상기 CCTV는 특정 건축물 또는 특정 시설등에서 유선 텔레비전을 이용해 영상을 전달하는 장치로, 산업용, 교육용, 의료용, 방재용 및 사내의 화상정보 전달용 등으로 그 용도가 다양하게 사용되고 있으며, 상기 CCTV는 인간의 시각 확장수단으로 사용되어 원거리에 있는 장소를 관찰하고, 인체의 근접이 불가능한 장소를 관찰하고, 다수인의 동시 관찰 또는 집중적인 감시 등을 목적으로 여러가지 분야에서 폭넓게 사용되고 있다.The CCTV is a device that transmits video using a cable television in a specific building or a specific facility, and its use is widely used for industrial, educational, medical, disaster prevention, and in-house image information transmission. Used as a means of visual expansion, it is widely used in various fields for the purpose of observing remote places, observing places where the human body is impossible to approach, observing multiple people simultaneously or intensively monitoring.
상기 CCTV를 이용한 영상 인식시스템은 CCTV를 이용하여 감시 구역내의 이상여부를 감시하는데, CCTV를 감시할 장소에 설치하고, CCTV에 의해 촬영되는 비디오 신호는 중앙의 관리실에 설치된 모니터로 전송하여 디스플레이되고, 상기 모니터장치에 디스플레이된 화면을 사용자가 계속 주시하여 도난이나 화재 등과 같은 이상상태가 발생하는 것을 모니터링할 수 있게 된다.The image recognition system using the CCTV to monitor the abnormality in the surveillance area using the CCTV, it is installed in the CCTV monitoring place, the video signal taken by the CCTV is displayed by transmitting to the monitor installed in the central management room, The user can keep an eye on the screen displayed on the monitor device to monitor the occurrence of abnormal conditions such as theft or fire.
종래의 CCTV를 이용한 영상 인식시스템은 중앙의 관리실에 관리자가 배치되어 모니터링할 수 있도록 하고, 상기 CCTV에서 촬영한 영상을 모니터를 통해 단순히 디스플레이 하는 기능만 있기 때문에 출입문의 통제 여부, 동적 움직임의 감지 여부, 화재 경보 등의 이상상황(이하 '이벤트'라 한다)가 발생하게 되더라도 관리자가 실시간으로 파악하지 못하는 경우에는 이벤트 상황에 대한 적절한 대처를 할 수 없게 되는 문제점이 있다.In the conventional CCTV image recognition system, the administrator can be placed and monitored in the central management room and simply display the image captured by the CCTV through a monitor. Even if an abnormal situation such as a fire alarm (hereinafter referred to as an event) occurs, if the administrator does not grasp in real time, there is a problem in that it is not possible to appropriately deal with the event situation.
최근 들어 유비쿼터스 기술의 등장으로 인해 CCTV 카메라 및 DVR(Digital Video Recorder) 기술에도 많은 변화를 가져오고 있는데, 종래의 DVR 제품은 점차적으로 네트워크를 강화한 NVR(Network Video Recorder) 제품으로 전환되고 있는 추세이며, 종래의 CCTV 영상시스템은 급속한 CCTV 카메라의 보급에 따른 사람에 의한 직접 감시 및 분석의 한계, 사후처리가 아닌 실시간 감시 시스템에 대한 요구 증대, IT 기술의 급속한 발전 등에 따른 이들 기술들이 통합된 지능형 영상 시스템의 새로운 진화를 요구하고 있다.Recently, with the advent of ubiquitous technology, many changes have been made to CCTV camera and DVR (Digital Video Recorder) technology, and conventional DVR products are gradually being converted into NVR (Network Video Recorder) products with enhanced network. Conventional CCTV video system is an intelligent video system that integrates these technologies due to the limitations of direct monitoring and analysis by humans due to the rapid spread of CCTV cameras, increasing demand for real-time monitoring system rather than post processing, and rapid development of IT technology. Call for new evolution.
이러한 지능형 영상 보안 시스템은 자동 영상분석 및 해석 기술을 기반으로 이동물체 검출, 분류, 추적 및 행위인식 등의 기능을 포함하며, 상기 지능형 영상 보안의 주요한 분야로는 영상기반 이동물체 검출 및 추적, 영상기반 개인 인식 및 식별, 대규모 영상 보안 시스템 구축 기술 등으로 분류할 수 있다.The intelligent video security system includes functions such as moving object detection, classification, tracking, and behavior recognition based on automatic image analysis and analysis technology. The main fields of the intelligent video security include image-based moving object detection, tracking, and video. Based on personal identification and identification, large-scale video security system construction technology.
상기 지능형 영상 보안 시스템은 특정 응용영역에 관계없이 공통적으로 필요한 움직임 검출(change detection), 영역 검출(region localization), 영역 추적(region tracking) 모듈들과 응용에 따라 기능의 변화가 필요한 객체 분류(object classification), 객체 인식 및 추적(object identification and tracking) 등 가변적 모듈들로 구분된다.The intelligent video security system is a change detection, region localization, region tracking modules that are commonly required regardless of a specific application area, and an object classification requiring a function change according to an application. It is divided into variable modules such as classification, object identification and tracking.
상기 움직임 검출은 입력되는 영상에서 이전 영상과 다른 영역을 찾아내는 과정이며, 그에 따른 특징을 이용하여 영역 검출 및 추적을 가능하게 할 수 있으며, 객체 분류는 사전에 분류 및 정의된 객체 모델들을 이용하여 객체를 분류하고 인식 및 추적 과정을 통하여 움직임을 분류해 낼 수 있으며, 이러한 움직임의 분류 또한 사전에 정의해 놓은 행위 모델 등을 이용할 수 있다.The motion detection is a process of finding a region different from the previous image in the input image, and the feature can be used to detect and track the region by using a feature, and the object classification is performed by using an object model previously classified and defined. This classifier can classify motions by classifying them, recognize them, and track them, and use these predefined behavioral models.
한편, 최근의 급속한 정보통신환경의 발달로 인해 시간과 장소에 구애받지 않고 네트워크에 접속할 수 있는 통신환경인 유비쿼터스가 각광을 받고 있으며, 정보통신 분야에서는 시간과 장소를 초월한 통신환경을 목표로 서비스 경쟁을 하고, 각종 이동통신 기기는 휴대성과 편의성을 강조한 제품들이 출시되어 전화 또는 인터넷으로 가정에 있는 보일러를 켜고 끌 수 있으며, 해외 공장에 있는 기계를 자기 자리에서 컨트롤 할 수 있도록 하는데, 유비쿼터스는 이러한 여러 가지 기기나 사물에 컴퓨터를 집어넣어 사용자와의 커뮤니케이션을 쉽게 용이하게 하는 정보기술 환경을 뜻하는 것이다.On the other hand, due to the recent rapid development of the information and communication environment, ubiquitous, a communication environment that can be connected to the network regardless of time and place, is in the spotlight.In the information and communication field, service competition aims at a communication environment that transcends time and place. In addition, various mobile communication devices are released with products that emphasize portability and convenience, and can turn on and off the boilers in the home by telephone or the Internet, and control the machines in overseas plants from their seats. It refers to an information technology environment that makes it easy to communicate with users by inserting computers into various devices or objects.
또한, 각종 센서에서 감지한 정보를 무선으로 수집할 수 있도록 구성한 네트워크인 유비쿼터스 센서 네트워크(USN;Ubiquitous Sensor Network)도 유비쿼터스를 이루기 위한 인프라로 각광을 받고 있는데, 상기 USN은 사람의 접근이 불가능한 취약지구에 수 백개의 센서 네트워크 노드를 설치하여 사람이 감시하는 것과 같은 역할을 할 수 있도록 한 것으로, WPAN(Wireless Personal Area Network) 기술 및 초소형 네트워크 디바이스 기술 등이 발전함에 따라 센서 네트워크 기술이 매우 활성화되고 있으며, 상기 USN에서 가장 중요한 기술은 정확한 정보를 빠르게 전달하는 신뢰성이며, 전력 소모도 매우 중요한데, 현재 건전지 하나로 몇 년 동안 사용할 수 있는 USN 기술이 국내에서 개발된 바 있다.In addition, Ubiquitous Sensor Network (USN), which is a network configured to collect information detected by various sensors wirelessly, is also spotlighted as an infrastructure for achieving ubiquitous, and the USN is a vulnerable district inaccessible to humans. Hundreds of sensor network nodes are installed in the network to enable human monitoring. Sensor network technology is very active with the development of wireless personal area network (WPAN) technology and micro network device technology. In the USN, the most important technology is reliability to quickly transmit accurate information, and power consumption is also very important. Currently, USN technology, which can be used for one year with a single battery, has been developed in Korea.
이에 다양한 장소와 시설물에 설치된 영상 감시장치로부터 전송된 영상을 통해 객체에 대한 영상 분석을 하여 탐지하는 영상 객체 인식기술과 USN 센서 노드들을 이용하여 객체를 탐지하는 센서기술을 결합하여 각각의 영상 분석데이터와 센서 데이터를 조합해 보다 정확하고 신뢰성이 향상된 보안 시스템에 대한 요구가 대두되고 있다.Therefore, each image analysis data is combined with image object recognition technology that detects and analyzes the object through image transmitted from the video surveillance apparatus installed in various places and facilities, and sensor technology that detects the object using USN sensor nodes. The need for a more accurate and reliable security system by combining data with sensor data is emerging.
본 발명은 상기의 종래 문제점을 해결하기 위해 안출한 것으로, 이벤트 발생 장소에 설치된 감시 카메라를 통해 촬영된 영상과 센서 노드를 통해 감지된 감지신호를 분석하여 영상 분석 데이터를 통한 이벤트 발생에 따른 객체 인식을 함에 있어서 센서 분석 데이터를 이용하여 이벤트 발생에 따른 객체 인식의 신뢰성과 정확성을 높여 사고를 미연에 방지할 수 있도록 하는데 목적이 있다.The present invention has been made to solve the above-mentioned conventional problems, the object recognition according to the occurrence of the event through the image analysis data by analyzing the image captured by the surveillance camera installed in the event location and the detection signal detected through the sensor node In order to prevent accidents by increasing the reliability and accuracy of object recognition according to event occurrence using sensor analysis data.
상기의 목적을 달성하기 위하여 이벤트 발생 지역에 설치되어 촬영한 영상신호를 데이터 전송수단으로 출력하는 감시 카메라; 이벤트 발생 지역에 설치되는 다수의 센서들로 이루어져 상호간의 통신을 위한 네트워크를 적용하여 컴퓨팅 작용을 수행해 이벤트 발생 지역에서 발생 가능한 일정한 형태의 온도값, 습도값, 압력값 등을 감지한 감지신호를 데이터 전송수단으로 출력하는 센서 노드; 상기 감시 카메라로부터 전송된 아날로그 영상신호 및 상기 센서 노드로부터 전송된 아날로그 감지신호를 인코딩하여 디지털 신호로 변환하여 영상 인식 서버시스템부로 전송하는 데이터 전송수단; 상기 데이터 전송수단으로부터 전송된 영상 데이터 및 센서 데이터를 수신한 후, 상기 영상 데이터는 관제 센터로 스트리밍하여 실시간 모니터링할 수 있도록 제공하고, 영상 인식 처리부를 구동하여 이벤트 검출 알고리즘을 통한 객체에 대한 영상 분석 데이터를 추출하고, 센서 데이터 처리부를 구동하여 센서의 기설정된 임계값을 통한 센서 분석 데이터를 추출해 상기 영상 분석 데이터와 센서 분석 데이터를 조합하여 이벤트 발생 여부를 판단하는 영상 인식 서버시스템부;의 구성으로 이루어지는 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템을 구현하고자 한 것이다.Surveillance camera installed in the event generation area to achieve the above object and outputs the video signal to the data transmission means; It consists of a number of sensors installed in the event generating area and applies a network for communication between each other to perform a computing function to detect the sensing signal that detects a certain type of temperature, humidity, and pressure value that can occur in the event generating area. A sensor node outputting to the transmission means; Data transmission means for encoding the analog video signal transmitted from the surveillance camera and the analog detection signal transmitted from the sensor node, converting the analog video signal into a digital signal and transmitting the digital signal to a video recognition server system unit; After receiving the image data and the sensor data transmitted from the data transmission means, the image data is streamed to the control center for real-time monitoring, driving the image recognition processor to analyze the image of the object through the event detection algorithm An image recognition server system unit configured to extract data, drive sensor data processing unit to extract sensor analysis data through a predetermined threshold of a sensor, and determine whether an event occurs by combining the image analysis data and sensor analysis data; It is intended to implement an image sensing agent and a USN complex security system.
상기 영상 인식 서버시스템부는 데이터 전송수단으로부터 영상 데이터와 센서 데이터 및 명령어 신호를 송·수신할 수 있도록 하고, 상기 영상 데이터는 관제센터로 전송하여 실시간 모니터링이 이루어질 수 있도록 하는 접속부; 상기 데이터 전송수단에서 전송된 영상정보를 관제센터로 스트리밍하여 실시간 모니터링이 이루어지게 제어하고, 센서 데이터 처리부 및 영상 인식 처리부를 구동하여 처리된 영상 분석 데이터와 센서 분석 데이터를 조합하여 이벤트 상황 탐지부를 통해 이벤트 발생 여부에 대한 결과값을 획득할 수 있도록 제어 프로그램과 데이터를 지원하는 시스템 운영부; 상기 시스템 운영부의 제어신호를 인가받아 실행되어 데이터 전송수단을 통해 전송된 영상 데이터를 관제센터로 스트리밍하여 실시간 모니터링이 이루어질 수 있도록 하는 모니터링 제공부; 이벤트 발생 지역에 설치된 센서 노드로부터 전송된 센서 데이터와 데이터베이스부에 저장된 해당 센서에 대한 임계값 정보를 비교하여 이벤트 발생 여부를 판단하여 결과값을 이벤트 상황 탐지부로 전송하는 센서 데이터 처리부; 이벤트 발생 지역에 설치된 감시 카메라로부터 전송된 영상 데이터와 데이터베이스부에 저장된 해당 장소의 원본 영상을 비교하여 이벤트 발생 여부를 판단하여 결과값을 이벤트 상황 탐지부로 전송하는 영상 인식 처리부; 상기 센서 데이터 처리부와 영상 인식 처리부를 통해 이벤트 발생에 대한 경고값인 트루(True)값이 각각 출력되면, 앤드(AND) 논리연산을 통해 발생된 트루(True)값을 이벤트 상황이 발생한 것으로 판단하여 소정의 경보음을 출력하는 이벤트 상황 탐지부; 데이터베이스 저장부에 저장된 데이터를 추출하거나 저장하도록 실행되는 데이터베이스 관리부; 이벤트 발생 지역인 감시 카메라가 설치된 장소에 대한 원본 영상정보를 소정의 분류체계에 따른 카테고리별로 분류하여 저장한 영상정보 데이터베이스부와 이벤트 발생 지역인 센서 노드가 설치된 장소에 대한 각 센서에 대한 임계값을 기설정하여 소정의 분류체계에 따른 카테고리별로 분류하여 저장한 센서정보 데이터베이스부로 형성된 데이터베이스 저장부;의 구성으로 이루어진다.The image recognition server system unit may be configured to transmit and receive image data, sensor data, and command signals from a data transmission means, and to transmit the image data to a control center so that real-time monitoring may be performed; Streaming the image information transmitted from the data transmission means to the control center to control the real-time monitoring, driving the sensor data processing unit and the image recognition processing unit by combining the processed image analysis data and sensor analysis data through the event situation detection unit A system operating unit supporting a control program and data to obtain a result value of whether an event occurs; A monitoring provider configured to receive and execute a control signal of the system operating unit to stream image data transmitted through a data transmission unit to a control center so that real-time monitoring can be performed; A sensor data processor that compares sensor data transmitted from a sensor node installed in an event occurrence region with threshold information of a corresponding sensor stored in a database unit, determines whether an event occurs, and transmits a result value to an event situation detector; An image recognition processor for comparing an image data transmitted from a surveillance camera installed in an event occurrence area with an original image of a corresponding place stored in a database unit to determine whether an event has occurred, and to transmit a result value to an event situation detection unit; When a true value, which is a warning value for an event occurrence, is output through the sensor data processing unit and the image recognition processing unit, it is determined that an event situation has occurred due to a true value generated through an AND logic operation. An event situation detector for outputting a predetermined alarm sound; A database manager executed to extract or store data stored in the database storage; The video information database unit classifies and stores the original video information on the place where the surveillance camera is installed as an event area according to the classification system and the threshold value for each sensor for the place where the sensor node is installed. And a database storage unit formed of a sensor information database unit which is classified and stored according to a category according to a predetermined classification system.
상기 센서 데이터 처리부는 센서 노드로부터 전송된 감지신호가 수신되면, 센서정보 데이터베이스부에 저장된 해당 센서에 대한 임계값 정보를 추출하여 상기 수신된 센서 정보값이 기설정된 해당 센서의 임계값을 경과하는 지를 판단한 후, 임계값을 경과하는 경우 이벤트 발생에 대한 경고값인 트루(True)값을 출력하는 구성으로 이루어진다.When the detection signal transmitted from the sensor node is received, the sensor data processor extracts threshold information of the corresponding sensor stored in the sensor information database to determine whether the received sensor information value passes the preset threshold of the corresponding sensor. After the determination, the threshold value elapses, and a true value, which is a warning value for an event occurrence, is output.
상기 영상 인식 처리부는 감시 카메라로부터 촬영된 영상 데이터가 수신되면, 영상정보 데이터베이스부에 저장된 해당 장소의 원본 영상을 추출하여 상기 수신된 영상 데이터와의 RGB 색상정보를 이용한 연산과정을 통해 기설정된 임계값을 경과하는 지 판단한 후, 임계값을 경과하는 경우 필터링 과정을 거쳐 이벤트 발생에 대한 경고값인 트루(True)값을 출력하는 구성으로 이루어진다.When the image data captured by the surveillance camera receives the image data, the image recognition processor extracts an original image of a corresponding place stored in the image information database unit and calculates a predetermined threshold value by using RGB color information with the received image data. After determining whether the elapsed time is passed, and if the threshold value passes, it is configured to output a true value, which is a warning value for an event occurrence, through a filtering process.
본 발명은 영상 객체 인식기술과 센서 네트워크 기술을 결합하여 침입자 감시 또는 화재 발생 등과 같은 이벤트 상황에 대해 지능적인 영상 객체를 인식할 수 있도록 하되, 센서 데이터를 이용하여 이벤트 발생의 결과에 대한 신뢰성 및 정확성을 높여 신속하게 외부에 이벤트 발생에 따른 경고를 할 수 있어 보안성이 향상되도록 하는 효과가 있다.The present invention combines video object recognition technology and sensor network technology to recognize intelligent video objects for event situations such as intruder monitoring or fire occurrence, but uses the sensor data to provide reliable and accurate results of event occurrence. By raising the value, the user can be alerted by the occurrence of an event to the outside, thereby improving security.
도1은 본 발명에 적용되는 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템의 전체 구성도
도2는 본 발명에 적용되는 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템의 영상 인식과정을 도시한 흐름도1 is an overall configuration diagram of an image sensing agent and a USN hybrid security system applied to the present invention.
2 is a flowchart illustrating an image recognition process of an image sensing agent and a USN hybrid security system applied to the present invention.
이하, 도면을 참조하여 본 발명에 적용되는 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템에 대하여 상세히 설명한다.Hereinafter, an image sensing agent and a USN hybrid security system applied to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
도1은 본 발명에 적용되는 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템의 전체 구성도이고, 도2는 본 발명에 적용되는 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템 영상 인식과정을 도시한 흐름도이다.1 is an overall configuration diagram of an image sensing agent and a USN hybrid security system applied to the present invention, and FIG. 2 is a flowchart illustrating an image recognition process of the image sensing agent and the USN hybrid security system applied to the present invention.
도시된 바와 같이 이벤트 발생 지역에 설치된 감시 카메라(10)를 통해 촬영된 영상신호 및 센서 노드(20)를 통해 감지된 감지신호는 데이터 전송수단(30)을 통해 영상 인식서버시스템부(40)로 전송되고, 상기 영상 인식 서버시스템부(40)는 화재 또는 연기 검출 등의 이벤트 상황을 판단하는 객체 인식 알고리즘을 구동하여 각각의 영상 분석데이터와 센서 데이터를 조합하여 이벤트 상황에 대해 실시간으로 신뢰성 있는 결과 값을 출력할 수 있도록 구성한다.As shown, the image signal captured by the
상기 감시 카메라(10)는 CCTV(Closed Circuit Television) 카메라를 이용해 각각 정해진 이벤트 발생 지역에 설치하여 촬영한 영상신호를 데이터 전송수단(30)으로 전송하고, 제어신호에 따라 팬(Pan), 틸트(Tilt), 줌(Zoom) 기능이 구현되는 PTZ 프로그램을 사용하여 설치된 지역의 영상을 촬영할 수 있도록 한다.The
상기 센서 노드(20)는 USN 센서를 이용해 각각 정해진 이벤트 발생 지역에 설치하여 감지된 감지신호를 데이터 전송수단(30)으로 전송하는데, 상호간의 무선통신을 위한 네트워크를 적용하여 각 센서 노드(20)를 감지하고 서로 효율적으로 컴퓨팅 작용을 할 수 있도록 한 것으로, 각 이벤트 발생 지역에서 발생 가능한 다양한 형태의 온도값, 습도값, 압력값 등을 감지할 수 있도록 한다.The
상기 데이터 전송수단(30)은 감시 카메라(10)로부터 전송된 아날로그 영상신호를 인코딩하여 디지털 영상으로 변환하여 영상 인식 서버시스템부(40)로 전송하고, 센서 노드(20)로부터 전송된 아날로그 감지신호를 인코딩하여 디지털 신호로 변환하여 영상 인식 서버시스템부로(40) 전송한다.The data transmission means 30 encodes an analog video signal transmitted from the
상기 영상 인식 서버시스템부(40)는 접속부(41), 시스템 운영부(42), 모니터링 제공부(43), 센서 데이터 처리부(44), 영상 인식 처리부(45), 이벤트 상황 탐지부(46), 데이터베이스 관리부(47) 및 데이터베이스 저장부(48)로 이루어지고, 많은 용량을 필요로 하는 경우 별도의 애플리케이션서버를 이용할 수 있도록 한다.The image recognition
상기 접속부(41)는 인터넷으로 세션이 형성된 데이터 전송수단(30)으로부터 촬영된 영상 데이터와 감지된 센서 데이터 및 명령어 신호를 송·수신할 수 있도록 하고, 상기 전송된 영상 데이터를 관제센터(50)로 전송하여 실시간 모니터링이 이루어질 수 있도록 한다.The
상기 시스템 운영부(42)는 데이터 전송수단(30)에서 전송된 영상정보를 관제 센터(50)에서 실시간으로 모니터링 할 수 있도록 하고, 상기 데이터 전송수단(30)을 통해 전송된 영상 데이터 및 센서 데이터를 수신하면, 센서 데이터 처리부(44) 및 영상 인식 처리부(45)를 구동하여 해당 이벤트 검출 알고리즘을 통한 영상 분석 데이터와 센서의 기설정된 임계값을 이용한 센서 분석 데이터를 조합하여 이벤트 상황 탐지부(46)를 통해 이벤트 발생 여부를 판단할 수 있도록 제어 프로그램과 데이터를 지원한다.The
상기 모니터링 제공부(43)는 시스템 운영부(42)의 제어신호를 인가받아 실행되어 데이터 전송수단(30)을 통해 전송된 영상 데이터를 관제센터(50)로 스트리밍(streaming)하여 실시간 모니터링이 이루어질 수 있도록 지원한다.The
상기 센서 데이터 처리부(44)는 이벤트 발생 지역에 설치된 센서 노드(20)로부터 전송된 센서 데이터를 통해 이벤트 발생 여부를 판단할 수 있도록 소프트웨어적으로 구현한 것으로, 상기 센서 노드(20)를 통해 감지된 센서 데이터가 수신되면, 센서정보 데이터베이스부(48b)에 저장된 해당 센서에 대한 임계값 정보를 추출하고, 상기 수신된 센서 정보값이 기설정된 해당 센서의 임계값을 경과하는 지를 판단한 후, 경과하는 경우 이벤트 발생 여부에 대한 결과값, 즉 이벤트 발생에 대한 경고값인 Treu값을 이벤트 상황 탐지부(47)로 전송한다.The
상기 영상 인식 처리부(45)는 이벤트 발생 지역에 설치된 감시 카메라(10)로부터 전송된 영상 데이터를 통해 이벤트 발생 여부를 판단할 수 있도록 하는 이벤트 검출 알고리즘을 소프트웨어적으로 구현한 것으로, 상기 감시 카메라(10)로부터 촬영된 영상 데이터가 수신되면, 영상정보 데이터베이스부(48a)에 저장된 해당 장소의 원본 영상을 추출하여 상기 수신된 영상 데이터와의 RGB 색상정보를 연산과정을 통해 기설정된 임계값을 경과하는 지를 판단한 후, 경과하는 경우 이벤트 발생 여부에 대한 결과값, 즉 이벤트 발생에 대한 경고값인 True값을 이벤트 상황 탐지부(47)로 전송한다.The
이 때, 연산 모듈에서는 이벤트 상황에 대한 데이터베이스 정보를 이용하여 감시 카메라(10)에서 촬영된 영상을 통해 이벤트 발생 여부에 대한 객체 인식을 수행할 수 있도록 하는데, 상기 감시 카메라(10)를 통해 촬영된 영상에서 시점, 크기, 조명 등에 강인한 특징 벡터들을 추출하여 데이터베이스에 저장된 원본 영상들의 특징 벡터들과 비교하는 방법을 사용하여 객체 인식이 이루어질 수 있도록 한다.In this case, the operation module may perform object recognition on whether an event occurs through the image photographed by the
상기 이벤트 상황 탐지부(46)는 센서 데이터 처리부(44)와 영상 인식 처리부(45)를 통해 이벤트 발생에 대한 경고값(True 값)이 각각 출력되는 경우, 즉 AND 논리 연산을 통한 True 값을 발생하게 되면, 이벤트 상황이 발생한 것으로 판단하여 사이렌 등과 같은 소정의 경보음을 출력할 수 있도록 한다.The
상기 데이터베이스 관리부(47)는 시스템 운영부(42)에서 전송되는 제어신호를 수신하여 데이터베이스 저장수부(48)에 저장되어 있는 데이터를 추출 및 저장할 수 있도록 제어하되, CGI(Common Gateway Interface), ASP(Active Server Pages), PHP(Hypertext Preprocessor) 등의 스크립트를 통해 데이터베이스 저장부(48)에 접근하여 해당 데이터를 추출 및 입력된 데이터를 저장하거나 데이터를 삭제, 처리하는 기능을 제어한다.The
상기 데이터베이스 저장부(48)는 영상정보 데이터베이스부(48a)와 센서정보 데이터베이스부(48b)로 이루어지는데, 상기 영상정보 데이터베이스부(48a)는 이벤트 발생 지역인 감시 카메라(10)가 설치된 장소에 대한 원본 영상정보가 저장되는데, 상기 원본 영상정보에는 영상처리를 통해 객체를 인식하기 위해 필요한 데이터들이 저장되며, 구체적으로는 객체에 대해 미리 등록된 영상 데이터, 영상 특징량 또는 크기, 형태 등의 기타 부가적인 정보들이 소정의 분류체계에 따른 카테고리별로 분류하여 저장되고, 상기 센서정보 데이터베이스부(48b)는 이벤트 발생 지역인 센서 노드(20)가 설치된 장소에 대한 온도값, 습도값, 압력값 등에 대한 임계값을 기설정하여 소정의 분류체계에 따른 카테고리별로 분류하여 저장한다.The
이상과 같이 본 발명의 일실시예에 의해 구성된 USN 기반의 센서정보를 이용한 영상 인식 보안시스템의 작용에 대하여 설명한다.The operation of the image recognition security system using the USN-based sensor information configured according to an embodiment of the present invention as described above will be described.
이벤트 발생 지역에 설치된 감시 카메라(10)를 통해 촬영된 영상신호 및 센서 노드(20)를 통해 감지된 감지신호는 데이터 전송수단(30)으로 전송되고(S100), 상기 데이터 전송수단(30)은 감시 카메라(10)로부터 전송된 아날로드 영상신호를 디지털 영상신호로 인코딩하고, 센서 노드(20)로부터 전송된 아날로드 감지신호를 인코딩하여 디지털 신호로 변환한 후, 영상 인식 서버시스템부(40)로 전송하는데(S110), 이 때 보안성을 향상시키기 위해 코덱 H.264를 사용하여 압축한 영상 데이터 형태로 전송할 수도 있다.The image signal captured by the
이 때, 감시 카메라(10)를 통해 촬영된 영상정보 중 특정한 이벤트 상황, 즉 연기나 불의 발생으로 인한 화재 경보, 출입문의 출입 통제여부, 동적 움직임의 감지여부 등의 이상상태가 발생하는 경우, 영상 인식 서버시스템부(40)로부터 전송된 제어신호에 따라 감시 카메라(10)에 내장된 PTZ 프로그램을 통해 팬(Pan), 틸트(Tilt), 줌(Zoom) 기능이 작동될 수 있도록 구성된다.In this case, when an abnormal condition such as a specific event situation, that is, a fire alarm due to the occurrence of smoke or fire, access control of a door, detection of dynamic movement, or the like occurs among video information captured by the
상기 영상 인식 서버시스템부(40)는 접속부(41)를 통해 데이터 전송수단(30)으로부터 전송된 영상 데이터 및 센서 데이터를 수신하되, 시스템 운영부(42)는 영상 데이터를 관제센터(50)로 실시간으로 스트리밍 전송하여 실시간 모니터링이 이루어질 수 있도록 하고(S120), 센서 데이터 처리부(44) 및 영상 인식 처리부(45)를 구동하여 센서 데이터 및 영상 데이터에 대한 분석 처리를 통해 이벤트 발생에 대한 판단이 이루어질 수 있도록 제어한다.The image recognition
상기와 같이 이벤트 발생 장소에 설치된 센서 노드(20)로부터 센서 데이터가 수신되면, 센서 데이터 처리부(44)가 구동되어(S130) 센서정보 데이터베이스부(48b)에 저장된 센서의 임계값 정보를 추출하는데(S131), 상기 센서 노드(20)로부터 전송되는 이벤트 발생 장소에서 감지된 감지신호, 즉 상기 센서 노드(20)가 설치된 장소에 대한 온도값, 습도값, 압력값, 농도값 등의 센서 정보와 센서정보 데이터베이스부(48b)로부터 추출된 각 센서 노드(20)에 대한 임계값에 대한 데이터와 비교하여 임계값을 경과하는 센서 데이터값이 존재하는 지를 판단하고(S132), 임계값을 경과하는 센서 데이터값이 존재하는 경우 이벤트의 발생을 알리는 경고값인 트루(True)값을 출력한 후(S133), 이벤트 상황 탐지부(46)로 전송한다.When the sensor data is received from the
또한, 이벤트 발생 장소에 설치된 감시 카메라(10)로부터 영상 데이터가 수신되면, 영상 인식 처리부(45)가 구동되어(S140) 영상정보 데이터베이스부(48a)에 저장된 원본 영상정보를 추출하는데(S141), 상기 감시 카메라(10)로부터 전송되는 이벤트 발생 장소에서 촬영된 영상정보와 영상정보 데이터베이스부(48a)로부터 추출된 원본 영상정보와 비교하여 임계값을 경과하는 지를 판단하고(S142), 임계값을 경과하는 경우 필터링 과정을 거쳐(S143) 이벤트 발생을 알리는 경고값인 트루(True)값을 출력한 후(S144), 이벤트 상황 탐지부(46)로 전송한다.In addition, when image data is received from the
즉, 이벤트 발생 장소에서 화재 발생 등과 같은 이벤트를 감시하는 경우 상기 감시 카메라(10)를 통해 전송된 영상 데이터와 영상정보 데이터베이스부(48a)에 저장된 해당 장소의 원본 영상의 경우 RGB 색상정보를 이용하여 2번의 필터링 과정을 통해 화재 발생에 따른 연기를 인식할 수 있도록 하는데, 상기 첫 번째 필터링 방식으로는 차영상 기법을 이용하여 상기 수신된 연기의 영상 데이터 움직임을 판단한 후, 연기에 대한 임계값을 이용하여 1차적으로 연기를 판단하게 되고, 연기라고 판단이 되면, 두 번째 필터링을 통해 연기의 움직임을 수학적 계산으로 방향을 판단하여 여러 방향으로 움직일 경우에 연기라고 판단한 후, 이벤트 발생을 알리는 경고값을 이벤트 상황 탐지부(46)로 출력한다.That is, in case of monitoring an event such as a fire occurrence at the event occurrence place, the RGB image information is transmitted in the case of the image data transmitted through the
상기 이벤트 상황 탐지부(46)는 센서 데이터 처리부(44)와 영상 인식 처리부(45)를 통해 출력된 이벤트 발생에 대한 경고값인 트루(True)값을 각각 수신한 후, AND 논리 연산을 통해 트루(True) 값이 발생하게 되면, 화재 발생 등과 같은 이벤트 상황이 발생한 것으로 판단하여(S150) 사이렌 등과 같은 경보음을 출력하여 이벤트 발생에 따른 경고를 할 수 있도록 한다(S160).The event
이상과 같이 본 발명은 감시 카메라(10)를 통해 촬영된 영상을 통해 객체에 대한 영상 분석을 하는 영상 객체 인식기술과 센서 노드(20)들을 이용하여 객체를 탐지하는 센서기술을 결합하여 이벤트 발생에 대한 신뢰성과 정확성이 향상된 결과값을 출력할 수 있도록 한 것으로, 이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시례 및 첨부된 도면에 한정되는 것이 아니다.As described above, the present invention combines an image object recognition technique for analyzing an object through an image captured by the
10. 감시 카메라 20. 센서 노드
30. 데이터 전송수단 40. 영상 인식 서버시스템부
41. 접속부 42. 시스템 운영부
43. 모니터링 제공부 44. 센서 데이터 처리부
45. 영상 인식 처리부 46. 이벤트 상황 탐지부
47. 데이터베이스 관리부 48. 데이터베이스 저장부
48a. 영상정보 데이터베이스부 48b. 센서정보 데이터베이스부
50. 관제센터10.
30. Data transmission means 40. Image recognition server system unit
41.
43. Monitoring
45.
47.
48a.
50. Control Center
Claims (4)
이벤트 발생 지역에 설치되는 다수의 센서들로 이루어져 상호간의 통신을 위한 네트워크를 적용하여 컴퓨팅 작용을 수행해 이벤트 발생 지역에서 발생 가능한 일정한 형태의 온도값, 습도값, 압력값 등을 감지한 감지신호를 데이터 전송수단으로 출력하는 센서 노드;
상기 감시 카메라로부터 전송된 아날로그 영상신호 및 상기 센서 노드로부터 전송된 아날로그 감지신호를 인코딩하여 디지털 신호로 변환하여 영상 인식 서버시스템부로 전송하는 데이터 전송수단;
상기 데이터 전송수단으로부터 전송된 영상 데이터 및 센서 데이터를 수신한 후, 상기 영상 데이터는 관제 센터로 스트리밍하여 실시간 모니터링할 수 있도록 제공하고, 영상 인식 처리부를 구동하여 이벤트 검출 알고리즘을 통한 객체에 대한 영상 분석 데이터를 추출하고, 센서 데이터 처리부를 구동하여 센서의 기설정된 임계값을 통한 센서 분석 데이터를 추출해 상기 영상 분석 데이터와 센서 분석 데이터를 조합하여 이벤트 발생 여부를 판단하는 영상 인식 서버시스템부;의 구성으로 이루어짐을 특징으로 하는 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템.A surveillance camera installed at an event occurrence area and outputting the captured image signal to a data transmission means;
It consists of a number of sensors installed in the event generating area and applies a network for communication between each other to perform a computing function to detect the sensing signal that detects a certain type of temperature, humidity, and pressure value that can occur in the event generating area. A sensor node outputting to the transmission means;
Data transmission means for encoding the analog video signal transmitted from the surveillance camera and the analog detection signal transmitted from the sensor node, converting the analog video signal into a digital signal and transmitting the digital signal to a video recognition server system unit;
After receiving the image data and the sensor data transmitted from the data transmission means, the image data is streamed to the control center for real-time monitoring, driving the image recognition processor to analyze the image of the object through the event detection algorithm An image recognition server system unit configured to extract data, drive sensor data processing unit to extract sensor analysis data through a predetermined threshold of a sensor, and determine whether an event occurs by combining the image analysis data and sensor analysis data; Image sensing agent and USN hybrid security system.
상기 영상 인식 서버시스템부는 데이터 전송수단으로부터 영상 데이터와 센서 데이터 및 명령어 신호를 송·수신할 수 있도록 하고, 상기 영상 데이터는 관제센터로 전송하여 실시간 모니터링이 이루어질 수 있도록 하는 접속부;
상기 데이터 전송수단에서 전송된 영상정보를 관제센터로 스트리밍하여 실시간 모니터링이 이루어지게 제어하고, 센서 데이터 처리부 및 영상 인식 처리부를 구동하여 처리된 영상 분석 데이터와 센서 분석 데이터를 조합하여 이벤트 상황 탐지부를 통해 이벤트 발생 여부에 대한 결과값을 획득할 수 있도록 제어 프로그램과 데이터를 지원하는 시스템 운영부;
상기 시스템 운영부의 제어신호를 인가받아 실행되어 데이터 전송수단을 통해 전송된 영상 데이터를 관제센터로 스트리밍하여 실시간 모니터링이 이루어질 수 있도록 하는 모니터링 제공부;
이벤트 발생 지역에 설치된 센서 노드로부터 전송된 센서 데이터와 데이터베이스부에 저장된 해당 센서에 대한 임계값 정보를 비교하여 이벤트 발생 여부를 판단하여 결과값을 이벤트 상황 탐지부로 전송하는 센서 데이터 처리부;
이벤트 발생 지역에 설치된 감시 카메라로부터 전송된 영상 데이터와 데이터베이스부에 저장된 해당 장소의 원본 영상을 비교하여 이벤트 발생 여부를 판단하여 결과값을 이벤트 상황 탐지부로 전송하는 영상 인식 처리부;
상기 센서 데이터 처리부와 영상 인식 처리부를 통해 이벤트 발생에 대한 경고값인 트루(True)값이 각각 출력되면, 앤드(AND) 논리연산을 통해 발생된 트루(True)값을 이벤트 상황이 발생한 것으로 판단하여 소정의 경보음을 출력하는 이벤트 상황 탐지부;
데이터베이스 저장부에 저장된 데이터를 추출하거나 저장하도록 실행되는 데이터베이스 관리부;
이벤트 발생 지역인 감시 카메라가 설치된 장소에 대한 원본 영상정보를 소정의 분류체계에 따른 카테고리별로 분류하여 저장한 영상정보 데이터베이스부와 이벤트 발생 지역인 센서 노드가 설치된 장소에 대한 각 센서에 대한 임계값을 기설정하여 소정의 분류체계에 따른 카테고리별로 분류하여 저장한 센서정보 데이터베이스부로 형성된 데이터베이스 저장부;의 구성으로 이루어짐을 특징으로 하는 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템.The method of claim 1,
The image recognition server system unit may be configured to transmit and receive image data, sensor data, and command signals from a data transmission means, and to transmit the image data to a control center so that real-time monitoring may be performed;
Streaming the image information transmitted from the data transmission means to the control center to control the real-time monitoring, driving the sensor data processing unit and the image recognition processing unit by combining the processed image analysis data and sensor analysis data through the event situation detection unit A system operating unit supporting a control program and data to obtain a result value of whether an event occurs;
A monitoring provider configured to receive and execute a control signal of the system operating unit to stream image data transmitted through a data transmission unit to a control center so that real-time monitoring can be performed;
A sensor data processor that compares sensor data transmitted from a sensor node installed in an event occurrence region with threshold information of a corresponding sensor stored in a database unit, determines whether an event occurs, and transmits a result value to an event situation detector;
An image recognition processor for comparing an image data transmitted from a surveillance camera installed in an event occurrence area with an original image of a corresponding place stored in a database unit to determine whether an event has occurred, and to transmit a result value to an event situation detection unit;
When a true value, which is a warning value for an event occurrence, is output through the sensor data processing unit and the image recognition processing unit, it is determined that an event situation has occurred due to a true value generated through an AND logic operation. An event situation detector for outputting a predetermined alarm sound;
A database manager executed to extract or store data stored in the database storage;
The video information database unit classifies and stores the original video information on the place where the surveillance camera is installed as an event area according to the classification system and the threshold value for each sensor for the place where the sensor node is installed. An image sensing agent and a USN complex security system, characterized in that the configuration consisting of; a database storage unit formed of a sensor information database unit that is classified by category according to a predetermined classification system and stored.
상기 센서 데이터 처리부는 센서 노드로부터 전송된 감지신호가 수신되면, 센서정보 데이터베이스부에 저장된 해당 센서에 대한 임계값 정보를 추출하여 상기 수신된 센서 정보값이 기설정된 해당 센서의 임계값을 경과하는 지를 판단한 후, 상기 임계값을 경과하는 경우 이벤트 발생에 대한 경고값인 트루(True)값을 출력하는 구성으로 이루어짐을 특징으로 하는 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템.The method of claim 2,
When the detection signal transmitted from the sensor node is received, the sensor data processor extracts threshold information of the corresponding sensor stored in the sensor information database to determine whether the received sensor information value passes the preset threshold of the corresponding sensor. After the determination, the image sensing agent and the USN hybrid security system, characterized in that the configuration is configured to output a true value that is a warning value for the event occurrence when the threshold value passes.
상기 영상 인식 처리부는 감시 카메라로부터 촬영된 영상 데이터가 수신되면, 영상정보 데이터베이스부에 저장된 해당 장소의 원본 영상을 추출하여 상기 수신된 영상 데이터와의 RGB 색상정보를 이용한 연산과정을 통해 기설정된 임계값을 경과하는 지 판단한 후, 상기 임계값을 경과하는 경우 필터링 과정을 거쳐 이벤트 발생에 대한 경고값인 트루(True)값을 출력하는 구성으로 이루어짐을 특징으로 하는 이미지 센싱 에이전트 및 USN 복합형 보안 시스템.The method of claim 2,
When the image data captured by the surveillance camera receives the image data, the image recognition processor extracts an original image of a corresponding place stored in the image information database unit and calculates a predetermined threshold value by using RGB color information with the received image data. After determining whether the elapsed time, and the threshold value passes, the image sensing agent and the USN complex security system, characterized in that the configuration is configured to output a true value that is a warning value for the event occurrence through a filtering process.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020100000040A KR101075550B1 (en) | 2010-01-04 | 2010-01-04 | Image sensing agent and security system of USN complex type |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020100000040A KR101075550B1 (en) | 2010-01-04 | 2010-01-04 | Image sensing agent and security system of USN complex type |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR20110079939A true KR20110079939A (en) | 2011-07-12 |
KR101075550B1 KR101075550B1 (en) | 2011-10-20 |
Family
ID=44918968
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020100000040A KR101075550B1 (en) | 2010-01-04 | 2010-01-04 | Image sensing agent and security system of USN complex type |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101075550B1 (en) |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101536863B1 (en) * | 2014-03-13 | 2015-07-15 | 재단법인 다차원 스마트 아이티 융합시스템 연구단 | A video encoding system for dynamically managing energy, rate and distortion and monitoring system using the same |
US9479770B2 (en) | 2013-03-22 | 2016-10-25 | Center For Integrated Smart Sensors Foundation | Video encoding system for dynamically managing energy, rate and distortion and surveillance system using the same |
CN110348380A (en) * | 2019-07-10 | 2019-10-18 | 无锡地铁集团有限公司 | A kind of visualization grounding switch state video recognition system and method |
CN112794022A (en) * | 2021-01-26 | 2021-05-14 | 红云红河烟草(集团)有限责任公司 | Cigarette carton flow monitoring system |
KR102620665B1 (en) * | 2023-07-31 | 2024-01-03 | 주식회사 신아솔루션 | CCTV control system |
KR102620653B1 (en) * | 2023-07-31 | 2024-01-03 | 주식회사 신아솔루션 | Mobile CCTV |
Families Citing this family (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102058452B1 (en) * | 2019-06-28 | 2019-12-23 | 가온플랫폼 주식회사 | IoT Convergence Intelligent Video Analysis Platform System |
-
2010
- 2010-01-04 KR KR1020100000040A patent/KR101075550B1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9479770B2 (en) | 2013-03-22 | 2016-10-25 | Center For Integrated Smart Sensors Foundation | Video encoding system for dynamically managing energy, rate and distortion and surveillance system using the same |
KR101536863B1 (en) * | 2014-03-13 | 2015-07-15 | 재단법인 다차원 스마트 아이티 융합시스템 연구단 | A video encoding system for dynamically managing energy, rate and distortion and monitoring system using the same |
CN110348380A (en) * | 2019-07-10 | 2019-10-18 | 无锡地铁集团有限公司 | A kind of visualization grounding switch state video recognition system and method |
CN110348380B (en) * | 2019-07-10 | 2024-01-23 | 无锡地铁集团有限公司 | Visual grounding disconnecting link state video identification system and method |
CN112794022A (en) * | 2021-01-26 | 2021-05-14 | 红云红河烟草(集团)有限责任公司 | Cigarette carton flow monitoring system |
CN112794022B (en) * | 2021-01-26 | 2024-03-12 | 红云红河烟草(集团)有限责任公司 | Cigarette flow monitoring system |
KR102620665B1 (en) * | 2023-07-31 | 2024-01-03 | 주식회사 신아솔루션 | CCTV control system |
KR102620653B1 (en) * | 2023-07-31 | 2024-01-03 | 주식회사 신아솔루션 | Mobile CCTV |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR101075550B1 (en) | 2011-10-20 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
KR101075550B1 (en) | Image sensing agent and security system of USN complex type | |
EP3002741B1 (en) | Method and system for security system tampering detection | |
TWI749113B (en) | Methods, systems and computer program products for generating alerts in a video surveillance system | |
CN109040709B (en) | Video monitoring method and device, monitoring server and video monitoring system | |
KR101980551B1 (en) | System For Detecting An Action Through Real-Time Intelligent CCTV Image Analysis Using Machine Learning Object Detection And Method For Detecting An Action Through Real-Time Intelligent CCTV Image Analysis Using Machine Learning Object Detection | |
US20170039455A1 (en) | Computer-vision based security system using a depth camera | |
KR101953342B1 (en) | Multi-sensor fire detection method and system | |
US20080136934A1 (en) | Flame Detecting Method And Device | |
JP2011523106A (en) | Image sensor, alarm system and method for classifying objects and events | |
KR102195706B1 (en) | Method and Apparatus for Detecting Intruder | |
KR101467352B1 (en) | location based integrated control system | |
KR101849365B1 (en) | Appratus and method for processing image | |
KR102580434B1 (en) | Dangerous situation detection device and dangerous situation detection method | |
KR101111493B1 (en) | Automatic Fire Recognition and Alarm Systems using Intelligent IP Camera and Method Thereof | |
KR20190035186A (en) | Intelligent unmanned security system using deep learning technique | |
KR101521236B1 (en) | Monitoring System using thermal imagery | |
KR101321447B1 (en) | Site monitoring method in network, and managing server used therein | |
KR102233679B1 (en) | Apparatus and method for detecting invader and fire for energy storage system | |
KR101138212B1 (en) | Fire detecting system and method using image recognition and motion sensor | |
KR20130113680A (en) | Image monitoring system and method thereof | |
KR102299704B1 (en) | System for smart deep learning video surveillance by linking disaster environment metadata | |
KR20210043960A (en) | Behavior Recognition Based Safety Monitoring System and Method using Artificial Intelligence Technology and IoT | |
JP2008541650A (en) | Monitoring method and apparatus | |
KR20130136251A (en) | Method and apparatus for situation recognition using object energy function | |
KR20100077662A (en) | Inteligent video surveillance system and method thereof |
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 | ||
N231 | Notification of change of applicant | ||
GRNT | Written decision to grant | ||
LAPS | Lapse due to unpaid annual fee |