KR20180007615A - 네트워크 카메라 및 이를 이용한 폭력 감지 방법 - Google Patents

네트워크 카메라 및 이를 이용한 폭력 감지 방법 Download PDF

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라는 영상을 인식하고 촬영하는 촬영부; 및 상기 촬영부로부터 입력되는 영상을 분석하여, 폭력요소를 검출하고, 검출된 폭력요소에 대한 점수를 부여하고, 부여된 점수가 기 설정된 기준점수 이상일 경우 폭력상황이라고 판단하고, 상기 촬영된 영상을 기 설정된 서버 또는 전화번호로 전송하도록 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.

Description

네트워크 카메라 및 이를 이용한 폭력 감지 방법{NETWORK CAMERA AND METHOD FOR MONITORING VIOLENCE USING THE SAME}
본 발명은 네트워크 카메라 및 이를 이용한 폭력 감시 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 폭력 발생 가능성을 예측할 수 있는 네트워크 카메라 및 폭력 감시 방법에 관한 것이다.
현재 사회적으로 폭력으로 인한 강력 범죄가 심각한 문제가 되고 있다. 최근에 들어 늘어나는 범죄에 대비하기 위하여 건물 내부나 외부, 길거리 등에 감시 카메라를 설치하는 경우가 증가하고 있으며, 이러한 감시 카메라는 유선 또는 무선으로 네트워크를 통하여 서버에 연결되어 감시 카메라에서 촬영된 영상이 서버로 전송되는 영상 감시 시스템이 개발되었다.
이러한 영상 감시 시스템은 감시 카메라가 촬영한 영상을 서버로 전송하여 전송된 영상을 실시간으로 모니터링하여 사고 및 범죄의 발생을 적극적으로 구제하거나 또는 감시 카메라가 촬영한 영상을 일정기간 저장하여 사고 및 범죄 발생 시 이를 활용하게 된다.
현재의 감시 시스템에서는 CCTV 카메라가 설치되어 단순히 촬영되고, 촬영된 영상은 저장매체에 저장되며, 방범방법으로 담당자가 직접 육안으로 CCTV를 지켜보고 있거나, 사건발생 후, 녹화된 영상을 시청하여 사건이 기록된 영상을 찾아낸 후, 그 영상을 참조로 사건의 전말을 파악하거나 범죄 발생시, 용의자의 인상착의를 파악하는 용도로 쓰인다.
그러나, 종래의 감시 시스템에서 범죄를 예방하기 위해서는 담당자가 실시간으로 CCTV 화면을 보며 감시하면서 폭력 징후가 감지되는 경우에 경찰서나 다른 기관에 신고해야 하는데, 이를 위해서는 많은 인력이 필요하다. 또한 사람이 많은 수의 모니터를 놓치지 않고 감시하는 것은 현실적으로 불가능하다.
즉, 현재의 감시 시스템은 폭력이나 범죄 발생 후, 기록된 영상을 보면서 용의자를 찾는 용도로 사용될 뿐, 폭력을 미리 예측하고 이를 방지할 수 없다는 문제점이 있다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는, 폭력 징후를 미리 감지하여 폭력을 방지할 수 있는 네트워크 카메라 및 폭력 감시 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라는 영상을 인식하고 촬영하는 촬영부; 및 상기 촬영부로부터 입력되는 영상을 분석하여, 폭력요소를 검출하고, 검출된 폭력요소에 대한 점수를 부여하고, 부여된 점수가 기 설정된 기준점수 이상일 경우 폭력상황이라고 판단하고, 상기 촬영된 영상을 기 설정된 서버 또는 전화번호로 전송하도록 제어하는 제어부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라에서, 상기 제어부는, 상기 영상을 분석하여 폭력요소에 대응하는 점수를 부여하는 상황분석부; 및 상기 부여된 점수가 설정된 기준점수 이상인 경우 폭력상황이라고 판단하는 판단부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라에서, 상기 상황분석부는 상기 폭력요소가 폭력이 발생하기 전 사전단계인지, 폭력이 진행중인 진행단계인지, 폭력이 이미 발생한 사후단계 중 어느 단계인지 폭력상황단계를 판단하고, 상기 판단부는 상기 부여된 점수가 각 폭력상환 단계별로 설정된 기준점수 이상인 경우 폭력상황이라고 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라에서, 상기 제어부는, 영상의 배경 및 촬영된 시간대를 분석하여 환경을 판단하는 환경분석부;를 더 포함하고, 상기 판단부는 상기 부여된 점수가 영상 환경별로 설정된 기준점수 이상인 경우 폭력상황이라고 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라에서, 음성을 감지하는 음성감지부를 더 포함하고, 상기 제어부는, 음성감지부에서 감지된 음성신호를 분석하여 폭력 상황과 관련된 단어 또는 음절이 있는지를 분석하는 음성분석부; 및 상기 분석된 음성이 기 설정된 문구와 일치하는 경우 폭력상황이라고 판단하는 판단부를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라에서, 폭력상황에 대한 점수, 폭력상황에서 폭력상황이라고 판단하기 위한 폭력단계별 기준점수, 및 환경별로 폭력상황이라고 판단하기 위한 기준점수를 저장하는 메모리를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라에서, 폭력상황 판단의 기준이 되는 문구를 저장하는 메모리를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 네트워크카메라의 폭력 감지 방법은, 촬영부를 통해 촬영된 영상신호를 수신하는 단계; 상기 수신된 영상신호에서 폭력요소를 획득하는 단계; 상기 추출된 폭력요소에 대응하는 점수를 부여하는 단계; 상기 부여된 점수가 기 설정된 기준점수 이상이면 폭력 상황이라고 판단하는 단계; 및 상기 폭력요소에 대응하는 영상부터 촬영된 영상 및 촬영시간, 촬영 위치 정보를 기 설정된 서버 또는 전화번호로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법에서, 상기 폭력요소 획득시 해당 영상을 이니셜 폭력 영상으로 인덱싱하는 단계를 더 포함하고, 상기 전송하는 단계는 상기 이니셜 폭력 영상부터 촬영된 영상을 전송할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법에서, 상기 획득된 폭력요소를 기반으로 폭력발생 확률 값을 산출(calculating)하는단계; 및 영상신호 생성 시간 또는 영상신호 생성 위치를 기반으로 환경 가중치를 결정하는 단계;를 더 포함하고, 상기 판단하는 단계는 상기 산출된 폭력발생 확률 값 및 환경 가중치를 이용하여 폭력상황인지 여부를 판단할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법에서, 마이크를 통해 입력된 소리를 센싱하여 음성신호를 생성하는 단계; 및 상기 음성신호를 기반으로 상기 음성 폭력요소를 획득하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법에서, 상기 폭력요소는, 폭력상황이 폭력이 발생하기 전 사전단계에 대응되는 사전 폭력요소, 폭력이 진행중인 진행단계에 대응되는 진행 폭력요소 및, 폭력이 이미 발생한 사후단계에 대응되는 사후 폭력요소를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법에서, 상기 획득된 폭력요소 신호를 기반으로, 상기 사전단계, 상기 진행단계 및 상기 사후단계에 따라 다른 상황 가중치를 결정하는 단계; 및 상기 상황 가중치를 더 고려하여 폭력상황인지 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법에서, 상기 사전단계에 대응되는 사전 폭력요소의 종류는 일정거리 이내 2인 이상 정지상황 및 사람 손 영역에 흉기가 검출되는 상황을 포함하고, 상기 진행단계에 대응되는 진행 폭력요소의 종류는 특정영역의 움직임이 많은 영상 및 흉기가 타인의 영역으로 이동하는 상황을 포함하고, 상기 사후단계에 대응되는 사후 폭력요소의 종류는 검출된 사람이 가로형태고 검출되는 상황 및 상기 검출된 가로형태 사람이 유지되는 시간이 기 설정된 시간 이상 되는 상황을 포함할 수 있다.
본 발명의 다른 일 실시예에 따른 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법은, 음성감지부를 통해 음성신호를 수신하고, 음성신호 발생영역을 감지하 는단계; 상기 음성신호에 폭력상황과 관련된 음절이 있는지 분석하는 단계; 상기 음성신호에 포함된 음절이 설정된 문구와 일치하는 경우 폭력상황이라고 판단하는 단계; 촬영된 영상을 설정된 서버 또는 전화번호로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법에서, 상기 폭력상황이라고 판단하는 경우, 상기 네트워크 카메라가 음성신호 발생 영역을 촬영하여 폭력상황을 촬영하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 폭력 징후가 발생하면 이를 미리 감지하여 신고함으로써 폭력 발생을 미연에 방지할 수 있다.
또한, 본 발명의 실시예에 따르면, 설령 폭력이 발생하더라도 피해자에게 추가로 발생할 수 있는 상황을 사전에 방지하여 피해 규모를 축소할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라를 이용한 감시 시스템의 구성도를 나타낸 것이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라의 블륵도를 나타낸 것이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 폭력상황예측부의 상세 구성도를 나타낸 것이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감시 방법을 나타낸 것이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 폭력상황 예측 방법을 나타낸 것이다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 폭력상황 예측 방법을 나타낸 것이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 폭력 요소를 획득하는 방법을 나타낸 것이다.
본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.
도면들에 있어서, 본 발명의 실시 예들은 도시된 특정 형태로 제한되는 것이 아니며 명확성을 기하기 위하여 과장된 것이다. 본 명세서에서 특정한 용어들이 사용되었으나. 이는 본 발명을 설명하기 위한 목적에서 사용된 것이며, 의미 한정이나 특허 청구 범위에 기재된 본 발명의 권리 범위를 제한하기 위하여 사용된 것은 아니다.
본 명세서에서 ‘및/또는’이란 표현은 전후에 나열된 구성요소들 중 적어도 하나를 포함하는 의미로 사용된다. 또한, ‘연결되는/결합되는’이란 표현은 다른 구성요소와 직접적으로 연결되거나 다른 구성요소를 통해 간접적으로 연결되는 것을 포함하는 의미로 사용된다. 본 명세서에서 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 또한, 명세서에서 사용되는 ‘포함한다’또는 ‘포함하는’으로 언급된 구성요소, 단계, 동작 및 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및 소자의 존재 또는 추가를 의미한다.
또한, '제1, 제2' 등과 같은 표현은, 복수의 구성들을 구분하기 위한 용도로만 사용된 표현으로써, 구성들 사이의 순서나 기타 특징들을 한정하지 않는다.
실시예들의 설명에 있어서, 각 층(막), 영역, 패턴 또는 구조물들이 기판, 각 층(막), 영역, 패드 또는 패턴들의 "상/위(on)"에 또는 "하/아래(under)"에 형성된다는 기재는, 직접(directly) 또는 다른 층을 개재하여 형성되는 것을 모두 포함한다. 각 층의 상/위 또는 하/아래에 대한 기준은 도면을 기준으로 설명한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 감시 시스템 및 네트워크 카메라를 상세히 설명한다.
도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 감시 시스템을 나타낸 구성도이다.
도1을 참조하면, 감시 시스템(100)은 네트워크 카메라(10), 및 신고센터(20)로 구성된다.
상기 네트워크 카메라(10)는 입력되는 영상신호를 분석하여 폭력 상황이 발상할 확률을 계산하여 폭력이 발생할 확률이 설정된 기준치를 초과하는 경우 기 등록된 서버 또는 전화번호로 촬영된 영상과 위치정보, 시간정보를 전송한다. 본 발명에서는 기 등록된 서버 또는 전화번호를 신고센터로 정의한다. 상기 신고센터는 출동 서비스를 제공하는 사설 경비업체 또는 경찰서 등일 수 있다. 네트워크 카메라(10)는 다수의 카메라가 네트워크로 연결되어 있을 수 있다.
도 2는 상기 네트워크 카메라(10)의 상세 구조를 나타낸 블록도이다.
도 2를 참조하면, 상기 네트워크 카메라(10)는 촬영부(11), 음성감지부(12), 구동부(13), 통신 인터페이스부(14), 영상저장부(15), 및 제어부(16)를 포함할 수 있다.
상기 촬영부(11)는 촬영 대상물을 인식하기 위한 이미지 센서(CCD/CMOS)로 구성될 수 있다. 촬영부(11)는 이미지 센서에 도달하기 전 촬영대상물의 정확한 색상을 나타내기 위해 적외선을 제거하기 위하여 광학 필터를 포함할 수 있다. 상기 이미지 센서는 빛 에너지를 전기적 신호로 변환시키고, 전기적 디지털화하기 위하여 제어부(16)에 전송할 수 있다. 그리고 상기 촬영부(11)는 적외선 필터를 포함할 수 있다.
상기 음성감지부(12)는 음성 발생 및 음성 발생 방향을 감지한다. 음성감지부는 한개 이상의 음성 센서 또는 마이크로 구성되며 각각의 센서 또는 마이크에서 수신된 음성 신호의 세기를 비교하여 수신된 방향을 탐지할 수 있다. 음성감지부(15)는 "살려주세요", "Help" 등과 같은 위험을 알리는 음성신호를 감지할 수 있다.
상기 구동부(13)는 상기 제어부(16)의 제어에 따라 상기 촬영부(11)의 움직임을 조정한다. 제어부(16)로부터 제어신호가 인가되면 제어신호에 따라 촬영부(11)의 패닝(panning), 틸팅(tilting), 및 주밍(zooming)을 제어한다. 구체적으로, 줌값에 따라 촬영부(11)에 장착된 줌 렌즈의 동작을 제어하고, 팬값에 따라 카메라의 회전을 제어하며, 틸트값에 따라 카메라의 기울기를 제어한다. 본 발명에서 주밍은 줌인(Zoom in) 및 줌아웃(Zoom out)을 모두 포함한다. 구동부는 필요에 따라 생략될 수 있다.
상기 통신 인터페이스부(14)는 다른 기기들과 통신네트워크를 통해 연결되어 필요한 데이터를 송수신할 수 있다. 그리고 통신 인터페이스부(14)는 유무선 통신을 가능하게 하는 하나 이상의 모듈을 포함할 수 있으며 적어도 하나 이상의 네트워크 카메라와 접속하여 영상을 수신할 수 있다. 통신 인터페이스부(14)는 카메라를 다른 기기와 연결하기 위하여 CP/IP, UDP, HTTP, HTTPS, SMTP, NTP, DHCP, FTP, DDNS, RTP, RTSP 프로토콜 방식으로 통신하기 위한 하드웨어 모듈을 포함할 수 있다.
예를 들어, 통신 인터페이스부(14)는 이동통신 모듈, 무선 인터넷 모듈, 근거리 통신 모듈 등을 포함할 수 있다.
이동통신 모듈은 이동 통신망 상에서 기지국, 외부의 단말기와 무선 신호를 송수신한다. 상기 무선 신호는, 음성 호 신호, 화상 통화 호 신호 또는 문자/멀티미디어 메시지 송수신에 따른 다양한 형태의 데이터를 포함할 수 있다.
유무선 인터넷 모듈은 유무선 인터넷 접속을 위한 모듈을 말하는 것으로, 무선 인터넷 기술로는 WLAN(Wireless LAN), 와이파이(Wi-Fi), Wibro(Wireless broadband), Wimax(World Interoperability for Microwave Access), HSDPA(High Speed Downlink Packet Access) 등이 이용될 수 있다.
근거리 통신 모듈은 근거리 통신을 위한 모듈을 말한다. 근거리 통신 기술로는 블루투스(Bluetooth), RFID(Radio Frequency Identification), 적외선 통신(IrDA, infrared Data Association), UWB(Ultra Wideband), ZigBee, NFC(Near Field Communication) 등이 이용될 수 있다.
상기 영상저장부(15)는 네트워크 카메라에 의해 촬영된 영상을 저장한다. 영상저장부(15)는 플래시 메모리 타입(flash memory type), 하드디스크 타입(hard disk type), 멀티미디어 카드 마이크로 타입(multimedia card micro type), 카드 타입의 메모리(예를 들어 SD 또는 XD 메모리 등), 롬(Read-Only Memory, ROM), EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory), PROM(Programmable Read-Only Memory), 자기 메모리, 자기 디스크, 광디스크 중 적어도 하나의 타입의 저장매체를 포함할 수 있다.
상기 제어부(16)는 촬영부(11)를 통해 촬영된 영상신호 및 음성 감지부(12)를 통해 감지된 음성 신호를 입력받아, 이들 입력 신호로부터 폭력 이벤트가 발생할 수 있는 폭력요소를 검출하고, 검출된 폭력요소에 점수를 부여한다. 그리고 부여된 점수가 기 설정된 기준 점수 이상일 경우에는 폭력 상황이라고 판단하고, 촬영된 영상을 상기 신고센터(20)로 전송한다. 상기 신고센터(20)는 기 설정된 서버 또는 전화번호를 포함할 수 있다.
또한, 상기 제어부(16)은 마이크로 프로세서 등의 연산처리 기능을 포함하는 콘트롤 회로일 수 있다.
또한, 상기 제어부(16)는 별도의 저장부에 저장된 폭력상황 예측 알고리즘을 읽어들여 촬영된 영상 및 음성등을 분석하여 상기 촬영된 영상 및 음성 등을 저장하도록 제어하고 통신 인터페이스(14)를 통해 전송되도록 제어하는 역할을 할 수 있다.
도 3은 상기 제어부(16)의 기능을 나타낸 블럭도이다.
도 3을 참조하면, 제어부(16)는 상황분석부(161), 환경분석부(162), 음성분석부(163), 메모리(164), 및 판단부(165)를 포함할 수 있다. 상기 제어부를 구성하는 상황분석부, 환경분석부, 음성분석부, 판단부는 별도 저장부에 저장된 알고리즘의 논리적 구성요소로 구현될 수 있다. 또한, 메모리가 제어부의 일부 구성요소로 표현하였지만 제어부와 분리된 별개 구성으로 형성될 수도 있다.
상기 상황분석부(161)는 입력되는 영상을 분석하여 폭력 이벤트가 발생할 수 있는 폭력요소를 검출하고, 검출된 폭력요소에 점수를 부여한 후, 폭력요소가 폭력상황 중 어느 단계에 있는지를 판단한다. 점수란 폭력상황에 관련된 폭력요소들에 대응하는 확률 값을 반영한 값을 의미할 수 있다. 0 내지 1에 해당하는 값일 수 있다.
예를 들어, 폭력이 발생하기 전 단계인 '사전단계', 폭력 발생이 진행 중인 '진행단계', 폭력이 발생한 후의 단계인 '사후단계' 중 어느 하나로 분류할 수 있다.
입력된 영상에서, 일정 거리 이내에 2인 이상이 정지상황에 있거나 사람 손 영역에 흉기가 확인되는 경우와 같은 폭력요소가 검출되는 경우에는 사전단계로 판단하고, 대상 영역의 움직임 주파수를 검출하여 고주파 검출시 또는 검출된 흉기가 타인의 영역으로 이동하는 경우와 같은 폭력요소가 검출되는 경우에는 진행단계로 판단하고, 검출된 사람이 누워 있는 경우와 같은 폭력요소가 검출되는 경우에는 사후단계로 판단할 수 있다. 이외에도 분석된 상황에 따라 적합한 단계를 선택할 수 있다.
또한, 상기 상황분석부(161)는 폭력요소가 검출되는 경우 해당 영상을 이니셜(initial) 영상으로 인덱싱할 수 있다.
상기 환경분석부(162)는 촬영부를 통해 입력되는 영상이 어떠한 환경에 있는지를 분석한다. 예를 들어, 사람들이 많이 다니는 길인지, 사람들이 많은 다니지 않은 골목길인지, 등산로인지, 주간인지, 야간인지 등을 분석한다. 또한, 야간의 경우에는 비교적 사람이 많이 다니는 저녁시간대(야간1)와 인적이 거의 없는 새벽시간대(야간2)로 구분할 수 있다. 주간, 야간, 저녁시간, 새벽시간 등을 계절적인 요인을 고려하여 설정할 수 있다.
동일한 폭력 이벤트가 발생하더라도 처해 있는 환경에 따라 폭력이 발생할 위험도는 달라질 수 있다. 환경분석부(162)는 이를 고려한 것이다. 일 실시예로, 환경에 대한 요인들은 폭력요소에 대한 확률 가중치가 될 수 있다. 예를 들어, 특정 폭력 이벤트가 발생하고, 이를 폭력요소로 감지한 경우, 폭력요소에 대한 점수들에 환경 요인에 대한 기준점수(가중치)를 곱하여 폭력상황을 판단할 수 있다. 또는 폭력요소에 대한 점수들과 함께 환경요인에 대한 기준점수가 더해져 폭력상황을 판단할 수 있다.
상기 음성분석부(163)는 음성감지부(12)에서 수신된 음성신호를 분석하여 폭력 상황과 관련된 단어 또는 음절이 있는지 분석하고 추출하거나, 음성신호에 포함된 모든 단어 또는 음절을 추출할 수도 있다.
상기 메모리(164)에는 각 폭력요소에 대한 점수, 각 폭력요소에서 폭력상황이라고 판단하기 위한 폭력 단계별(사전단계, 진행단계, 사후단계) 기준점수, 및 환경별로 폭력상황이라고 판단하기 위한 기준점수가 저장될 수 있다. 그리고 메모리(164)는 폭력상황 판단의 기준이 되는 문구가 저장되어 있다. 예를 들어 메모리에는 "도와주세요", "헬프", "살려주세요", "오!노" 등과 같은 폭력상황과 관련된 다양한 문구들이 저장될 수 있다.
일 실시예로, 음성신호에 대한 요인들은 폭력요소에 대한 확률 가중치가 될 수 있다. 예를 들어, 폭력상황에 대한 점수들에 음성신호에 대한 기준점수를 곱하여 폭력상황을 판단할 수 있다. 또는 폭력상황에 대한 상황점수들과 함께 폭력상황 단계, 환경 및 음성신호에 대한 기준점수가 더해져 폭력상황을 판단할 수 있다.
[표 1]은 각 폭력요소에 대한 점수의 예를 나타낸 것이고, [표 2]는 폭력상황을 단계별로 구분하고, 폭력단계별로 폭력상황이라고 판단하기 위한 기준점수의 예를 나타낸 것이고, [표 3]은 환경별로 폭력상황라고 판단하기 위한 기준점수의 예(또는 확률 가중치)를 나타낸 것이다.
Figure pat00001
Figure pat00002
Figure pat00003
상기 폭력상황별 점수 및 기준점수는 자유롭게 설정 가능하다.
상기 판단부(164)는 상기 메모리(164)에 저장되어 있는 각 상황에 대한 점수를 기준으로 가중치를 부여하여 최종 점수를 부여한다. 또는 폭력요소들에 점수 및 기준점수를 모두 더하여 확률 누적치를 기반으로 폭력상황을 판단할 수 있다. 또는 폭력상황에 대한 점수들을 더하되, 환경요인 및 음성신호(음성신호는 가중치가 될 수도 있고, 폭력상황에 대한 폭력요소로써 계산될 수도 있다.), 폭력상황 단계에 대한 기준점수가 곱해져서 폭력상황을 판단할 수 있다.
또 다른 실시예로써, 영상신호 또는 음성신호에 대한 상황점수를 폭력상황 단계 및 환경에 대한 기준 점수를 고려하여 폭력상황을 판단할 수 있다. 예를들어, 폭력상황이 진행 단계이며 야간인 경우 B2와 C2(예를들어 0.5와 0.4)를 곱하여 기준점수를 결정하고(예를들어, 0.2), 상황점수의 합이 기준점수를 이상/초과가 되는 경우 폭력상황으로 판단할 수 있다.
예를 들어, 사람 손 영역에 흉기가 검출되는 경우 흉기의 종류 및 위험도-예를 들어 지팡이인지 칼인지-에 따라 가중치를 달리하여 부여할 수 있고, 검출된 흉기가 타인의 영역으로 이동하는 경우 이동속도에 따라 가중치를 달리할 수 있다. 즉, 사람 손 영역에 흉기가 검출되는 경우 A1이라는 점수가 부여되지만, 흉기의 종류가 칼로 판단되는 경우에는 지팡이로 판단되는 경우보다 더 높은 점수를 부여할 수 있다.
즉, 상기 판단부(165)는 상기 상황분석부(161), 환경분석부(162), 음성분석부(163)에서 분석된 내용을 기반으로 최종적으로 폭력 가능성을 예측한다. 경우에 따라서, 판단부(165)는 상황분석부(161) 및 환경분석부(162)에서 분석된 것을 기반으로 폭력상황을 예측할 수 있고, 음성분석부(163)의 분석 내용만으로 폭력 상황을 예측할 수도 있다.
따라서 상기 판단부(165)는 일정거리 내에 2인 이상이 정지상황이 검출되고, 사람 손 영역에 흉기가 검출되었다고 하더라도 영상이 검출된 지역이 골목길인지 등산로인지에 따라 판단을 달리할 수 있다. 골목길은 통계적으로 범죄 발생 확률이 낮지만 등산로와 같이 인적이 드문 곳에서는 범죄 발생 가능성이 크다. 따라서 골목길보다는 등산로의 기준점수를 낮게 설정하여 등산로에서는 계산된 점수가 비교적 낮게 나오더라도 폭력상황이라고 판단할 수 있다.
또한, 동일한 점수가 산출되었더라도 '사전단계'인지 '진행단계'인지 '사후단계'인지에 따라 기준점수를 달리하여 폭력상황을 예측한다. 즉, 동일하게 10점이라는 점수가 산출되었다고 하더라도 사전단계에서는 폭력상황이 아니라고 판단할 수 있으나 진행단계에서는 폭력상황이라고 판단할 수 있다.
상기 판단부(165)는 상기 상황분석부(161) 및 환경분석부(162)에서 산정된 점수가 기준점수에 미달하더라도 음성분석부(163)에서 분석된 음성을 메모리(164)에 저장된 문구와 비교하여 일치하는 경우에는 폭력상황이라고 판단할 수 있다. 일치는 100%로 동일한 것이 아니라 설정된 오차 범위 내에서 일치하는 것을 의미한다.
즉, 영상분석을 통해 폭력상황을 미처 예측하지 못한 경우라도, 음성분석을 통해 이러한 상황을 보완할 수 있고, 폭력상황을 더욱 정확하게 예측할 수 있다.
상기 판단부(165)는 산출된 확률 누적 값이 기 설정된 값 이상이 되는 경우, 누적된 확률 이벤트 중 최초의 이벤트 발생시간부터 녹화된 영상을 폭력상황 영상으로 결정하고 통신 인터페이스부(14)를 통해 신고센터에 전달될 수 있도록 제어할 수 있다. 또 다른실시 예로써, 판단부는 산출된 확률 누적 값이 기 설정된 값(기준점수 값) 이상이 되는 시간으로부터 기 설정된 시간 이전 영상들을 폭력상황 영상으로 결정하고, 통신 인터페이스부(14)를 통해 신고센터에 전달될 수 있도록 제어할 수 있다.
또한, 상기 제어부(16)는 이러한 폭력 판단 결과를 기반으로 네트워크 카메라의 전체 동작을 제어한다.
구체적으로 살펴보면, 제어부(16)는 폭력상황이라고 판단되는 경우 폭력상황 발생을 알리는 신호를 신고센터(20)로 전송하도록 제어한다. 상기 신고센터(20)는 미리 등록되어 있는 경찰서 또는 출동보안업체 일 수 있다. 이때, 촬영된 영상, 촬영된 시간(예를 들어, 촬영 시작시간 및 종료시간, 쵤영된 시간, 폭력으로 판단한 시간 등), 및 장소 정보를 함께 전송할 수 있다. 즉, 제어부(16)는 폭력상황이 예측되면 통신인터페이스부를 통해 촬영된 영상 및 환경정보를 함께 전송하도록 제어한다.
그리고 제어부(16)는 구동부(13)를 제어하여 촬영부(11)를 폭력 이벤트가 발생한 지역을 촬영하도록 제어할 수 있다. 음성감지부(12)에서 폭력 발생이 예상되는 지역의 방향을 감지한 경우에는 구동부(13)를 제어하여 촬영부(11)가 해당 방향을 촬영하도록 제어할 수 있다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 폭력상황 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.
도 4a를 참조하면, 촬영부에서 촬영된 영상 및 음성신호가 수신되면(S41), 이를 분석하여 영상 및 음성의 상황, 환경요인을 분석한다(S42). 즉, 폭력상황에 대응하는 요소가 있는지 분석하고, 영상의 배경 및 시간대를 분석하여 폭력상황의 환경을 분석한다. 그리고 폭력요소가 폭력상황의 어느 단계인지도 분석할 수 있다. 예를 들어 폭력상황이 사전단계인지, 진행단계인지, 사후단계인지 분석할 수 있다. 이러한 폭력상환 단계분석은 점수부여 단계 이후에 분석될 수도 있다. 영상 및 음성 신호를 함께 수신하는 예를 설명하였지만, 영상과 음성 중 어느 하나를 기반으로 동작할 수도 있다.
상기 분석된 결과를 바탕으로 각 상황 및 환경에 따른 가중치를 부여하여 점수를 부여한다(S43). 점수 부여 방법은 앞서 살펴 본 바와 같이 메모리에 저장되어 있는 상황별 점수 및 환경별 점수를 참고하고 이에 가중치를 부여할 수 있다.
점수가 부여되면, 부여된 점수가 기준점수 이상인지를 판단하고(S44), 기준점수 이상이면 촬영된 영상을 등록된 경찰서나 출동 서비스 업체 등에 전송하고(S45), 기준점수 이하이면 다시 처음으로 돌아가 절차를 반복한다.
도 4b는 이니셜 폭력 영상을 인덱싱하는 절차가 추가된 것으로, 영상에서 폭력요소를 추출하고 통신 인터페이스부를 통해 전송하는 과정을 보다 상세히 나타낸 것이다.
단계 S42에서 폭력상황 및 환경을 분석한 후, 폭력요소가 획득(extract)되면 해당 영상을 이니셜 폭력 영상으로 인덱싱(indexing)할 수 있다(S422). 예를 들어 두 사람이 가까이 있는 영상이 감지되는 경우 해당 영상을 이니셜 폭력영상으로 인덱싱한다.
이후 단계 S44에서 기준점수 이상이 부여되어 폭력상황으로 판단하면, 저장된 영상 중 이니셜 폭력 상황 영상으로 인덱싱된 영상을 검출하고(S452), 인덱싱된 영상부터 통신 인터페이스부를 통해 전송할 수 있다(S454). 전송되는 영상은 인덱싱 영상부터 전송될 수도 있고, 이니셜 폭력상황 영상으로부터 기설정된 시간만큼 앞의 영상부터 전송될 수도 있다. 전송되는 영상은 폭력상황이 종료되는 시점까지 계속 전송될 수 있다.
영상을 전송할 때, 이니셜 폭력상황 영상으로 인덱싱된 영상과 촬영된 시간을 함께 전송할 수 있다.
도 5는 상기 기준점수 이상인지를 판단하는 단계(S44)에 대한 또 다른 실시예를 나타낸 것이다.
도 5를 참조하면, 먼저 영상의 폭력요소가 폭력 발생 단계 중 어느 단계인지를 분석한다(S51). 즉, 앞서 살펴본 폭력 발생 단계 중 사전단계인지, 진행단계인지, 사후단계인지를 분석한다.
발생 단계가 분석되면, 단계 S43에서 현재 폭력상황에 부여된 점수와 각 단계에 대응하는 기준점수와 비교한다(S52). 예를 들어 폭력상황이 사전단계인 경우에는 기준점수 B1과 비교하고, 폭력상황이 진행단계인 경우에는 기준점수 B2와 비교하고, 폭력상황이 사후단계인 경우에는 기준점수 B3와 비교한다.
비교결과, 폭력상황이 각 단계별 기준점수 이상인 경우에는 영상 환경별로 기준점수와 비교하고(S53), 기준점수 미만인 경우에는 다시 단계 S51로 돌아가 동일 절차를 반복한다.
예를 들어, 영상이 골목길 환경인지, 등산로 환경인지, 주간인지, 야간인지, 야간이라면 심야인지 새벽인지에 따라 기준점수와 비교한다. 주간시간, 야간시간, 심야시간, 새벽시간 등에 대한 시간 정보는 계절에 따라 달리하여 미리 설정되어 있을 수 있다.
비교 결과 단계 S42에서 부여된 점수가 각 환경별 기준점수 이상이면 폭력상황이 발생할 가능성이 높거나 폭력 상황이 발생하였다고 판단하고, 촬영된 영상을 미리 등록된 경찰서 등 신고센터로 전송한다.
또 다른 실시예로써, 단계별 기준 점수와 환경별 기준점수는 상황 점수에 대한 가중치로 사용될 수 있다. 예를들어, 상황 점수가 0.1일 때, 진행단계로 판단시 기준점수 1.5를 가중치로 곱할 수 있다. 또한, 야간시간으로 판단시 기준점수 1.2를 가중치로 곱할 수 있다. 따라서 상황점수 0.1에 대한 확률 점수가 0.18이 될 수 있다.(= 0.1 x 1.5 x1.2) 폭력상황 판단시 상기 가중치들이 곱해진 상황점수들을 더하여 누적확률 값을 기설정된 값과 비교하여 폭력상황을 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 폭력상황 예측 방법을 나타낸 흐름도이다.
네트워크 카메라에 장착된 음성감지부를 통해 음성신호를 수신하고 음성신호가 발생된 방향을 감지한다(S61). 다음으로 수신된 음성신호를 분석하여 폭력 상황과 관련된 단어 또는 음절이 있는지 분석한다(S62).
상기 분석된 음성을 메모리에 저장되어 있는 문구와 비교하여 일치하는지 여부를 판단하고(S63), 일치하는 경우에는 구동부를 제어하여 음성신호가 발생한 방향을 촬영한다(S64). 그리고 촬영된 영상을 신고센터(65)로 전송한다. 폭력 발생 영역이 촬영되고 있는 경우에는 단계 S64는 생략될 수 있다.
또 다른 실시예로, 도 6은 음성신호를 별도 폭력상황 감지 방법으로 사용할 수 있으나, 폭력상황 판단시, 영상신호와 함께 상황점수요소로 사용될 수 있다.
도 7은 폭력요소를 획득(extract)하는 절차에 대한 일 실시예를 보여준다.
네트워크 카메라의 촬영부는 렌즈를 통해 입사된 빛을 센싱하여 영상신호를 생성한다(S71). 제어부는 상기 영상신호를 수신하고, 분석하여 영상에서 폭력요소를 획득(extract)할 수 있다(S72).
예를들어, 상기 폭력요소는 두 사람이 일정 거리 내 위치하는 것에 대응될 수 있다.
예를들어, 상기 폭력요소는 두 사람이 일정거리 내 위치하는 위치영역에 움직임이 많은 것에 대응될 수 있다.
제어부는 영상신호에서 사람의 형상에 대응되는 물체(object)의 영역을 결정할 수 있다. 제어부는 복수의 사람 형상이 일정 거리 내 배치될 때, 해당 영역의 주파수 값을 산출할 수 있다(S73).
예를들어 t 시간의 (n,m)에서 (n+8,m+8) 영역에서 복수의 사람이 검출된 경우, 움직임 주파수 검출을 위하여 t-x시간의 (n,m)에서 (n+8,m+8) 영역과 t 시간의 (n,m)에서 (n+8,m+8) 영역의 픽셀 값을 서로 빼서 움직임이 있는 부분만 값이 남도록 만들 수 있다. 움직임이 클수록 많은 값이 남게 되므로 움직임이 많다고 볼 수 있다. 상기 움직임이 있는 부분에 값이 있는 (n,m)에서 (n+8,m+8) 영역의 픽셀들을 퓨리에 트랜스 폼을 거처 주파수 영역의 값으로 전환할 수 있다. 이때 n+8 및/또는 m+8에 가까운 값이 많을수록 움직임이 많은 것으로 판단할 수 있다.
제어부는 기설정된 값 이상이 n+8 및/또는 m+8에 가까운 영역(픽셀)에 값이 존재할 때 두 사람이 일정거리 내 위치하는 위치영역에 움직임이 많은 것에 대응되는 폭력요소가 존재하는 것으로 판단할 수 있다(S74).
이상에서 본 발명에 따른 실시예들이 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 범위의 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 다음의 특허청구범위에 의해서 정해져야 할 것이다.
10 : 네트워크 카메라
20 : 신고센터
11 : 촬영부
12 : 음성감지부
13 : 구동부
14 : 통신 인터페이스부
15 : 영상저장부
16 : 제어부

Claims (16)

  1. 영상을 인식하고 촬영하는 촬영부; 및
    상기 촬영부로부터 입력되는 영상을 분석하여, 폭력요소를 검출하고, 검출된 폭력요소에 대한 점수를 부여하고, 부여된 점수가 기 설정된 기준점수 이상일 경우 폭력상황이라고 판단하고, 상기 촬영된 영상을 기 설정된 서버 또는 전화번호로 전송하도록 제어하는 제어부를 포함하는 네트워크 카메라.
  2. 제1항에 있어서, 상기 제어부는,
    상기 영상을 분석하여 폭력요소에 대응하는 점수를 부여하는 상황분석부; 및
    상기 부여된 점수가 설정된 기준점수 이상인 경우 폭력상황이라고 판단하는 판단부를 포함하는 네트워크 카메라.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 상황분석부는 상기 폭력요소가 폭력이 발생하기 전 사전단계인지, 폭력이 진행중인 진행단계인지, 폭력이 이미 발생한 사후단계 중 어느 단계인지 폭력상황단계를 판단하고,
    상기 판단부는 상기 부여된 점수가 각 폭력상환 단계별로 설정된 기준점수 이상인 경우 폭력상황이라고 판단하는 네트워크 카메라.
  4. 제2항에 있어서, 상기 제어부는,
    영상의 배경 및 촬영된 시간대를 분석하여 환경을 판단하는 환경분석부;를 더 포함하고,
    상기 판단부는 상기 부여된 점수가 영상 환경별로 설정된 기준점수 이상인 경우 폭력상황이라고 판단하는 네트워크 카메라.
  5. 제1항에 있어서,
    음성을 감지하는 음성감지부를 더 포함하고,
    상기 제어부는,
    음성감지부에서 감지된 음성신호를 분석하여 폭력 상황과 관련된 단어 또는 음절이 있는지를 분석하는 음성분석부; 및
    상기 분석된 음성이 기 설정된 문구와 일치하는 경우 폭력상황이라고 판단하는 판단부를 포함하는 네트워크 카메라.
  6. 제1항 내지 제 4항의 어느 한 항에 있어서, 상기 제어부는,
    폭력상황에 대한 점수, 폭력상황에서 폭력상황이라고 판단하기 위한 폭력단계별 기준점수, 및 환경별로 폭력상황이라고 판단하기 위한 기준점수를 저장하는 메모리를 더 포함하는 네트워크 카메라.
  7. 제5항에 있어서, 상기 제어부는,
    폭력상황 판단의 기준이 되는 문구를 저장하는 메모리를 더 포함하는 네트워크 카메라.
  8. 네트워크카메라의 폭력 감지 방법에 있어서
    촬영부를 통해 촬영된 영상신호를 수신하는 단계;
    상기 수신된 영상신호에서 폭력요소를 획득하는 단계;
    상기 추출된 폭력요소에 대응하는 점수를 부여하는 단계;
    상기 부여된 점수가 기 설정된 기준점수 이상이면 폭력 상황이라고 판단하는 단계; 및
    상기 폭력요소에 대응하는 영상부터 촬영된 영상 및 촬영시간, 촬영 위치 정보를 기 설정된 서버 또는 전화번호로 전송하는 단계를 포함하는 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법.
  9. 상기 폭력요소 획득시 해당 영상을 이니셜 폭력 영상으로 인덱싱하는 단계를 더 포함하고,
    상기 전송하는 단계는 상기 이니셜 폭력 영상부터 촬영된 영상을 전송하는 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 획득된 폭력요소를 기반으로 폭력발생 확률 값을 산출(calculating)하는단계; 및
    영상신호 생성 시간 또는 영상신호 생성 위치를 기반으로 환경 가중치를 결정하는 단계;를 더 포함하고,
    상기 판단하는 단계는 상기 산출된 폭력발생 확률 값 및 환경 가중치를 이용하여 폭력상황인지 여부를 판단하는 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법.
  11. 제 8항에 있어서,
    마이크를 통해 입력된 소리를 센싱하여 음성신호를 생성하는 단계; 및
    상기 음성신호를 기반으로 상기 음성 폭력요소를 획득하는 단계를 더 포함하는 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법.
  12. 제 8항에 있어서, 상기 폭력요소는,
    폭력상황이 폭력이 발생하기 전 사전단계에 대응되는 사전 폭력요소, 폭력이 진행중인 진행단계에 대응되는 진행 폭력요소 및, 폭력이 이미 발생한 사후단계에 대응되는 사후 폭력요소를 포함하는 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법.
  13. 제 12항에 있어서,
    상기 획득된 폭력요소 신호를 기반으로,
    상기 사전단계, 상기 진행단계 및 상기 사후단계에 따라 다른 상황 가중치를 결정하는 단계; 및
    상기 상황 가중치를 더 고려하여 폭력상황인지 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법
  14. 제 13항에 있어서,
    상기 사전단계에 대응되는 사전 폭력요소의 종류는 일정거리 이내 2인 이상 정지상황 및 사람 손 영역에 흉기가 검출되는 상황을 포함하고,
    상기 진행단계에 대응되는 진행 폭력요소의 종류는 특정영역의 움직임이 많은 영상 및 흉기가 타인의 영역으로 이동하는 상황을 포함하고,
    상기 사후단계에 대응되는 사후 폭력요소의 종류는 검출된 사람이 가로형태고 검출되는 상황 및 상기 검출된 가로형태 사람이 유지되는 시간이 기 설정된 시간 이상 되는 상황을 포함하는 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법.
  15. 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지 방법에 있어서,
    음성감지부를 통해 음성신호를 수신하고, 음성신호 발생영역을 감지하는 단계;
    상기 음성신호에 폭력상황과 관련된 음절이 있는지 분석하는 단계;
    상기 음성신호에 포함된 음절이 설정된 문구와 일치하는 경우 폭력상황이라고판단하는 단계;
    촬영된 영상을 설정된 서버 또는 전화번호로 전송하는 단계를 포함하는 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감지방법
  16. 제15항에 있어서,
    상기 폭력상황이라고 판단하는 경우, 상기 네트워크 카메라가 음성신호 발생 영역을 촬영하여 폭력상황을 촬영하는 단계를 더 포함하는 네트워크 카메라를 이용한 폭력 감시 방법.
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