KR20180040310A - Intelligent video management system capable of extracting moving route - Google Patents

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KR20180040310A
KR20180040310A KR1020160132008A KR20160132008A KR20180040310A KR 20180040310 A KR20180040310 A KR 20180040310A KR 1020160132008 A KR1020160132008 A KR 1020160132008A KR 20160132008 A KR20160132008 A KR 20160132008A KR 20180040310 A KR20180040310 A KR 20180040310A
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Abstract

Disclosed is an intelligent image monitoring system able to extract a moving path which identifies an accident situation through an image of a designated monitoring zone by itself, and traces an object generating the accident, thereby easily securing a moving path of the object and a tracing image. The intelligent image monitoring system able to extract a moving path comprises: an image monitoring unit capturing and obtaining an image of a designated monitoring zone; a storage receiving and storing all images captured by the image monitoring unit; and an image analysis server module receiving an image from the storage and analyzing the same to identify whether or not a moving object is present in the image, and comparing the behavior of the object in the image with a prestored abnormal behavior pattern when it is determined that the moving object is present in the image. When it is determined that the behavior of the object corresponds to the prestored abnormal behavior pattern, the image analysis server module transmits a trace sensing signal to the image monitoring unit to trace and observe the object, extracts information about the object from the image, and stores the information, while searching for images stored in the storage at a time when an accident occurs by using the information about the object to extract a moving path of the object.

Description

이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템{INTELLIGENT VIDEO MANAGEMENT SYSTEM CAPABLE OF EXTRACTING MOVING ROUTE}[0001] INTELLIGENT VIDEO MANAGEMENT SYSTEM [0002] CAPABLE OF EXTRACTING MOVING ROUTE [0003]

본 발명은 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템에 관한 것으로, 보다 상세하게는 지정된 감시 영역의 카메라 영상 정보를 이용하여 해당 감시 영역의 사건 발생 상황을 파악하고, 사건을 발생시킨 객체를 추적함과 동시에 객체의 영상을 확보할 수 있는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템에 관한 것이다.The present invention relates to an intelligent video surveillance system capable of extracting a moving path, and more particularly, to an intelligent video surveillance system capable of extracting a moving path by using a camera image information of a designated surveillance area, And to an intelligent video surveillance system capable of extracting a moving path capable of securing an image of an object at the same time.

최근에는 네트워크 대역폭의 확대와 더불어 영상 정보 처리속도의 증가로 인하여 CCTV(Closed-Circuit Tele-Vision)를 통한 안전 관리시설이 증가되고 있는 실정이다.Recently, safety management facilities through CCTV (Closed-Circuit Tele-Vision) have been increasing due to the increase of network bandwidth and the speed of image information processing.

예를 들면, 불법 주정차 단속, 쓰레기 무단투기 단속, 재난재해 감시, 공공 시설물의 불법 침입자 단속, 은행시설에서의 불법 도난 감지 등을 위해 CCTV(Closed-Circuit Tele-Vision)를 이용한 영상 감시시스템을 설치하여 사용하고 있는 실정이다.For example, a video surveillance system using CCTV (Closed-Circuit Tele-Vision) is installed for crackdown on illegal parking regulations, disposal of waste disposal, disaster disaster monitoring, crackdown on illegal intruders of public facilities, and illegal theft detection at bank facilities. And the like.

그러나, 이와 같은 종래의 영상 감시시스템의 경우 모니터에 표시되는 수많은 CCTV 화면을 관리자가 일일이 모니터링 하면서 사건 발생 여부를 감시하거나, 사건 발생 후에 녹화된 영상을 재생시키면서 어떠한 사건이 발생되었는지를 파악하여 감시 지역을 모니터링 하게 된다.However, in such a conventional video surveillance system, a plurality of CCTV screens displayed on a monitor are individually monitored by the administrator, and an event occurrence is monitored, or a recorded image is reproduced after occurrence of an event, .

이와 같이 종래의 영상 감시시스템의 경우 관리자가 항시 지정된 감시 영역을 감시해야 함으로써 다채널을 24시간 동안 실시간으로 감시한다는 것은 사실상 불가능할 뿐만 아니라, 사건 발생 이후 녹화된 영상을 재생시키면서 사건 발생 여부를 확인 한다 하더라도 많은 시간을 녹화된 영상을 모니터링 하는데 투입해야 하며 카메라를 고의적으로 가리거나 파손시킬 경우 녹화된 영상을 모니터링 한다 하더라도 사건 발생 시점의 영상을 확보할 수 없다는 문제점이 있다. In this way, in the case of the conventional video surveillance system, it is practically impossible for the administrator to monitor the multi-channel for 24 hours in real time by monitoring the designated surveillance area at all times. In addition, It is necessary to input a large amount of time to monitor the recorded video and even if the camera is intentionally covered or destroyed, it is not possible to secure the video at the time of occurrence of the event even if the recorded video is monitored.

대한민국 등록특허공보 제10-1397453호(2014.05.14.)Korean Registered Patent No. 10-1397453 (April 4, 2014)

상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은 지정된 감시 영역의 영상을 통해 사건 발생 상황을 스스로 파악하고, 사건을 발생시킨 객체를 추적하여 객체의 이동경로와 추적 영상을 용이하게 확보할 수 있는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템을 제공하는 것이다.An object of the present invention to solve the above problems is to provide a surveillance system and a surveillance system capable of easily grasping a movement path of an object and a tracking image by tracking an occurrence occurrence situation through an image of a designated surveillance area, And an intelligent video surveillance system capable of extracting a moving route.

그 외 본 발명의 세부적인 목적은 이하에 기재되는 구체적인 내용을 통하여 이 기술 분야의 전문가나 연구자에게 자명하게 파악되고 이해될 것이다.Other objects and advantages of the present invention will become apparent to those skilled in the art from the following detailed description.

상기 목적 달성을 위하여 본 발명은 지정된 감시 영역의 영상을 촬영하여 획득하는 영상감시 유닛과, 상기 영상 감시유닛으로부터 촬영된 모든 영상을 전송받아 저장하는 스토리지 및, 상기 스토리지로부터 영상을 전송받아 분석하여 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별하고, 상기 영상에 움직이는 객체가 있다고 판단되면 상기 영상의 객체 행동을 기 저장된 이상 행동패턴과 비교하여 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면, 상기 영상감시 유닛으로 추적 감지신호를 전송하여 객체를 추적 관찰하고 상기 영상으로부터 객체의 정보를 추출하여 저장함과 동시에, 상기 객체의 정보를 이용하여 사건 발생 시점의 스토리지에 저장된 영상을 검색하여 객체의 이동경로를 추출하는 영상 분석 서버모듈을 포함하는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템을 제시한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a video surveillance system including a video surveillance unit for capturing and acquiring images of a designated surveillance region, a storage for receiving and storing all images photographed from the video surveillance unit, And if it is judged that there is a moving object in the image, comparing the object behavior of the image with a pre-stored abnormal behavior pattern, and if it is determined that the object behavior matches the previously stored abnormal behavior pattern, And an image analyzing unit that extracts information of an object from the image and transmits the sensed signal to the image analyzing unit and extracts a moving path of the object by searching the image stored in the storage at the time of occurrence of the event using the information of the object, If the breadcrumb extraction that includes the server module It presents the intelligent video surveillance systems.

일예를 들면, 상기 영상감시 유닛은 상기 영상 분석 서버모듈에 의해 지정된 감시 영역 내에 움직이는 객체가 있는지 여부가 판단될 수 있도록 지정된 감시 영역의 영상을 촬영하여 상기 스토리지로 전송하는 객체 감지 카메라 및, 상기 영상 분석 서버모듈에 의해 지정된 감시 영역에 움직이는 객체가 있다고 판단됨과 동시에 상기 움직이는 객체 행동이 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면, 상기 영상 분석 서버모듈에 의해 작동되어 상기 객체를 추적하면서 객체의 영상을 촬영하여 상기 영상 분석 서버모듈로 전송하는 객체 추적 카메라를 포함할 수 있다.For example, the video surveillance unit may include an object detection camera that captures an image of a designated surveillance area so as to determine whether there is an object moving within the surveillance area designated by the image analysis server module, and transmits the image to the storage, When it is determined that there is a moving object in the surveillance area designated by the analysis server module and that the moving object behavior matches the previously stored abnormal behavior pattern, And an object tracking camera for capturing and transmitting the captured image to the image analysis server module.

여기서, 상기 객체 추적 카메라는 상기 영상 분석 서버모듈에 의해 상기 객체 감지 카메라에 이상이 발생되었다고 판단되면, 상기 영상 분석 서버모듈에 의해 작동되어 객체 감지 카메라 주변부와 객체 감지 카메라의 감시 영역 영상을 촬영하여 획득할 수 있다.Here, if it is determined by the image analysis server module that an abnormality has occurred in the object detection camera, the object tracking camera operates the image analysis server module to photograph a surveillance region image of the object detection camera periphery and the object detection camera Can be obtained.

일예를 들면, 상기 영상 분석 서버모듈은 상기 스토리지로부터 영상을 전송받아 분석하여 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별하고, 상기 영상에 움직이는 객체가 있다고 판단되면 상기 영상의 객체 행동을 기 저장된 이상 행동패턴과 비교하여 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면, 상기 영상감시 유닛으로 추적 감지신호를 전송하여 객체를 추적 관찰함과 동시에 상기 영상으로부터 객체의 정보를 추출하여 저장하는 영상 분석 서버유닛 및, 상기 영상 분석 서버유닛으로부터 사건 발생 시점의 이상 행동패턴과 일치하는 객체 정보를 전송받아 사건 발생 시점의 상기 스토리지에 저장된 영상을 검색하여 객체의 이동경로를 추출할 수 있는 영상 검색 서버유닛을 포함할 수 있다.For example, the image analysis server module receives an image from the storage and analyzes the image to identify whether there is an object moving in the image. If it is determined that the object has a moving object, An image analysis server unit for tracking and observing an object by transmitting a tracking detection signal to the image monitoring unit and extracting and storing information of the object from the image, And an image search server unit that receives object information matching an abnormal behavior pattern at the time of occurrence of an event from the image analysis server unit and extracts a moving path of the object by searching images stored in the storage at the time of occurrence of the event .

일예를 들면, 상기 영상 분석 서버유닛은 상기 스토리지로부터 전송받은 영상을 분석하여 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별하는 객체 식별서버와, 상기 객체 식별서버로부터 움직이는 객체가 있는 영상을 전송받아 영상의 객체 행동을 기 저장된 이상 행동패턴과 비교하여 상기 영상의 객체 행동이 기 저장된 이상 행동패턴과 일치하는지 여부를 식별하는 이상 행동 식별서버와, 상기 이상 행동 식별서버에 의해 움직이는 객체가 있는 영상의 객체 행동이 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면 상기 영상감시 유닛으로 추적 감지신호를 전송하여 상기 영상감시 유닛을 통해 객체의 추적영상을 획득할 수 있도록 함과 동시에 상기 영상감시 유닛을 통해 획득된 객체의 위치별 추적 영상을 전송받아 저장하는 객체 추적서버 및, 상기 객체 추적서버로부터 객체의 위치별 추적 영상을 전송받아 상기 객체의 위치별 추적 영상으로부터 객체만의 영상과 위치 정보를 추출하여 저장하는 객체 정보 추출서버를 포함할 수 있다.For example, the image analysis server unit may include an object identification server for analyzing an image transmitted from the storage to identify whether there is an object moving in the image, An abnormal behavior identification server for comparing an action with a pre-stored abnormal behavior pattern to identify whether the object behavior of the image matches a pre-stored abnormal behavior pattern; Wherein the controller is configured to transmit a tracking detection signal to the video monitoring unit to acquire a tracking image of the object through the video monitoring unit when it is determined to match the previously stored abnormal behavior pattern, An object tracking server for receiving and storing a star tracking image, From object tracking server receiving a location-specific tracking of the object image transmitted it may include an object information extraction server storing the extracted video and position information of the object only from the location by tracking the image of the object.

여기서, 상기 이상 행동 식별서버는 상기 영상감시 유닛의 객체 감지 카메라의 이상 유무를 감지하여 상기 객체 감지 카메라에 이상이 발생되었다고 판단되면, 객체 감지 카메라 주변부와 객체 감지 카메라의 감시 영역 영상을 촬영하여 획득할 수 있도록 객체 추적 카메라를 작동시킬 수 있다.The abnormal behavior identification server detects an abnormality of the object detection camera of the video surveillance unit and if it is determined that an abnormality has occurred in the object detection camera, You can activate the object tracking camera to do so.

일예를 들면, 상기 영상 검색 서버유닛은 상기 영상 분석 서버유닛으로부터 사건 발생 시점의 이상 행동패턴과 일치하는 객체 정보를 전송받아 사건 발생 시점의 스토리지에 저장된 영상을 검색하는 영상 검색 서버 및, 상기 영상 검색 서버에서 검색된 영상을 분석하여 객체의 이동경로를 추출하는 이동경로 추출 서버를 포함할 수 있다.For example, the image search server unit may include an image search server for receiving object information matching an abnormal behavior pattern at the time of occurrence of an event from the image analysis server unit and searching for an image stored in the storage at the time of occurrence of the event, And a moving path extracting server for extracting a moving path of the object by analyzing the image retrieved from the server.

이에 더하여, 상기 영상 검색 서버유닛은 사건 발생 지점의 맵을 검출한 후 상기 이동경로 추출 서버로부터 전송된 객체의 이동경로를 맵 상에 맵핑시킬 수 있는 맵핑 서버를 더 포함할 수 있다.In addition, the image search server unit may further include a mapping server capable of mapping a movement path of the object transmitted from the movement path extraction server onto a map after detecting a map of an event occurrence point.

상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 의한 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템은 영상 분석 서버모듈에 의해 객체의 이상 행동패턴을 감지하여 추적 관찰함과 동시에 객체의 정보까지 추출할 수 있도록 함으로써 최소한의 관리자가 기본적인 모니터링만으로도 다채널과 다구역의 정확한 감시가 가능하다는 효과가 있다.As described above, the intelligent video surveillance system capable of extracting the moving path according to an embodiment of the present invention can detect and detect an abnormal behavior pattern of an object by the image analysis server module, It is effective that the minimum supervisor can precisely monitor multi-channel and multi-zone with only basic monitoring.

또한, 사건 발생 시 필요한 영상을 즉각적으로 검색하여 확보할 수 있음은 물론, 객체의 이동경로까지 추출함과 동시에 상기 객체의 이동경로를 맵 상에 맵핑하여 객체의 이동경로를 추적할 수 있도록 함으로써 지정된 감시지역의 사건 발생 상황을 신속하고 용이하게 파악할 수 있으며 사건을 발생시킨 객체의 신원을 보다 신속하고 용이하게 추적하여 확보할 수 있다는 효과가 있다.In addition, it is possible to instantly search for and acquire an image required when an event occurs, as well as to extract a moving path of an object and to map the moving path of the object on a map to track the moving path of the object, It is possible to quickly and easily grasp the occurrence situation of the surveillance area, and it is possible to track and secure the identity of the object that generated the event more quickly and easily.

이에 더하여, 영상 분석 서버모듈에 의해 객체 감지 카메라에 이상이 발생되었다고 판단되면 상기 영상 분석 서버모듈에 의해 객체 추적 카메라가 작동되어 객체 감지 카메라 주변부와 객체 감지 카메라의 감시 영역 영상을 촬영하여 획득함으로써 지정된 감시 영역을 감시할 수 있도록 하여 고의적으로 객체 감지 카메라의 렌즈를 가리거나 객체 감지 카메라를 파손시킨다 하더라도 즉각적으로 지정된 감시 영역의 영상을 객체 추적 카메라에 의해 촬영하여 획득할 수 있으므로 지정된 감시 영역을 보다 안전하게 감시할 수 있다는 효과가 있다.In addition, if it is determined by the image analysis server module that an abnormality has occurred in the object detection camera, the object tracking camera is operated by the image analysis server module to capture the surveillance region image of the object detection camera periphery and the object detection camera, The surveillance area can be monitored to deliberately obscure the object lens of the camera or to destroy the object detection camera, the image of the designated surveillance area can be captured by the object tracking camera, It has the effect of monitoring.

그 외 본 발명의 효과들은 이하에 기재되는 구체적인 내용을 통하여, 또는 본 발명을 실시하는 과정 중에 이 기술분야의 전문가나 연구자에게 자명하게 파악되고 이해될 것이다. The effects of the present invention will be clearly understood and understood by those skilled in the art, either through the specific details described below, or during the course of practicing the present invention.

도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템을 설명하기 위한 블록도
도 2는 가상화 서버모듈로 운영되는 영상 분석 서버모듈을 설명하기 위한 도면
도 3은 가상화 서버모듈로 운영되는 영상 분석 서버모듈의 일예를 도시한 도면1 is a block diagram for explaining an intelligent video surveillance system capable of extracting a moving route according to an embodiment of the present invention;
2 is a view for explaining an image analysis server module operated as a virtualization server module;
3 is a diagram showing an example of an image analysis server module operated as a virtualization server module

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 형태를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 본문에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 개시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The present invention is capable of various modifications and various forms, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the text. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular forms disclosed, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성 요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성 요소들은 상기 용어들에 의해 한정되어서는 안된다. 상기 용어들은 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제1 구성 요소는 제2 구성 요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제2 구성 요소도 제1 구성 요소로 명명될 수 있다. The terms first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component.

본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예들을 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the present application, the terms "comprising" or "having ", and the like, are intended to specify the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof, But do not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 갖는다.Unless otherwise defined, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs.

일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.Terms such as those defined in commonly used dictionaries are to be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the relevant art and are to be interpreted as ideal or overly formal in meaning unless expressly defined in the present application Do not.

이하, 첨부한 도면들을 참조하여, 본 발명의 바람직한 실시예들을 보다 상세하게 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Reference will now be made in detail to the preferred embodiments of the present invention, examples of which are illustrated in the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일실시예에 의한 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템을 설명하기 위한 블록도이다.1 is a block diagram for explaining an intelligent video surveillance system capable of extracting a moving path according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일실시예에 의한 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템(100)은 영상감시 유닛(110), 스토리지(120) 및, 영상 분석 서버모듈(130)을 포함할 수 있다.1, an intelligent video surveillance system 100 capable of extracting a moving path according to an exemplary embodiment of the present invention includes an image surveillance unit 110, a storage 120, and an image analysis server module 130 .

상기 영상감시 유닛(110)은 지정된 감시 영역의 영상을 촬영하여 획득할 수 있다.The video surveillance unit 110 can capture and acquire an image of a designated surveillance area.

예를 들면, 상기 영상감시 유닛(110)은 객체 감지 카메라(111) 및, 객체 추적 카메라(112)를 포함할 수 있다.For example, the video surveillance unit 110 may include an object detection camera 111 and an object tracking camera 112.

상기 객체 감지 카메라(111)는 상기 영상 분석 서버모듈(130)에 의해 지정된 감시 영역 내에 움직이는 객체가 있는지 여부가 판단될 수 있도록 지정된 감시 영역의 영상을 촬영하여 상기 스토리지(120)로 전송할 수 있다.The object detection camera 111 may capture an image of a designated surveillance region so as to determine whether there is an object moving within the surveillance region designated by the image analysis server module 130 and transmit the image to the storage 120.

여기서, 상기 객체 감지 카메라(111)는 고정형 카메라로서 카메라가 최대 100m의 감시 범위를 확보할 수 있으며, 안개보정, 흔들림 보정 기능과, 장애 시 내부 메모리에 영상을 저장할 수 있도록 SD/SDHC 메모리카드 슬롯을 지원함과 동시에, 렌즈를 하우징에 별도로 부착 가능한 박스형 카메라를 사용할 수 있다.The object detection camera 111 is a fixed type camera. The camera 100 can secure a monitoring range of 100 m. The object detection camera 111 includes a fog correction and shake correction function, and an SD / SDHC memory card slot And a box-type camera capable of separately attaching the lens to the housing can be used.

상기 객체 추적 카메라(112)는 상기 영상 분석 서버모듈(130)에 의해 지정된 감시 영역에 움직이는 객체가 있다고 판단됨과 동시에 상기 움직이는 객체 행동이 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면, 상기 영상 분석 서버모듈(130)에 의해 작동되어 상기 객체를 추적하면서 객체의 영상을 촬영하여 상기 스토리지(120)로 전송할 수 있다.If it is determined that there is a moving object in the surveillance area designated by the image analysis server module 130 and that the moving object behavior matches the previously stored abnormal behavior pattern, (130) to capture an image of the object while tracking the object and transmit the image to the storage (120).

한편, 상기 객체 추적 카메라(112)는 상기 영상 분석 서버모듈(130)에 의해 상기 객체 감지 카메라(111)에 이상이 발생되었다고 판단되면, 상기 영상 분석 서버모듈(130)에 의해 작동되어 객체 감지 카메라(111) 주변부와 객체 감지 카메라(111)의 감시 영역 영상을 촬영하여 획득할 수 있다.The object tracking camera 112 may be operated by the image analysis server module 130 to detect an error in the object detection camera 111 by the image analysis server module 130, The surveillance region image of the object detection camera 111 and the peripheral portion of the object detection camera 111 can be captured and acquired.

즉, 상기 객체 추적 카메라(112)는 상기 객체 감지 카메라(111) 렌즈에 스프레이 등이 뿌려지거나 렌즈가 소정 물체에 의해 가려져 지정된 감시 영역의 영상이 제대로 촬영되지 않을 경우나, 상기 객체 감지 카메라(111)가 파손되어 지정된 감시 영역의 영상이 촬영되지 않을 경우, 상기 객체 감지 카메라(111)가 지정된 감시 영역 이외의 영상을 촬영하여 스토리지로 전송하는 경우와 같이 상기 객체 감지 카메라(111)에 이상이 발생되었다고 상기 영상 분석 서버모듈(130)에 의해 판단되면 상기 영상 분석 서버모듈(130)에 의해 작동되어 객체 감지 카메라(111) 주변부와 객체 감지 카메라(111)의 감시 영역 의 영상을 촬영하여 획득할 수 있다.That is, the object tracking camera 112 may be configured such that when a spray or the like is sprayed on the lens of the object detection camera 111 or when the lens is hidden by a predetermined object so that the image of the designated surveillance region is not captured properly, An abnormality occurs in the object detecting camera 111 as in the case where the object detecting camera 111 photographs an image other than the designated surveillance area and transmits it to the storage It is operated by the image analysis server module 130 so as to capture and acquire images of the surveillance region of the periphery of the object detection camera 111 and the object detection camera 111 have.

예를 들면, 상기 객체 추적 카메라(112)로는 PTZ(Pan-tilt-zoom) 카메라를 사용할 수 있다.For example, the object tracking camera 112 may be a PTZ (Pan-tilt-zoom) camera.

상기 스토리지(120)는 상기 영상 감시유닛(110)으로부터 촬영된 모든 영상을 전송받아 저장할 수 있다.The storage 120 may receive and store all the images captured by the video monitoring unit 110.

상기 영상 분석 서버모듈(130)은 스토리지(120)로부터 영상을 전송받아 분석하여 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별하고, 상기 영상에 움직이는 객체가 있다고 판단되면 상기 영상의 객체 행동을 기 저장된 이상 행동패턴과 비교하여 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면, 상기 영상감시 유닛(110)으로 추적 감지신호를 전송하여 객체를 추적 관찰하고 상기 영상으로부터 객체의 정보를 추출하여 저장함과 동시에, 상기 객체의 정보를 이용하여 사건 발생 시점의 스토리지(120)에 저장된 영상을 검색하여 객체의 이동경로를 추출할 수 있다.The image analysis server module 130 receives an image from the storage 120 and analyzes the image to identify whether there is an object moving in the image. If it is determined that the object has a moving object, Pattern, and transmits the tracking detection signal to the video monitoring unit 110 to track and observe the object, extracts information of the object from the video and stores the object, The moving path of the object can be extracted by searching the image stored in the storage 120 at the time of occurrence of the event using the information.

여기서, 상기 영상 분석 서버모듈(130)은 상기 영상 감시유닛(110)으로부터 촬영된 영상을 직접 전송받아 분석할 수도 있다.Here, the image analysis server module 130 may directly receive and analyze the image photographed from the image monitoring unit 110.

예를 들면, 상기 영상 분석 서버모듈(130)은 영상 분석 서버유닛(131) 및, 영상 검색 서버유닛(132)을 포함할 수 있다.For example, the image analysis server module 130 may include an image analysis server unit 131 and an image search server unit 132.

상기 영상 분석 서버유닛(131)은 상기 스토리지(120)로부터 영상을 전송받아 분석함으로써 상기 스토리지(120)로부터 전송받은 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별할 수 있으며, 상기 영상에 움직이는 객체가 있다고 판단되면 상기 영상의 객체 행동을 기 저장된 이상 행동패턴과 비교하여 분석할 수 있다. 이때, 상기 영상 분석 서버유닛(131)에 의해 상기 영상의 객체 행동이 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면 상기 영상 분석 서버유닛(131)은 상기 영상감시 유닛(110)의 객체 추적 카메라(112)로 추적 감지신호를 전송하여 상기 객체 추적 카메라(112)를 작동시킴으로써 객체를 추적 관찰하게 됨과 동시에 상기 영상으로부터 객체의 정보를 추출하여 저장할 수 있다.The image analysis server unit 131 can identify whether there is a moving object in the image transmitted from the storage 120 by receiving and analyzing the image from the storage 120, The object behavior of the image can be analyzed and compared with the previously stored abnormal behavior pattern. If it is determined by the image analysis server unit 131 that the object behavior of the image coincides with the previously stored abnormal behavior pattern, the image analysis server unit 131 determines whether the object behavior of the image matches the previously stored abnormal behavior pattern, The object tracking camera 112 is operated to track and observe the object, and at the same time, the object information can be extracted from the image and stored.

이때, 상기 영상 분석 서버유닛(131)은 상술한 바와 같이 스토리지(120)로부터 영상을 전송받아 분석할 수 있을 뿐만 아니라, 상기 영상 감시유닛(110)으로부터 촬영된 영상을 직접 전송받아 분석할 수도 있다.At this time, the image analysis server unit 131 can receive and analyze images from the storage 120 as described above, and can directly analyze the images captured by the image monitoring unit 110 .

여기서, 상기 객체의 정보는 객체의 위치별 추적 영상으로부터 백그라운드를 제거한 객체만의 영상과 객체의 위치 정보일 수 있다.Here, the information of the object may be the image of only the object from which the background is removed from the tracking image of the object, and the position information of the object.

예를 들면, 상기 영상 분석 서버유닛(131)은 객체 식별서버(1310), 이상 행동 식별서버(1311), 객체 추적서버(1312) 및, 객체 정보 추출서버(1313)를 포함할 수 있다.For example, the image analysis server unit 131 may include an object identification server 1310, an abnormal behavior identification server 1311, an object tracking server 1312, and an object information extraction server 1313.

상기 객체 식별서버(1310)는 상기 스토리지(120)로부터 객체 감지 카메라(111)에 의해 촬영된 영상을 전송받아 분석하여 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별할 수 있다.The object identification server 1310 receives and analyzes an image captured by the object detection camera 111 from the storage 120 to identify whether there is an object moving in the image.

상기 이상 행동 식별서버(1311)는 상기 객체 식별서버(1310)로부터 움직이는 객체가 있는 영상을 전송받아 영상의 객체 행동을 기 저장된 이상 행동패턴과 비교하여 상기 영상의 객체 행동이 기 저장된 이상 행동패턴과 일치하는지 여부를 식별할 수 있다.The abnormal behavior identification server 1311 receives an image having a moving object from the object identification server 1310 and compares the object behavior of the image with a pre-stored abnormal behavior pattern to determine whether the object behavior of the image is a pre- Whether they match or not.

이에 더하여, 상기 이상 행동 식별서버(1311)는 상기 영상감시 유닛(110)의 객체 감지 카메라(111)의 이상 유무를 감지하여 상기 객체 감지 카메라(111)에 이상이 발생되었다고 판단되면, 상기 객체 감지 카메라(111) 주변부와 객체 감지 카메라(111)의 감시 영역 영상을 촬영하여 획득할 수 있도록 객체 추적 카메라(112)를 작동시킬 수도 있다.The abnormal behavior identification server 1311 detects an abnormality of the object detection camera 111 of the video monitoring unit 110 and determines that an abnormality has occurred in the object detection camera 111, The object tracking camera 112 may be operated to photograph and acquire a surveillance region image of the periphery of the camera 111 and the object detection camera 111. [

상기 객체 추적서버(1312)는 상기 이상 행동 식별서버(1311)에 의해 움직이는 객체가 있는 영상의 객체 행동이 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면, 상기 영상감시 유닛(110)의 객체 추적 카메라(112)로 추적 감지신호를 전송하여 상기 영상감시 유닛(110)의 객체 추적 카메라(112)를 통해 객체의 추적영상을 획득할 수 있도록 함과 동시에, 상기 영상감시 유닛(110)의 객체 추적 카메라(112)를 통해 획득된 객체의 위치별 추적 영상을 전송받아 저장할 수 있다.If it is determined that the object behavior of the image having the object moving by the abnormal behavior identification server 1311 matches the previously stored abnormal behavior pattern, the object tracking server 1312 of the object monitoring server 112 to acquire a tracking image of an object through the object tracking camera 112 of the image monitoring unit 110 and to transmit an object tracking camera of the image monitoring unit 110 112), and stores the received tracking image.

상기 객체 정보 추출서버(1313)는 상기 객체 추적서버(1312)로부터 객체의 위치별 추적 영상을 전송받아 상기 객체의 위치별 추적 영상으로부터 객체만의 영상과 위치 정보를 추출하여 저장할 수 있다.The object information extraction server 1313 receives the tracking image for each object position from the object tracking server 1312 and extracts and stores only the object image and position information from the tracking image for each object position.

한편, 상기 영상 분석 서버유닛(131)은 객체 모델링 서버(1314)를 더 포함할 수 있다.Meanwhile, the image analysis server unit 131 may further include an object modeling server 1314.

상기 객체 모델링 서버(1314)는 상기 객체 정보 추출서버(1313)로부터 위치별 객체만의 영상을 전송받아 객체를 3차원으로 모델링할 수 있다.The object modeling server 1314 can receive the image of only the object by position from the object information extracting server 1313 and model the object in three dimensions.

즉, 상기 객체 모델링 서버(1314)는 상기 객체 정보 추출서버(1313)로부터 위치별 객체만의 영상을 전송받아 상기 위치별 객체만의 영상에서 서로 다른 시점의 영상을 선택하여 이를 조합함으로써 객체를 3차원으로 모델링할 수 있도록 한다.That is, the object modeling server 1314 receives the images of only the objects by position from the object information extracting server 1313, selects images at different viewpoints from the images of only the objects by position, Dimensional modeling.

특히, 상기 객체 모델링 서버(1314)는 상기 객체 정보 추출서버(1313)로부터 위치별 객체만의 영상을 전송받아 상기 객체의 서로 다른 시점의 얼굴 영상만을 추출하여 이를 조합함으로써 객체의 얼굴을 3차원으로 모델링할 수 있도록 한다.In particular, the object modeling server 1314 receives the images of only the objects according to the position from the object information extracting server 1313, extracts only the face images at different points in time of the object, combines them, So that it can be modeled.

상기 영상 검색 서버유닛(132)은 상기 영상 분석 서버유닛(131)으로부터 사건 발생 시점의 이상 행동패턴과 일치하는 객체 정보를 전송받아 사건 발생 시점의 상기 스토리지(120)에 저장된 영상을 검색하여 객체의 이동경로를 추출할 수 있다.The image search server unit 132 receives the object information corresponding to the abnormal behavior pattern at the time of occurrence of the event from the image analysis server unit 131 and searches the image stored in the storage 120 at the time of occurrence of the event, The moving route can be extracted.

예를 들면, 상기 영상 검색 서버유닛(132)은 영상 검색 서버(1320) 및, 이동경로 추출 서버(1321)를 포함할 수 있다.For example, the image search server unit 132 may include an image search server 1320 and a travel route extraction server 1321.

상기 영상 검색 서버(1320)는 상기 영상 분석 서버유닛(131)로부터 사건 발생 시점의 이상 행동 패턴과 일치하는 객체 정보를 전송받아 사건 발생 시점의 스토리지(120)에 저장된 영상을 검색할 수 있다.The image search server 1320 receives object information corresponding to an abnormal behavior pattern at the time of occurrence of an event from the image analysis server unit 131 and searches for images stored in the storage 120 at the time of occurrence of the event.

상기 이동경로 추출 서버(1321)는 상기 영상 검색 서버(1320)에서 검색된 영상을 분석하여 객체의 이동경로를 추출할 수 있다.The movement path extracting server 1321 can extract the movement path of the object by analyzing the image retrieved from the image search server 1320.

이에 더하여, 상기 영상 검색 서버모듈(132)은 맵핑 서버(1322)를 더 포함할 수 있다.In addition, the image search server module 132 may further include a mapping server 1322.

상기 맵핑 서버(1322)는 사건 발생 지점을 맵을 검출한 후 상기 이동경로 추출 서버(1321)로부터 전송된 객체의 이동경로를 맵 상에 맵핑시킬 수 있도록 한다.The mapping server 1322 may map a movement path of the object transmitted from the movement path extraction server 1321 onto a map after detecting a map of an event occurrence point.

이에 더하여, 본 발명의 일실시예에 의한 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템(100)은 상기 스토리지(120)로부터 전송되는 영상이나 영상 검색 서버유닛(132)의 맵핑 서버(1322)에 의해 맵 상에 맵핑된 객체의 이동경로 등을 디스플레이 할 수 있는 모니터(140)를 더 포함할 수 있다.In addition, the intelligent video surveillance system 100 capable of extracting a moving path according to an embodiment of the present invention can detect an image transmitted from the storage 120 or a map (not shown) by the mapping server 1322 of the image search server unit 132 And a monitor 140 capable of displaying a movement path of an object mapped on the display screen.

상술한 바와 같이 본 발명의 일실시예에 의한 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템(100)은 영상 분석 서버모듈(130)에 의해 객체의 이상 행동패턴을 감지하여 추적 관찰함과 동시에 객체의 정보까지 추출할 수 있도록 함으로써 최소한의 관리자가 기본적인 모니터링만으로도 다채널과 다구역의 정확한 감시가 가능하다는 장점이 있다.As described above, the intelligent video surveillance system 100 capable of extracting a moving path according to an embodiment of the present invention detects and monitors an abnormal behavior pattern of an object by the image analysis server module 130, So that it is possible to monitor the multi-channel and multi-zone precisely with minimal monitoring by only the basic monitoring.

또한, 사건 발생 시 필요한 영상을 즉각적으로 검색하여 확보할 수 있음은 물론, 객체의 이동경로까지 추출함과 동시에 상기 객체의 이동경로를 맵 상에 맵핑하여 객체의 이동경로를 추적할 수 있도록 함으로써 지정된 감시지역의 사건 발생 상황을 신속하고 용이하게 파악할 수 있으며 사건을 발생시킨 객체의 신원을 보다 신속하고 용이하게 추적하여 확보할 수 있는 장점이 있다.In addition, it is possible to instantly search for and acquire an image required when an event occurs, as well as to extract a moving path of an object and to map the moving path of the object on a map to track the moving path of the object, It is possible to quickly and easily grasp the occurrence situation of the surveillance area, and it is possible to track and secure the identity of the object that generated the event more quickly and easily.

이에 더하여, 영상 분석 서버모듈(130)에 의해 객체 감지 카메라(111)에 이상이 발생되었다고 판단되면 상기 영상 분석 서버모듈(130)에 의해 객체 추적 카메라(112)가 작동되어 객체 감지 카메라(111) 주변부와 객체 감지 카메라(111)의 감시 영역 영상을 촬영하여 획득하여 지정된 감시 영역을 감시할 수 있도록 하여 고의적으로 객체 감지 카메라(111)의 렌즈를 가리거나 객체 감지 카메라(111)를 파손시킨다 하더라도 즉각적으로 지정된 감시 영역의 영상을 객체 추적 카메라(112)에 의해 촬영하여 획득할 수 있으므로 지정된 감시 영역을 보다 안전하게 감시할 수 있는 장점이 있다.In addition, when it is determined by the image analysis server module 130 that an abnormality has occurred in the object detection camera 111, the object tracking camera 112 is activated by the image analysis server module 130, The surveillance region image of the peripheral portion and the object detection camera 111 is captured and acquired to monitor the designated surveillance region so as to deliberately hide the lens of the object detection camera 111 or destroy the object detection camera 111, The image of the surveillance region designated by the object tracking camera 112 can be acquired and captured, so that the designated surveillance region can be monitored more safely.

도 1 내지 도 3을 참조하여, 가상화 서버모듈 형태로 운영되는 영상 분석 서버모듈에 대하여 설명한다.1 to 3, an image analysis server module operated in the form of a virtualization server module will be described.

도 2는 가상화 서버모듈로 운영되는 영상 분석 서버모듈을 설명하기 위한 도면이고, 도 3은 가상화 서버모듈로 운영되는 영상 분석 서버모듈의 일예를 도시한 도면이다.FIG. 2 is a diagram for explaining an image analysis server module operated as a virtualization server module, and FIG. 3 is a diagram illustrating an example of an image analysis server module operated as a virtualization server module.

도 1 내지 도 3을 참조하면, 상기 영상 분석 서버모듈(130)은 호스트 운영체제 상에서 캡슐화된 복수개의 가상머신(1330)을 각각의 독립된 서버로 운영하는 가상화 서버모듈일 수 있다.1 to 3, the image analysis server module 130 may be a virtualization server module that manages a plurality of virtual machines 1330 encapsulated on a host operating system as independent servers.

보다 상세하게 설명하면, 상기 영상분석 서버모듈(130)은 하드웨어적인 제1, 2 서버(130a)(130b)의 호스트 운영체제 상에서 캡슐화된 복수개의 가상머신(1330a)(1330b)을 상기 영상 분석 서버유닛(131)과 영상 검색 서버유닛(132)의 각각의 서버인 객체 식별서버(1310), 이상 행동 식별서버(1311), 객체 추적서버(1312), 객체 정보 추출서버(1313), 객체 모델링 서버(1314), 영상 검색서버(1320), 이동경로 추출 서버(1321), 맵핑 서버(1322)와 후술되는 가상화 제어부로 운영할 수 있는 가상화 서버모듈일 수 있다.More specifically, the image analysis server module 130 includes a plurality of virtual machines 1330a and 1330b encapsulated on the host operating system of the first and second servers 130a and 130b, An abnormal behavior identification server 1311, an object tracking server 1312, an object information extraction server 1313, and an object modeling server 1312, which are servers of the image search server unit 131 and the image search server unit 132, 1314, an image search server 1320, a travel path extracting server 1321, a mapping server 1322, and a virtualization controller, which will be described later.

예를 들면, 영상분석 서버모듈(130)은 제1 서버(133a), 제2 서버(133b), 제1 네트워크 스위치(134a), 제2 네트워크 스위치(134b), 제1 컨트롤러(135a), 제2 컨트롤러(135b) 및, 공유 스토리지(136)를 포함할 수 있다.For example, the image analysis server module 130 includes a first server 133a, a second server 133b, a first network switch 134a, a second network switch 134b, a first controller 135a, 2 controller 135b, and shared storage 136. [

상기 제1 서버(133a)는 호스트 운영체제 상에서 캡슐화된 복수개의 가상머신(1330a)을 상기 영상 분석 서버유닛(131)과 영상 검색 서버유닛(132)의 각각의 서버로 운영할 수 있다.The first server 133a may operate a plurality of virtual machines 1330a encapsulated on a host operating system as servers of the image analysis server unit 131 and the image search server unit 132. [

예를 들면, 상기 제1 서버(133a)에서 운영되는 복수개의 가상머신(1330a)은 객체 식별서버(1310), 이상 행동 식별서버(1311), 객체 추적서버(1312), 객체 정보 추출서버(1313), 객체 모델링 서버(1314), 영상 검색서버(1320), 이동경로 추출 서버(1321), 맵핑 서버(1322), 가상화 제어부 중 적어도 어느 하나의 서버로 운영될 수 있다.For example, a plurality of virtual machines 1330a operated by the first server 133a include an object identification server 1310, an abnormal behavior identification server 1311, an object tracking server 1312, an object information extraction server 1313 ), An object modeling server 1314, an image search server 1320, a movement route extraction server 1321, a mapping server 1322, and a virtualization control unit.

한편, 상기 제2 서버(133b) 또한 상기 제1 서버(133a)와 마찬가지로 호스트 운영체제 상에서 캡슐화된 복수개의 가상머신(1330b)을 상기 영상 분석 서버유닛(131)과 영상 검색 서버유닛(132)의 각각의 서버로 운영할 수 있다.Meanwhile, the second server 133b also transmits a plurality of virtual machines 1330b encapsulated on the host operating system to the image analysis server unit 131 and the image search server unit 132, respectively, like the first server 133a Of servers.

예를 들면, 상기 제2 서버(133b)에서 운영되는 복수개의 가상머신(1330b)은 객체 식별서버(1310), 이상 행동 식별서버(1311), 객체 추적서버(1312), 객체 정보 추출서버(1313), 객체 모델링 서버(1314), 영상 검색서버(1320), 이동경로 추출 서버(1321), 맵핑 서버(1322), 가상화 제어부 중 적어도 어느 하나의 서버로 운영될 수 있다.For example, a plurality of virtual machines 1330b operated by the second server 133b may include an object identification server 1310, an abnormal behavior identification server 1311, an object tracking server 1312, an object information extraction server 1313 ), An object modeling server 1314, an image search server 1320, a movement route extraction server 1321, a mapping server 1322, and a virtualization control unit.

보다 상세하게 설명하면, 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)에서 운영되는 가상머신(1330a)(1330b)은 호스트 운영체제 상에서 구동되는 하이퍼바이저(hypervisor) 위에 가상화된 복수개의 독립된 게스트 운영체제를 설치하여 상기 가상머신(1330a)(1330b)이 상술한 바와 같은 객체 식별서버(1310), 이상 행동 식별서버(1311), 객체 추적서버(1312), 객체 정보 추출서버(1313), 객체 모델링 서버(1314), 영상 검색서버(1320), 이동경로 추출 서버(1321), 맵핑 서버(1322), 가상화 제어부의 기능을 할 수 있도록 하는 각각의 애플리케이션을 게스트 운영체제 위에 설치하여 구동시킴으로써 각각의 가상머신(1330a)(1330b)이 객체 식별서버(1310), 이상 행동 식별서버(1311), 객체 추적서버(1312), 객체 정보 추출서버(1313), 객체 모델링 서버(1314), 영상 검색서버(1320), 이동경로 추출 서버(1321), 맵핑 서버(1322), 가상화 제어부 등으로 운영될 수 있도록 한다.More specifically, the virtual machines 1330a and 1330b operated by the first and second servers 133a and 133b install a plurality of independent guest operating systems virtualized on a hypervisor running on the host operating system So that the virtual machines 1330a and 1330b can access the object identification server 1310, the abnormal behavior identification server 1311, the object tracking server 1312, the object information extraction server 1313, the object modeling server 1314 ), An image search server 1320, a movement route extraction server 1321, a mapping server 1322, and a virtualization control unit are installed and operated on the guest operating system, so that each of the virtual machines 1330a, An object identification server 1310, an abnormal behavior identification server 1311, an object tracking server 1312, an object information extraction server 1313, an object modeling server 1314, an image search server 1320, The extraction server 1321, the mapping server 1322, , A virtualization control unit, and the like.

예를 들면, 도 4에 도시된 바와 같이 상기 제1 서버(133a)에서 운영되고 있는 복수개의 가상머신(1330a)을 객체 식별서버(1310), 이상 행동 식별서버(1311), 객체 추적서버(1312), 객체 정보 추출서버(1313), 객체 모델링 서버(1314)로 운영할 경우, 상기 제2 서버(133b)에서 운영되고 있는 복수개의 가상머신(1330b)은 영상 검색서버(1320), 이동경로 추출 서버(1321), 맵핑서버(1322), 가상화 제어부로 운영할 수 있다.For example, as shown in FIG. 4, a plurality of virtual machines 1330a operated by the first server 133a may be referred to as an object identification server 1310, an abnormal behavior identification server 1311, an object tracking server 1312 A plurality of virtual machines 1330b running on the second server 133b are connected to the image search server 1320 and the moving path extracting unit 1320. [ A server 1321, a mapping server 1322, and a virtualization controller.

한편, 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)는 각 서버에서 운영되고 있는 가상머신(1330a)(1330b)을 다른 서버로 페일오버(failover)시켜 구동시킬 수 있으며, 각 서버에서 운영되고 있는 가상머신(1330a)(1330b)은 소정시간 단위로 자동으로 백업될 수 있다.Meanwhile, the first and second servers 133a and 133b can operate by failing over the virtual machines 1330a and 1330b operated by the respective servers to other servers, The virtual machines 1330a and 1330b can be automatically backed up at predetermined time intervals.

즉, 상기 제1 서버(133a) 또는 제2 서버(133b)에서 가상화 제어부로 운영되고 있는 가상머신은 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)에서 각각 운영되고 있는 가상머신을 다른 서버로 페일오버시켜 구동시킬 수 있을 뿐만 아니라, 제1, 2 서버(133a)(133b)에서 운영되고 있는 가상머신(1330a)(1330b)을 소정시간 단위로 자동으로 백업시킬 수 있다.That is, a virtual machine operated by the virtualization control unit in the first server 133a or the second server 133b may fail the virtual machines, which are respectively operated in the first and second servers 133a and 133b, The virtual machines 1330a and 1330b operated by the first and second servers 133a and 133b can be automatically backed up by a predetermined time unit.

이와 같이, 상기 가상화 제어부는 상기 제1 서버(133a)에 물리적인 장애가 발생될 경우 제1 서버(133a)에서 운영 중인 가상머신을 제2 서버(133b)로 페일오버시켜 구동시킬 수 있으며, 제2 서버(133b)에 물리적인 장애가 발생될 경우에는 제2 서버(133b)에서 운영 중인 가상머신을 제1 서버(133a)로 페일오버시켜 구동시킬 수 있다. 이때, 상기 가상화 제어부는 장애가 발생된 서버의 경우 자동으로 절체시키게 된다.In this way, when a physical failure occurs in the first server 133a, the virtualization controller can fail over the virtual machine running on the first server 133a to the second server 133b, When a physical failure occurs in the server 133b, the virtual machine running in the second server 133b can be failed over to the first server 133a and driven. At this time, the virtualization control unit is automatically switched in the case of a server having a failure.

따라서, 상기 제1, 2 서버(133a)(133b) 중 어느 하나의 서버에 물리적인 장애가 발생되더라도 장애가 발생된 서버에서 운영 중인 가상머신을 장애가 발생되지 않은 서버로 이동시켜 운영될 수 있도록 함으로써 서버에 장애가 발생되더라도 지능형 영상 감시시스템의 중단 없이 이를 복구할 수 있다.Accordingly, even if a physical failure occurs in any one of the first and second servers 133a and 133b, the virtual machine running on the failed server can be moved to a server in which the failure has not occurred, Even if a failure occurs, it can be restored without interruption of the intelligent video surveillance system.

이에 더하여, 상기 가상화 제어부는 제1 서버(133a)에서 운영 중인 가상머신(1330a)에 장애가 발생될 경우 백업된 가상머신 중 장애가 발생된 가상머신만을 선택하여 구동시킬 수 있으며, 제2 서버(133b)에서 운영 중인 가상머신(1330b)에 장애가 발생될 경우에는 백업된 가상머신 중 장애가 발생된 가상머신만을 선택하여 구동시킬 수 있다.In addition, when the failure occurs in the virtual machine 1330a operated by the first server 133a, the virtualization controller may select and operate only the virtual machine having the failure among the backed virtual machines, When a failure occurs in the virtual machine 1330b operating in the virtual machine 1330b, only the virtual machine in which the failure has occurred can be selected and operated.

따라서, 제1, 2 서버(133a)(133b)에서 운영 중인 가상머신(1330a)(1330b)에 장애가 발생하더라도 가상화 제어부에 의해 백업된 장애가 발생된 가상머신만을 선택하여 즉각적으로 재 구동시킬 수 있도록 함으로써 가상머신(1330a)(1330b) 상에 장애가 발생된다 하더라도 지능형 영상 감시시스템의 중단 없이 이를 매우 신속하게 복구할 수 있다.Therefore, even if a failure occurs in the virtual machines 1330a and 1330b operating in the first and second servers 133a and 133b, only the virtual machines that have been backed up by the virtualization controller can be selected and immediately restarted Even if a failure occurs on the virtual machines 1330a and 1330b, it can be recovered very quickly without interruption of the intelligent video surveillance system.

또한, 일반적인 지능형 영상 감시시스템을 구축하기 위해서는 적어도 10대 이상의 하드웨어적인 서버가 마련되어야만 함으로써 지능형 영상 감시시스템의 구축을 위해 과도한 설비비용이 소요될 뿐만 아니라 서버 유지를 위한 과도한 전력량이 소모됨으로써 상당한 운영비용이 지출되며 넓은 서버 보관 공간을 확보해야 한다는 문제점이 있다.In addition, in order to construct a general intelligent video surveillance system, at least 10 hardware servers must be provided, so that excessive equipment cost is required to build an intelligent video surveillance system, and excessive power for maintaining the server is consumed, There is a problem that a large server storage space must be secured.

이에 반해, 본 발명에 따른 영상분석 서버모듈(130)은 제1, 2 서버(133a)(133b)의 호스트 운영체제 상에서 캡슐화된 복수개의 가상머신(1330a)(1330b)을 각각의 독립된 서버로 운영할 수 있도록 함으로써 제1, 2 서버(133a)(133b) 단 두 대 만으로 지능형 영상 감시시스템을 운영하기 위해 필요한 모든 서버들을 구축할 수 있다.On the other hand, the image analysis server module 130 according to the present invention operates a plurality of virtual machines 1330a and 1330b encapsulated on the host operating system of the first and second servers 133a and 133b as respective independent servers So that all the servers necessary for operating the intelligent video surveillance system can be constructed by only two of the first and second servers 133a and 133b.

따라서, 본 발명에 따른 영상분석 서버모듈(130)은 서버 수의 감소는 물론 서버의 수가 감소함에 따라 발생되는 네트워크 스위치나 각종 케이블 설치수가 대폭 감소함으로써 지능형 영상 감시시스템의 구축비용을 대폭 절감할 수 있으며, 서버 유지를 위한 전력량 사용이 대폭 감소됨으로써 운영비용 또한 대폭 절감할 수 있을 뿐만 아니라, 서버 설치 및 보관을 위한 공간상의 제약을 최소화시킬 수 있다.Accordingly, the image analysis server module 130 according to the present invention significantly reduces the number of servers and the number of cables installed due to a decrease in the number of servers, thereby greatly reducing the construction cost of the intelligent video surveillance system In addition, the use of the power for maintaining the server is greatly reduced, so that the operating cost can be greatly reduced, and space constraints for server installation and storage can be minimized.

한편, 종래의 일반적인 지능형 영상 감시시스템의 경우 카메라를 증설할 경우 증설되는 카메라의 숫자와 대응되는 영상분석 서버모듈(130)을 하드웨어적으로 추가 설치해야 한다.On the other hand, in the case of the conventional general intelligent video surveillance system, when the camera is added, the image analysis server module 130 corresponding to the number of cameras to be installed must be additionally installed in hardware.

따라서, 하드웨어적으로 설치된 서버에 운영체제를 설치한 후 운영체제와 툴을 설정한 다음, IP 주소를 할당하고 네트워크를 구성한 다음에야 추가 설치된 카메라를 테스트할 수 있으므로 추가 카메라의 설치시간이 통상 4 내지 6주 정도가 걸린다는 문제점이 있었다.Therefore, after installing the operating system on the hardware installed server, after setting the operating system and tools, assigning the IP address and configuring the network, the additional installed camera can be tested. Therefore, the installation time of the additional camera is usually 4 to 6 weeks It takes a long time.

이에 반해, 본 발명에 따른 영상분석 서버모듈(130)은 캡슐화 되어 일반 파일처럼 복사나 이동이 쉬운 가상머신(1330a)(1330b)을 지능형 영상 감시시스템에 필요한 서버로 운영함으로써 향후 카메라가 증설된다 하더라도 하드웨어적인 서버의 추가 설치 없이 제1, 2 서버(133a)(133b)의 용량 한계 내에서 추가되는 카메라의 개수에 따른 서버들을 가상머신(1330a)(1330b)을 통해 매우 신속하고 용이하게 구축하여 운영할 수 있다.In contrast, the image analysis server module 130 according to the present invention manages virtual machines 1330a and 1330b, which are encapsulated and easy to copy and move as ordinary files, as servers necessary for the intelligent video surveillance system, The servers according to the number of cameras added within the capacity limits of the first and second servers 133a and 133b can be constructed very quickly and easily via the virtual machines 1330a and 1330b without additional hardware installation can do.

즉, 본 발명에 따른 영상분석 서버모듈(130)은 가상머신(1330a)(1330b)을 지능형 영상 감시시스템에 필요한 서버로 운영함으로써 카메라가 추가 설치된다 하더라도 가상화 제어부를 이용한 탬플릿 생성으로 1시간 정도의 시간 내에 가상머신의 신속한 설정이 가능함으로써 카메라를 매우 빠른 시간 내에 추가로 설치하여 운영할 수 있을 뿐만 아니라, 가상머신 운영체제 또한 수십 분 내에 매우 용이하고 신속하게 재설치가 가능하며, 이기종 카메라의 경우에도 제조사별 다양한 방식의 연동방식을 수용하여 매우 빠른 시간 내에 영상분석 서버모듈을 구축할 수 있으므로 카메라의 종류에 구애 받지 않고 매우 용이하고 신속하게 카메라를 추가 설치할 수 있다.That is, the image analysis server module 130 according to the present invention operates the virtual machines 1330a and 1330b as servers necessary for the intelligent video surveillance system, so that even if a camera is additionally installed, In addition to being able to set up a virtual machine in a short period of time, the camera can be installed and operated in a very short period of time, and the virtual machine operating system can be reinstalled very easily and quickly in a few minutes. It is possible to construct the image analysis server module in a very short time by accommodating the various interworking methods. Therefore, it is possible to install the camera easily and quickly without regard to the kind of the camera.

이에 더하여, 지능형 영상 감시시스템의 구축 시 운영되는 객체 식별서버(1310), 이상 행동 식별서버(1311), 객체 추적서버(1312), 객체 정보 추출서버(1313), 객체 모델링 서버(1314), 영상 검색서버(1320), 이동경로 추출 서버(1321), 맵핑 서버(1322), 가상화 제어부가 모두 독립적으로 운영되는 가상머신(1330a)(1330b)에 의해 운영됨으로써 바이러스에 대한 안정성과 보안성을 대폭 향상시킬 수 있다.In addition, an object identification server 1310, an abnormal behavior identification server 1311, an object tracking server 1312, an object information extraction server 1313, an object modeling server 1314, The virtual machines 1330a and 1330b that are operated independently of the search server 1320, the movement route extraction server 1321, the mapping server 1322 and the virtualization control unit greatly improve the stability and security of viruses .

상기 제1 네트워크 스위치(134a)는 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)와 모두 연결되어 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)와 모두 네트워크 라인을 형성할 수 있다.The first network switch 134a may be connected to both the first and second servers 133a and 133b to form a network line with the first and second servers 133a and 133b.

상기 제2 네트워크 스위치(134b) 또한 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)와 모두 연결되어 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)와 모두 네트워크 라인을 형성할 수 있다.The second network switch 134b may be connected to both the first and second servers 133a and 133b to form a network line with the first and second servers 133a and 133b.

환언하면, 상기 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)는 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)와 각각 연결됨으로써 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)와 이중으로 네트워크 라인을 형성할 수 있다.In other words, the first and second network switches 134a and 134b are connected to the first and second servers 133a and 133b, respectively, thereby connecting the first and second servers 133a and 133b, Can be formed.

예를 들면, 상기 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)는 SAN 스위치일 수 있다.For example, the first and second network switches 134a and 134b may be SAN switches.

상기 제1 컨트롤러(135a)는 상기 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)와 모두 연결되어 상기 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)와 모두 네트워크 라인을 형성할 수 있다.The first controller 135a may be connected to the first and second network switches 134a and 134b to form a network line with the first and second network switches 134a and 134b.

상기 제2 컨트롤러(135b) 또한 상기 제1 컨트롤러(135a)와 마찬가지로 상기 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)와 모두 연결되어 상기 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)와 모두 네트워크 라인을 형성할 수 있다.The second controller 135b is also connected to both the first and second network switches 134a and 134b in the same manner as the first controller 135a so that the first and second network switches 134a and 134b, Lines can be formed.

환언하면, 상기 제1, 2 컨트롤러(135a)(135b)는 상기 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)와 각각 연결됨으로써 상기 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)와 이중으로 네트워크 라인을 형성하여 상기 제1, 2 서버(133a)(133b) 중 어느 하나의 서버에 장애가 발생되면 장애가 발생된 서버와 연결된 네트워크 라인을 자동으로 절체시킬 수 있도록 한다.In other words, the first and second controllers 135a and 135b are connected to the first and second network switches 134a and 134b, respectively, so that the first and second controllers 135a and 135b are connected to the first and second network switches 134a and 134b, Line so that a network line connected to the failed server can be automatically switched if a failure occurs in any one of the first and second servers 133a and 133b.

상기 공유 스토리지(136)는 상기 제1, 2 컨트롤러(135a)(135b)와 연결되어 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)에서 운영되고 있는 가상머신(1330a)(1330b)의 파일이 저장될 수 있다.The shared storage 136 is connected to the first and second controllers 135a and 135b so that the files of the virtual machines 1330a and 1330b operated by the first and second servers 133a and 133b are stored .

상술한 바와 같이 본 발명에 따른 영상분석 서버모듈(130)은 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)와 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)가 이중으로 네트워크 라인이 형성됨과 동시에, 상기 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)와 제1, 2 컨트롤러(135a)(135b) 또한 이중으로 네트워크 라인이 형성됨으로써 상기 제1, 2 서버(133a)(133b) 중 어느 하나의 서버에 장애가 발생된다 하더라도 제1, 2 서버(133a)(133b)와 공유 스토리지(136) 사이에 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)에 의해 이중으로 형성된 네트워크 라인을 통해 장애가 발생된 서버의 가상머신의 파일을 장애가 발생되지 않은 서버로 이동시켜 재 구동시킬 수 있으므로 서버의 장애 시에도 시스템의 운영 중단 시간을 최소화하면서 서버를 복구시킬 수 있다.As described above, in the image analysis server module 130 according to the present invention, the first and second servers 133a and 133b and the first and second network switches 134a and 134b are formed with double network lines The first and second network switches 134a and 134b and the first and second controllers 135a and 135b are also connected to the first and second servers 133a and 133b, Even if a failure occurs in the server, the failure occurs through the network line formed by the first and second network switches 134a and 134b between the first and second servers 133a and 133b and the shared storage 136, The virtual machine file of the virtual machine can be moved to the non-failed server and restarted. Therefore, even if the server fails, the server can be restored while minimizing the downtime of the system.

예를 들면, 상기 제1 서버(133a)에 장애가 발생되면 상기 제1 컨트롤러(135a)는 제1 서버(133a)와 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)를 통해 연결된 네트워크 라인을 절체시키게 되며, 이와 동시에 상기 제2 컨트롤러(135b)는 공유 스토리지(136)에 저장된 제1 서버(133a)에서 운영되고 있는 가상머신(1330a)의 파일을 제2 네트워크 스위치(134b)를 통해 제2 서버(133b)와 연결된 네트워크 라인을 통해 제2 서버(133b)로 이동시켜 재 구동시키게 됨으로써 제1 서버(133a)의 장애 시에도 시스템의 운영 중단 시간을 최소화하면서 제1 서버(133a)를 복구시켜 재 구동시킬 수 있다.For example, when a fault occurs in the first server 133a, the first controller 135a switches the network line connected through the first server 133a and the first and second network switches 134a and 134b The second controller 135b transfers the file of the virtual machine 1330a operated by the first server 133a stored in the shared storage 136 to the second server 134b via the second network switch 134b 133b to the second server 133b and restarts the first server 133a, thereby restoring the first server 133a while minimizing the operation stoppage time of the first server 133a even in the event of a failure of the first server 133a, .

이와는 다르게, 상기 제2 서버(133b)에 장애가 발생되면 상기 제2 컨트롤러(135b)는 제2 서버(133b)와 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)를 통해 연결된 네트워크 라인을 절체시키게 되며, 이와 동시에 상기 제1 컨트롤러(135a)는 공유 스토리지(136)에 저장된 제2 서버(133b)에서 운영되고 있는 가상머신(1330b)의 파일을 제1 네트워크 스위치(134a)를 통해 제1 서버(133a)와 연결된 네트워크 라인을 통해 제1 서버(133a)로 이동시켜 재 구동시키게 됨으로써 제2 서버(133b)의 장애 시에도 시스템의 운영 중단 시간을 최소화하면서 제2 서버(133b)를 복구시켜 재 구동시킬 수 있다.Alternatively, when the second server 133b fails, the second controller 135b switches the network line connected to the second server 133b through the first and second network switches 134a and 134b The first controller 135a transfers the file of the virtual machine 1330b operated by the second server 133b stored in the shared storage 136 to the first server 133a via the first network switch 134a The second server 133b is restarted by moving the first server 133a through the network line connected to the second server 133b and restarting the second server 133b while minimizing the operation interruption time of the second server 133b even in case of a failure of the second server 133b .

특히, 본 발명에 따른 영상분석 서버모듈(130)은 상기 제1, 2 서버(133a)(133b)와 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)가 이중으로 네트워크 라인이 형성됨과 동시에, 상기 제1, 2 네트워크 스위치(134a)(134b)와 제1, 2 컨트롤러(135a)(135b) 또한 이중으로 네트워크 라인이 형성됨으로써 제1, 2 컨트롤러(135a)(135b) 중 어느 하나의 컨트롤러에 의해 장애가 발생된 서버와 연결된 네트워크 라인이 절체 됨과 동시에 다른 하나의 컨트롤러는 공유 스토리지(136)에 저장된 장애가 발생된 서버에서 운영되고 있는 가상머신의 파일을 절체되지 않은 네트워크 라인을 통해 장애가 발생되지 않은 서버로 이동시켜 재 구동시킬 수 있으므로, 제1, 2 서버(133a)(133b) 중 어느 하나의 서버에서 운영 중인 가상머신에 장애가 발생됨과 동시에 장애가 발생된 가상머신이 운영되고 있는 서버에 물리적인 장애까지 발생된다 하더라도 시스템의 운영 중단 시간을 최소화하면서 장애가 발생된 서버를 복구시켜 재 구동시킬 수 있다.Particularly, in the image analysis server module 130 according to the present invention, the first and second servers 133a and 133b and the first and second network switches 134a and 134b are formed with double network lines, The first and second network switches 134a and 134b and the first and second controllers 135a and 135b are also connected to each other by a controller of either one of the first and second controllers 135a and 135b The network line connected to the failed server is switched and the other controller transfers the file of the virtual machine operated by the failed server stored in the shared storage 136 to the server that has not caused the failure through the unconnected network line A failure occurs in a virtual machine operating in any one of the first and second servers 133a and 133b and at the same time, a failure occurs in the virtual machine, Is caused by disorder may even be re driving to recover the operating system, while minimizing the downtime server failure.

앞서 설명한 본 발명의 상세한 설명에서는 본 발명의 바람직한 실시예들을 참조하여 설명하였지만, 해당 기술분야의 숙련된 당업자 또는 해당 기술분야에 통상의 지식을 갖는 자라면 후술될 특허청구범위에 기재된 본 발명의 사상 및 기술 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있을 것이다. 따라서, 전술한 설명 및 아래의 도면은 본 발명의 기술사상을 한정하는 것이 아닌 본 발명을 예시하는 것으로 해석되어야 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical and exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit and scope of the invention. Accordingly, the foregoing description and drawings are to be regarded as illustrative rather than limiting of the present invention.

(110) : 영상감시 유닛 (120) : 스토리지
(130) : 영상 분석 서버모듈(110): video monitoring unit (120): storage
(130): image analysis server module

Claims (8)

지정된 감시 영역의 영상을 촬영하여 획득하는 영상감시 유닛;
상기 영상 감시유닛으로부터 촬영된 모든 영상을 전송받아 저장하는 스토리지; 및
상기 스토리지로부터 영상을 전송받아 분석하여 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별하고, 상기 영상에 움직이는 객체가 있다고 판단되면 상기 영상의 객체 행동을 기 저장된 이상 행동패턴과 비교하여 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면, 상기 영상감시 유닛으로 추적 감지신호를 전송하여 객체를 추적 관찰하고 상기 영상으로부터 객체의 정보를 추출하여 저장함과 동시에, 상기 객체의 정보를 이용하여 사건 발생 시점의 스토리지에 저장된 영상을 검색하여 객체의 이동경로를 추출하는 영상 분석 서버모듈을 포함하는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템.A video surveillance unit for capturing and acquiring video of the designated surveillance region;
A storage for receiving and storing all images photographed from the video surveillance unit; And
And a storage unit for storing a plurality of images stored in the storage unit and storing the images in the storage unit; A tracking sensing signal is transmitted to the video monitoring unit to track and observe the object, extract information of the object from the image and store the information, and simultaneously store the image stored in the storage at the time of occurrence of the event using the information of the object And an image analysis server module for extracting a movement path of the object. 제1 항에 있어서,
상기 영상감시 유닛은,
상기 영상 분석 서버모듈에 의해 지정된 감시 영역 내에 움직이는 객체가 있는지 여부가 판단될 수 있도록 지정된 감시 영역의 영상을 촬영하여 상기 스토리지로 전송하는 객체 감지 카메라; 및
상기 영상 분석 서버모듈에 의해 지정된 감시 영역에 움직이는 객체가 있다고 판단됨과 동시에 상기 움직이는 객체 행동이 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면, 상기 영상 분석 서버모듈에 의해 작동되어 상기 객체를 추적하면서 객체의 영상을 촬영하여 상기 영상 분석 서버모듈로 전송하는 객체 추적 카메라를 포함하는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템.The method according to claim 1,
Wherein the video monitoring unit comprises:
An object detection camera that captures an image of a designated surveillance area so as to determine whether or not there is a moving object within the surveillance area designated by the image analysis server module and transmits the image to the storage; And
When it is determined that there is a moving object in the surveillance area designated by the image analysis server module and that the moving object behavior matches the pre-stored abnormal behavior pattern, it is operated by the image analysis server module to track the object, And an object tracking camera for capturing an image and transmitting the object tracking image to the image analysis server module. 제2 항에 있어서,
상기 객체 추적 카메라는,
상기 영상 분석 서버모듈에 의해 상기 객체 감지 카메라에 이상이 발생되었다고 판단되면, 상기 영상 분석 서버모듈에 의해 작동되어 객체 감지 카메라 주변부와 객체 감지 카메라의 감시 영역 영상을 촬영하여 획득할 수 있도록 하는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템.3. The method of claim 2,
The object tracking camera comprises:
And a control unit for controlling the image analysis server module to detect a surveillance region image of the object detection camera and a surveillance region image of the object detection camera when the image analysis server module determines that an abnormality has occurred in the object detection camera, Intelligent video surveillance system capable of extraction. 제1 항에 있어서,
상기 영상 분석 서버모듈은,
상기 스토리지로부터 영상을 전송받아 분석하여 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별하고, 상기 영상에 움직이는 객체가 있다고 판단되면 상기 영상의 객체 행동을 기 저장된 이상 행동패턴과 비교하여 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면, 상기 영상감시 유닛으로 추적 감지신호를 전송하여 객체를 추적 관찰함과 동시에 상기 영상으로부터 객체의 정보를 추출하여 저장하는 영상 분석 서버유닛; 및
상기 영상 분석 서버유닛으로부터 사건 발생 시점의 이상 행동패턴과 일치하는 객체 정보를 전송받아 사건 발생 시점의 상기 스토리지에 저장된 영상을 검색하여 객체의 이동경로를 추출할 수 있는 영상 검색 서버유닛을 포함하는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템.The method according to claim 1,
The image analysis server module includes:
And a storage unit for storing a plurality of images stored in the storage unit and storing the images in the storage unit; An image analysis server unit for tracking and observing an object by transmitting a tracking detection signal to the image monitoring unit and extracting and storing information of the object from the image; And
And an image search server unit that receives object information matching an abnormal behavior pattern at the time of occurrence of an event from the image analysis server unit and extracts a moving path of the object by searching an image stored in the storage at the time of occurrence of an event Intelligent video surveillance system capable of path extraction. 제4 항에 있어서,
상기 영상 분석 서버유닛은,
상기 스토리지로부터 전송받은 영상을 분석하여 영상 내에 움직이는 객체가 있는지 여부를 식별하는 객체 식별서버;
상기 객체 식별서버로부터 움직이는 객체가 있는 영상을 전송받아 영상의 객체 행동을 기 저장된 이상 행동패턴과 비교하여 상기 영상의 객체 행동이 기 저장된 이상 행동패턴과 일치하는지 여부를 식별하는 이상 행동 식별서버;
상기 이상 행동 식별서버에 의해 움직이는 객체가 있는 영상의 객체 행동이 기 저장된 이상 행동패턴과 일치한다고 판단되면 상기 영상감시 유닛으로 추적 감지신호를 전송하여 상기 영상감시 유닛을 통해 객체의 추적영상을 획득할 수 있도록 함과 동시에 상기 영상감시 유닛을 통해 획득된 객체의 위치별 추적 영상을 전송받아 저장하는 객체 추적서버; 및
상기 객체 추적서버로부터 객체의 위치별 추적 영상을 전송받아 상기 객체의 위치별 추적 영상으로부터 객체만의 영상과 위치 정보를 추출하여 저장하는 객체 정보 추출서버를 포함하는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템.5. The method of claim 4,
The image analysis server unit,
An object identification server for analyzing an image transmitted from the storage to identify whether there is a moving object in the image;
An abnormal behavior identification server for receiving an image of a moving object from the object identification server and comparing the object behavior of the image with a previously stored abnormal behavior pattern to identify whether the object behavior of the image matches the previously stored abnormal behavior pattern;
If it is determined that the object behavior of the image having the object moving by the abnormal behavior identification server coincides with the previously stored abnormal behavior pattern, a tracking detection signal is transmitted to the video monitoring unit to acquire the tracking image of the object through the video monitoring unit An object tracking server for receiving and storing a tracking image for each position of the object obtained through the video monitoring unit; And
And an object information extraction server for receiving the tracking image for each object position from the object tracking server and extracting and storing only the object image and position information from the tracking image for each object position, . 제5 항에 있어서,
상기 이상 행동 식별서버는,
상기 영상감시 유닛의 객체 감지 카메라의 이상 유무를 감지하여 상기 객체 감지 카메라에 이상이 발생되었다고 판단되면, 객체 감지 카메라 주변부와 객체 감지 카메라의 감시 영역 영상을 촬영하여 획득할 수 있도록 객체 추적 카메라를 작동시키는 것을 특징으로 하는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템.6. The method of claim 5,
Wherein the abnormal behavior identification server comprises:
When an abnormality is detected in the object detection camera by detecting an abnormality of the object detection camera of the video surveillance unit, the object tracking camera is operated so as to capture and acquire surveillance region images of the object detection camera periphery and the object detection camera Wherein the motion detection means detects the movement path of the moving object. 제4 항에 있어서,
상기 영상 검색 서버유닛은,
상기 영상 분석 서버유닛으로부터 사건 발생 시점의 이상 행동패턴과 일치하는 객체 정보를 전송받아 사건 발생 시점의 스토리지에 저장된 영상을 검색하는 영상 검색 서버; 및
상기 영상 검색 서버에서 검색된 영상을 분석하여 객체의 이동경로를 추출하는 이동경로 추출 서버를 포함하는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템.5. The method of claim 4,
Wherein the image search server unit comprises:
An image search server for receiving object information matching an abnormal behavior pattern at the time of occurrence of an event from the image analysis server unit and searching for an image stored in the storage at the time of occurrence of the event; And
And a movement path extraction server for extracting a movement path of the object by analyzing the image retrieved from the image search server. 제7 항에 있어서,
상기 영상 검색 서버유닛은,
사건 발생 지점의 맵을 검출한 후 상기 이동경로 추출 서버로부터 전송된 객체의 이동경로를 맵 상에 맵핑시킬 수 있는 맵핑 서버를 더 포함하는 이동경로 추출이 가능한 지능형 영상 감시시스템.8. The method of claim 7,
Wherein the image search server unit comprises:
And a mapping server capable of mapping a movement path of the object transmitted from the movement path extraction server to a map after detecting a map of an event occurrence point.
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