KR20240011512A - 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템 - Google Patents

열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템 Download PDF

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Abstract

본 발명은 객체의 열화상 영상을 분석하여 객체의 행동을 감지하는 객체 행동 감지 시스템에 관한 것이다. 본 발명의 객체 행동 감지 시스템은, 통신모듈을 포함하고 복수의 공간마다 설치되며 상기 설치된 공간의 객체에 대한 열화상 영상을 획득하는 열화상 카메라와, 상기 열화상 카메라로부터 열화상 영상을 수신하고 상기 수신된 열화상 영상을 분석하여 객체의 위험상황을 판단하는 서버를 포함할 수 있다.

Description

열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템{System for detecting action of object by using infrared thermography image}
본 발명은 열화상 영상을 이용한 객체의 행동 감지 시스템에 관한 것으로서, 특히 객체에 대한 열화상 영상을 분석하여 객체의 위험상황 여부를 감지하도록 하는 행동 감지 시스템에 관한 것이다.
최근 인간의 수명이 늘어나면서 오래 건강하게 살고자 하는 욕구와 더불어서 개개인의 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있다.
핵가족화로 인해 가정에 혼자 있는 시간이 많아지고 있지만 비상상황이나 응급상황 발생시 적극적으로 대처하기가 어렵다.
가정 내에 노약자나 환자가 혼자 있는 경우 낙상 등 위험상황이 발생하는 경우 빨리 발견하여 조치를 취하는 것이 중요하다.
최근 아파트나 기타 주거공간에 일반 카메라나 CCTV를 설치하여 위험상황 등의 이벤트가 발생할 경우 보호자나 응급센터에 비상연락을 보내도록 하는 시스템이 사용되고 있다.
하지만, 이 경우 사생활 침해의 우려가 있다는 문제점이 있어 보호자 외에는 위험상황을 모니터링 할 수 없어 응급조치에 한계가 있다.
이러한 문제점을 해결하기 위해 열화상 카메라를 이용하는 감지시스템이 소개되고 있다.
등록특허공보 제10-2052883호(선행문헌 1)에는 촬영된 열화상 이미지의 x-y축 히스토그램 데이터에 기초하여 낙상위험을 판단하여 알림을 발생하는 열화상 카메라를 이용한 낙상 예측 시스템 제어 방법이 개시된다.
등록특허공보 제10-1916631호(선행문헌 2)에는 열화상 카메라에 의해 촬영된 촬영데이터를 통해 환자의 낙상 여부를 판단하는 열화상카메라를 포함하는 낙상 감지장치가 개시된다.
등록특허공보 제10-1927220호(선행문헌 3)에는 열화상 영상을 이용하여 대상영역 내에 위치한 관심대상에 대한 온도를 감지하고, 감지된 온도를 이용하여 관심대상의 상태 및 상황을 판단하는 관심대상 감지 방법 및 장치가 개시된다.
하지만, 선행문헌 1-3을 비롯하여 종래에 열화상 화상을 이용한 감지시스템에서는 미세한 동작을 감지하는데 한계가 있어 위험상황 판단의 정확성이 떨어지는 문제가 있다.
또한, 종래기술에서는 가정 내 여러 공간에서 복수의 열화상 카메라를 설치하는 경우 각 열화상 카메라가 각각의 공간에 분산되어 설치되므로 각 카메라에서의 통신을 통해 감지정보를 모으는데는 시간 지연이 발생하게 되어 열화상 영상의 분석이 느려지는 문제가 있고, 이는 빠른 응급조치가 필요한 사람에는 나쁜 결과를 가져올 수도 있다.
이에, 해당 기술분야에서는 열화상 영상을 이용하여 행동을 감지하는 경우 정확한 감지성능이 필요하고 복수개의 공간에 열화상 카메라가 분산되어 설치된 경우에도 감지정보의 빠른 처리가 가능하도록 하는 기술의 개발이 요구되고 있다.
(선행문헌 1) 등록특허공보 제10-2052883호 (선행문헌 2) 등록특허공보 제10-1916631호 (선행문헌 3) 등록특허공보 제10-1927220호
본 발명은 상기한 종래기술의 문제점을 해결하기 위해 제안된 것으로, 열화상 영상으로부터 객체의 행동을 정확하게 감지할 수 있도록 하는 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 여러 공간에 분산되어 설치된 복수의 열화상 카메라의 상호 간 통신이 가능하도록 하여 열화상 카메라 간의 통신을 통해 열화상 카메라에서의 감지정보를 빠르게 모을 수 있도록 하는 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명은 열화상 카메라를 통해 객체에 대한 열화상 영상을 획득하여 분석함으로써 개인의 사생활을 침해하지 않으면서도 객체의 위험상황을 빠르고 정확하게 감지할 수 있도록 하는 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템을 제공하는데 목적이 있다.
본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템은, 통신모듈을 포함하고 복수의 공간마다 설치되며 상기 설치된 공간의 객체에 대한 열화상 영상을 획득하는 열화상 카메라; 상기 열화상 카메라로부터 열화상 영상을 수신하고 상기 수신된 열화상 영상을 분석하여 객체의 위험상황을 판단하는 서버를 포함하고, 상기 서버는, 상기 열화상 영상에서 관심영역을 추출하고, 상기 열화상 영상을 구성하는 복수의 셀에서의 객체의 온도에 따른 색상에 대응하는 밝기값을 설정하여 상기 관심영역에서의 대표밝기값을 산출하고, (ⅰ)상기 관심영역의 이동속도, (ⅱ)상기 관심영역의 이동거리, (ⅲ)직전 관심영역의 대표밝기값의 변화속도, (ⅳ)현재 이동된 관심영역의 대표밝기값의 지속시간을 이용하여 상기 객체의 위험상황 여부를 인지할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 관심영역은 상기 객체의 얼굴 부위를 포함할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 관심영역이 하나의 셀에 대응하는 경우 상기 하나의 셀의 밝기값을 상기 대표밝기값으로 산출할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 관심영역이 둘 이상의 셀에 대응하는 경우 상기 둘 이상의 셀의 밝기값의 평균을 상기 대표밝기값으로 산출할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 관심영역이 둘 이상의 셀에 대응하는 경우 상기 둘 이상의 셀의 밝기값 중 가장 큰 밝기값을 상기 대표밝기값으로 산출할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 복수의 열화상 카메라의 통신모듈은 상호 간에 메시 와이파이 통신을 통해 상기 열화상 열상을 송수신할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 복수의 열화상 카메라 중 적어도 하나는 게이트웨이와 연결되며 상기 게이트웨이를 통해 상기 서버로 열화상 영상을 전송할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 서버는 상기 관심영역의 이동속도가 기설정된 제1기준치 이상이면(제1조건), 상기 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 서버는 상기 관심영역 간의 이동거리가 기설정된 제2기준치 이상이면(제2조건), 상기 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 서버는 상기 직전의 관심영역에서의 대표밝기값의 변화속도가 기설정된 제3기준치 이상이면(제3조건), 상기 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 서버는 상기 이동된 관심영역에서의 대표밝기값의 지속시간이 기설정된 제4기준치 이상이면(제4조건), 상기 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
본 실시예에서, 상기 서버는 상기 관심영역이 이동하는 속도가 기설정된 제1기준치 이상(제1조건), 상기 관심영역 간의 이동거리가 기설정된 제2기준치 이상(제2조건), 상기 직전의 관심영역에서의 대표밝기값의 변화속도가 기설정된 제3기준치 이상(제3조건) 중 적어도 하나의 조건을 만족하면서 상기 이동된 관심영역에서의 대표밝기값의 지속시간이 기설정된 제4기준치 이상이면(제4조건), 상기 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템에 의하면 다음과 같은 하나 이상의 효과를 갖는다.
본 발명에 의하면 열화상 영상에서 온도를 수치로 세분화하여 수치의 변화에 따라 객체의 행동을 감지하므로 열화상 영상에서 행동을 정확히 감지할 수 있다.
본 발명에 의하면 복수의 열화상 카메라를 여러 공간에 분산하여 배치할 수 있어 여러 공간에서 일어나는 객체의 행동을 감지할 수 있다.
본 발명에 의하면 열화상 카메라가 여러 공간에 분산되어 배치되어도 각 열화상 카메라들 상호 간에 통신이 이루어지게 하여 복수의 열화상 카메라로부터 감지정보를 빠르게 모아서 처리할 수 있어 빠른 감지가 가능할 수 있다.
본 발명에 의하면 열화상 카메라를 통해 객체에 대한 열화상 영상을 획득하여 분석함으로써 사생활을 침해하지 않으면서도 객체의 위험상황을 빠르고 정확하게 감지할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템의 구성도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라의 메시 와이파이 연결을 설명하기 위한 도면.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템을 구성하는 열화상 카메라의 상세 구성도.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템을 구성하는 서버의 상세 구성도.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 열화상 카메라에서 획득된 열화상 영상의 예시도.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상에서 객체의 부위별 온도를 색상값으로 변환하는 예시도.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상을 이용하여 객체의 행동을 감지하는 과정을 보여주는 흐름도.
이하, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명의 실시례를 설명함에 있어, 관련된 공지구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 실시례에 대한 이해를 방해한다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명은 객체에 대한 열화상 영상을 분석하여 객체의 행동을 감지하도록 하는 시스템 및 방법을 제공한다. 열화상 카메라를 여러 공간에 분산하여 각각 배치하여 각각 열화상 열상을 획득하도록 하고, 열화상 카메라 간에는 메시 와이파이 통신을 통해 열화상 영상을 송수신함으로써 각 열화상 카메라의 열화상 영상을 모두 빠르게 수집할 수 있도록 한다. 또한 열화상 영상을 구성하는 셀의 온도에 따른 색상의 밝기값 변화를 이용하여 객체의 행동을 감지하고 객체의 위험상황을 인지하도록 한다. 본 발명에서는 빠르고 정확한 객체의 행동감지가 가능하도록 한다.
이하에서, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템을 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템의 개략적인 전체 구성도이다.
도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상을 이용한 객체 행동 감지 시스템은 적어도 하나의 열화상 카메라(100)를 포함할 수 있다.
열화상 카메라(100)는 복수의 분리된 공간에 분산되어 설치될 수 있고, 각각 해당 공간의 열화상 영상, 특히 객체에 대한 열화상 영상을 획득할 수 있다.
열화상 카메라(100)는 객체의 온도를 측정할 수 있는 적외선(IR)센서를 포함할 수 있으며, IR센서는 객체에서 방출되는 복사열(주로 적외선)을 감지하여 객체의 온도를 측정할 수 있다.
이와 같이 측정된 객체의 온도는 열화상 카메라(100)에 연결된 디스플레이를 통해 온도에 대응하는 색상으로 표시될 수 있다.
열화상 카메라(100)는 통신모듈을 구비하며 다른 열화상 카메라와 통신할 수 있고, 또는 AP장치(10) 및/또는 네트워크(20)에 접속할 수 있다.
열화상 카메라(100)는 다른 종류의 통신모듈을 구비하거나 복수의 통신모듈을 구비할 수 있다. 예컨대, 열화상 카메라(100)는 와이파이(wi-fi) 통신모듈, NFC 통신모듈, 지그비(zigbee) 통신모듈, 블루투스(Bluetooth™) 통신모듈 등을 포함할 수 있다.
본 실시예에서, 일례로 열화상 카메라(100)는 메시 와이파이(mesh Wi-Fi)로 서로 연결되어 상호 간에 메시 와이파이 통신이 가능하여 열화상 카메라(100) 상호 간에 데이터를 송수신할 수 있다.
열화상 카메라(100)는 통신모듈을 통해 게이트웨이(200)와 연결될 수 있다.
게이트웨이(200)는 네트워크(300)와 댁내망(홈네트워크)(1)를 연결하는 장비로서, 열화상 카메라(100)로부터 전달되는 열화상 영상을 네트워크(300)를 통해 후술하는 서버(400)로 전송할 수 있다.
네트워크(300)는 LTE, 5G 등과 같은 셀룰러 통신망이나 통상적인 인터넷망이 될 수 있다.
서버(400)는 열화상 카메라(100)에서 전달되는 객체의 열화상 영상을 수신하여 내부의 저장부에 저장할 수 있다.
서버(400)는 열화상 영상으로부터 객체의 행동을 분석할 수 있다.
서버(400)는 열화상 영상과 객체의 행동의 분석결과를 사용자단말(500)로 전송할 수 있다.
사용자단말(500)은 서버(400)로부터 전송받은 열화상 영상과 분석결과를 화면에 표시할 수 있다. 이로써 사용자는 사용자단말(500)에서 이를 확인할 수 있다.
사용자단말(200)은 예컨대 스마트폰(smart phone), 태블릿 PC 등 휴대가능한 이동단말기가 될 수 있다.
서버(400)는 상기 분석결과에 따라 유관기관 서버(미도시)로 알람을 전송할 수도 있다. 즉, 열화상 영상의 분석결과에서 위험상황 또는 응급상황임이 확인되면 의료기관, 경철서, 보건소 등 유관기관 서버로 알림을 보낼 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 복수의 열화상 카메라의 메시 와이파이 연결을 설명하기 위한 도면이다.
도 2를 참조하면, 각 열화상 카메라(100)는 메시 와이파이(mesh wi-fi) 통신을 위한 통신모듈(110)을 포함한다.
열화상 카메라(100)는 복수의 공간(10,20,30)에 각각 설치될 수 있으며, 각 열화상 카메라(100)는 메시 와이파이 통신모듈(110)을 이용하여 상호 간에 무선통신을 수행할 수 있다.
복수의 열화상 카메라(100) 중에서 적어도 하나는 게이트웨이(200)에 연결될 수 있다. 도면에는 일례로 제2공간에 있는 열화상 카메라(100)의 통신모듈(110)이 게이트웨이(200)와 연결된다.
제1,2,3공간의 열화상 카메라(100)는 각 공간의 열화상 영상을 획득할 수 있다. 해당 공간에 객체가 존재한다면 당연히 객체의 열화상 영상을 획득할 수 있다.
제1,3공간에 있는 열화상 카메라(100)는 해당 공간에 대한 열화상 영상을 획득하여 통신모듈(110)을 통해 제2공간의 열화상 카메라(100)의 통신모듈(110)로 전송할 수 있다.
제2공간에 있는 열화상 카메라(100)는 자신의 공간의 열화상 영상과 제1,3공간의 열화상 영상을 통신모듈(110)을 통해 게이트웨이(200)로 전송할 수 있다.
게이트웨이(200)는 네트워크(300)를 통해 서버(400)로 제1,2,3공간의 열화상 영상을 모두 전송할 수 있다.
본 실시예에 따른 메시 와이파이 통신방식에서는 열화상 카메라(100)의 통신모듈(110) 간에 양방향 통신이 가능하다. 이는 기존의 확장형 와이파이 통신방식에 비해 통신모듈의 개수가 증가할수록 데이터의 전송속도가 빠르다.
즉, 복수의 통신모듈(110)을 하나의 통신망으로 구축하여 각 통신모듈(110) 간에 양방향 통신이 이루어지기 때문에 통신속도가 빨라지는 것이다.
통신모듈(110)은 실생활에서 이동통신 단말기와도 통신할 수 있다. 이 경우라도 통신모듈(110) 간에는 별도의 통신 루트를 통해 메시 와이파이 통신이 이루어지기 때문에 이동통신 단말기의 통신에는 영향을 주지 않는다.
즉, 본 실시예의 메시 와이파이 통신은 이동통신 단말기와는 다른 통신 루트로 통신이 되므로 이동통신 단말기와 통신하는 경우에도 통신속도를 최적화할 수 있는 것이다.
메시 와이파이 통신에서는 복수의 통신모듈(110)이 하나의 SSID(service set identifier)로 설정되므로 열화상 카메라(100)의 이동시에도 끊김 없는 와이파이 통신이 가능하다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 행동 감시 시스템을 구성하는 열화상 카메라의 상세 구성도이다.
도 3을 참조하면, 열화상 카메라(100)는 외부장치와 통신을 수행하는 통신모듈(110), 객체의 열화상 영상을 획득하는 열화상센서(120), 전원을 공급하는 전원공급부(130), 데이터와 프로그램을 저장하는 저장부(140), 열화상 카메라(100)의 전반적인 동작을 제어하는 카메라제어부(150)를 포함할 수 있다.
통신모듈(110)은 다른 열화상 카메라(100)의 통신모듈(110)과 통신할 수 있다. 상술한 바와 같이 통신모듈(110)은 메시 와이파이 통신을 수행할 수 있다.
통신모듈(110)은 열화상 영상을 송수신할 수 있다.
열화상 영상에 어느 열화상 카메라(100)에서 언제 획득한 영상인지를 확인할 수 있는 메타데이터 정보가 포함될 수 있다.
메타데이터에는 열화상 영상을 촬영한 열화상 카메라(100)의 식별정보, 열화상 영상을 촬영한 시간, 열화상 영상이 촬영된 위치 등의 정보가 포함될 수 있다.
통신모듈(110)은 게이트웨이(200)와 통신할 수도 있다. 게이트웨이(200)는 통신모듈(110)로부터 전달된 열화상 영상을 서버(400)로 전송할 수 있다.
열화상센서(120)는 예컨대 적외선(IR)센서로 구성될 수 있다.
열화상센서(120)는 주변에 대한 열화상 영상을 획득할 수 있다. 특히 본 실시예에서는 열화상 카메라(100)가 배치된 공간 및 그 공간에 있는 객체(예:사람)에 대한 열화상 영상을 획득할 수 있다.
전원공급부(130)는 배터리를 포함할 수 있으며, 열화상 카메라(100)로 전원을 공급할 수 있다. 전원공급부(130)는 배터리를 충전할 수 있는 충전장치(미도시)를 포함할 수 있다.
또는, 전원공급부(130)는 상용전원을 공급받아 열화상 카메라(100)에 적합한 전압으로 전환하여 전원을 공급할 수도 있다.
저장부(140)에는 열화상 카메라(100)의 동작에 필요한 각종 데이터 및 프로그램이 저장될 수 있다. 특히, 저장부(140)에 열화상센서(120)에서 획득된 열화상 영상이 저장될 수 있다.
카메라제어부(150)는 통신모듈(110), 열화상센서(120), 전원공급부(130)의 동작을 제어할 수 있다.
카메라제어부(150)는 열화상 센서(120)가 주변에 대한 열화상 영상을 획득하여 저장부(140)에 저장하도록 제어할 수 있고, 통신모듈(110)를 통해 다른 열화상 카메라(100) 및/또는 게이트웨이(200)로 열화상 영상을 전송하도록 제어할 수 있으며, 전원공급부(130)로부터 전원이 공급되도록 제어할 수 있다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 행동 감지 시스템을 구성하는 서버의 상세 구성도이다.
도 4를 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 서버(400)는 서버통신부(410), 데이터베이스(DB)(420) 및 서버제어부(430)를 포함하여 구성될 수 있다.
서버통신부(410)는 네트워크(300)에 접속할 수 있고 열화상 카메라(100) 및/또는 사용자단말(500)과 통신할 수 있다. 선택적으로 서버통신부(410)는 의료기관, 경찰서, 응급실, 행정기관 등 유관기관들의 서버(미도시)와 통신할 수도 있다.
데이터베이스(DB)(420)는 서버(400)의 동작에 필요한 각종 프로그램 및 데이터를 저장할 수 있다. 특히 DB(420)는 복수의 열화상 카메라(100)로부터 전송된 열화상 영상을 저장할 수 있다.
도면에는 일례로 DB(420)가 서버(400)의 내부에 설치된 것으로 도시되어 있으나, 다르게는 DB(420)가 서버(400)의 외부에 별도로 구축되어 서버(400)와 연동되도록 동작할 수도 있다.
서버제어부(430)는 서버(400)의 전반적인 동작을 제어할 수 있다.
서버제어부(430)는 열화상 영상을 이용하여 객체의 행동을 분석할 수 있다.
본 실시예에서 서버제어부(430)는 열화상 영상을 구성하는 복수의 셀마다 객체의 온도에 따른 색상의 밝기값을 설정하고 특정 셀에서의 밝기값 변화를 이용하여 객체의 행동을 분석할 수 있다.
예컨대, 열화상 영상을 구성하는 복수의 셀에서 밝기값의 변화를 통해 객체가 앉아 있는지, 서 있는지, 누워 있는지, 객체가 앉아 있다가 일어서는지, 서 있다가 눕는지 등에 대한 행동을 분석할 수 있다.
또한, 서버제어부(430)는 열화상 영상을 분석하여 객체의 위험상황 여부를 인지할 수 있다.
본 실시예에서 서버제어부(430)는 열화상 영상을 구성하는 복수의 셀마다 객체의 온도에 따른 색상의 밝기값을 설정하고 특정 셀에서의 밝기값 변화를 이용하여 객체가 일상적인 행동을 하는지, 위험한 동작을 하는지, 위험상황에 처해 있는지 등을 인지할 수 있다.
예컨대, 서버제어부(430)는 복수의 셀에서 밝기값 변화, 밝기값 변화의 속도 등을 확인함으로써 객체가 위험상황에 있는지를 확인할 수 있다.
본 실시예에서 서버제어부(430)는 머신러닝(machine learning)으로 기학습된 인공신경망(Artificial Neural Networks:ANN)이 탑재되어 열화상 기반 객체의 행동 감지 및 위험상황 인지 등을 수행할 수 있다.
인공신경망(ANN)은 소프트웨어 형태로 구현되거나 칩(chip) 등 하드웨어 형태로 구현될 수 있다. 예컨대, 서버제어부(430)는 딥러닝(Deep Learning)으로 학습된 CNN(Convolutional Neural Network), RNN(Recurrent Neural Network), DBN(Deep Belief Network) 등 심층신경망(Deep Neural Network: DNN)을 포함할 수 있다.
딥러닝(Deep learning)은 히든 레이어들을 차례로 거치면서 복수의 데이터들로부터 핵심적인 데이터를 추출하는 머신러닝(Machine Learning) 알고리즘의 집합을 나타낼 수 있다.
딥러닝 구조는, CNN, RNN, DBN 등 심층신경망(DNN)으로 구성될 수 있다.
심층신경망(DNN)은 입력 레이어(Input Layer), 히든 레이어(Hiddent Layer) 및 출력 레이어(Output Layer)를 포함할 수 있다.
다중 히든 레이어(hidden layer)를 갖는 것을 DNN(Deep Neural Network)이라 할 수 있다. 각 레이어는 복수의 노드들을 포함하고, 각 레이어는 다음 레이어와 연관되어 있다. 노드들은 웨이트(weight)를 가지고 서로 연결될 수 있다.
제1 히든 레이어(Hidden Layer 1)에 속한 임의의 노드로부터의 출력은, 제2 히든 레이어(Hidden Layer 2)에 속하는 적어도 하나의 노드의 입력이 된다. 이때 각 노드의 입력은 이전 레이어의 노드의 출력에 웨이트(weight)가 적용된 값일 수 있다.
웨이트(weight)는 노드간의 연결 강도를 의미할 수 있다. 딥러닝 과정은 적절한 웨이트(weight)를 찾아내는 과정으로도 볼 수 있다.
한편, 인공신경망의 학습은 주어진 입력에 대하여 원하는 출력이 나오도록 노드간 연결선의 웨이트(weight)를 조정함으로써 이루어질 수 있다. 또한, 인공신경망은 학습에 의해 웨이트(weight) 값을 지속적으로 업데이트시킬 수 있다.
서버제어부(430)는 객체의 위험상황인 것으로 인지하면 서버통신부(410)를 통해 사용자단말(500) 및/또는 유관기관 서버(미도시)로 알림을 전송할 수도 있다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 열화상 카메라에서 획득된 열화상 영상이 표시된 예시도이다.
도 5를 참조하면, 열화상 카메라(100)에 의해 획득된 객체의 열화상 영상은 열화상 카메라(100)에 유무선으로 연결된 디스플레이에 표시될 수 있다.
열화상 영상이 디스플레이에 표시될 때 객체의 부위별 온도에 따른 색상이 표시될 수 있다. 온도가 높은 부위와 낮은 부위는 다른 색상으로 표시될 수 있다.
도 5에 예시된 열화상 영상 중 (a)는 사람이 손을 드는 행동, (b)는 사람이 의자에 앉아 있는 행동, (c)는 사람이 바닥에 앉아 있는 행동을 나타낸다.
서버제어부(430)는 열화상 영상에서 객체의 부위별 온도에 따른 색상에 대응하는 수치를 이용하여 객체의 행동을 감지할 수 있다.
도 6a 및 도 6b는 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상에서 객체의 부위별 온도를 색상값으로 변환하는 예시도이다.
도 6a는 일례로 도 5의 (b)에 도시된 객체의 열화상 영상에 대해 열화상 영상을 구성하는 복수의 셀별 온도를 색상값으로 변환하는 예이다.
도 6b는 일례로 도 5의 (c)에 도시된 객체의 열화상 영상에 대해 열화상 영상을 구성하는 복수의 셀별 온도를 색상값으로 변환하는 예이다.
열화상 영상은 복수개의 셀로 구성될 수 있다. 그리고 각각의 셀마다 객체의 온도에 대응하는 색상이 표시될 수 있다. 온도가 다르면 다른 색상으로 표시되는 것이다. 셀에서 온도가 높을수록 상대적으로 더 밝은 색상으로 표시될 수 있다.
도면에 변환된 색상값은 객체의 온도에 대응하는 색상의 상대적인 밝기값이 될 수 있다. 즉, 온도가 높을수록 더 밝은 색상이 되고, 색상이 밝을수록 더 높은 밝기값이 설정될 수 있다.
셀의 색상은 레드(R), 그린(G), 블루(B)의 조합으로 표시될 수 있다. R,G,B는 예컨대 각각 0~254 사이의 색상값을 가질 수 있으며, 이러한 색상값은 각 셀의 밝기값이 될 수 있다. 밝을수록 254에 가깝고, 어두울수록 0에 가깝다.
색상의 밝기값은 임의의 범위로 설정할 수 있다. 본 실시예에서는 각 셀별로 색상의 밝기값을 0~100 레벨로 구분한다.
객체의 온도가 상대적으로 높은 부위에 대응하는 셀에서의 색상은 상대적으로 큰 밝기값이 설정되며, 반대로 객체의 온도가 상대적으로 낮은 부위에 대응하는 셀에서의 색상은 상대적으로 작은 밝기값이 설정되는 것이다.
도 6a 및 도 6b의 일례를 보면, 열화상 영상은 10×15개의 셀로 구성된다.
물론, 이는 일례에 불과하며, 열화상 카메라(100)의 성능, 열화상 영상의 해상도에 따라 M×N(M,N≥2인 정수)개의 셀로 구성될 수 있다.
좌측에는 열화상 영상에 객체의 온도에 따라 밝기가 다른 색상이 표시되고, 우측에는 좌측의 열화상 영상에 대응하는 10×15개의 셀에서 객체의 부위에 대응하는 셀마다 온도를 색상의 밝기에 대응하는 밝기값으로 전환한 예가 도시된다.
도 6a에서는 가장 어두운 부위의 밝기값은 0이고 가장 밝은 부위의 밝기값은 81이다. 도 6b에서는 가장 어두운 부위의 밝기값은 0이고 가장 밝은 부위의 밝기값은 79이다.
이하에서, 도 6a 및 도 6b를 참조하여 본 발명에 따른 서버에서 객체의 행동 및 위험상황을 인지하는 동작을 설명한다.
서버(400)에서 서버제어부(430)가 열화상 영상에서 관심영역을 추출할 수 있다. 관심영역은 객체의 특정 부위를 판단하기 위해 설정되는 영역이 될 수 있다.
본 실시예에서 관심영역이 객체의 상체가 될 수 있다, 바람직하게는 얼굴이 될 수 있다. 다른 실시예에서는 열화상 영상에서 가장 밝은 부위나 가장 밝은 부위와 그 주변 부위까지 포함된 영역이 될 수 있다.
서버제어부(430)는 관심영역에서의 대표밝기값을 산출할 수 있다. 일 실시예에서, 관심영역이 하나의 셀에 대응되는 경우 그 셀의 밝기값을 대표밝기값으로 산출할 수 있다. 다른 실시예에서, 관심영역이 둘 이상의 셀에 해당되는 경우는 각 셀의 밝기값의 평균치를 대표밝기값으로 산출하거나, 또는 가장 높은 밝기값을 대표밝기값으로 산출할 수 있다.
도 6a에서 열화상 영상에서 관심영역은 가장 밝은 M 영역이 될 수 있고, 이에 대응하는 셀에서의 관심영역은 M 영역에 대응되는 N 영역이 될 수 있다.
N 영역에는 4개의 셀이 있으므로 N 영역의 대표밝기값은 4개의 셀의 밝기값의 평균값인 70.5(=(55+79+67+81)/4)이 될 수 있고, 또는 다르게는 4개의 셀 중 가장 큰 밝기값인 81이 대표밝기값이 될 수도 있다.
만약, 객체가 움직이지 않는다면 N 영역에서의 밝기값은 변하지 않을 것이고, 혹여 변하더라도 변화량은 작을 것이다.
도 6a에서의 자세에서 도 6b의 자세로 객체가 움직이게 되면 관심영역은 N 영역에서 N' 영역으로 변경될 수 있다. 도 6b에서는 열화상 영상의 관심영역은 가장 밝은 M' 영역이 될 수 있고, 이에 대응하는 셀에서의 관심영역은 M' 영역에 대응되는 N' 영역이 되는 것이다.
대표밝기값을 평균값으로 할 경우 N' 영역에서의 대표밝기값은 46이고, 대표밝기값을 가장 큰 밝기값으로 할 경우는 N' 영역에서의 대표밝기값은 71이 된다.
서버제어부(430)는 관심영역이 N 영역에서 N' 영역으로 변하는 것을 감지하여 객체의 행동을 감지할 수 있으며, 객체의 위험상황도 감지할 수 있다.
관심영역이 이동하게 되면 객체가 행동하게 됨을 감지할 수 있다. 즉, 객체의 얼굴이 N 영역에서 N' 영역으로 이동하게 되면 객체의 움직임이 발생한 것으로 감지할 수 있는 것이다.
한편, 서버제어부(430)는 관심영역의 이동에 따른 특징을 이용하여 객체의 위험상황 여부를 판단할 수 있다.
본 실시예에서, 서버제어부(430)는, (ⅰ)관심영역의 이동속도, (ⅱ)관심영역의 이동거리, (ⅲ)이전 관심영역의 대표밝기값의 변화속도, (ⅳ)이동된 관심영역의 대표밝기값의 지속시간을 이용하여 객체의 위험상황을 판단할 수 있다.
(ⅰ)관심영역의 이동속도
객체에 위험상황이 발생하는 경우 일상적인 보통의 움직임에 비해 관심영역이 이동하는 속도는 상대적으로 빠를 수 있다. 예컨대, 객체가 갑자기 쓰러지거나 갑자기 주저앉는 경우 관심영역은 빠르게 이동할 것이다.
서버제어부(430)는 관심영역이 일정속도 이상으로 빠르게 이동하는 경우에는 위험상황으로 인지할 수 있다. 즉, 관심영역이 N 영역에서 N' 영역으로 이동하는 속도가 기설정된 제1기준치 이상이면(제1조건), 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
(ⅱ)관심영역의 이동거리
또한, 객체에 위험상황이 발생하는 경우 일상적인 보통의 움직임에 비해 관심영역의 이동거리가 상대적으로 길 수 있다. 예컨대, 객체가 서 있다가 갑자기 쓰러지는 경우 처음의 관심영역(예:N영역)에서 이동한 관심영역(예:N'영역) 간의 거리는 커진다.
서버제어부(430)는 관심영역 간의 이동거리가 일정거리 이상일 경우에는 위험상황으로 인지할 수 있다. 즉, 관심영역이 N 영역에서 N' 영역으로 이동한 거리가 기설정된 제2기준치 이상이면(제2조건), 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
(ⅲ)이전 관심영역의 대표밝기값의 변화속도
또한, 객체에 위험상황이 발생하면 관심영역은 빠르게 이동할 수 있다. 도 6a 및 도 6b의 예시와 같이, 객체가 서 있다가 주저 앉는 경우 관심영역은 N 영역에서 N' 영역으로 이동한다.
대표밝기값을 밝기값이 가장 큰 값으로 하는 경우, 객체가 서 있는 도 6a에서는 관심영역인 N 영역의 대표밝기값은 81이다. 객체가 주저 앉은 도 6b에서는 관심영역이 N' 영역으로 이동함으로써, 직전에 관심영역이었던 N 영역의 대표밝기값은 8이 된다.
N 영역은 관심영역일 때는 대표밝기값이 81이었다가 갑자기 8로 변하게 된 것이다. 이는 객체의 움직임이 있었다는 것이며, 객체에 위험상황이 발생하면 그 움직임은 빨라진다.
서버제어부(430)는 관심영역에서의 대표밝기값이 일정속도 이상으로 빨라짐을 감지하여 객체의 위험상황을 인지할 수 있다. 즉, 관심영역이었던 N 영역에서 대표밝기값의 변화속도가 기설정된 제3기준치 이상이면(제3조건), 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
바람직하게는, 관심영역에서 대표밝기값의 감속속도가 제3기준치 이상이면 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
(ⅳ)이동된 관심영역의 대표밝기값의 지속시간
한편, 제1,2,3조건은 객체에 위험상황이 발생한 경우뿐만 아니라 객체가 다른 목적에 의해 빠르게 움직이는 경우에도 발생될 수 있다. 예컨대, 객체가 앉았다 일어나는 운동을 빠르게 하는 경우에도 제1,2,3조건 중 어느 하나가 만족할 수도 있다. 이 경우에는 객체의 위험상황 인지에 대한 신뢰성이 저하될 우려가 있다.
이에, 본 발명에서는 변경된 관심영역에서 대표밝기값의 지속시간을 이용함으로써 객체에 위험상황이 발생하였는지를 판단하는데 신뢰성을 높일 수 있다.
즉, 이동된 관심영역의 대표밝기값이 일정시간 이상 지속된다는 것은 객체의 움직임이 있은 후 일정시간 이상 움직임이 없다는 것을 의미할 수 있다.
예컨대, 사람이 서 있다가 쓰러지게 되면 관심영역이 위에 있다가 아래로 이동할 수 있다. 관심영역이 아래로 이동한 이후에, 이동된 관심영역에서 대표밝기값의 변화가 없거나 또는 일정시간 이상 대표밝기값이 지속된다면 객체에 움직임이 없다는 것을 의미할 수 있다. 이는 객체에 위험상황이 될 수 있다.
따라서, 서버제어부(430)는 이동된 관심영역에서의 대표밝기값이 일정시간 이상 지속되는지 판단하여 객체의 위험상황을 인지할 수 있다. 즉, 이동된 관심영역인 N' 영역에서 대표밝기값이 지속되는 시간이 기설정된 제4기준치 이상이면(제4조건), 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
한편, 본 발명에서 서버(400)는 제1,2,3,4조건 중 적어도 하나의 조건을 만족하면 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
또는 다르게는, 서버(400)는 제1,2,3조건 중 적어도 하나의 조건과 제4조건을 동시에 만족하는 경우에 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지할 수 있다.
예컨대 객체가 쓰러져서 움직이지 못하는 경우는 제4조건을 만족하게 되므로 이 경우에 객체에 위험상황이 발생한 것으로 판단한다면 정확성이 향상될 것이다.
하지만, 제1,2,3조건 중 적어도 어느 한 조건만 만족하더라도 객체의 위험상황을 판단한다면 빠른 판단이 일어날 수 있을 것이다.
따라서, 열화상 카메라(100)가 설치되는 장소와 객체의 행동 특성에 맞게 제1-4조건을 적절하게 조합하여 객체의 위험상황 여부를 판단할 수 있다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 열화상 영상을 이용하여 객체의 행동을 감지하는 과정을 보여주는 흐름도이다.
도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 객체 행동 감지 방법은, 복수의 공간에 각각 설치된 열화상 카메라(100)에 의해 객체의 열화상 영상을 획득한다(S101). 열화상 영상의 획득은 실시간 또는 설정주기로 이루어질 수 있다.
열화상 카메라(100)는 각각 획득된 열화상 영상을 메시 와이파이 통신을 통해 게이트웨이(200)와 연결된 특정 열화상 카메라(100)로 전송한다(S102).
특정 열화상 카메라(100)는 자신이 획득한 열화상 영상과 다른 열화상 카메라(100)로부터 전송받은 열화상 영상을 게이트웨이(200) 및 네트워크(300)를 통해 서버(400)로 전송한다(S103).
서버(400)는 수신된 열화상 영상을 분석하여(S104), 상기 제1,2,3,4조건 중 적어도 한 조건이 발생하는지를 판단한다(S105).
서버(400)는 제1-4조건 중 적어도 한 조건이 발생하면 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지하고(S106), 상기 조건이 발생하지 않으면 다시 S101 단계로 진행하여 이후 과정을 반복할 수 있다.
서버(400)는 객체의 위험상황 발생을 사용자단말(500) 및/또는 유관기관 서버로 전송할 수 있다(S107).
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명에서는 열화상 카메라에서 객체에 대한 열화상 영상을 촬영하고, 서버에서 열화상 영상을 수신하여 분석함으로써 객체의 위험상황 여부를 판단할 수 있다. 또한, 본 발명에서는 복수의 열화상 카메라가 메시 와이파이 통신으로 상호간에 통신이 가능하므로 모든 열화상 영상을 빠르게 모아서 서버로 전송할 수 있게 되어 처리속도가 빨라지는 장점이 있다.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였으나, 본 발명은 상기 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 제조될 수 있으며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명의 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.
100 : 열화상 카메라 200 : 게이트웨이
300 : 네트워크 400 : 서버
500 : 사용자단말

Claims (12)

  1. 통신모듈을 포함하고 복수의 공간마다 설치되며 상기 설치된 공간의 객체에 대한 열화상 영상을 획득하는 열화상 카메라;
    상기 열화상 카메라로부터 열화상 영상을 수신하고 상기 수신된 열화상 영상을 분석하여 객체의 위험상황을 판단하는 서버를 포함하고,
    상기 서버는,
    상기 열화상 영상에서 관심영역을 추출하고, 상기 열화상 영상을 구성하는 복수의 셀에서의 객체의 온도에 따른 색상에 대응하는 밝기값을 설정하여 상기 관심영역에서의 대표밝기값을 산출하고, (ⅰ)상기 관심영역의 이동속도, (ⅱ)상기 관심영역의 이동거리, (ⅲ)직전 관심영역의 대표밝기값의 변화속도, (ⅳ)현재 이동된 관심영역의 대표밝기값의 지속시간 중 적어도 하나를 이용하여 상기 객체의 위험상황 여부를 판단하는 객체 행동 감지 시스템.
  2. 청구항 1에 있어서, 상기 관심영역은 상기 객체의 얼굴 부위를 포함하는 객체 행동 감지 시스템.
  3. 청구항 1에 있어서, 상기 관심영역이 하나의 셀에 대응하는 경우 상기 하나의 셀의 밝기값을 상기 대표밝기값으로 산출하는 객체 행동 감지 시스템.
  4. 청구항 1에 있어서, 상기 관심영역이 둘 이상의 셀에 대응하는 경우 상기 둘 이상의 셀의 밝기값의 평균을 상기 대표밝기값으로 산출하는 객체 행동 감지 시스템.
  5. 청구항 1에 있어서, 상기 관심영역이 둘 이상의 셀에 대응하는 경우 상기 둘 이상의 셀의 밝기값 중 가장 큰 밝기값을 상기 대표밝기값으로 산출하는 객체 행동 감지 시스템.
  6. 청구항 1에 있어서, 상기 복수의 열화상 카메라의 통신모듈은 상호 간에 메시 와이파이 통신을 통해 상기 열화상 열상을 송수신하는 객체 행동 감지 시스템.
  7. 청구항 1에 있어서, 상기 복수의 열화상 카메라 중 적어도 하나는 게이트웨이와 연결되며 상기 게이트웨이를 통해 상기 서버로 상기 열화상 영상을 전송하는 객체 감지 시스템.
  8. 청구항 1에 있어서, 상기 서버는 상기 관심영역이 이동하는 속도가 기설정된 제1기준치 이상이면(제1조건), 상기 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지하는 객체 행동 감지 시스템.
  9. 청구항 1에 있어서, 상기 서버는 상기 관심영역 간의 이동거리가 기설정된 제2기준치 이상이면(제2조건), 상기 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지하는 객체 행동 감지 시스템.
  10. 청구항 1에 있어서, 상기 서버는 상기 직전의 관심영역에서의 대표밝기값의 변화속도가 기설정된 제3기준치 이상이면(제3조건), 상기 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지하는 객체 행동 감지 시스템.
  11. 청구항 1에 있어서, 상기 서버는 상기 이동된 관심영역에서의 대표밝기값의 지속시간이 기설정된 제4기준치 이상이면(제4조건), 상기 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지하는 객체 행동 감지 시스템.
  12. 청구항 1에 있어서, 상기 서버는 상기 관심영역이 이동하는 속도가 기설정된 제1기준치 이상(제1조건), 상기 관심영역 간의 이동거리가 기설정된 제2기준치 이상(제2조건), 상기 직전의 관심영역에서의 대표밝기값의 변화속도가 기설정된 제3기준치 이상(제3조건) 중 적어도 하나의 조건을 만족하면서 상기 이동된 관심영역에서의 대표밝기값의 지속시간이 기설정된 제4기준치 이상이면(제4조건), 상기 객체에 위험상황이 발생한 것으로 인지하는 객체 행동 감지 시스템.
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