KR101840042B1 - 복합 가상 팬스 라인 설정 방법 및 이를 이용한 침입 감지 시스템 - Google Patents
복합 가상 팬스 라인 설정 방법 및 이를 이용한 침입 감지 시스템 Download PDFInfo
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Abstract
본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법은 카메라가 촬영한 영상을 수신하고 저장하는 단계와, 수신된 영상에서 감시하고자 하는 영역의 두 포인트 P1, P2를 마우스 또는 터치 포인트를 이용하여 연결하여 팬스 라인 2를 생성하고 상기 팬스 라인 2 양측에서 일정 거리(distance) 이격되게 가상 팬스 라인 1 및 가상 팬스 라인 3을 생성하여 설정하는 단계와, 상기 설정된 가상 팬스 라인에 대하여 크로싱(crossing) 방향을 설정하는 단계와, 카메라가 촬영하고 전송하는 영상에서 이동 추적 감지 객체를 검출하고 추적하는 단계와, 이동 추적 감지 객체 필터링을 이용하여 침입 후보인 추적 감지 객체를 선택하는 단계와, 침입 후보인 추적 감지 객체의 추적 패스 정보가 가상 팬스 라인을 통과하는지 여부를 판단하는 단계와, 가상 팬스 라인을 통과한 경우 추적 감지 객체가 복합 가상 팬스 라인의 크로싱 순서를 체크하여 침입 여부를 최종 판단하는 단계와, 침입의 경우 사용자에게 알람 정보를 제공하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다.
Description
본 발명은 감시 지역에서 가상의 복수 라인을 설정하고 감지 객체의 복수 라인의 통과 및 방향을 고려하여 침입 여부를 판단하는 것에 관한 것으로 침입에 대한 오보를 줄일 수 있는 것이다. 일반적으로 지능형 CCTV 시스템 분야에서 입력 영상으로부터 검출 및 추적되고 있는 객체 영역(사람, 자동차)이 사용자가 미리 설정한 라인을 통과하면 침입으로 간주하여 고객에게 정보를 제공하는 것이다. 그러나 상기와 같은 통상의 방법은 오보가 자주 발생하여 고객에게 불편을 주는 것이다.
본 발명과 관련된 종래의 기술은 대한민국 공개 특허 제10-2016-0037180호(2016. 4. 6. 공개)에 개시되어 있는 것이다. 도 1은 상기 종래의 지능형 영상 분석을 위한 관심 영역 설정방법에 대한 흐름도이다. 상기도 1에서 종래의 지능형 영상 분석을 위한 관심 영역 설정방법은 영상 분석 장치가 분석 대상 영상을 입력 받는다(S100). 이때, 분석 대상 영상은 영상 촬영 장치로부터 전송받거나, 상기 영상 촬영 장치로부터 전송된 영상 중 선택할 수 있다. 이렇게 분석 대상 영상이 입력되면, 영상 분석 장치는 사용자 입력 신호에 따라서, 상기 분석 대상 영상에 이벤트 검출을 위한 경계선을 설정한다(S110). 상기 경계선은 상기 분석 대상 영상의 지정된 위치에 설정될 수 있으며, 하나 이상의 선분, 하나 이상의 곡선, 하나 이상의 선분 및 곡선의 조합, 하나 이상의 선분 또는 곡선이 연결되어 이루어진 도형으로 표현될 수 있다. 더하여, 영상 분석 장치는 관심 영역을 설정하기 전에, 검출 혹은 추적 대상인 객체의 크기를 설정하고(S120), 상기 객체의 크기를 기준으로 관심 영역의 범위를 규정하는 거리 값(d)를 설정할 수 있다(S130). 상기 객체의 크기는 사용자(관리자)의 입력 신호에 따라서 설정될 수 있으며, 상기 거리 값(d)는 상기 객체의 크기(폭 또는 길이 중 큰 값)의 X배로 설정될 수 있다. 여기서, X는 예를 들어 2~5의 범위를 가질 수 있다. 이후, 상기 영상 분석 장치는 상기 분석 대상 영상 중, 상기 경계선에 포함된 하나 이상의 선분 또는 곡선을 기준으로 일정 거리 이내의 영역을 관심 영역으로 설정한다(S120). 여기서, 상기 하나 이상의 선분 또는 곡선을 기준으로 하는 일정 거리는 상기 S130 단계에서 설정된 거리값을 따른다. 상기 S120 단계는 도형 또는 거리맵을 이용한 다양한 방법으로 구현될 수 있는 것이다.
상기와 같은 종래 지능형 영상 분석을 위한 관심 영역 설정방법은 환경 또는 기후 또는 조도 변화 등으로 인한 노이즈가 사용자가 설정한 라인을 조금이라도 지날 경우 잘못된 침입 상황을 감지하여 경보를 제공하는 문제점이 있는 것이다. 따라서 본 발명의 목적은 복수의 가상 라인 설정과 추적 감지 객체의 이동 방향을 고려하여 노이즈에 강한 침입 감지 방법을 제공하기 위한 것이다.
상기와 같은 목적을 가진 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법은 카메라가 촬영한 영상을 수신하고 저장하는 단계와, 수신된 영상에서 감시하고자 하는 영역의 두 포인트 P1, P2를 마우스 또는 터치 포인트를 이용하여 연결하여 팬스 라인 2를 생성하고 상기 팬스 라인 2 양측에서 일정 거리(distance) 이격되게 가상 팬스 라인 1 및 가상 팬스 라인 3을 생성하여 설정하는 단계와, 상기 설정된 가상 팬스 라인에 대하여 크로싱(crossing) 방향을 설정하는 단계와, 카메라가 촬영하고 전송하는 영상에서 이동 추적 감지 객체를 검출하고 추적하는 단계와, 이동 추적 감지 객체 필터링을 이용하여 침입 후보인 추적 감지 객체를 선택하는 단계와, 침입 후보인 추적 감지 객체의 추적 패스 정보가 가상 팬스 라인을 통과하는지 여부를 판단하는 단계와, 가상 팬스 라인을 통과한 경우 추적 감지 객체가 복합 가상 팬스 라인의 크로싱 순서를 체크하여 침입 여부를 최종 판단하는 단계와, 침입의 경우 사용자에게 알람 정보를 제공하는 단계를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다.
상기와 같이 구성된 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법 및 이를 이용한 침입 감지 시스템은 노이즈가 적어서 오보를 줄일 수 있는 효과가 있는 것이다. 또한, 본 발명의 다른 효과는 추적 감지 객체의 이동 방향을 파악하여 침입인지 아닌지 판단할 수 있는 효과가 있는 것이다. 또한, 본 발명은 추적 감지 객체가 침입 객체로 판단될 경우 알람 메시지를 VMS, DVR, NVR, 핸드폰으로 전달할 수 있는 효과가 있으며, 침입 객체의 이벤트 구간 동안 영상과 Time Stamp를 저장함으로써 대용량으로 녹화된 보안 영상에서 침입 이벤트 구간을 용이하게 검색할 수 있는 효과가 있는 것이다.
도 1은 종래의 지능형 영상 분석을 위한 관심 영역 설정방법에 대한 흐름도,
도 2는 본 발명 가상 팬스 라인 설정 방법에 적용되는 설명도,
도 3은 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법에 적용되는 설명도,
도 4는 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법에 적용되는 객체 필터 파라미터 설정에 대한 설명도,
도 5는 가상 팬스 라인을 이용한 선형 원근(Linear Perspective) 크기 필터에 의한 추적 감지 객체의 후보 선택을 위한 설명도,
도 6은 본 발명에 적용되는 가상 팬스 라인 방향과 추적 감지 객체 이동 방향 유사도에 따른 민감도 설명도,
도 7은 본 발명에 적용되는 추적 감지 객체의 패스 정보가 가상 팬스 라인 크로싱 유무를 계산하기 위한 제1설명도,
도 8은 본 발명에 적용되는 추적 감지 객체의 패스 정보가 가상 팬스 라인 크로싱 유무를 계산하기 위한 제2설명도,
도 9는 본 발명에 적용되는 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱하는 순서 설명도
도 10은 본 발명 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법 제어 흐름도,
도 11은 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법을 이용한 침입 감지 시스템 구성도이다.
도 2는 본 발명 가상 팬스 라인 설정 방법에 적용되는 설명도,
도 3은 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법에 적용되는 설명도,
도 4는 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법에 적용되는 객체 필터 파라미터 설정에 대한 설명도,
도 5는 가상 팬스 라인을 이용한 선형 원근(Linear Perspective) 크기 필터에 의한 추적 감지 객체의 후보 선택을 위한 설명도,
도 6은 본 발명에 적용되는 가상 팬스 라인 방향과 추적 감지 객체 이동 방향 유사도에 따른 민감도 설명도,
도 7은 본 발명에 적용되는 추적 감지 객체의 패스 정보가 가상 팬스 라인 크로싱 유무를 계산하기 위한 제1설명도,
도 8은 본 발명에 적용되는 추적 감지 객체의 패스 정보가 가상 팬스 라인 크로싱 유무를 계산하기 위한 제2설명도,
도 9는 본 발명에 적용되는 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱하는 순서 설명도
도 10은 본 발명 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법 제어 흐름도,
도 11은 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법을 이용한 침입 감지 시스템 구성도이다.
상기와 같은 목적을 가진 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법 및 이를 이용한 침입 감지 시스템을 도 2 내지 도 11을 기초로 하여 설명하면 다음과 같다.
도 2는 본 발명 가상 팬스 라인 설정 방법에 적용되는 설명도 이다. 상기도 2에서 (a)는 아래/오른쪽 방향 모드, (b)는 위/왼쪽 방향 모드 및 (c)는 양방향 모드를 나타내는 것으로 본 발명 가상 팬스 라인 설정 방법은 사용자가 카메라로부터 수신한 감시 구역 영상에서 P1부터 P2까지 점을 찍어 선을 형성하여 라인 (2)를 생성하고 상기 라인 (2)로부터 일정 거리 이격되도록 라인 (1) 및 라인 (3)을 생성하고 저장하는 것이다. 상기에서 라인 (2) 생성은 마우스 또는 터치 포인트를 이용하여 생성할 수 있으며 라인 (2)와 라인 (1)과의 거리(distance) 및 라인 (2) 와 라인 (3) 과의 거리는 사용자 선택사항으로 변경할 수 있는 것이고, 상기 거리(디스턴스)가 0이면 라인 (1) 및 라인 (3)은 없는 것으로 간주할 수 있는 것이다. 또한, 추적 감지 객체의 침입 여부를 판단하기 위한 가상 팬스 라인 크로싱 방향은 자동으로 생성되는 것으로 아래/오른쪽 방향 모드, 위/왼쪽 방향 모드, 양방향 모드로 생성되어 저장되는 것으로 상기 생성되어 저장된 가상 팬스 라인 벡터의 반 시계 방향 직교 벡터를 아래/오른쪽 방향 모드, 시계 방향의 직교 벡터를 위/왼쪽 방향 모드로 획득할 수 있는 것이다. 또한, 상기와 같은 크로싱 방향 모드는 직교하는 방향 외에 사용자가 일정한 각도를 갖도록 형성할 수 있으며 상기 자동으로 생성된 보조 라인인 라인 (1) 및 라인 (3)에 대하여도 크로싱 방향을 동일하게 설정할 수 있는 것이다. 또한, 사용자는 복합 가상 팬스 라인에 대한 이벤트 감지를 위하여 가상 팬스 라인 크로싱 순서를 설정하여 저장할 수 있는 것으로 아래/오른쪽 방향 모드에서 크로싱 순서는 라인 (1)→라인 (2)→라인 (3)의 순서로 크로싱하는 것이고, 위/왼쪽 방향 모드는 라인 (3)→라인 (2)→라인 (1)의 순으로 크로싱하는 것이고, 양방향 모드는 아래/오른쪽 방향 모드 및 위/왼쪽 방향 모드 중에서 하나라도 일치하는 경우 양방향으로 크로싱할 수 있는 것으로 판단하여 설정할 수 있는 것이다. 또한, 상기 크로싱 방향에 대한 설정을 설명하였으나 크로싱 순서 없이 라인 (1), 라인 (2) 및 라인 (3)에 대하여 각각 독립적으로 크로싱 선으로 설정할 수 있으며 라인 (1) 및 라인 (3)에 대하여는 라인 (2)와의 디스턴스가 0이면 라인 (1) 및 라인 (3)은 크로싱 방향에 대하여 고려할 필요가 없는 것이다.
도 3은 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법에 적용되는 설명도 이다. 상기도 3에서 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법은 사용자가 카메라로부터 수신된 감시 영역의 여러 점을 선택하여 복합 가상 팬스 라인을 선택하여 저장할 수 있는 것으로 상기도 3에서 (a)에서 포인트 P1과 P2 사이의 라인은 가상 팬스 라인 1로 설정할 수 있으며 포인트 P2에서 포인트 P3 사이의 라인은 가상 팬스 라인 2로 복합 가상 팬스 라인을 설정하여 저장할 수 있는 것임을 나타내는 것이고, (b)는 한 영상에서 복수의 가상 팬스 라인을 설정할 수 있는 것임을 나타내는 것으로 가상 팬스 라인 자동 생성 및 크로싱 방향 설정은 도 2의 설명과 같이 이루어질 수 있는 것이다.
도 4는 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법에 적용되는 객체 필터 파라미터 설정에 대한 설명도이다. 상기도 4에서 본 발명 복합 가상 팬스 라인 설정 방법에 적용되는 객체 필터 파라미터 설정은 상기 설정된 가상 팬스 라인을 이용하여 침입 감지 객체의 선형 원근(Linear Perspective) 크기 필터를 설정할 수 있는 것이다. 상기도 4에서와 같이 객체 필터 설정 시 가상 팬스 라인의 시작점(P1)과 끝점(P2) 2 점을 기준점(Foot-point)으로 하여 임의의 크기의 최대 및 최소 필터 2쌍을 설정하여 저장하도록 하는 것이다. 또한, 사용자는 가상 팬스 라인 상에서 최소/최대 크기 필터의 위치와 크기를 변경하여 설정할 수 있으며 객체 크기 필터링 적용 시 2쌍의 최대/최소 필터의 크기 비율과 P1과 P2의 라인의 가상 팬스 라인의 관계식을 도출하여 추적되는 침입 감지 객체 영역 위치에 따른 Linear Perspective 크기 필터를 적용할 수 있는 것이다. 예를 들어, 기 설정한 가상 팬스 라인을 이용하여 침입 감지 객체의 Linear Pespective 크기 필터를 설정할 수 있으며, 상기도 4에서 가상 팬스 라인의 시작점과 끝 2점을 기준점(foot-point)으로 하여 임의 크기의 최대/최소 필터 2쌍을 자동 생성하고(이때 사용자는 가상 팬스 라인상에서 최대/최소 크기 필터의 위치 및 크기는 변경할 수 있음), 객체 크기 필터링 적용 시 2쌍의 최대/최소 필터의 크기 비율과 P1과 P2선의 가상 팬스 라인의 관계식을 도출하여 추적되는 침입 감지 객체 영역 위치에 따른 Linear Perspective 크기 필터를 적용할 수 있는 것이다.
도 5는 가상 팬스 라인을 이용한 Linear Perspective 크기 필터에 의한 추적 감지 객체의 후보 선택을 위한 설명도 이다. 상기도 5에서 가상 팬스 라인을 이용한 Linear Perspective 크기 필터에 의한 추적 감지 객체의 후보 선택은 y축 기준 원근 크기 필터를 예를 들어 설명하면 첫째, 영상에서 크기 필터별 y축 위치(pixel 위치) 변화에 따른 크기 변화를 아래 1과 같이 계산하고,
여기서 Max_W_Ratio는 최대 크기 필터의 폭 비, Max2width는 전면 최대 크기 필터의 폭(값), Max1width는 후면 최대 크기 필터의 폭(값), P2y는 전면 기준점 P2의 y축 값, P1y는 후면 기준점 P1의 y축 값, Max_H_Ratio는 최대 크기 필터의 높이 비, Max2height는 전면 최대 크기 필터의 높이(값), Max1height는 후면 최대 크기 필터의 높이(값), Min_W_Ratio는 최소 크기 필터의 폭 비, Min2width는 전면 최소 크기 필터의 폭(값), Min1width는 후면 최소 크기 필터의 폭(값), Min_H_Ratio는 최소 크기 필터의 높이 비, Min2height는 전면 최소 크기 필터의 높이(값), Min1height는 후면 최소 크기 필터의 높이(값)이다.
둘째, 추적 감지 객체(TrkObj) 위치(x,y) 크기 필터 위치를 이용하여 추적 감지 객체의 원근 크기를 아래 2와 같이 추정하고,
여기서, Pos_Gap은 y축 상에서의 추적 감지 객체와 전면 기준점 P2와의 거리이고, TrkObj는 추적 감지 객체이고, Max_TrkObjwidth는 추적 감지 객체의 최대 폭, TrkObjwidth 는 추적 감지 객체의 폭, Max_TrkObjheight는 추적 감지 객체의 최대 높이, TrkObjheight 는 추적 감지 객체의 높이, Min_TrkObjwidth는 추적 감지 객체의 최소 폭, Min_TrkObjheight는 추적 감지 객체의 최소 높이이다.
셋째, 추적 감지 객체의 원근 크기 값을 기초로 아래 3과 같이 객체 크기 필터링을 수행하여 이벤트 후보인 추적 감지 객체 후보를 검출하는 단계로 추적 감지 객체를 구할 수 있는 것이다.
여기서, Max2width는 최대 크기 필터의 폭, Max2height는 최대 크기 필터의 높이, Min2width는 최소 크기 필터의 폭, Min2height는 최소 크기 필터의 높이이다. 상기에서 선형 원근 필터는 추적 감지 객체의 후보 선택을 위한 하나의 예시 필터이며 Calibration 또는 다른 관계식을 이용하여 추적 감지 객체 후보를 선택할 수 있는 것이다.
도 6은 본 발명에 적용되는 가상 팬스 라인 방향과 추적 감지 객체 이동 방향 유사도에 따른 민감도 설명도 이다. 상기도 6에서 가상 팬스 크로싱 방향과 추적 감지 객체 이동 방향의 유사도를 민감도로 설정하여 저장할 수 있는 것이다. 상기도 6에서 가상 팬스 라인 방향 벡터와 이동 추적 감지 객체 방향 벡터의 내적을 구하면 방향의 일치 정도를 구할 수 있으며 상기 일치도에 대한 기준 값을 민감도로 설정할 수 있는 것이다. 상기에서 기준 값은 예를 들어 상기 가상 팬스 라인 방향 벡터와 이동 추적 감지 객체 방향 벡터의 사이각이 15도 이상인 경우 추적 감지 객체의 이동 방향과 가상 팬스 라인의 방향이 상이하여 추적 감지 객체의 가상 팬스 크로싱으로 판단할 수 있는 것이다. 또한, 추적 감지 객체 검출 및 추적 모델이 배경학습 모델 기반일 경우에는 카메라로부터 수신되는 추적 감지 객체 영역의 입력 영상과 기설정하여 저장된 배경 영상의 유사도를 기준으로 민감도를 설정할 수 있는 것이다.
도 7은 본 발명에 적용되는 추적 감지 객체의 패스 정보가 가상 팬스 라인 크로싱 유무를 계산하기 위한 제1설명도 이다. 상기도 7에서 추적 감지 객체의 가상 팬스 라인 크로싱 유무를 판단하기 위하여는 침입 감지 후보의 선택이 필요하며 이동 감지 객체 검출 및 추적 모델을 통하여 침입 감지를 위한 추적 감지 객체 영역 및 추적 경로 정보를 획득할 수 있는 것이고, 상기 이동 추적 감지 객체 검출 및 추적 모델의 예는 배경학습 모델 기반일 수 있으며 이 경우 전경 분류 영상과 배경 복원 영상을 획득하여 제공할 수 있는 것이다. 또한, 객체 필터링을 이용한 침입 후보 선택 방법은 객체 크기 필터를 기초로 침입후보를 선택하는 방법과 객체 외형 필터를 기초로 침입 후보를 선택하는 방법이 있는 것이다. 또한, 상기 객체 크기 필터에 의하여 침입 후보를 선택하는 방법은 추적되고 있는 감지 객체 크기가 설정된 최대/최소 크기 필터의 범위 안에 없으면 해당 추적 감지 객체를 침입 후보에서 제외할 수 있도록 설정할 수 있는 것이고, 가상 팬스 라인 상에서 설정한 크기 필터 모드가 고정 크기 필터인 경우 단순히 추적 영역과 각 크기 필터의 가로/세로 크기 또는 넓이를 비교하여 유사도에 따라 침입 후보를 선택할 수 있는 것이고, 전체 크기 필터가 케리브레이션(Calibration) 기반으로 적용하려는 경우에는 사용자가 설정한 최대/최소 크기 필터들을 3D좌표계에서 물리적으로 크기를 복원한 정보와 추적되고 있는 감지 객체의 영역을 3D좌표계에서 복원된 추적 감지 객체의 실제 크기의 가로/세로 값을 비교하여 유사도에 따라 침입 후보를 선택할 수 있는 것이고, 가상 팬스 라인 상에서 설정한 크기 필터 모드가 선형 원근 사이즈(Linear Perspective Size)필터인 경우 사용자가 가상 팬스 라인과 본 라인 상에서 설정한 최대/최소 크기 필터의 관계식을 대입하여 추적 감지 객체의 크기를 비교하여 유사도에 따라 침입 후보를 선택할 수 있는 것이다. 또한, 객체 외형 필터를 이용한 침입 후보 선택 방법은 사전에 추적 감지 객체의 외형이 분류될 수 있는 것으로 사람, 자동차, 노이즈 등이 분류될 수 있으며 이에 대한 기준 값(Score 값)을 획득할 수 있으며 사용자가 선택한 침입 감지 객체와 이에 대하여 기설정하여 등록 저장한 임계값을 비교하여 선택한 침입 감지 후보 객체가 임계 값과 상이한 경우 침입 후보에서 제외될 수 있는 것이다. 예를 들어 추적 감지 객체 모델이 배경학습 모델 기반인 경우 추적 영역에 대한 배경 영상과 입력 영상의 특징 차이를 계산하고 계산된 차이 값이 사용자가 기설정하여 저장한 임계값보다 크거나 작을 경우 침입 후보에서 제외될 수 있는 것이다. 상기에서 배경 영상과 입력 영상의 특징은 명암 Correlation, 에지/에지 각도 유사도, 전경 대비 에지 비율, Histogram 유사도 등일 수 있는 것이다. 또한, 상기 배경 영상과 입력 영상 간의 특징을 이용한 객체 외형 필터는 고려된 특징값을 SVM(Support Vector Machine)과 같은 학습기를 이용하여 사전 학습하고 학습된 학습기를 이용하여 추적 영역이 침입 후보인지 아닌지를 분류하도록 할 수 있는 것이다. 상기도 7에서 추적되고 있는 객체의 경로는 처리되는 매프레임마다 경로가 경신되고 저장되는 것으로 저장되는 경로 수는 사용자가 선택할 수 있는 것이다. 상기도 7에서 추적 경로의 수는 10이며 경로가 갱신 시 마지막 경로 위치(좌측 첫 번째 경로 위치)는 삭제되고 현재 위치 정보가 새롭게 저장되는 것이다. 추적 감지 객체의 패스가 가상 팬스 라인의 크로싱 유무를 판단하기 위하여는 사용자가 설정한 가상 팬스 라인 벡터와 가상 팬스 라인 벡터의 시작점과 패스의 위치 점들에 대한 벡터를 만들고 이를 외적(Cross Product)으로 계산하면 추적 감지 객체의 패스가 가상 팬스 라인을 크로싱 했는지 판단할 수 있으며 가상 팬스 라인을 크로싱한 추적 패스 수가 아래 조건식 1을 만족하면 가상 팬스 라인 크로싱 1차 후보 객체로 판단할 수 있는 것이다.
전체 패스(Path) 수/2 -1 ≤ 크로싱 포인트 수 ≤ 전체 패스 수/2 +1 …(조건식 1)
도 8은 본 발명에 적용되는 추적 감지 객체의 패스 정보가 가상 팬스 라인 크로싱 유무를 계산하기 위한 제2설명도 이다. 상기도 8에서 본 발명에 적용되는 추적 감지 객체의 패스 정보가 가상 팬스 라인 크로싱 유무는 1차 후보 추적 감지 객체의 가상 팬스 라인 크로싱을 판별하는 것으로 과거 마지막 추적 경로 점(t-10)으로부터 현재 추정 위치(t)를 이용하여 전역적 이동 벡터를 구하고 본 전역적 이동 벡터가 가상 패스 라인을 지났다고 판단되는 경우 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱한 것으로 판단하는 것이다. 또한, 가상 팬스 라인을 크로싱한 추적 감지 객체의 전역적 이동 벡터와 사용자가 설정한 크로싱 방향 벡터와 내적하여 크로싱 방향의 일치도를 계산할 수 있으며, 가상 팬스 라인을 크로싱한 추적 감지 객체의 크로싱 방향 일치도가 사용자가 설정하여 등록 저장한 임계값보다 클 경우 추적 감지 객체를 가상 팬스 라인의 크로싱 추적 감지 객체로 최종 판단하는 것이다. 상기에서 추적 감지 객체의 전역적 이동 벡터(Trk_P2-Trk_p1)는 t-10전의 추적 감지 객체 위치 벡터와 현재 추적 위치 벡터이다. 여기서 10은 추적 위치 패스(path)수를 나타내는 것으로 사용자에 의하여 변경 설정할 수 있는 것이다.
도 9는 본 발명에 적용되는 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱하는 순서 설명도 이다. 상기도 9에서 추적 감지 객체가 기설정하여 등록 저장한 크로싱 방향에 따라 복합 가상 팬스 라인을 크로싱하면 감시 구역에 침입 감지 객체가 존재하는 것으로 판단하는 것이다. 예를 들어 침입 후보 추적 감지 객체가 기설정하여 저장 등록한 가상 팬스 라인 (1) → 가상 팬스 라인 (2) → 가상 팬스 라인 (3) 순으로 크로싱 하면 침입 감지 객체로 판단하는 것이다. 또한, 양 방향 모드인 경우에는 순차적으로 가상 팬스 라인 (1) → 가상 팬스 라인 (2) → 가상 팬스 라인 (3) 또는 가상 팬스 라인 (3) → 가상 팬스 라인 (2) → 가상 팬스 라인 (1)을 지나는 추적 감지 객체를 침입 감지 객체로 판단하는 것이다. 또한, 상기도 9에서 중심에 있는 가상 팬스 라인에서 디스턴스가 0인 가상 팬스 라인은 크로싱 순서에서 무시되는 것이고, 가상 팬스 라인 (3)의 디스턴스가 0일 경우 가상 팬스 라인 (1) → 가상 팬스 라인 (2)를 지나는 추적 감지 객체를 침입 감지 객체로 판단하고, 가상 팬스 라인 (1)과 가상 팬스 라인 (3)가 중심 가상 팬스 라인 (2)로부터의 디스턴스가 0이면 가상 팬스 라인 (2)를 지나는 추적 감지 객체를 침입 감지 객체로 판단하는 것이다.
상기와 같이 추적 감지 객체가 침입 감지 객체로 최종 판별될 경우 사용자가 설정한 만큼 알람 신호를 생성하고 생성된 알람 신호는 VMS/DVR/NVR, 핸드폰으로 전송하여 대처하게 수 있으며 상기 침입 감지의 이벤트 구간 동안의 영상과 Time Stamp를 저장할 수 있도록 하여 대용량으로 녹화된 보안 영상 중에서 침입 이벤트 구간의 영상을 용이하게 검색하여 확인하거나 별도로 저장하도록 할 수 있는 것이다.
도 10은 본 발명 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입감지 방법 제어 흐름도이다. 상기도 10에서 본 발명 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법은 카메라로부터 수신되는 감시 영역 영상에서 가상 팬스 라인을 생성하고 저장하는 단계(S11)와, 상기 가상 팬스 라인을 기초로 침입 추적 감지 객체의 이동 방향을 미리 설정하여 저장하는 단계(S12)와, 상기 가상 팬스 라인을 기초로 하여 객체 필터를 생성하여 저장하는 단계(S13)와, 카메라에서 수신되는 감시 구역의 추적 감지 객체에 대하여 침입 후보 추적 감지 객체를 선택하는 단계(S14)와, 후보 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱하여 침입했는지 여부를 판단하는 단계(S15)와, 침입한 경우 알람 신호를 생성하고 생성된 알람 신호를 사용자 단말기로 전송하는 단계(S16)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 것이다. 상기에서 S11 단계는 카메라로부터 수신되는 입력 영상에서 마우스 또는 터치 포인터를 이용하여 가상 팬스 라인을 1개 또는 중심 가상 팬스 라인과 상기 중심 가상 팬스 라인을 중심으로 하여 일정 거리 이격되어 각각의 보조 라인을 형성하여 저장할 수 있는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한, 상기 가상 팬스 라인은 복합적으로 생성되거나 복수로 생성되어 저장될 수 있는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한, S12 단계는 가상 팬스 라인과 직교하는 방향을 침입 추적 감지 객체의 이동 방향으로 설정하는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한, S12 단계는 침입 추적 감지 객체의 이동 방향을 가상 팬스 라인과의 직교 방향 외에 일정 각도를 갖도록 설정할 수 있으며 가상 팬스 보조 라인이 있는 경우 침입 감지 객체의 이동 방향 설정에 중심 가상 팬스 라인과 보조 라인의 크로싱 순서를 설정할 수 있는 것으로 침입 감지 객체의 이동 방향을 아래/오른쪽 방향 모드, 위/왼쪽 방향 모드 또는 양 방향 모드를 설정할 수 있는 것이다. 또한, S13 단계는 침입 감지 객체의 객체 필터 설정은 선형 원근(Linear Perspective) 크기 필터를 설정할 수 있는 것으로 상기 선형 원근 크기 필터는 가상 팬스 라인의 시작점(P1)과 끝점(P2) 2점을 Foot-point로 하여 임의 크기의 최대 및 최소 필터 2쌍을 설정하는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한, 상기 S13 단계는 추적 감지 객체의 외형 필터를 이용하여 후보 추적 감지 객체를 선택할 수 있는 것이다. 또한, 상기 S14 단계는 선형 원근(Linear Perspective) 크기 필터를 적용하는 경우 침입 감지 객체가 최대 및 최소 필터의 범위 안에 없으면 후보 추적 감지 객체에서 제외하거나, 추적 감지 객체의 외형 필터를 이용하여 후보 추적 감지 객체를 선택하는 경우 추적 영역에 대한 배경 영상과 입력 영상의 특징 차이를 계산하고 특징 차이의 유사도를 기초로 후보를 선택하는 것이다. 상기에서 배경 영상과 입력 영상의 특징 차이 유사도는 명암 코리레이션(Correlation), 에지/에지각도 전경 대비 에지 비율, 히스토그램(Histogram)의 유사도일 수 있는 것이다. 또한, 특징 차이 유사도 판단은 SVM 학습기를 이용하여 판단할 수 있는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한, 상기 S14 단계의 후보 추적 감지 객체의 선택의 다른 방법은 사용자가 설정한 가상 팬스 라인 벡터와 가상 팬스 라인 벡터의 시작점과 추적 감지 객체의 패스의 위치 점들에 대한 벡터를 만들고 이를 외적(Cross Product)으로 계산하면 추적 감지 객체의 패스가 가상 팬스 라인을 크로싱 했는지 판단할 수 있으며 가상 팬스 라인을 크로싱한 추적 패스 수가 전체 패스(Path) 수/2 -1 ≤ 크로싱 포인트 수 ≤ 전체 패스 수/2 +1을 만족하면 가상 팬스 라인 크로싱 1차 후보 추적 감지 객체로 판단할 수 있는 것이다. 또한, 상기 S15 단계는 과거 마지막 추적 경로 점(t-10)으로부터 현재 추정 위치(t)를 이용하여 전역적 이동 벡터를 구하고 본 전역적 이동 벡터가 가상 팬스 라인을 지났다고 판단되는 경우 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 것이고, 다른 방법은 가상 팬스 라인을 크로싱한 추적 감지 객체의 전역적 이동 벡터와 사용자가 설정한 크로싱 방향 벡터(예를 들어 가상 팬스 라인과 직교 벡터 방향일 수 있음)와 내적하여 크로싱 방향의 일치도를 계산할 수 있으며 가상 팬스 라인을 크로싱한 추적 감지 객체의 크로싱 방향 일치도가 사용자가 설정하여 등록 저장한 임계값보다 클 경우 추적 감지 객체를 가상 팬스 라인의 크로싱 추적 감지 객체로 최종 판단하는 것을 특징으로 하는 것이다.
도 11은 본 발명 복합 가상 팬스 설정 방법을 이용한 침입 감지 시스템 구성도이다. 상기도 11에서 본 발명 복합 가상 팬스 설정 방법을 이용한 침입 감지 시스템은 감시 영역을 촬영하여 실시간으로 서버로 전송하는 카메라(10)와, 카메라로부터 수신되는 입력 영상을 저장하고 저장된 입력 영상의 감시 영역 영상에서 추적 감지 객체의 침입을 판단하기 위한 가상 팬스 라인을 설정하여 저장하고, 침입으로 간주될 수 있는 추적 감지 객체의 가상 팬스 라인 크로싱 이동 방향을 설정하여 저장하고, 감시 영역에 설정된 가상 팬스 라인을 기초로 객체 필터를 설정하여 저장하거나 객체 외형 필터를 설정하여 저장하고 카메라로부터 수신되는 감시 영역의 추적 감지 객체에 대하여 객체 필터의 범위 내에 추적 감지 객체가 존재하면 후보 추적 감지 객체의 존재로 판단하거나, 객체 외형 필터를 통하여 배경 영상(사람, 자동차, 노이즈 등)과 입력 영상과의 유사도를 비교하여 후보 추적 감지 객체가 존재하는지 여부를 판단하며 추적 감지 객체의 경로를 기초로 후보 추적 감지 객체의 존재 여부를 판단하고 상기 후보 추적 감지 객체가 존재하는 경우 과거 설정하여 저장한 과거 추적 경로 위치로부터 현재 추정 위치를 이용하여 전역적 이동 벡터를 구하고 상기 전역적 이동 벡터가 가상 팬스 라인을 지나는 경우 추적 감지 객체가 감시 영역의 가상 팬스 라인을 크로싱한 것으로 판단하며 판단결과를 저장하고, 알람 신호를 생성하여 사용자 단말기로 전송하는 관리 서버(20)와, 상기 관리 서버로부터 알람 신호를 수신하여 제공하는 사용자 단말기(30) 및 카메라, 관리 서버 및 사용자 단말기를 네트워크로 연결하는 인터넷망 또는 무선 통신망(40)으로 구성된 것을 특징으로 하는 것이다. 상기에서 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱한 것으로 판단하는 것은 감시 영역으로의 침입으로 판단되었음을 나타내는 것이고, 상기 추적 감지 객체의 전역적 이동 벡터와 사용자가 설정한 침입의 경우의 가상 팬스 라인의 크로싱 방향 벡터와 내적하여 방향 일치도를 산정하고 상기 방향 일치도가 사용자가 기설정하여 등록 저장한 임계값보다 클 경우 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱하여 침입한 것으로 판단할 수 있는 것이다.
10 : 카메라, 20 : 관리서버,
30 : 사용자 단말기, 40 : 인터넷망/또는 무선 통신망
30 : 사용자 단말기, 40 : 인터넷망/또는 무선 통신망
Claims (16)
- 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법에 있어서,
상기 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법은,
카메라로부터 수신되는 감시 영역 영상에서 가상 팬스 라인을 생성하고 저장하는 단계(S11)와;
상기 가상 팬스 라인을 기초로 침입 추적 감지 객체의 이동 방향을 미리 설정하여 저장하는 단계(S12)와;
상기 가상 팬스 라인을 기초로 하여 객체 필터를 생성하여 저장하는 단계(S13)와;
카메라에서 수신되는 감시 구역의 추적 감지 객체에 대하여 사용자가 설정한 가상 팬스 라인 벡터와 가상 팬스 라인 벡터의 시작점과 추적 감지 객체의 패스의 위치 점들에 대한 벡터를 만들고 이를 외적(Cross Product)으로 계산하면 추적 감지 객체의 패스가 가상 팬스 라인을 크로싱 했는지 판단할 수 있으며 가상 팬스 라인을 크로싱한 추적 패스 수가 전체 패스(Path) 수/2 -1 ≤ 크로싱 포인트 수 ≤ 전체 패스 수/2 +1을 만족하면 가상 팬스 라인 크로싱 1차 후보 추적 감지 객체로 선택하는 단계(S14);
및 후보 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱하여 침입했는지 여부를 판단하는 단계(S15)를 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 카메라로부터 수신되는 감시 영역 영상에서 가상 팬스 라인을 생성하고 저장하는 단계(S11)는,
카메라로부터 수신되는 입력 영상에서 마우스 또는 터치 포인터를 이용하여 가상 팬스 라인을 1개 또는 중심 가상 팬스 라인과 상기 중심 가상 팬스 라인을 중심으로 하여 일정 거리 이격되어 각각의 보조 라인을 형성하여 저장할 수 있는 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 가상 팬스 라인은,
복합적으로 생성되거나 복수로 생성되어 저장될 수 있는 것을 특징으로 하는
침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 가상 팬스 라인을 기초로 침입 추적 감지 객체의 이동 방향을 미리 설정하여 저장하는 단계(S12)는,
가상 팬스 라인과 직교하는 방향을 침입 추적 감지 객체의 이동 방향으로 설정하는 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법.
- 제1항에 있어서
상기 가상 팬스 라인을 기초로 침입 추적 감지 객체의 이동 방향을 미리 설정하여 저장하는 단계(S12)는,
침입 추적 감지 객체의 이동 방향을 가상 팬스 라인과의 직교 방향 외에 일정 각도를 갖도록 설정할 수 있으며 가상 팬스 보조 라인이 있는 경우 침입 감지 객체의 이동 방향 설정에 중심 가상 팬스 라인과 보조 라인의 크로싱 순서를 설정할 수 있는 것으로 침입 감지 객체의 이동 방향을 아래/오른쪽 방향 모드, 위/왼쪽 방향 모드 또는 양 방향 모드를 설정할 수 있는 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 가상 팬스 라인을 기초로 하여 객체 필터를 생성하여 저장하는 단계(S13)에서 침입 감지 객체의 객체 필터 설정은,
선형 원근(Linear Perspective) 크기 필터를 설정할 수 있는 것으로 상기 선형 원근 크기 필터는 가상 팬스 라인의 시작점(P1)과 끝점(P2) 2점을 Foot-point로 하여 임의 크기의 최대 및 최소 필터 2쌍을 설정하는 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 가상 팬스 라인을 기초로 하여 객체 필터를 생성하여 저장하는 단계(S13)에서 침입 감지 객체의 객체 필터 설정은,
추적 감지 객체의 외형 필터를 이용하여 후보 추적 감지 객체를 선택할 수 있는 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법.
- 삭제
- 삭제
- 제1항에 있어서,
상기 후보 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱하여 침입했는지 여부를 판단하는 단계(S15)는,
과거 마지막 추적 경로 점(t-10)으로부터 현재 추정 위치(t)를 이용하여 전역적 이동 벡터를 구하고 본 전역적 이동 벡터가 가상 팬스 라인을 지났다고 판단되는 경우 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 후보 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱하여 침입했는지 여부를 판단하는 단계(S15)는,
가상 팬스 라인을 크로싱한 추적 감지 객체의 전역적 이동 벡터와 사용자가 설정한 크로싱 방향 벡터와 내적하여 크로싱 방향의 일치도를 계산할 수 있으며 가상 팬스 라인을 크로싱한 추적 감지 객체의 크로싱 방향 일치도가 사용자가 설정하여 등록 저장한 임계값보다 클 경우 추적 감지 객체를 가상 팬스 라인의 크로싱 추적 감지 객체로 최종 판단하는 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법.
- 제1항에 있어서,
상기 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법은,
침입한 경우 알람 신호를 생성하고 생성된 알람 신호를 사용자 단말기로 전송하는 단계(S16)를 더 포함하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 방법.
- 삭제
- 삭제
- 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 시스템에 있어서,
상기 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 시스템은,
감시 영역을 촬영하여 실시간으로 서버로 전송하는 카메라(10)와;
카메라로부터 수신되는 입력 영상을 저장하고 저장된 입력 영상의 감시 영역 영상에서 추적 감지 객체의 침입을 판단하기 위한 가상 팬스 라인을 설정하여 저장하고, 침입으로 간주될 수 있는 추적 감지 객체의 가상 팬스 라인 크로싱 이동 방향을 설정하여 저장하고, 감시 영역에 설정된 가상 팬스 라인을 기초로 객체 필터를 설정하여 저장하거나 객체 외형 필터를 설정하여 저장하고 카메라로부터 수신되는 감시 영역의 추적 감지 객체에 대하여 객체 필터의 범위 내에 추적 감지 객체가 존재하면 후보 추적 감지 객체의 존재로 판단하거나, 객체 외형 필터를 통하여 배경 영상(사람, 자동차, 노이즈 등)과 입력 영상과의 유사도를 비교하여 후보 추적 감지 객체가 존재하는지 여부를 판단하며 추적 감지 객체의 경로를 기초로 후보 추적 감지 객체의 존재 여부를 판단하고 상기 후보 추적 감지 객체가 존재하는 경우 과거 설정하여 저장한 과거 추적 경로 위치로부터의 현재 추정 위치를 이용하여 전역적 이동 벡터를 구하고 상기 전역적 이동 벡터가 가상 팬스 라인을 지나는 경우 추적 감지 객체가 감시 영역의 가상 팬스 라인을 크로싱한 것으로 판단하며 판단결과를 저장하고, 알람 신호를 생성하여 사용자 단말기로 전송하는 관리 서버(20)와;
상기 관리 서버로부터 알람 신호를 수신하여 제공하는 사용자 단말기(30);
및 카메라, 관리 서버 및 사용자 단말기를 네트워크로 연결하는 인터넷망 또는 무선 통신망(40)으로 구성된 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 시스템.
- 제15항에 있어서,
상기 관리서버에서 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱한 것으로 판단하는 것은,
감시 영역으로의 침입으로 판단되었음을 나타내는 것이고, 상기 추적 감지 객체의 전역적 이동 벡터와 사용자가 설정한 침입의 경우의 가상 팬스 라인의 크로싱 방향 벡터와 내적하여 방향 일치도를 산정하고 상기 방향 일치도가 사용자가 기 설정하여 등록 저장한 임계값보다 클 경우 추적 감지 객체가 가상 팬스 라인을 크로싱하여 침입한 것으로 판단할 수 있는 것을 특징으로 하는 침입 감시 구역의 복합 가상 팬스 라인 설정을 이용한 침입 감지 시스템.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170027648A KR101840042B1 (ko) | 2017-03-03 | 2017-03-03 | 복합 가상 팬스 라인 설정 방법 및 이를 이용한 침입 감지 시스템 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| KR1020170027648A KR101840042B1 (ko) | 2017-03-03 | 2017-03-03 | 복합 가상 팬스 라인 설정 방법 및 이를 이용한 침입 감지 시스템 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| KR101840042B1 true KR101840042B1 (ko) | 2018-03-19 |
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ID=61911140
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| KR1020170027648A KR101840042B1 (ko) | 2017-03-03 | 2017-03-03 | 복합 가상 팬스 라인 설정 방법 및 이를 이용한 침입 감지 시스템 |
Country Status (1)
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|---|---|
| KR (1) | KR101840042B1 (ko) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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