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KR102115322B1 - System for smart video analysis - Google Patents

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Publication number
KR102115322B1
KR102115322B1 KR1020180149500A KR20180149500A KR102115322B1 KR 102115322 B1 KR102115322 B1 KR 102115322B1 KR 1020180149500 A KR1020180149500 A KR 1020180149500A KR 20180149500 A KR20180149500 A KR 20180149500A KR 102115322 B1 KR102115322 B1 KR 102115322B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
interest
image analysis
region
abnormal
Prior art date
Application number
KR1020180149500A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
강기헌
이교혁
권태송
Original Assignee
주식회사 휴먼아이씨티
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 휴먼아이씨티 filed Critical 주식회사 휴먼아이씨티
Priority to KR1020180149500A priority Critical patent/KR102115322B1/en
Application granted granted Critical
Publication of KR102115322B1 publication Critical patent/KR102115322B1/en

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Abstract

본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템은 획득된 영상들 각각에서 관심영역(Region of Interest)을 설정하고, 상기 설정된 관심영역에서 이상 상황을 감지하는 영상분석부; 및 상기 획득된 영상 및 감지된 이상 상황에 대한 정보를 수신하여 저장하고, 상기 저장된 영상 및 이상 상황에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 통합관리서버를 포함한다.A smart image analysis system according to an embodiment of the present invention includes an image analysis unit for setting a region of interest in each of the acquired images, and detecting an abnormal situation in the set region of interest; And an integrated management server that receives and stores the acquired image and detected abnormality information, and provides the stored image and abnormality information to a user.

Description

스마트 영상분석 시스템{SYSTEM FOR SMART VIDEO ANALYSIS}Smart video analysis system {SYSTEM FOR SMART VIDEO ANALYSIS}

본 발명은 스마트 영상분석 시스템에 관한 것으로, 획득된 영상을 분석하여 이상상황 발생 여부를 판단함으로써, 경보상황을 신속하고 정확하게 감지하는 스마트 영상분석 시스템에 관한 것이다.The present invention relates to a smart image analysis system, and relates to a smart image analysis system that detects an alarm situation quickly and accurately by analyzing an acquired image and determining whether an abnormal condition has occurred.

현재의 CCTV 모니터링 시스템으로는 운영자(경비원)가 순찰을 도는 행위를 함과 동시에 모니터를 감시하기 때문에 위반상황을 즉각적으로 눈치채지 못하거나 놓칠 수도 있게 된다는 문제점이 발생하고 있다. 이는 위급 상황에서 늦은 대처를 유발하게 되며, 이러한 상황에서는 보안 시스템에 대한 운영요원을 늘려서 감시 기능의 효율을 기대할 수밖에 없고, 이는 과도한 비용 지출 상황이 지속되게 하므로 해당 보안 시스템을 운영하는 측의 비용 손실은 피할 수 없게 된다.With the current CCTV monitoring system, there is a problem that an operator (security guard) performs patrolling and monitors the monitor at the same time, so that the violation may not be noticed immediately or may be missed. This will lead to a late response in an emergency situation, and in such a situation, it is inevitable to increase the operating personnel for the security system to expect the efficiency of the monitoring function, and this will cause excessive cost expenditure to continue, resulting in cost loss for the operator operating the security system. Becomes inevitable.

이러한 문제를 해결하기 위하여 종래에는 각종 감지수단을 통하여 획득된 다양한 신호 정보를 기초로 다양한 종류의 감시 카메라를 적용하여 각 지역의 이상 상태를 원격지에서 확인할 수 있도록 함으로써, 최소의 인력으로 최대의 효과를 거둘 수 있는 통합경비 시스템을 제공하는 통합경비 원격 모니터링 시스템 및 그 방법이 개시되었다.In order to solve this problem, by applying various types of surveillance cameras based on various signal information acquired through various detection means, it is possible to check the abnormal conditions in each region from a remote location, thereby maximizing the maximum effect with minimum manpower. An integrated security remote monitoring system and method for providing an integrated security system are disclosed.

하지만 종래기술도 운영자(경비원)이 다양한 종류의 감시 카메라를 확인하는데 도움을 주는 것일 뿐, 획득된 CCTV 영상을 자체적으로 분석하여 이상상황 발생 여부를 판단함으로써 운영자(경비원)에 의한 감시의 한계를 극복하지는 못하는 문제가 있다.However, the prior art also only helps the operator (security guard) to check various types of surveillance cameras, and overcomes the limitation of monitoring by the operator (security guard) by analyzing the acquired CCTV image itself and determining whether an abnormality has occurred. There is a problem that cannot be done.

KR20160080159AKR20160080159A

본 발명은 상기한 문제점을 해결하기 위하여 발명된 것으로, 획득된 영상을 분석하여 화재, 침입, 장비의 비정상 동작을 감지하여 모니터링 요원에 의한 육안 감시의 한계성을 극복한 스마트 영상분석 시스템에 관한 것이다.The present invention was invented to solve the above problems, and relates to a smart image analysis system that overcomes the limitations of visual surveillance by a monitoring agent by detecting an abnormal operation of a fire, intrusion, or equipment by analyzing the acquired image.

본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템은 획득된 영상들 각각에서 관심영역(Region of Interest)을 설정하고, 상기 설정된 관심영역에서 이상 상황을 감지하는 영상분석부; 및 상기 획득된 영상 및 감지된 이상 상황에 대한 정보를 수신하여 저장하고, 상기 저장된 영상 및 이상 상황에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 통합관리서버를 포함할 수 있다.A smart image analysis system according to an embodiment of the present invention includes an image analysis unit for setting a region of interest in each of the acquired images, and detecting an abnormal situation in the set region of interest; And an integrated management server that receives and stores the acquired image and detected abnormality information, and provides the stored image and abnormality information to a user.

상기 영상분석부는, 상기 획득된 영상 중 제1 영상의 컬러 특징값을 산출하고, 상기 산출된 컬러 특징값에 기반하여, 화재 또는 연기를 감지할 수 있다.The image analysis unit may calculate a color feature value of the first image among the acquired images, and detect fire or smoke based on the calculated color feature value.

상기 영상분석부는, 상기 획득된 영상들 중 제2 영상에 설정된 관심영역의 픽셀정보를 산출하고, 상기 산출된 픽셀정보를 상기 설정된 관심영역에 기설정된 기준픽셀과 비교한 결과에 기반하여, 침입을 감지할 수 있다.The image analysis unit calculates the pixel information of the region of interest set in the second image among the obtained images, and compares the calculated pixel information with the reference pixel preset in the region of interest, thereby preventing intrusion. Can be detected.

상기 영상분석부는, 상기 산출된 픽셀정보와 상기 기설정된 기준픽셀이 일정 수준이상 차이나면 침입자가 발생한 것으로 판단하고, 상기 획득된 영상들에서 상기 침입자를 추적할 수 있다.The image analysis unit may determine that an intruder has occurred when the calculated pixel information and the preset reference pixel differ by a predetermined level or more, and may track the intruder in the acquired images.

상기 영상분석부는, 상기 획득된 영상들 중 제3 영상에서 설정된 관심영역의 패턴을 결정하고, 상기 결정된 패턴을 상기 관심영역에 기설정된 이상패턴과 비교한 결과에 기반하여, 상기 제3 영상의 관심영역에 포함된 기계설비의 이상 상황을 감지할 수 있다.The image analysis unit determines the pattern of the region of interest set in the third image among the obtained images, and compares the determined pattern with the abnormal pattern preset in the region of interest, and the interest of the third image It is possible to detect an abnormal condition of the machinery included in the area.

상기 기설정된 이상패턴은, 상기 기계설비의 동작이 비정상적으로 종료된 비정상 종료 패턴 및 상기 기계설비가 비정상적으로 동작되는 비정상 동작 패턴을 포함할 수 있다.The preset abnormal pattern may include an abnormal termination pattern in which the operation of the mechanical equipment is abnormally terminated, and an abnormal operation pattern in which the mechanical equipment is abnormally operated.

상기 통합관리서버는, 상기 획득된 영상들 각각에 대한 관심영역들을 지정하고, 상기 지정된 관심영역들을 상기 영상분석부로 전송할 수 있다.The integrated management server may designate regions of interest for each of the acquired images, and transmit the designated regions of interest to the image analysis unit.

상기 영상분석부는, 상기 지정된 관심영역들을 수신하고, 상기 수신한 관심영역들 각각에 대응되는 영상들에 관심영역을 설정할 수 있다.The image analysis unit may receive the designated regions of interest and set an region of interest to images corresponding to each of the received regions of interest.

상기 통합관리서버는, 상기 이상 상황이 감지된 경우 경보를 출력하고, 상기 수신한 이상 상황이 감지된 영상과 상기 수신한 이상 상황에 대한 정보를 쌍으로 엮어 저장할 수 있다.The integrated management server may output an alarm when the abnormality is detected, and store and store the received abnormality detected image and information about the received abnormality in pairs.

본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템에 따르면, 획득된 영상을 분석하여 산업 시설물의 이상 상황을 실시간을 감지하여, 육안 감시의 한계성을 극복한 효과가 있다.According to the smart image analysis system according to an embodiment of the present invention, there is an effect of overcoming the limitations of visual surveillance by detecting the real-time condition of an industrial facility by analyzing the acquired image.

또한, 침입 상황, 화재 발생 상황 등을 감지함으로써 시설물의 보호 및 산업 재해를 방지할 수 있는 효과가 있다.In addition, by detecting an intrusion situation, a fire occurrence situation, etc., it is possible to protect facilities and prevent industrial accidents.

또한, 이상 상황을 실시간으로 확인함으로써 경보상황을 신속하고 정확하게 감지할 수 있는 효과가 있다.In addition, there is an effect that can quickly and accurately detect the alarm situation by checking the abnormal situation in real time.

본 발명에 관한 이해를 돕기 위해 상세한 설명의 일부로 포함되는, 첨부 도면은 본 발명에 대한 실시예를 제공하고, 상세한 설명과 함께 본 발명의 기술적 특징을 설명한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템을 간략히 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템의 실시예를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템에서 영상 분석 그래프를 도시한 도면이다.
BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The accompanying drawings, which are included as part of the detailed description to aid understanding of the present invention, provide embodiments of the present invention, and describe the technical features of the present invention together with the detailed description.
1 is a block diagram illustrating a smart image analysis system according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing an embodiment of a smart image analysis system according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating an image analysis graph in a smart image analysis system according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에서 제1 및/또는 제2 등의 용어는 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 즉, 구성요소들을 상기 용어들에 의해 한정하고자 함이 아니다.In the present specification, terms such as first and / or second are used only to distinguish one component from another component. That is, it is not intended to limit the components by the terms.

본 명세서에서 '포함하다' 라는 표현으로 언급되는 구성요소, 특징, 및 단계는 해당 구성요소, 특징 및 단계가 존재함을 의미하며, 하나 이상의 다른 구성요소, 특징, 단계 및 이와 동등한 것을 배제하고자 함이 아니다.Elements, features, and steps referred to in the phrase 'include' in this specification mean that the elements, features, and steps exist, and are intended to exclude one or more other elements, features, steps, and the like. This is not.

본 명세서에서 단수형으로 특정되어 언급되지 아니하는 한, 복수의 형태를 포함한다. 즉, 본 명세서에서 언급된 구성요소 등은 하나 이상의 다른 구성요소 등의 존재나 추가를 의미할 수 있다.In this specification, unless otherwise specified in the singular form, the plural form is included. That is, the components and the like referred to herein may mean the presence or addition of one or more other components.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함하여, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자(통상의 기술자)에 의하여 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미이다.Unless defined otherwise, all terms used in this specification, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by a person having ordinary skill in the art to which the present invention pertains (normal artisan). to be.

즉, 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미인 것으로 해석되어야 하며, 본 명세서에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.In other words, terms such as those defined in a commonly used dictionary should be interpreted as meanings consistent with meanings in the context of related technologies, and are interpreted as ideal or excessively formal meanings unless explicitly defined herein. Does not work.

이하에서는, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템에 대해 상세하게 설명한다.Hereinafter, a smart image analysis system according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템을 간략히 도시한 블록도이다.1 is a block diagram illustrating a smart image analysis system according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템(100)은 영상분석장치(101) 및 통합관리서버(103)를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, a smart image analysis system 100 according to an embodiment of the present invention may include an image analysis device 101 and an integrated management server 103.

영상분석장치(101)는 획득된 영상들 각각에서 관심영역(Region of Interest)을 설정하고, 설정된 관심영역에서 이상 상황을 감지할 수 있다.The image analysis device 101 may set a region of interest in each of the acquired images, and detect an abnormal situation in the set region of interest.

예컨대, 획득된 영상들은 CCTV, IPZ 카메라 등 카메라를 통해서 촬영된 영상으로, 영상분석장치(101)는 산업시설에 기설치된 카메라들이 촬영한 영상을 획득할 수 있다.For example, the acquired images are images captured through a camera such as a CCTV or IPZ camera, and the image analysis device 101 can acquire images captured by cameras pre-installed in an industrial facility.

관심영역은 통합관리서버(103)에서 지정하는 것으로, 통합관리서버(103)는 획득된 영상들 각각에 대한 관심영역들을 지정하고, 지정한 관심영역들을 영상분석부(101)로 전송할 수 있다. 영상분석부(101)는 지정된 관심영역들을 수신하고, 수신한 관심영역들 각각에 대응되는 영상들에 관심영역을 설정할 수 있다.The region of interest is designated by the integrated management server 103, and the integrated management server 103 may designate regions of interest for each of the acquired images, and transmit the designated regions of interest to the image analysis unit 101. The image analysis unit 101 may receive the designated regions of interest and set the region of interest to images corresponding to each of the received regions of interest.

예컨대, 사용자는 통합관리서버(103)에 접속하여, 획득된 영상에서 관심영역의 위치 및 크기를 지정할 수 있다. 또는 통합관리서버(103)는 획득된 영상에서 산업 시설물 및 출입구 등 중요영역을 추출하고, 추출한 중요영역을 관심영역으로 지정할 수 있다.For example, the user can connect to the integrated management server 103 and designate the location and size of the region of interest in the acquired image. Alternatively, the integrated management server 103 may extract important areas such as industrial facilities and entrances from the acquired image, and designate the extracted important areas as areas of interest.

영상분석장치(101)가 획득한 영상들에는 화재 또는 연기를 감지하도록 설치된 카메라로부터 획득한 제1 영상, 침입을 감지하도록 설치된 카메라로부터 획득한 제2 영상 및 기계설비의 이상 상황을 감지하도록 설치된 카메라로부터 획득한 제3 영상을 포함할 수 있다.The images acquired by the image analysis device 101 include a first image obtained from a camera installed to detect fire or smoke, a second image obtained from a camera installed to detect intrusion, and a camera installed to detect an abnormal condition of the mechanical equipment. It may include a third image obtained from.

예컨대, 제1 영상을 촬영하는 카메라는 산업시설 내부를 전체적으로 촬영할 수 있는 위치에 설치될 수 있고, 제2 영상을 촬영하는 카메라는 산업시설의 출입구 부근에 설치되어, 침입자를 감지할 수 있다. 또한, 제3 영상을 촬영하는 카메라는 석탄공급기(Coal feeder), 컨베이어벨트(Conveyer Belt), 소수력수차 또는 센터파이프 등의 산업 시설물의 영상을 촬영할 수 있는 위치에 설치될 수 있다.For example, a camera photographing the first image may be installed at a location capable of photographing the entire interior of the industrial facility, and a camera photographing the second image may be installed near the entrance of the industrial facility to detect intruders. In addition, the camera for photographing the third image may be installed at a location where an image of an industrial facility such as a coal feeder, a conveyor belt, a small hydro turbine, or a center pipe can be photographed.

영상분석장치(101)는 획득한 영상들 중 제1 영상의 컬러 특징값을 산출하고, 산출한 컬러 특징값에 기반하여 화재 또는 연기를 감지할 수 있다.The image analysis device 101 may calculate a color feature value of the first image among the acquired images, and detect fire or smoke based on the calculated color feature value.

예컨대, 영상분석장치(101)에는 화재 발생 여부를 판단할 수 있는 화재 기준값이 기설정될 수 있다. 영상분석장치(101)는 제1 영상의 색상, 채도 및 밝기에 기반하여 컬러 특징값을 산출하고, 산출한 컬러 특징값을 화재 기준값과 비교하여 화재 발생 여부를 판단할 수 있다.For example, a fire reference value capable of determining whether a fire has occurred may be preset in the image analysis device 101. The image analysis device 101 may calculate a color feature value based on the color, saturation, and brightness of the first image, and compare the calculated color feature value with a fire reference value to determine whether a fire has occurred.

또한, 영상분석장치(101)에는 화재뿐만 아니라 연기 발생 여부를 판단할 수 있는 연기 기준값이 기설정될 수 있다. 영상분석장치(101)는 제1 영상의 색상, 채도 및 밝기에 기반하여 산출한 컬러 특징값을 연기 기준값과 비교하여 연기 발생 여부를 판단할 수 있다.In addition, a smoke reference value capable of determining whether smoke is generated as well as a fire may be preset in the image analysis device 101. The image analysis device 101 may determine whether smoke is generated by comparing the color feature values calculated based on the color, saturation, and brightness of the first image with the smoke reference value.

영상분석장치(101)는 획득한 영상들 중 제2 영상에 설정된 관심영역의 픽셀정보를 산출하고, 산출된 픽셀정보를 설정된 관심영역에 기설정된 기준 픽셀과 비교한 결과에 기반하여 침입을 감지할 수 있다.The image analysis device 101 calculates pixel information of a region of interest set in the second image among the acquired images, and detects an intrusion based on a result of comparing the calculated pixel information with a reference pixel preset in the region of interest. Can be.

영상분석장치(101)는 산출한 픽셀정보와 기설정된 기준픽셀이 일정 수준이상 차이나면, 침입자가 발생한 것으로 판단하여 침입을 감지하고, 획득한 영상들에서 침입자를 추적할 수 있다.When the calculated pixel information and the predetermined reference pixel differ by a predetermined level or more, the image analysis device 101 may determine that an intruder has occurred, detect an intrusion, and track the intruder in the acquired images.

예컨대, 제2 영상이 산업 시설 내부에서 출입구를 정면으로 촬영한 영상이면, 제2 영상의 기설정된 기준픽셀은 출입구의 픽셀일 수 있다. 출입구는 관심영역으로 설정되어, 영상분석장치(101)는 획득한 제2 영상에서 관심영역의 픽셀정보를 산출하고 기설정된 기준픽셀과 비교할 수 있다. 침입자가 출입구를 통해 진입하면 산출된 관심영역의 픽셀정보는 기설정된 기준픽셀과 달라질 수 있다. 따라서 영상분석장치(101)는 획득한 제2 영상에서 산출한 픽셀정보와 기설정된 기준픽셀을 비교함으로써, 침입을 감지할 수 있다.For example, if the second image is an image in which the doorway is photographed from the inside of an industrial facility, the preset reference pixel of the second image may be a pixel of the doorway. The entrance is set as the region of interest, and the image analysis device 101 can calculate pixel information of the region of interest from the acquired second image and compare it with a preset reference pixel. When the intruder enters through the entrance, the calculated pixel information of the region of interest may be different from the preset reference pixel. Therefore, the image analysis device 101 may detect an intrusion by comparing the pixel information calculated from the acquired second image with a preset reference pixel.

추가적으로, 영상분석장치(101)는 침입을 감지한 경우, 획득한 모든 영상들을 이용하여 침입자를 추적할 수 있다. Additionally, when detecting an intrusion, the image analysis device 101 may track the intruder using all the acquired images.

예컨대, 영상분석장치(101)는 제2 영상에서 침입자를 추적하고, 침입자가 움직인 방향에 설치된 카메라에서 촬영한 영상을 선택하고, 선택한 영상에서 침입자를 계속해서 추적할 수 있다. 따라서 영상분석장치(101)는 침입을 감지하고 침입자를 추적함으로써, 모니터링 요원이 영상을 확인하고 있지 않더라도 침입 상황을 대처할 수 있다.For example, the image analysis device 101 may track the intruder in the second image, select the image captured by the camera installed in the direction in which the intruder moved, and continue to track the intruder in the selected image. Therefore, the image analysis device 101 can detect the intrusion and track the intruder, so that even if the monitoring agent is not checking the image, the intrusion situation can be dealt with.

영상분석장치(101)는 획득한 영상들 중 제3 영상에서 관심영역을 설정하고, 설정한 관심영역의 패턴을 결정할 수 있다. 영상분석장치(101)는 결정한 관심영역의 패턴과 관심영역에 기설정된 이상패턴을 비교하여, 관심영역에 포함된 기계설비의 이상 상황을 감지할 수 있다.The image analysis apparatus 101 may set a region of interest in a third image among the acquired images, and determine a pattern of the region of interest. The image analysis device 101 may compare the determined pattern of the region of interest with a predetermined abnormal pattern in the region of interest, and detect an abnormal condition of the mechanical equipment included in the region of interest.

예컨대, 제3 영상은 석탄공급기, 컨베이어벨트 및 센터파이프 등의 기계설비의 영상을 포함할 수 있다. 영상분석장치(101)는 석탄공급기의 석탄 운반부, 컨베이어벨트의 운반부, 센터파이프의 단면에 관심영역을 설정할 수 있다.For example, the third image may include an image of machinery such as a coal feeder, a conveyor belt, and a center pipe. The image analysis device 101 may set a region of interest on a cross section of a coal conveying part of a coal feeder, a conveying part of a conveyor belt, and a center pipe.

기설정된 이상패턴은 기계설비의 동작이 비정상적으로 종료된 비정상 종료 패턴 및 기계설비가 비정상적으로 동작되는 비정상 동작 패턴을 포함할 수 있다. 영상분석장치(101)는 관심영역의 패턴이 기설정된 이상패턴에 대응되면 이상 상황이 발생한 것으로 판단할 수 있다.The preset abnormal pattern may include an abnormal termination pattern in which the operation of the mechanical equipment is abnormally terminated, and an abnormal operation pattern in which the mechanical equipment is abnormally operated. When the pattern of the region of interest corresponds to a predetermined abnormal pattern, the image analysis device 101 may determine that an abnormal condition has occurred.

통합관리서버(103)는 획득한 영상 및 감지된 이상 상황에 대한 정보를 영상분석장치(101)로부터 수신하여 저장하고, 저장한 영상 및 이상 상황에 대한 정보를 사용자에게 제공할 수 있다.The integrated management server 103 may receive and store information on the acquired image and the detected abnormal situation from the image analysis device 101, and provide the stored image and the information on the abnormal situation to the user.

통합관리서버(103)는 영상분석장치(101)에서 이상 상황을 감지하면, 사용자에게 경보를 출력하고, 수신한 이상 상황이 감지된 영상과 수신한 이상 상황에 대한 정보를 쌍으로 엮어 저장할 수 있다.The integrated management server 103 may output an alarm to the user when the video analysis device 101 detects an abnormal situation, and may store and store the detected abnormal image and the information on the received abnormal situation in pairs. .

예컨대, 사용자는 사용자의 단말에 설치된 어플리케이션 또는 웹 페이지를 통해 통합관리서버(103)에 접속하여, 통합관리서버(103)에 저장된 영상과 이상 상황에 대한 정보를 획득할 수 있다.For example, a user may access the integrated management server 103 through an application installed on the user's terminal or a web page, and obtain information about an image and an abnormal situation stored in the integrated management server 103.

즉, 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템은 영상분석에 기초하여, 화재감지, 연기감지, 침입감지, 기계설비의 이상 상황감지를 수행함으로써 모니터링 요원에 의한 감시의 한계를 극복한 장점이 있다.That is, the smart image analysis system according to an embodiment of the present invention has the advantage of overcoming the limitations of monitoring by the monitoring personnel by performing fire detection, smoke detection, intrusion detection, and abnormal condition detection of mechanical equipment based on image analysis. There is this.

또한, 실시간으로 이상 상황이 발생하는지 판단하고, 사용자에게 이상 상황이 발생한 즉시 경보를 출력하여, 이상 상황에 따른 피해를 최소화할 수 있는 장점이 있다.In addition, there is an advantage that it is possible to determine whether an abnormal situation occurs in real time, and output an alarm to the user as soon as the abnormal situation occurs, thereby minimizing damage caused by the abnormal situation.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템의 실시예를 도시한 도면이다.2 is a view showing an embodiment of a smart image analysis system according to an embodiment of the present invention.

구체적으로, 도 2a는 화재 및 연기감지를 위해 촬영된 제1 영상이고, 도 2b는 침입감지를 위해 촬영된 제2 영상이고, 도 2c는 기계설비의 이상 상황감지를 위해 촬영된 제3 영상이다.Specifically, FIG. 2A is a first image photographed for detecting fire and smoke, FIG. 2B is a second image photographed for detecting intrusion, and FIG. 2C is a third image photographed for detecting an abnormal condition of a machine. .

도 2a를 참조하면, 제1 영상은 화재 및 연기를 감지하기 위한 영상이고, 화재 및 연기는 특정 영역에서 발생하는 것이 아니므로, 관심영역이 제1 영상 전체로 설정될 수 있다.Referring to FIG. 2A, the first image is an image for detecting fire and smoke, and since the fire and smoke are not generated in a specific region, the region of interest may be set as the entire first image.

영상분석장치(101)는 제1 영상 전체의 컬러 특징값을 산출하고, 산출한 컬러 특징값을 화재 기준값 및 연기 기준값과 비교함으로써 화재 및 연기를 감지할 수 있다.The image analysis device 101 may detect fire and smoke by calculating color feature values of the entire first image and comparing the calculated color feature values with a fire reference value and a smoke reference value.

도 2b를 참조하면, 제2 영상은 침입을 감지하기 위한 영상으로, 제2 영상에서 시설의 출입구 부근에 관심영역이 설정될 수 있다. Referring to FIG. 2B, the second image is an image for detecting intrusion, and in the second image, an area of interest may be set near the entrance of the facility.

영상분석장치(101)는 제2 영상에서 출입구 부근에 관심영역을 설정하고, 설정한 관심영역의 픽셀정보를 산출하고, 산출한 픽셀정보를 관심영역에 설정한 기설정된 기준픽셀과 비교함으로써 침입을 감지할 수 있다.The image analysis device 101 sets the region of interest in the vicinity of the doorway in the second image, calculates pixel information of the set region of interest, and compares the calculated pixel information with a preset reference pixel set in the region of interest. Can be detected.

도 2c를 참조하면, 제3 영상은 기계설비의 이상 상황을 감지하기 위한 영상으로, 제3 영상에서 기계설비에 관심영역이 설정될 수 있다. Referring to FIG. 2C, the third image is an image for detecting an abnormal condition of the machine, and a region of interest may be set in the machine in the third image.

영상분석장치(101)는 제3 영상에 설정된 관심영역의 패턴을 결정하고, 결정된 패턴을 관심영역에 기설정된 이상패턴과 비교하여 기계설비의 이상 상황을 감지할 수 있다.The image analysis device 101 may determine a pattern of the region of interest set in the third image, and compare the determined pattern with an abnormal pattern preset in the region of interest to detect an abnormal condition of the machine.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 영상분석 시스템에서 영상 분석 그래프를 도시한 도면이다.3 is a diagram illustrating an image analysis graph in a smart image analysis system according to an embodiment of the present invention.

도 3을 참조하면, 영상분석장치(101)는 영상에서 관심영역(201)을 설정하고, 설정한 관심영역(201)의 이미지의 색상, 채도 및 밝기를 조정할 수 있다. 조정된 이미지(203)는 색상, 채도 및 밝기를 조정하여 분석된 결과를 나타낸다.Referring to FIG. 3, the image analysis apparatus 101 may set a region of interest 201 in an image, and adjust color, saturation, and brightness of the image of the region of interest 201 set. The adjusted image 203 shows the analyzed result by adjusting the color, saturation, and brightness.

설정영역(205)은 사용자가 설정할 수 있는 항목들로 이루어져, 관심영역(ROI)를 지정할 수 있고, 백그라운드 스레솔드(Background Threshold) 및 디텍션 스레솔드(Detection Threshold) 등을 설정할 수 있다. 즉, 사용자는 실시간으로 영상분석의 알고리즘 및 변수를 설정할 수 있다.The setting area 205 consists of items that can be set by the user, and can designate a region of interest (ROI), and set a background threshold, a detection threshold, and the like. That is, the user can set algorithms and parameters of image analysis in real time.

영상 분석 그래프(207)는 획득된 영상의 프레임(Frame)별로 분석된 결과 그래프를 나타낸 것으로, 실시간으로 처리된 그래프들이 출력될 수 있다. 또한 영상 분석 그래프(207)는 임계치의 최대값과 최소값을 표시함으로써, 사용자가 영상 분석 그래프(207)를 확인함으로써 임계치를 함께 확인할 수 있게 할 수 있다.The image analysis graph 207 shows a result graph analyzed for each frame of the acquired image, and graphs processed in real time may be output. In addition, the image analysis graph 207 may display the maximum and minimum values of the threshold, so that the user can confirm the threshold by checking the image analysis graph 207.

비록 본 명세서에서의 설명은 예시적인 몇 가지 양상으로 나타났지만, 다양한 수정이나 변경이 후술되는 특허청구범위에 의해 정의되는 범주로부터 이루어질 수 있으며, 본 발명의 기술적인 보호범위는 다음의 특허청구범위에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the description herein appears in several exemplary aspects, various modifications or changes may be made from the scope defined by the following claims, and the technical protection scope of the present invention is described in the following claims. It will have to be decided by.

100: 스마트 영상분석 시스템
101: 영상분석장치
103: 통합관리서버
201: 관심영역
203: 조정된 이미지
205: 설정영역
207: 영상 분석 그래프
100: smart image analysis system
101: image analysis device
103: integrated management server
201: area of interest
203: adjusted image
205: setting area
207: image analysis graph

Claims (8)

획득된 영상들 각각에서 관심영역(Region of Interest)을 설정하고, 상기 설정된 관심영역에서 이상 상황을 감지하는 영상분석부; 및
상기 획득된 영상 및 감지된 이상 상황에 대한 정보를 수신하여 저장하고, 상기 저장된 영상 및 이상 상황에 대한 정보를 사용자에게 제공하는 통합관리서버를 포함하며,
상기 획득된 영상은 제1 영상, 제2 영상 및 제3 영상을 포함하고,
상기 영상분석부는,
상기 획득된 영상들 중 제3 영상에서 설정된 관심영역의 패턴을 결정하고, 상기 결정된 패턴을 상기 관심영역에 기설정된 이상패턴과 비교하여, 상기 결정된 패턴이 상기 관심영역에 기설정된 이상패턴에 대응되는 경우, 상기 제3 영상의 관심영역에 포함된 기계설비의 이상 상황이 발생한 것으로 판단하고,
상기 기설정된 이상패턴은, 상기 기계설비의 동작이 비정상적으로 종료된 비정상 종료 패턴 및 상기 기계설비가 비정상적으로 동작되는 비정상 동작 패턴을 포함하는,
스마트 영상분석 시스템.
An image analysis unit for setting a region of interest in each of the acquired images, and detecting an abnormal situation in the set region of interest; And
And an integrated management server that receives and stores the acquired image and detected abnormality information, and provides the stored image and abnormality information to a user.
The acquired image includes a first image, a second image, and a third image,
The image analysis unit,
The pattern of the region of interest set in the third image among the obtained images is determined, and the determined pattern is compared with the abnormal pattern preset in the region of interest, so that the determined pattern corresponds to the abnormal pattern preset in the region of interest If it is, it is determined that an abnormal condition of the mechanical equipment included in the region of interest of the third image has occurred,
The preset abnormal pattern includes an abnormal termination pattern in which the operation of the mechanical equipment is abnormally terminated, and an abnormal operation pattern in which the mechanical equipment is abnormally operated,
Smart image analysis system.
제1항에 있어서,
상기 영상분석부는,
상기 획득된 영상 중 제1 영상의 컬러 특징값을 산출하고, 상기 산출된 컬러 특징값에 기반하여, 화재 또는 연기를 감지하는,
스마트 영상분석 시스템.
According to claim 1,
The image analysis unit,
Calculating a color feature value of the first image among the acquired images, and detecting fire or smoke based on the calculated color feature value,
Smart image analysis system.
제1항에 있어서,
상기 영상분석부는,
상기 획득된 영상들 중 제2 영상에 설정된 관심영역의 픽셀정보를 산출하고, 상기 산출된 픽셀정보를 상기 설정된 관심영역에 기설정된 기준픽셀과 비교한 결과에 기반하여, 침입을 감지하는,
스마트 영상분석 시스템.
According to claim 1,
The image analysis unit,
Calculating pixel information of a region of interest set in a second image among the obtained images, and detecting intrusion based on a result of comparing the calculated pixel information with a reference pixel preset in the region of interest,
Smart image analysis system.
제3항에 있어서,
상기 영상분석부는,
상기 산출된 픽셀정보와 상기 기설정된 기준픽셀이 일정 수준이상 차이나면 침입자가 발생한 것으로 판단하고,
상기 획득된 영상들에서 상기 침입자를 추적하는,
스마트 영상분석 시스템.
According to claim 3,
The image analysis unit,
If the calculated pixel information and the preset reference pixel differ by more than a certain level, it is determined that an intruder has occurred,
Tracking the intruder in the acquired images,
Smart image analysis system.
삭제delete 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 통합관리서버는,
상기 획득된 영상들 각각에 대한 관심영역들을 지정하고, 상기 지정된 관심영역들을 상기 영상분석부로 전송하고,
상기 영상분석부는,
상기 지정된 관심영역들을 수신하고, 상기 수신한 관심영역들 각각에 대응되는 영상들에 관심영역을 설정하는,
스마트 영상분석 시스템.
According to claim 1,
The integrated management server,
Designating regions of interest for each of the acquired images, transmitting the designated regions of interest to the image analysis unit,
The image analysis unit,
Receiving the designated regions of interest, and setting regions of interest in images corresponding to each of the received regions of interest,
Smart image analysis system.
제1항에 있어서,
상기 통합관리서버는,
상기 이상 상황이 감지된 경우 경보를 출력하고,
상기 수신한 이상 상황이 감지된 영상과 상기 수신한 이상 상황에 대한 정보를 쌍으로 엮어 저장하는,
스마트 영상분석 시스템.
According to claim 1,
The integrated management server,
When the above situation is detected, an alarm is output,
The image of the received abnormal situation is detected and information about the received abnormal situation is paired and stored.
Smart image analysis system.
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