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영상 데이터로부터 광도왜곡 값을 산출하는 광도왜곡 산출부 및 영상 데이터로부터 색도왜곡 값을 산출하는 색도왜곡 산출부를 포함하여, 카메라로부터 전송되는 영상 데이터에서 움직이는 물체를 감지하는 영상 감시 시스템으로서, 카메라로부터 전송되는 영상 데이터를 수신하는 영상 수신부; 상기 영상 수신부에 의해서 수신되는 영상 데이터로부터 에지왜곡 값을 산출하는 에지왜곡 산출부; 상기 광도왜곡 산출부, 색도왜곡 산출부 및 에지왜곡 산출부에 의해서 산출된 값을 융합하여 도출되는 영상왜곡 값을 기 설정된 기준값과 비교하여 움직이는 물체가 감지되는지 여부를 판단하는 물체 감지부; 를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 시스템
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제1항에 있어서, 상기 물체 감지부는, 산술적인 에스-놈(Algebraic S-norm) 기법을 이용하여 상기 광도왜곡 산출부, 색도왜곡 산출부 및 에지왜곡 산출부에 의해서 산출된 값을 융합하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 시스템
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제2항에 있어서, 상기 물체 감지부에서, 광도왜곡, 색도왜곡 및 에지왜곡을 융합하여 도출되는 영상왜곡은 이며, 상기 는 광도왜곡 기반 i번째 픽셀이 F(물체)일 확률, 는 색도왜곡 기반 i번째 픽셀이 F(물체)일 확률 및 는 에지왜곡 기반 i번째 픽셀이 F(물체)일 확률인 것을 특징으로 하는 영상 감시 시스템
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제1항에 있어서, 상기 영상 감시 시스템은, 상기 물체 감지부에 의해서 움직이는 물체가 감지되는 경우, 이를 기 설정된 운용자 단말로 통보하는 물체 감지 알림부; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 시스템
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카메라로부터 영상 데이터를 수신하여 저장하는 제1단계;광도왜곡, 색도왜곡 및 에지왜곡을 융합하여 촬영된 영상 데이터에 움직이는 물체(침입자)가 존재하는 확률을 산출하는 제2단계; 및상기 제2단계에서 산출된 확률을 기 설정된 기준값과 비교하여 배경 영상인지 또는 움직이는 물체인지 여부를 판단하는 제3단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 방법
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제5항에 있어서, 상기 제2단계에서, 상기 광도왜곡, 색도왜곡 및 에지왜곡을 산술적인 에스-놈(Algebraic S-norm) 기법을 이용하여 융합하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 방법
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카메라로부터 전송되는 영상 데이터에서 움직이는 물체를 감지하는 영상 감시 시스템으로서, 카메라로부터 전송되는 영상 데이터를 수신하는 영상 수신부; 누적된 시간 동안의 영상 데이터를 이용하여 물체를 파악하기 위한 믿음척도를 정의하는 믿음척도 정의부; 및믿음척도 정의부에 의해서 정의된 믿음척도로부터 영상왜곡을 산출하고, 이를 기 설정된 기준값과 비교하여 상기 영상 수신부에 의해서 수신되는 현재 프레임에 물체가 있는지 여부를 판단하는 물체 감지부;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 시스템
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제7항에 있어서, 상기 영상왜곡은, 믿음척도에 광도왜곡 및 색도왜곡을 적용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 영상 감시 시스템
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제7항에 있어서, 상기 영상왜곡은, 믿음척도에 광도왜곡, 색도왜곡 및 에지왜곡을 적용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 영상 감시 시스템
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제7항에 있어서, 상기 믿음척도는 이며, 상기 믿음척도 정의부는 상기 믿음척도로부터 를 도출하며, 상기 는 t번째 프레임()의 i번째 픽셀()이 물체일 확률, 는 t-1 시점의 i번째 픽셀()이 물체인 믿음척도, 은 i번째 픽셀의 t 시점과 (t-1)시점에 모두 물체가 존재(침입자 존재)할 확률, 는 t 시점에는 물체가 존재하고 (t-1)시점에는 물체가 존재하지 않을 확률, 은 t 시점에는 물체가 존재하지 않고 (t-1)시점에는 물체가 존재할 확률 및 는 는 t 시점과 (t-1)시점 모두 물체가 존재하지 않을 확률을 각각 의미하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 시스템
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제7항에 있어서, 상기 영상 감시 시스템은, 상기 물체 감지부에 의해서 움직이는 물체가 감지되는 경우, 이를 기 설정된 운용자 단말로 통보하는 물체 감지 알림부; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 시스템
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카메라로부터 전송되는 영상 데이터를 수신하여 저장하는 제1단계; 누적된 시간 동안의 영상 데이터를 이용하여 물체를 파악하기 위한 믿음척도를 정의하는 제2단계; 및상기 제2단계에서 정의된 믿음척도로부터 영상왜곡을 산출하고, 이를 기 설정된 기준값과 비교하여 현재 프레임에 물체가 있는지 여부를 판단하는 제3단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 감시 방법
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제12항에 있어서, 상기 영상왜곡은, 믿음척도에 광도왜곡 및 색도왜곡을 적용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 영상 감시 방법
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제12항에 있어서, 상기 영상왜곡은,믿음척도에 광도왜곡, 색도왜곡 및 에지왜곡을 적용하여 산출되는 것을 특징으로 하는 영상 감시 방법
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