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IP-CCTV로부터 실시간으로 입력되는 영상을 분석함으로써 대규모, 중규모, 또는 소규모 농가에서 키우는 가축의 도난을 실시간으로 방지하기 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 시스템에 있어서,가축의 도난을 실시간 감시하는 영상을 생성하여 유/무선으로 송신하는 유/무선 IP-CCTV;상기 유/무선 IP-CCTV로부터 영상을 수신하는 유/무선 영상 수신 장치;상기 유/무선 영상 수신 장치로부터 영상을 전달받아 분석하는 모듈기반 지능형 영상 분석 장치;상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치로부터 분석한 영상으로부터 도난 또는 이상 상황을 판독하여 경보 신호를 1차로 침입 방지와 2차로 도난 방지로 나누어 발령하는 경보 발령 서비스 모듈;상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치에서 분석한 영상을 모니터링할 수 있는 모니터링 GUI;상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치에서 분석된 영상으로 침입 상황 또는 도난 상황을 판독하여 알람 신호를 발생시키는 임베디드 알람 장치;상기 임베디드 알람 장치로부터 알람 신호를 전달받는 관리자 단말기; 및상기 임베디드 알람 장치로부터 알람 신호를 전달받는 유관기관 단말기;를 포함하되,상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는, 지능형 관심영역(ROI, Region of Interest)설정을 위해 소벨 오퍼레이터(Sobel Operator)를 통한 입력 영상 에지 추출 기능과 횡방향 에지 그룹화 기능과 관심 영역 펜스 자동 설정 기능을 포함하는 축사 내 관심 영역 설정 모듈;Min-Max 배경 모델링과 GMM을 융합하여 이동 객체 탐지를 위한 배경 분리 알고리즘 기능과 움직임 영역 추출 기능과 움직임 영역 잡음 제어 기능과 이동 객체 추출 기능을 포함하는 축사 내 이동 객체 인식 모듈;HOG(Histogram of Oriented Gradient) 모델링 방법을 이용한 기하학 정보 추출 기능과 객체 분류 알고리즘 기능과 가축/침입자 분류 기능을 포함하는 침입자와 가축을 분류하기 위한 분류 모듈;학습된 경로와 비교하는 가축의 이동 경로 학습 기능과 침입자의 이동 경로 학습 기능을 포함하는 외부인 침입 상황 감지를 위한 침입 감지 모듈;침입자의 이동 경로 학습 기능을 통해 사람 이동 경로 학습 DB에 저장된 데이터로 침입자의 침입을 식별하는 가축 도난 상황의 감지를 위한 도난 감지 모듈;침입자의 이동 경로를 저장하는 사람 이동 경로 학습 DB; 및 가축의 이동 경로를 저장하는 가축 이동 경로 학습 DB;를 포함하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 시스템
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제1항에 있어서, 상기 축사 내 이동 객체 인식 모듈은 하기 수학식 1에서 실시간 감시하는 영상 의 각 픽셀 위치에서 최대/최소 조건을 만족하는 움직임 영역 를 수학식 2를 이용해 얻고, 수학식 2에 의해 추출된 이동 객체의 움직임 영역은 민감도 파라메터 δ의 영향을 받는 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 시스템
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제1항에 있어서, 상기 침입자와 가축을 분류하기 위한 분류 모듈은 실시간 감시하는 이동 객체의 기하학 정보 특징을 추출하기 위해 HOG을 이용하여 대상 영역을 일정 크기의 셀로 분할하고, 각 셀마다 에지 픽셀들의 방향에 대한 히스토그램을 구한 후 그 값들을 일렬로 연결한 벡터를 생성하는 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 시스템
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제1항에 있어서, 상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는 조명 변화에 둔한 HSI color model과 이를 정규화한 qualified HSI model을 이용하여 영상차를 적용한 뒤 움직임 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 시스템
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제1항에 있어서,상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는 팽창(Dilatation)과 침식(Erosion)연산과정을 적용해 잡음을 최소화한 움직임 영역을 구하는 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 시스템
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제1항에 있어서,상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는 움직임 영역이 추출되었을 때 각각의 움직임 물체의 추적을 위해서 움직임 물체에 대한 특징점을 추출하기 위해 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘과 움직임 물체의 옷의 색 특성 및 위치 정보를 이용하여 특징점을 추출하는 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 시스템
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제1항에 있어서, 상기 모듈기반 지능형 영상 분석 장치는 구조 정보는 윤곽선 추출 알고리즘인 GVF와 같은 Active Contour 알고리즘을 사용하는 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 시스템
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실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법에 있어서,침입자 침입을 감지하기 위해서 감시 영역에서 침입자의 이동 경로를 학습하고 학습한 결과를 사람 이동 경로 학습 DB에 저장하거나, 가축의 도난을 인지하기 위해서 감시 영역에서 침입자와 가축의 이동 경로를 학습하고 학습한 결과를 사람 이동 경로 학습 DB와 가축 이동 경로 학습 DB에 저장하는 단계;축사 내부에 사람 침입 상황이 발생하는 단계;Min-Max 배경 모델링과 GMM을 융합하여 이동 객체 탐지를 위한 배경 분리 알고리즘 기능과 움직임 영역 추출 기능과 움직임 영역 잡음 제어 기능과 이동 객체 추출 기능과 HOG(Histogram of Oriented Gradient)을 이용하여 대상 영역을 일정 크기의 셀로 분할하고, 각 셀마다 에지 픽셀들의 방향에 대한 히스토그램을 구한 후 그 값들을 일렬로 연결한 벡터를 생성하여 침입자와 가축이 울타리를 이탈하는 가축의 도난 상황의 발생을 감지하는 단계; 사람 이동 경로 학습 DB를 기반으로 사람의 비정상 이동을 인식하여 침입 상황을 감지하는 단계; 외부인 침입 상황이 발생하면, Server의 제어부에서 축사 내부의 임베디드 알람 장치 및 사용자의 스마트 폰에 실시간으로 경보를 발생하는 단계; 사람와 가축의 이동 경로 학습 DB를 기반으로 사람와 가축의 비정상 이동을 인식하여 도난 상황을 인지하는 단계; 및 가축의 도난 상황이 발생하면, Server의 제어부에서 축사 내부의 임베디드 알람 장치 및 사용자의 스마트폰과 인터넷을 통해 유관기관에 실시간으로 경보를 발생하는 단계;를 포함하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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제10항에 있어서,상기 축사 내부에 사람 침입 상황이 발생하는 단계는,사람이 축사 내부에 진입하거나 축사의 외벽으로 진입하는 단계;가축우리 내 사람의 출현 단계;사람의 비정상 이동 경로 인식 단계;사람이 정상 이동 경로를 이탈하여 가축의 우리로 진입 단계;로 구성되고, 사람과 가축이 울타리를 이탈하는 가축의 도난 상황이 발생하는 단계는, 사람과 가축이 울타리 이탈 단계;사람의 이동 경로가 가축의 이동 경로와 유사한 단계;가축이 정상 이동 경로를 이탈하는 단계;감시 구역 내 침입자 없음 단계;로 구성되는 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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제10항에 있어서, 사람 이동 경로 학습 DB와 가축 이동 경로 학습 DB에 저장하는 단계는, 사람과 가축의 이동 경로를 정상 이동 경로와 비정상 이동 경로로 분류하여 학습하고 학습 결과를 각각 DB에 저장하는 단계; 사람을 감지하기 위해 사람의 이동경로 학습 DB를 기반으로 사람의 비정상 이동을 인식하여 침입 상황을 감지하는 단계; 및 사람과 가축의 이동경로 학습 DB를 기반으로 사람과 가축의 비정상 이동을 인식하여 가축의 도난을 감지하는 단계;를 포함하되, 시간이 지날수록 이동경로 학습 DB의 데이터가 늘어남에 따라 가축과 사람의 정상/비정상 이동 인식 오류는 감소하는 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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제10항에 있어서,가축의 도난 상황의 발생을 감지하는 단계는,축사 내 관심 영역 설정 모듈로 지능형 관심영역(ROI, Region of Interest)설정을 위해 소벨 오퍼레이터(Sobel Operator)를 통한 입력 영상 에지 추출 기능과 횡방향 에지 그룹화 기능과 관심 영역 펜스 자동 설정하는 단계;인 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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제10항에 있어서,가축의 도난 상황의 발생을 감지하는 단계는,축사 내 이동 객체 인식 모듈로 Min-Max 배경 모델링과 GMM을 융합하여 이동 객체 탐지를 위한 배경 분리 알고리즘 기능과 움직임 영역 추출 기능과 움직임 영역 잡음 제어 기능과 이동 객체를 추출하는 단계;인 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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제10항에 있어서,가축의 도난 상황의 발생을 감지하는 단계는,분류 모듈로 HOG 모델링 방법을 이용한 기하학 정보 추출 기능과 객체 분류 알고리즘 기능과 가축/침입자 분류하는 단계;인 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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제10항에 있어서,가축의 도난 상황의 발생을 감지하는 단계는, 조명 변화에 둔한 HSI color model과 이를 정규화한 qualified HSI model을 이용하여 영상차를 적용한 뒤 움직임 영역을 추출하는 단계;인 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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제10항에 있어서,가축의 도난 상황의 발생을 감지하는 단계는, 팽창(Dilatation)과 침식(Erosion) 연산작용을 적용해 잡음을 최소화한 움직임 영역을 구하는 단계;인 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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제10항에 있어서,가축의 도난 상황의 발생을 감지하는 단계는, 공간상의 정보(Spatial Gradient)와 시간상의 정보(Temporal Gradient)를 이용한 물체 추출하는 단계;인 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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제10항에 있어서,가축의 도난 상황의 발생을 감지하는 단계는,움직임 영역이 추출되었을 때 각각의 움직임 물체의 추적을 위해서 움직임 물체에 대한 특징점을 추출하기 위해, KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘과 움직임 물체의 옷의 색 특성 및 위치 정보를 이용하여 특징점을 추출하는 단계;인 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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제10항에 있어서, 가축의 도난 상황의 발생을 감지하는 단계는, 윤곽선 추출 알고리즘인 GVF와 같은 Active Contour 알고리즘을 사용하는 단계;인 것을 특징으로 하는 실시간 가축 도난 방지를 위한 모듈화 기반의 지능형 영상 감시 방법
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