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인터넷 기능을 갖는 CCTV를 이용한 실시간 도난 감시 시스템이 입력된 영상으로부터 배경을 모델링함으로써 상기 모델링된 배경과 구분되는 이동 객체를 추출하는 단계;상기 도난 감시 시스템이 추출된 상기 이동 객체에 고유 식별자를 부여하는 라벨링(labeling)을 수행하고, 라벨링된 이동 객체를 인식하는 단계;상기 도난 감시 시스템이 이동 객체의 형태 특징을 이용하여 상기 인식된 이동 객체를 분류하는 단계; 및상기 도난 감시 시스템이 필터를 이용하여 상기 분류된 이동 객체의 위치를 예측 보정함으로써 이동 객체를 추적하는 단계를 포함하고,상기 이동 객체를 분류하는 단계는,상기 이동 객체의 외곽선을 추출하고, 상기 외곽선을 이루는 점들을 연결하는 직선 중 가장 긴 제 1 직선의 중심점을 추출하는 단계;상기 제 1 직선의 중심점을 기준으로 이동 객체의 외곽선까지의 수평 직선을 추출하는 단계;상기 제 1 직선의 양 끝점, 상기 수평 직선의 양 끝점, 및 상기 제 1 직선의 중심점에 대해 최외곽에 존재하는 점들을 찾아 직선으로 연결함으로써 상기 이동 객체만의 형태적 특성을 강조하는 형태 모델을 생성하는 단계;상기 제 1 직선의 중심점으로부터 상기 형태 모델의 수직 직선을 추출하는 단계; 및상기 추출된 수평 직선과 수직 직선의 길이를 비교하여, 그 결과에 따라 상기 이동 객체를 분류하는 단계를 포함하는 도난 감시 방법
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제 1 항에 있어서,상기 이동 객체를 추출하는 단계는,상기 입력된 영상에 대한 데이터 분포 모델링을 수행하여 상기 이동 객체를 추출하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 방법
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제 1 항에 있어서,상기 이동 객체를 추출하는 단계 이후,상기 도난 감시 시스템이 상기 이동 객체의 그림자와 조도 변화에 따른 잡음을 제거하는 단계를 더 포함하는 도난 감시 방법
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제 1 항에 있어서,상기 형태 모델을 생성하는 단계는,상기 제 1 직선의 양 끝점, 상기 수평 직선의 양 끝점, 및 상기 제 1 직선의 중심점에 대해 컨벡스 헐(Convex Hull)을 이용하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 방법
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제 1 항에 있어서,상기 수직 직선을 추출하는 단계는,상기 형태 모델을 형성하는 4 개의 점을 연결하는 직선 상의 점들 중 상기 제 1 직선의 중심점과 x 좌표가 같은 두 점을 추출하고, 상기 추출된 두 점을 연결하여 상기 수직 직선을 추출하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 방법
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제 1 항에 있어서,상기 형태 모델은,인간은 수직 직선의 길이가 수평 직선의 길이보다 길고, 가축은 수평 직선의 길이가 수직 직선의 길이보다 긴 것을 특징으로 하는 도난 감시 방법
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제 1 항에 있어서,상기 이동 객체를 분류하는 단계는,상기 분류된 이동 객체의 색상 정보를 이용하여 상기 분류된 이동 객체의 종류를 검증하여 상기 이동 객체를 분류하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 방법
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제 7 항에 있어서,상기 색상 정보를 이용하여 상기 분류된 이동 객체의 종류를 검증하여 상기 이동 객체를 분류하는 단계는,상기 이동 객체의 중심점을 기준으로 관심영역(ROI)을 지정하는 단계;상기 관심영역에 대해 RGB 색상 공간의 이미지를 이용하여 HSV(Hue-Saturation-Value) 색상 공간으로 변환시켜 HSV 색상 모델로 변환하는 단계; 및상기 HSV 색상 모델을 이용하여 상기 관심영역의 색상을 추출하고, 베이지안 분류를 통해 상기 관심영역의 색상으로부터 상기 이동 객체를 분류하는 단계를 포함하는 도난 감시 방법
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제 1 항에 있어서,상기 이동 객체를 분류하는 단계 이후,상기 이동 객체의 종류에 따라 서로 다른 색상으로 라벨링하는 단계를 더 포함하는 도난 감시 방법
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제 1 항에 있어서,상기 이동 객체를 추적하는 단계는,칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 상기 이동 객체의 추적 위치를 보정함으로써 상기 이동 객체를 추적하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 방법
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제 1 항에 있어서,상기 이동 객체가 둘 이상인 경우,각 이동 객체에 부여된 칼만 필터의 유클리드(Euclidean) 거리를 이용하여 이동 객체 간의 겹침을 판단하는 단계를 더 포함하는 도난 감시 방법
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제 11 항에 있어서,도난의 대상이 되는 이동 객체와 도난을 수행하는 이동 객체 간의 겹침이 발생하거나, 도난의 대상이 되는 이동 객체와 도난을 수행하는 이동 객체 간의 겹침이 소정의 시간 이상 계속되는 경우, 사용자에게 위험상황을 제공하는 단계를 더 포함하는 도난 감시 방법
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제 1 항 내지 제 12 항 중에 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행시키기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체
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카메라로부터 촬영된 영상을 입력받는 입력부;입력된 영상 내에 포함된 이동 객체의 움직임을 감시하는 도난 감시 프로그램을 저장하는 메모리; 및상기 도난 감시 프로그램을 구동하는 적어도 하나의 프로세서를 포함하되,상기 메모리에 저장된 도난 감시 프로그램은,입력된 영상으로부터 배경을 모델링함으로써 상기 모델링된 배경과 구분되는 이동 객체를 추출하고, 추출된 상기 이동 객체에 고유 식별자를 부여하는 라벨링(labeling)을 수행하고, 라벨링된 이동 객체를 인식하고, 이동 객체의 형태학적 특징을 이용하여 상기 인식된 이동 객체를 분류하며, 필터를 이용하여 상기 분류된 이동 객체의 위치를 예측 보정함으로써 이동 객체를 추적하는 명령어를 포함하되,상기 이동 객체의 외곽선을 추출하고, 상기 외곽선을 이루는 점들을 연결하는 직선 중 가장 긴 제 1 직선의 중심점을 추출하고, 상기 제 1 직선의 중심점을 기준으로 이동 객체의 외곽선까지의 수평 직선을 추출하고, 상기 제 1 직선의 양 끝점, 상기 수평 직선의 양 끝점, 및 상기 제 1 직선의 중심점에 대해 최외곽에 존재하는 점들을 찾아 직선으로 연결함으로써 상기 이동 객체만의 형태적 특성을 강조하는 형태 모델을 생성하고, 상기 제 1 직선의 중심점으로부터 상기 형태 모델의 수직 직선을 추출하며, 상기 추출된 수평 직선과 수직 직선의 길이를 비교하여, 그 결과에 따라 상기 이동 객체를 분류하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 장치
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제 14 항에 있어서,상기 메모리에 저장된 도난 감시 프로그램은,상기 이동 객체를 추출한 이후, 상기 이동 객체의 그림자와 조도 변화에 따른 잡음을 제거하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 장치
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제 14 항에 있어서,상기 메모리에 저장된 도난 감시 프로그램은,상기 제 1 직선의 양 끝점, 상기 수평 직선의 양 끝점, 및 상기 제 1 직선의 중심점에 대해 컨벡스 헐(Convex Hull)을 이용하여 형태 모델을 생성하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 장치
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제 14 항에 있어서,상기 메모리에 저장된 도난 감시 프로그램은,상기 형태학적 특징을 이용하여 상기 인식된 이동 객체를 분류한 이후, 상기 분류된 이동 객체의 색상 정보를 이용하여 상기 분류된 이동 객체의 종류를 검증하여 상기 이동 객체를 분류하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 장치
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제 17 항에 있어서,상기 메모리에 저장된 도난 감시 프로그램은,상기 이동 객체의 중심점을 기준으로 관심영역(ROI)을 지정하고, 상기 ROI에 대해 RGB 색상 공간의 이미지를 이용하여 HSV(Hue-Saturation-Value) 색상 공간으로 변환시켜 HSV 색상 모델로 변환하고, 상기 HSV 색상 모델을 이용하여 상기 관심영역의 색상을 추출하고, 베이지안 분류를 통해 상기 관심영역의 색상으로부터 상기 이동 객체를 분류하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 장치
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제 14 항에 있어서,상기 메모리에 저장된 도난 감시 프로그램은,칼만 필터(Kalman Filter)를 이용하여 상기 이동 객체의 추적 위치를 보정함으로써 상기 이동 객체를 추적하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 장치
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제 14 항에 있어서,상기 이동 객체가 둘 이상인 경우,각 이동 객체에 부여된 칼만 필터의 유클리드(Euclidean) 거리를 이용하여 이동 객체 간의 겹침을 판단하고,도난의 대상이 되는 이동 객체와 도난을 수행하는 이동 객체 간의 겹침이 발생하거나, 도난의 대상이 되는 이동 객체와 도난을 수행하는 이동 객체 간의 겹침이 소정의 시간 이상 계속되는 경우, 사용자에게 위험상황을 제공하는 것을 특징으로 하는 도난 감시 장치
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