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영상 인식 기반의 위험상황 감지 방법으로서, 위험상황에 관련된 영상 구성 요소를 인공지능 알고리즘을 이용하여 학습하는 단계; 영상 수집 장치로부터 수집된 영상을 프레임 단위로 처리하고 분석하는 단계; 상기 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 수집된 영상으로부터 하나 이상의 객체를 인식하고, 상기 하나 이상의 객체의 움직임에 기반하여 1단계 위험상황으로 판단하는 단계; 상기 1단계 위험상황에 따른 알람을 발생시키고, 상기 영상 수집 장치를 상기 1단계 위험상황의 발생 장소에 포커싱하여 영상녹화를 시작하는 단계; 상기 하나 이상의 객체의 움직임 변화량에 기반하여 2단계 위험상황으로 판단하는 단계; 및 상기 2단계 위험상황에 따른 알람을 발생시키고 직접 모니터링 상태로 전환하는 단계;를 포함하며; 상기 위험상황을 학습하는 단계는, 영상 데이터로부터 사람의 성별 및 사람의 신체부위의 겹침에 대한 샘플데이터를 구성하는 단계, 샘플데이터를 이용하여 사람의 성별이 남자인 경우의 특징, 사람의 성별이 여자인 경우의 특징, 신체 각 부위의 특징, 및 신체 부위가 겹치는 경우의 특징을 신경망 알고리즘을 이용하여 학습하는 단계, 알고리즘의 정확도를 측정하는 단계, 및 측정된 정확도가 기준값보다 큰 지를 판단하여, 학습된 알고리즘의 정확도가 기준값보다 큰 경우 학습을 종료하고 기준값 이하인 경우에는 신경망 알고리즘을 이용하여 학습하는 것을 반복하는 단계를 포함하며; 상기 1단계 위험상황으로 판단하는 단계는, 상기 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 수집된 영상으로부터 남성 객체 및 여성 객체를 인식하는 단계; 상기 남성 객체의 신체 부위와 상기 여성 객체의 신체 부위를 구분하는 단계; 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 겹치는지 판단하는 단계; 및 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 겹치는 경우 상기 1단계 위험상황으로 판단하는 단계를 포함하는데; 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 겹치는지 판단하는 단계에서는, 상기 영상 수집 장치의 모니터링 구역을 일정 거리 간격으로 구분된 가상의 셀에서 남성 객체의 발과 여성 객체의 발을 기준으로 이동량과 이동 방향에 따라 계산된 상기 남성 객체 및 상기 여성 객체의 속도 및 이동 방향을 고려하여, 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 접촉하는지 판단하며; 상기 2단계 위험상황으로 판단하는 단계에서는, 상기 영상 수집 장치의 모니터링 구역을 일정 거리 간격으로 가상의 셀로 구분하여 상기 여성 객체의 발을 기준으로 상기 여성 객체의 이동 속도 및 이동 방향의 변화량을 계산하여, 상기 여성 객체의 이동 속도 및 이동 방향의 변화량이 미리 설정된 기준값보다 큰 경우 2단계 위험상황으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 인식 기반의 위험상황 감지 방법
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제1항에 있어서, 상기 영상 수집 장치를 상기 1단계 위험상황의 발생 장소에 포커싱하여 영상녹화를 시작하는 단계는, 상기 영상 수집 장치를 팬, 틸트, 줌 이동시켜 상기 1단계 위험상황의 발생 장소에 포커싱하여 영상녹화를 시작하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 인식 기반의 위험상황 감지 방법
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제1항에 있어서,상기 인공지능 알고리즘은 기계 학습, 신경망, 유전자, 딥러닝, 분류 알고리즘 중 적어도 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 인식 기반의 위험상황 감지 방법
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제1항에 있어서,상기 1단계 위험상황에 따른 알람과 상기 2단계 위험상황에 따른 알람은 시각적 또는 청각적으로 구분되는 것을 특징으로 하는 영상 인식 기반의 위험상황 감지 방법
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영상 인식 기반의 위험 관리 장치로서, 시각적, 청각적 알람을 출력하는 출력부;복수의 영상 수집 장치와 데이터를 주고받는 통신부; 및위험상황에 관련된 영상 구성 요소를 인공지능 알고리즘을 이용하여 학습하도록 제어하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 통신부를 통해 영상 수집 장치로부터 수집된 영상을 프레임 단위로 처리하여 분석하고, 상기 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 수집된 영상으로부터 하나 이상의 객체를 인식하고, 상기 하나 이상의 객체의 움직임에 기반하여 1단계 위험상황으로 판단하고, 상기 출력부를 통해 상기 1단계 위험상황에 따른 알람을 발생시키고, 상기 영상 수집 장치를 상기 1단계 위험상황의 발생 장소에 포커싱하여 영상녹화를 시작하도록 제어하고, 상기 하나 이상의 객체의 움직임 변화량에 기반하여 2단계 위험상황으로 판단하고, 상기 출력부를 통해 상기 2단계 위험상황에 따른 알람을 발생시키고, 직접 모니터링 상태로 전환하도록 제어하는데; 상기 제어부는 영상 데이터로부터 사람의 성별 및 사람의 신체부위의 겹침에 대한 샘플데이터를 구성하는 단계, 샘플데이터를 이용하여 사람의 성별이 남자인 경우의 특징, 사람의 성별이 여자인 경우의 특징, 신체 각 부위의 특징, 및 신체 부위가 겹치는 경우의 특징을 신경망 알고리즘을 이용하여 학습하는 단계, 알고리즘의 정확도를 측정하는 단계, 및 측정된 정확도가 기준값보다 큰 지를 판단하여, 학습된 알고리즘의 정확도가 기준값보다 큰 경우 학습을 종료하고 기준값 이하인 경우에는 신경망 알고리즘을 이용하여 학습하는 것을 반복하는 단계를 포함하는 과정에 의해 위험상황을 학습하게 되고; 상기 제어부는 상기 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 수집된 영상으로부터 남성 객체 및 여성 객체를 인식하는 단계; 상기 남성 객체의 신체 부위와 상기 여성 객체의 신체 부위를 구분하는 단계; 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 겹치는지 판단하는 단계; 및 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 겹치는 경우 상기 1단계 위험상황으로 판단하는 단계를 포함하는 과정에 의해 상기 1단계 위험상황으로 판단하게 되며; 상기 제어부는 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 겹치는지 판단하는 단계에서, 상기 영상 수집 장치의 모니터링 구역을 일정 거리 간격으로 구분된 가상의 셀에서 남성 객체의 발과 여성 객체의 발을 기준으로 이동량과 이동 방향에 따라 계산된 상기 남성 객체 및 상기 여성 객체의 속도 및 이동 방향을 고려하여, 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 접촉하는지 판단하며; 상기 제어부는 상기 2단계 위험상황으로 판단하는 단계에서, 상기 영상 수집 장치의 모니터링 구역을 일정 거리 간격으로 가상의 셀로 구분하여 상기 여성 객체의 발을 기준으로 상기 여성 객체의 이동 속도 및 이동 방향의 변화량을 계산하여, 상기 여성 객체의 이동 속도 및 이동 방향의 변화량이 미리 설정된 기준값보다 큰 경우 2단계 위험상황으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 인식 기반의 위험 관리 장치
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영상 인식 기반의 위험상황 감지시스템으로서, 각각의 감시 영역을 실시간으로 촬영하는 복수의 영상 수집 장치; 및네트워크를 통해 상기 복수의 영상 수집 장치에 연결된 위험 관리 장치를 포함하고, 상기 위험 관리 장치는, 시각적, 청각적 알람을 출력하는 출력부;복수의 영상 수집 장치와 데이터를 주고받는 통신부; 및위험상황에 관련된 영상 구성 요소를 인공지능 알고리즘을 이용하여 학습하도록 제어하는 제어부;를 포함하고, 상기 제어부는, 상기 통신부를 통해 영상 수집 장치로부터 수집된 영상을 프레임 단위로 처리하여 분석하고, 상기 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 수집된 영상으로부터 하나 이상의 객체를 인식하고, 상기 하나 이상의 객체의 움직임에 기반하여 1단계 위험상황으로 판단하고, 상기 출력부를 통해 상기 1단계 위험상황에 따른 알람을 발생시키고, 상기 영상 수집 장치를 상기 1단계 위험상황의 발생 장소에 포커싱하여 영상녹화를 시작하도록 제어하고, 상기 하나 이상의 객체의 움직임 변화량에 기반하여 2단계 위험상황으로 판단하고, 상기 출력부를 통해 상기 2단계 위험상황에 따른 알람을 발생시키고, 직접 모니터링 상태로 전환하도록 제어하는데; 상기 제어부는 영상 데이터로부터 사람의 성별 및 사람의 신체부위의 겹침에 대한 샘플데이터를 구성하는 단계, 샘플데이터를 이용하여 사람의 성별이 남자인 경우의 특징, 사람의 성별이 여자인 경우의 특징, 신체 각 부위의 특징, 및 신체 부위가 겹치는 경우의 특징을 신경망 알고리즘을 이용하여 학습하는 단계, 알고리즘의 정확도를 측정하는 단계, 및 측정된 정확도가 기준값보다 큰 지를 판단하여, 학습된 알고리즘의 정확도가 기준값보다 큰 경우 학습을 종료하고 기준값 이하인 경우에는 신경망 알고리즘을 이용하여 학습하는 것을 반복하는 단계를 포함하는 과정에 의해 위험상황을 학습하게 되고; 상기 제어부는 상기 학습된 알고리즘에 기반하여 상기 수집된 영상으로부터 남성 객체 및 여성 객체를 인식하는 단계; 상기 남성 객체의 신체 부위와 상기 여성 객체의 신체 부위를 구분하는 단계; 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 겹치는지 판단하는 단계; 및 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 겹치는 경우 상기 1단계 위험상황으로 판단하는 단계를 포함하는 과정에 의해 상기 1단계 위험상황으로 판단하게 되며; 상기 제어부는 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 겹치는지 판단하는 단계에서, 상기 영상 수집 장치의 모니터링 구역을 일정 거리 간격으로 구분된 가상의 셀에서 남성 객체의 발과 여성 객체의 발을 기준으로 이동량과 이동 방향에 따라 계산된 상기 남성 객체 및 상기 여성 객체의 속도 및 이동 방향을 고려하여, 상기 남성 객체의 신체 일부와 상기 여성 객체의 신체 일부가 접촉하는지 판단하며; 상기 제어부는 상기 2단계 위험상황으로 판단하는 단계에서, 상기 영상 수집 장치의 모니터링 구역을 일정 거리 간격으로 가상의 셀로 구분하여 상기 여성 객체의 발을 기준으로 상기 여성 객체의 이동 속도 및 이동 방향의 변화량을 계산하여, 상기 여성 객체의 이동 속도 및 이동 방향의 변화량이 미리 설정된 기준값보다 큰 경우 2단계 위험상황으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 인식 기반의 위험상황 감지시스템
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