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전자 장치에서 수행되며, 영상 감시 시스템의 3차원 깊이 카메라에서 촬영된 실시간 3차원 깊이 영상 속 객체에 대한 이상 이벤트를 탐지하는 방법으로서,특정 장소 주변에서의 3차원 깊이 영상 및 IoT(Internet of Things) 센서 데이터를 실시간으로 획득하는 단계;3차원 깊이 영상에 대한 입력 데이터와, 이상 이벤트 여부 또는 이상 이벤트 종류에 대한 결과 데이터를 각각 포함한 학습 데이터를 통해, 딥러닝(deep learning) 기법에 따라 기 학습된 이벤트 인지 모델을 이용하여, 획득된 3차원 깊이 영상을 기반으로 영상 속 객체에 대한 이상 이벤트 여부를 인지하는 단계; 및이상 이벤트로 인지되는 경우, IoT 센서 데이터를 이용하여 해당 이상 이벤트의 실제 발생 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 방법
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제1항에 있어서,상기 이벤트 인지 모델은 이상 이벤트 인지에 대한 필터와, 인체 관절 인지에 대한 필터를 각각 포함하는 컨볼루션 레이어를 포함하는 방법
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제2항에 있어서,상기 이벤트 인지 모델은 인체 관절 정보를 이용하여 현재 영상 프레임에서의 인체 관절 위치와 이상 이벤트의 인체 관절 위치 간에 오차를 줄이도록 컨볼루션 레이어의 가중치가 업데이트된 모델인 방법
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제3항에 있어서,상기 이벤트 인지 모델은 이상 이벤트 분류에 대한 손실과 관절 인지에 대한 손실에 따른 합계 손실(total loss)이 최소화되도록 컨볼루션 레이어의 가중치가 업데이트된 모델인 방법
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제1항에 있어서,상기 IoT 센서 데이터는 영상 속 인물이 소지한 IoT 센서에서 해당 인물의 상태에 대해 측정된 데이터인 방법
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제5항에 있어서,상기 IoT 센서는 해당 인물의 신체 일부에 접촉, 부착, 착용, 또는 삽입된 웨어러블 장치에 포함된 방법
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제5항에 있어서,상기 IoT 센서는 심박수 센서, 심전도 센서, 산소 센서, 피부 전도 센서, 또는 피부 온도 센서 중 어느 하나인 방법
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제1항에 있어서,상기 인지하는 단계는 실시간으로 획득되는 연속된 3차원 깊이 영상에 대해 슬라이딩 윈도우에 따라 특정 시간 단위로 나눠 이상 이벤트 여부를 인지하는 방법
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제1항에 있어서,이상 이벤트가 실제 발생한 것으로 판단된 경우, 알림 데이터를 생성하는 단계를 더 포함하는 방법
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영상 감시 시스템의 3차원 깊이 카메라에서 촬영된 실시간 3차원 깊이 영상 속 객체에 대한 이상 이벤트를 탐지하는 장치로서,특정 장소 주변에서의 3차원 깊이 영상 및 IoT(Internet of Things) 센서 데이터를 실시간으로 수신하는 통신부;3차원 깊이 영상에 대한 입력 데이터와, 이상 이벤트 여부 또는 이상 이벤트 종류에 대한 결과 데이터를 각각 포함한 학습 데이터를 통해, 딥러닝(deep learning) 기법에 따라 기 학습된 이벤트 인지 모델을 저장한 저장부; 및통신부에 수신된 정보와 저장부에 저장된 정보를 이용하여 이상 이벤트의 탐지를 제어하는 제어부;를 포함하며,상기 제어부는,저장된 이벤트 인지 모델을 이용하여, 수신된 3차원 깊이 영상을 기반으로 영상 속 객체에 대한 이상 이벤트 여부를 인지하며,이상 이벤트로 인지되는 경우, 수신된 IoT 센서 데이터를 이용하여 해당 이상 이벤트의 실제 발생 여부를 판단하는 장치
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3차원 깊이 영상을 촬영하는 3차원 깊이 카메라;3차원 깊이 카메라의 촬영 위치 주변에 위치하여 IoT(Internet of Things) 센서 데이터를 측정하는 IoT 센서; 및3차원 깊이 영상 및 센서 데이터를 실시간으로 수신하여, 실시간 3차원 깊이 영상 속 객체에 대한 이상 이벤트의 탐지를 제어하는 제어부;를 포함하며,상기 제어부는,3차원 깊이 영상에 대한 입력 데이터와, 이상 이벤트 여부 또는 이상 이벤트 종류에 대한 결과 데이터를 각각 포함한 학습 데이터를 통해, 딥러닝(deep learning) 기법에 따라 기 학습된 이벤트 인지 모델을 이용하여, 수신된 3차원 깊이 영상을 기반으로 영상 속 객체에 대한 이상 이벤트 여부를 인지하며,이상 이벤트로 인지되는 경우, 수신된 센서 데이터를 이용하여 해당 이상 이벤트의 실제 발생 여부를 판단하는 영상 감시 시스템
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