| 1 |
1
주거 공간에 설치되어 촬영을 수행하는 촬영부 및상기 촬영부를 통해 촬영된 영상으로부터 이미지 데이터를 획득하고, 획득된 이미지 데이터에 블러 처리한 후 사람에 해당하는 객체의 행동을 인식하여 위험 상황에 대한 판단을 수행하는 위험 감지 장치를 포함하고,상기 위험 감지 장치는,상기 촬영부로부터 촬영된 영상을 수신 받아 복수의 프레임을 포함하는 상기 이미지 데이터를 획득하고, 상기 이미지 데이터에 블러 처리하는 이미지 추출부;블러 처리된 이미지 데이터에서 상기 객체를 검출하여, 검출된 객체에 따라 인원을 파악하고 전처리를 통해 객체 이미지 데이터를 생성하는 객체 검출부 및파악된 인원에 따라 상기 객체 이미지 데이터로부터 행동을 인식하여 위험 상황 여부를 판단하는 행동 인식부를 포함하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 시스템
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,상기 객체 검출부는,블러 처리된 이미지 데이터의 프레임 별로 상기 객체에 대한 바운딩 박스(bounding box)를 추출하여 인원을 파악하는 인원 확인부 및상기 인원 확인부로부터 파악된 인원 정보에 따라 상기 이미지 데이터의 각 프레임을 크롭(crop)하여 복수의 객체 프레임을 획득하는 것으로, 상기 객체 이미지 데이터를 생성하는 이미지 전처리부를 포함하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 시스템
|
| 3 |
3
제2항에 있어서,상기 인원 확인부는,복수의 바운딩 박스가 추출되어 상기 인원이 두 사람 이상이라고 파악될 경우,상기 바운딩 박스 간의 교집합 영역 여부를 확인하는 것을 특징으로 하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 시스템
|
| 4 |
4
제3항에 있어서,상기 이미지 전처리부는,상기 인원이 한 사람으로 파악될 경우,상기 프레임 별로 추출된 바운딩 박스를 왼쪽 상단 꼭짓점 좌표와 오른쪽 하단 꼭짓점 좌표로 변환하여 박스 꼭짓점 좌표 정보를 획득하고,복수의 프레임을 기준으로 상기 박스 꼭짓점 좌표 정보들을 비교하여 x좌표 기준 최소 값 상단 좌표와 최대 값 하단 좌표인 최소최대 좌표를 추출하고,상기 최소최대 좌표를 기준으로 크롭 영역을 설정하여 각 프레임을 크롭(crop)하는 것을 특징으로 하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 시스템
|
| 5 |
5
제3항에 있어서,상기 이미지 전처리부는,상기 인원이 두 사람 이상이라고 파악되되, 상기 바운딩 박스 간의 교집합 영역이 존재할 경우,상기 프레임 별로 교집합 영역이 존재하는 바운딩 박스들을 각각 왼쪽 상단 꼭짓점 좌표와 오른쪽 하단 꼭짓점 좌표로 변환하여 박스 꼭짓점 좌표 정보를 획득하고, 상기 프레임 별로 교집합 영역이 존재하는 바운딩 박스의 상기 박스 꼭짓점 좌표 정보들을 토대로 박스 영역의 x좌표 기준 최소 값 상단 좌표와 최대 값 하단 좌표인 박스 영역 좌표 정보를 추출하고,복수의 프레임을 기준으로 상기 박스 영역 좌표 정보들을 비교하여 x좌표 기준 최소 값 상단 좌표와 최대 값 하단 좌표인 최소최대 좌표를 추출하고,상기 최소최대 좌표를 기준으로 크롭 영역을 설정하여 각 프레임을 크롭(crop)하는 것을 특징으로 하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 시스템
|
| 6 |
6
제1항에 있어서,상기 행동 인식부는,행동 인식 모델을 통해 파악된 인원에 따라 상기 객체 이미지 데이터로부터 행동을 인식하여 위험 상황 여부를 판단하되,상기 행동 인식 모델은,상기 객체 이미지 데이터의 복수의 객체 프레임 중 일부를 입력 받아 공간 및 색에 대한 특징을 추출하는 Slow 모델;상기 Slow 모델 보다 많은 객체 프레임을 입력 받아 시간 변화에 따른 특징을 추출하는 Fast 모델 및상기 인원을 기준으로 상기 Slow 모델과 Fast 모델로부터 추출된 특징을 종합하여 행동을 인식하고, 인식된 행동에 따라 위험 상황 여부에 대한 판단을 수행하는 예측부를 포함하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 시스템
|
| 7 |
7
위험 감지 장치가 촬영부로부터 촬영된 영상을 수신 받아 복수의 프레임을 포함하는 이미지 데이터를 획득하는 이미지 추출단계;획득한 이미지 데이터에 블러 처리하는 블러 처리단계;블러 처리된 이미지 데이터에서 사람에 해당하는 객체를 검출하여 인원을 파악하고, 전처리를 통해 객체 이미지 데이터를 생성하는 객체 검출단계;파악된 인원에 따라 상기 객체 이미지 데이터로부터 행동을 인식하는 행동 인식단계 및인식된 행동에 따라 위험 상황 여부를 판단하는 상황 판단단계를 포함하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 방법
|
| 8 |
8
제7항에 있어서,상기 객체 검출단계는,블러 처리된 이미지 데이터의 프레임 별로 상기 객체에 대한 바운딩 박스(bounding box)를 추출하는 객체 추출단계 및추출된 바운딩 박스에 따라 인원을 파악하는 인원 확인단계를 포함하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 객체 검출단계는,상기 인원 확인단계에서 파악된 인원 정보가 한 사람일 경우,상기 프레임 별로 상기 바운딩 박스를 변환하여 박스 꼭짓점 좌표 정보를 획득하고, 상기 박스 꼭짓점 좌표 정보를 활용해 각 프레임을 크롭(crop)하여 상기 객체 이미지 데이터의 복수의 객체 프레임을 획득하는 제1 전처리단계를 더 포함하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 방법
|
| 10 |
10
제9항에 있어서,상기 제1 전처리단계는,상기 프레임 별로 상기 바운딩 박스를 왼쪽 상단 꼭짓점 좌표와 오른쪽 하단 꼭짓점 좌표로 변환하여 박스 꼭짓점 좌표 정보를 획득하는 제1 좌표 변환단계;복수의 프레임을 기준으로 상기 박스 꼭짓점 좌표 정보들을 비교하여 x좌표 기준 최소 값 상단 좌표와 최대 값 하단 좌표인 최소최대 좌표를 추출하고, 상기 최소최대 좌표를 기준으로 크롭 영역을 설정하는 제1 크롭영역 설정단계 및상기 크롭 영역에 따라 각 프레임을 크롭(crop)하여 복수의 객체 프레임을 획득하는 제1 크롭 단계를 포함하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 방법
|
| 11 |
11
제8항에 있어서,상기 객체 검출단계는,상기 인원 확인단계에서 파악된 인원 정보가 두 사람 이상일 경우,상기 프레임의 상기 바운딩 박스 간의 교집합 영역 여부를 확인하는 교집합영역 판단단계 및상기 바운딩 박스 간의 교집합 영역이 존재할 경우, 상기 프레임 별로 교집합 영역이 존재하는 바운딩 박스들을 변환하여 박스 꼭짓점 좌표 정보를 획득하고, 상기 교집합 영역이 존재하는 바운딩 박스들의 상기 박스 꼭짓점 좌표 정보를 활용해 각 프레임을 크롭(crop)하여 상기 객체 이미지 데이터의 객체 프레임을 획득하는 제2 전처리단계를 더 포함하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 방법
|
| 12 |
12
제11항에 있어서,상기 제2 전처리단계는,상기 프레임 별로 교집합 영역이 존재하는 바운딩 박스들을 각각 왼쪽 상단 꼭짓점 좌표와 오른쪽 하단 꼭짓점 좌표로 변환하여 박스 꼭짓점 좌표 정보를 획득하는 제2 좌표 변환단계;상기 프레임 별로 교집합 영역이 존재하는 바운딩 박스의 상기 박스 꼭짓점 좌표 정보들을 토대로 박스 영역의 x좌표 기준 최소 값 상단 좌표와 최대 값 하단 좌표인 박스 영역 좌표 정보를 추출하는 박스영역 추출단계;복수의 프레임을 기준으로 상기 박스 영역 좌표 정보들을 비교하여 x좌표 기준 최소 값 상단 좌표와 최대 값 하단 좌표인 최소최대 좌표를 추출하고, 상기 최소최대 좌표를 기준으로 크롭 영역을 설정하는 제2 크롭영역 설정단계 및상기 크롭 영역에 따라 각 프레임을 크롭(crop)하여 복수의 객체 프레임을 획득하는 제2 크롭 단계를 포함하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 방법
|
| 13 |
13
제7항에 있어서,상기 상황 판단단계에서 위험 상황으로 판단될 경우, 경보 장치를 작동시키거나 등록된 단말로 긴급 연락을 수행하는 경보 및 긴급연락 단계를 더 포함하는 행동인식 기반 위험 상황 감지 방법
|
