초록 ▼

본 발명은 수영장에서 이용객들이 뛰어다님으로 인해 발생하는 사고를 미연에 방지할 수 있도록 CCTV를 이용하여 모니터링하는 시스템에 관한 것으로, 수영장의 CCTV 영상을 활용하여 위험상황을 차영상 기법으로 감지/검출하고 이런 경우 CCTV 관제용 영상에 위험상황 영역을 표시하게 하여 딥러닝 영상처리 알고리즘을 통해 임계값을 정하여 위험도 수위를 정하여 반복적인 학습을 통해 보다 더 정교한 위험 영상을 스스로 판단하여 알람을 발생하도록 하여 관리자에게 관리주의를 하도록 하며, 또한 통신망을 이용하여 지정된 사용자의 스마트폰에 영상과

본 발명은 수영장에서 이용객들이 뛰어다님으로 인해 발생하는 사고를 미연에 방지할 수 있도록 CCTV를 이용하여 모니터링하는 시스템에 관한 것으로, 수영장의 CCTV 영상을 활용하여 위험상황을 차영상 기법으로 감지/검출하고 이런 경우 CCTV 관제용 영상에 위험상황 영역을 표시하게 하여 딥러닝 영상처리 알고리즘을 통해 임계값을 정하여 위험도 수위를 정하여 반복적인 학습을 통해 보다 더 정교한 위험 영상을 스스로 판단하여 알람을 발생하도록 하여 관리자에게 관리주의를 하도록 하며, 또한 통신망을 이용하여 지정된 사용자의 스마트폰에 영상과 알람을 전달하여 위험상황에 빠르게 대응 조치를 할 수 있도록 하는 것을 특징으로 한다.

대표청구항 ▼

영상 입력부(101)를 통해 CCTV 영상을 수집하고 영상 처리부(102)에서 처리를 수행하되, 영상 처리부(102)에서는 차영상 기법을 이용한 차영상 처리부(103)와 객체 추적부(104)에 의한 객체 추적을 수행하고 추적된 사람의 속도를 계산하고 위험상항을 감지하는 처리과정을 수행하며, 이후 딥러닝 영상처리 알고리즘을 수행하는 딥러닝부(105)을 통해 위험상황을 판단하고, 위험상황의 사람이 감지될 경우 통신모듈(106)과 네트워크(107)를 통해 관제서버(108)로 영상과 알람을 전송하고 서버에서 모니터링 프로그램(109)과 스

영상 입력부(101)를 통해 CCTV 영상을 수집하고 영상 처리부(102)에서 처리를 수행하되, 영상 처리부(102)에서는 차영상 기법을 이용한 차영상 처리부(103)와 객체 추적부(104)에 의한 객체 추적을 수행하고 추적된 사람의 속도를 계산하고 위험상항을 감지하는 처리과정을 수행하며, 이후 딥러닝 영상처리 알고리즘을 수행하는 딥러닝부(105)을 통해 위험상황을 판단하고, 위험상황의 사람이 감지될 경우 통신모듈(106)과 네트워크(107)를 통해 관제서버(108)로 영상과 알람을 전송하고 서버에서 모니터링 프로그램(109)과 스마트폰(110)에 전달하여 위험상황을 알려주며,영상 처리부의 처리과정은 수영장 내에 있는 영상 장치(CCTV)를 통해 영상을 수신하는 단계(201);이후 차영상 기법을 이용하여 고속으로 영상처리를 수행하여 사람을 추적하는 단계(202);추적된 사람의 속도를 계산하고, 딥러닝 영상처리 알고리즘을 통해 위험도 임계값을 설정하여 위험상황 발생을 확인하는 단계(203);사람의 속도와 위험상황을 감지하여 속도가 뛰는 수준의 속도거나 위험상황인 경우 모니터링 프로그램과 스마트폰 어플리케이션 CCTV 영상에 해당 사람을 표시하고 알람을 울리는 단계(204);로 이루어지며,딥러닝 영상처리 알고리즘을 수행하는 딥러닝부는 LSTM(Long short-term memory networks) 신경망으로 구성되며, LSTM의 영상 입력은 CCTV 영상에서 영상처리에서 검출된 사람의 영상을 이용하고, 입력층에 입력되는 영상 데이터들은 시퀀스 데이터로 구성되며, 딥러닝부의 LSTM 신경망의 학습과 감지를 통해 사람의 행동을 판단하여 위험 행동 사람을 검출하고 반복 수행을 통해 시스템이 더 정확한 상황을 판단하도록 하며,학습은 역전파(Backpropagation) 알고리즘을 이용하여 딥러닝을 학습하는 것을 특징으로 하는 CCTV 영상을 이용하여 수영장에서 뛰는 사람을 감시하는 모니터링 및 안전경보 시스템.