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KR101858396B1 - Intelligent intrusion detection system - Google Patents

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KR101858396B1
KR101858396B1 KR1020170063651A KR20170063651A KR101858396B1 KR 101858396 B1 KR101858396 B1 KR 101858396B1 KR 1020170063651 A KR1020170063651 A KR 1020170063651A KR 20170063651 A KR20170063651 A KR 20170063651A KR 101858396 B1 KR101858396 B1 KR 101858396B1
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KR
South Korea
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image
camera module
camera
surveillance area
area
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KR1020170063651A
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Korean (ko)
Inventor
김도연
Original Assignee
순천대학교 산학협력단
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
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Publication date
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Abstract

개시된 기술은 기능형 침입 탐지 시스템에 관한 것으로, 보안시설을 포함하는 감시영역의 영상을 촬영하여 상기 감시영역에 진입하는 객체를 감시하는 카메라모듈; 및 상기 촬영된 감시영역의 영상 위에 가상펜스를 설정하고 상기 객체가 침입자인지 식별하여 식별 결과에 따라 경보를 발생하고, 상기 객체의 이동경로 및 움직임을 추적하도록 상기 카메라모듈에 제어신호를 전송하는 제어모듈;을 포함한다. 따라서 시스템이 감시영역 내 침입한 객체의 신분이나 움직임을 파악하여 상황에 따라 경보를 발생하는 효과를 제공한다.The present invention relates to a functional intrusion detection system, and more particularly, to a camera module for capturing an image of a surveillance area including a security facility and monitoring an object entering the surveillance area; And a control unit for setting a virtual fence on the image of the photographed surveillance area, identifying an object as an intruder, generating an alarm according to the identification result, and transmitting a control signal to the camera module to track the movement path and the motion of the object Module. Therefore, the system grasps the identity or movement of the intruding object in the surveillance area, and provides an alarm generating effect according to the situation.

Description

지능형 침입 탐지 시스템 {INTELLIGENT INTRUSION DETECTION SYSTEM} [0001] INTELLIGENT INTRUSION DETECTION SYSTEM [0002]

개시된 기술은 가상 펜스를 이용하여 보안시설에 대한 칩입을 방지하는 지능형 침입 탐지 시스템에 관한 것이다.The disclosed technique relates to an intelligent intrusion detection system that uses a virtual fence to prevent intrusion into a security facility.

학교나 관공서와 같이 건물 내부인을 보호하거나 외부인과 구별하기 위한 건물에서는 담벼락이나 바리케이트와 같이 물리적인 구조물을 이용하여 건물 내부와 외부의 경계를 명확히 하고 있다. 그러나 최근에는 이러한 물리적 구조물에 대한 효율성이 그리 높지않고, 미관상으로도 좋지못한 영향을 주기 때문에 점차 높이가 낮아지거나 씨씨티비와 같은 다른 종류의 경보시스템을 갖추는 방향으로 변경되고 있다. 이러한 변경흐름에 따라 최근에는 물리적인 구조물이 아예 없는 수준으로 변화하고 도처에 씨씨티비 및 방범시스템 등이 배치되고 있는 상황이다.In buildings such as schools and government offices that protect inside the building or distinguish them from outside people, physical structures such as walls and barricades are used to clarify the boundary between inside and outside of the building. In recent years, however, the efficiency of these physical structures is not so high, and it has been changed to be equipped with other kinds of alarm systems such as a lowering of the height or a cc TV due to a bad effect on aesthetics. In accordance with this change, the physical structure has not changed at all, and ccTV and crime prevention systems are being deployed everywhere.

한편, 이러한 방범시스템은 일반적으로 건물이나 보안시설의 주변에 소정의 영역을 커버할 수 있는 센서를 이용해서 외부인의 침입을 감지하고 있다. 예컨대, 건물의 주변에 인체를 감지할 수 있는 적외선센서 및 씨씨티비를 배치하고 센서가 인체에 대응되는 열을감지하면 해당 방향으로 씨씨티비를 제어해서 영상을 획득하고 관리자가 이를 토대로 침입자인지 내부사람인지를 파악할 수 있다. 물론, 건물 내부의 구획마다 지문이나 얼굴을 감지하는 시스템을 구축할 수도 있다.Meanwhile, such a crime prevention system generally detects an intruder by using a sensor that can cover a predetermined area around a building or a security facility. For example, when an infrared sensor and a cc TV are placed around a building to detect a human body, and the sensor detects heat corresponding to the human body, the image is acquired by controlling the cc tv in that direction. Can be understood. Of course, it is also possible to construct a system that detects fingerprints and faces for each compartment inside the building.

그러나, 이러한 방식은 관리자가 현장 인근에 항상 대기해야만하는 단점이 있다. 예컨대, 제어반을 통해 침입에 따른 경보가 수신되면 씨씨티비를 수동으로 제어하거나 제어반의 화면을 통해 표시되는 씨씨티비의 영상을 보고 침입자인지 내부사람인지를 확인할 수 있다. 이러한 방식은 침입탐지에 대해서는 높은 정확도를 제공할 수는 있겠지만 영상에 촬영된 객체가 침입자인자 아닌지를 판단하는데 있어서는 다소 낮은 효율성을 보인다.However, this approach has the disadvantage that the administrator must always wait near the site. For example, if an alarm is received by the control panel through the control panel, the user can manually control the CCTV or view the image of the CCTV displayed on the screen of the control panel to check whether the user is an intruder or an internal person. Although this method can provide high accuracy for intrusion detection, it shows a somewhat low efficiency in determining whether the object photographed in the image is an intruder parameter.

물리적인 구조물 대신 센서를 이용하여 침입을 탐지하는 종래기술로는 한국 공개특허 10-2013-0130958호(발명의 명칭 : 전자 펜스 시스템)가 있다. 상기 종래기술을 참조하면 가상의 펜스를 이용하여 감시영역 안에 침입자가 들어오는 것을 감지하는 기술에 대해 개시하고 있다. 그러나 감시영역 안에 들어온 사람이 침입자인지 지나가는 행인지를 구분하는데 있어서는 역시 관리자가 직접 필터링해야하는 문제점이 있다.Korean Patent Laid-Open No. 10-2013-0130958 entitled " Electronic fence system " is known as a conventional technology for detecting an intrusion using a sensor instead of a physical structure. Referring to the related art, there is disclosed a technique for detecting an intruder entering a surveillance area using a virtual fence. However, there is a problem that the administrator has to directly filter the distinction between the intruder and the passing person.

개시된 기술은 영상에 기반한 가상 펜스를 이용하여 보안시설에 대한 칩입을 방지하고 시스템이 침입자를 구별하는 지능형 침입 탐지 시스템을 제공하는데 있다.The disclosed technique is to provide an intelligent intrusion detection system that uses a video-based virtual fence to prevent intrusion into a security facility and to distinguish an intruder from the system.

상기의 기술적 과제를 이루기 위하여 개시된 기술의 제 1 측면은 보안시설을 포함하는 감시영역의 영상을 촬영하여 상기 감시영역에 진입하는 객체를 감시하는 카메라모듈 및 상기 촬영된 감시영역의 영상 위에 가상펜스를 설정하고 상기 객체가 침입자인지 식별하여 식별 결과에 따라 경보를 발생하고, 상기 객체의 이동경로 및 움직임을 추적하도록 상기 카메라모듈에 제어신호를 전송하는 제어모듈을 포함하는 지능형 침입 탐지 시스템을 제공하는데 있다.According to a first aspect of the present invention, there is provided a camera module for capturing an image of a surveillance area including a security facility and monitoring an object entering the surveillance area, And a control module for identifying the intruder as an object, generating an alarm according to the identification result, and transmitting a control signal to the camera module to track the movement path and the motion of the object, in an intelligent intrusion detection system .

개시된 기술의 실시 예들은 다음의 장점들을 포함하는 효과를 가질 수 있다. 다만, 개시된 기술의 실시 예들이 이를 전부 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다. Embodiments of the disclosed technique may have effects that include the following advantages. It should be understood, however, that the scope of the disclosed technology is not to be construed as limited thereby, since the embodiments of the disclosed technology are not meant to include all such embodiments.

개시된 기술의 일 실시예에 따르면 지능형 침입 탐지 시스템은 시스템이 감시영역 내 침입한 객체를 직접 판별하여 경보를 발생하는 장점이 있다.According to an embodiment of the disclosed technology, the intelligent intrusion detection system has an advantage that the system directly detects an intruding object in the surveillance area and generates an alarm.

또한, 서로 다른 종류의 카메라로 촬영한 복수개의 영상을 이용하여 객체의 신분이나 종류를 정확하게 식별하는 효과가 있다.Also, there is an effect of accurately identifying the identity or type of an object by using a plurality of images photographed by different kinds of cameras.

또한, 사전경보영역을 설정하고 영역 내 객체의 움직임 및 이동방향을 추적하여 정확하게 경보를 발생시키는 장점이 있다.In addition, there is an advantage of setting the advance alarm area and tracking the movement and movement direction of the object in the area to generate an alarm accurately.

도 1은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 지능형 침입 탐지 시스템에 대한 블록도이다.
도 2는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 지능형 침입 탐지 시스템의 동작흐름을 나타낸 도면이다.
도 3은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 가상펜스를 생성하는 것을 나타낸 도면이다.
도 4는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 보안시설 주변에 감시영역을 설정한 것을 나타낸 도면이다.
도 5는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 사전경보영역을 나타낸 도면이다.
1 is a block diagram of an intelligent intrusion detection system in accordance with one embodiment of the disclosed technology.
2 is a flowchart illustrating an operation of an intelligent intrusion detection system according to an embodiment of the disclosed technology.
3 is a diagram illustrating the creation of a virtual fence in accordance with one embodiment of the disclosed technique.
4 is a view illustrating setting of a surveillance area around a security facility according to an embodiment of the disclosed technology.
5 is a diagram illustrating a prior alert area in accordance with one embodiment of the disclosed technique.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는 바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.While the invention is susceptible to various modifications and alternative forms, specific embodiments thereof are shown by way of example in the drawings and will herein be described in detail. It should be understood, however, that the invention is not intended to be limited to the particular embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention.

제 1, 제 2, A, B 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 해당 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않으며, 단지 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 예를 들어, 본 발명의 권리 범위를 벗어나지 않으면서 제 1 구성요소는 제 2 구성요소로 명명될 수 있고, 유사하게 제 2 구성요소도 제 1 구성요소로 명명될 수 있다. 및/또는 이라는 용어는 복수의 관련된 기재된 항목들의 조합 또는 복수의 관련된 기재된 항목들 중의 어느 항목을 포함한다.The terms first, second, A, B, etc., may be used to describe various components, but the components are not limited by the terms, but may be used to distinguish one component from another . For example, without departing from the scope of the present invention, the first component may be referred to as a second component, and similarly, the second component may also be referred to as a first component. And / or < / RTI > includes any combination of a plurality of related listed items or any of a plurality of related listed items.

본 명세서에서 사용되는 용어에서 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 해석되지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 그리고 "포함한다" 등의 용어는 설시된 특징, 개수, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 의미하는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 개수, 단계 동작 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.It is to be understood that the singular < RTI ID = 0.0 > terms < / RTI > used herein should be interpreted to include a plurality of representations unless the context clearly dictates otherwise. And "comprises ", when used in this specification, specify the presence of stated features, numbers, steps, operations, elements, parts, or combinations thereof, Or combinations thereof, as a matter of course.

도면에 대한 상세한 설명을 하기에 앞서, 본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능 별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. Before describing the drawings in detail, it is to be clarified that the division of constituent parts in this specification is merely a division by main functions of each constituent part. That is, two or more constituent parts to be described below may be combined into one constituent part, or one constituent part may be divided into two or more functions according to functions that are more subdivided.

그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석되어야 할 것이다.In addition, each of the constituent units described below may additionally perform some or all of the functions of other constituent units in addition to the main functions of the constituent units themselves, and that some of the main functions, And may be carried out in a dedicated manner. Accordingly, the presence or absence of each component described in this specification should be interpreted as a function.

도 1은 개시된 기술의 일 실시예에 따른 지능형 침입 탐지 시스템에 대한 블록도이다. 그리고 도 2는 개시된 기술의 일 실시예에 따른 지능형 침입 탐지 시스템의 동작흐름을 나타낸 도면이다. 도 1 및 도 2를 참조하면 지능형 침입 탐지 시스템(100)은 카메라모듈(110), 제어모듈(120)을 포함한다. 그리고 제어모듈(120)은 관리자 단말기(130)에 경보를 전송한다.1 is a block diagram of an intelligent intrusion detection system in accordance with one embodiment of the disclosed technology. And FIG. 2 is a flowchart illustrating an operation of the intelligent intrusion detection system according to an embodiment of the disclosed technology. Referring to FIGS. 1 and 2, the intelligent intrusion detection system 100 includes a camera module 110 and a control module 120. The control module 120 transmits an alarm to the administrator terminal 130.

카메라모듈(110)은 감시영역에 대한 영상을 촬영한다. 일 실시예로, 카메라모듈(110)은 보안시설 주변에 설정된 감시영역을 포함하는 영상을 미리 설정된 주기에 따라 지속적으로 촬영할 수 있다. 여기에서 감시영역은 통상의 보안시스템이 그러하듯 보안시설 주변을 둘러싸는 형태로 형성된다. 예컨대, 도 4에 도시한 바와 같이 중앙에 보안시설(400)이 존재한다면, 그 주변의 일정 반경을 둘러싸는 형태로 감시영역(401)이 존재할 수 있다. 그리고 특정 경계선을 기준으로 보안시설과 인접한 영역을 감시영역(401)으로 설정하고 그 바깥 영역을 비감시영역(402)로 설정할 수 있다. 물론, 감시영역(401) 및 비감시영역(402)은 실제로 영상에 물리적으로 표시가 되는 것은 아니지만 가상펜스나 사전경보영역을 설정하기 위한 일종의 가이드라인 정도로 이용하는 것이 바람직하다. The camera module 110 captures an image of the surveillance area. In one embodiment, the camera module 110 may continuously photograph an image including a surveillance area set around the security facility according to a predetermined period. Here, the surveillance area is formed so as to surround the perimeter of the security facility as in a normal security system. For example, if the security facility 400 exists in the center as shown in FIG. 4, the surveillance area 401 may surround the certain radius of the surveillance area 401. The area adjacent to the security facility may be set as the surveillance area 401 and the area outside the security area may be set as the surveillance area 402 based on the specific boundary line. Of course, the surveillance area 401 and the non-surveillance area 402 are not physically displayed on the image but are preferably used as a kind of guide line for setting a virtual fence or a prior alert area.

한편, 카메라모듈(110)은 서로 다른 종류의 카메라들을 포함한다. 예컨대, 복수개의 카메라가 구비되는데 일부는 열화상 카메라(111)이고 나머지는 광학 카메라(112)일 수 있다. 카메라모듈(110)은 각각의 카메라로부터 촬영되는 영상을 하나로 정합하여 객체가 무엇인지를 판단할 수 있는 데이터로 변환할 수 있다.Meanwhile, the camera module 110 includes different kinds of cameras. For example, a plurality of cameras may be provided, some of which may be a thermal camera 111 and others may be an optical camera 112. The camera module 110 may convert the captured images into data that can be used to determine what the object is.

일 실시예로, 카메라모듈(110)은 이기종 카메라로부터 촬영된 두 개의 영상을 소정의 알고리즘을 이용하여 하나로 정합시킬 수 있다. 만약 상술한 바와 같이 이기종 카메라가 열화상 카메라(111)와 광학 카메라(112)라고 가정한다면, 열화상 카메라(111)는 객체의 온도분포에 대한 영상을 촬영할 수 있고, 광학 카메라(112)는 객체의 외형에 대한 영상을 촬영할 수 있다. 하나씩 살펴보면 열화상 카메라(111)로 촬영한 온도에 대한 정보를 포함하는 영상만으로는 객체가 무엇인지 특정하기 어렵고, 광학 카메라(112)로 촬영한 영상 역시 외부환경에 따라 그 모습이 다르게 촬영될 수 있고 광학 카메라(112)로 촬영하는 영상의 특성 상 여러 가지 요인에 의해 영상에 노이즈나 왜곡이 발생할 가능성 또한 높기 때문에 한가지 영상만으로는 객체를 특정하는 것이 어렵다. 그러나 객체의 온도분포와 외형에 대한 정보를 하나로 병합하면 하나의 영상을 통해 객체를 파악하는 것보다 정확도를 높이는 것이 가능하다.In one embodiment, the camera module 110 may match two images captured from different types of cameras using a predetermined algorithm. If the heterogeneous camera is assumed to be the thermal camera 111 and the optical camera 112 as described above, the thermal imaging camera 111 can take an image of the temperature distribution of the object, It is possible to take an image of the external shape of the camera. It is difficult to specify the object by only the image including the temperature taken by the thermal imaging camera 111. The image taken by the optical camera 112 may also be photographed differently depending on the external environment Since there is a high possibility that noise or distortion occurs in an image due to various factors due to characteristics of an image photographed by the optical camera 112, it is difficult to specify an object with only one image. However, if the information on the temperature distribution and appearance of an object are merged into one, it is possible to improve the accuracy of the object by grasping the object through a single image.

또한, 다른 일 실시예로, 카메라모듈(110)은 열화상 카메라(111)로 촬영한 영상에서 객체로 추정되는 경계선과 광학 카메라(112)로 촬영한 영상에서 객체로 추정되는 경계선을 하나로 합쳐서 객체의 형태나 종류를 불특정다수에서 특정한 소수로 좁힐 수 있다. 그리고 미리 저장된 여러 가지 종류의 객체들에 대한 정보와 매칭시켜서 촬영된 객체가 무엇인지 판단할 수 있는 데이터로 변환할 수 있다.In addition, in another embodiment, the camera module 110 combines the boundary line estimated as an object in the image photographed by the thermal imaging camera 111 and the boundary line estimated as an object in the image photographed by the optical camera 112, Can be narrowed to a specific prime number from an unspecified number. In addition, it is possible to convert the data into data that can be used to determine what the photographed object is by matching information on various types of objects stored in advance.

제어모듈(120)은 카메라모듈(110)이 정합한 영상을 수신하여 객체가 침입자인지 아닌지 식별한다. 일 실시예로, 제어모듈(120)은 카메라모듈(110)로부터 객체에 대한 영상을 연속으로 수신하고, 상기 연속되는 영상에 딥러닝 연산을 수행하여 특징점을 추출하고, 상기 특징점과 데이터베이스에 기 저장된 객체정보를 비교하여 상기 객체가 칩입자인지 야생동물인지 판단할 수 있다. 일 실시예로, 제어모듈(120)은 특징점 추출부(122)와 데이터베이스(123)를 포함하고, 데이터베이스(123)에는 미리 특정 객체에 대한 정보를 다수 저장하고 있고, 카메라모듈(110)에서 영상이 전송되면 특징점 추출부(122)에서 영상에 포함된 객체에 대한 특징점들을 추출하여 데이터베이스(123)에 저장된 복수개의 객체정보들과 매칭시켜서 유사도가 높은 것을 찾을 수 있다. The control module 120 receives the matching image of the camera module 110 and identifies whether the object is an intruder or not. In one embodiment, the control module 120 continuously receives an image of an object from the camera module 110, performs a deep learning operation on the continuous image to extract the feature points, and stores the feature points and the pre- The object information may be compared to determine whether the object is a chip particle or a wild animal. In one embodiment, the control module 120 includes a feature point extractor 122 and a database 123. The database 123 stores a plurality of information about a specific object in advance, The minutiae point extraction unit 122 extracts the minutiae points of the object included in the image and matches the plurality of object information stored in the database 123 to find the one having a high degree of similarity.

다른 일 실시예로, 제어모듈(120)은 카메라모듈(110)로부터 객체에 대한 연속적인 영상을 일정 시간동안 수신하고, 상기 연속되는 영상에 딥러닝 연산을 수행하여 특징점을 추출하고, 상기 특징점과 데이터베이스(123)에 기 저장된 객체정보를 비교하여 상기 객체가 칩입자인지 야생동물인지 판단할 수도 있다. 제어모듈(120)은 객체의 특징점을 추출하여 해당 객체에 대한 크기나 외형의 특징적인 부분을 추출하고 이를 기 저장된 객체정보와 비교함으로써 촬영된 객체가 무엇인지를 식별하는 것이 가능하다. In another embodiment, the control module 120 receives a continuous image of the object from the camera module 110 for a predetermined time, performs a deep learning operation on the continuous image to extract the feature point, The object information stored in the database 123 may be compared to determine whether the object is a chip particle or a wild animal. The control module 120 can extract the feature points of the object, extract characteristic portions of the size and the appearance of the object, and compare the extracted characteristic points with the pre-stored object information, thereby identifying what the object is photographed.

여기에서 제어모듈(120)은 식별된 객체가 사람이라면 해당 객체를 침입자라고 판단할 수 있다. 일반적으로 야생동물이나 비 생물체는 보안시설에 심각한 위해를 가한다기 보다는 단순히 환경적인 요인에 의해서 외부에서 감시영역 안으로 들어왔을 경우가 많은데 관리자가 이를 전부 체크한다는 것은 보안성을 강화한다는 측면에 있어서는 좋을 수 있겠으나 효율성 측면에서는 바람직하지 않으므로 개시된 기술에서는 객체가 침입자로 인식되었을 경우에 관리자가 체크할 수 있도록 동작한다.Here, the control module 120 may determine that the object is an intruder if the identified object is a person. In general, wildlife and non-living things often come from the outside into the surveillance area simply by environmental factors, rather than causing serious harm to security facilities. However, since it is not preferable from the viewpoint of efficiency, the disclosed technology operates so that the administrator can check if the object is recognized as an intruder.

한편, 제어모듈(120)은 카메라모듈(110)이 객체를 감시하기 전에 미리 감시영역에 대한 영상을 수신하는 것이 바람직하다. 그리고 기 수신된 영상 위에 관리자로부터 복수개의 좌표를 입력받아 가상펜스를 설정하는 것이 가능하다. 이하의 도 3을 참조하면 제어모듈(120)은 복수개의 좌표들에 대한 정보를 입력받는다. 일 실시예로, 인터페이스(121)를 통해 관리자가 특정 좌표를 입력하면 이 값을 전달받아 가상 펜스를 생성하기 위한 정보로 이용할 수 있다. 여기에서 복수개의 좌표들은 경보용 센서가 배치되는 지점과 동일한 위치를 입력할 수 있다. Meanwhile, it is preferable that the control module 120 receives the image of the surveillance area before the camera module 110 monitors the object. It is also possible to set a virtual fence by receiving a plurality of coordinates from the manager on the previously received image. 3, the control module 120 receives information on a plurality of coordinates. In one embodiment, when an administrator inputs a specific coordinate through the interface 121, the user can receive this value and use it as information for generating a virtual fence. Here, the plurality of coordinates can be input at the same position as the position at which the alarm sensor is disposed.

제어모듈(120)은 카메라모듈(110)이 객체를 촬영하기 이전에 미리 카메라모듈이 촬영한 특정 영역에 대한 영상을 미리 수신하고, 특정 영역에 대한 영상에 가상의 경계선을 배치하는 것으로 가상 펜스를 생성할 수 있다. 가상 펜스는 인터페이스(121)를 통해 시스템(100)의 관리자가 입력하는 좌표들을 기반으로 생성되는데 이 때 보안시설(400)을 포함한 특정 영역에 대한 영상이 화면에 표시되고 이 화면 상에서 관리자가 좌표를 입력할 수 있다. The control module 120 receives the image of the specific region previously photographed by the camera module before the camera module 110 photographs the object, arranges a virtual boundary line on the image of the specific region, Can be generated. The virtual fence is generated based on the coordinates input by the administrator of the system 100 through the interface 121. At this time, an image for a specific area including the security facility 400 is displayed on the screen, Can be input.

물론 센서의 위치와 전혀 관계없이 임의의 기점을 좌표로 입력할 수도 있다. 그리고 제어모듈(120)은 각 좌표 사이를 보간하는 방법으로 가상 펜스(301)를 생성한다. 예컨대, 스플라인 보간법과 같이 어느 하나의 좌표점과 다른 좌표점 사이를 부드러운 곡선으로 연결하여 가상 펜스(301)를 생성할 수 있다. 이는 단순히 직선으로 좌표점들을 연결하게 되면 시스템(100)의 관리자가 인터페이스(121)를 통해 이러한 좌표들을 입력할 시 많은 수의 좌표점이 요구되는 반면 연결선을 보간하여 곡선으로 처리하게 되면 상대적으로 훨씬 적은 수의 좌표점을 입력하는 것으로 가상 펜스(301)를 생성할 수 있기 때문이다. Of course, any origin can be input as coordinates regardless of the position of the sensor. Then, the control module 120 generates the virtual fence 301 by interpolating between the coordinates. For example, as in the spline interpolation method, a virtual fence 301 can be generated by connecting a coordinate point and another coordinate point with a smooth curve. This is because when a coordinate point is simply connected by a straight line, a large number of coordinate points are required when an administrator of the system 100 inputs these coordinates through the interface 121, This is because the virtual fence 301 can be generated by inputting the coordinate point of the number.

한편, 이와 같이 가상 펜스(301)가 생성되면 시스템(100)은 도 4에 도시된 바와 같이 가상 펜스(301)를 기준으로 보안시설(400)에 인접하는 영역을 감시영역(401)로 설정하고, 바깥쪽 영역을 비감시영역(402)로 설정한다. 감시영역(401)은 센서가 객체를 감지할 수 있는 범위를 벗어나게 되면 객체 감지에 따른 음영구간이 발생할 수 있으므로 가상 펜스(301)을 보안시설(400)과 적당한 거리에 생성하는 것이 바람직하다.When the virtual fence 301 is generated as described above, the system 100 sets a region adjacent to the security facility 400 as a surveillance region 401 based on the virtual fence 301 as shown in FIG. 4 , And sets the outer area to the non-monitoring area (402). When the sensor is out of the range where the object can be detected, the monitoring area 401 may generate a shadow interval according to the object detection, so that it is preferable to generate the virtual fence 301 at a proper distance from the security facility 400.

한편 제어모듈(120)은 감시영역에 침입한 객체를 침입자로 식별할 경우, 해당 객체의 움직임이나 이동방향을 체크하기 위해서 카메라모듈(110)에 제어신호를 전송하여 객체를 추적한다. 일 실시예로, 제어모듈(120)은 가상 펜스를 이용하여 감시영역과 비 감시영역을 구분하면, 카메라모듈(110)을 통해 객체가 비 감시영역에서 감시영역으로 들어올 수 있으므로 카메라모듈(110)에 제어신호를 전송하여 객체의 이동경로를 추적할 수 있다.On the other hand, when the control module 120 identifies an intruder as an intruder, the control module 120 transmits a control signal to the camera module 110 to track the object in order to check the movement or direction of the object. In one embodiment, when the control module 120 distinguishes the surveillance area from the non-surveillance area using the virtual fence, the camera module 110 can access the surveillance area from the non- It is possible to track the movement path of the object.

한편, 제어모듈(120)은 감시영역에서 가상펜스와 인접하는 일부의 영역을 사전경보영역으로 설정하는 것이 가능하다. 예컨대, 도 5를 통해 도시하는 바와 같이 가상 펜스를 기준으로 사전감시영역1(501)과 사전감시영역2(502)를 더 설정할 수 있다. 그리고 둘 중에 어느 하나 또는 둘다 사전경보영역으로 시스템(100)에 입력하여 이 영역 안에 객체가 들어오면 카메라모듈(110)을 제어하여 객체의 이동경로 및 움직임을 추적할 수 있다. On the other hand, the control module 120 can set a part of the area adjacent to the virtual fence in the surveillance area as the advance alarm area. For example, as shown in FIG. 5, the pre-monitoring area 1 501 and the pre-monitoring area 2 502 can be further set based on the virtual fence. When either or both of the two are inputted into the system 100 as the advance warning area and an object is entered in this area, the camera module 110 can be controlled to track the movement path and movement of the object.

일 실시예로, 카메라모듈(110)이 S210 단계에 따라 감시영역의 영상을 촬영하고, S220 단계에 따라 촬영한 영상을 전송할 수 있다. 그리고 제어모듈(120)은 영상을 수신하면 S230 단계에 따라 수신된 영상에서 객체를 식별한다. 만약 식별된 객체가 침입자라면 S240 단계에 따라 경보를 발생할 수 있다. 그리고 S250 단계에 따라 침입자로 식별된 객체의 움직임이나 이동방향을 추적하기 위해서 S250 단계에 따라 카메라모듈(120)로 제어신호를 전송할 수 있다.In one embodiment, the camera module 110 captures an image of the surveillance area according to step S210, and transmits the captured image according to step S220. When the control module 120 receives the image, the control module 120 identifies the object in the received image according to step S230. If the identified object is an intruder, an alarm may be generated in step S240. In step S250, a control signal may be transmitted to the camera module 120 in step S250 in order to track the movement or direction of the object identified as the intruder.

만약, 객체가 침입자로 판별되지 않았다 하더라도 사전경보영역에서 보안시설이 위치하는 방향으로 이동하여 감시영역 안으로 들어왔다면, 제어모듈(120)은 경보를 발생할 수 있다. If the object has not been identified as an intruder, the control module 120 may generate an alert if the security facility moves in the direction of the location of the security facility in the advance alarm zone and enters the monitoring zone.

한편, 경보를 발생시키는데 있어서, 제어모듈(120)은 보안시설에 접근하려하는 침입자와 관리자의 단말기(130)에 경보를 발생시킨다. 일 실시예로, 보안시설에 접근하려하는 침입자가 들을 수 있도록 현장에 배치된 센서나 스피커로 경보음을 출력할 수 있다. 그리고 관리자 단말기(130)에는 침입자를 감지했다는 경보메시지를 전송할 수 있다. 따라서, 시스템(100)이 자체적으로 객체가 침입자인지 식별하고 상황에 따라 경보를 발생하여 보안시스템의 정확성을 높이고 보안 관리자의 업무효율성을 증대시키는 장점이 있다.On the other hand, in generating an alarm, the control module 120 generates an alarm to the intruder and the terminal 130 of the administrator to access the security facility. In one embodiment, an audible alarm may be output to a sensor or speaker disposed on site to allow an intruder to access the security facility. The administrator terminal 130 may transmit an alarm message indicating that an intruder has been detected. Accordingly, the system 100 itself has an advantage of increasing the accuracy of the security system and increasing the efficiency of the security manager by identifying whether the object is an intruder and generating an alarm according to the situation.

개시된 기술의 일 실시예에 따른 지능형 침입 탐지 시스템은 이해를 돕기 위하여 도면에 도시된 실시 예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 분야에서 통상적 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시 예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 개시된 기술의 진정한 기술적 보호범위는 첨부된 특허청구범위에 의해 정해져야 할 것이다.Although the intelligent intrusion detection system according to an embodiment of the disclosed technology has been described with reference to the embodiments shown in the drawings in order to facilitate understanding, it is to be understood that those skilled in the art will appreciate that various modifications, It will be appreciated that other equivalent embodiments are possible. Accordingly, the true scope of protection of the disclosed technology should be determined by the appended claims.

100 : 지능형 침입 탐지 시스템 110 : 카메라모듈
111 : 열화상 카메라 112 : 광학 카메라
120 : 제어모듈 121 : 인터페이스
122 : 특징점 추출부 123 : 데이터베이스
130 : 관리자 단말기
100: intelligent intrusion detection system 110: camera module
111: thermal imaging camera 112: optical camera
120: control module 121: interface
122: feature point extracting unit 123:
130: administrator terminal

Claims (9)

보안시설을 포함하는 감시영역의 영상을 촬영하여 상기 감시영역에 진입하는 객체를 감시하는 카메라모듈; 및
상기 촬영된 감시영역의 영상 위에 가상펜스를 설정하고 상기 객체가 침입자인지 식별하여 식별 결과에 따라 경보를 발생하고, 상기 객체의 이동경로 및 움직임을 추적하도록 상기 카메라모듈에 제어신호를 전송하는 제어모듈;을 포함하되,
상기 카메라모듈은 상기 객체를 촬영하기 이전에 상기 감시영역의 영상을 촬영하여 상기 제어모듈에 전송하고,
상기 제어모듈은 소정의 화면을 통해 제공되는 인터페이스를 이용하여 상기 감시영역 상에 복수개의 좌표가 입력되면 상기 복수개의 좌표 사이를 곡선으로 보간하여 상기 감시영역의 영상 위에 가상의 경계선을 생성함으로써 상기 가상펜스를 설정하고, 상기 가상펜스와 인접하는 일부의 영역을 사전경보영역으로 분류하고 상기 사전경보영역에 상기 객체가 침입하면 상기 카메라모듈을 제어하여 상기 객체의 이동경로 및 움직임을 추적하고, 상기 객체가 상기 사전경보영역에서 상기 보안시설이 위치하는 방향으로 이동하면 상기 경보를 발생하는 지능형 침입 탐지 시스템.
A camera module for capturing an image of a surveillance area including a security facility and monitoring an object entering the surveillance area; And
A control module for setting a virtual fence on an image of the photographed surveillance area, generating an alarm according to an identification result of identifying the object as an intruder, and transmitting a control signal to the camera module to track a movement path and a movement of the object, ≪ / RTI >
Wherein the camera module captures an image of the surveillance region before capturing the object and transmits the image to the control module,
Wherein the control module generates a virtual boundary line on the image of the surveillance area by interpolating the plurality of coordinates with a curve when the plurality of coordinates are input on the surveillance area using an interface provided on a predetermined screen, A fence is set, a part of the area adjacent to the virtual fence is classified as a pre-alarm area, and when the object intrudes into the pre-alarm area, the camera module is controlled to track the movement path and movement of the object, Generates the alert when the security device moves in a direction in which the security facility is located in the advance alarm area.
제 1 항에 있어서,
상기 카메라모듈은 두 대의 이기종 카메라를 포함하고, 상기 이기종 카메라를 제어하여 상기 객체를 촬영하는 지능형 침입 탐지 시스템.
The method according to claim 1,
The camera module includes two heterogeneous cameras, and captures the object by controlling the heterogeneous camera.
제 2 항에 있어서,
상기 카메라모듈은 상기 이기종 카메라로부터 촬영된 두 개의 영상을 소정의 알고리즘을 이용하여 하나로 정합하고, 상기 정합된 영상에서 상기 객체의 이미지를 획득하는 지능형 침입 탐지 시스템.
3. The method of claim 2,
Wherein the camera module matches the two images photographed from the heterogeneous camera using a predetermined algorithm and acquires an image of the object in the matched image.
제 1 항에 있어서,
상기 카메라모듈은, 열화상 카메라 및 광학카메라를 포함하는 지능형 침입 탐지 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the camera module comprises a thermal imaging camera and an optical camera.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 제 1 항에 있어서,
상기 제어모듈은 상기 카메라모듈로부터 상기 객체에 대한 영상을 연속으로 수신하고, 상기 연속되는 영상에 딥러닝 연산을 수행하여 특징점을 추출하고, 상기 특징점과 데이터베이스에 기 저장된 객체정보를 비교하여 상기 객체가 칩입자인지 야생동물인지 판단하는 지능형 침입 탐지 시스템.
The method according to claim 1,
Wherein the control module continuously receives an image of the object from the camera module and performs a deep learning operation on the continuous image to extract feature points and compares the feature points with pre-stored object information in a database, An intelligent intrusion detection system that determines whether a chip is a particle or a wild animal.
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