지능형 선별관제시스템
Datanet Intelligent CCTV Monitoring System
영상정보는 최종 결정권자에게 가장 분명하고 정확한 현장의 상황상태를 알려줍니다.
CCTV 영상 정보를 통해 길거리 범죄 행위를 실시간 탐지가 가능하고 실시간 사건사고에 대한 현장대처인력(경찰, 구급대원) 규모를 결정할 수 있습니다. 건물 화재 발생 시, 기존의 화재경보시스템에 의해 화재 탐지는 가능했지만 그 화재의 심각성 정도는 파악이 불가능하였으나 화재 센서에 인접한 CCTV 카메라 영상 정보를 통해 화재의 심함 정도를 파악하여 건물 전체/해당 층의 입주자 대피방송을 선택적으로 할 수 있게 합니다. 또한, 영상 정보를 통해 침입탐지센서 알람 발생에 대해 오작동 여부 판단을 할 수 있습니다. 왜 영상정보가 필요한지 좋은 사례 (뉴스기사)로서 식당 주방 한 곳에서 냄비가 타면서 연기가 발생해 화재경보가 울려 대형 쇼핑몰 이용객 2천 여명이 대피하는 소동이 발생했던 적이 있었습니다.
인공지능(AI) 기반 Smart CCTV System
지능형
선별관제시스템
객체[사람/차량/사람+차량]인식 ●
우선순위(Rule)에 따른 영상배치 ●
의미 있는 영상 위주 모니터링 ●
● 기존 VMS 시스템 활용
● 관제 업무 효율 증가
● 사건·사고 범죄예방 효과 증대
안전한 도시 구현
CCTV 수량 및 활용
'08
98,011
'17
443,542
시설관리
'08
51,700
'17
459,435
범죄예방
'10
26개소
'17
208개소
CCTV통합관제센터
CCTV 관제 [모니터링]
CCTV 관제효율
614대
1인당 관제 채널 수
시간별 관제요원의 집중력
12분
45%
22분
95%
행안부 관제 권고사항
1인당 감시할 수 있는 영상정보처리기기의 최대량은 48대, 16분할 화면 3대의 모니터를 통해 모니터링을 수행
문자 및 수치정보 보다
왜 영상정보가 더 중요할까요?
1분마다 300시간 분량의 영상들이 유투브에 업로드 되고 매일 수 백만 명의 사람들이 유투브 영상들을 찾고, 구독하며, 즐기고 있습니다. 불행하게도 같은 시간, 종이 일간지 신문 발행 수는 점점 줄어들고 있습니다. 왜 이런 현상이 일어나고 있을까요? 이런 이유는 인간의 뇌가 정보를 입력 받고 처리하는 방식에서 비롯되었기 때문입니다. 미국 BDG 설립자 Mike Parkinson의 말에 따르면, 진화론적으로 문자보다는 이미지, 소리 및 움직임에 빠르게 반응을 합니다. 인간 뇌에 입력되는 정보의 90%는 시각적 정보이며, 영상을 처리하는 속도는 문자를 처리하는 것보다 60,000배 빠릅니다.
영상감시의 토탈 솔루션은 바로 통합관제시스템 입니다.
통합관제시스템의 기본적 자격요건은 이기종 네트워크 카메라 및 비디오 인코더들을 제조사/영상압축방식/영상전송방식 관계 없이 통합 가능해야 하며, 미래 카메라 수 증가에 대처할 수 있도록 시스템 확장성이 보장되어야 하고, 시스템 다운타임을 최소화 할 수 있는 24/7 Enterprise 운영환경 지원이 가능해야 합니다. 그리고 어떠한 운영 환경에서도 약속한 시스템 성능이 보장이 되어야 하고, 향후 외부 시스템과 연동/연계를 위해서 IP 기반 오픈 플랫폼이 되어야 합니다.
의미 있는 영상 위주의 모니터링으로 관제 효율 향상
CCTV 증설에 따른 모니터링 누락 최소화
관제 인력의 업무 부담 감소 및 워라벨(Work-Life Balance)보장에 기여
관제효율 향상
행정안전부 관제 권고 사항 준수(16채널 * 3대 = 48채널)
딥러닝 기반 지능형 관제시스템에 대한 신뢰도 확보
입체적이고 다양한 CCTV 데이터를 확보함으로써 향후 도시설계에 반영
사건 · 사고에 대한 사전 대응능력 및 긴급상황 대응능력 향상
보다 안전한
도시구현
