KR101324221B1 - System for tracking object using capturing and method thereof - Google Patents
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Abstract
본 발명의 목적은 복수개의 카메라들이 동시에 물체를 추적할 때 각 카메라들이 촬영된 물체 관련 데이터를 공유하게 하는 물체 추적 시스템을 제공하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 본 발명은, 특정 물체의 주변에 설치되며, 상기 특정 물체의 특징을 추출하면서 상기 특정 물체를 추적하는 복수개의 카메라들을 구비하고, 상기 복수개의 카메라들은 상기 특정 물체의 특징 데이터를 상호간에 전송하고, 수신된 특징 데이터를 자체적으로 생성한 특징 데이터와 결합하여 상기 특정 물체를 추적하는 물체 추적 시스템을 제공한다.It is an object of the present invention to provide an object tracking system that allows each camera to share photographed object related data when a plurality of cameras simultaneously track an object. In order to achieve this object, the present invention is provided in the vicinity of a specific object, and has a plurality of cameras for tracking the specific object while extracting the characteristics of the specific object, the plurality of cameras is characterized by the characteristic data of the specific object And mutually transmit and combine the received feature data with the feature data generated by itself to provide the object tracking system for tracking the specific object.
Description
본 발명은 물체 추적 시스템(tracking system)에 관한 것으로서, 특히 카메라를 사용하여 움직이는 물체를 촬영하면서 추적하는 물체 추적 시스템 및 물체 추적 방법에 관한 것이다.BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an object tracking system, and more particularly, to an object tracking system and an object tracking method for tracking while photographing a moving object using a camera.
물체 추적 시스템은 특정 장소에 설치된 복수개의 카메라들을 통하여 입력되는 영상을 처리하여 대상 물체의 움직임을 추적하는 시스템이다. 물체 추적 시스템은 지능형 감시 경계 로봇, GOP(Gerenal OutPost) 과학화 시스템, 사회 안전 로봇 시스템과 같이 영상을 이용하여 안전을 추구하는 모든 보안 시스템(security system)에 사용될 수 있다. The object tracking system is a system that tracks the movement of a target object by processing an image input through a plurality of cameras installed at a specific place. Object tracking systems can be used in any security system that pursues safety using images, such as intelligent surveillance boundary robots, GOP (Gerenal OutPost) scientific systems, and social safety robotic systems.
물체 추적 시스템은 복수개의 카메라들을 원격 제어하여 특정 지역을 침입하는 침입자를 탐지하거나 추적할 수 있다. 이러한 기능을 갖는 물체 추적 시스템은 위험 지역을 감시하고 추적하는 시스템이나 또는 차량을 불법으로 주정차하는 것을 단속하는 불법 주정차 단속 시스템에도 사용될 수 있다. The object tracking system can remotely control a plurality of cameras to detect or track intruders invading specific areas. Object tracking systems with this capability can also be used for systems that monitor and track hazardous areas or illegal parking enforcement systems that crack down on illegally parked vehicles.
기존의 방법은 카메라의 위치 정보만을 이용하여 복수개의 카메라들에서 물 체를 추적하기 때문에 물체가 갑자기 회전(rotation)을 하거나 가림이 생겨 물체를 추적하지 못하면 영상처리 알고리즘 자체에서 이를 해결해야하는 문제가 있다.The conventional method tracks objects in a plurality of cameras using only the camera's location information, so if the object is suddenly rotated or obscured, the image processing algorithm itself has to solve this problem. .
또한, 한 대의 카메라에서 물체를 추적시 얻어지는 물체의 정보 데이터는 한 면에서만 얻어 올 가능성이 높기 때문에 물체 추적을 위한 템플릿(template)이나 데이터 양에 한계가 있다. 한 대의 카메라를 이용한 물체 추적은 한 대의 카메라에서 들어오는 영상 데이터나 물체 데이터를 이용한다. In addition, since information data of an object obtained when tracking an object by one camera is likely to be obtained from only one side, there is a limit to a template or data amount for object tracking. Object tracking using a single camera uses image data or object data from a single camera.
만약 복수개의 카메라들을 이용하는 카메라 연동 시스템을 구성할 경우, 입력으로 사용할 수 있는 카메라가 많아 사용할 수 있는 다양한 각도, 크기, 모양 등 물체에 관한 데이터가 많아진다. 복수개의 카메라들이 이러한 다양한 데이터를 공유할 수 있다면 물체 추적시 보다 명확한 분석이 가능하게 될 것이다. If a camera interworking system using a plurality of cameras is configured, data on objects such as various angles, sizes, and shapes that can be used increases as a number of cameras can be used as inputs. If multiple cameras can share this diverse data, a clearer analysis will be possible when tracking objects.
본 발명의 목적은 복수개의 카메라들이 동시에 물체를 추적할 때 각 카메라들이 촬영된 물체 관련 데이터를 공유하게 하는 물체 추적 시스템을 제공하는 것이다. It is an object of the present invention to provide an object tracking system that allows each camera to share photographed object related data when a plurality of cameras simultaneously track an object.
본 발명의 다른 목적은 복수개의 카메라들이 촬영된 물체 관련 데이터를 공유하여 상기 물체를 추적하는 물체 추적 방법을 제공하는 것이다. Another object of the present invention is to provide a method for tracking an object in which a plurality of cameras share the photographed object related data to track the object.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은,The present invention to achieve the above object,
특정 물체의 주변에 설치되며, 상기 특정 물체의 특징을 추출하면서 상기 특정 물체를 추적하는 복수개의 카메라들을 구비하고, 상기 복수개의 카메라들은 상기 특정 물체의 특징 데이터를 상호간에 전송하고, 수신된 특징 데이터를 자체적으로 생성한 특징 데이터와 결합하여 상기 특정 물체를 추적하는 물체 추적 시스템을 제공한다.A plurality of cameras installed around the specific object and tracking the specific object while extracting features of the specific object, wherein the plurality of cameras transmit feature data of the specific object to each other and receive the received characteristic data It provides an object tracking system for tracking the specific object by combining with the feature data generated by itself.
상기 목적을 달성하기 위하여 본 발명은 또한,In order to achieve the above object, the present invention also provides
특정 물체의 주변에 설치되어 상기 특정 물체를 촬영하는 복수개의 카메라들; 및 상기 복수개의 카메라들로부터 상기 특정 물체의 영상 데이터를 받으며, 상기 영상 데이터로부터 상기 특정 물체의 특징들을 추출하며, 상기 특징들을 결합하여 상기 특정 물체를 추적하는 제어 서버를 구비하는 물체 추적 시스템을 제공한다.A plurality of cameras installed around a specific object to photograph the specific object; And a control server receiving image data of the specific object from the plurality of cameras, extracting features of the specific object from the image data, and combining the features to track the specific object. do.
상기 다른 목적을 달성하기 위하여 본 발명은,In order to achieve the above another object, the present invention,
복수개의 카메라들이 물체를 추적하는 방법에 있어서, (a) 상기 복수개의 카메라들은 특정 물체를 촬영하고 상기 촬영된 영상을 상호간에 주고받으면서 상기 특정 물체가 동일한 물체인지를 확인하는 단계; 및 (b) 상기 복수개의 카메라들은 상기 특정 물체가 동일한 물체인 경우에 상기 특정 물체를 촬영하고 상기 촬영된 영상을 상호간에 주고받으면서 상기 특정 물체를 추적해나가는 단계를 포함하는 물체 추적 방법을 제공한다.A method of tracking an object by a plurality of cameras, the method comprising: (a) photographing a specific object and checking whether the specific object is the same object while exchanging the captured image with each other; And (b) the plurality of cameras tracking the specific object while photographing the specific object and exchanging the photographed image when the specific object is the same object. .
상기 다른 목적을 달성하기 위하여 본 발명은,In order to achieve the above another object, the present invention,
복수개의 카메라들과 제어 서버를 구비하여 물체를 추적하는 방법에 있어서, (a) 상기 제어 서버는 상기 복수개의 카메라들이 특정 물체를 촬영함으로써 생성된 영상 데이터를 받으며, 상기 영상 데이터를 상호 비교하여 상기 특정 물체가 동일한 물체인지를 확인하는 단계; 및 (b) 상기 제어 서버는 상기 특정 물체가 동일한 물체인 경우에 상기 특정 물체의 특징을 추출하면서 상기 특정 물체를 추적해나가는 단계를 포함하는 물체 추적 방법을 제공한다.A method of tracking an object having a plurality of cameras and a control server, the method comprising: (a) the control server receives image data generated by photographing a specific object of the plurality of cameras, and compares the image data with each other Checking whether a specific object is the same object; And (b) the control server tracking the specific object while extracting features of the specific object when the specific object is the same object.
본 발명은 복수개의 카메라들이 각각 다른 카메라로부터 특정 물체의 특징을 주고받거나 또는 제어 서버가 복수개의 카메라들로부터 상기 특정 물체의 특징을 전송받음으로써, 상기 특정 물체에 대한 다양한 자료, 예컨대 각도, 크기, 모양이 서로 다른 물체 데이터를 얻을 수가 있어서, 상호간에 물체에 관한 데이터를 공유할 수가 있으며, 그에 따라 본 발명의 물체 추적 시스템은 온라인 학습 기준 추 적(on-line learning based tracking)과 같은 추적 시스템에 매우 유용하게 사용될 수 있다. According to an embodiment of the present invention, a plurality of cameras each transmit a feature of a specific object from another camera, or a control server receives a feature of the specific object from a plurality of cameras. It is possible to obtain object data of different shapes, so that data about an object can be shared with each other, so that the object tracking system of the present invention can be applied to a tracking system such as on-line learning based tracking. It can be very useful.
또한, 상기 특정 물체와 복수개의 카메라들 사이에 방해물이 있거나 상기 특정 물체가 빠르게 움직이더라도 복수개의 카메라들은 다른 카메라로부터 전송되는 물체 데이터를 이용하여 또, 제어 서버는 복수개의 카메라들로부터 전송되는 물체 데이터를 이용하여 상기 특정 물체를 정확하게 추적할 수가 있다. Further, even if there is an obstacle between the specific object and the plurality of cameras or the specific object moves quickly, the plurality of cameras use object data transmitted from another camera, and the control server uses the object data transmitted from the plurality of cameras. Can accurately track the specific object.
이하, 첨부한 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명함으로써, 본 발명을 상세히 설명한다. 각 도면에 제시된 동일한 참조부호는 동일한 부재를 나타낸다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. Like reference symbols in the drawings denote like elements.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 물체 추적 시스템(101)의 블록도이다. 도 1을 참조하면, 물체 추적 시스템(101)은 복수개의 카메라들(110,120)을 구비한다. 복수개의 카메라들(110,120)은 소정 거리 이격되어 설치된다. 하나의 카메라(110)는 물체 탐지부(111), 영상 추출부(112), 물체 선택부(113), 물체 추적부(114), 특징(feature) 입출력부(115) 및 영상 관리부(116)를 구비하며, 다른 카메라(120)는 물체 탐지부(121), 영상 추출부(122), 물체 선택부(123), 물체 추적부(124), 특징 입출력부(125) 및 영상 관리부(126)를 구비한다. 이와 같이, 복수개의 카메라들(110,120)은 내부에 서로 동일한 구성요소들을 구비하기 때문에 중복 설명을 피하기 위해 하나의 카메라(110)의 구조에 대해서 설명하기로 한다. 도 1에는 물체 추적 시스템(101)이 2개의 카메라만 구비하는 것으로 도시되어 있지만, 3개 이상 구비할 수 있다. 1 is a block diagram of an
카메라(110)는 물체 탐지부(111), 영상 추출부(112), 물체 선택부(113), 물체 추적부(114), 특징 입출력부(115) 및 영상 관리부(116)를 구비한다.The
물체 탐지부(111)는 외부에서 특정 영역에 들어온 물체가 있는지를 탐지한다. 물체 탐지부(111)는 상기 특정 영역으로 특정 물체가 들어오면 카메라 렌즈(도시 안됨)를 통해서 상기 특정 물체를 촬영하고, 상기 촬영된 특정 물체의 영상을 영상 데이터로 만들어서 내부에 저장하거나 아니면 카메라(110)에 구비된 메모리(도시 안됨)에 저장한다. 상기 영상 데이터는 데이터를 임시로 저장하는 버퍼(buffer)나 레지스터(register)에 임시로 저장될 수도 있다. 상기 특정 물체는 사용자에 의해 선택될 수도 있고, 복수개의 카메라들(110,120)이 감시하도록 설정된 특정 지역에 외부로부터 들어온 모든 종류의 물체일 수도 있다. The
특징 추출부(112)는 상기 특정 물체의 특징을 추출한다. 특징 추출부(112)는 물체 탐지부(111)로부터 영상 데이터를 받으며, 상기 영상 데이터로부터 상기 특정 물체의 특징을 추출한다. 상기 특정 물체의 특징은 물체의 종류에 따라 달라진다. 상기 특정 물체의 특징은 물체를 추적하는데 사용되기 때문에 상기 물체의 변화나 이동을 추적하기에 가장 적합한 요소(factor)를 포함한다. The
물체 선택부(113)는 상기 특정 물체가 추적 대상인지 여부를 판단한다. 물체 선택부(113)는 물체 탐지부(111)로부터 상기 특정 물체의 영상 데이터를 받고, 특징 추출부(112)로부터 상기 특정 물체의 특징을 받아서 이들을 결합 및 분석하여 상기 물체 탐지부(111)가 탐지하고 있는 특정 물체가 추적 대상인지 여부를 판단한 다. 물체 선택부(113)는 추적 대상 여부를 판단하기 위하여 추적 대상 자료를 내부에 저장하고 있다. 따라서, 물체 선택부(113)는 상기 특정 물체의 형상이나 특징 등을 내부에 저장된 추적 대상 자료와 비교하면서 상기 특정 물체가 추적 대상인지 여부를 가려낸다.The
물체 선택부(113)는 또한, 상기 특정 물체나 상기 특징 추출부(112)에서 추출한 특징을 포함하여 다른 카메라(120)로부터 전송되는 상기 특정 물체의 특징을 조합하여 카메라(110)가 추적하고 있는 물체가 추적 대상인지를 판단한다. 예컨대, 상기 특정 물체가 갑자기 회전을 하거나 다른 물체에 의해 가려졌다가 다시 나타날 경우에 이 후에 상기 특정 물체를 촬영한 결과로 발생하는 영상 데이터가 상기 특정 물체의 것과 같은 것인지를 판단해야 한다. The
물체 추적부(114)는 상기 특정 물체의 움직임을 추적한다. 상기 특정 물체는 회전하거나 이동할 수 있기 때문에, 물체 추적부(114)는 이러한 물체의 모양의 변경이나 위치 이동을 추적한다. The
특징 입출력부(115)는 다른 카메라(120)에서 전송되는 특정 물체의 특징을 입력하거나 특징 추출부(112)에서 추출한 특정 물체의 특징을 영상을 다른 카메라(120)로 전송한다. 특징 입출력부(115)는 다른 카메라(120)와 데이터를 주고받을 때 유선으로 할 수도 있고, 무선통신을 통해서 할 수도 있다. The feature input /
특징 관리부(116)는 상기 특정 물체의 특징을 보관 및 업데이트(update)시킨다. 상기 특정 물체가 정지한 상태에서는 상기 특정 물체의 특징을 업데이트(update)할 필요가 없지만, 상기 특정 물체가 움직일 때는 상기 특정 물체의 변 화에 대한 특징을 업데이트할 필요가 있다. The
상기와 같이 본 발명에 따르면, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 다른 카메라로부터 상기 특정 물체의 특징을 주고받을 수가 있다. 따라서, 복수개의 카메라들(110,120)은 상기 특정 물체에 대한 다양한 자료, 예컨대 각도, 크기, 모양이 서로 다른 물체 데이터를 얻을 수가 있어서, 상호간에 물체에 관한 데이터를 공유할 수가 있으며, 그에 따라 도 1에 도시된 물체 추적 시스템(101)은 온라인 학습 기준 추적(on-line learning based tracking)과 같은 추적 시스템에 매우 유용하게 사용될 수 있다. As described above, according to the present invention, the plurality of
또한, 상기 특정 물체와 복수개의 카메라들(110,120) 사이에 방해물이 있거나 상기 특정 물체가 빠르게 움직이더라도 복수개의 카메라들(110,120)은 다른 카메라로부터 전송되는 물체 데이터를 이용하여 상기 특정 물체를 정확하게 추적할 수가 있다. In addition, even if there is an obstacle between the specific object and the plurality of
도 2는 본 발명에 따른 물체 추적 방법의 일 실시예를 보여주는 흐름도이다. 도 1을 참조하여 도 2에 도시된 물체 추적 방법을 설명하기로 한다. 도 2를 참조하면, 물체 추적 방법은 제1 내지 제6 단계(211∼261)를 포함한다. 2 is a flowchart showing an embodiment of an object tracking method according to the present invention. The object tracking method shown in FIG. 2 will be described with reference to FIG. 1. Referring to FIG. 2, the object tracking method includes first to
제1 단계(211)로써, 사용자가 다양한 물체들 중에서 추적하고자하는 특정 물체를 선택한다. 즉, 사용자는 상기 특정 물체를 선택한 후에 이를 복수개의 카메라들(110,120)에 설정한다.In a
제2 단계(221)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체를 촬영하여 영상 데이터를 생성하고, 상기 영상 데이터를 분석하여 상기 특정 물체의 특징을 추출한다. In a
제3 단계(231)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체를 추적한다. 즉, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체의 모양이 변하거나 위치가 이동되는 것을 계속하여 촬영하고, 이를 내부에 저장한다. 만일, 상기 특정 물체의 모양이 변하지도 않고 위치가 이동되지도 않는 경우에는 복수개의 카메라들(110,120)은 상기 특정 물체를 추적하는 동작을 수행할 필요가 없다. In a
제4 단계(241)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체의 특징 자료를 업데이트시킨다. 즉, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체의 모양의 변화나 위치 이동이 있을 경우에 이러한 변화된 특징들을 추출하여 기 저장된 특징 자료를 업데이트시킨다. As a
제5 단계(251)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 다른 카메라로부터 상기 특정 물체의 특징을 전송받기도 하고, 자체적으로 추출한 상기 특정 물체의 특징을 다른 카메라로 전송한다. 상기 특정 물체의 특징을 전송받는 방법으로써 유선 또는 무선을 사용할 수 있다. In a
제6 단계(261)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 다른 카메라로부터 전송된 상기 특정 물체의 특징을 자체적으로 저장하고 있는 특징 자료와 결합함으로써, 내부의 특징 자료를 업데이트시킨다. 즉, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 다른 카메라로부터 전송된 특징 자료를 내부의 특징 자료나 트레이닝(training) 자료와 결합함으로써, 내부의 특징 자료를 업데이트시킨다. As a
추적이 중지되기 전까지 복수개의 카메라들(110,120)은 제3 내지 제6 단계 들(231∼261)를 계속적으로 수행한다. The
이와 같이, 본 발명에 따라 복수개의 카메라들(110,120)이 각각 다른 카메라로부터 상기 특정 물체의 특징을 주고받음으로써, 상기 특정 물체에 대한 다양한 자료, 예컨대 각도, 크기, 모양이 서로 다른 물체 데이터를 얻을 수가 있어서, 상호간에 물체에 관한 데이터를 공유할 수가 있으며, 그에 따라 도 2에 도시된 물체 추적 방법은 온라인 학습 기준 추적(on-line learning based tracking)과 같은 추적 시스템에 매우 유용하게 사용될 수 있다. As described above, according to the present invention, the plurality of
또한, 상기 특정 물체와 복수개의 카메라들(110,120) 사이에 방해물이 있거나 상기 특정 물체가 빠르게 움직이더라도 복수개의 카메라들(110,120)은 다른 카메라로부터 전송되는 물체 데이터를 이용하여 상기 특정 물체를 정확하게 추적할 수가 있다. In addition, even if there is an obstacle between the specific object and the plurality of
도 3은 본 발명에 따른 물체 추적 방법의 다른 실시예를 보여주는 흐름도이다. 도 1을 참조하여 도 3에 도시된 물체 추적 방법을 설명하기로 한다. 도 3을 참조하면, 물체 추적 방법은 제1 내지 제7 단계(311∼371)를 포함한다.3 is a flowchart showing another embodiment of an object tracking method according to the present invention. An object tracking method shown in FIG. 3 will be described with reference to FIG. 1. Referring to FIG. 3, the object tracking method includes first to
제1 단계(311)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 특정 물체를 탐지한다. 즉, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체를 촬영하고, 상기 촬영 결과로 생성된 영상 데이터를 분석하여 상기 특정 물체가 추적 대상인지 여부를 판단한다. 상기 특정 물체를 촬영하기 위하여 복수개의 카메라들(110,120)은 모두 특정 지역 내의 물체를 촬영하도록 고정될 수 있다. In a
제2 단계(321)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체가 추적 대상이라고 판단되면, 상기 특정 물체의 영상 데이터를 다른 카메라로 전송하고, 또한, 다른 카메라로부터 영상 데이터를 전송받은 후에 이를 상기 촬영한 특정 물체의 영상과 비교하여 동일한 물체인지를 판단한다.In a
제3 단계(331)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체가 동일한 물체라고 판단되면 상기 생성된 영상 데이터로부터 상기 특정 물체의 특징을 추출한다. 만일, 상기 특정 물체가 다른 물체라고 판단되면, 복수개의 카메라들(110,120)은 제1 단계(311)부터 다시 진행한다. As a
제4 단계(341)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체를 추적한다. 즉, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체의 모양이 변하거나 위치가 이동되는 것을 계속하여 촬영하고, 이를 내부에 저장한다. 상기 특정 물체의 모양이 변하지도 않고 위치가 이동되지도 않는 경우에는 복수개의 카메라들(110,120)은 상기 특정 물체를 추적하는 동작을 수행할 필요가 없다. In a
제5 단계(351)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체의 특징 자료를 업데이트시킨다. 즉, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 상기 특정 물체의 모양의 변화나 위치 이동이 있을 경우에 이러한 변화된 특징들을 추출하여 기 저장된 특징 자료를 업데이트시킨다. As a
제6 단계(361)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 다른 카메라로부터 상기 특정 물체의 특징을 전송받거나 자체적으로 추출한 상기 특정 물체의 특징을 다른 카메라로 전송한다. 상기 특정 물체의 특징을 전송받는 방법으로써 유선 또는 무선을 사용할 수 있다. In a
제7 단계(371)로써, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 다른 카메라로부터 전송된 상기 특정 물체의 특징을 자체적으로 저장하고 있는 특징 자료와 결합함으로써, 내부의 특징 자료를 업데이트시킨다. 즉, 복수개의 카메라들(110,120)은 각각 다른 카메라로부터 전송된 특징 자료를 내부의 특징 자료나 트레이닝 자료와 결합함으로써, 내부의 특징 자료를 업데이트시킨다. As a
추적이 중지될 때까지 제4 내지 제7 단계들(341∼371)을 계속적으로 수행한다. The fourth to
이와 같이, 본 발명에 따라 복수개의 카메라들(110,120)이 각각 다른 카메라로부터 상기 특정 물체의 특징을 주고받음으로써, 복수개의 카메라들(110,120)이 촬영하는 물체가 서로 동일한 물체인지를 확인할 수가 있다. 또한, 복수개의 카메라들(110,120)은 다른 카메라로부터 상기 특정 물체에 대한 다양한 자료, 예컨대 각도, 크기, 모양이 서로 다른 물체 데이터를 얻을 수가 있으므로, 상호간에 물체에 관한 데이터를 공유할 수가 있으며, 그에 따라 도 3에 도시된 물체 추적 방법은 온라인 학습 기준 추적(on-line learning based tracking)과 같은 추적 시스템에 매우 유용하게 사용될 수 있다. As described above, according to the present invention, the plurality of
또한, 상기 특정 물체와 복수개의 카메라들(110,120) 사이에 방해물이 있거나 상기 특정 물체가 빠르게 움직이더라도 복수개의 카메라들(110,120)은 다른 카메라로부터 전송되는 물체 데이터를 이용하여 상기 특정 물체를 정확하게 추적할 수가 있다. In addition, even if there is an obstacle between the specific object and the plurality of
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 물체 추적 시스템(401)의 블록도이다. 도 4를 참조하면, 물체 추적 시스템(401)은 복수개의 카메라들(410,420)과 제어 서버(430)를 구비한다. 4 is a block diagram of an
복수개의 카메라들(410,420)은 소정 거리 이격되어 설치된다. 복수개의 카메라들(410,420)은 특정 물체를 촬영하여 영상 데이터를 생성하고, 상기 영상 데이터를 제어 서버(430)로 전달한다. 복수개의 카메라들(410,420)은 영상 데이터를 유선 또는 무선 통신을 통해서 제어 서버(430)로 전송한다. 복수개의 카메라들(410,420)은 사용자에 의해 선택된 특정 물체를 촬영할 수도 있고, 특정 지역을 설정하고, 상기 특정 지역에 들어온 모든 물체를 촬영할 수도 있다. The plurality of
제어 서버(430)는 복수개의 카메라들(410,420)의 동작을 제어하며, 복수개의 카메라들(410,420)로부터 영상 데이터를 받아서 특정 물체의 특징을 추출하며, 상기 특정 물체가 추적 대상인지 여부를 판단하고, 상기 특정 물체가 추적 대상이라고 판단되면 상기 특정 물체를 추적하고, 상기 특정 물체가 추적 대상이 아니라고 판단되면 추적하지 않는다. The
제어 서버(430)는 영상 데이터 입력부(431), 물체 탐지부(432), 특징 추출부(433), 물체 선택부(434), 물체 추적부(435) 및 특징 관리부(436)를 구비한다.The
영상데이터 입력부(431)는 복수개의 카메라들(410,420)로부터 전송되는 영상 데이터를 입력한다. The image
물체 탐지부(432)는 복수개의 카메라들(410,420)을 통해서 외부에서 특정 영역에 들어온 물체가 있는지를 탐지한다. 즉, 상기 특정 영역으로 특정 물체가 들어오면 복수개의 카메라들(410,420)은 상기 특정 물체를 촬영하고, 상기 촬영된 특 정 물체의 영상을 영상 데이터로 만들어서 영상데이터 입력부(431)를 통해서 물체 탐지부(432)로 전송한다. 상기 특정 물체는 사용자에 의해 선택될 수도 있고, 복수개의 카메라들(410,420)이 감시하도록 설정된 특정 지역에 외부로부터 들어온 모든 종류의 물체일 수도 있다. The
특징 추출부(433)는 상기 특정 물체의 특징을 추출한다. 특징 추출부(433)는 물체 탐지부(432)로부터 영상 데이터를 받으며, 상기 영상 데이터로부터 상기 특정 물체의 특징을 추출한다. 상기 특정 물체의 특징은 물체의 종류에 따라 달라진다. 상기 특정 물체의 특징은 물체를 추적하는데 사용되기 때문에 상기 물체의 변화나 이동을 추적하기에 가장 적합한 요소(factor)를 포함한다. The
물체 선택부(434)는 상기 특정 물체가 추적 대상인지 여부를 판단한다. 물체 선택부(434)는 물체 탐지부(433)로부터 상기 특정 물체의 영상 데이터를 받고, 특징 추출부(433)로부터 상기 특정 물체의 특징을 받아서 이들을 결합 및 분석하여 상기 물체 탐지부(432)가 탐지하고 있는 특정 물체가 추적 대상인지 여부를 판단한다. 물체 선택부(434)는 추적 대상 여부를 판단하기 위하여 추적 대상 자료를 내부에 저장하고 있다. 따라서, 물체 선택부(434)는 상기 특정 물체의 형상이나 특징 등을 내부에 저장된 추적 대상 자료와 비교하면서 상기 특정 물체가 추적 대상인지 여부를 가려낸다.The
물체 추적부(435)는 복수개의 카메라들(410,420)을 통해서 상기 특정 물체의 움직임을 추적한다. 상기 특정 물체는 회전하거나 이동할 수 있기 때문에, 물체 추적부(435)는 이러한 물체의 모양의 변경이나 위치 이동을 추적한다. The
특징 관리부(436)는 상기 특정 물체의 특징을 보관 및 업데이트(update)시킨다. 상기 특정 물체가 정지한 상태에서는 상기 특정 물체의 특징을 업데이트(update)할 필요가 없지만, 상기 특정 물체가 움직일 때는 상기 특정 물체의 변화에 대한 특징을 업데이트할 필요가 있다. The
이와 같이, 본 발명에 따라 제어 서버(430)는 복수개의 카메라들(410,420)로부터 상기 특정 물체의 특징을 전송받음으로써, 상기 특정 물체에 대한 다양한 자료, 예컨대 각도, 크기, 모양이 서로 다른 물체 데이터를 얻을 수가 있어서, 상호간에 물체에 관한 데이터를 공유할 수가 있으며, 그에 따라 도 4에 도시된 물체 추적 시스템(401)은 온라인 학습 기준 추적(on-line learning based tracking)과 같은 추적 시스템에 매우 유용하게 사용될 수 있다. As described above, according to the present invention, the
또한, 상기 특정 물체와 복수개의 카메라들(410,420) 사이에 방해물이 있거나 상기 특정 물체가 빠르게 움직이더라도 복수개의 카메라들(410,420)로부터 전송되는 물체 데이터를 이용하여 상기 특정 물체를 정확하게 추적할 수가 있다. In addition, even if there is an obstacle between the specific object and the plurality of
도 5는 본 발명에 따른 물체 추적 방법의 또 다른 실시예를 보여주는 흐름도이다. 도 4를 참조하여 도 5에 도시된 물체 추적 방법을 설명하기로 한다. 도 5를 참조하면 물체 추적 방법은 제1 내지 제6 단계(511∼561)를 포함한다.5 is a flowchart showing another embodiment of an object tracking method according to the present invention. An object tracking method illustrated in FIG. 5 will be described with reference to FIG. 4. Referring to FIG. 5, the object tracking method includes first to
제1 단계(511)로써, 복수개의 카메라들(410,420)은 각각 특정 물체를 촬영하고, 상기 촬영 결과로 생성된 영상 데이터를 제어 서버(430)로 전송한다.In a
제2 단계(521)로써, 제어 서버(430)는 복수개의 카메라들(410,420)로부터 영상 데이터를 입력받는다. 제어 서버(430)는 복수개의 카메라들(410,420)과 유선 또는 무선을 통해서 데이터를 주고받는다. As a
제3 단계(531)로써, 제어 서버(430)는 복수개의 카메라들(410,420)로부터 받은 영상 데이터를 서로 비교하여 동일한 물체에 대한 영상인지를 판단한다.In a
제4 단계(541)로써, 제어 서버(430)는 복수개의 카메라들(410,420)로부터 입력된 영상 데이터가 동일한 물체를 촬영한 것이라고 판단되면, 제어 서버(430)는 상기 영상 데이터로부터 상기 특정 물체의 특징을 추출한다.When the
제5 단계(551)로써, 제어 서버(430)는 상기 특정 물체의 특징 자료를 업데이트시킨다. 즉, 제어 서버(430)는 상기 특정 물체의 변화나 이동이 있을 경우에 그 특징들을 추출하여 그 특징 자료를 업데이트시킨다.In a
제6 단계(561)로써, 제어 서버(430)는 복수개의 카메라들(410,420)을 구동시켜서 물체의 움직임 즉, 물체의 모양의 변화나 위치 이동 등을 계속하여 추적한다. In a
이와 같이, 본 발명에 따라 제어 서버(430)는 복수개의 카메라들(410,420)로부터 상기 특정 물체의 특징을 전송받음으로써, 상기 특정 물체에 대한 다양한 자료, 예컨대 각도, 크기, 모양이 서로 다른 물체 데이터를 얻을 수가 있어서, 상호간에 물체에 관한 데이터를 공유할 수가 있으며, 그에 따라 도 5에 도시된 물체 추적 방법은 온라인 학습 기준 추적(on-line learning based tracking)과 같은 추적 시스템에 매우 유용하게 사용될 수 있다. As described above, according to the present invention, the
또한, 상기 특정 물체와 복수개의 카메라들(410,420) 사이에 방해물이 있거나 상기 특정 물체가 빠르게 움직이더라도 제어 서버(430)는 복수개의 카메라들(410,420)로부터 전송되는 물체 데이터를 이용하여 상기 특정 물체를 정확하게 추적할 수가 있다. In addition, even if there is an obstacle between the specific object and the plurality of
본 발명은 도면에 도시된 실시예들을 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이들로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.Although the present invention has been described with reference to the embodiments shown in the drawings, this is merely exemplary, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications and equivalent other embodiments are possible. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 물체 추적 시스템의 블록도이다. 1 is a block diagram of an object tracking system according to an embodiment of the present invention.
도 2는 본 발명에 따른 물체 추적 방법의 일 실시예를 보여주는 흐름도이다.2 is a flowchart showing an embodiment of an object tracking method according to the present invention.
도 3은 본 발명에 따른 물체 추적 방법의 다른 실시예를 보여주는 흐름도이다.3 is a flowchart showing another embodiment of an object tracking method according to the present invention.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 물체 추적 시스템의 블록도이다.4 is a block diagram of an object tracking system according to another embodiment of the present invention.
도 5는 본 발명에 따른 물체 추적 방법의 또 다른 실시예를 보여주는 흐름도이다. 5 is a flowchart showing another embodiment of an object tracking method according to the present invention.
<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명><Description of the symbols for the main parts of the drawings>
101,401; 물체 추적 시스템, 110,120,410,420; 카메라101,401; Object tracking systems, 110, 120, 410, 420; camera
111,121,432; 물체 탐지부, 112,122,433; 특징 추출부111,121,432; Object detectors 112,122,433; Feature Extraction Unit
113,123,434; 물체 선택부, 114,124,435; 물체 추적부113,123,434;
115,125; 특징 입출력부, 116,126,436; 특징 관리부115,125; Features input and output, 116, 126, 436; Feature Management Department
430; 제어 서버, 431; 영상데이터 입력부430; Control server, 431; Image data input unit
Claims (14)
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