KR101620580B1 - 달리기 감지 방법 및 시스템 - Google Patents

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Abstract

달리기 감지 방법 및 시스템이 개시된다. 달리기 감지 시스템은 입력되는 영상에서 움직이는 객체를 검출하고, 객체에 대해서 전경 에지를 검출한다. 그리고 달리기 감지 시스템은 전경 에지를 이용하여 풋-프린트 영상 좌표 및 객체의 머리 좌표를 추출하며, 풋-프린트 영상 좌표, 카메라가 기울어진 각도, 그리고 카메라가 설치된 높이를 이용하여 풋-프린트 실제 좌표를 획득한다. 여기서, 달리기 감지 시스템은 객체의 풋-프린트 실제 좌표와 객체의 높이를 이용하여, 객체가 달리는지 여부를 판단한다.

Description

달리기 감지 방법 및 시스템{METHOD AND SYSTEM FOR DECTECTING RUN}
본 발명은 달리기 감지 방법 및 시스템에 관한 것이다.
사회 안전에 대한 관심이 증가하고 환경 안전을 중시하는 시대적 상황에 따라, 달리기 상황을 감지하는 방법 및 시스템에 대한 사회적 요구가 증가하고 있다.
기존의 달리기 감지 방법은 카메라 교정을 통해 실세계 3차원 좌표를 영상의 2차원 좌표로 변환하고, 변환된 영상을 이용하여 객체가 이동한 거리를 계산함으로써 달리기를 감지한다.
여기서, 실세계 3차원 좌표(이하, '월드좌표'라 함)를 영상의 2차원의 좌표로 변환하는 카메라 교정 방법이 중요하다. 이를 위해, 격자 모양의 평면 패턴을 이용하는 방법이 일반적으로 사용된다. 카메라 교정 성능은 월드 좌표를 영상 좌표로 변환하는 변환행렬의 계산에 의해 좌우되며, 이러한 변환행렬을 호모그래피 매트릭스라 한다. 카메라 교정 방법은 수식으로 나타내면 아래의 수학식 1과 같다.
Figure 112014085019664-pat00001
상기 수학식 1에서, A는 카메라 내부 왜곡을 보정하기 위한 행렬이고,
Figure 112014085019664-pat00002
는 월드좌표를 영상좌표 변환하기 위한 회전/이동변환 행렬이고, X, Y, Z는 월드좌표이고, x,y는 영상좌표이다. 여기서,
Figure 112014085019664-pat00003
를 호모그래피 매트릭스라고 하며,
Figure 112014085019664-pat00004
는 각각 영상의 x,y에 대한 초점거리, 주점, 비대칭 계수하고 한다. 주점은 이미지 센서(CMOS, CCD 등)의 가로/세로 비율에 의해 발생하며, 비대칭 계수는 카메라 제작과정의 오차에서 발생한다. 카메라가 말들어진 초창기에는 이러한 변수의 영향이 컸지만 기술 발로 인해 영향이 거의 없다.
따라서, 호모그래피 매트릭스를 구하기 위해서는 나머지 파라미터(초점 및 회전.이동변환 행렬, 월드 좌표)를 계산해야 하며, 이때 도 1과 같은 격자 모양의 평면 패턴을 이용하여 월드좌표와 영상좌표를 매칭한다. 도 1은 호모그래피 매트릭스를 구하는데 사용되는 격자 모양의 평면 패턴을 나타내는 도면이다.
이러한 나머지 파라미터를 계산하기 위해서는 카메라의 기본적인 스펙(초점 길이, 수직/수평 화각 등), 카메라의 설치 높이 및 각도 정보 등이 필요하다. 또한 카메라가 설치되면 해당 도 1의 격자 모양의 평면 패턴을 이용하여 월드좌표에 대한 정보를 획득하여야만 한다. 하지만 취급하는 공장, 사업장 등의 산업 현장은 대개 규모가 커서 수백대 이상의 카메라를 설치하므로, 기존의 카메라 교정 방법을 적용하기 힘들다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 평면 패턴을 사용하지 않고 사용자 입력정보를 이용하여 달리기를 감지하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면, 달리기 감지 시스템이 제공된다. 상기 달리기 감지 시스템은, 카메라를 통해 촬영된 영상에서 움직이는 객체를 검출하는 객체 검출부, 상기 객체에 대해서 전경 에지를 검출하는 전경 에지 검출부, 상기 전경 에지를 이용하여, 풋-프린트 영상 좌표를 추출하고, 상기 객체의 머리 부분에 대한 좌표인 머리 좌표를 추출하는 풋-프린트 및 머리 좌표 추출부, 상기 카메라가 설치되어 기울어진 각도를 계산하는 카메라 설치 각도 계산부, 상기 풋-프린트 영상 좌표, 상기 각도, 그리고 상기 카메라가 설치된 높이를 이용하여, 상기 객체가 상기 카메라로부터 떨어진 좌표인 풋-프린트 실제 좌표를 획득하는 좌표 변환부, 상기 객체의 높이를 계산하는 높이 추출부, 그리고 상기 풋-프린트 실제 좌표와 상기 객체의 높이를 이용하여, 상기 객체가 달리는지 여부를 판단하는 달리기 상황 판단부를 포함할 수 있다.
상기 카메라가 설치된 높이는 사용자에 의해 임의로 설정된 값일 수 있다.
상기 높이 추출부는 상기 카메라가 설치된 높이, 상기 풋-프린트 영상 좌표, 그리고 상기 머리 좌표를 이용하여, 상기 객체의 높이를 계산할 수 있다.
상기 카메라 설치 각도 계산부는 상기 카메라의 수직 화각, 상기 영상의 수직 픽셀의 수, 그리고 상기 카메라의 중심에서 떨어진 Y축 좌표 픽셀 수를 이용하여, 상기 각도를 계산할 수 있다.
상기 좌표 변환부는 역투시 변환 방법을 기반으로 상기 풋-프린트 실제 좌표를 획득할 수 있다.
상기 좌표 변환부는, 상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 수직방향으로 떨어진 제1 거리를 계산할 수 있으며, 상기 제1 거리를 이용하여 상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 수평방향으로 떨어진 거리인 제2 거리를 계산할 수 있으며, 상기 제1 거리와 상기 제2 거리가 상기 풋-프린트 실제 좌표일 수 있다.
상기 풋-프린트 실제 좌표 및 상기 객체의 높이는 상기 카메라가 설치된 높이에 따라 변동될 수 있다.
상기 달리기 상황 판단부는 상기 풋-프린트 실제 좌표를 이용하여 상기 객체가 이동한 거리를 계산할 수 있으며, 상기 이동한 거리가 상기 객체의 높이보다 큰 경우 상기 객체가 달리는 것으로 판단할 수 있다.
상기 객체 검출부는 배경 모델링 방법을 통해 상기 객체를 검출할 수 있다.
상기 전경 에지 검출부는, 상기 객체의 전체 영상으로부터 영상 에지를 검출하고, 상기 객체의 현재 영상과 상기 객체의 현재 영상에 시간적으로 연속하는 영상을 이용하여 시간 에지를 검출하며, 상기 영상 에지와 상기 시간 에지의 공통 성분을 상기 전경 에지로 추출할 수 있다.
상기 카메라는 핀홀 카메라일 수 있다.
달리기 감지 시스템에서 카메라를 통해 촬영된 영상을 이용하여 객체의 달리기를 감지하는 방법이 제공될 수 있다. 상기 달리기 감지 방법은, 상기 영상에서 움직이는 객체를 검출하는 단계, 상기 객체에 대해서 전경 에지를 검출하는 단계, 상기 전경 에지를 이용하여, 풋-프린트 영상 좌표를 추출하는 단계, 상기 전경 에지를 이용하여, 상기 객체의 머리 부분에 대한 좌표인 머리 좌표를 추출하는 단계, 상기 카메라가 설치되어 기울어진 각도를 계산하는 단계, 상기 풋-프린트 영상 좌표, 상기 각도, 그리고 상기 카메라가 설치된 높이를 이용하여, 상기 객체가 상기 카메라부터 실제 떨어진 좌표인 풋-프린트 실제 좌표를 획득하는 단계, 상기 객체의 높이를 계산하는 단계, 그리고 상기 풋-프린트 실제 좌표와 상기 객체의 높이를 이용하여, 상기 객체의 달리기 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 카메라가 설치된 높이는 사용자에 의해 임의로 설정된 값일 수 있다.
상기 객체의 높이를 계산하는 단계는, 상기 카메라가 설치된 높이, 상기 풋-프린트 영상 좌표, 그리고 상기 머리 좌표를 이용하여, 상기 객체의 높이를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 풋-프린트 실제 좌표 및 상기 객체의 높이는 상기 카메라가 설치된 높이에 의존할 수 있다.
상기 각도를 계산하는 단계는, 상기 카메라의 수직 화각, 상기 영상의 수직 픽셀의 수, 그리고 상기 카메라의 중심에서 떨어진 Y축 좌표 픽셀 수를 이용하여, 상기 각도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 풋-프린트 실제 좌표를 획득하는 단계는, 상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 수직방향으로 떨어진 좌표인 제1 좌표를 계산하는 단계, 그리고 상기 제1 좌표를 이용하여 상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 수평방향으로 떨어진 좌표인 제2 좌표를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 판단하는 단계는, 상기 풋-프린트 좌표를 이용하여 상기 객체가 이동한 거리를 계산하는 단계, 그리고 상기 이동한 거리와 상기 객체의 높이를 비교하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 판단하는 단계는 상기 이동한 거리가 상기 객체의 높이보다 큰 경우, 상기 객체가 달리는 것으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 사용자의 입력 정보만을 이용하여 자동으로 객체의 달리기 여부를 감지할 수 있다.
도 1은 호모그래피 매트릭스를 구하는데 사용되는 격자 모양의 평면 패턴을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 달리기 감지 시스템을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 핀홀 카메라 모델을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 핀홀 카메라의 설치 상황을 나타내는 도면이다.
도 5는 도 4의 상황에 대한 평면도(top view)를 나타낸다.
도 6은 카메라가 바닥 면과 평행하게 설치된 경우를 나타내는 도면이다.
도 7은 카메라가 바닥 면과 일정한 각도(
Figure 112014085019664-pat00005
)로 설치시 측면을 나타내는 도면이다.
도 8은 객체의 높이(Human_Height)와 카메라의 높이(H)의 관계를 나타내는 도면이다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 달리기 감지 방법을 나타내는 흐름도이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이제 본 발명의 실시예에 따른 달리기 감지 방법 및 시스템에 대하여 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 달리기 감지 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 달리기 감지 시스템(100)은 객체 검출부(110), 전경 에지 검출부(120), 풋-프린트 및 머리 좌표 추출부(130), 좌표 변환부(140), 카메라 설치 각도 계산부(150), 높이 추출부(160) 및 달리기 상황 판단부(170)를 포함한다.
객체 검출부(110)는 카메라에 의해 촬영된 영상에 트랙킹 알고리즘을 적용하여, 움직이는 객체를 검출한다. 영상감시 분야에서 트랙킹 알고리즘은 다양하게 존재하며, 그 중에서 코드북을 기반으로 하는 배경 모델링 방법을 통해 객체를 검출할 수 있다. 여기서, 객체 검출부(110)에 의해 객체가 검출되면 객체에 대한 사각 영역이 만들어진다. 배경 모델링 방법은 영상에서 각 픽셀이 가지는 값의 분산을 학습하여 정의된 임계치 이상을 가지는 픽셀을 전경을 간주함으로써 객체를 검출한다. 배경 모델링 방법은 본 발명이 속하는 기술분야의 통상을 지식을 가진 자라면 알 수 있으므로 이하 구체적인 설명은 생략한다.
전경 에지 검출부(120)는 객체 검출부(110)에 의해 검출된 객체에 대해서 전경 에지를 검출한다. 전경 에지 검출부(120)는 검출된 객체의 각 픽셀에 대한 시간 축 상에 있는 여러 장의 영상들에 대해 에지를 검출한다. 더욱 상세히 설명하면, 전경 에지 검출부(120)는 먼저 입력되는 하나의 객체의 전체 영상으로부터 에지(이하, '영상 에지'라 함)를 검출하고, 시간에 따라 입력되는 복수의 객체 영상을 이용하여 에지 성분(이하, '시간 에지'라 함)을 검출한다. 그리고 전경 에지 검출부(120)는 검출한 영상 에지와 시간 에지의 공통 성분을 추출하고 공통 성분을 만족하는 에지를 전경 에지로 정의한다. 이와 같이 전경 에지를 구하는 방법은 국내 등록특허 번호 제 10-1398684에 구체적으로 기재되어 있으므로, 이하 구체적인 설명은 생략한다. 한편, 전경 에지 검출부(120)에 검출된 전경 에지는 객체 검출부(110)에서 검출된 객체의 사각 영역보다 작은 사각 영역이 설정된다.
한편, 풋-프린트 및 머리 좌표 추출부(130)는 전경 에지에 대한 사각 영역을 이용하여, 풋-프린트(foot-print) 영상 좌표를 추출하며 객체의 머리 부분에 대응하는 좌표(이하, '머리 좌표'라 함)를 추출한다. 풋-프린트 및 머리 좌표 추출부(130)는 전경 에지 검출부(120)에 검출된 전경 에지에 대한 사각 영역에서 y축 하단의 픽셀 위치, x축 중심점을 해당 객체의 풋-프린트(foot-print) 영상 좌표로 설정한다. 그리고, 풋-프린트 및 머리 좌표 추출부(130)는 전경 에지 검출부(120)에 검출된 전경 에지에 대한 사각 영역에서 y축 상단의 픽셀 위치, x축 중심점을 해당 객체의 머리 좌표로 설정한다. 풋-프린트 및 머리 좌표 추출부(130)에서 추출된 풋-프린트 좌표는 좌표 변환부(140) 및 높이 추출부(160)로 입력되며, 머리 좌표는 높이 추출부(160)로 입력된다.
좌표 변환부(140)는 역투시 변환 방법을 기반으로 객체의 풋-프린트 영상 좌표를 이용하여 해당 객체가 실제 카메라에서 떨어진 좌표(이하, '풋-프린트 실제 좌표'라 함)를 획득한다. 역투시 변환 방법은 아래의 도 3과 같이 핀홀(Pinhole) 카메라 모델을 기반으로 한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 핀홀 카메라 모델을 나타내는 도면이며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 핀홀 카메라의 설치 상황을 나타내는 도면이다.
본 발명의 실시예에서는 도 4와 같이 일정 높이에 카메라가 설치되고 카메라가 임의의 각도로 기울어져 영상을 촬영한다고 가정한다. 좌표 변환부(140)는 역투시 변환을 위해, 먼저 객체가 카메라로부터 수직 방향으로 떨어진 거리(Dy)를 계산하고, 다음으로 객체가 카메라로부터 수평 방향으로 떨어진 거리(Dx)를 계산한다. 여기서, 풋-프리트 실제 좌표가 (Dx, Dy) 이다.
여기서, 아래에서 설명하는 바와 같이 카메라의 높이(H)는 사용자에 의해 임의로 설정되는 값이며, 기울어진 카메라 각도(
Figure 112014085019664-pat00006
)는 카메라 설치 각도 계산부(150)에 의해 자동적으로 계산된다. 그리고
Figure 112014085019664-pat00007
는 해당 카메라의 수직 화각(Vertical Angle of View)으로서 카메라에 의해 이미 설정된 값이다. 그리고
Figure 112014085019664-pat00008
는 객체의 풋-프린트에 대한 수직 화각(Vertical Angle of Object Foot-Print)으로서, 좌표 변환부(140)는 풋-프린트 좌표를 이용하여
Figure 112014085019664-pat00009
를 계산할 수 있다. 따라서, 객체가 카메라에서 수직방향으로 떨어진 거리(Dy)와 카메라라의 설치 높이(H)의 관계는 아래의 수학식 2와 같다.
Figure 112014085019664-pat00010
수학식 2의 좌변을 풀어서 정리하면 수학식 3과 같다.
Figure 112014085019664-pat00011
한편,
Figure 112014085019664-pat00012
와 초점 거리(f)의 관계는 수학식 4와 같다.
Figure 112014085019664-pat00013
수학식 3과 수학식 4를 정리하면, 아래의 수학식 5와 같다.
Figure 112014085019664-pat00014
객체가 카메라에서 수직방향으로 떨어진 거리인 Dy는 수학식 2과 수학식 5를 이용하여, 최종적으로 수학식 6과 같이 계산된다.
Figure 112014085019664-pat00015
상기 수학식 6을 이용하여 Dy가 계산되면, 이를 이용하여 객체가 카메라를 중심으로 떨어진 수평 방향의 거리(Dx)를 계산할 수 있다.
도 5는 도 4의 상황에 대한 평면도(top view)를 나타낸다. 도 5에서
Figure 112014085019664-pat00016
는 카메라의 수평 화각(Horizontal Angle of View)으로서 카메라에 의해 이미 설정된 값이다.
Figure 112014085019664-pat00017
는 객체의 풋-프린트에 대한 수평 화각(Horizontal of Angle of Object Foot-Print)으로서, 좌표 변환부(140)는 풋-프린트 좌표를 이용하여
Figure 112014085019664-pat00018
를 계산할 수 있다. 그리고 L은 카메라로부터의 기하학적인 거리(Diagonal Distance L from Camera)이며
Figure 112014085019664-pat00019
로 정의된다.
객체의 수평 방향의 거리(Dx)와
Figure 112014085019664-pat00020
의 관계는 수학식 7과 같다.
Figure 112014085019664-pat00021
여기서,
Figure 112014085019664-pat00022
,
Figure 112014085019664-pat00023
와 초점 거리 f와의 관계는 다음의 수학식 8과 같이므로, 최종적으로 객체의 수평 방향의 거리(Dx)는 수학식 9와 같이 계산된다.
Figure 112014085019664-pat00024
Figure 112014085019664-pat00025
이와 같이 수학식 6과 수학식 9와 같이 최종적으로 풋-프린트(foot-print) 실제 좌표(Dx, Dy)가 계산된다.
좌표 변환부(140)가 풋-프린트 실제 좌표(Dx, Dy)를 계산하기 위해서는 기울어진 카메라의 각도(
Figure 112014085019664-pat00026
)와 카메라의 높이(H)의 정보가 필요한다. 위험물을 취급하는 공장, 사업장 등의 산업 현장은 크모가 커서 수백대 이상의 카메라를 설치하여 감시하므로, 카메라 설치 이러한 정보를 모두 확보하여 입력하기 힘들다. 따라서, 본 발명의 실시예에서는 기울어진 카메라의 각도(
Figure 112014085019664-pat00027
)은 카메라 설치 각도 계산부(150)에 의해 자동적으로 계산되며, 카메라의 높이(H)는 사용자에 의해 임의의 값으로 설정된다.
카메라 설치 각도 계산부(150)는 카메라의 기울어진 각도(
Figure 112014085019664-pat00028
)를 계산한다. 이에 대해서 도 6 및 도 7을 참조하여 설명한다.
도 6은 카메라가 바닥 면과 평행하게 설치된 경우를 나타내는 도면이다. 더욱 상세히 설명하면, 도 6의 (a)는 카메라의 설치 상황을 나타내며, 도 6의 (b)는 카메라에 의해 촬영된 영상을 나타내는 도면이다.
도 6의 (a)의 설치 상황에서 객체가 점점 카메라로부터 멀어지는 경우, 도 6의 (b)에 나타낸 바와 같이, 영상의 소실점은 카메라의 영상 중심이 된다. 이때, 바닥 면의 평행선은 영상의 소실점과 만나게 된다.
도 7은 카메라가 바닥 면과 일정한 각도(
Figure 112014085019664-pat00029
)로 설치시 측면을 나타내는 도면이다.
영상에서 바닥 면의 평행선이 주어지면 카메라의 설치 각도(
Figure 112014085019664-pat00030
)는 아래의 수학식 10과 같이 계산된다.
Figure 112014085019664-pat00031
수학식 10에서, Im은 카메라 중심에서 떨어진 Y축 좌표 픽셀 수이며, 바다 면의 평행한 두선을 이용하여 계산된다. 그리고
Figure 112014085019664-pat00032
는 카메라의 수직 화각이고 Height는 영상의 수직 픽셀 수(도 9에서 Height pixel)이다.
이와 같이 본 발명의 실시예에 따른 카메라 설치 각도 계산부(150)는 수학식 10과 같이 카메라의 설치 각도(
Figure 112014085019664-pat00033
)를 자동적으로 계산하고, 계산한 값은 좌표 변환부(140)로 출력한다.
한편, 본 발명의 실시예에 따른 카메라의 설치 높이(H)는 사용자에 의해 임의로 설정된 값이다. 따라서, 본 발명의 실시예에 따른 좌표 변환부(140)는 임의로 설정된 카메라의 설치 높이(H)에 의존하여 풋-프린트의 실제 좌표를 계산한다. 즉, 임의로 설정된 카메라의 설치 높이(H)가 실제 높이보다 크거나 작음에 따라, 좌표 변환부(140)에서 출력하는 풋-프린트 실제 좌표(Dx, Dy)도 변동된다.
높이 추출부(160)는 풋-프린트 영상 좌표, 머리 좌표, 그리고 임의로 설정된 카메라의 설치 높이(H)를 이용하여, 객체의 높이를 계산한다.
도 8은 객체의 높이(Human_Height)와 카메라의 높이(H)의 관계를 나타내는 도면이다.
도 8을 참조하면, 높이 추출부(160)는 머리 좌표를 이용하여 dist1forHum을 계산할 수 있으며, 풋-프린트 영상 좌표를 이용하여 DFC_Y를 계산할 수 있다. 여기서, dist2forHum은 dist1forHum에서 DFC_Y를 뺀 값이다.
따라서, 객체의 높이(Human_Height)와 카메라의 높이(H)의 관계는 아래의 수학식 11과 같이 된다.
Figure 112014085019664-pat00034
수학식 11에 나타낸 바와 같이, 객체의 높이(Human_Height)도 풋-프린트 실제 좌표와 같이 카메라의 높이(H, Camera_Height)에 의존한다.
다음으로, 본 발명의 실시예에 따른 달리기 상황 판단부(170)는 풋-프린트 실제 좌표(Dx, Dy)와 객체의의 높이(Human_Height)를 이용하여 최종적으로 달리기 상황을 판단한다. 여기서, 풋-프린트 실제 좌표와 카메라의 높이 모두 카메라의 높이(H)에 따라 변동되는 값이다.
임의의 시간 t와 t-n 시간 동안 객체가 이동한 거리는 아래의 수학식 12와 같이 계산된다. 즉, 달리기 상황 판단부(170)는 풋-프린트 실제 좌표(Dx, Dy)를 이용하야 객체의 이동 거리를 계산할 수 있다.
Figure 112014085019664-pat00035
여기서, 본 발명의 실시예에 따른 달리기 상황 판단부(170)는 수학식 12와 같이 계산된 객체의 이동 거리가 수학식 11과 같이 계산된 객체의 높이(Human_Height)보다 큰 경우 최종적으로 객체가 달리는 것으로 판단한다. 수학식 12에서 계산된 객체의 이동 거리도 카메라의 높이(H)에 의존하는 값이고, 카메라의 높이(H)도 객체의 높이(Human_Height)에 비례한다. 따라서, 객체가 실제로 이동한 정확한 거리를 알 수 없더라도, 계산된 객체의 높이(Human_Height)로 임계치로 설정하면, 객체의 달리기 상황을 판별할 수 있다.
도 9는 본 발명의 실시예에 따른 달리기 감지 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 9에 나타낸 바와 같이, 카메라에 의해 촬영된 영상이 객체 검출부(110)로 입력된다(S610). 객체 검출부(110)는 입력 영상에 트랙킹 알고리즘을 이용하여 움직이는 객체를 검출한다(S620).
전경 에지 검출부(120)는 객체 검출부(110)에서 검출된 객체에 대해서 전경 에지를 검출한다(S630). 즉, 전경 에지 검출부(120)는 영상 에지와 시간 에지의 공통 성분을 추출하고 공통 성분을 만족하는 에지를 전경 에지로서 검출한다.
한편, 풋-프린트 및 머리 좌표 추출부(130)는 전경 에지에 대한 사각 영역을 이용하여, 풋-프린트(foot-print) 영상 좌표를 추출하며 객체의 머리 부분에 대응하는 좌표를 추출한다(S640).
카메라 설치 각도 계산부(150)는 카메라의 설치 각도(
Figure 112014085019664-pat00036
)를 계산한다(S650). 즉, 카메라 설치 각도 계산부(150)는 수학식 10과 같이 카메라의 설치 각도(
Figure 112014085019664-pat00037
)를 자동적으로 계산한다. 한편, 이러한 S650단계는 최초에 영상이 입력될 때만 한번 수행될 수 있다.
좌표 변환부(140)는 카메라의 설치 각도, 임의의 값으로 설정된 카메라의 높이(H), 풋-프린트 영상 좌표를 이용하여, 풋-프린트 실제 좌표를 계산한다(S660). 즉, 좌표 변환부(140)는 수학식 6과 수학식 9를 이용하여 풋-프린트 실제 좌표를 계산한다.
그리고 달리기 상황 판단부(170)는 풋-프린트 실제 좌표를 이용하여 객체의 이동 거리를 계산한다(S670). 즉, 달리기 상황 판단부(170)는 수학식 12를 이용하여 객체의 이동 거리를 계산한다.
객체 높이 추출부(160)는 풋-프린트 영상 좌표, 머리 좌표, 그리고 임의로 설정된 카메라의 설치 높이(H)를 이용하여, 객체의 높이를 계산한다(S680). 즉, 객체 높이 추출부(160)는 수학식 11을 이용하여 객체의 높이(Human_Height)를 계산한다.
한편, 달리기 상황 판단부(170)는 S670 단계에서 계산된 객체의 이동 거리와 S680 단계에서 추출된 객체의 높이를 비교하여, 객체가 달리고 있는지 여부를 판단한다(S690). 달리기 상황 판단부(170)는 객체의 이동 거리가 객체의 높이보다 큰 경우에는 객체가 달리는 것으로 판단한다(S691). 그리고 달리기 상황 판단부(170)는 객체의 이동 거리가 객체의 높이보다 크지 않는 경우에는 객체가 달리지 않는 것으로 판단한다(S692).
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (19)

  1. 카메라를 통해 촬영된 영상에서 움직이는 객체를 검출하는 객체 검출부,
    상기 객체에 대해서 전경 에지를 검출하는 전경 에지 검출부,
    상기 전경 에지를 이용하여, 풋-프린트 영상 좌표를 추출하고, 상기 객체의 머리 부분에 대응하는 좌표인 머리 좌표를 추출하는 풋-프린트 및 머리 좌표 추출부,
    상기 카메라가 설치되어 기울어진 각도를 계산하는 카메라 설치 각도 계산부,
    상기 풋-프린트 영상 좌표, 상기 각도, 그리고 상기 카메라가 설치된 높이를 이용하여, 상기 객체가 상기 카메라로부터 떨어진 좌표인 풋-프린트 실제 좌표를 획득하는 좌표 변환부,
    상기 객체의 높이를 계산하는 높이 추출부, 그리고
    상기 풋-프린트 실제 좌표와 상기 객체의 높이를 이용하여, 상기 객체가 달리는지 여부를 판단하는 달리기 상황 판단부를 포함하는 달리기 감지 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 카메라가 설치된 높이는 사용자에 의해 임의로 설정된 값인 달리기 감지 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 높이 추출부는 상기 카메라가 설치된 높이, 상기 풋-프린트 영상 좌표, 그리고 상기 머리 좌표를 이용하여, 상기 객체의 높이를 계산하는 달리기 감지 시스템.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 카메라 설치 각도 계산부는 상기 카메라의 수직 화각, 상기 영상의 수직 픽셀의 수, 그리고 상기 카메라의 중심에서 떨어진 Y축 좌표 픽셀 수를 이용하여, 상기 각도를 계산하는 달리기 감지 시스템.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 좌표 변환부는 역투시 변환 방법을 기반으로 상기 풋-프린트 실제 좌표를 획득하는 달리기 감지 시스템.
  6. 제5항에 있어서,
    상기 좌표 변환부는, 상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 수직방향으로 떨어진 제1 거리를 계산하며, 상기 제1 거리를 이용하여 상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 수평방향으로 떨어진 거리인 제2 거리를 계산하며,
    상기 제1 거리와 상기 제2 거리가 상기 풋-프린트 실제 좌표인 달리기 감지 시스템.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 풋-프린트 실제 좌표 및 상기 객체의 높이는 상기 카메라가 설치된 높이에 따라 변동되는 달리기 감지 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 달리기 상황 판단부는 상기 풋-프린트 실제 좌표를 이용하여 상기 객체가 이동한 거리를 계산하며, 상기 이동한 거리가 상기 객체의 높이보다 큰 경우 상기 객체가 달리는 것으로 판단하는 달리기 감지 시스템.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 객체 검출부는 배경 모델링 방법을 통해 상기 객체를 검출하는 달리기 감지 시스템.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 전경 에지 검출부는, 상기 객체의 전체 영상으로부터 영상 에지를 검출하고, 상기 객체의 현재 영상과 상기 객체의 현재 영상에 시간적으로 연속하는 영상을 이용하여 시간 에지를 검출하며, 상기 영상 에지와 상기 시간 에지의 공통 성분을 상기 전경 에지로 추출하는 달리기 감지 시스템.
  11. 제1항에 있어서,
    상기 카메라는 핀홀 카메라인 달리기 감지 시스템.
  12. 달리기 감지 시스템에서 카메라를 통해 촬영된 영상을 이용하여 객체의 달리기를 감지하는 방법으로서,
    상기 영상에서 움직이는 객체를 검출하는 단계,
    상기 객체에 대해서 전경 에지를 검출하는 단계,
    상기 전경 에지를 이용하여, 풋-프린트 영상 좌표를 추출하는 단계,
    상기 전경 에지를 이용하여, 상기 객체의 머리 부분에 대응하는 좌표인 머리 좌표를 추출하는 단계,
    상기 카메라가 설치되어 기울어진 각도를 계산하는 단계,
    상기 풋-프린트 영상 좌표, 상기 각도, 그리고 상기 카메라가 설치된 높이를 이용하여, 상기 객체가 상기 카메라부터 실제 떨어진 좌표인 풋-프린트 실제 좌표를 획득하는 단계,
    상기 객체의 높이를 계산하는 단계, 그리고
    상기 풋-프린트 실제 좌표와 상기 객체의 높이를 이용하여, 상기 객체의 달리기 여부를 판단하는 단계를 포함하는 달리기 감지 방법.
  13. 제12항에 있어서,
    상기 카메라가 설치된 높이는 사용자에 의해 임의로 설정된 값인 달리기 감지 방법.
  14. 제12항에 있어서,
    상기 객체의 높이를 계산하는 단계는, 상기 카메라가 설치된 높이, 상기 풋-프린트 영상 좌표, 그리고 상기 머리 좌표를 이용하여, 상기 객체의 높이를 계산하는 단계를 포함하는 달리기 감지 방법.
  15. 제13항에 있어서,
    상기 풋-프린트 실제 좌표 및 상기 객체의 높이는 상기 카메라가 설치된 높이에 의존하는 달리기 감지 방법.
  16. 제12항에 있어서,
    상기 각도를 계산하는 단계는, 상기 카메라의 수직 화각, 상기 영상의 수직 픽셀의 수, 그리고 상기 카메라의 중심에서 떨어진 Y축 좌표 픽셀 수를 이용하여, 상기 각도를 계산하는 단계를 포함하는 달리기 감지 방법.
  17. 제12항에 있어서,
    상기 풋-프린트 실제 좌표를 획득하는 단계는,
    상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 수직방향으로 떨어진 좌표인 제1 좌표를 계산하는 단계, 그리고
    상기 제1 좌표를 이용하여 상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 수평방향으로 떨어진 좌표인 제2 좌표를 계산하는 단계를 포함하는 달리기 감지 방법.
  18. 제12항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 풋-프린트 좌표를 이용하여 상기 객체가 이동한 거리를 계산하는 단계, 그리고
    상기 이동한 거리와 상기 객체의 높이를 비교하는 단계를 포함하는 달리기 감지 방법.
  19. 제18항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는 상기 이동한 거리가 상기 객체의 높이보다 큰 경우, 상기 객체가 달리는 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 달리기 감지 방법.
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