KR101640563B1 - 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, 검출된 객체에 대해서 전경 에지를 검출하고, 전경 에지에 대해서 평균 모션 벡터를 추출하며, 검출된 객체에서 풋-프린트를 검출한다. 그리고 달리기 감지 시스템은, 상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 실제 떨어진 좌표인 제1 풋-프린트 좌표를 획득한 후, 제1 풋-프린트 좌표와 평균 모션 벡터를 이용하여 이전 풋-프린트 좌표인 제2 풋-프린트 좌표를 추정한다. 이때, 달리기 감지 시스템은 제1 풋-프린트 좌표와 제2 풋-프린트 좌표를 통해, 객체의 달리기 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 112014082939369-pat00001
상기 수학식 1에서, A는 카메라 내부 왜곡을 보정하기 위한 행렬이고,
Figure 112014082939369-pat00002
는 월드좌표를 영상좌표 변환하기 위한 회전/이동변환 행렬이고, X, Y, Z는 월드좌표이고, x,y는 영상좌표이다. 여기서,
Figure 112014082939369-pat00003
를 호모그래피 매트릭스라고 하며,
Figure 112014082939369-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 파라미터를 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.
다음으로, 계산된 호모그래피 매트릭스를 이용하여, 영상에서 객체의 풋-프린트(foot-frint)에 대응하는 월드좌표를 획득할 수 있다. 객체의 foot-print는 영상에서 라벨의 y축 하단의 픽셀 위치, 라벨의 x축 중심점으로 정의된다. 임의의 두 시간에 획득한 객체의 foot-print를 이용하여 해당 시간 동안 객체가 실제 움직인 거리를 계산할 수 있다.
그러나 이러한 기존의 방법은 카메라를 대량으로 설치하는 경우, 모든 설치 장소에서 격자 모양의 평면 패턴을 이용하여 카메라를 교정해야 하므로, 적용이 쉽지 않다. 또한, 상기에서 설명한 foot-print는 영상 처리 방법론에 따라 조명 및 그림자의 영향을 크게 받게 되며, 이로 인해 시스템의 성능 저하에 주요 요인이 된다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 평면 패턴을 사용하지 않고 사용자 입력 정보를 이용하여 달리기를 감지하는 방법 및 시스템을 제공하는 것이다.
본 발명이 해결하고자 하는 또 다른 과제는 조명 및 그림자의 영향에 강인한 풋-프린트(foot-print)를 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 에지에 대해서 평균 모션 벡터를 추출하는 모션 벡터 추출부,
상기 객체에서 풋-프린트(foot-print)를 검출하는 풋-프린트 추출부, 상기 풋-프린트를 이용하여 상기 객체가 상기 카메라로부터 떨어진 좌표인 풋-프린트 좌표를 획득하는 좌표 변환부, 그리고 상기 풋-프린트 좌표 중 현재 풋-프린트 좌표와 상기 평균 모션 벡터를 이용하여 이전 풋-프린트 좌표를 추정하며, 상기 현재 풋-프린트 좌표와 상기 이전 풋-프린트 좌표를 통해 상기 객체의 달리기 여부를 판단하는 달리기 상황 판단부를 포함할 수 있다.
상기 모션 벡터 추출부는, 상기 전경 에지에 대해서만 모션 벡터를 추출하고 상기 객체에 대해 평균을 계산하여, 상기 평균 모션 벡터를 계산할 수 있다.
상기 모션 벡터 추출부는 상기 전경 에지에 대한 영상을 x축, y축 및 시간으로 각각 미분하여 상기 모션 벡터를 계산할 수 있다.
상기 좌표 변환부는 역투시 변환 방법을 기반으로 상기 풋-프린트 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 좌표일 수 있다.
상기 달리기 상황 판단부는, 상기 현재 풋-프린트 좌표와 상기 이전 풋-프린트 좌표를 이용하여 상기 객체의 속도를 계산할 수 있다.
상기 달리기 상황 판단부는, 상기 속도가 소정의 기준치를 초과하는 경우 상기 객체가 달리는 것으로 판단할 수 있으며, 상기 속도가 상기 소정의 기준치보다 같거나 작은 경우 상기 객체가 달리지 않는 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 모션 벡터 추출부는 광학 플로우 방법을 사용하여 상기 평균 모션 벡터를 추출할 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 달리기 감지 시스템에서 카메라를 통해 촬영된 영상을 이용하여 객체의 달리기를 감지하는 방법이 제공된다. 상기 달리기 감지 방법은, 상기 영상에서 움직이는 객체를 검출하는 단계, 상기 검출된 객체에 대해서 전경 에지를 검출하는 단계, 상기 전경 에지에 대해서 평균 모션 벡터를 추출하는 단계, 상기 검출된 객체에서 풋-프린트를 검출하는 단계, 상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 실제 떨어진 좌표인 제1 풋-프린트 좌표를 획득하는 단계, 상기 제1 풋-프린트 좌표와 상기 평균 모션 벡터를 이용하여, 상기 제1 풋-프린트 좌표의 이전 풋-프린트 좌표인 제2 풋-프린트 좌표를 추정하는 단계, 그리고 상기 제1 풋-프린트 좌표와 상기 제2 풋-프린트 좌표를 통해, 상기 객체의 달리기 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 평균 모션 벡터를 추출하는 단계는, 상기 전경 에지에 대해서만 모션 벡터를 추출하는 단계, 그리고 상기 추출된 모션 벡터를 상기 객체에 대해 평균을 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 제1 풋-프린트 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 제1 풋-프린트 좌표와 상기 제2 풋-프린트 좌표를 이용하여 상기 객체의 속도를 계산하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 판단하는 단계는, 상기 속도가 소정의 기준치를 초과하는지를 판단하는 단계, 그리고 상기 속도가 상기 소정의 준치를 초과하는 경우, 상기 객체가 달리는 것으로 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 전경 에지를 검출하는 단계는, 상기 객체의 전체 영상으로부터 영상 에지를 검출하는 단계, 상기 객체의 현재 영상과 상기 객체의 현재 영상에 시간적으로 연속하는 영상을 이용하여, 시간 에지를 검출하는 단계, 그리고 상기 영상 에지와 상기 시간 에지의 공통 성분을 상기 전경 에지로 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 카메라는 핀홀 카메라일 수 있다.
상기 풋-프린트는 상기 검출된 객체의 사각 영역에서 y축 하단의 픽셀 위치와 x 축 중심점일 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면 사용자 입력 정보를 이용하여 달리기를 감지함으로써, 간단하게 카메라를 교정할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면 평균 모션 벡터를 이용하여 풋-프린트를 추정함으로써, 조명 및 그림자의 영향에 강인하게 달리기를 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 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), 모션 벡터 추출부(130), 풋-프린트 추출부(140), 좌표 변환부(150) 및 달리기 상황 판단부(160)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. 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.
다음으로, 모션 벡터 추출부(130)는 전경 에지 검출부(120)에 의해 검출된 전경 에지에 대해서 모션 벡터를 추출한다. 모션 벡터를 추출하는 방법은 다양하게 존재하지만, 본 발명의 실시예로서 광학 플로우(optical flow) 방법이 사용될 수 있다. 광학 플로우(optical flow) 방법은 매우 짧은 시간 동안 픽셀의 밝기 값은 변하지 않고 위치 변화만 발생하는 가정한다. 이때, 각각의 작은 위치 변화가 x, y 축에서 발생하는 경우, 모션 벡터는 아래의 수학식 2와 같이 된다.
Figure 112014082939369-pat00005
수학식 2에서 오른쪽 항을 Taylor series로 전개하면 수학식 3과 같이 된다.
Figure 112014082939369-pat00006
수학식 2와 수학식 3을 동시에 만족하려면, 수학식 3의 우변의 미분식의 합이 0이 되어야 하며, 각각의 변수(x, y, t)에 대해 편미분을 하면 수학식 4와 같이 된다.
Figure 112014082939369-pat00007
수학식 4를 각각의 편미분 항을 나타내는 항으로 바꾸어 정리하면, 수학식 5가 된다. 그리고 수학식 5를 행렬식으로 바꾸면 수학식 6이 된다.
Figure 112014082939369-pat00008
Figure 112014082939369-pat00009
다시 말하면, 영상을 x축, y축, 시간(t)축으로 각각 미분함으로써, 모션 벡터가 계산된다.
이와 같이 계산한 결과는 하나의 영상에 대해 하나의 모션 벡터를 추출한 값이다. 일반적으로는 임의의 픽셀 주변에 일정 크기의 부분 영상에 대해 모션 벡터를 계산하고, 이러한 과정을 전체 픽셀에 대해서 수행하여 해당 영상에 대한 모션을 추정한다. 그러나, 본 발명의 실시예에 따른 모션 벡터 추출부(130)는 전경 에지 검출부(120)에 의해 검출된 전경 에지에 대해서만 모션 벡터를 추출하고, 객체에 대해 평균을 계산하며, 이를 최종적으로 해당 객체의 평균 모션 벡터인
Figure 112014082939369-pat00010
로 할당한다.
한편, 풋-프린트(foot-print) 추출부(140)는 객체 검출부(110)에 의해 검출된 객체에 대해 풋-프린트(foot-print)를 추출한다. 객체 검출부(110)에 의해 객체가 검출되면 객체에 대한 사각 영역이 만들어진다. 풋-프린트(foot-print) 추출부(140)는 사각 영역에서 y축 하단의 픽셀 위치, x축 중심점을 해당 객체의 풋-프린트(foot-print)로 설정한다.
좌표 변환부(150)는 역투시 변환 방법을 기반으로 현재 객체의 풋-프린트를 이용하여 해당 객체가 실제 카메라에서 떨어진 좌표를 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(150)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, 카메라의 높이(H)와 기울어진 카메라 각도(
Figure 112014082939369-pat00011
)는 설치시 측정되며,
Figure 112014082939369-pat00012
는 해당 카메라의 수직 화각(Vertical Angle of View)으로 계산되어 진다.
Figure 112014082939369-pat00013
는 객체의 풋-프린트에 대한 수직 화각(Vertical Angle of Object Foot-Print)을 나타낸다. 따라서, 객체가 카메라에서 수직방향으로 떨어진 거리(Dy)와 카메라라의 설치 높이(H)의 관계는 아래의 수학식 7과 같다.
Figure 112014082939369-pat00014
수학식 7의 좌변을 풀어서 정리하면 수학식 8과 같다.
Figure 112014082939369-pat00015
한편,
Figure 112014082939369-pat00016
와 초점 거리(f)의 관계는 수학식 9와 같다.
Figure 112014082939369-pat00017
수학식 8과 수학식 9를 정리하면, 아래의 수학식 10과 같다.
Figure 112014082939369-pat00018
객체가 카메라에서 수직방향으로 떨어진 거리인 Dy는 수학식 7과 수학식 10을 이용하여, 최종적으로 수학식 11과 같이 계산된다.
Figure 112014082939369-pat00019
상기 수학식 11을 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 112014082939369-pat00020
는 카메라의 수평 화각(Horizontal Angle of View)이며,
Figure 112014082939369-pat00021
는 객체의 풋-프린트에 대한 수평 화각(Horizontal of Angle of Object Foot-Print)을 나타낸다. 그리고 L은 카메라로부터의 기하학적인 거리(Diagonal Distance L from Camera)이며
Figure 112014082939369-pat00022
로 정의된다.
객체의 수평 방향의 거리(Dx)와
Figure 112014082939369-pat00023
의 관계는 수학식 12와 같다.
Figure 112014082939369-pat00024
여기서,
Figure 112014082939369-pat00025
,
Figure 112014082939369-pat00026
와 초점 거리 f와의 관계는 다음의 수학식 13과 같이므로, 최종적으로 객체의 수평 방향의 거리(Dx)는 수학식 14와 같이 계산된다.
Figure 112014082939369-pat00027
Figure 112014082939369-pat00028
이와 같이 수학식 11과 수학식 14와 같이 최종적으로 현재 풋-프린트(foot-print)에 대한 좌표(Dx, Dy)가 계산된다. 일반적인 방법으로는 현재 풋-프린트 대한 좌표와 이전 풋-프린트에 대한 좌표를 비교하여 달리기 상황을 판단할 수 있으나, 이는 조명 및 그림자로부터 영향을 많이 받을 수 있다.
이에 따라, 본 발명의 실시예에 따른 달리기 상황 판단부(160)는 좌표 변환부(150)에 의해 계산된 현재 풋-프린트 좌표와 모션 벡터 추출부(130)에 의해 추출된 평균 모션 벡터
Figure 112014082939369-pat00029
를 이용하여, 이전 풋-프린트(foot-print) 좌표를 추정한다. 좌표 변환부(150)에 의해 계산된 현재 풋-프린트 좌표가
Figure 112014082939369-pat00030
이면, n 시간 이전의 풋-프린트 좌표는 다음의 수학식 15와 같이 된다.
Figure 112014082939369-pat00031
따라서, 달리기 상황 판단부(160)는 현재의 풋-프린트 좌표
Figure 112014082939369-pat00032
와 n 시간 이전의 풋-프린트 좌표
Figure 112014082939369-pat00033
의 차이를 이용하여 해당 객체의 속도를 계산할 수 있다. 이와 같이 계산된 해당 객체의 속도는 아래의 수학식 16과 같이 된다.
Figure 112014082939369-pat00034
한편, 본 발명의 실시예에 따른 달리기 상황 판단부(160)는 수학식 16과 같이 계산된 해당 객체의 속도가 소정의 기준치를 초과하는 경우 해당 객체가 달리는 것으로 판단할 수 있다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 달리기 감지 방법을 나타내는 흐름도이다.
도 6에 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.
다음으로, 모션 벡터 추출부(130)는 전경 에지 검출부(120)에 의해 검출된 전경 에지에 대해서 평균 모션 벡터를 추출한다(S640). 여기서, 모션 벡터를 추출하는 방법은 광학 플로우 방법이 사용될 수 있으며, 모션 벡터 추출부(130)는 전경 에지에 대해 모션 벡터를 추출하고 객체에 대해 평균을 계산하여 평균 모션 벡터를 추출한다.
풋-프린트 추출부(140)는 객체 검출부(110)에 의해 검출된 객체에 대해 풋-프린트(foot-print)를 추출한다(S650).
좌표 변환부(150)는 역투시 변환 방법을 기반으로 현재 객체의 풋-프린트를 이용하여 해당 객체가 실제 카메라에서 떨어진 좌표를 획득한다(S660). 즉, 좌표 변환부(150)는 수학식 11과 수학식 14를 이용하여 현재 풋-프린트(foot-print)에 대한 좌표를 계산한다.
달리기 상황 판단부(160)는 좌표 변환부(150)에 의해 계산된 현재 풋-프린트 좌표와 모션 벡터 추출부(130)에 의해 추출된 평균 모션 벡터
Figure 112014082939369-pat00035
를 이용하여, 이전 풋-프린트(foot-print)에 대한 좌표 추정한다(S670).
그리고 달리기 상황 판단부(160)는 현재 풋-프린트 좌표와 이전 풋-프린트 좌표를 이용하여 객체의 속도를 계산한다(S680). 달리기 상황 판단부(160)는 객체의 속도가 소정의 기준치를 초과하면 객체가 달리고 있는 것으로 판단한다(S690, S691). 달리기 상황 판단부(160)는 객체의 속도가 소정의 기준치보다 같거나 작으면 객체가 달리지 않는 것으로 판단한다(S690, S692).
이와 같은 본 발명의 실시예에 따른 달리기 감지 방법 및 시스템을 위험물을 취급하는 사업장에 설치하면 환경 안전에 많은 도움을 줄것으로 예상된다.
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 (18)

  1. 카메라를 통해 촬영된 영상에서 움직이는 객체를 검출하는 객체 검출부,
    상기 객체에 대해서 전경 에지를 검출하는 전경 에지 검출부,
    상기 전경 에지에 대해서 평균 모션 벡터를 추출하는 모션 벡터 추출부,
    상기 객체에서 풋-프린트(foot-print)를 검출하는 풋-프린트 추출부,
    상기 풋-프린트를 이용하여 상기 객체가 상기 카메라로부터 떨어진 좌표인 풋-프린트 좌표를 획득하는 좌표 변환부, 그리고
    상기 풋-프린트 좌표 중 현재 풋-프린트 좌표와 상기 평균 모션 벡터를 이용하여 이전 풋-프린트 좌표를 추정하며, 상기 현재 풋-프린트 좌표와 상기 이전 풋-프린트 좌표를 통해 상기 객체의 달리기 여부를 판단하는 달리기 상황 판단부를 포함하며,
    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 좌표인
    달리기 감지 시스템.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 모션 벡터 추출부는, 상기 전경 에지에 대해서만 모션 벡터를 추출하고 상기 객체에 대해 평균을 계산하여, 상기 평균 모션 벡터를 계산하는 달리기 감지 시스템.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 모션 벡터 추출부는 상기 전경 에지에 대한 영상을 x축, y축 및 시간으로 각각 미분하여 상기 모션 벡터를 계산하는 달리기 감지 시스템.
  4. 삭제
  5. 삭제
  6. 제1항에 있어서,
    상기 달리기 상황 판단부는, 상기 현재 풋-프린트 좌표와 상기 이전 풋-프린트 좌표를 이용하여 상기 객체의 속도를 계산하는 달리기 감지 시스템.
  7. 제6항에 있어서,
    상기 달리기 상황 판단부는,
    상기 속도가 소정의 기준치를 초과하는 경우 상기 객체가 달리는 것으로 판단하며,
    상기 속도가 상기 소정의 기준치보다 같거나 작은 경우 상기 객체가 달리지 않는 것으로 판단하는 달리기 감지 시스템.
  8. 제1항에 있어서,
    상기 객체 검출부는 배경 모델링 방법을 통해 상기 객체를 검출하는 달리기 감지 시스템.
  9. 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.
  10. 제1항에 있어서,
    상기 모션 벡터 추출부는 광학 플로우 방법을 사용하여 상기 평균 모션 벡터를 추출하는 달리기 감지 시스템.
  11. 달리기 감지 시스템에서 카메라를 통해 촬영된 영상을 이용하여 객체의 달리기를 감지하는 방법으로서,
    상기 영상에서 움직이는 객체를 검출하는 단계,
    상기 검출된 객체에 대해서 전경 에지를 검출하는 단계,
    상기 전경 에지에 대해서 평균 모션 벡터를 추출하는 단계,
    상기 검출된 객체에서 풋-프린트를 검출하는 단계,
    상기 풋-프린트가 상기 카메라로부터 실제 떨어진 좌표인 제1 풋-프린트 좌표를 획득하는 단계,
    상기 제1 풋-프린트 좌표와 상기 평균 모션 벡터를 이용하여, 상기 제1 풋-프린트 좌표의 이전 풋-프린트 좌표인 제2 풋-프린트 좌표를 추정하는 단계, 그리고
    상기 제1 풋-프린트 좌표와 상기 제2 풋-프린트 좌표를 통해, 상기 객체의 달리기 여부를 판단하는 단계를 포함하며,
    상기 제1 풋-프린트 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.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 평균 모션 벡터를 추출하는 단계는,
    상기 전경 에지에 대해서만 모션 벡터를 추출하는 단계, 그리고
    상기 추출된 모션 벡터를 상기 객체에 대해 평균을 계산하는 단계를 포함하는 달리기 감지 방법.
  13. 삭제
  14. 제11항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는, 상기 제1 풋-프린트 좌표와 상기 제2 풋-프린트 좌표를 이용하여 상기 객체의 속도를 계산하는 단계를 포함하는 달리기 감지 방법.
  15. 제14항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 속도가 소정의 기준치를 초과하는지를 판단하는 단계, 그리고
    상기 속도가 상기 소정의 기준치를 초과하는 경우, 상기 객체가 달리는 것으로 판단하는 단계를 더 포함하는 달리기 감지 방법.
  16. 제11항에 있어서,
    상기 전경 에지를 검출하는 단계는,
    상기 객체의 전체 영상으로부터 영상 에지를 검출하는 단계,
    상기 객체의 현재 영상과 상기 객체의 현재 영상에 시간적으로 연속하는 영상을 이용하여, 시간 에지를 검출하는 단계, 그리고
    상기 영상 에지와 상기 시간 에지의 공통 성분을 상기 전경 에지로 추출하는 단계를 포함하는 달리기 감지 방법.
  17. 제11항에 있어서,
    상기 카메라는 핀홀 카메라인 달리기 감지 방법.
  18. 제11항에 있어서,
    상기 풋-프린트는 상기 검출된 객체의 사각 영역에서 y축 하단의 픽셀 위치와 x 축 중심점인 달리기 감지 방법.
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