KR101968101B1 - 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템 - Google Patents

딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템 Download PDF

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Abstract

딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템이 개시된다. 피사체(700) 움직임을 감지하는 감지부(100); 피사체(700)를 중심으로 카메라에 대칭하게 놓이고 피사체(700)로 적외선을 출력하는 적외선 출력부(200); 피사체 움직임에 따라 피사체(700)와 카메라 각도를 고려하고 적외선 출력부(200)를 제어하여 피사체(700)로 적외선 각도를 조절해서 적외선을 조사하는 적외선 조사 각도 조절부(300); 피사체 움직임에 따라 피사체(700)와 카메라 각도를 고려하고 적외선 출력부(200)를 제어하여 피사체(700)로 적외선 조사 시간을 조절해서 적외선을 조사하는 적외선 조사 시간 조절부(400); 피사체(700)를 촬영하는 피사체 카메라(500); 및 피사체 카메라(500)로 촬영된 영상을 분석하여 적외선 조사 각도 조절부(300), 적외선 조사 시간 조절부(400) 및 피사체 카메라 각도를 제어하는 제어부(600)를 포함한다. 따라서 피사체를 정확히 카메라로 촬상할 수 있고, 피사체에 반사된 적외선을 카메라로 촬상해서 얼굴 인식하는 장점이 있고, 카메라 고장에 대처해서 언제든지 강건한 동작 환경을 제공할 수 있다.

Description

딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템{OBJECT RECOGNITION CAMERA MODULE AND OBJECT RECOGNITION SYSTEM THEREOF}
본 발명은 객체 인식 카메라 모듈에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 얼굴을 인식하는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템에 관한 것이다.
객체 인식 카메라 모듈은 출입통제 시스템에 사용된다. 출입통제 시스템은 객체 인식 카메라 모듈로 사람 얼굴을 인식하여 출입 허가된 사용자를 인증하게 된다. 출입통제 시스템은 사람 얼굴 인식률이 신뢰성을 가져야 하므로 사용되는 객체 인식 카메라 모듈의 동작 신뢰도 일정 레벨 이상 확보되어야 한다.객체 인식 카메라 모듈은 주간 또는 야간에 관계없이 어느 환경에서도 일정 수준 이상의 영상 품질을 확보해야 얼굴 인식률을 높일 수 있다. 종래 객체 인식 카메라 모듈은 적외선을 이용하여 사진을 구별하고, 야간에 사람 얼굴을 인식할 수 있었다. 출입통제 시스템에 사용되는 객체 인식 카메라 모듈의 경우 출입 통제시 사용자가 객체 인식 카메라 모듈에 얼굴을 가져다 촬영을 해야 한다.
일반 출입문에서의 출입 통제의 경우 다른 인증 수단을 이용한 경우 사용자가 출입문을 지나치면서 인증 절차가 수행되는 반면 객체 인식 카메라 모듈을 이용한 출입 통제의 경우 사용자가 객체 인식 카메라 모듈에 촬영을 실시함에 따라 출입 통제를 위한 인증 절차가 번거로운 문제점이 있다.
공개번호 제10-2002-0030218호, 적외선 엘이디부착구를 장착한 감시카메라 공개번호 제10-2011-0034216호, 편광필터를 이용한 얼굴인식 장치 공개번호 제10-2011-0034223호, 촬영부의 각도 조절이 가능한 얼굴 인식장치
상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 본 발명의 목적은, 피사체로 적외선 각도와 조사 시간을 조절해서 적외선을 조사하는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템을 제공하는데 있다.
또한, 피사체로부터 반사되는 감지 마크의 왜곡을 분석해서 적외선 각도와 조사 시간을 조절하는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템을 제공하는데 있다.
또한, 얼굴을 인식해서 출입문에 대해 출입 통제하는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템을 제공하는데 있다.
또한, 카메라 고장에 대처하는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템을 제공하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명은, 피사체(700) 움직임을 감지하는 감지부(100); 피사체(700)를 중심으로 카메라에 대칭하게 놓이고 피사체(700)로 적외선을 출력하는 적외선 출력부(200); 피사체 움직임에 따라 피사체(700)와 카메라 각도를 고려하고 적외선 출력부(200)를 제어하여 피사체(700)로 적외선 각도를 조절해서 적외선을 조사하는 적외선 조사 각도 조절부(300); 피사체 움직임에 따라 피사체(700)와 카메라 각도를 고려하고 적외선 출력부(200)를 제어하여 피사체(700)로 적외선 조사 시간을 조절해서 적외선을 조사하는 적외선 조사 시간 조절부(400); 피사체(700)를 촬영하는 피사체 카메라(500); 및 피사체 카메라(500)로 촬영된 영상을 분석하여 적외선 조사 각도 조절부(300), 적외선 조사 시간 조절부(400) 및 피사체 카메라 각도를 제어하는 제어부(600)를 포함한다.
또한, 제어부(600)는 촬영된 영상이 어두우면 피사체(700)에 반사된 적외선이 피사체 카메라(500)에 촬상되도록 적외선 조사 각도 조절부(300)를 제어한다.
또한, 제어부(600)는 촬영된 영상이 어두우면 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어하여 적외선 조사 시간을 늘린다. 또한 적외선 조사 시간을 조절하는 또다른 주 이유는, 출입통제시 사용자가 카메라 모듈이 자신을 감시하고 있다고 느낄 수 있는 상대객체의 거부감을 줄이기 위해서이며, 이러한 상대객체의 거부감을 최소화하기 위해, 적외선 조사 시간이 조절될 수 있다.
또한, 제어부(600)가 적외선 출력부(200)를 제어해서 감지 마크를 출력하고, 피사체 카메라(500)로 촬영되는 감지 마크의 왜곡을 분석해서 적외선 조사 각도 조절부(300)와 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어한다.
또한, 감지 마크는 큐알 코드이고, 제어부(600)가 인식한 큐알 코드의 손상 정도가 일정 레벨을 넘어선 경우 적외선 조사 각도 조절부(300)를 제어해서 적외선 출력부(200)의 각도를 제어한다.
또한, 피사체(700)는 사람 얼굴이고 감지부(100)는 사람 얼굴이 출입문(700)에 접근함을 감지하고, 제어부(600)는 적외선 조사 각도 조절부(300)와 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어하여 사람 얼굴에서 반사된 적외선이 피사체 카메라(500)에 의해 촬영된 영상을 얼굴 인식해서 출입문(700)에 대해 출입 통제한다.
또한, 감지부(100)는 감지 카메라이고, 제어부(600)는 감지부(100)의 감지 카메라 영상에서 사람 얼굴을 추적하고 추적된 사람 얼굴에 적외선 출력부(200)와 피사체 카메라(500)를 바라보게 한다.
또한, 제어부(600)는 사람 얼굴이 방사하는 적외선 영상으로 사람 얼굴임을 인식하고, 적외선 출력부(200)로 적외선을 출력해서 사람 얼굴에서 반사되는 적외선을 적외선 카메라로 촬상해서 얼굴 인식한다.
또한, 제어부(600)는 피사체 카메라(500)에 의해 촬영된 영상을 얼굴 인식하는 얼굴 인식부(610)를 포함하고, 출입문(700)을 지나가는 사용자에 대해 인식된 얼굴이 출입 허가자이면 출입문(700)을 연다.
또한, 편광 필터(510)는 일정 방향으로 정렬된 광이 카메라에 촬상되도록 해서 카메라가 일정한 품질의 이미지를 획득할 수 있게 한다.
또한, 카메라는 3 개이고, 하나의 카메라가 고장난 경우 다른 2개 카메라 영상이 유효한지를 판단해서 고장 여부를 확인하고, 정상 카메라로 영상을 분석한다.
상기와 같은 본 발명에 따른 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템을 이용할 경우에는 피사체를 정확히 카메라로 촬상할 수 있다.
또한, 피사체에 반사된 적외선을 카메라로 촬상해서 얼굴 인식하는 장점이 있다.
또한, 카메라 고장에 대처해서 언제든지 강건한 동작 환경을 제공할 수 있다.
도 1은 객체 인식 카메라 모듈의 구성을 보인 예시도이다.
도 2는 감지 마크를 이용한 객체 인식 카메라 모듈의 동작을 설명한 예시도이다.
도 3은 출입 통제하는 객체 인식 카메라 모듈을 보인 예시도이다.
도 4는 편광 필터(510)를 가지는 카메라를 보인 예시도이다.
도 5는 조사 각도를 설명하는 예시도이다.
본 출원에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 본 출원에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.
다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가지고 있다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥 상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않는다.
이하, 본 발명에 따른 바람직한 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈 및 이를 포함한 객체 인식 시스템은 객체 인식 카메라 모듈이 딥러닝 방법을 이용하여 피사체 이미지를 인식할 수 있다. 딥러닝 방법은 피사체인 얼굴을 인식하고자 여러 얼굴에 대해 식별할 수 있는 정보를 제공한다. 딥러닝 방법이 객체 인식 카메라 모듈에 적용되어 얼굴 인식 성능을 끌어 올릴 수 있다.
딥러닝을 객체 인식 카메라 모듈에 적용하는 또다른 실시예로는 객체 인식 카메라로 촬영된 객체(예를 들어 얼굴)의 실제(liveness) 여부를 판단하는 것이다. 구체적으로는 해커 등이 촬영된 다른 사람의 얼굴 이미지를 프린트하여 다른 사람인 척 위조(spoofing)하여 출입을 하려는 경우, 이러한 경우에 대해서도 객체의 live 이미지와 spoofing 이미지를 binary classification을 적용하여 머신 러닝을 적용하고 트레이닝시킴으로써, 객체의 live 여부에 대한 인식률을 높여, 객체 인식률의 정확성과 신뢰도를 높일 수 있다.
도 1은 객체 인식 카메라 모듈의 구성을 보인 예시도이다.
객체 인식 카메라 모듈은 피사체 움직임을 감지하는 감지부(100); 피사체(700)를 중심으로 카메라에 대칭하게 놓이고 피사체(700)로 적외선을 출력하는 적외선 출력부(200); 피사체 움직임에 따라 피사체(700)와 카메라 각도를 고려하고 적외선 출력부(200)를 제어하여 피사체(700)로 적외선 각도를 조절해서 적외선을 조사하는 적외선 조사 각도 조절부(300); 피사체 움직임에 따라 피사체(700)와 카메라 각도를 고려하고 적외선 출력부(200)를 제어하여 피사체(700)로 적외선 조사 시간을 조절해서 적외선을 조사하는 적외선 조사 시간 조절부(400); 피사체(700)를 촬영하는 피사체 카메라(500); 및 피사체 카메라(500)로 촬영된 영상을 분석하여 적외선 조사 각도 조절부(300), 적외선 조사 시간 조절부(400) 및 피사체 카메라 각도를 제어하는 제어부(600)를 포함한다.
감지부(100)는 피사체 움직임을 감지한다. 감지부(100)에는 피사체 카메라(500)와는 독립된 카메라가 사용될 수 있고, 피사체 카메라(500)가 사용될 수도 있다. 감지부(100)는 피사체 움직임을 감지해서 피사체 카메라(500)가 최상의 영상을 얻을 수 있도록 피사체(700)를 촬영할 수 있게 한다.
적외선 출력부(200)는 피사체(700)를 중심으로 피사체 카메라(500)에 대칭하게 놓이고 피사체(700)로 적외선을 출력한다. 피사체(700)에서 반사된 적외선이 피사체 카메라(500)에 촬상되도록 한다.
적외선 조사 각도 조절부(300)는 피사체 움직임에 따라 피사체(700)와 카메라 각도를 고려하고 적외선 출력부(200)를 제어하여 피사체(700)로 적외선 각도를 조절해서 적외선을 조사한다.조사 각도는 고정 또는 자동 조절되고, 0~90도 사이에서 조절되고, 상하 또는 좌우로 조절된다.
적외선 조사 시간 조절부(400)는 피사체 움직임에 따라 피사체(700)와 카메라 각도를 고려하고 적외선 출력부(200)를 제어하여 피사체(700)로 적외선 조사 시간을 조절해서 적외선을 조사한다. 예를 들어, 사용자 상대객체의 거부감을 없애기 위해 조사 시간은 0.3 미터 ~ 1 미터 사이에 0.4초 ~ 1초에 한번씩 적외선을 조사하도록 조절될 수 있다. 또다른 실시예로, 950나노미터 적외선 파장대역의 적외선이 사용될 경우에는 사용자가 적외선 카메라가 자신을 응시한다는 것을 느끼지 못하기 때문에 적외선 조사 시간 조절부(400)을 통해서, 조사 시간이 조절되지 않을 수 있다.
또한, 조사 각도와 조사 시간은 피사체 전체를 대상으로 균일한 밝기의 광을 비추는 엠비언트 조명이 아닌 밤/낮, 맑음/흐림/눈/비 등 환경에 따라 출력이 조절된다.
피사체 카메라(500)는 피사체(700)를 촬영한다.적외선 출력부(200)에서 출력된 적외선이 피사체(700)에서 반사되어 피사체 카메라(500)에 촬상된다.
제어부(600)는 피사체 카메라(500)로 촬영된 영상을 분석하여 적외선 조사 각도 조절부(300), 적외선 조사 시간 조절부(400) 및 피사체 카메라 각도를 제어한다.
제어부(600)는 촬영된 영상이 어두우면 피사체(700)에 반사된 적외선이 피사체 카메라(500)에 촬상되도록적외선 조사 각도 조절부(300)를 제어한다. 제어부(600)는 촬영된 영상이 어두우면 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어하여 적외선 조사 시간을 늘린다.
도 2는 감지 마크를 이용한 객체 인식 카메라 모듈의 동작을 설명한 예시도이다.
제어부(600)가 적외선 출력부(200)를 제어해서 감지 마크를 출력하고, 피사체 카메라(500)로 촬영되는 감지 마크의 왜곡을 분석해서 적외선 조사 각도 조절부(300)와 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어한다.
제어부(600)가 감지 마크를 이용해서 적외선 조사 각도 조절부(300)와 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어할 수 있다. 제어부(600)는 감지 마크의 왜곡 정도에 따라 적외선 조사 각도 조절부(300)와 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어하는 것이다. 제어부(600)는 감지 마크의 왜곡 정도가 낮으면 적외선 조사 각도 조절부(300)와 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어하지 않고, 왜곡 정도가 높을 때 적외선 조사 각도 조절부(300)와 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어할 수 있다.
감지 마크는 큐알 코드이고, 제어부(600)가 인식한 큐알 코드의 손상 정도가 일정 레벨을 넘어선 경우 적외선 조사 각도 조절부(300)를 제어해서 적외선 출력부(200)의 각도를 제어한다.
도 3은 출입 통제하는 객체 인식 카메라 모듈을 보인 예시도이다.
피사체(700)는 사람 얼굴이고 감지부(100)는 사람 얼굴이 출입문(700)에 접근함을 감지하고, 제어부(600)는 적외선 조사 각도 조절부(300)와 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어하여 사람 얼굴에서 반사된 적외선이 피사체 카메라(500)에 의해 촬영된 영상을 얼굴 인식해서 출입문(700)에 대해 출입 통제한다.
감지부(100)는 감지 카메라이고, 제어부(600)는 감지부(100)의 감지 카메라 영상에서 사람 얼굴을 추적하고 추적된 사람 얼굴에 적외선 출력부(200)와 피사체 카메라(500)를 바라보게 한다.
제어부(600)는 사람 얼굴이 방사하는 적외선 영상으로 사람 얼굴임을 인식하고, 적외선 출력부(200)로 적외선을 출력해서 사람 얼굴에서 반사되는 적외선을 적외선 카메라로 촬상해서 얼굴 인식한다.
제어부(600)는 피사체 카메라(500)에 의해 촬영된 영상을 얼굴 인식하는 얼굴 인식부(610)를 포함하고, 출입문(700)을 지나가는 사용자에 대해 인식된 얼굴이 출입 허가자이면 출입문(700)을 연다.
또한, 제어부(600)는 동시다수의 출입관리를 위해 1차 또는 2차 인증 중 하나의 미인증 출입자가 발생하거나 출입 시도가 발생하는 상황에서 관제실에 메시지 또는 알림창으로 통보해서 현장보안요원이 출동하여 출입 통제 조치를 취하도록 할 수 있다. 제어부(600)가 1차 인증은 얼굴 인식으로, 2차 인증은 음성 인식으로 처리할 수 있다. 예를 들어, 제어부(600)가 1차 인증과 2차 인증으로 나누어 다양한 인식/인증을 처리할 수 있다. 1차 인증 또는 2차 인증에 카드 인증, 지문 인식, 홍채 인식 등 다양하게 적용될 수 있다.
또한, 제어부(600)는 1차 인증 후 2차 인증시간 한계를 설정해서 인증시간 한계 이내에 인증이 이루어지지 않으면 관제실에 메시지 또는 알림창으로 통보해서 현장보안요원이 출동하도록 조치할 수 있다. 인증시간 한계 설정은 출입 통제가 완료되어야 하는 최소 시간을 정한다.
또한, 제어부(600)는 동시 다수 출입자를 계수할 수 있는 계수 카운터를 구비해서 최대 출입자를 계산하고, 출입 통제에 소요되는 자원이 충분하도록 지원할 수 있다. 동시 다수 출입자가 하나의 출입문에 몰릴 때 시스템 자원이 한 번에 요청되어 시스템 오류가 발생할 수 있다. 시스템 오류는 출입 통제를 원할하지 못하게 해서 출입자 불편을 야기할 수 있다. 동시 다수 출입자가 발생하더라도 제어부(600)가 이에 대처해서 출입 통제를 할 수 있도록 시스템 자원을 충분히 확보해야 한다. 충분한 시스템 자원은 제어부(600)가 동시 다수 출입자에 대해 출입 통제할 수 있도록 지원한다.
또한, 제어부(600)가 1차 인증은 얼굴 인식으로, 2차 인증은 음성 인식으로 처리하고, 객체영상 카운트 분석 기술을 이용하여 동시 다수 출입자를 계수해서 출입 통제한다. 제어부(600)는 동시 다수 출입자를 계수할 수 있도록 감지부(100)에 객체영상 카운트 분석 기술을 탑재할 수 있다. 객체영상 카운트 분석 기술은 촬영된 영상에 동시 다수 출입자가 몇 명 포함되어 있는지를 계수할 수 있다. 감지부(100)는 객체영상 카운트 분석 기술을 이용하여 동시 다수 출입자를 계수하고 제어부(600)에 알릴 수 있다. 제어부(600)는 동시 다수 출입자의 계수 정보에 기반하여 출입 통제를 제어할 수 있다.
도 4는 편광 필터(510)를 가지는 카메라를 보인 예시도이다.
편광 필터(510)는 일정 방향으로 정렬된 광이 카메라에 촬상되도록 해서 카메라가 일정한 품질의 이미지를 획득할 수 있게 한다.편광 필터(510)는 일정 방향으로 정렬된 광을 필터링하여 출력한다. 카메라가 편광 필터(510)를 가지면 편광 필터(510)로 필터링된 광이 촬상된 이미지를 얻을 수 있다.
카메라는 3 개이고, 제어부(600)는 하나의 카메라가 고장난 경우 다른 2개 카메라 영상이 유효한지를 판단해서 고장 여부를 확인하고, 정상 카메라로 영상을 분석한다. 하나의 카메라가 고장나면 다른 2개 카메라 영상만이 유효하다. 이러한 성질을 이용해서 제어부(600)는 카메라 고장 유무를 판단할 수 있다. 카메라가 고장나면 수리 요청하고, 수리될 때까지 2개 카메라 영상으로 출입 통제를 수행한다. 제어부(600)는 카메라 고장에 대처해서 출입 통제가 원활하게 동작할 수 있도록 조치할 수 있다.
도 5는 조사 각도를 설명하는 예시도이다.
도 5의 a에서 바조명에서 광이 출력되면 대상 물체에서 반사된 확산광이 CCD 카메라에 촬상되고, 정반사 광이 반사한다. 바조명과 CCD 카메라의 조사 각도가 조절될 수 있다.
도 5의 b는 유전체 매질에 광이 입사할 때 TM 모드 또는 TE 모드의 광이 입사되거나 반사됨을 설명한다.
예를 들어, 조사 각도는 고정 또는 자동 조절되고, 0~90도 사이에서 조절되고, 상하 또는 좌우로 조절된다. 조사 시간은 0.3 미터 ~ 1 미터 사이에 0.4초 ~ 1초에 한번씩 적외선을 조사하도록 조절될 수 있다. 조사 각도와 조사 시간은 피사체 전체를 대상으로 균일한 밝기의 광을 비추는 엠비언트 조명이 아닌 밤/낮, 맑음/흐림/눈/비 등 환경에 따라 출력이 조절된다.
도 6은 출입 통제 시스템을 보인 예시도이다.
출입 통제 시스템은 객체 인식 카메라 모듈로 출입문에 접근하는 사용자를 인식하고 객체 인식 카메라 모듈은 인식 결과를 출입 통제 시스템으로 전달한다. 출입 통제 시스템은 인식 결과로 사용자가 출입 대상임을 판단하면 PoE 공급장치를 통해 잠금장치를 제어해서 출입문을 출입 통제할 수 있다. 콘트롤러는 출입 통제 시스템을 구성하는 각종 장치의 동작 상태를 관리한다.
출입 통제 시스템은 객체 인식 대상 얼굴의 특징점을 사전 등록한 DB를 활용한다. 출입 통제 시스템은 얼굴 인식 카메라로 객체 인식 대상을 촬영하고, 일정 거리 도달한 객체 인식 대상 얼굴의 특징점과 사전 등록한 DB를 비교 판단하여 객체 인식 대상의 인식과 인증 절차를 수행한다.
출입 통제 시스템에는 얼굴 인식 카메라 외에도 카드 인식, 지문 인식, 홍채 인식 등이 복합 적용되어 얼굴 인식의 인증을 보조할 수 있다. 얼굴 인식 카메라는 객체 인식 카메라 모듈의 하나의 실시예이다.
또한, 이러한 객체 인식 카메라 모듈은 CCTV 감시시스템에 적용되어 지능적인 영상분석 기능을 제공할 수도 있고, 스마트 팩토리나 스마트 팜 등에서 제조되는 제품이나 농산물의 상태나 오류를 지능적으로 분석하는 데도 사용될 수 있으며, 더 나아가 지능형 로봇 등의 비전 인식 분야에도 사용될 수 있다. 이러한 시스템들을 객체 인식 시스템의 실시예들로 볼 수 있다.
상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야의 숙련된 당업자는 하기의 특허 청구의 범위에 기재된 본 발명의 사상 및 영역으로부터 벗어나지 않는 범위 내에서 본 발명을 다양하게 수정 및 변경시킬 수 있음을 이해할 수 있을 것이다.
100: 감지부 200: 적외선 출력부
300: 적외선 조사 각도 조절부 400: 적외선 조사 시간 조절부
500: 피사체 카메라 510: 편광 필터
600: 제어부 700: 피사체

Claims (11)

  1. 피사체(700) 움직임을 감지하는 감지부(100);
    상기 피사체(700)에 대응하는 출입문을 중심으로 일측에 놓이는 피사체 카메라(500)에 대칭하게 출입문 타측에 놓이고 피사체(700)로 적외선을 출력하는 적외선 출력부(200);
    피사체 움직임에 따라 상기 피사체(700)와 카메라 각도를 고려하고 상기 적외선 출력부(200)를 제어하여 상기 피사체(700)로 적외선 각도를 조절해서 적외선을 조사하는 적외선 조사 각도 조절부(300);
    피사체 움직임에 따라 상기 피사체(700)와 카메라 각도를 고려하고 상기 적외선 출력부(200)를 제어하여 상기 피사체(700)로 적외선 조사 시간을 조절해서 적외선을 조사하는 적외선 조사 시간 조절부(400);
    상기 적외선 출력부(200)에서 출력된 적외선이 파사체(700)에 반사되어 촬상되서 상기 피사체(700)를 촬영하는 피사체 카메라(500); 및
    상기 피사체 카메라(500)로 촬영된 영상을 분석하여 상기 적외선 조사 각도 조절부(300), 상기 적외선 조사 시간 조절부(400) 및 피사체 카메라 각도를 제어하는 제어부(600)를 포함하고,
    상기 피사체(700)는 사람 얼굴이고 상기 감지부(100)는 감지 카메라이고, 사람 얼굴이 출입문(700)에 접근함을 감지하고,
    상기 제어부(600)는 상기 적외선 조사 각도 조절부(300)와 상기 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어하여 사람 얼굴에서 반사된 적외선이 상기 피사체 카메라(500)에 의해 촬영된 영상을 얼굴 인식해서 출입문(700)에 대해 출입 통제하고,
    상기 제어부(600)가 1차 인증은 얼굴 인식으로, 2차 인증은 음성 인식으로 처리하고, 1차 인증 후 2차 인증에 관한 인증시간 한계를 설정하여, 인증시간 한계 이내에 인증이 이루어지지 않는 것을 인식하도록 하며,
    상기 제어부(600)의 객체영상 카운트 분석 기술을 이용하여 동시 다수 출입자를 계수해서 출입 통제하는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 제어부(600)는 촬영된 영상이 어두우면 상기 피사체(700)에 반사된 적외선이 상기 피사체 카메라(500)에 촬상되도록 상기 적외선 조사 각도 조절부(300)를 제어하는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 제어부(600)가 상기 적외선 출력부(200)를 제어해서 감지 마크를 출력하고, 상기 피사체 카메라(500)로 촬영되는 감지 마크의 왜곡을 분석해서 상기 적외선 조사 각도 조절부(300)와 상기 적외선 조사 시간 조절부(400)를 제어하는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈.
  4. 삭제
  5. 제1항에 있어서,
    상기 제어부(600)는 상기 피사체 카메라(500)에 의해 촬영된 영상을 얼굴 인식하는 얼굴 인식부(610)를 포함하고,
    상기 출입문(700)을 지나가는 사용자에 대해 인식된 얼굴이 출입 허가자이면 상기 출입문(700)을 여는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈.
  6. 삭제
  7. 제1항에 있어서,
    카메라는 3 개이고, 하나의 카메라가 고장난 경우 다른 2개 카메라 영상이 유효한지를 판단해서 고장 여부를 확인하고, 정상 카메라로 영상을 분석하는 딥러닝을 이용한 객체 인식 카메라 모듈.
  8. 제1항 내지 제3항, 제5항, 제7항 중 어느 한 항의 객체 인식 카메라 모듈을 포함하며, 객체 인식 카메라 모듈의 인식 결과로 출입문을 출입 통제하는 딥러닝을 이용한 출입 통제 시스템.
  9. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항의 객체 인식 카메라 모듈을 포함하며, 객체 인식 카메라 모듈의 인식 결과로 공장 자동화에 이용하는 딥러닝을 이용한 스마트 팩토리 시스템.
  10. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항의 객체 인식 카메라 모듈을 포함하며, 객체 인식 카메라 모듈의 인식 결과로 농산물의 상태나 오류를 지능적으로 분석하는 딥러닝을 이용한 스마트 팜 시스템.
  11. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항의 객체 인식 카메라 모듈을 포함하며, 객체 인식 카메라 모듈의 인식 결과를 비전 인식에 사용하는 딥러닝을 이용한 지능형 로봇.
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