KR20120119144A - Apparatus and method of camera-based intelligent management - Google Patents

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KR20120119144A
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이상화
박용규
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주식회사 레이스전자
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Abstract

PURPOSE: A camera-based intelligent management device and method are provided to trace a moving vehicle in real time by using a camera. CONSTITUTION: An object recognition unit receives images from fixed cameras(200a,200b,200c). The object recognition unit recognizes an object from the images. The object recognition unit traces the location of the object. An object tracing unit controls the direction and angle of PTZ cameras(300a-300e). A location estimation unit estimates location information of the object and transmits the information to a storage location. [Reference numerals] (AA) Object recognition; (BB) Object tracing; (CC) Position estimation; (DD) Parking state recognition

Description

카메라 기반 지능형 관리 장치 및 방법 {APPARATUS AND METHOD OF CAMERA-BASED INTELLIGENT MANAGEMENT}Camera-based intelligent management device and method {APPARATUS AND METHOD OF CAMERA-BASED INTELLIGENT MANAGEMENT}

본 발명은 카메라 기반 지능형 관리 장치 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a camera-based intelligent management device and method.

최근에 RFID(Radio Frequency Identification), 번호 인식 기술 등에 의하여 출입문에서의 주차 관리가 자동화되어 가고 있다. 예로서, 대형 건물이나 쇼핑센터, 아파트 단지나 공공기관에서는 RFID 카드를 부착한 차량이나 인증된 번호판을 가진 차량만을 통과하는 출입 시스템을 설치하고 있다. 그러나 이러한 자동화 시스템은 차량이 드나드는 출입구에서만 운영되고 전체 주차 지역에 대한 관리와 감시는 전반적으로 잘 이루어지지 않기 때문에, 주차 시설의 상태 및 감시, 의심 차량의 추적 및 위치 조회와 같은 기능은 불가능하다. 또한, 설치된 CCTV 카메라는 대부분 넓은 지역을 하나의 카메라로 촬영하는 고정형이기 때문에, 해상도가 좋지 못하고 사각지대가 많게 되어 충분한 감시 기능을 수행하지 못한다. 이러한 이유로 아파트 단지, 백화점, 대형 건물 안에 있는 주차장에서 주차 혼잡이 발생하고, 범죄 사건이 발생하는 경우가 종종 있다.Recently, parking management at the door has been automated by RFID (Radio Frequency Identification), number recognition technology, and the like. For example, large buildings, shopping centers, apartment complexes and public institutions install access systems that only pass through vehicles with RFID cards or vehicles with certified license plates. However, such automation systems operate only at the entrances and exits of vehicles, and overall management and monitoring of the entire parking area is not well performed, so functions such as the status and monitoring of parking facilities, tracking and location of suspicious vehicles are impossible. . In addition, since most of the installed CCTV cameras are fixed type to shoot a large area with a single camera, the resolution is not good and there are many blind spots and thus cannot perform sufficient surveillance function. For this reason, parking congestion and criminal incidents often occur in apartment complexes, department stores, and parking lots in large buildings.

개시된 기술이 이루고자 하는 과제는 주차장 안에서 카메라를 이용하여 이동하는 차량을 실시간으로 추적하며, 전체 주차 시설의 주차 상황을 모니터링하거나 주차시설을 보안 감시하는 장치 및 방법을 제공하는 데 있다.An object of the disclosed technology is to provide a device and method for tracking a moving vehicle using a camera in a parking lot in real time, monitoring the parking situation of the entire parking facility, or security monitoring the parking facility.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 제 1 측면은, 지능형 관리 장치에 있어서, 고정식 카메라로부터 영상을 수신하고, 상기 영상으로부터 객체를 인식하고 상기 객체의 위치를 연속적으로 추정하는 객체 인식부; PTZ(Pan Tilt Zoom) 카메라가 상기 고정식 카메라의 위치에 기초하여 상기 객체를 집중적으로 추적하면서 촬영하도록 상기 PTZ 카메라의 방향 및 각도를 제어하는 객체 추적부; 및 상기 객체가 정지하는 경우, 상기 객체의 위치 정보를 추정하여 저장 장치에 전달하는 위치 추정부를 포함한다.In order to achieve the object as described above, the first aspect of the present invention, in the intelligent management device, an object recognition unit for receiving an image from a fixed camera, recognizes the object from the image and continuously estimates the position of the object ; An object tracker configured to control the direction and angle of the PTZ camera so that a PTZ (Pan Tilt Zoom) camera captures the object while intensively tracking the object based on the position of the fixed camera; And a location estimator for estimating location information of the object and transferring the information to the storage device when the object is stopped.

상술한 바와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 제 2 측면은, 지능형 관리 장치에 있어서, 객체를 추출하는 객체 추출부; 상기 추출된 객체와 카메라로부터 수신된 주차장에 대한 현재 영상에 기초하여 주차 가능 영역을 설정하는 주차 영역 설정부; 및 상기 주차 가능 영역을 디스플레이하는 디스플레이부를 포함한다. In order to achieve the above object, a second aspect of the present invention, an intelligent management device, an object extraction unit for extracting an object; A parking area setting unit configured to set a parking available area based on the extracted object and a current image of the parking lot received from the camera; And a display unit for displaying the parking available area.

개시된 기술은 다음의 효과를 가질 수 있다. 다만, 특정 실시예가 다음의 효과를 전부 포함하여야 한다거나 다음의 효과만을 포함하여야 한다는 의미는 아니므로, 개시된 기술의 권리범위는 이에 의하여 제한되는 것으로 이해되어서는 아니 될 것이다.The disclosed technique may have the following effects. It is to be understood, however, that the scope of the disclosed technology is not to be construed as limited thereby, as it is not meant to imply that a particular embodiment should include all of the following effects or only the following effects.

일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 장치 및 방법은 주차장 안에서 카메라를 이용하여 이동하는 차량을 실시간으로 추적하며, 전체 주차 시설의 주차 상황을 모니터링하거나 주차시설을 보안 감시할 수 있게 한다.The camera-based intelligent management apparatus and method according to an embodiment tracks a moving vehicle using a camera in a parking lot in real time, and monitors the parking situation of the entire parking facility or securely monitors the parking facility.

또한, 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 장치 및 방법은 객체의 추적 및 객체의 추출 기능을 통해, 주차장의 상태를 자동으로 확인하고 주차 가능한 위치를 알려주기 때문에, 주차장 안에서의 교통 혼잡을 방지할 수 있으며 통제가 수월해질 수 있다.In addition, the camera-based intelligent management apparatus and method according to an embodiment can prevent traffic congestion in the parking lot by automatically checking the state of the parking lot and indicating a parking available location through the tracking and extraction of the object. Can be easily controlled.

또한, 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 장치 및 방법은 차량의 추적 기능을 PTZ 카메라에 접목함으로써, 소수의 카메라를 이용하여 사각지대가 없는 주차 시설의 보안 감시가 가능하여 범죄의 예방효과를 증대시킬 수 있다. 또한, 건물이나 아파트 단지에서 RFID 센서나 번호 인식 장치와 연계하는 경우, 외부 차량의 위치를 파악하거나 주차 위반 여부를 쉽게 확인할 수 있어서, 주차 공간을 효율적으로 관리할 수 있다.In addition, the camera-based intelligent management device and method according to an embodiment, by incorporating the vehicle tracking function to the PTZ camera, it is possible to monitor the parking facilities without blind spots using a few cameras to increase the effect of crime prevention You can. In addition, when connected to the RFID sensor or the number recognition device in the building or apartment complex, it is possible to easily identify the location of the external vehicle or to check whether the parking violation, it is possible to efficiently manage the parking space.

도 1는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 장치를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 장치를 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 방법을 나타내는 순서도이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 구역 및 영상의 픽셀 대응 관계를 나타내는 도면이다.1 is a diagram illustrating a camera-based intelligent management system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a camera-based intelligent management apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a camera-based intelligent management apparatus according to another embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a camera-based intelligent management method according to an embodiment of the present invention.
5 is a flowchart illustrating a camera-based intelligent management method according to another embodiment of the present invention.
6 is a diagram illustrating a pixel correspondence relationship between a parking area and an image according to an exemplary embodiment.

개시된 기술에 관한 설명은 구조적 내지 기능적 설명을 위한 실시예에 불과하므로, 개시된 기술의 권리범위는 본문에 설명된 실시예에 의하여 제한되는 것으로 해석되어서는 아니 된다. 즉, 실시예는 다양한 변경이 가능하고 여러 가지 형태를 가질 수 있으므로 개시된 기술의 권리범위는 기술적 사상을 실현할 수 있는 균등물들을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.The description of the disclosed technique is merely an example for structural or functional explanation and the scope of the disclosed technology should not be construed as being limited by the embodiments described in the text. That is, the embodiments may be variously modified and may have various forms, and thus the scope of the disclosed technology should be understood to include equivalents capable of realizing the technical idea.

한편, 본 출원에서 서술되는 용어의 의미는 다음과 같이 이해되어야 할 것이다.Meanwhile, the meaning of the terms described in the present application should be understood as follows.

단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한 복수의 표현을 포함하는 것으로 이해되어야 하고, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 설시된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.Singular expressions should be understood to include plural expressions unless the context clearly indicates otherwise, and terms such as "include" or "have" refer to features, numbers, steps, operations, components, parts, or parts thereof described. It is to be understood that the combination is intended to be present, but not to exclude in advance the possibility of the presence or addition of one or more other features or numbers, steps, operations, components, parts or combinations thereof.

각 단계들은 문맥상 명백하게 특정 순서를 기재하지 않은 이상 명기된 순서와 다르게 일어날 수 있다. 즉, 각 단계들은 명기된 순서와 동일하게 일어날 수도 있고 실질적으로 동시에 수행될 수도 있으며 반대의 순서대로 수행될 수도 있다.Each step may occur differently from the stated order unless the context clearly dictates the specific order. That is, each step may occur in the same order as described, may be performed substantially concurrently, or may be performed in reverse order.

여기서 사용되는 모든 용어들은 다르게 정의되지 않는 한, 개시된 기술이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미를 지니는 것으로 해석될 수 없다.
All terms used herein have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the disclosed technology belongs, unless otherwise defined. Generally, the terms defined in the dictionary used are to be interpreted to coincide with the meanings in the context of the related art, and should not be interpreted as having ideal or excessively formal meanings unless clearly defined in the present application.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 시스템을 나타내는 도면이다. 1 is a diagram illustrating a camera-based intelligent management system according to an embodiment of the present invention.

도 1a를 참조하면, 일 실시예로서, 카메라 기반 지능형 관리 시스템은 고정식 카메라(200) 및 PTZ 카메라(300)들을 포함하며, 고정식 카메라(200) 및 PTZ 카메라(300)들로부터 수신된 영상에 기초하여 주차 가능 지역을 판단할 수 있다. 지능형 관리 시스템은 차량이 주차장으로 들어오면, 고정식 카메라(200a)가 움직임을 감지하고, 차량에 대한 정보를 파악하여 저장하게 할 수 있다. 차량이 주차장 내부로 진입하여 이동하는 경우, 미리 설정된 위치에서 미리 설정된 영역에 근거하여 고정식 카메라(200a, 200b) 또는 PTZ(Pan Tilt Zoom) 카메라(300a, 300b, 300c)가 차량을 추적하면서 촬영한다. 일 예로서, 고정식 카메라(200)는 복수의 객체들의 위치를 연속적으로 추적할 수 있으며, 넓은 영역에 걸쳐 추적 기능을 수행할 수 있고, PTZ 카메라(300)는 특정한 객체 하나를 집중적으로 추적할 때 사용될 수 있다. 지능형 관리 시스템은 PTZ 카메라(300)에 의해 차량의 움직임을 측정하고, PTZ 카메라(300)의 Pan/Tilt/Zoom 파라미터를 조정하여 PTZ 카메라(300)가 회전하거나 줌 조절을 하면서 자동으로 이동하는 차량을 추적하게 할 수 있다. 고정식 카메라(200) 또는 PTZ 카메라(300)가 차량을 추적하는 동안 차량이 정지하는 경우, 지능형 관리 시스템은 차량의 위치 정보를 추정하여 저장 장치에 전달한다. 지능형 관리 시스템은 주차된 차량의 위치 정보를 추정함으로써 주차 가능 지역을 결정하여 알려줄 수 있다. 만약 주차 공간이 넓어서 단일 카메라로 추정하기 어려운 경우, 카메라 영상의 충분한 해상도와 선명함을 유지하고 이동하는 물체를 연속적으로 추적할 수 있도록, 사전에 서로 간의 위치관계를 설정한 복수의 PTZ 카메라들을 연동하여 추적할 수 있다. Referring to FIG. 1A, as an embodiment, the camera-based intelligent management system includes a fixed camera 200 and a PTZ camera 300, based on an image received from the fixed camera 200 and the PTZ camera 300. To determine the available parking area. When the vehicle enters the parking lot, the intelligent management system may allow the stationary camera 200a to detect movement and to grasp and store information about the vehicle. When the vehicle enters and moves inside the parking lot, the fixed cameras 200a and 200b or the PTZ (Pan Tilt Zoom) cameras 300a, 300b and 300c take a picture while tracking the vehicle based on a preset area at a preset position. . As an example, the fixed camera 200 may continuously track the positions of a plurality of objects, perform a tracking function over a large area, and the PTZ camera 300 may track a specific object intensively. Can be used. The intelligent management system measures the movement of the vehicle by the PTZ camera 300 and adjusts the Pan / Tilt / Zoom parameter of the PTZ camera 300 to automatically move the vehicle while the PTZ camera 300 rotates or zooms. Can be tracked. When the vehicle is stopped while the stationary camera 200 or the PTZ camera 300 tracks the vehicle, the intelligent management system estimates the position information of the vehicle and transmits it to the storage device. The intelligent management system can determine the available parking area by estimating the location information of the parked vehicle. If the parking space is large and it is difficult to estimate with a single camera, a plurality of PTZ cameras having previously set the positional relationship with each other can be linked to maintain sufficient resolution and clarity of the camera image and continuously track moving objects. Can be traced

도 1b를 참조하면, 다른 일 실시예로서, 카메라 기반 지능형 관리 시스템은 고정식 카메라(200) 및 PTZ 카메라(300)들을 포함하며, 고정식 카메라(200) 및 PTZ 카메라(300)들로부터 수신된 영상에 기초하여 주차 가능 지역을 판단할 수 있다. 지능형 관리 시스템은 고정식 또는 PTZ 카메라(200,300)가 미리 설정된 시간 간격마다 주차장을 촬영한 영상을 기반으로 각 주차 구역의 주차 가능 여부와 전체 주차 공간의 상태를 점검할 수 있다. 따라서, 주차 구역이 충분한 지에 대한 손쉬운 파악이 가능하므로 주차장 안에서의 교통 혼잡을 방지할 수 있다. 또한, PTZ 카메라(300)의 물체 탐지 기능을 사용하면, 차량뿐만이 아니라 주차장 안에 있는 사람에 대해서도 추적하거나 사람의 위치를 추정할 수 있어서 주차 시설에 대해서 원격으로 보안 감시 기능을 수행할 수 있다.Referring to FIG. 1B, as another embodiment, the camera-based intelligent management system includes the fixed camera 200 and the PTZ cameras 300, and includes an image received from the fixed camera 200 and the PTZ cameras 300. The parking available area can be determined based on this. The intelligent management system may check the availability of the parking spaces and the status of the entire parking space based on the image of the fixed or PTZ cameras 200 and 300 photographing the parking space at predetermined time intervals. Therefore, it is possible to easily determine whether the parking area is sufficient, thereby preventing traffic congestion in the parking lot. In addition, by using the object detection function of the PTZ camera 300, not only the vehicle but also the person in the parking lot can be tracked or the position of the person can be estimated to perform a security monitoring function remotely for the parking facility.

카메라 기반 지능형 관리 시스템은 공공기관 및 건물의 주차관리 시스템, 백화점, 쇼핑센터, 대형 건물의 주차 관리 및 보안 시스템, 아파트 단지 주차관리 및 보안 시스템 등에서 사용될 수 있다.
Camera-based intelligent management systems can be used in parking management systems of public institutions and buildings, department stores, shopping centers, parking management and security systems of large buildings, and apartment management parking management and security systems.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 장치를 나타내는 도면이다. 도 2를 참조하면, 카메라 기반 지능형 관리 장치(100a)는 객체 인식부(110), 객체 추적부(120) 및 위치 추정부(130)를 포함할 수 있다. 도 2의 지능형 관리 장치(100a)는 도 1a의 지능형 관리 시스템이 적용될 수 있다.2 is a diagram illustrating a camera-based intelligent management apparatus according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the camera-based intelligent management apparatus 100a may include an object recognizer 110, an object tracker 120, and a location estimator 130. The intelligent management apparatus 100a of FIG. 2 may be applied to the intelligent management system of FIG. 1A.

객체 인식부(110)는 고정식 카메라(200)로부터 영상을 수신하고, 영상으로부터 객체를 인식하거나 이동중인 객체의 위치를 연속적으로 추정한다. 이 때, 객체 인식부(110)는 복수의 객체들을 넓은 영역에서 동시에 추적할 수 있다. 객체 인식부(110)는 영역 기반 형태 표현자(region-based shape descriptor) 또는 방향성 히스토그램(histogram of gradient) 방법에 근거하여 객체가 사람 또는 차량인지 판단한다. 객체 인식부(110)는 MPEG-7에서 정의된 형태 표현자를 이용하여 인간 및 차량 형태를 학습하고 모델링할 수 있다. 영역 기반 형태 표현자를 통하여 사람 또는 차량의 다양한 형태를 분류할 수 있다. 방향성 히스토그램 방법의 경우, 객체의 경계부분의 에지의 방향에 대하여 히스토그램을 구하고 이를 학습하는 것이다. 에지 히스토그램(edge histogram)은 방향성 에지 4종류와 비방향성 에지 하나로 이미지가 갖는 에지의 공간적 분포를 표현한다. 방향성 히스토그램 방법은 형태 표현자와 유사하게 사전에 객체의 형태에 적합한 방향성 히스토그램 모델을 구할 수 있다. 따라서, 객체 인식부(110)는 방향성 히스토그램 모델로부터 에지를 추출하여 객체를 인식할 수 있다. 또한, 객체 인식부(110)는 복수의 객체들의 위치를 매 프레임마다 추출하고 객체들의 위치를 연속적으로 추적할 수 있다.The object recognition unit 110 receives an image from the fixed camera 200, continuously recognizes an object from the image or estimates the position of the moving object. In this case, the object recognition unit 110 may simultaneously track a plurality of objects in a large area. The object recognizer 110 determines whether an object is a person or a vehicle based on a region-based shape descriptor or a histogram of gradient method. The object recognizer 110 may learn and model human and vehicle shapes using a shape presenter defined in MPEG-7. Area-based shape descriptors can be used to classify various types of people or vehicles. In the case of the directional histogram method, the histogram is obtained and learned about the direction of the edge of the boundary of the object. Edge histograms represent the spatial distribution of the edges of an image with four types of directional edges and one non-directional edge. The directional histogram method can obtain a directional histogram model suitable for the shape of an object in advance similar to the shape presenter. Accordingly, the object recognizer 110 may recognize an object by extracting an edge from the directional histogram model. In addition, the object recognition unit 110 may extract the positions of the plurality of objects every frame and continuously track the positions of the objects.

객체 인식부(110)는 먼저 객체가 사람인지 차량인지 여부를 판단한다. 객체가 차량인 경우, 객체 인식부(110)는 차량의 정보를 파악하여 저장 장치(400)에 저장한다. 차량의 정보는 예로서 차량의 차종, 차량의 진입 시간 및 차량의 번호를 포함할 수 있다. 또한, 객체 인식부(110)는 RFID(Radio Frequency Identification) 또는 번호 인식 장치와 연계하여 객체의 정보를 저장 장치(400)에 전달한다. 여기에서, 객체의 정보는 차량의 차종, 차량의 번호 등을 포함할 수 있다. 객체 인식부(110)는 출입구의 RFID와 연계하는 경우, 출입하는 차량의 주차장 이용 내역 조회 및 검색이 가능하고, 특정한 차량의 주차 현황을 확인할 수 있다. 또한, 객체 인식부(110)는 출입구의 번호 인식 장치와 연계하는 경우, 차량의 출입시 전면 번호판의 문자 및 숫자를 자동으로 인식하여 특정 차량의 위치를 신속하게 파악하는데 유용할 수 있다. 일 예로서, 고정식 카메라(120)는 지하 주차장, 야간과 같은 어두운 환경을 촬영하기 위한 적외선 LED 카메라에 해당될 수 있다. 또한, 객체 인식부(110)는 복수의 고정식 카메라(200)들로부터 영상을 수신할 수 있다. 복수의 고정식 카메라(200)들은 각각 미리 설정된 위치에서 미리 설정된 영역을 촬영할 수 있다.The object recognition unit 110 first determines whether the object is a person or a vehicle. When the object is a vehicle, the object recognition unit 110 grasps information of the vehicle and stores it in the storage device 400. The information of the vehicle may include, for example, the model of the vehicle, the entry time of the vehicle, and the number of the vehicle. In addition, the object recognition unit 110 transmits information of the object to the storage device 400 in association with a radio frequency identification (RFID) or a number recognition device. Here, the object information may include a vehicle model, a vehicle number, and the like. When the object recognition unit 110 is connected to the RFID of the entrance and exit, it is possible to search and search the parking lot usage history of the entering and exiting vehicle, and to check the parking status of the specific vehicle. In addition, the object recognition unit 110 may be useful for quickly identifying the location of a specific vehicle by automatically recognizing letters and numbers on the front license plate when the vehicle is connected to the door number recognition device. As an example, the fixed camera 120 may correspond to an infrared LED camera for photographing a dark environment such as an underground parking lot or a night. In addition, the object recognition unit 110 may receive an image from the plurality of fixed cameras 200. Each of the plurality of stationary cameras 200 may photograph a preset area at a preset position.

객체 추적부(120)는 PTZ(Pan Tilt Zoom) 카메라(300)가 고정식 카메라(200)의 위치에 기초하여 객체를 추적하면서 촬영하도록 PTZ 카메라(300)의 방향 및 각도를 제어한다. 우선, PTZ 카메라(300)는 영상 내에서 객체 추적 기술에 의해 이동하는 객체를 실시간으로 모델링하고 추적한다. 영상 내에서의 객체 추적은 Kalman 필터, Particle 필터, CAMSHIFT 필터 등을 이용할 수 있다. 일 예로서, 영상 내에서의 객체 추적은 객체 인식부(110)에서 동작될 수 있다. 객체 추적을 통해 해당 객체 영역을 설정하는 경우, 가장 유사한 컬러 분포를 가지면서 객체의 움직임 방향과 일치하는 객체 영역을 추출하여 추적하게 된다. 또한, 이동하는 객체의 모델은 컬러 정보와 움직임 속도를 결합하여 표현될 수 있다. 일 예로서, 객체 추적부(120)는 객체의 이동에 기반하여 PTZ 카메라(300)를 제어하는 Pan/Tilt/Zoom 파라미터를 생성하고, Pan/Tilt/Zoom 파라미터에 근거하여 PTZ 카메라(300)가 자동으로 객체를 추적하도록 한다. 이를 위하여, 사전에 비디오 신호에서 객체의 움직임 속도와 카메라의 Pan/Tilt/Zoom 파라미터 간에 변환 관계를 구해야 하는데, 카메라의 회전 속도 및 각도 크기에 따라서 실험적으로 설정할 수 있다. 예로서, Pan/Tilt/Zoom 파라미터는 pelco-D 프로토콜과 같이 CCTV 범용 통신 방식을 사용할 수 있다. 객체 추적부(120)는 복수의 PTZ 카메라(300)들로부터 영상을 수신하고 제어할 수 있고, 장애물이 있거나 넓은 지역에서 원활하게 촬영된 영상을 수신하기 위함이다. 복수의 PTZ 카메라(300)들은 각각 미리 설정된 위치에서 미리 설정된 영역을 촬영할 수 있다. The object tracking unit 120 controls the direction and angle of the PTZ camera 300 so that the PTZ (Pan Tilt Zoom) camera 300 tracks and photographs the object based on the position of the fixed camera 200. First, the PTZ camera 300 models and tracks an object moving by an object tracking technology in real time in an image. Object tracking in the image can use Kalman filter, Particle filter, CAMSHIFT filter. As an example, object tracking in the image may be operated in the object recognition unit 110. When the object area is set through object tracking, the object area having the most similar color distribution and matching the direction of movement of the object is extracted and tracked. In addition, the model of the moving object may be expressed by combining the color information and the movement speed. As an example, the object tracking unit 120 generates a Pan / Tilt / Zoom parameter for controlling the PTZ camera 300 based on the movement of the object, and the PTZ camera 300 is based on the Pan / Tilt / Zoom parameter. Automatically track objects. To this end, a conversion relationship between the moving speed of the object and the Pan / Tilt / Zoom parameters of the camera in the video signal must be obtained in advance, and can be experimentally set according to the rotational speed and the angle of the camera. For example, the Pan / Tilt / Zoom parameter may use a CCTV universal communication method such as the pelco-D protocol. The object tracking unit 120 may receive and control images from the plurality of PTZ cameras 300 and to receive images smoothly captured in an obstacle or a large area. Each of the plurality of PTZ cameras 300 may photograph a preset area at a preset position.

위치 추정부(130)는 객체가 정지하는 경우, 객체의 위치 정보를 추정하여 저장 장치(400)에 전달한다. 일 예로서, 위치 추정부(130)는 객체의 정지 시간이 미리 설정된 시간을 초과하는 경우, 객체의 위치 정보를 생성하여 저장 장치(400)에 전달할 수 있다. 여기에서, 미리 설정된 시간은 1분이 될 수 있다. 빈 주차 구역을 기다리기 위해 차량이 잠시 정차한 경우가 있을 수 있으므로 미리 설정된 시간을 초과하여 정지한 경우에 위치 정보를 생성한다.
When the object stops, the location estimator 130 estimates the location information of the object and transmits the location information to the storage device 400. As an example, if the stop time of the object exceeds a preset time, the location estimator 130 may generate and transmit location information of the object to the storage device 400. Here, the preset time may be 1 minute. Since the vehicle may stop for a while to wait for an empty parking area, location information is generated when the vehicle stops for a preset time.

도 3은 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 장치를 나타내는 도면이다. 도 3을 참조하면, 카메라 기반 지능형 관리 장치(100b)는 객체 추출부(140), 주차 영역 설정부(150), 디스플레이부(160) 및 객체 정보 생성부(170)를 포함할 수 있다. 도 3의 지능형 관리 장치(100b)는 도 1b의 지능형 관리 시스템이 적용될 수 있다.3 is a diagram illustrating a camera-based intelligent management apparatus according to another embodiment of the present invention. Referring to FIG. 3, the camera-based intelligent management apparatus 100b may include an object extractor 140, a parking area setting unit 150, a display unit 160, and an object information generation unit 170. The intelligent management apparatus 100b of FIG. 3 may be applied to the intelligent management system of FIG. 1B.

객체 추출부(140)는 카메라로부터 수신한 영상에서 객체를 추출한다. 객체 추출부(140)는 주차장의 한 곳 또는 여러 곳에 설치된 고정식 카메라(200) 또는 PTZ 카메라(300)의 영상으로부터 객체를 추출하여 주차 여부를 판단할 수 있다. 일 예로서, 객체 추출부(140)는 현재 영상과 주차장에 대한 기준 영상을 비교하여 현재 영상과 기준 영상에 대한 차분 영상을 산출하고, 차분 영상에 기초하여 객체를 추출하여 움직임 검출에 이용할 수 있다. 객체 추출부(140)가 배경 차분을 이용하여 객체를 추출하는 경우, 각 주차 구역에 대하여 사전에 정의된 배경 영상을 이용하여 입력되는 영상을 빼면, 주차가 된 경우에는 그 차이가 큰 객체 영역이 추출되어 주차된 상태를 알 수 있다. 반대로 각 주차구역에 대해 사전에 정의된 배경 영상에서 입력 영상을 빼는 경우, 그 차이가 작거나 객체가 추출되지 않으면, 주차 구역이 비어 있는 상태로 판단한다. 배경 차분에 대하여는 도 6에서 상세히 다룬다. 다른 일 예로서, 객체 추출부(140)는 객체 형태에 대하여 에지 정보의 방향성 히스토그램에 기초하여 객체를 추출할 수 있다. 사전에 추출된 자동차의 형태에 대하여 에지 정보의 방향성 히스토그램(HOG, histogram of gradient)을 이용하여 객체를 검출하고 해당 주차 구역의 주차 여부를 판단할 수 있다. 카메라는 고정식 카메라(200) 또는 PTZ(Pan Tilt Zoom) 카메라(300)에 해당될 수 있다. 또한, 주차장의 형태 및 장애물의 유무에 따라 복수의 고정식 카메라(200) 또는 PTZ 카메라(300)들이 사용될 수 있다. 또한, 객체 추출부(140)는 미리 설정된 시간 간격마다 카메라로부터 영상을 수신하여 객체를 추출할 수 있다. 주차장 내에서 시간에 따른 차량의 변동 사항을 고려하기 위함이다. 여기에서, 미리 설정된 시간은 30초가 될 수 있다.The object extractor 140 extracts an object from an image received from a camera. The object extractor 140 may determine whether the vehicle is parked by extracting an object from an image of the fixed camera 200 or the PTZ camera 300 installed at one or several places of the parking lot. For example, the object extractor 140 may compare the current image with the reference image for the parking lot, calculate a difference image between the current image and the reference image, and extract an object based on the difference image to use for motion detection. . When the object extracting unit 140 extracts an object by using the background difference, when the image inputted by using a background image predefined for each parking area is subtracted, the object area having a large difference is found when parking is performed. You can see the extracted and parked state. On the contrary, when the input image is subtracted from the predefined background image for each parking zone, if the difference is small or no object is extracted, the parking zone is determined to be empty. Background differences are discussed in detail in FIG. 6. As another example, the object extractor 140 may extract an object based on a directional histogram of edge information with respect to the object shape. An object may be detected by using a directional histogram (HOG) of edge information on the shape of a vehicle extracted in advance, and the parking of the corresponding parking area may be determined. The camera may correspond to a fixed camera 200 or a pan tilt zoom (PTZ) camera 300. In addition, a plurality of stationary cameras 200 or PTZ cameras 300 may be used depending on the shape of the parking lot and the presence of obstacles. In addition, the object extractor 140 may extract an object by receiving an image from a camera at predetermined time intervals. This is to consider the change of vehicle with time in the parking lot. Here, the preset time may be 30 seconds.

주차 영역 설정부(150)는 추출된 객체와 카메라로부터 수신한 주차장에 대한 현재 영상에 기초하여 주차 가능 영역을 설정한다. 주차 영역 설정부(150)는 객체 추출부(140)가 주차장에서 객체를 산출한 이후에, 객체가 산출되지 않은 영역 즉 주차 구역이 비어있는 경우에 대하여 주차 가능한 영역으로 설정할 수 있다.The parking area setting unit 150 sets a parking available area based on the extracted object and the current image of the parking lot received from the camera. After the object extracting unit 140 calculates the object in the parking lot, the parking area setting unit 150 may set the parking area in the case where the object is not calculated, that is, when the parking area is empty.

디스플레이부(160)는 주차 가능 영역을 디스플레이한다. 디스플레이부(160)는 주차 영역 설정부(150)가 주차 가능한 영역으로 설정한 주차 구역을 디스플레이하여 주차장 내에서 교통 혼잡없이 주차가 가능하게 한다. 주차장 내에 차량의 유입에 따라 주차 가능한 구역의 상황이 변동가능하므로 미리 설정된 시간 간격마다 주차 가능한 영역을 정정하여 디스플레이할 수 있다. 여기에서, 미리 설정된 시간은 1분이 될 수 있다.The display unit 160 displays the parking available area. The display unit 160 displays the parking area set by the parking area setting unit 150 as an available parking area to enable parking without congestion in the parking lot. Since the situation of the parkable area may change according to the inflow of the vehicle in the parking lot, the parkingable area may be corrected and displayed at a predetermined time interval. Here, the preset time may be 1 minute.

객체 정보 생성부(170)는 추출된 객체에 대한 정보를 생성한다. 객체 정보 생성부(170)는 필수적인 것은 아니며, 현재 주차장에 주차되어 있는 차량을 손쉽게 검색하기 위한 정보를 생성할 수 있다. 일 예로서, 백화점이나 대형 건물에서 차량을 주차한 사람이 자신의 차량을 주차한 주차 구역을 찾는 경우에 사용될 수 있다. 객체에 대한 정보는, 예로서, 객체의 차량 번호, 진입 시간 및 주차 위치 정보를 포함할 수 있다.
The object information generator 170 generates information about the extracted object. The object information generation unit 170 is not essential, and may generate information for easily searching for a vehicle currently parked in a parking lot. As an example, it may be used when a person who parked a vehicle in a department store or a large building finds a parking area in which his vehicle is parked. Information about the object may include, for example, vehicle number, entry time and parking location information of the object.

도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 방법을 나타내는 순서도이다. 도 4를 참조하면, 고정식 카메라(200)로부터 영상을 수신하고, 영상으로부터 객체를 인식한다(S410). 객체를 인식하는 방법으로서 영역 기반 형태 표현자(region-based shape descriptor) 또는 방향성 히스토그램(histogram of gradient) 방법에 근거하여 객체가 사람 또는 차량인지 판단할 수 있다. 먼저 객체가 사람인지 차량인지 여부를 판단한다. 객체가 차량인 경우, 차량의 정보를 파악하여 저장 장치(400)에 저장한다. 차량의 정보는 예로서 차량의 차종, 차량의 진입 시간 및 차량의 번호를 포함할 수 있다. 또한, RFID(Radio Frequency Identification) 또는 번호 인식 장치와 연계하여 객체의 정보를 저장 장치(400)에 전달할 수 있다. 여기에서, 객체의 정보는 차량의 차종, 차량의 번호 등을 포함할 수 있다.4 is a flowchart illustrating a camera-based intelligent management method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 4, an image is received from the fixed camera 200, and an object is recognized from the image (S410). As a method of recognizing the object, it may be determined whether the object is a person or a vehicle based on a region-based shape descriptor or a histogram of gradient method. First, it is determined whether the object is a person or a vehicle. When the object is a vehicle, information of the vehicle is obtained and stored in the storage device 400. The information of the vehicle may include, for example, the model of the vehicle, the entry time of the vehicle, and the number of the vehicle. In addition, the object information may be transmitted to the storage device 400 in association with a radio frequency identification (RFID) or a number recognition device. Here, the object information may include a vehicle model, a vehicle number, and the like.

PTZ 카메라(300)가 고정식 카메라(200)의 위치에 기초하여 객체를 추적하면서 촬영하도록 PTZ 카메라(300)의 방향 및 각도를 제어한다(S420). 일 예로서, 객체의 이동에 기반하여 PTZ 카메라(300)를 제어하는 Pan/Tilt/Zoom 파라미터를 생성하고, Pan/Tilt/Zoom 파라미터에 근거하여 PTZ 카메라(300)가 자동으로 객체를 추적하도록 한다.The PTZ camera 300 controls the direction and angle of the PTZ camera 300 so as to shoot while tracking the object based on the position of the fixed camera 200 (S420). As an example, the Pan / Tilt / Zoom parameter is controlled to control the PTZ camera 300 based on the movement of the object, and the PTZ camera 300 automatically tracks the object based on the Pan / Tilt / Zoom parameter. .

객체가 정지하는 경우, 객체의 위치 정보를 추정하여 저장 장치(400)에 저장한다(S430). 일 예로서, 객체의 정지 시간이 미리 설정된 시간을 초과하는 경우, 객체의 위치 정보를 생성하여 저장 장치(400)에 전달한다. 여기에서, 미리 설정된 시간은 1분이 될 수 있다. 미리 설정된 시간을 초과하는 경우에 위치 정보를 생성하는 것은 빈 주차구역을 기다리기 위해 차량이 잠시 정차한 경우를 제외하기 위함이다.
When the object stops, the location information of the object is estimated and stored in the storage device 400 (S430). As an example, when the stop time of the object exceeds a preset time, location information of the object is generated and transmitted to the storage device 400. Here, the preset time may be 1 minute. The generation of location information when the preset time is exceeded is to exclude the case where the vehicle stops for a while to wait for the empty parking area.

도 5는 본 발명의 다른 일 실시예에 따른 카메라 기반 지능형 관리 방법을 나타내는 순서도이다. 도 5를 참조하면, 카메라가 촬영한 영상으로부터 객체를 추출한다(S510). 일 예로서, 현재 영상과 주차장에 대한 기준 영상을 비교하여 현재 영상과 기준 영상에 대한 차분 영상을 산출하고, 차분 영상에 기초하여 객체를 추출할 수 있다. 다른 일 예로서, 객체 형태에 대하여 에지 정보의 방향성 히스토그램에 기초하여 객체를 추출할 수 있다.5 is a flowchart illustrating a camera-based intelligent management method according to another embodiment of the present invention. Referring to FIG. 5, an object is extracted from an image captured by the camera (S510). As an example, a difference image of the current image and the reference image may be calculated by comparing the current image with the reference image of the parking lot, and an object may be extracted based on the difference image. As another example, an object may be extracted based on a directional histogram of edge information with respect to an object shape.

추출된 객체와 카메라로부터 수신한 주차장에 대한 현재 영상에 기초하여 주차 가능 영역을 설정한다(S520). 먼저, 촬영된 영상에서 객체를 산출한 이후에, 객체가 산출되지 않은 영역에 대하여 주차 가능한 영역으로 설정할 수 있다. A parking available area is set based on the extracted object and the current image of the parking lot received from the camera (S520). First, after the object is calculated from the captured image, the object may be set as a parking area for the area where the object is not calculated.

주차 가능 영역을 디스플레이한다(S530). S520 단계에서 주차 가능항 영역으로 설정한 주차 구역을 디스플레이하여 주차장 내에서 교통 혼잡없이 주차가 가능하게 한다. 또한, 주차 가능 영역 이외에 S510 단계에서 추출된 객체에 대한 정보를 생성하여 디스플레이할 수 있다. 일 예로서, 백화점이나 대형 건물에서 주차된차량을 찾는 경우에 사용될 수 있다. 여기에서, 객체에 대한 정보는, 예로서, 객체의 차량 번호, 진입 시간 및 주차 위치 정보를 포함할 수 있다.
The parking available area is displayed (S530). In step S520, the parking area set as the parking available port area is displayed to enable parking without congestion in the parking lot. In addition, in addition to the parking available area, information on the object extracted in operation S510 may be generated and displayed. As an example, it may be used when looking for a vehicle parked in a department store or a large building. Here, the information about the object may include, for example, vehicle number, entry time, and parking location information of the object.

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 주차 구역 및 영상의 픽셀 대응 관계를 나타내는 도면이다. 도 6을 참조하면, 한 대의 카메라로 취득한 주차 구역 영상으로부터 실제 주차 구역과의 대응관계를 알 수 있다. 일 예로서, 카메라는 고정식 카메라(200) 또는 PTZ 카메라(300)가 될 수 있다. 도 6a는 실제 주차 구역의 위치를 나타내고, 도 6b는 영상의 주차 구역의 픽셀 위치를 붉은색 원으로 나타낸 것이다. 붉은색 원으로 나타난 구역은 객체가 검출되지 않은 구역으로서, 주차 가능 구역에 해당된다. 영상의 픽셀 위치와 실제 주차구역의 위치를 대응시켜 설정하는 경우, 영상으로부터 차량 검출을 통하여 특정 픽셀에 차량이 있음을 알 수 있고, 이로부터 해당 주차구역을 정확히 측정할 수 있다. 다만, 나무와 같은 사물에 의한 가려짐이나 단일 카메라에 의하여 모두 측정할 수 없는 경우에는 복수의 카메라들을 사용할 수 있다.
6 is a diagram illustrating a pixel correspondence relationship between a parking area and an image according to an exemplary embodiment. Referring to FIG. 6, the correspondence relationship between the actual parking zone and the parking zone image acquired by one camera may be known. As an example, the camera may be a fixed camera 200 or a PTZ camera 300. FIG. 6A shows the location of the actual parking area, and FIG. 6B shows the pixel location of the parking area of the image as a red circle. The area indicated by the red circle is the area where no object is detected and corresponds to the parking area. In the case where the pixel position of the image and the position of the actual parking area are set to correspond to each other, it can be known that the vehicle is located in a specific pixel by detecting the vehicle from the image, and the parking area can be accurately measured therefrom. However, a plurality of cameras may be used when the object is blocked by a tree or cannot be measured by a single camera.

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.
It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit or scope of the present invention as defined by the following claims It can be understood that

100 : 지능형 관리 장치 200 : 고정식 카메라
300 : PTZ 카메라 400 : 저장 장치100: intelligent management device 200: fixed camera
300: PTZ camera 400: storage device

Claims (25)

고정식 카메라로부터 영상을 수신하고, 상기 영상으로부터 객체를 인식하고 상기 객체의 위치를 추적하는 객체 인식부;
PTZ(Pan Tilt Zoom) 카메라가 상기 고정식 카메라의 위치에 기초하여 상기 객체를 추적하면서 촬영하도록 상기 PTZ 카메라의 방향 및 각도를 제어하는 객체 추적부; 및
상기 객체가 정지하는 경우, 상기 객체의 위치 정보를 추정하여 저장 장치에 전달하는 위치 추정부를 포함하는 지능형 관리 장치. An object recognition unit configured to receive an image from a fixed camera, recognize an object from the image, and track a location of the object;
An object tracker configured to control the direction and angle of the PTZ camera so that a PTZ (Pan Tilt Zoom) camera captures the object while tracking the object based on the position of the fixed camera; And
And a location estimator for estimating the location information of the object and transferring the location information to the storage device when the object stops. 제 1 항에 있어서,
상기 객체 인식부는
영역 기반 형태 표현자 또는 방향성 히스토그램 방법에 근거하여 상기 객체가 사람 또는 차량인지 판단하고, 상기 객체가 복수일 경우, 상기 객체들의 위치를 매 프레임마다 추출하여 상기 객체들의 위치를 연속적으로 추적하는 지능형 관리 장치.The method of claim 1,
The object recognition unit
Intelligent management that determines whether the object is a person or a vehicle based on an area-based form presenter or a directional histogram method, and continuously extracts the location of the object every frame when the object is a plurality of objects. Device. 제 2 항에 있어서,
상기 객체 인식부는
상기 객체가 차량인 경우, 상기 차량의 정보를 파악하여 상기 저장 장치에 저장하는 지능형 관리 장치.The method of claim 2,
The object recognition unit
And when the object is a vehicle, the intelligent management apparatus grasping the information of the vehicle and storing the information in the storage device. 제 3 항에 있어서,
상기 차량의 정보는 상기 차량의 차종, 상기 차량의 진입 시간 및 상기 차량의 번호를 포함하는 지능형 관리 장치. The method of claim 3, wherein
The information of the vehicle includes the vehicle type of the vehicle, the entry time of the vehicle, and the number of the vehicle. 제 1 항에 있어서,
상기 객체 인식부는
RFID(Radio Frequency Identification) 또는 번호 인식 장치와 연계하여 상기 객체의 정보를 상기 저장 장치에 전달하는 지능형 관리 장치.The method of claim 1,
The object recognition unit
Intelligent management device for transmitting the information of the object to the storage device in association with a radio frequency identification (RFID) or a number recognition device. 제 1 항에 있어서,
상기 객체 인식부는
상기 영상 내에서 복수의 객체들의 위치를 연속적으로 추적하는 지능형 관리 장치.The method of claim 1,
The object recognition unit
Intelligent management device for continuously tracking the position of the plurality of objects in the image. 제 1 항에 있어서,
상기 객체 추적부는
상기 객체의 이동에 기반하여 상기 PTZ 카메라를 제어하는 파라미터를 생성하고, 상기 파라미터에 근거하여 상기 PTZ 카메라가 자동으로 상기 객체를 추적하도록 하는 지능형 관리 장치.The method of claim 1,
The object tracking unit
And generating a parameter for controlling the PTZ camera based on the movement of the object, and allowing the PTZ camera to automatically track the object based on the parameter. 제 1 항에 있어서,
상기 고정식 카메라는 적외선 LED 카메라에 해당하는 지능형 관리 장치.The method of claim 1,
The fixed camera is an intelligent management device corresponding to the infrared LED camera. 제 1 항에 있어서,
복수의 고정식 또는 PTZ 카메라들로부터 상기 영상을 수신하고, 상기 PTZ 카메라들을 제어하는 지능형 관리 장치.The method of claim 1,
Intelligent management device for receiving the image from a plurality of fixed or PTZ cameras, and controls the PTZ cameras. 제 9 항에 있어서,
상기 복수의 고정식 또는 PTZ 카메라들은 각각 미리 설정된 위치에서 미리 설정된 영역을 촬영하는 지능형 관리 장치.The method of claim 9,
And the plurality of fixed or PTZ cameras respectively photograph a preset area at a preset position. 제 1 항에 있어서,
상기 위치 추정부는
상기 객체의 정지 시간이 미리 설정된 시간을 초과하는 경우, 상기 객체의 상기 위치 정보를 생성하여 상기 저장 장치에 전달하는 지능형 관리 장치. The method of claim 1,
The position estimating unit
And when the stop time of the object exceeds a preset time, generating the location information of the object and transferring the location information to the storage device. 객체를 추출하는 객체 추출부;
상기 추출된 객체와 카메라로부터 수신한 주차장에 대한 현재 영상에 기초하여 주차 가능 영역을 설정하는 주차 영역 설정부; 및
상기 주차 가능 영역을 디스플레이하는 디스플레이부를 포함하는 지능형 관리 장치.An object extracting unit extracting an object;
A parking area setting unit configured to set a parking available area based on the extracted object and a current image of the parking lot received from the camera; And
Intelligent management device including a display unit for displaying the parking available area. 제 12 항에 있어서,
상기 객체 추출부는
상기 현재 영상과 상기 주차장에 대한 기준 영상을 비교하여 상기 현재 영상과 상기 기준 영상에 대한 차분 영상을 산출하고, 상기 차분 영상에 기초하여 상기 객체를 추출하여 움직임 검출에 이용하는 지능형 관리 장치. 13. The method of claim 12,
The object extraction unit
And comparing the current image with the reference image for the parking lot, calculating a difference image between the current image and the reference image, and extracting the object based on the difference image to use for motion detection. 제 12 항에 있어서,
상기 객체 추출부는
상기 객체 형태에 대하여 에지 정보의 방향성 히스토그램에 기초하여 상기 객체를 추출하는 지능형 관리 장치.13. The method of claim 12,
The object extraction unit
Intelligent management device for extracting the object based on the directional histogram of the edge information for the object type. 제 12 항에 있어서,
상기 추출된 객체에 대한 정보를 생성하는 객체 정보 생성부를 더 포함하는 지능형 관리 장치.13. The method of claim 12,
Intelligent management device further comprises an object information generation unit for generating information on the extracted object. 제 15 항에 있어서,
상기 객체에 관한 정보는 상기 객체의 차량 번호, 진입 시간 및 주차 위치 정보를 포함하는 지능형 관리 장치.The method of claim 15,
And the information about the object includes vehicle number, entry time and parking location information of the object. 제 12항에 있어서,
상기 카메라는 고정식 카메라 또는 PTZ(Pan Tilt Zoom) 카메라에 해당하는 지능형 관리 장치.13. The method of claim 12,
The camera is an intelligent management device corresponding to a fixed camera or a pan tilt zoom (PTZ) camera. 고정식 카메라로부터 영상을 수신하고, 상기 영상으로부터 객체를 인식하는 단계;
PTZ(Pan Tilt Zoom) 카메라가 상기 고정식 카메라의 위치에 기초하여 상기 객체를 추적하면서 촬영하도록 상기 PTZ 카메라의 방향 및 각도를 제어하는 단계; 및
상기 객체가 정지하는 경우, 상기 객체의 위치 정보를 추정하여 저장 장치에 전달하는 단계를 포함하는 지능형 관리 방법. Receiving an image from a stationary camera and recognizing an object from the image;
Controlling a direction and angle of the PTZ camera such that a PTZ (Pan Tilt Zoom) camera captures the object while tracking the object based on the position of the fixed camera; And
And estimating the location information of the object and transferring the location information to the storage device when the object stops. 제 18 항에 있어서,
상기 객체를 인식하는 단계는
영역 기반 형태 표현자 또는 방향성 히스토그램 방법에 근거하여 상기 객체가 사람 또는 차량인지 판단하는 지능형 관리 방법.The method of claim 18,
Recognizing the object
Intelligent management method for determining whether the object is a person or a vehicle based on a region-based shape presenter or a directional histogram method. 제 18 항에 있어서,
상기 객체를 인식하는 단계는
RFID(Radio Frequency Identification) 또는 번호 인식 장치와 연계하여 상기 객체의 정보를 상기 저장 장치에 전달하는 지능형 관리 방법.The method of claim 18,
Recognizing the object
Intelligent management method for delivering information of the object to the storage device in association with a radio frequency identification (RFID) or a number recognition device. 제 18 항에 있어서,
상기 방향 및 각도를 제어하는 단계는
상기 객체의 이동에 기반하여 상기 PTZ 카메라를 제어하는 파라미터를 생성하고, 상기 파라미터에 근거하여 상기 PTZ 카메라가 자동으로 상기 객체를 추적하도록 하는 지능형 관리 방법.The method of claim 18,
Controlling the direction and angle
And generating a parameter for controlling the PTZ camera based on the movement of the object, and causing the PTZ camera to automatically track the object based on the parameter. 객체를 추출하는 단계;
상기 추출된 객체와 카메라로부터 수신한 주차장에 대한 현재 영상에 기초하여 주차 가능 영역을 설정하는 단계; 및
상기 주차 가능 영역을 디스플레이하는 단계를 포함하는 지능형 관리 방법.Extracting an object;
Setting a parking available area based on the extracted object and a current image of the parking lot received from the camera; And
And displaying the parking available area. 제 22 항에 있어서,
상기 객체를 추출하는 단계는
상기 현재 영상과 상기 주차장에 대한 기준 영상을 비교하여 상기 현재 영상과 상기 기준 영상에 대한 차분 영상을 산출하고, 상기 차분 영상에 기초하여 상기 객체를 추출하는 지능형 관리 방법. The method of claim 22,
Extracting the object
And comparing the current image with the reference image for the parking lot, calculating a difference image between the current image and the reference image, and extracting the object based on the difference image. 제 22 항에 있어서,
상기 객체를 추출하는 단계는
상기 객체 형태에 대한 에지 정보의 방향성 히스토그램에 기초하여 상기 객체의 유무를 추출하는 지능형 관리 방법.The method of claim 22,
Extracting the object
Intelligent management method for extracting the presence or absence of the object based on the directional histogram of the edge information for the object type. 제 22 항에 있어서,
상기 추출된 객체에 대한 정보를 생성하는 단계를 더 포함하는 지능형 관리 장치.
The method of claim 22,
And generating information on the extracted object.
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Cited By (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104376741A (en) * 2014-12-02 2015-02-25 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 Parking lot state detection method and system
WO2015080468A1 (en) * 2013-11-26 2015-06-04 경북대학교 산학협력단 Apparatus for providing location of vehicle, and parking location guidance system and parking location guiding method using same
KR101530255B1 (en) * 2014-09-04 2015-06-24 주식회사 다이나맥스 Cctv system having auto tracking function of moving target
KR20150080569A (en) * 2012-11-19 2015-07-09 가부시키가이샤 리코 Moving object recognizer
CN107710283A (en) * 2016-12-02 2018-02-16 深圳市大疆创新科技有限公司 A kind of filming control method, device and control device
KR20190026625A (en) 2017-09-04 2019-03-13 이정무 Image displaying method, Computer program and Recording medium storing computer program for the same
CN109727484A (en) * 2019-02-27 2019-05-07 北京猎户智芯科技有限公司 A kind of virtual road brake system for parking lot room entry/exit management
KR20190046616A (en) * 2017-10-25 2019-05-07 주식회사 지엠케이정보통신 Parking management system using intelligent image analysis and management method thereof
KR101984209B1 (en) * 2018-11-20 2019-05-30 주식회사 싸인텔레콤 Real-time tracking device and method of specific vehicle by continuous frame by continuous tracking control module by intelligent frame
CN111276007A (en) * 2020-01-20 2020-06-12 深圳市廿年科技有限公司 Method for positioning and navigating automobile in parking lot through camera
KR20210071606A (en) 2019-12-06 2021-06-16 이정무 Method for video monitoring using surveillance area setting, Apparatus for video monitoring and Computer program for the same
KR20210085614A (en) * 2019-12-31 2021-07-08 (주) 티아이에스 정보통신 System, apparatus and method for vision based parking management
WO2022231316A1 (en) * 2021-04-27 2022-11-03 주식회사 실리콘큐브 Unmanned parking management system for automatically correcting changes in camera angle, and method therefor
KR102579511B1 (en) * 2023-05-19 2023-09-18 주식회사 인텔리빅스 Video Surveillance Device and Driving Method Thereof, Video Surveillance System and Computer Readable Recording Medium

Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20150080569A (en) * 2012-11-19 2015-07-09 가부시키가이샤 리코 Moving object recognizer
WO2015080468A1 (en) * 2013-11-26 2015-06-04 경북대학교 산학협력단 Apparatus for providing location of vehicle, and parking location guidance system and parking location guiding method using same
KR101530255B1 (en) * 2014-09-04 2015-06-24 주식회사 다이나맥스 Cctv system having auto tracking function of moving target
CN104376741B (en) * 2014-12-02 2017-03-22 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 Parking lot state detection method and system
CN104376741A (en) * 2014-12-02 2015-02-25 深圳市捷顺科技实业股份有限公司 Parking lot state detection method and system
US11575824B2 (en) 2016-12-02 2023-02-07 SZ DJI Technology Co., Ltd. Photographing control method, apparatus, and control device
CN107710283A (en) * 2016-12-02 2018-02-16 深圳市大疆创新科技有限公司 A kind of filming control method, device and control device
US11863857B2 (en) 2016-12-02 2024-01-02 SZ DJI Technology Co., Ltd. Photographing control method, apparatus, and control device
KR20190026625A (en) 2017-09-04 2019-03-13 이정무 Image displaying method, Computer program and Recording medium storing computer program for the same
KR20190046616A (en) * 2017-10-25 2019-05-07 주식회사 지엠케이정보통신 Parking management system using intelligent image analysis and management method thereof
KR101984209B1 (en) * 2018-11-20 2019-05-30 주식회사 싸인텔레콤 Real-time tracking device and method of specific vehicle by continuous frame by continuous tracking control module by intelligent frame
CN109727484A (en) * 2019-02-27 2019-05-07 北京猎户智芯科技有限公司 A kind of virtual road brake system for parking lot room entry/exit management
KR20210071606A (en) 2019-12-06 2021-06-16 이정무 Method for video monitoring using surveillance area setting, Apparatus for video monitoring and Computer program for the same
KR20210085614A (en) * 2019-12-31 2021-07-08 (주) 티아이에스 정보통신 System, apparatus and method for vision based parking management
CN111276007A (en) * 2020-01-20 2020-06-12 深圳市廿年科技有限公司 Method for positioning and navigating automobile in parking lot through camera
WO2022231316A1 (en) * 2021-04-27 2022-11-03 주식회사 실리콘큐브 Unmanned parking management system for automatically correcting changes in camera angle, and method therefor
KR102579511B1 (en) * 2023-05-19 2023-09-18 주식회사 인텔리빅스 Video Surveillance Device and Driving Method Thereof, Video Surveillance System and Computer Readable Recording Medium

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