KR100663483B1 - 전방향 카메라를 이용한 무인 감시 방법 및 장치 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 로봇과 같은 저용량 장비에서 하나의 전방향(omni-directional) 카메라만으로도 360도 무인 감시가 가능한 기능을 구현한다. 이를 위해 본 발명은 저용량 장비에 구비된 전방향 카메라를 통해 영상이 입력되면, 입력된 영상 자체에서 움직임 검출을 수행한다. 즉, 움직임이 발생하는지의 여부를 감지한다. 이에 따라 움직임 물체를 추적하여 움직임이 발생한 영역을 샘플링하고, 사용자가 쉽게 움직임 물체를 확인할 수 있도록 하기 위해 기울어진 각도만큼 기울기를 보정하여 정면 영상으로 회전한 후 사용자가 휴대하고 있는 휴대폰, PDA 등과 같은 이동 통신 단말기로 전송한다.
무인 감시, ROI, 로봇

Description

전방향 카메라를 이용한 무인 감시 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD OF UNMANNED SURVEILLANCE USING AN OMNI-DIRECTIONAL CAMERA}
도 1은 종래의 파노라마 영상 시스템을 사용할 경우의 영상 예시도,
도 2는 종래의 전방향 카메라와 다수의 카메라가 연동된 감시 시스템의 배치도,
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 무인 감시 시스템의 내부블록 구성도,
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 무인 감시 시스템에서 움직임 검출에 따른 무인 감시 결과를 전송하는 과정을 개략적으로 나타낸 도면,
도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 무인 감시 시스템에서의 무인 감시 방법을 나타낸 도면,
도 6은 본 발명의 실시 예에 따라 ROI 검출 시의 영상 예시도,
도 7은 본 발명의 실시 예에 따라 샘플링된 ROI 영역의 영상과 그의 정규화된 영상을 나타낸 도면.
본 발명은 전방향 카메라를 이용한 무인 감시 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 하나의 카메라만으로도 360도 무인 감시가 가능하도록 하는 전방향 카메라를 이용한 무인 감시 방법 및 장치에 관한 것이다.
오늘날 보안 및 감시 시스템은 복잡하고 빠르게 변화하는 현대 사회에서 인적 혹은 기술적 자원을 보호 또는 감시할 필요성이 증가함에 따라 그 중요성이 나날이 높아져가고 있다. 이러한 감시 시스템의 감시 성능은 그 시스템의 자동화성능과 시스템으로부터 얻어지는 영상으로 나타난다. 예를 들어, 관공서 및 기업의 출입자 감시, 금융권의 객장 감시 및 증거물 확보를 위한 영상획득 및 사거리/교차로 등의 교통 통행량 감시 등 사회의 다양한 분야에서 감시 시스템의 활용이 증가되고 있다.
최근에는 감시 시스템이 다양한 기술로 구현되고 있는데. 이러한 기술의 하나로 파노라마 영상 시스템이라는 전방향 카메라를 장착한 감시 시스템이 개발되어 사용되고 있다. 이 시스템을 통해 얻어지는 파노라마 영상은 기존 감시 시스템의 좁은 시야의 영상을 보완하고, 고정된 카메라로 들어오는 전방향 범위의 영상이므로 움직임 감지 및 추적과 같은 자동화를 구현하기에 용이하다.
또 다른 기술의 하나로 전방향 카메라와 다수의 능동 카메라가 연동된 감시 시스템이 있는데, 이는 전방향 카메라를 사용하여 전방향의 시야에서 움직임 대상을 추적하고 이와 연동하여 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)이 가능한 다수의 능동 카메라를 동시에 제어하여 추적 대상을 감시하는 시스템이다.
그러나, 파노라마 영상 시스템은 무인 감시를 위해 전방향 카메라로부터 입 력되는 원형 형태의 360도 영상을 사용자가 좀더 보기 쉬운 영상인 직선 형태의 파노라마 영상으로 변환하는 과정을 필요로 하며, 이 영상으로부터 움직임을 감지한다. 즉, 도 1(a)에 도시된 바와 같은 원형 형태의 360도 영상은 도 1(b)에 도시된 바와 같은 파노라마 영상으로 변환된다. 이 경우 원형 영상을 파노라마 영상으로 변환하기 위해서는 많은 좌표 변환이 필요하게 되며, 이 좌표변환은 높은 정밀도를 요구하기 때문에 영상 변환 처리에는 긴 처리 시간이 걸리게 된다. 게다가 입력 영상의 굴곡으로 인해 파노라마 영상 생성 시 픽셀이 존재하지 않는 부분에 대한 보상 과정이 필요하므로 저해상도로 인해 감시 성능 저하를 초래한다.
또한, 전방향 카메라와 다수의 능동 카메라가 연동된 감시 시스템의 경우에는 도 2에 도시된 바와 같이 전방향 카메라(10) 이외에도 팬, 틸트 카메라(20, 30, 40)를 추가적으로 설치해야할 뿐만 아니라, 다수의 카메라를 제어하기 위한 별도의 소프트웨어가 필요하다. 따라서, 이를 로봇과 같은 작은 크기의 공간에 설치하고자 할 경우에는 전력 소모 측면을 비롯하여 소프트웨어 프로세서 측면에서도 매우 비효율적이게 된다.
상술한 바와 같이 종래에는 파노라마 영상 시스템을 이용할 경우에는 해당 감시 구역이 넓어질수록 소프트웨어 처리 시간이 길어질 뿐만 아니라 파노라마 영상이 저해상도로 떨어져 감시 성능이 저하된다.
또한, 전방향 카메라와 다수의 능동 카메라가 연동된 감시 시스템을 이용할 경우에는 도 2에 도시된 바와 같은 감시 시스템 구조를 가지기 때문에 정해진 감시 구역에서 침입자의 움직임 감지 및 추적과 같은 감시 시스템의 자동화를 이루기에 어려움이 많은 구조이다.
따라서, 본 발명은 하나의 카메라만으로도 360도 무인 감시가 가능하도록 하는 전방향 카메라를 이용한 무인 감시 방법 및 장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 움직임 검출 과정을 최적화시켜 처리 속도를 높임으로써 추적 대상의 움직임 및 방향을 추정할 수 있도록 하는 전방향 카메라를 이용한 무인 감시 방법 및 장치를 제공한다.
또한, 본 발명은 기존의 감시 시스템의 구조적인 한계를 극복하여 로봇과 같은 저용량 장비에 구현 가능하도록 하는 전방향 카메라를 이용한 무인 감시 방법 및 장치를 제공한다.
상술한 바를 달성하기 위해 본 발명은 전방향 카메라를 이용한 무인 감시 방법에 있어서, 360도 시야의 영상을 입력받는 과정과, 상기 입력받은 360도 시야의 영상으로부터 움직임이 있는 영역을 움직임 검출 영역으로 선정하는 과정과, 상기 움직임 검출 영역의 중심점에 대해 상기 360도 시야의 영상의 중심을 기준으로 하는 각도를 산출하여, 상기 움직임 검출 영역이 정방향 영상이 되도록 상기 산출된 각도를 보정하는 회전을 수행하는 과정과, 상기 회전된 영상을 기설정된 소정의 규격 내에 포함되도록 정규화하는 과정과, 상기 정규화된 영상을 기설정된 소정의 목 적지로 출력하는 과정을 포함함을 특징으로 한다.
또한, 본 발명은 전방향 카메라를 이용한 무인 감시 장치에 있어서, 360도 시야의 영상을 입력받기 위한 영상 입력부와, 상기 영상 입력부로부터 상기 360도 시야의 영상을 입력받아 입력된 영상 내의 움직임이 있는 영역을 찾는 움직임 검출부와, 상기 움직임 검출부로부터 움직임이 있는 영역의 정보를 전달받아 상기 영상 입력부로부터 전달받은 상기 360도 시야의 영상에 그 위치를 맵핑하는 맵핑 처리부와, 상기 맵핑 처리부에서 맵핑된 움직임이 있는 영역을 중심으로 소정의 크기의 영상으로 샘플링하는 영상 샘플링부와, 상기 영상 샘플링부에서 샘플링한 영상의 중심점과 상기 360도 시야의 영상의 중심과의 회전각도를 보정하도록 상기 샘플링한 영상을 회전시키는 영상 회전부와, 상기 영상 회전부에서 회전된 영상을 기설정된 소정의 규격에 포함되도록 정규화하는 영상 정규화부와, 상기 영상 정규화부로부터 상기 정규화된 영상을 전달받아 이를 기설정된 소정의 목적지로 전송하는 전송부를 포함함을 특징으로 한다.
이하 본 발명에 따른 바람직한 실시 예를 첨부한 도면의 참조와 함께 상세히 설명한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단된 경우 그 상세한 설명은 생략한다.
본 발명은 로봇과 같은 저용량 장비에서 하나의 전방향(omni-directional) 카메라만으로도 360도 무인 감시가 가능한 기능을 구현한다. 이를 위해 본 발명은 저용량 장비에 구비된 전방향 카메라를 통해 영상이 입력되면, 입력된 영상 자체에 서 움직임 검출을 수행한다. 즉, 움직임이 발생하는지의 여부를 감지한다. 이에 따라 움직임 물체를 추적하여 움직임이 발생한 영역을 샘플링하고, 사용자가 쉽게 움직임 물체를 확인할 수 있도록 하기 위해 기울어진 각도만큼 기울기를 보정하여 정면 영상으로 회전한 후 사용자가 휴대하고 있는 휴대폰, PDA 등과 같은 이동 통신 단말기로 전송한다.
이 때, 기존 방법의 경우 카메라를 통해 입력된 영상을 별도의 파노라마 영상으로 변환함으로써 처리 속도가 늦어지는 단점을 개선하여 입력된 영상 내에서 바로 움직임이 있는 영역을 검출하여 샘플링하고, 그 움직임 및 방향을 추정함으로써 빠른 시간 내에 정확한 추적 대상 검출이 이루어질 수 있도록 한다.
즉, 본 발명에서는 한대의 전방향 카메라만으로 360도에서 발생되는 움직임을 감지하는 무인 감시 방법에 관한 것으로서, 입력 영상을 파노라마 영상으로 변환하는 과정을 생략함으로써 영상 처리 시 소요 시간을 단축시킬 수 있다. 또한, 움직임이 여러 방향에서 동시에 일어났을 경우 그 움직임이 있는 영역들 중 무인 감시를 위하여 관심을 가지는 영역인 ROI(Region Of Interest) 영역을 선정한 후 이를 샘플링과 회전 과정을 거쳐 사용자의 이동 통신 단말기로 전송함으로써 이상 여부를 확인하는데 걸리는 시간 및 전송 영상 용량을 최소화시킬 수 있다.
이러한 본 발명을 개략적으로 설명하면, 본 발명은 크게 입력되는 영상 내에서 움직임을 검출하는 과정과 움직임 검출 영역을 샘플링하는 과정으로 나누어진다.
움직임을 검출하는 과정은 360도 원형으로 입력되는 영상으로부터 움직임을 검출하고 그 움직임이 발생한 영역의 각도를 추정하는 과정으로 세분화된다. 그리고 움직임 검출 영역을 샘플링하는 과정은 그 움직임이 발생한 영역만을 잘라낸 후 이를 사용자가 쉽게 움직임 물체를 확인할 있도록 회전시키는 과정을 거쳐 최종적으로 사용자의 이동 통신 단말기에 전송하기 위해 정규화하는 과정으로 세분화된다.
본 발명을 설명하기에 앞서, 본 발명에서는 입력 영상을 파노라마 영상으로 변환할 필요없이 360도 원형 형태의 입력 영상 자체에서 움직임을 검출하도록 한다. 이 때, 일반적으로 전방향 영상의 크기는 VGA(640×480)급 영상을 사용한다. 전방향 영상은 360도 방향의 영상을 모두 한 화면에 보여줘야 하며, VGA 급 이하일 경우 움직임 물체의 식별이 어렵기 때문에 본 발명에서는 VGA급 영상을 이용하는 것이 바람직하다.
그러면, 이하, 상기한 바와 같은 기능이 구현된 무인 감시 시스템의 구성 요소 및 그 동작을 살펴보기로 한다. 이를 위해 본 발명의 실시 예에 따른 무인 감시 시스템의 내부블록 구성도인 도 3 및 본 발명의 실시 예에 따른 무인 감시 시스템에서 움직임 검출에 따른 무인 감시 결과를 전송하는 과정을 개략적으로 나타낸 도면인 도 4를 참조한다.
도 3을 참조하면, 무인 감시 시스템은 영상 입력부(100), 움직임 검출부(110), ROI 선정부(120), 맵핑 처리부(130), 영상 샘플링부(140), 영상 회전부(150), 영상 정규화부(160) 및 전송부(170)를 포함하여 구성된다.
먼저, 영상 입력부(100)는 360도 전방향 영상 촬영이 가능한 전방향 카메라 또는 그와 유사한 것일 수 있으며, 이 전방향 카메라는 도 4의 도면부호 400에 의해 지시되는 바와 같이 로봇과 같은 저용량 장비에 장착 가능하다. 이 영상 입력부(100)는 촬영 기능을 통해 도 4의 도면부호 410에 의해 지시되는 바와 같이 도넛 형태의 360도 시야 영역의 영상을 입력받는다.
이렇게 영상 입력부(100)를 통해 입력된 360도 시야의 영상은 움직임 검출부(110) 및 맵핑(mapping) 처리부(130)에 동시에 전달된다.
먼저, 움직임 검출부(110)는 360도 시야의 영상을 입력받아 입력된 영상 내의 움직임이 있는 영역을 찾는 역할은 한다. 움직임 검출부(110)는 움직임이 있는 영역을 찾는데, 찾아진 움직임이 있는 영역이 하나인 경우에는 해당 움직임이 있는 영역의 위치 정보를 맵핑 처리부(130)로 전달하고, 움직임이 있는 영역이 둘 이상인 경우에는 해당 움직임이 있는 영역들의 움직임 정보를 상기 ROI 선정부(120)로 전달한다.
이 때, 움직임 검출부(110)로 입력된 360도 전방향 영상은 RGB의 색상 성분으로 입력되기 때문에, 움직임 검출부(110) 내의 그레이 변환부(112)에서 그레이 영상으로 변형시킨 후, 가우시안 필터를 적용하여 입력 영상 내에 포함된 노이즈를 제거한다. 이 때, 640×480 크기의 영상에 대해 움직임을 측정하기 위해서는 많은 양의 연산이 요구되며 이에 따라 긴 처리 시간이 요구된다. 따라서, 본 발명에서는 연산량을 줄이면서 임베디드 시스템에 적합한 알고리즘을 설계하기 위해 영상 축소부(1140)에서는 그레이 변환된 영상을 소정의 비율로 축소시킨다. 예컨대, 그레이 변환된 영상은 원래 크기의 1/4에 해당하는 QQVGA(160×120)로 변환될 수 있다. 이 에 따라 처리해야할 연산량도 1/4만큼 줄어들게 되어 처리 속도가 상대적으로 증가하게 된다.
이어, 영상 축소부(114)가 1/4 크기로 줄어든 영상을 움직임 검출 연산부(116)에 제공하면, 움직임 검출 연산부(116)에서는 이전 영상과 현재 영상을 비교하여 움직임을 검출한다. 구체적으로, 움직임 검출 연산부(116)는 움직임이 있는 영역을 찾기 위하여, 360도 영상을 소정의 크기로 블록화하고 그 변화량의 누적 합을 통하여 변화량을 검출하는 SAD(Sum of Absolute Difference) 방식을 통해 움직임을 검출한다.
구체적으로, 움직임 검출 연산부(116)는 QQVGA로 줄어든 영상을 각각 5픽셀×5픽셀 크기의 블럭들로 나눈 후, 이전 영상(P)과 현재 영상(I) 사이의 대응되는 블럭 사이의 변화량을 측정한다. 여기서, 본 발명에서는 변화량 측정을 위해 하기 수학식 1과 같은 SAD 방식을 이용한다. SAD 방식은 전체 영상을 소정의 크기로 블록화하고 그 변화량의 누적 합을 통하여 변화량을 검출하는 방식을 말한다.
Figure 112005043914741-pat00001
상기 수학식 1에서, P는 이전 영상을 나타내며, I는 현재 영상을 나타낸다. 상기 수학식 1은 측정된 블럭 간의 화소차가 임계값 이상일 경우 해당 전체 픽셀에 255의 값을 부여하고 그렇지 않을 경우에는 0값을 부여하는 방법을 나타낸다.
상기와 같이 해당 전체 픽셀에 255의 값을 부여한 상태에서 화소차가 임계값 이하인 경우에만 0값을 부여하는 것은 움직임이 큰 부분의 화소 차이값이 크다는 점을 이용한 것으로, 각 픽셀에 해당 값을 부여함에 따라 전체적으로 영상이 밝아지게 된다.
이러한 과정을 통해 입력 영상에서 움직임이 검출되면, 움직임 검출부(110)는 움직임이 있는 영역의 정보를 맵핑 처리부(130)에 전달한다. 이에 따라 맵핑 처리부(130)는 움직임 검출부(110)로부터 움직임이 있는 영역의 정보를 전달받으면, 영상 입력부(100)로부터 전달받은 360도 시야의 영상에 그 위치를 맵핑한다. 이렇게 함으로써, 축소된 영상에서 얻은 움직임이 있는 영역에 대한 위치 정보가 원래 크기의 영상의 어느 위치에 대응하는지 알 수 있게 된다.
한편, 움직임이 전체 입력 영상 중 한 군데에만 있는 경우에는 그 움직임이 있는 영역에 대한 영상을 소정 처리하여 움직임 물체에 대한 영상을 사용자에게 제공하면 된다. 하지만, 움직임이 여러 군데에 있는 경우에는 그 움직임이 있는 여러 영역들에 대한 레이블링(labeling)을 통해 각 영역들을 별도로 구분하는 것이 바람직하다.
따라서, 도 4의 도면부호 410에 지시되는 바와 같은 도넛 형태의 입력 영상의 여러 영역에 걸쳐서 움직임이 있는 경우 ROI 선정부(Region Of Interest)(120)에서 그 2 이상의 영역들 중 무인 감시를 위하여 관심을 가지는 영역인 ROI(Region Of Interest) 영역을 선정하여 그 정보를 맵핑 처리부(130)로 전달하여 영상 맵핑 이 이루어지도록 한다.
다시 말하면, 움직임 검출부(110)에서 찾은 움직임이 있는 영역이 2이상인 경우, ROI 선정부(120)에서 각각의 움직임이 있는 영역에 대해 레이블링한 후 각 영역들 중 무인 감시를 위하여 관심을 가지는 영역인 ROI(Region Of Interest) 영역을 선정하는 과정이 필요하다. 이를 위해 ROI 선정부(120)는 움직임이 있는 영역들 중 영역 내의 움직임의 크기와 움직임 정도의 크기의 합이 가장 큰 영역을 ROI 영역으로 선정한다. 이 때, 영역 내의 움직임의 크기는 움직임이 있는 영역의 이전 영상과 상기 움직임이 있는 영역의 현재 영상의 변화된 픽셀의 수로 결정되며, 영역 내의 움직임의 정도의 크기는 움직임이 있는 영역의 이전 영상과 움직임이 있는 영역의 현재 영상의 픽셀 간의 화소 값의 차이로 결정된다.
이와 같이 맵핑 처리부(130)에서는 움직임 검출부(110)로부터 움직임이 있는 영역의 정보를 전달받거나 ROI 선정부(120)로부터 해당 움직임이 있는 영역들의 움직임 정보를 전달받아 원 영상에 맵핑한다. 여기서, 움직임 정보는 해당 움직임이 있는 영역의 위치 정보와 그 움직임이 있는 영역의 움직임 연산 정보를 나타낸다.
이어, 맵핑 처리부(130)에서 맵핑이 이루어지면, 영상 샘플링부(140)는 움직임이 있는 영역을 중심으로 소정의 크기의 영상으로 샘플링한다. 구체적으로, 영상 샘플링부(140)에서는 맵핑 처리부(130)로부터 입력된 움직임이 있는 영역에 관한 정보에 따른 그 움직임이 있는 영역의 중심점으로부터 가로 방향으로 기설정된 제 1 소정의 크기(dx)만큼, 세로 방향으로 기설정된 제 2 소정의 크기(dy)만큼의 영역을 샘플링한다. 즉, 원 영상에서 맵핑된 영역을 중심으로 샘플링함으로써 하나의 움직임 검출 영역이 선정되는 것이다.
이와 같이 영상 샘플링부(140)에서 샘플링된 영상은 영상 회전부(150)에 전달되는데, 영상 회전부(150)는 샘플링한 영상의 중심점과 360도 시야의 영상의 중심과의 회전각도를 보정하여 상기 샘플링한 영상을 회전시키는 역할을 수행한다.
왜냐하면, 움직임 검출부(110)에서 검출된 움직임이 있는 영역 또는 ROI 선정부(120)에서 선정된 ROI 영역(이하, 움직임 검출 영역)은 360도의 도넛 형태 영상 중 어느 한 부분에 해당하므로 기울어진 상태의 영상일 수 있기 때문이다. 따라서, 기울어진 상태의 영상일 경우 사용자로 하여금 정방향의 영상을 볼 수 있도록 하기 위해 기울어진 각도만큼 회전시켜 정방향의 영상으로 만들어야한다.
이에 따라 우선적으로 영상 회전부(150)는 기울어진 각도만큼 보정하기 위해 전방향 입력 영상에서 움직임 검출 영역의 중심점을 구한 후, 이 중심점의 기울어짐 각도를 계산한다. 계산된 각도는 이후 과정에서 움직임 검출 영역의 기울어짐을 보정하기 위한 값으로 사용된다.
먼저, 기울어짐 각도를 구하기 위해서는 라디안(radian)값을 추정해야 하는데, 라디안값 추정은 하기 수학식 2를 이용한다.
Figure 112005043914741-pat00002
상기 수학식 2에서, dx는 전방향 영상의 중심점으로부터 X축 이동량을 나타 내며, dy는 Y축 이동량(dy)을 나타낸다. 따라서, X축 이동량인 dx와 Y축 이동량인 dy를 상기 수학식 2에 대입할 경우, 라이안은 -π ~ +π 범위를 가지는 값을 갖게 된다. 상기 수학식 2를 통해 얻어진 라이안값을 θ단위의 각도로 변형하기 위해서는 하기 수학식 3이 이용된다.
angle(∠) = radian × (180/π)
상기 수학식 3에 상기 수학식 2를 통해 얻은 라이안값(radian)을 대입하면, 그 결과로 기울어진 각도를 얻을 수 있게 된다. 이 때, 상기 수학식 3을 통해 나온 결과값이 음수일 경우에는 하기 수학식 4를 이용하여 다시 각도를 구한다.
angle(∠) = 180 + (angle * (-1))
상기 수학식 4는 음수로 나온 각도를 양의 값으로 만들기 위한 것이다. 따라서, 상기 수학식 3 또는 수학식 4를 통해 얻어진 각도는 0 ~ 360도 범위를 가지는 값을 갖게 된다.
전술한 바와 같이 영상 회전부(150)는 샘플링된 영상을 사용자가 보기 편하도록 정방향 즉, 정면 영상으로 회전시키는 각도 보정을 수행한다. 이에 따라 샘플링된 영상의 각도를 보정하기 위해서는 상기 수학식 3 또는 수학식 4를 통해 얻은 샘플링된 영상의 현재 각도를 이용하여 정면으로 회전시키기 위한 회전 각도(θ)를 계산해야 한다. 이 회전 각도는 현재 샘플링된 영상의 각도를 기준으로 하기 수학식 5를 통해 얻을 수 있다.
(1)0 < angle < 90 : θ = 360 - ( 90- angle)
(2) 91 < angle< 180 : θ = angle - 90
(3) 181 < angle< 270 : θ = (angle - 180) + 90
(4) 271 < angle< 360 : θ = (angle - 270) + 180
상기 수학식 5를 통해서는 상기 수학식 3 또는 수학식 4를 통해 얻은 샘플링된 영상의 현재 각도(angle)를 기준으로 상기 수학식 5의 소정 조건을 만족하는 수식에 그 샘플링된 영상의 현재 각도(angle)를 대입할 경우 회전 각도(θ)를 얻을 수 있다. 이렇게 얻어진 회전 각도(θ)를 하기 수학식 6에 적용함으로써, 기울어진 각도만큼 보정하여 정방향으로 회전된 영상을 얻을 수 있게 된다.
Figure 112005043914741-pat00003
Figure 112005043914741-pat00004
상기 수학식 6에서,
Figure 112005043914741-pat00005
는 회전될 화소 위치를 나타내며,
Figure 112005043914741-pat00006
는 현재 화소의 위치를 나타내고,
Figure 112005043914741-pat00007
는 원점의 위치를 나타낸다.
전술한 바와 같은 과정을 통해 영상 회전부(150)로부터 회전된 정방향의 영상이 얻어지면, 이는 영상 정규화부(160)에 제공된다. 그러면 영상 정규화부(140)는 영상 회전부(150)에서 회전된 영상을 기설정된 소정의 규격에 포함되도록 정규화한다. 구체적으로, 영상 정규화부(160)는 회전된 영상의 크기를 미리 정의한 정규화된 크기(예컨대, 176×144)로 정규화한다. 따라서, 영상 정규화부(160)는 회전된 영상의 가로축의 최대 크기와 회전된 영상의 세로축의 최대 크기가 기설정된 소정의 규격의 가로축과 세로축 내에 존재하도록 설정함으로써 정규화를 수행한다. 이것은 사용자가 휴대하는 휴대폰 또는 PDA 등과 같은 이동 통신 단말기에 전송하기 위한 것이다. 여기서, 기설정된 소정의 규격의 가로축과 세로축은 일반적인 화상통신 규격인 QCIF(176×144 픽셀) 크기를 뜻한다.
상기한 과정을 거치게 되면 영상 정규화부(160)를 통해서 도 4의 도면부호 420에 의해 지시되는 바와 같은 정규화된 영상이 얻어지는데, 이는 전송부(170)를 통해 기설정된 소정의 목적지로 전송된다. 본 발명의 실시 예에 따른 소정의 목적지는 영상전송 서버(430) 또는 이동 통신 단말기(450) 중 어느 하나일 수 있다. 만일 전송부(170)를 통해 영상전송 서버(430)로 정규화된 영상이 전송된다면, 이는 데이터베이스에 저장되어 사용자로 하여금 추후에 서버(430)에 접속하여 무인 감시 결과를 확인할 경우에 전송할 수 있도록 한다. 다르게는 정규화된 영상 즉, 무인 감시 결과를 기지국 등의 이동 통신망(440)을 통해 SMS 문자와 함께 이동 통신 단 말기(450)로 스트리밍 방식으로 전송되게 할 수도 있다.
이하, 이와 같이 구성된 무인 감시 시스템에서 움직임 검출에 따른 무인 감시 결과를 전송하기 위한 제어 흐름을 도 5를 참조하여 설명한다. 도 5는 본 발명의 실시 예에 따라 무인 감시 시스템에서의 무인 감시 방법을 나타낸 도면이다.
먼저, 영상 입력부(100)는 500단계에서 전방향 카메라를 통해 영상을 입력받는다. 이어, 움직임 검출부(110)는 505단계로 진행하여 입력된 영상이 RGB의 색상 성분이기 때문에 그레이 영상으로 색상을 변환시킨다. 이는 구체적으로 움직임 검출부(110) 내의 그레이 변환부(112)에서 수행된다. 여기서, 그레이 색상으로 변환하는 이유는 움직임을 검출할 때 RGB에는 밝기 성분이 따로 분리되어 있지 않고 색상 자체에 섞여 있기 때문에 어두운 곳에서의 움직임 검출이 어렵기 때문이다.
그리고나서 움직임 검출부(110) 내의 영상 축소부(114)는 입력된 영상에 대해 가우시안 필터를 적용하여 노이즈를 제거한 뒤 510단계에서 연산량을 줄이기 위해 영상을 축소한다. 이 축소된 영상의 크기는 원래 입력 영상의 1/4 크기의 QQVGA(160×120)로 변환된다.
이와 같이 360도 시야 영역을 가지는 영상이 축소되면, 움직임 검출 연산부(116)은 515단계에서 움직임이 있는 영역이 있는지를 판단한다. 이러한 움직임이 있는 영역에 대한 검출은 이전 영상과 현재 영상 사이에 대응되는 블럭 사이에 변화량을 측정함으로써 이루어진다. 이 때, 변화량 측정 시 SAD 방법이 이용된다.
이와 같이 움직임 검출부(110) 내의 구성부들에 의해 움직임이 있는 영역이 검출되면, 520단계로 진행하여 그 움직임이 있는 영역이 2 이상인지의 여부를 판단 한다. 만일 움직임이 있는 영역이 2 이상이 아닌 경우 즉, 움직임이 있는 영역이 하나인 경우 움직임 검출부(110)는 해당 움직임이 있는 영역에 대한 위치 정보를 맵핑 처리부(130)에 제공한다. 이에 따라 맵핑 처리부(130)는 525단계로 진행하여 움직임이 있는 영역을 원영상에 맵핑한다. 이와 달리 520단계에서 움직임 검출부(110)에서 찾은 움직임이 있는 영역이 2 이상인 경우, 움직임 검출부(110)는 해당 움직임이 있는 영역들의 움직임 정보를 ROI 선정부(120)에 전달한다. 이에 따라 ROI 선정부(120)는 530단계에서 움직임이 있는 2 이상의 영역들 중 무인 감시를 위하여 관심을 가지는 영역인 ROI(Region Of Interest) 영역을 선정한다.
이와 같이 움직임이 있는 영역으로 검출된 영역이 하나 이상일 경우에는 그 영역들 중 어느 하나를 선택해야 하는 과정이 요구된다. 따라서, ROI 선정부(120)에서는 적어도 2 이상의 움직임이 있는 영역들에 대한 레이블링을 실시한다. 이후, ROI 선정부(120)는 이렇게 레이블링된 각각의 영역들 중에서 움직임 정도의 크기와 움직임이 발생한 영역의 크기의 합이 가장 큰 영역이 ROI 영역으로 선정한다.
예를 들어, 도 6에 도시된 바와 같은 도넛 형태의 360도 전방향 영상이 입력되면, 그 입력 영상 내에서 바로 움직임이 있는 영역을 검출한 후, 600에 의해 지시되는 바와 같이 움직임 정도 크기와 움직임이 발생한 영역의 크기가 가장 큰 영역을 ROI 영역으로 선정하는 것이다.
그리고나서 ROI 선정부(120)는 ROI 영역 선정에 따른 정보를 맵핑 처리부(130)로 전달하여, 맵핑 처리부(130)에서 535단계에서와 같이 ROI 영역을 원영상에 맵핑하는 동작이 이루어질 수 있도록 한다. 이어, 맵핑 처리부(130)에서 맵핑이 이 루어지면, 영상 샘플링부(140)에서는 540단계에서 맵핑된 영역을 중심으로 소정의 크기로 샘플링하여 움직임 검출 영역으로 선정한다. 여기서, 샘플링이란 맵핑된 영역의 중심점으로부터 가로 방향으로 기설정된 제 1 소정의 크기(dx)만큼, 세로 방향으로 기설정된 제 2 소정의 크기(dy)만큼의 영역의 영상을 선택하여 클리핑(clipping)하는 것을 의미한다.
이에 따라 움직임 검출 영역으로 선정된 샘플링된 영상은 도 7(a)에 도시된 바와 같다. 이러한 샘플링된 영상은 360도 시야의 도넛 형태의 영상 중 어느 한부분에 해당하기 때문에 기울어진 영상일 수 있다. 따라서, 샘플링된 영상이 영상 회전부(150)에 제공되면, 영상 회전부(150)는 545단계에서 도 7(a)와 같은 샘플링된 영상을 사용자가 보기 편하도록 기울기를 보정하여 정면 영상으로 회전시킨다. 이를 위해 영상 회전부(150)는 360도 시야의 입력 영상에서 움직임 검출 영역 즉, 샘플링된 영상의 중심점을 구한 후 그 중심점의 기울어짐 각도를 계산한다. 이어, 이 각도를 이용하여 샘플링된 영상을 정면 방향으로 회전시키기 위한 회전 각도를 계산한다. 이렇게 계산된 회전 각도를 이용한다면, 도 7(a)와 같은 샘플링된 영상을 도 7(b)에서와 같이 정면 방향으로 회전시킬 수 있게 된다.
이와 같이 도 7(b)에서와 같은 정면 방향의 영상을 얻게 되면, 영상 정규화부(160)에서는 550단계에서와 같이 영상 정규화를 수행한다. 이러한 영상 정규화는 회전된 영상의 가로축의 최대 크기와 상기 회전된 영상의 세로축의 최대 크기가 기설정된 소정의 규격의 가로축과 세로축 내에 존재하도록 설정하는 것을 의미한다.
이는 도 7(b)의 영상 크기를 미리 정의한 정규화된 크기 예컨대, QCIF크기로 정규화는 것으로서, 사용자의 이동 통신 단말기로 전송하기 위한 것이다. 도 7(c)의 영상이 정규화된 영상으로, 도 7(b)의 영상과 비교해볼 때 그 크기가 변경되었음을 알 수 있다.
이러한 정규화된 영상이 전송부(170)에 제공되면, 전송부(170)는 555단계에서 정규화된 영상 즉, 무인 감시 결과를 전송한다. 여기서, 정규화된 영상을 전송하는 시점은 소정 주기가 도래하는지의 여부를 기준으로 할 수도 있으며, 무인 감시 결과가 출력되는 시점을 기준으로 할 수도 있는 등 다양한 기준이 적용될 수 있음은 물론이다. 또한, 무인 감시 결과는 서버에 전송되어 향후에 사용자가 무인 감시 상태를 확인하고자 하는 경우를 대비하여 데이터베이스에 저장해놓을 수 있다. 다르게는 무인 감시 결과가 나올 때마다 사용자의 이동 통신 단말기로 전송될 수도 있다.
전술한 바와 같이 본 발명에서는 무인 감시를 위해 로봇과 같은 저용량 장비에 전방향 카메라를 장착함으로써, 하나의 카메라만으로도 360도 방향에서 일어나는 움직임을 감지할 수 있는 방법을 제시한다. 특히 본 발명에서는 전방향 카메라로부터의 입력 영상을 파노라마 영상으로 변환할 필요없이 입력 영상 자체에서 바로 움직임을 검출함으로써, 보다 빠른 시간 내에 효율적인 감시 성능을 제공한다. 게다가 움직임이 여러 방향에서 동시에 일어났을 경우에는 그 움직임이 발생한 영역 중 가장 중요한 영역을 선정하여 그 영역에 대한 샘플링과 회전 과정을 거쳐 사용자에게 전송함으로써, 로봇에서 이동 통신 단말기로 전송되는 데이터 용량을 최소화하면서 보다 정확한 무인 감시 결과를 전송할 수 있게 된다.
상술한 본 발명의 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 여러 가지 변형이 본 발명의 범위에서 벗어나지 않고 실시할 수 있다. 따라서 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 의하여 정할 것이 아니고 특허청구범위와 특허청구범위의 균등한 것에 의해 정해져야 한다.
상술한 바와 같이 본 발명은 움직임 검출을 위한 과정을 효과적으로 줄여서 처리 시간을 최소화할 수 있을 뿐만 아니라, 향후 데이터베이스에 저장하여 이용하고자 하는 경우 그 저장 공간을 최소화할 수 있는 이점이 있다. 또한, 본 발명에 따른 무인 감시 방법을 이용한다면 제한된 프로세서 및 저장 용량을 사용하는 이동 통신 단말기나 임베디드 로봇 등에서 쉽게 적용하여 사용할 수 있다.

Claims (32)

  1. 전방향 카메라를 이용한 무인 감시 방법에 있어서,
    360도 시야의 영상을 입력받는 과정과,
    상기 입력받은 360도 시야의 영상으로부터 움직임이 있는 영역을 움직임 검출 영역으로 선정하는 과정과,
    상기 움직임 검출 영역의 중심점에 대해 상기 360도 시야의 영상의 중심을 기준으로 하는 각도를 산출하여, 상기 움직임 검출 영역이 정방향 영상이 되도록 상기 산출된 각도를 보정하는 회전을 수행하는 과정과,
    상기 회전된 영상을 기설정된 소정의 규격 내에 포함되도록 정규화하는 과정과,
    상기 정규화된 영상을 기설정된 소정의 목적지로 출력하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  2. 제 1항에 있어서,
    상기 움직임이 있는 영역이 적어도 둘 이상일 경우,
    상기 움직임이 있는 영역들 중 상기 무인 감시를 위하여 관심을 가지는 영역인 ROI(Region Of Interest) 영역을 선정하여 상기 움직임 검출 영역으로 선정하는 것을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  3. 제 2항에 있어서,
    상기 ROI 영역은 상기 움직임이 있는 영역들 중 상기 영역 내의 움직임의 크기와 상기 영역 내의 움직임의 정도의 크기가 가장 큰 영역인 것을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  4. 제 3항에 있어서,
    상기 영역 내의 움직임의 크기는 상기 움직임이 있는 영역의 이전 영상과 상기 움직임이 있는 영역의 현재 영상의 변화된 픽셀의 수로 결정되는 것을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  5. 제 3항에 있어서,
    상기 영역 내의 움직임의 정도의 크기는 상기 움직임이 있는 영역의 이전 영상과 상기 움직임이 있는 영역의 현재 영상의 픽셀 간의 화소 값의 차이로 결정되는 것을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  6. 제 1항에 있어서,
    상기 움직임 검출 영역을 선정하는 방법은
    상기 전체 영상을 소정의 크기로 블록화하고 그 변화량의 누적 합을 통하여 변화량을 검출하는 SAD(Sum of Absolute Difference) 방식에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  7. 제 6항에 있어서, 상기 SAD 방식은 하기 수학식 1과 같이 표현되는 것임을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
    [수학식 1]
    Figure 112006049597947-pat00008
    상기 수학식 1에서 P는 이전 영상을 나타내며, I는 현재 영상을 나타냄.
  8. 제 1항에 있어서,
    상기 정규화하는 과정은,
    상기 회전된 영상의 가로축의 최대 크기와 상기 회전된 영상의 세로축의 최대 크기가 기설정된 소정의 규격의 가로축과 세로축 내에 존재하도록 설정하는 것을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  9. 제 8항에 있어서,
    상기 기설정된 소정의 규격의 가로축과 세로축은 QCIF(176*144 픽셀) 크기인 것을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  10. 제 1항에 있어서, 상기 움직임 검출 영역을 선정하는 과정은,
    상기 입력받은 360도 시야의 영상의 RGB 색상을 그레이 색상으로 변형하는 과정과,
    상기 변형된 영상에서 노이즈를 제거하여 소정의 비율로 축소시키는 과정과,
    상기 축소된 영상으로부터 움직임이 있는 영역을 검출하여, 상기 검출된 움직임이 있는 영역을 중심으로 소정의 크기로 샘플링하고 상기 샘플링된 영역을 상기 움직임 검출 영역으로 선정하는 과정을 포함함을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  11. 제 10항에 있어서, 상기 샘플링은,
    상기 움직임이 있는 영역의 중심점으로부터 가로 방향으로 기설정된 제 1 소정의 크기(dx)만큼, 세로 방향으로 기설정된 제 2 소정의 크기(dy)만큼의 영역의 영상을 선택함으로써 수행되는 것을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  12. 제 1항에 있어서, 상기 움직임 검출 영역의 중심점에 대해 상기 360도 시야의 영상의 중심을 기준으로 하는 기울어짐 각도 산출은 라디안(radian)값을 추정한 후 추정된 라디안값을 θ단위의 각도로 변형함으로써 얻어짐을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  13. 제 12항에 있어서, 상기 라디안값은 하기 수학식 2를 통해 얻어지는 것임을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
    [수학식 2]
    Figure 112006049597947-pat00009
    상기 수학식 2에서, dx는 상기 360도 시야의 영상의 중심점으로부터 X축 이동량을 나타내며, dy는 Y축 이동량(dy)을 나타냄.
  14. 제 13항에 있어서, 상기 라디안값은 하기 수학식 3을 통해 θ단위의 각도로 변형됨을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
    [수학식 3]
    angle(∠) = radian × (180/π)
  15. 제 14항에 있어서, 상기 수학식 3을 통해 얻은 결과값이 음수일 경우 하기 수힉식 4를 이용하여 상기 기울어짐 각도를 산출함을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
    [수학식 4]
    angle(∠) = 180 + (angle * (-1))
  16. 제 1항에 있어서, 상기 움직임 검출 영역이 정방향 영상이 되도록 상기 산출된 각도를 보정하는 회전을 수행하기 위한 회전 각도는 하기 수학식 5를 통해 얻어짐을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
    [수학식 5]
    (1)0 < angle < 90 : θ = 360 - ( 90- angle)
    (2) 91 < angle< 180 : θ = angle - 90
    (3) 181 < angle< 270 : θ = (angle - 180) + 90
    (4) 271 < angle< 360 : θ = (angle - 270) + 180
    상기 수학식 5에서 angle은 상기 산출된 각도이며, θ는 회전 각도를 나타냄.
  17. 제 16항에 있어서, 상기 회전 각도가 구해지면 상기 움직임 검출 영역이 정방향이 되도록 하기 위해 하기 수학식 6을 이용하여 회전을 수행함을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
    [수학식 6]
    Figure 112006049597947-pat00010
    Figure 112006049597947-pat00011
    상기 수학식 6에서,
    Figure 112006049597947-pat00012
    는 회전될 화소 위치를 나타내며,
    Figure 112006049597947-pat00013
    는 현재 화소의 위치를 나타내고,
    Figure 112006049597947-pat00014
    는 원점의 위치를 나타냄.
  18. 제 1항에 있어서, 상기 소정의 목적지는
    상기 정규화된 영상을 저장하기 위한 데이터베이스를 구비한 영상전송 서버 또는 사용자가 휴대하는 이동 통신 단말기 중 어느 하나임을 특징으로 하는 무인 감시 방법.
  19. 전방향 카메라를 이용한 무인 감시 장치에 있어서,
    360도 시야의 영상을 입력받기 위한 영상 입력부와,
    상기 영상 입력부로부터 상기 360도 시야의 영상을 입력받아 입력된 영상 내의 움직임이 있는 영역을 찾는 움직임 검출부와,
    상기 움직임 검출부로부터 움직임이 있는 영역의 정보를 전달받아 상기 영상 입력부로부터 전달받은 상기 360도 시야의 영상에 그 위치를 맵핑하는 맵핑 처리부와,
    상기 맵핑 처리부에서 맵핑된 움직임이 있는 영역을 중심으로 소정의 크기의 영상으로 샘플링하는 영상 샘플링부와,
    상기 영상 샘플링부에서 샘플링한 영상의 중심점과 상기 360도 시야의 영상의 중심과의 회전각도를 보정하도록 상기 샘플링한 영상을 회전시키는 영상 회전부와,
    상기 영상 회전부에서 회전된 영상을 기설정된 소정의 규격에 포함되도록 정규화하는 영상 정규화부와,
    상기 영상 정규화부로부터 상기 정규화된 영상을 전달받아 이를 기설정된 소정의 목적지로 전송하는 전송부를 포함함을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  20. 제 19항에 있어서,
    상기 움직임 검출부에서 찾은 움직임이 있는 영역이 2이상인 경우, 상기 2 이상의 영역들 중 상기 무인 감시를 위하여 관심을 가지는 영역인 ROI(Region Of Interest) 영역을 선정하여 그 정보를 상기 맵핑 처리부로 전달하여 영상 맵핑이 이루어지도록 하는 ROI 선정부를 더 포함함을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  21. 제 20항에 있어서,
    상기 움직임 검출부는 움직임이 있는 영역을 찾고, 찾아진 움직임이 있는 영역이 하나인 경우에는 해당 움직임이 있는 영역의 위치 정보를 상기 맵핑 처리부로 전달하고, 상기 움직임이 있는 영역이 둘 이상인 경우에는 해당 움직임이 있는 영역들의 움직임 정보를 상기 ROI 선정부로 전달하는 것을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  22. 제 21항에 있어서,
    상기 움직임 정보는 상기 움직임이 있는 영역의 위치 정보와 상기 움직임이 있는 영역의 움직임 연산 정보를 포함하는 것을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  23. 제 19항에 있어서, 상기 영상 샘플링부는,
    상기 입력된 움직임이 있는 영역에 관한 정보에 따른 상기 움직임이 있는 영역의 중심점으로부터 가로 방향으로 기설정된 제 1 소정의 크기(dx)만큼, 세로 방향으로 기설정된 제 2 소정의 크기(dy)만큼의 영역을 샘플링함을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  24. 제 20항에 있어서, 상기 ROI 선정부는
    상기 움직임 검출부로부터 전달받은 상기 움직임이 있는 영역들 중 상기 영역 내의 움직임의 크기와 상기 영역 내의 움직임의 정도의 크기가 가장 큰 영역인 것을 상기 ROI 영역으로 선정하여 그 정보를 상기 영상 샘플링부로 전달하는 것을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  25. 제 24항에 있어서,
    상기 영역 내의 움직임의 크기는 상기 움직임이 있는 영역의 이전 영상과 상기 움직임이 있는 영역의 현재 영상의 변화된 픽셀의 수로 결정되는 것을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  26. 제 24항에 있어서,
    상기 영역 내의 움직임의 정도의 크기는 상기 움직임이 있는 영역의 이전 영상과 상기 움직임이 있는 영역의 현재 영상의 픽셀 간의 화소 값의 차이로 결정되는 것을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  27. 제 19항에 있어서, 상기 움직임 검출부는,
    상기 움직임이 있는 영역을 찾기 위하여, 상기 영상 입력부를 통해 전달받은 상기 360도 영상을 소정의 크기로 블록화하고 그 변화량의 누적 합을 통하여 변화량을 검출하는 SAD(Sum of Absolute Difference) 방식에 의해 수행되는 것을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  28. 제 27항에 있어서, 상기 SAD 방식은 하기 수학식 1과 같이 표현되는 것임을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
    [수학식 1]
    Figure 112006049597947-pat00015
    상기 수학식 1에서 P는 이전 영상을 나타내며, I는 현재 영상을 나타냄.
  29. 제 19항에 있어서, 상기 영상 정규화부는,
    상기 회전된 영상의 가로축의 최대 크기와 상기 회전된 영상의 세로축의 최대 크기가 기설정된 소정의 규격의 가로축과 세로축 내에 존재하도록 설정함을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  30. 제 29항에 있어서, 상기 기설정된 소정의 규격의 가로축과 세로축은 QCIF(176*144 픽셀) 크기인 것을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  31. 제 19항에 있어서, 상기 움직임 검출부는
    상기 입력받은 360도 시야의 영상의 RGB 색상을 그레이 색상으로 변형하는 그레이 변환부와,
    상기 변형된 영상에서 노이즈를 제거하여 소정의 비율로 축소시키는 영상 축소부와,
    상기 축소된 영상으로부터 움직임이 있는 영역을 검출하는 움직임 검출 연산부를 포함하여 구성됨을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
  32. 제 19항에 있어서, 상기 소정의 목적지는
    상기 정규화된 영상을 저장하기 위한 데이터베이스를 구비한 영상전송 서버 또는 사용자가 휴대하는 이동 통신 단말기 중 어느 하나임을 특징으로 하는 무인 감시 장치.
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