KR100332639B1 - Moving object detection method using a line matching technique - Google Patents

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Abstract

본 발명은 팬/틸트(Pan/Tilt)로 움직이는 카메라에서 이동 물체를 실시간으로 검출하는 방법에 관한 것으로, 카메라 팬/틸트 인식을 이미지의 전체 영역에 대한 움직임 검색이 아닌 각각의 라인별로 검색한 후, 이를 이용하여 이미지 엣지를 검출하고 이동 물체의 좌표를 구함으로써 연산량을 감소시키고 움직임 검출 속도를 향상시킬 수 있으며, 이미지 전체 영역을 이용하지 않고 이미지의 엣지 부분을 이용함으로써 이동 물체를 정확하게 검출할 수 있다.The present invention relates to a method for detecting a moving object in real time in a camera moving with pan / tilt. After detecting the camera pan / tilt by each line rather than a motion search for the entire area of the image, By using this, the edge of the image can be detected and the coordinates of the moving object can be used to reduce the amount of computation and improve the speed of motion detection, and the moving part can be accurately detected by using the edge portion of the image without using the entire area of the image. have.

Description

라인 매칭 기법을 이용한 이동 물체 검출 방법{MOVING OBJECT DETECTION METHOD USING A LINE MATCHING TECHNIQUE}Moving object detection method using line matching technique {MOVING OBJECT DETECTION METHOD USING A LINE MATCHING TECHNIQUE}

본 발명은 이동 물체 검출 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 팬/틸트(Pan/Tilt)로 움직이는 카메라에서 라인 매칭 기법을 이용하여 이동 물체를 실시간으로 검출하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method of detecting a moving object, and more particularly, to a method of detecting a moving object in real time using a line matching technique in a camera moving with pan / tilt.

일반적으로 카메라를 이용한 보안 시스템은 고정된 카메라를 이용하여 특정한 영역을 감시하는 시스템이다. 카메라를 이용한 특정 영역을 감시하는 움직임 검출 방법으로는 이전 이미지와 현재 이미지를 이용하여 8 파라미터(Parameter)를 검출하는 방법과 블록 매칭(Block Matching)을 이용하는 방법이 있다. 8 파라미터를 이용하는 방법은 이미지의 모든 위치에 대하여, 두 이미지간의 관계에 관한 미지수 8 파라미터를 이용하여 WLMS(Weight Least Mean Square Error)를 구한 후, 이를 만족하는 촛점 길이와 회전각을 산출하고, 산출한 촛점 길이와 회전각을 이용하여 이미지를 역변환하여 움직이는 물체를 검출해 내는 방법이다. 한편, 블록 매칭을 이용하는 방법은 이미지를 9분할한 후 분할된 각 블록의 중앙 부분의 움직임을 블록 매칭을 이용하여 검출하고, 검출된 9개의 움직임을 이용하여 이동 물체의 움직임을 예측하는 방법이다.In general, a security system using a camera is a system that monitors a specific area using a fixed camera. Motion detection methods for monitoring a specific area using a camera include a method of detecting 8 parameters using a previous image and a current image and a method of using block matching. In the method using 8 parameters, for each position of an image, a weight least mean square error (WLMS) is obtained using an unknown 8 parameter related to a relationship between two images, and then a focal length and rotation angle satisfying the same are calculated and calculated. It is a method of detecting moving objects by inverting an image using a focal length and a rotation angle. On the other hand, a method using block matching is a method of detecting a motion of a center portion of each divided block after segmenting an image using block matching and predicting the movement of a moving object using the detected nine motions.

이와 같은 종래의 카메라 움직임 검출 방법은 이미지 전체 영역에 대한 WLMS 연산에 의하여 얻어진 촛점 길이와 회전각을 역변환함으로써 연산량이 증가하여 카메라가 움직이는 상태에서 얻은 영상 데이터에서 이동 물체를 검출하는데 많은 시간이 필요로 하며, 블록 매칭에 의한 이동 물체 움직임 검출 방법은 선택한 블록의 입력 영상에 노이즈(Noise)나 움직이는 물체가 존재하는 경우에, 노이즈의 영향을 많이 받음으로써 이동 물체의 움직임을 정확하게 계산해 낼 수 없는 문제점이 발생한다. 또한, 실시간으로 입력되는 영상 데이터에 대한 이동 물체의 움직임을 계산하기 위한 연산값의 오차가 커지는 문제점이 발생한다.The conventional camera motion detection method increases the computational amount by inversely converting the focal length and the rotation angle obtained by the WLMS operation on the entire image area, which requires a lot of time to detect the moving object in the image data obtained while the camera is moving. In addition, the moving object motion detection method by block matching has a problem that the motion of the moving object cannot be accurately calculated by the influence of the noise when the noise or the moving object exists in the input image of the selected block. Occurs. In addition, a problem arises in that an error of an operation value for calculating a motion of a moving object with respect to image data input in real time increases.

따라서, 본 발명은 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명은 라인 매칭 알고리즘을 이용함으로써 이동 물체의 검출에 따른 연산량을 줄이고 연산 속도를 향상시킬 수 있는 이동 물체의 실시간 검출 방법을 제공하는데 그 목적이 있다.Accordingly, the present invention is to solve such a problem, the present invention provides a real-time detection method of a moving object that can reduce the amount of calculation according to the detection of the moving object and improve the calculation speed by using a line matching algorithm. There is this.

본 발명의 다른 목적은 카메라의 입력 영상에 실린 노이즈에 둔감하고, 입력된 영상의 움직이는 물체에 영향을 받지 않는 이동 물체의 실시간 검출 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide a real-time detection method of a moving object which is insensitive to noise on an input image of a camera and is not affected by a moving object of the input image.

도 1은 본 발명에 따른 라인 매칭 기법을 이용한 이동 물체 검출 방법을 채용한 보안 시스템을 예시적으로 도시한 도면.1 is a diagram illustrating a security system employing a moving object detection method using a line matching technique according to the present invention.

도 2는 본 발명에 따른 이동 물체 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도.2 is a flowchart illustrating a moving object detection method according to the present invention.

도 6은 본 발명에 따른 이동 물체 검출 방법의 이미지 전체의 움직임 검출 알고리즘을 설명하기 위한 도면.6 is a view for explaining a motion detection algorithm of the entire image of the moving object detection method according to the present invention.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명><Explanation of symbols for main parts of the drawings>

100 : 카메라 110 : 팬/틸트 드라이버100: camera 110: pan / tilt driver

120 : 컴퓨터 시스템120: computer system

이와 같은 목적을 달성하기 위한 본 발명의 특징은, 팬/틸트 드라이버로 움직이는 카메라에서 이동 물체를 검출하는 방법에 있어서, 움직이는 상기 카메라를 이용하여 다수의 영상 이미지를 얻는 단계; 상기 다수의 영상 이미지내에서 움직이는 상기 이동 물체를 검출하기 위해 상기 다수의 영상 이미지 각각의 엣지 성분을 추출하는 단계; 상기 다수의 영상 이미지 각각에서 추출된 상기 엣지 성분들을 서로 비교하는 단계; 상기 엣지 성분의 비교를 통하여 상기 이동 물체의 좌표를 계산하는 단계; 및 상기 계산된 좌표를 이용하여 상기 팬/틸트 드라이버의 움직임을 조정하는 단계를 포함하는데 있다.In order to achieve the above object, a feature of the present invention is a method of detecting a moving object in a camera moving with a pan / tilt driver, comprising: obtaining a plurality of video images using the moving camera; Extracting edge components of each of the plurality of video images to detect the moving object within the plurality of video images; Comparing the edge components extracted from each of the plurality of video images with each other; Calculating coordinates of the moving object by comparing the edge components; And adjusting the movement of the pan / tilt driver using the calculated coordinates.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 첨부 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

도 1은 본 발명에 따른 라인 매칭 기법을 이용한 이동 물체의 실시간 검출 방법을 구현하기 위한 구성도이다.1 is a block diagram for implementing a real-time detection method of a moving object using a line matching technique according to the present invention.

도 1에 있어서, 본 발명의 라인 매칭 기법을 이용한 이동 물체의 실시간 검출 방법을 채용하는 보안 시스템은 카메라(100), 팬/틸트 드라이버(110) 및 컴퓨터 시스템(120)을 구비한다, 이하에서는 본 발명의 이동 물체 검출 방법을 도 1에 예시적으로 도시한 보안 시스템을 참조하여 상세히 설명한다.In FIG. 1, a security system employing a real-time detection method of a moving object using the line matching technique of the present invention includes a camera 100, a pan / tilt driver 110, and a computer system 120. The moving object detection method of the present invention will be described in detail with reference to the security system exemplarily shown in FIG.

카메라(100)를 통해 입력된 영상은 컴퓨터 시스템(120)에서 분석 및 검출되는데, 컴퓨터 시스템(120)은 영상 표적의 좌표를 계산하여 팬/틸트 드라이버(110)를 제어함으로써 자동 추적 및 감시 기능을 수행한다. 컴퓨터 시스템(120)과 팬/틸트 드라이버(110)는 RS-232C에 의해서 인터페이스된다.The image input through the camera 100 is analyzed and detected by the computer system 120. The computer system 120 calculates the coordinates of the image target to control the pan / tilt driver 110 to provide an automatic tracking and monitoring function. Perform. Computer system 120 and pan / tilt driver 110 are interfaced by RS-232C.

도 2는 본 발명에 따른 라인 매칭 기법을 이용한 이동 물체의 실시간 검출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다. 이하에서는 본 발명의 라인 매칭 기법을 이용한 이동 물체 검출 방법에 대하여 도 2를 참조하고 도 1을 병행하여 상세히 설명한다.도 2에 있어서, 카메라(100)를 통해 영상을 입력하고(단계 S10), 카메라(100)를 통해 입력된 두 영상에 대하여 현재 영상 이미지와 이전 영상 이미지에 대하여 두 영상 이미지간의 이동 물체의 움직임을 구하기 위해서, 영상 이미지 전체를 비교하는 것이 아니라 두 영상 이미지의 동일 위치에서 각 라인별로 좌우로 움직이면서 두 영상 이미지의 차이를 컴퓨터 시스템(120)의 메모리에 기록하여 영상 분석 및 검출을 수행한다(단계 S20). 이때, 단계(S10)에서 입력되는 영상이미지의 데이터를 바로 사용하지 않고, 영상 이미지내의 이동 물체를 추적할 것인가 여부를 판단한다(단계 S30). 본 발명에 따르면, 영상 이미지의 이동 물체 추적 여부는, 예를 들어 이동 물체의 크기, 색상 등의 요소들이 사전 결정된 조건에 부합하는지 여부에 따라 결정될 수 있다. 단계(S30)에서의 판단 결과가 부정적이면 단계(S10)로 복귀하여 단계(S10-S30)에서의 처리를 반복하며, 단계(S30)에서의 판단이 긍정적이면 다음의 수식(1)을 사용하여 영상 이미지의 엣지 연산을 컴퓨터 시스템(120)에서 수행한 후 이를 이용하여 영상 이미지의 이동 물체의 좌표를 계산한다(단계 S40). 영상 이미지 라인간 비교를 위해서 카메라(100)가 좌우, 상하로 이동하면서 그 차이값을 컴퓨터 시스템(120)의 메모리에 저장하는데, 컴퓨터 시스템(120)은 저장된 차이값 중에 가장 작은 값을 해당 라인의 움직임으로 간주한다. 이와 같이, 단계(S20)에서 영상 이미지의 엣지를 구한 후 이를 이용하여 두 영상 이미지 간의 차를 계산하는 이유는 영상 이미지의 엣지 성분으로 두 영상 이미지의 차를 구하면, 두 영상 이미지가 일치하지 않는 경우에는 그 차이값이 크게 나타나기 때문이다.2 is a flowchart illustrating a real-time detection method of a moving object using a line matching technique according to the present invention. Hereinafter, a moving object detection method using the line matching method of the present invention will be described in detail with reference to FIG. 2 and FIG. 1. In FIG. 2, an image is input through the camera 100 (step S10), In order to obtain the motion of a moving object between the two video images for the current video image and the previous video image with respect to the two images input through the camera 100, the lines are not compared with the entire video image, but each line at the same position of the two video images While moving from side to side, the difference between the two image images is recorded in the memory of the computer system 120 to perform image analysis and detection (step S20). At this time, it is determined whether or not to track the moving object in the video image without directly using the data of the video image input in step S10 (step S30). According to the present invention, whether the moving object is tracked in the video image may be determined depending on whether elements such as the size and color of the moving object meet a predetermined condition. If the determination result in step S30 is negative, the process returns to step S10 and repeats the processing in steps S10 to S30. If the determination in step S30 is positive, the following equation (1) is used. The edge operation of the video image is performed by the computer system 120, and then the coordinates of the moving object of the video image are calculated using the edge operation (S40). The camera 100 moves left and right and up and down to compare the image image lines, and stores the difference value in the memory of the computer system 120. The computer system 120 stores the smallest value among the stored difference values. Think of it as a movement. As described above, the reason for calculating the difference between the two image images by using the edge of the image image after calculating the edge of the image image is that if the difference between the two image images is obtained as the edge component of the image image, the two image images do not match. This is because the difference is large.

상기 수학식 1의 i는 쉬프트될 픽셀(pixel)의 위치이고, n은 이미지 크기를 나타내며, I1은 현재 영상 프레임, I2는 이전 영상 프레임을 나타내며, Di는 현재 영상 프레임이 i번 쉬프트 되었을 때의 임의 라인에 대한 전체 픽셀의 차이값의 합을 나타낸다. 수학식 1에서는, 팬값을 구하기 위하여 예시적으로 x로 표기하였으나, 유사한 방법으로 x대신 y를 사용하면 틸트값을 구할 수 있다.I in Equation 1 is a position of a pixel to be shifted, n denotes an image size, I1 denotes a current image frame, I2 denotes a previous image frame, and Di denotes when the current image frame is shifted i times. It represents the sum of difference values of all pixels for any line. In Equation 1, the pan value is exemplarily denoted by x. However, if y is used instead of x, the tilt value can be obtained.

한편, 현재 영상 프레임과 다음 프레임은 빠른 속도의 시간 간격으로 입력되기 때문에, 입력된 영상 이미지에서의 움직임의 차이가 작으므로 라인을 좌우로 움직이며 비교하는 범위를 제한하여 계산하므로 더욱 빠른 연산 시간을 얻을 수 있다. 또한, 팬/틸트 드라이버(110)로부터 팬/틸트의 움직임을 이용하여 연산 시간을 더욱 줄일 수 있다. 예를 들어, 이전 영상 프레임에서 현재 영상 프레임으로 변경되는 동안 팬/틸트 드라이버(110)에서 팬이 오른쪽으로 10만큼 이동하였다는 것을 알 수 있다면, 이를 이용하여 영상 이미지를 10만큼 이동하여 그곳에서 3~4만큼 이동하여 검사한다면 더욱 정확한 값을 얻을 수 있게 된다. 이때, 카메라(100)의 검출 속도는 67ms이며, 초당 15 프레임의 속도를 지원하는 입력수단을 사용함으로써 검출 속도의 평균 속도가 초당 12 프레임이고, 이동 물체의 움직임 검출은 라인 매칭 방법을 사용한다.On the other hand, since the current video frame and the next frame are input at high speed intervals, since the difference in movement in the input video image is small, the calculation time is limited by moving the line to the left and right and limiting the comparison range. You can get it. In addition, the operation time may be further reduced by using the movement of the pan / tilt from the pan / tilt driver 110. For example, if the pan / tilt driver 110 knows that the pan has moved 10 to the right while changing from the previous video frame to the current video frame, the pan / tilt driver 110 may move the video image by 10 and use the 3 If you move by ~ 4, you will get a more accurate value. At this time, the detection speed of the camera 100 is 67ms, the average speed of the detection speed is 12 frames per second by using an input means that supports the speed of 15 frames per second, the motion detection of the moving object uses a line matching method.

본 발명에 따르면, 이와 같은 라인 매칭 방법은 하나의 라인에 대하여 수행할 수도 있고 몇 개의 라인을 이용하여 그 차이값을 구할 수 있으며, 다음의 수학식 2의 라인 매칭 연산에 의해 구하여 컴퓨터 시스템(120)의 메모리에 저장된 차이값들 중에서 그 차이값이 가장 작게 나타나는 값은 해당 라인의 움직임으로 간주한다.According to the present invention, such a line matching method may be performed on one line or the difference value may be obtained using several lines, and the computer system 120 may be obtained by a line matching operation of Equation 2 below. Among the difference values stored in the memory of), the value which shows the smallest difference value is regarded as the movement of the corresponding line.

Sj= min(Di) 위의 수학식 2에서Sj는 j번째 라인에서 모든 픽셀의 차이값 중 최소가 되는 값을 나타낸다. Sj = min ( Di ) In Equation 2 above, Sj represents a minimum value among the difference values of all pixels in the j-th line.

예를 들어, 본 발명에 따른 이동 물체의 실시간 검출 방법의 라인 매칭을 이용한 각 라인의 움직임 검출을 위하여 현재 영상 이미지의 첫번째 라인을 이전 영상 이미지의 첫번째 라인과 비교하는 경우, 현재 영상 이미지를 좌우로 움직이면서 각각의 움직임에 대한 영상 이미지 차이를 계산하여 컴퓨터 시스템(120)의 메모리에 저장한다. 이중에서 가장 차이가 작게 나타날 때의 움직임을 해당 라인의 움직임으로 결정하며, 수행 속도의 향상을 위하여 모든 라인에 적용하지 않고 예를 들어 5 라인씩의 일정한 간격을 두고 수행할 수 있다.For example, when comparing the first line of the current video image with the first line of the previous video image for detecting the movement of each line using line matching of the real-time detection method of the moving object, the current video image is left and right While moving, the image difference of each movement is calculated and stored in the memory of the computer system 120. Among these, the movement when the difference is smallest is determined as the movement of the corresponding line, and may be performed at regular intervals of, for example, 5 lines without applying to all lines to improve performance.

한편, 영상 이미지 전체의 움직임을 결정하기 위해서는 영상 이미지의 각 라인별로 구해진 움직임들 중에서 그 빈도가 가장 많이 나타나는 움직임을 해당 이미지의 전체 움직임으로 결정한다. 다음의 수학식 3은 본 발명에 따라 영상 이미지의 이동 물체를 검출하기 위하여 영상 이미지의 x축과 y축 두 방향에 대한 해당 영상 이미지의 팬과 틸트를 결정하기 위한 수식이다.On the other hand, in order to determine the motion of the entire video image, the most frequently detected motion among the motions calculated for each line of the video image is determined as the overall motion of the corresponding image. Equation 3 is an equation for determining the pan and tilt of the corresponding video image in two directions of the x-axis and y-axis of the video image in order to detect a moving object of the video image according to the present invention.

위의 수학식 3에서 P(Sy)는 모든 라인의 픽셀에 대한 차이값이 최소가 되는 값들을 나타내며, Gshiftx는 위의 최소값들 중 확률적으로 가장 많이 나타나는 값이 팬 값으로서 규정된다. 유사한 방법으로, 틸트 값은 위의 수학식 3의 P(Sy)에서 Sy 대신 Sx를, 그리고 Gshiftx에서 shiftx 대신 shifty로 변경하면 구할 수 있다. In Equation 3 above, P (Sy) represents values at which the difference values for the pixels of all lines are minimum, and Gshiftx is defined as a pan value, which is the most probable value among the above minimum values. Similarly, the tilt value can be obtained by changing Sx instead of Sy in P (Sy) in Equation 3 above and shifty instead of shiftx in Gshiftx.

본 발명에 따른 이동 물체의 실시간 검출 방법의 영상 이미지 전체의 움직임 검출을 위한 도 6에서와 같이 라인별로 움직임을 구하여, 그 중에 가장 빈도 수가 많이 나오는 값(팬 9, 틸트 -3)을 해당 영상 이미지의 전체 움직임으로 간주하면 영상 이미지내의 움직이는 물체에 대하여 발생하는 영향을 제거할 수 있다.As shown in FIG. 6 for detecting the motion of the entire video image of the real-time detection method of the moving object according to the present invention, the motion is obtained for each line, and the most frequently generated value (Pan 9, tilt -3) is obtained from the corresponding video image. Considering the overall motion of, we can eliminate the effects on moving objects in the video image.

단계(S40)에서 좌표 계산이 완료되면 팬/틸트 드라이버(110)의 팬/틸트를 제어하여(단계 S50), 움직이는 물체의 검출을 위해서는 검출된 팬/틸트의 움직임을 현재의 영상 이미지에 적용하여 이전 프레임에서 현재 프레임으로 카메라가 움직인 거리를 이용하여 두 이미지의 차를 구하면 간단하게 움직이는 물체에 대한 검출을 수행할 수 있다. 예를 들어, 팬의 움직임이 오른쪽으로 5이고 틸트의 움직임이 아래로 4이었다고 하면, 두 이미지의 차를 구할 때 이전 영상 이미지의 각 픽셀에 대한 위치에 해당 값을 더하여 현재 영상 프레임과 비교를 하여, 영상 이미지 값의 차이가 크게 나타나는 지점을 움직임이 있는 것으로 표시하는 것이다. 이는 종래의 역 변환을 수행하면서 생기는 많은 연산량과 시간을 줄이므로 본 발명에 따른 이동 물체의 실시간 검출 방법의 영상 이미지 전체의 움직임 검출을 위한 도 6에서와 같이 실시간으로 움직이는 물체를 검출해 낼 수 있다. 단계(S50)에서 팬/틸트가 제어되면 다음 프로세스를 위하여 카메라(100)를 이용하여 영상 표적을 자동 추적하고 감시한다(단계 S60).When the coordinate calculation is completed in step S40, the pan / tilt of the pan / tilt driver 110 is controlled (step S50), and the motion of the detected pan / tilt is applied to the current video image to detect the moving object. The difference between the two images is obtained by using the distance that the camera moves from the previous frame to the current frame, so that a simple detection of the moving object can be performed. For example, if the pan movement is 5 to the right and the tilt movement is 4 to the bottom, the difference between the two images is obtained by adding the corresponding value to the position of each pixel of the previous image to compare it with the current frame In other words, the point where the difference in the video image value is large is indicated as motion. This reduces the amount of computation and time required to perform the conventional inverse transform, and thus can detect a moving object in real time as shown in FIG. 6 for detecting motion of the entire video image of the real-time detection method of the moving object according to the present invention. . When the pan / tilt is controlled in step S50, the camera 100 automatically tracks and monitors the image target for the next process (step S60).

이와 같이, 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러가지 변형이 가능함은물론이다. 그러므로, 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구범위 뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.As described above, in the detailed description of the present invention, specific embodiments have been described, but various modifications can be made without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be defined by the claims below and equivalents thereof.

본 발명에 의한 이동 물체의 실시간 검출 방법에 따르면 다음과 같은 이점이 발생한다.According to the real-time detection method of the moving object according to the present invention the following advantages occur.

즉, 카메라 팬/틸트 인식을 전체 영역에 대한 움직임 검색이 아닌 각각의 라인별로 검색하여, 이를 이용하여 이동 물체를 검출함으로써 연산량의 감소와 움직인 검출 속도를 향상시키며, 영상 이미지 자체를 이용하지 않고 경계선 부분을 사용하여 정확한 검출을 수행할 수 있다.That is, camera pan / tilt recognition is searched for each line rather than motion search for the entire area, and the moving object is detected using this to reduce the amount of calculation and improve the moving detection speed, without using the video image itself. The boundary portion can be used to perform accurate detection.

Claims (7)

팬/틸트 드라이버로 움직이는 카메라에서 이동 물체를 검출하는 방법에 있어서,In a method of detecting a moving object in a camera moving with a pan / tilt driver, 움직이는 상기 카메라를 이용하여 다수의 영상 이미지를 얻는 단계;Obtaining a plurality of video images using the moving camera; 상기 다수의 영상 이미지내에서 움직이는 상기 이동 물체를 검출하기 위해 상기 다수의 영상 이미지 각각의 엣지 성분을 추출하는 단계;Extracting edge components of each of the plurality of video images to detect the moving object within the plurality of video images; 상기 다수의 영상 이미지 각각에서 추출된 상기 엣지 성분들을 서로 비교하는 단계;Comparing the edge components extracted from each of the plurality of video images with each other; 상기 엣지 성분의 비교를 통하여 상기 이동 물체의 좌표를 계산하는 단계; 및Calculating coordinates of the moving object by comparing the edge components; And 상기 계산된 좌표를 이용하여 상기 팬/틸트 드라이버의 움직임을 조정하는 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 물체의 실시간 검출 방법.And adjusting the movement of the pan / tilt driver using the calculated coordinates. 제 1 항에 있어서, 상기 다수의 영상 이미지는The method of claim 1, wherein the plurality of video images 상기 카메라의 움직임을 검출할 시점을 전후로 하는 적어도 두 개 이상의 영상 이미지인 것을 특징으로 하는 이동 물체의 실시간 검출 방법.And at least two video images before and after a time point for detecting the movement of the camera. 제 1 항에 있어서, 상기 엣지 성분을 서로 비교하는 단계는The method of claim 1, wherein the step of comparing the edge components with each other 상기 카메라가 상기 영상 이미지 각각을 좌우, 상하로 움직이면서 그 엣지 성분의 차이값을 저장하며, 저장된 엣지 성분의 차이값 중에 가장 작은 값을 해당 엣지 성분의 움직임으로 간주하는 것을 특징으로 하는 이동 물체의 실시간 검출 방법.The camera moves each of the video images left and right, up and down, and stores the difference value of the edge component, and regards the smallest value among the difference values of the stored edge components as the movement of the corresponding edge component. Detection method. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 카메라의 검출 속도는 67ms임을 특징으로 하는 이동 물체의 실시간 검출 방법.The detection speed of the camera is 67ms, characterized in that the moving object. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 카메라의 검출 속도는 초당 15프레임의 속도를 지원하는 입력수단을 사용함으로써 상기 검출 속도의 평균 속도가 초당 12프레임임을 특징으로 하는 이동물체의 실시간 검출 방법.The detection speed of the camera is a real-time detection method of a moving object, characterized in that the average speed of the detection speed is 12 frames per second by using an input means supporting a speed of 15 frames per second. 제 1 항에 있어서,The method of claim 1, 상기 이동 물체의 움직임 검출은 라인 매칭 방법을 이용하여 이루어지는 것을 특징으로 하는 이동 물체의 실시간 검출 방법.The motion detection of the moving object is performed using a line matching method. 삭제delete
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