KR100751096B1

KR100751096B1 - 광흐름을 이용한 속도 측정 장치 및 그 방법

Info

Publication number: KR100751096B1
Application number: KR1020050133476A
Authority: KR
Inventors: 전정범
Original assignee: 엠텍비젼 주식회사
Priority date: 2005-12-29
Filing date: 2005-12-29
Publication date: 2007-08-21
Also published as: KR20070070671A

Abstract

본 발명은 속도 측정 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 접촉 센서 등을 설치하지 않고 영상으로만 물체의 속도를 측정할 수 있는 속도 측정 장치 및 그 측정 방법에 관한 것이다. 속도 측정 장치는 입력된 복수개의 영상으로부터 광흐름(optical flow)을 이용하여 움직이는 객체의 지역 움직임에 상응하는 모션 벡터를 검출하는 모션 벡터 검출 모듈 및 상기 영상 간의 시간 간격 및 상기 모션 벡터의 크기로부터 상기 움직이는 객체의 이동 속도를 계산하는 속도 계산 모듈을 포함한다. 영상 장치만을 이용하여 광흐름을 찾아내고 이를 이용하여 움직이는 물체의 속도를 측정할 수 있다.

영상, 광흐름, 속도, 측정

Description

광흐름을 이용한 속도 측정 장치 및 그 방법{Velocity measuring apparatus and method using optical flow}

도 1은 종래의 과속 감지 시스템에서 이동 중인 자동차의 속도를 측정하는 방법을 나타낸 도면.

도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 속도 측정 장치의 구성을 나타내는 블록도.

도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 속도 측정 장치에서 촬영된 영상.

도 4는 촬영된 영상에서 모션 벡터를 검출하는 방법을 나타낸 예시도.

도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 속도 측정 방법의 흐름도.

<도면의 주요부분에 대한 부호의 설명>

200 : 속도 측정 장치

210 : 영상 촬영 모듈

220 : 모션 벡터 검출 모듈

230 : 속도 계산 모듈

본 발명은 속도 측정 장치에 관한 것으로, 보다 상세하게는 접촉 센서 등을 설치하지 않고 영상으로만 물체의 속도를 측정할 수 있는 속도 측정 장치에 관한 것이다.

물체의 속도를 측정하기 위해서는 일정 시간 동안 물체가 이동한 거리를 알아야 한다. 시간과 거리를 이용하면 하기의 수학식 1에 의해 물체의 속도가 계산될 수 있다.

<수학식 1>

여기서, v는 속도, d는 거리, t는 시간이다.

도 1은 종래의 과속 감지 시스템에서 이동 중인 자동차의 속도를 측정하는 방법을 나타낸 도면이다.

도 1을 참조하면, 자동차(100)가 달리는 도로 상에 제1 센서(110)와 제2 센서(120)를 일정 거리(d) 만큼 간격을 두고 설치한다.

일 예로 제1 센서(110) 및 제2 센서(120)는 접촉 센서로서, 도로 상에 자동차(100)와 접촉이 가능하도록 설치되어 자동차(100)가 이동 중 설치 지점을 통과하 는 경우에 바퀴와 접촉이 일어나는 것을 감지할 수 있다. 제1 센서(110)에서 접촉이 발생한 시각과 제2 센서(120)에서 접촉이 발생한 시각을 측정하여 제1 센서(110)의 위치로부터 제2 센서(120)의 위치까지의 이동 시간(t)을 계산한다. 그리고 제1 센서(110)와 제2 센서(120) 간의 거리(d)를 이용하여 상기의 수학식 1에 의해 자동차(100)의 이동 속도(v)를 계산할 수 있다.

다른 예로 제1 센서(110)는 도로의 양 측에 설치되는 비접촉식 적외선 센서로서, 도로 상에 지나가는 물체가 없는 경우에는 적외선이 일측에서 타측으로 조사되는 것을 감지하고 있다. 도로 상에 지나가는 물체에 의해 적외선의 조사가 방해를 받게 되고, 일측에서 조사된 적외선이 타측에 조사되지 않는 경우에 제1 센서(110)가 설치된 부분을 특정 물체가 통과하였음을 인식한다. 제1 센서(110) 뿐만 아니라 제2 센서(120)에도 역시 동일한 적외선 센서를 설치하여 특정 물체가 제1 센서(110)가 설치된 지점을 통과한 시각을 측정하고 제2 센서(120)가 설치된 지점을 통과한 시각을 측정하여 이동 시간(t)을 계산한다. 그리고 제1 센서(110)와 제2 센서(120) 간의 거리(d)를 이용하여 상기의 수학식 1에 의해 자동차(100)의 이동 속도(v)를 계산할 수 있다.

또 다른 예로 레이저를 이용하여 속도를 측정할 수 있다. 레이저 광선이 움직이는 물체에 입사되었을 때 이 물체에서 산란된 빛은 그 주파수가 변한다. 도플러 효과를 이용한 것으로, 산란광의 주파수 천이는 물체의 속도에 비례하므로 레이저 산란광의 주파수 천이를 측정하여 움직이는 물체의 속도를 측정할 수 있다.

상기한 속도 측정 장치 및 방법은 특정 센서 또는 레이저라는 별도의 속도 측정 장치를 필요로 하고 있으며, 이의 설치를 위해 도로 공사를 하는 등의 설치 부담이 큰 문제점이 있다.

따라서, 본 발명은 영상 장치만을 이용하여 광흐름(optical flow)을 찾아내고 이를 이용하여 움직이는 물체의 속도를 측정할 수 있는 속도 측정 장치를 제공한다.

본 발명의 이외의 목적들은 하기의 설명을 통해 쉽게 이해될 수 있을 것이다.

상기 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 일 측면에 따르면, 입력된 복수개의 영상으로부터 광흐름(optical flow)을 이용하여 움직이는 객체의 지역 움직임에 상응하는 모션 벡터를 검출하는 모션 벡터 검출 모듈; 및 상기 영상 간의 시간 간격 및 상기 모션 벡터의 크기로부터 상기 움직이는 객체의 이동 속도를 계산하는 속도 계산 모듈을 포함하는 속도 측정 장치가 제공될 수 있다.

바람직하게는, 소정 시간 간격을 가지고 연속적으로 소정 위치를 촬영하여 상기 영상을 생성하는 영상 촬영 모듈을 더 포함할 수 있다.

여기서, 상기 영상 촬영 모듈은 영상 내에서 전역 움직임을 보상하여 상기 지역 움직임만이 있도록 하는 전역 움직임 보상부를 포함하되, 상기 전역 움직임은 상기 영상 촬영 모듈의 자체 움직임일 수 있다.

또한, 상기 모션 벡터 검출 모듈은 선입력된 영상 내에 소정 간격을 가지는 격자점들을 중심으로 하는 미리 결정된 크기의 제1 영역을 정하고, 상기 제1 영역에 포함되는 픽셀들의 픽셀값과 후입력된 영상 내에 상기 제1 영역과 동일한 크기의 제2 영역에 포함되는 픽셀들의 픽셀값 간의 차이의 제곱합이 가장 작은 값을 가지는 상기 제2 영역을 찾아 상기 제1 영역과 상기 제2 영역 간의 모션 벡터를 검출할 수 있다.

또한, 상기 움직이는 객체의 속도가 미리 결정된 임계값을 초과하는 경우에 과속으로 결정하는 과속 결정 모듈을 더 포함하되, 상기 움직이는 객체는 자동차일 수 있다.

상기 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명의 다른 측면에 따르면, (a) 복수개의 영상으로부터 광흐름을 이용하여 움직이는 객체의 지역 움직임에 따른 모션 벡터를 검출하는 단계; 및 (b) 상기 복수개의 영상 간의 촬영 시간 간격과 상기 모션 벡터의 크기로부터 상기 움직이는 객체의 이동 속도를 계산하는 단계를 포함하는 속도 측정 방법이 제공될 수 있다.

바람직하게는, 상기 단계 (a) 이전에, (A) 소정의 시간 간격을 가지고 소정 위치를 촬영하여 상기 복수개의 영상을 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.

또한, 상기 단계 (a)는 촬영된 영상에 대해 전역 움직임을 보상하고, 상기 움직이는 객체의 지역 움직임에 따른 광흐름을 이용하여 상기 모션 벡터를 검출할 수 있다.

또한, 상기 단계 (b)는 선입력된 영상 내에 소정 간격을 가지는 격자점들을 중심으로 하는 미리 결정된 크기의 제1 영역을 정하는 단계; 및 상기 제1 영역에 포함되는 픽셀들의 픽셀값과 후입력된 영상 내에 상기 제1 영역과 동일한 크기의 제2 영역에 포함되는 픽셀들의 픽셀값 간의 차이의 제곱합이 가장 작은 값을 가지는 상기 제2 영역을 찾는 단계를 포함하되, 상기 제1 영역과 상기 제2 영역 간의 모션 벡터를 검출할 수 있다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 속도 측정 장치의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명을 설명함에 있어서, 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 본 명세서의 설명 과정에서 이용되는 숫자(예를 들어, 제1, 제2 등)는 동일 또는 유사한 개체를 순차적으로 구분하기 위한 식별기호에 불과하다.

도 2는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 속도 측정 장치의 구성을 나타내는 블록도이다. 도 3은 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 속도 측정 장치에서 촬영된 영상이며, 도 4는 촬영된 영상에서 모션 벡터를 검출하는 방법을 나타낸 예시도이다.

도 2를 참조하면, 속도 측정 장치(200)는 영상 촬영 모듈(210), 모션 벡터 검출 모듈(220) 및 속도 계산 모듈(230)을 포함한다. 속도 측정 장치(200)는 특정 장소를 일정 시간 간격으로 영상 촬영하며, 촬영된 영상으로부터 움직이는 객체(moving object)의 모션 벡터(motion vector)를 검출하고 움직이는 객체의 이동 속도를 계산한다. 속도 측정 장치(200)는 촬영된 복수의 영상을 저장하기 위한 메모리(미도시)를 더 포함할 수 있다. 이하 각 구성요소에 대해서 설명한다.

영상 촬영 모듈(210)은 속도 측정 장치(200)가 설치된 장소에서 일정 거리만큼 이격된 특정 장소를 촬영하여 영상을 생성한다. 영상 촬영 모듈(210)은 정지 영상을 촬영하거나 동영상을 촬영할 수 있는 카메라 등에 해당한다. 이격된 특정 장소의 촬영은 미리 지정된 시간 간격에 따라 지속적으로 이루어지거나 추후 설명할 움직이는 객체가 추출될 때만 이루어질 수 있다.

영상에서의 움직임(motion)은 두 가지 종류가 있다. 카메라 등의 영상 촬영 모듈(210)의 움직임에 의해 발생하는 전역 움직임(global motion)과 움직이는 객체에 의해 발생하는 지역 움직임(local motion)이다. 움직이는 객체의 모션 벡터를 검출하기 위해서는 전역 움직임의 보상이 선행되어야 한다. 전역 움직임이 보상되면 영상에서의 움직임은 움직이는 객체의 움직임에 의해 발생하는 것이다.

따라서, 영상 촬영 모듈(210)은 자체 움직임에 의한 전역 움직임을 보상하는 전역 움직임 보상부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 이하에서는 영상 촬영 모듈(210)의 자체 움직임이 없어 전역 움직임이 없는 것을 가정하여 설명한다.

모션 벡터 검출 모듈(220)은 영상 촬영 모듈(210)에서 촬영된 복수개(최소 2개)의 영상들을 분석하여 고정된 배경 물체 이외에 움직이는 객체에 의해 생성되 는 모션 벡터(Motion Vector)를 검출한다. 분석되는 영상은 순차적으로 촬영되며, 촬영 간격은 미리 정해져 있거나 추후 이동 속도 계산 모듈(230)에 각 영상 간의 촬영 간격에 대한 정보를 전달해야 한다.

도 3의 (a)는 시간 t1에서 촬영된 제1 영상을 나타내고, 도 3의 (b)는 시간 t2에서 촬영된 제2 영상을 나타낸다. 제1 영상과 제2 영상을 비교하면, 나무는 계속 고정되어 있으며, 자동차가 일정 방향으로 이동한 것을 알 수 있다. 여기서, 나무는 제1 영상 및 제2 영상에서 동일한 위치에 있어 움직임이 없다. 그리고 자동차는 제1 영상에서의 위치와 제2 영상에서의 위치가 다르므로 지역 움직임이 있는 것으로 추정된다.

움직이는 객체에 의한 지역 움직임은 광흐름(optical flow)에 의해 추정될 수 있다. 광흐름(optical flow)은 움직이는 객체에 의해 형성되는 광도 패턴(brightness pattern)의 이동을 의미한다. 이는 영상 내에서 벡터 필드(vector field)로 나타낼 수 있다.

모션 벡터 검출 모듈(230)에서 모션 벡터를 검출하기 위해 사용되는 각 격자 간의 간격이 작으면 격자점의 수가 많아져서 검출되는 모션 벡터의 정확도와 분해능(resolution)이 좋아진다. 각 격자 간의 간격이 크면 격자점의 수가 적어져서 모션 벡터의 검출을 위한 계산 속도가 빨라진다.

움직이는 객체에 의한 지역 움직임을 측정하기 위해 제1 영상 내에 소정 간격을 가지는 복수개의 격자점들을 지정한다. 간격이 넓으면 전체적인 계산 시간은 빨라지고, 간격이 좁으면 격자점의 수가 많아져서 검출되는 모션 벡터의 정확도와 분해능(resolution)이 좋아진다. 따라서, 간격은 필요에 따라 적합한 값으로 결정한다.

복수개의 격자점들 중에서 움직이는 객체의 지역 움직임에 따른 모션 벡터의 검출 방법을 설명하기 위해 제1 격자점(310a)과 제2 격자점(320a)를 중심으로 설명한다.

제1 격자점(310a)은 움직임이 없는 배경에 속하는 픽셀이고, 제2 격자점(320a)은 움직임을 가지고 있는 움직이는 객체 즉, 자동차에 속하는 픽셀이다.

제1 영상에서 제1 격자점(310a) 및 제2 격자점(320a)를 중심으로 하여 일정 크기를 가지는 제1 윈도우(315a) 및 제2 윈도우(325a)를 결정한다. 윈도우의 크기는 다양하게 변화될 수 있으며, 윈도우의 모양 역시 사각형, 삼각형 또는 원형 등 다양한 모양이 가능하다.

제1 영상의 제1 격자점(310a) 및 제1 윈도우(315a)와 대응하는 부분은 제2 영상의 제3 격자점(310b) 및 제3 윈도우(315b)이다. 그리고 제1 영상의 제2 격자점(320a) 및 제2 윈도우(325a)와 대응하는 부분은 제2 영상의 제4 격자점(320b) 및 제4 윈도우(325b)이다.

제1 윈도우(315a)와 제3 윈도우(315b)는 동일한 위치에 있으므로, 움직임이 없다고 판단되어 배경으로 결정된다. 따라서, 제1 윈도우(315a)의 중심에 위치한 제1 격자점(310a)은 움직임이 없는 것으로 판단한다.

제2 윈도우(325a)와 제4 윈도우(325b)는 일정 간격만큼 떨어진 위치에 있으 므로, 움직임이 있는 것으로 판단되어 움직이는 객체에 포함되는 것으로 결정된다. 따라서, 제2 윈도우(325a)의 중심에 위치한 제2 격자점(320a)은 움직임을 가지고 있는 것으로 판단한다.

도 4를 참조하여, 제1 영상 및 제2 영상에서 제1 윈도우(315a)와 제3 윈도우(315b), 제2 윈도우(325a)와 제4 윈도우(325b) 간에 모션 벡터를 검출하는 방법을 후술한다. 이하에서는 제2 윈도우(325a)를 중심으로 최소 자승법(least Square Method)으로 모션 벡터를 검출하는 방법을 설명한다.

각각의 픽셀들을

벡터 (x, y)로 표현하는 경우에 제2 윈도우(325a)에 포함되는 픽셀들의 픽셀값을

라고 한다. 제2 윈도우(325a)에 포함된 픽셀들이 이동한 것으로 예상되는 영역인 가정 윈도우(415a, 415b)에 포함되는 픽셀들의 픽셀값을

라고 한다. 그리고 움직이는 객체가 실제로 이동하여 제2 윈도우(325a)가 있어야 하는 실제 위치에 위치하는 윈도우인 제4 윈도우(325b)에 포함되는 픽셀들의 픽셀값을

라고 한다.

제2 영상 내에서 목표 윈도우(420a)를 찾기 위해, 제2 윈도우(325a)와 크기 및 모양이 동일한 다수의 윈도우를 가정한다. 그 중 하나를 제1 가정 윈도우(415a)라고 하면, 제1 가정 윈도우(415a)는 제2 윈도우(325a)와의 거리 벡터가

로 나타난다. 그리고 다른 하나를 제2 가정 윈도우(415b)라고 하면, 제2 가정 윈도우(415b)는 제2 윈도우(325a)와의 거리 벡터가

으로 나타난다.

다수의 윈도우에 대하여

,

와 같은 동수의 거리 벡터가 생성된다. 거리 벡터들을 하기의 수학식 2에 대입하여 가장 최소값을 가지는 경우의 거리 벡터를 찾는다.

<수학식 2>

여기서, 관심 영역(R : Region of Interest)은 가정 윈도우 내의 영역을 의미한다.

즉, 제2 윈도우(325a)가 이동한 것으로 예상되는 영역에 위치한 제1 가정 윈도우(420a)의 픽셀값은

이고, 제2 가정 윈도우(415b)의 픽셀값은

이다. 제2 윈도우(325a)가 실제 이동한 영역인 제4 윈도우(325b)의 픽셀값

와 비교할 때 픽셀값이 가장 유사한 가정 윈도우를 찾으면, 해당 가정 윈도우를 제4 윈도우(325b)로 볼 수 있다.

도 3 및 도 4를 참조하면, 제1 가정 윈도우(415a)에 의한 상기 수학식 2의 결과가 제2 가정 윈도우(415b)에 의한 상기 수학식 2의 결과보다 작은 값을 나타내게 되며, 제1 가정 윈도우(415a)를 제4 윈도우(325b)로 결정한다. 그리고 제1 가정 윈도우(415a)의 중심 픽셀(420a)을 찾아 제2 윈도우(325a)의 중심 픽셀(320a)과의 관계에서 모션 벡터를 검출한다.

모션 벡터는 제2 윈도우(325a)의 중심 픽셀(320a)을 시작점으로 하고 제1 가정 윈도우(425a)의 중심 픽셀(420a)을 끝점으로 하는 벡터

이다.

상술한 방법에 의해 각 격자점마다의 모션 벡터를 검출할 수 있으며, 다수의 모션 벡터들 중 대부분이 유사한 형태를 나타내게 되므로, 이를 움직이는 객체에 의한 지역 움직임을 나타내는 모션 벡터로 결정한다.

모션 벡터의 검출 방법은 상기한 최소 자승법 이외에도 Lucas-Kanade 알고리즘(B.Lucas, T.Kanade, "An iterative image registration technique with an application to stereo vision", Preceedings of Imaging Understanding, 1981) 등 다양한 방법에 의해 광흐름을 찾고, 이를 기초로 하여 모션 벡터를 검출할 수 있다.

속도 계산 모듈(230)은 검출된 모션 벡터 및 촬영된 영상 간의 시간 간격을 기초로 하여 피측정체의 이동 속도를 계산한다. 도 3에 도시된 예에서는 움직이는 객체가 시간 간격 (t2-t1) 내에 이동한 거리는 모션 벡터의 크기에 비례한다. 모션 벡터의 크기는 영상 내에서 픽셀 단위의 값을 가지게 된다.

본 발명에 따른 속도 측정 장치(200)의 영상 촬영 모듈(210)에 촬영하는 영상 내에서의 픽셀당 실제 거리는 속도 측정 장치(200)와 촬영된 피측정체 간의 거리 및 촬영된 영상의 비율을 기초로 하여 계산될 수 있다.

이를 통해 모션 벡터의 크기로부터 움직이는 객체가 실제 움직인 거리를 측정할 수 있으며, 두 영상 간의 시간 간격 역시 알고 있으므로, 움직이는 객체의 이 동 속도가 계산된다.

본 발명의 다른 실시예에 따른 속도 측정 장치는 과속 차량 단속 시스템에 사용될 수 있다. 상술한 영상 촬영 모듈(210), 모션 벡터 검출 모듈(220) 및 속도 계산 모듈(230)을 통해 특정 장소를 통과하는 차량의 속도를 측정하고, 측정된 차량의 속도가 미리 결정된 임계값(예를 들어, 시속 80km)을 초과하는 경우에 과속으로 결정하는 과속 결정 모듈(미도시)이 더 포함될 수 있다.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 속도 측정 장치는 영상 촬영 모듈(210) 없이 외부로부터 제공되는 복수개의 영상으로부터 움직이는 객체를 추출하고 모션 벡터를 검출하여 움직이는 객체의 이동 속도를 계산할 수 있다.

도 5는 본 발명의 바람직한 일 실시예에 따른 속도 측정 방법의 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 단계 S510에서 소정의 시간 간격을 가지는 복수개의 영상을 촬영한다. 또는 외부로부터 소정의 시간 간격을 가지고 고정된 위치를 촬영한 복수개의 영상을 입력받는다.

단계 S520에서 촬영된 또는 입력받은 복수개의 영상으로부터 움직이는 객체의 지역 움직임에 의한 모션 벡터를 검출한다. 촬영된 영상에 대해 카메라 등의 영상 촬영 모듈(210) 자체의 움직임에 의한 전역 움직임을 보상하고, 움직이는 객체의 지역 움직임에 따른 광흐름을 이용하여 모션 벡터를 검출한다. 영상 내에 소정 간격을 가지는 격자점을 결정하고, 도 4를 참조하여 설명한 방법 등에 의해 지역 움직임에 상응하는 모션 벡터를 검출한다.

단계 S530에서 모션 벡터의 크기를 계산하고, 분석 대상인 복수개의 영상의 촬영 시간 간격을 이용하여 움직이는 객체의 이동 속도를 계산한다. 모션 벡터의 크기는 영상 내의 픽셀 단위가 되고, 영상 내의 각 픽셀이 실제 나타내는 거리를 계산에 활용하여 움직이는 객체의 실제 이동 속도를 계산할 수 있다.

상술한 바와 같이, 본 발명에 따른 속도 측정 장치는 영상 장치만을 이용하여 광흐름을 찾아내고 이를 이용하여 움직이는 물체의 속도를 측정할 수 있다.

특정한 접촉 센서 또는 레이저라는 별도의 장치 없이 과속하는 차량을 찾아낼 수 있어, 접촉 센서 등의 설치를 위한 도로 공사 등이 필요하지 않아 설치 경비가 적게 든다.

상기에서는 본 발명의 바람직한 실시예를 참조하여 설명하였지만, 해당 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 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.

Claims

입력된 복수개의 영상으로부터 광흐름(optical flow)을 이용하여 움직이는 객체의 지역 움직임에 상응하는 모션 벡터를 검출하는 모션 벡터 검출 모듈;

상기 영상 간의 시간 간격 및 상기 모션 벡터의 크기로부터 상기 움직이는 객체의 이동 속도를 계산하는 속도 계산 모듈;

소정 시간 간격을 가지고 연속적으로 소정 위치를 촬영하여 상기 영상을 생성하는 영상 촬영 모듈을 포함하되,

상기 모션 벡터 검출 모듈은 상기 영상 내에서 소정 시간 동안 움직임이 없는 부분을 배경으로 설정하고, 상기 영상의 배경 이외의 부분을 상기 움직이는 객체로 구별하며,

상기 영상 촬영 모듈은 영상 내에서 전역 움직임을 보상하여 상기 지역 움직임만이 있도록 하는 전역 움직임 보상부를 포함하며, 상기 전역 움직임은 상기 영상 촬영 모듈의 자체 움직임인 속도 측정 장치.
삭제
삭제
제1항에 있어서,

상기 모션 벡터 검출 모듈은 선입력된 영상 내에 소정 간격을 가지는 격자점들을 중심으로 하는 미리 결정된 크기의 제1 영역을 정하고, 상기 제1 영역에 포함되는 픽셀들의 픽셀값과 후입력된 영상 내에 상기 제1 영역과 동일한 크기의 제2 영역에 포함되는 픽셀들의 픽셀값 간의 차이의 제곱합이 가장 작은 값을 가지는 상기 제2 영역을 찾아 상기 제1 영역과 상기 제2 영역 간의 모션 벡터를 검출하는 속도 측정 장치.
제1항에 있어서,

상기 움직이는 객체의 속도가 미리 결정된 임계값을 초과하는 경우에 과속으로 결정하는 과속 결정 모듈을 더 포함하되,

상기 움직이는 객체는 자동차인 속도 측정 장치.
(A) 소정의 시간 간격을 가지고 소정 위치를 촬영하여 상기 복수개의 영상을 생성하는 단계;

(a) 복수개의 영상으로부터 광흐름을 이용하여 움직이는 객체의 지역 움직임에 따른 모션 벡터를 검출하는 단계; 및

(b) 상기 복수개의 영상 간의 촬영 시간 간격과 상기 모션 벡터의 크기로부터 상기 움직이는 객체의 이동 속도를 계산하는 단계를 포함하되,

상기 단계 (a)는 상기 영상 내에서 소정 시간 동안 움직임이 없는 부분을 배경으로 설정하고, 상기 영상의 배경 이외의 부분을 상기 움직이는 객체로 구별하며, 촬영된 영상에 대해 전역 움직임을 보상하고, 상기 움직이는 객체의 지역 움직임에 따른 광흐름을 이용하여 상기 모션 벡터를 검출하는 속도 측정 방법.
삭제
삭제
제6항에 있어서,

상기 단계 (b)는

선입력된 영상 내에 소정 간격을 가지는 격자점들을 중심으로 하는 미리 결정된 크기의 제1 영역을 정하는 단계; 및

상기 제1 영역에 포함되는 픽셀들의 픽셀값과 후입력된 영상 내에 상기 제1 영역과 동일한 크기의 제2 영역에 포함되는 픽셀들의 픽셀값 간의 차이의 제곱합이 가장 작은 값을 가지는 상기 제2 영역을 찾는 단계를 포함하되,

상기 제1 영역과 상기 제2 영역 간의 모션 벡터를 검출하는 속도 측정 방법.