KR101240924B1 - 카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법 - Google Patents

카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법 Download PDF

Info

Publication number
KR101240924B1
KR101240924B1 KR1020110143080A KR20110143080A KR101240924B1 KR 101240924 B1 KR101240924 B1 KR 101240924B1 KR 1020110143080 A KR1020110143080 A KR 1020110143080A KR 20110143080 A KR20110143080 A KR 20110143080A KR 101240924 B1 KR101240924 B1 KR 101240924B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
block
frame image
fuselage
pixel
camera
Prior art date
Application number
KR1020110143080A
Other languages
English (en)
Inventor
박동현
구자균
홍광선
Original Assignee
주식회사 유티솔
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 유티솔 filed Critical 주식회사 유티솔
Priority to KR1020110143080A priority Critical patent/KR101240924B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101240924B1 publication Critical patent/KR101240924B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

본 발명의 한 실시 예에 따르면, 카메라를 이용한 동체 감지 센서는 감시대상 영역의 영상을 촬영하는 카메라, 상기 카메라에 의해 촬영된 각 프레임 영상을 저장하는 프레임 메모리, 한 프레임 영상을 복수의 블록으로 나누어 각 블록의 기준 픽셀을 설정하고, 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 변화량이 미리 설정된 기준 값 이상인 경우 상기 감시대상 영역에서 동체가 감지된 것으로 인식하는 프로세서 및 상기 감시대상 영역에서 동체가 감지된 경우, 동체 감지 신호를 출력하는 출력부를 포함한다.
따라서, CMOS 카메라를 이용하여 움직임을 감지함으로써, 카메라의 방향성과 육안의 시야를 일치시킬 수 있으며, 또한, 감지 거리에 종속되지 않고 화면의 변화에 따라 움직임을 감지함으로써, 카메라의 시야가 확보되는 곳에서는 움직임을 감지할 수 있는 효과가 있다.

Description

카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR MOTION DETECTING SENSOR USING CAMERA}
본 발명은 카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법에 관한 것이다.
최근 특정 대상 공간에서 사람 또는 차량 등 동체를 인식하여 조명과 같이 특정 대상 공간의 장치를 자동으로 제어하는 분야에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 에너지 절감을 위해 동체 인식 센서를 이용하여 조명을 자동으로 점등 또는 소등하는 시스템이 보급되어 있으며, 그 외 다양한 분야에서 동체감지 센서가 다양한 목적에서 활용되고 있다.
일반적으로 이러한 동체 인식을 위해 마이크로웨이브 센서나 수동 적외선 센서 등 동체 인식 센서를 이용하고 있지만 이러한 동체 인식 센서의 경우 방향성이 육안의 시야와 정확히 일치하지 않는다. 또한, 동체 인식 센서는 감지 거리 또한, 센서 종류 및 설치 상황에 따라 특성이 나타나며, 가격 측면에서도 상대적으로 높다.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는 감지 거리에 관계 없이 시야의 변화에 따라 움직임을 감지할 수 있는 카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 한 실시 예에 따르면, 카메라를 이용한 동체 감지 센서는 감시대상 영역의 영상을 촬영하는 카메라, 상기 카메라에 의해 촬영된 각 프레임 영상을 저장하는 프레임 메모리, 한 프레임 영상을 복수의 블록으로 나누어 각 블록의 기준 픽셀을 설정하고, 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 변화량이 미리 설정된 기준 값 이상인 경우 상기 감시대상 영역에서 동체가 감지된 것으로 인식하는 프로세서 및 상기 감시대상 영역에서 동체가 감지된 경우, 동체 감지 신호를 출력하는 출력부를 포함한다.
여기서, 상기 변화량은 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값의 차이가 임계 값 이상인 블록의 수를 포함할 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 설정 검사 주기에 따라 상기 기준 픽셀의 수를 증가시켜서 동체 인식 오류 여부를 검사하여 상기 기준 픽셀의 수를 가변시킬 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 동체 인식 오류가 없는 것으로 판단된 경우 상기 기준 픽셀의 수를 감소시키고, 상기 동체 인식 오류가 발생한 것으로 판단되는 경우 상기 기준 픽셀의 수를 증가시킬 수 있다.
또한, 상기 프로세서는 상기 대상 영역의 특성에 따라서 시간대별로 상기 기준 픽셀의 수를 가변시킬 수 있다.
본 발명의 다른 실시 예에 따르면, 카메라를 이용한 동체 감지 방법은 감지 대상 영역에 설치된 카메라로부터 영상을 수신하는 단계, 한 프레임 영상을 복수의 블록으로 나누어 각 블록의 기준 픽셀을 설정하는 단계, 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 상기 감시대상 영역에서 동체가감지되었는지를 판단하는 단계 및 상기 감지 대상 영역에서 동체가감지된 경우, 동체감지 신호를 출력하는 단계를 포함한다.
여기서, 상기 조명 제어 방법은 설정 검사 주기가 되면 동체 인식 오류 여부를 검사하는 단계, 상기 동체 인식 오류가 없는 것으로 판단되면 상기 기준 픽셀의 수를 감소시키는 단계, 그리고 상기 동체 인식 오류가 발생한 것으로 판단되면 상기 기준 픽셀의 수를 증가시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
또한, 상기 설정하는 단계는, 상기 대상 영역의 특성에 따라서 시간대별로 상기 기준 픽셀의 수를 변경하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 실시 예에 의하면, 종래 동체 인식에 사용되는 마이크로웨이브 센서나 수동 적외선 센서와 달리 CMOS 카메라를 이용하여 움직임을 감지함으로써, 카메라의 방향성과 육안의 시야를 일치시킬 수 있다.
또한, 감지 거리에 종속되지 않고 화면의 변화에 따라 움직임을 감지함으로써, 카메라의 시야가 확보되는 곳에서는 움직임을 감지할 수 있는 장점이 있으며 가격 또한, 마이크로웨이브 센서나 수동 적외선 센서에 비해 상대적으로 저렴하므로, 저가의 동체 인식 모듈을 제작할 수가 있다.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 카메라를 이용한 동체 감지 센서를 나타낸 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 한 프레임 영상의 분할 예를 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 기준 픽셀의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 기준 픽셀의 다른 예를 나타낸 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 프로세서에서 동체를 인식하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시 예에 따른 프로세서에서 동체 인식 오류 여부를 검사하는 방법을 나타낸 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시 예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시 예에 한정되지 않는다.
그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 및 청구범위 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함" 한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
이제 본 발명의 실시 예에 따른 카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법에 대하여 도면을 참고로 하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 제1 실시 예에 따른 카메라를 이용한 동체 감지 센서를 나타낸 도면이다.
도 1을 참고하면, 동체 감지센서(100)는 적어도 하나의 카메라(110), 프레임 메모리(120), 프로세서(130), 데이터 저장부(140) 및 출력부(150)를 포함한다.
적어도 하나의 카메라(110)는 동체를 인식하고자 하는 대상 영역에 설치되어 해당 영역의 영상을 촬영하고, 촬영한 영상을 프레임 메모리(120)에 저장한다.
카메라(110)는 한 대의 동체 인식센서로서 확보된 화면(시야)내에서 동체를 인식하기 위해 설치되는 것으로서, 감시 대상지의 면적이 작은 경우 단일의 카메라(110)로서 대상 영역을 모두 탐지하도록 할 수 있으나, 대상지의 면적이 큰 경우 대상지의 여러 구획으로 분할하고 각 구획마다 카메라(110)를 설치하는 것도 가능하다. 이러한 감시 대상지로는 예를 들면 주차장과 같은 장소일 수 있다.
적어도 하나의 카메라(110)는 초당 최소 2 프레임 이상의 영상을 촬영할 수 있으며, 사용자의 제어에 따라 초당 촬영되는 프레임의 수가 설정될 수 있다.
적어도 하나의 카메라(110)는 CCD(Charge Coupled Device) 또는 CMOS(complementary metal-oxide semiconductor) 카메라일 수 있으며, 특히, CMOS 카메라의 경우, 카메라의 방향성과 육안의 시야를 일치시킬 수 있으며 범용 반도체 제조 장치를 이용하여 제조가 가능해서 가격이 저렴하다는 장점이 있다.
프레임 메모리(120)는 적어도 하나의 카메라(110)에서 각각 촬영된 각 프레임의 영상을 저장한다.
프로세서(130)는 적어도 하나의 카메라(110)에 의해 각각 촬영된 현재 프레임의 영상과 이전 프레임의 영상을 이용하여 해당 영역에서의 동체를 인식한다.
구체적으로, 프로세서(130)는 한 프레임 영상을 적어도 하나의 블록(즉, 2n개의 블록; n은 0을 포함하는 정수)으로 나누고, 적어도 하나의 블록의 기준 픽셀을 설정한다. 프로세서(130)는 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 변화를 감지하고, 적어도 하나의 블록 중 변화량이 기준 값 이상인 경우 동체가 감지된 것으로 인식할 수 있다. 이때, 프로세서(130)는 대상 영역의 크기에 따라서 블록의 크기 및 수를 설정할 수 있다.
또한, 기준 픽셀은 각 블록의 중앙 픽셀로 설정될 수 있다. 일 실시예에서, 중앙 픽셀만으로 동체의 인식이 어려운 경우, 동체의 인식률을 높이기 위해 기준 픽셀은 중앙 픽셀을 포함한 소정 개수의 픽셀을 포함할 수 있다.
예를 들어, 하나의 카메라에서 촬영된 영상을 이용하여 동체를 인식하는 방법에 대해 설명하면, 프로세서(130)는 해당 영상을 M개의 블록(M은 2n; n은 0을 포함하는 정수)으로 나누고, 현재 프레임 영상의 M개의 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 M개의 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 각각 비교하고, 변화량이 기준 값 이상인 블록이 L개 이상이면, 해당 영역에서 동체가 감지된 것으로 인식할 수 있다.
이와 같이, 프로세서(130)는 동체 인식을 위해 한 프레임의 영상의 모든 픽셀의 화소 값을 비교하는 것이 아니라 기준 픽셀을 설정하여 기준 픽셀의 화소 값만 이용하여 동체를 인식함으로써, 동체 인식을 위한 연산량을 크게 감소시킬 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 주기적으로 동체 감지 오류 여부를 검사하여 기준 픽셀의 수를 증가시키거나 감소시킬 수 있다. 프로세서(130)는 동체 감지 오류가 발생한 것으로 판단되는 경우 기준 픽셀의 수를 증가시킴으로써 동체 인식률을 높일 수 있고, 동체 감지 오류가 발생하지 않은 것으로 판단되는 경우 기준 픽셀의 수를 감소시켜 동체 감지를 위한 연산량을 줄일 수 있다. 따라서 매우 간단한 구조의 동체 인식 모듈의 구현이 가능해진다.
또한, 대상 영역의 특성에 따라 시간대별로 동체의 수가 가변적이므로, 프로세서(130)는 대상 영역의 특성에 따라서 시간대별로 기준 픽셀의 수를 가변시켜 동체 인식률을 유지하면서 연산량을 최소화시킬 수도 있다.
프로세서(130)는 해당 영역의 영상으로부터 동체가 인식되면, 동체 인식 신호를 출력부(150)로 전달한다.
데이터 저장부(140)는 적어도 하나의 카메라(110)가 각각 촬영하는 적어도 하나의 영역에 대한 정보를 저장한다. 일 실시예에서, 본 발명에 따른 동체감지를 위한 카메라 센서가 조명 제어용으로 사용되는 경우, 데이터 저장부(140)는 적어도 하나의 영역에 각각 설치된 적어도 하나의 조명에 대한 정보도 저장할 수 있다.
출력부(150)는 프로세서(130)로부터 동체 인식 신호를 수신하면, 온/오프(ON/OFF)신호를 출력한다. 일 실시예에서, 출력부(150)는 조명과 전기적으로 연결될 수 있으며, 조명이 연결된 경우, 출력부(150)는 출력에 해당하는 영역에 설치된 조명을 데이터 저장부(140)에서 확인할 수 있고, 동체 인식 신호에 해당하는 영역에 설치된 조명으로 온신호(조명 점등 신호)를 출력하여 해당 조명을 점등시킬 수 있다. 그리고 해당 조명은 소정의 시간이 지난 후에 자동으로 소등되도록 하거나, 이후 동체가 감지되지 않는 경우 출력부(150)에서 오프 신호가 출력되고, 그에 따라 해당 조명이 소등되도록 할 수도 있다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 한 프레임 영상의 분할 예를 나타낸 도면이고, 도 3은 본 발명의 실시 예에 따른 기준 픽셀의 일 예를 나타낸 도면이며, 도 4는 본 발명의 실시 예에 따른 기준 픽셀의 다른 예를 나타낸 도면이다.
도 2에 도시한 바와 같이, 카메라(110)에 의해 촬영된 영상 데이터가 얻어지면, 프로세서(130)는 한 구획의 영상(image1)을 적어도 하나의 블록(A~P)으로 분할한다. 이때, 블록은 2n개로 분할되며, n은 0을 포함하는 정수이다.
이때, 도 3에 도시한 바와 같이, 프로세서(130)는 각 블록의 중심 픽셀을 기준 픽셀로 설정할 수 있다.
또한, 프로세서(130)는 도 4에 도시한 바와 같이 중앙 픽셀만으로 동체의 인식이 어려운 경우, 동체 인식률을 높이기 위해서 중앙 픽셀과 중앙 픽셀을 기준으로 사방의 4 개의 픽셀을 기준 픽셀로 설정할 수도 있다. 또는 현재 프레임과 이전 프레임의 중앙 픽셀만을 비교하는 알고리즘을 수행하는 중에 동체 인식이 다소 부정확한 것으로 판단되는 경우 중앙 픽셀 외에 중앙 픽셀을 기준으로 사방의 4 개의 픽셀을 추가적으로 검사하도록 할 수도 있다.
도 5는 본 발명의 실시 예에 따른 프로세서에서 동체를 인식하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 5에서는 설명의 편의상 하나의 카메라(110)에서 촬영된 영상을 이용하여 동체의 움직임을 인식하는 방법에 대해서 설명한다.
도 5를 참고하면, 프로세서(130)는 한 프레임 영상을 적어도 하나의 블록으로 나누고 각 블록의 기준 픽셀을 설정한다(S500).
프로세서(130)는 카메라(110)로부터 촬영된 현재 프레임의 영상을 수신하면(S510), 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 추출한다(S520).
프로세서(130)는 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하고(S530), 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값의 비교 결과로부터 동체를 인식한다(S540).
예를 들어, 프로세서(130)는 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값의 차이를 구하고, 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값의 차이가 임계 값 이상인 블록의 개수가 기준 값 이상인 경우 동체가 감지된 것으로 인식할 수 있다. 즉, 한 프레임 영상이 16개(24개)의 블록으로 나누어지고 기준 값이 4로 설정되는 경우, 프로세서(130)는 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값의 차이가 임계 값 이상인 블록의 개수가 4개 이상이 되면 동체가 감지된 것으로 인식할 수 있다.
프로세서(130)는 감시대상 영역에서 동체가 감지된 것으로 판단되는 경우, 동체 감지 신호를 생성하고, 이에 따라 출력부(150)에서 동체감지 신호를 출력한다. 일 실시예에서, 출력부(150)에 조명이 연결된 경우, 조명은 동체 감지 신호를 수신하면 점등되며 소정 시간 이후에 자동으로 소등될 수 있다.
도 6은 본 발명의 다른 실시 예에 따른 프로세서에서 동체 인식 오류 여부를 검사하는 방법을 나타낸 도면이다.
도 6을 참고하면, 프로세서(130)는 카메라(110)로부터 촬영된 현재 프레임 영상을 수신하면(S620), 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 감시대상 영역에서 동체가 감지되었는지를 판단한다(S610). 이러한 과정은 매 프레임 영상을 수신할 때마다 수행된다.
프로세서(130)는 설정 검사 주기가 되면, 기준 픽셀을 증가시킨 후(S620) 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 감시대상 영역에서 동체가 감지되었는지를 판단한다(S630).
프로세서(130)는 단계(S630)에서 기준 픽셀을 증가시켜서 판단한 동체 감지 결과(N)와 단계(S610) 직전 동체 감지 결과(N')가 일치하면(S640) 동체 감지 오류가 없는 것으로 판단하고(S650), 기준 픽셀의 수를 직전의 기준 픽셀 수로 감소시키거나 미리 설정된 개수만큼 감소시킨다(S660).
반면, 기준 픽셀을 증가시켜서 판단한 동체 감지 결과(N)와 직전 동체 감지 결과(N')가 일치하지 않으면(S640), 동체 감지 오류가 발생한 것으로 판단하고(S670), 동체 인식률을 높이기 위해 기준 픽셀의 수를 미리 설정된 개수만큼 증가시킨다(S680).
예를 들어 설명하면, 초기에 설정된 기준 픽셀의 수가 5개인 경우, 프로세서(130)는 현재 프레임 영상의 각 블록의 5개의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 5개의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 감시대상 영역에서 동체가 감지되었는지를 판단한다. 이때, 프로세서(130)는 감시대상 영역에서 동체가 감지되지 않은 것으로 판단하였다고 가정한다.
그런 후에 설정 검사 주기가 되면, 프로세서(130)는 기준 픽셀의 수를 8개로 증가시켜서 동체 인식 오류 여부를 검사한다. 프로세서(130)는 현재 프레임 영상의 각 블록의 8개의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 8개의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 감시대상 영역에서 동체가 감지된 것으로 판단되면, 동체 인식 오류가 발생한 것으로 인식한다. 이와 같이, 동체 인식 오류가 발생한 것으로 인식되는 경우, 프로세서(130)는 기준 픽셀의 수를 초기 설정된 기준 픽셀의 수인 5개에서 그 이상의 개수로 증가시켜서 동체 인식 에러율을 감소시킬 수 있게 된다.
반면, 프로세서(130)는 현재 프레임 영상의 각 블록의 8개의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 8개의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 감시대상 영역에서 동체가 감지되지 않는 것으로 판단되면, 동체 인식 오류가 없는 것으로 인식한다. 이와 같이, 동체 인식 오류가 없는 것으로 인식되는 경우, 프로세서(130)는 기준 픽셀의 수를 초기 설정된 기준 픽셀의 수인 5개에서 그 이하의 개수로 줄여서 연산량을 줄일 수 있게 된다.
이상에서 본 발명의 실시 예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리 범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한, 본 발명의 권리 범위에 속하는 것이다.

Claims (9)

  1. 감시대상 영역의 영상을 촬영하는 카메라;
    상기 카메라에 의해 촬영된 각 프레임 영상을 저장하는 프레임 메모리;
    한 프레임 영상을 복수의 블록으로 나누어 각 블록의 기준 픽셀을 설정하고, 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 변화량이 미리 설정된 기준 값 이상인 경우 상기 감시대상 영역에서 동체가 감지된 것으로 인식하는 프로세서; 및
    상기 감시대상 영역에서 동체가 감지된 경우, 동체 감지 신호를 출력하는 출력부를 포함하되,
    상기 프로세서는 설정 검사 주기에 따라 상기 기준 픽셀의 수를 증가시켜서 동체 인식 오류 여부를 검사하여 상기 기준 픽셀의 수를 가변시키는 카메라를 이용한 동체 감지 센서.
  2. 제1항에서,
    상기 변화량은 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값의 차이가 임계 값 이상인 블록의 수를 포함하는 카메라를 이용한 동체 감지 센서.
  3. 삭제
  4. 제1항에서,
    상기 프로세서는 동체 인식 오류가 없는 것으로 판단된 경우 상기 기준 픽셀의 수를 감소시키고, 상기 동체 인식 오류가 발생한 것으로 판단되는 경우 상기 기준 픽셀의 수를 증가시키는 카메라를 이용한 동체 감지 센서.
  5. 제1항에서,
    상기 프로세서는 상기 대상 영역의 특성에 따라서 시간대별로 상기 기준 픽셀의 수를 가변시키는 카메라를 이용한 동체 감지 센서.
  6. 감지 대상 영역에 설치된 카메라로부터 영상을 수신하는 단계;
    한 프레임 영상을 복수의 블록으로 나누어 각 블록의 기준 픽셀을 설정하는 단계;
    현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 상기 감지 대상 영역에서 동체가 감지되었는지를 판단하는 단계;
    상기 감지 대상 영역에서 동체가 감지된 경우, 동체감지 신호를 출력하는 단계;
    설정 검사 주기가 되면 동체 인식 오류 여부를 검사하는 단계;
    상기 동체 인식 오류가 없는 것으로 판단되면 상기 기준 픽셀의 수를 감소시키는 단계; 및
    상기 동체 인식 오류가 발생한 것으로 판단되면 상기 기준 픽셀의 수를 증가시키는 단계를 포함하는 카메라를 이용한 동체 감지 방법.
  7. 제6항에서, 상기 판단하는 단계는,
    현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값의 차이를 구하는 단계;
    상기 차이가 임계 값 이상인 블록의 수가 기준 값 이상이면 상기 감지 대상 영역에서 동체가 감지된 것으로 판단하는 단계; 및
    상기 차이가 임계 값 이상인 블록의 수가 상기 기준 값보다 작으면 상기 감지 대상 영역에서 동체가 감지되지 않은 것으로 판단하는 단계를 포함하는 카메라를 이용한 동체 감지 방법.
  8. 삭제
  9. 제6항에서, 상기 검사하는 단계는,
    상기 기준 픽셀의 수를 증가시켜서 현재 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값과 이전 프레임 영상의 각 블록의 기준 픽셀의 화소 값을 비교하여 상기 감지 대상 영역에서 동체가 감지되었는지를 판단하는 단계; 및
    상기 기준 픽셀의 수를 증가시켜서 판단한 동체 감지 결과와 직전 동체 감지 결과가 다른 경우에 동체 인식 오류가 발생한 것으로 판단하는 단계를 포함하는 카메라를 이용한 동체 감지 방법.

KR1020110143080A 2011-12-27 2011-12-27 카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법 KR101240924B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110143080A KR101240924B1 (ko) 2011-12-27 2011-12-27 카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110143080A KR101240924B1 (ko) 2011-12-27 2011-12-27 카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101240924B1 true KR101240924B1 (ko) 2013-03-12

Family

ID=48181375

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110143080A KR101240924B1 (ko) 2011-12-27 2011-12-27 카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101240924B1 (ko)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102096784B1 (ko) 2019-11-07 2020-04-03 주식회사 휴머놀러지 영상의 유사도 분석을 이용한 위치 측정 시스템 및 그 방법
KR20230019744A (ko) 2021-08-02 2023-02-09 주식회사 휴머놀러지 가상 세계를 이용한 비디오 핑거프린팅 학습 방법 및 이를 이용한 시스템

Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100363732B1 (ko) 2000-02-14 2002-12-05 주식회사 훠엔시스 영상 신호의 움직임 검출 장치 및 방법
JP2008009768A (ja) * 2006-06-29 2008-01-17 Victor Co Of Japan Ltd 動き検出装置及び動き検出方法

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR100363732B1 (ko) 2000-02-14 2002-12-05 주식회사 훠엔시스 영상 신호의 움직임 검출 장치 및 방법
JP2008009768A (ja) * 2006-06-29 2008-01-17 Victor Co Of Japan Ltd 動き検出装置及び動き検出方法

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR102096784B1 (ko) 2019-11-07 2020-04-03 주식회사 휴머놀러지 영상의 유사도 분석을 이용한 위치 측정 시스템 및 그 방법
KR20210055567A (ko) 2019-11-07 2021-05-17 주식회사 휴머놀러지 영상의 유사도 분석을 이용한 위치 측정 시스템 및 그 방법
KR20230019744A (ko) 2021-08-02 2023-02-09 주식회사 휴머놀러지 가상 세계를 이용한 비디오 핑거프린팅 학습 방법 및 이를 이용한 시스템
KR102509981B1 (ko) 2021-08-02 2023-03-14 주식회사 휴머놀러지 가상 세계를 이용한 비디오 핑거프린팅 학습 방법 및 이를 이용한 시스템

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP7442560B2 (ja) 事象ベースの視覚センサのためのデータ速度制御
US8437504B2 (en) Imaging system and imaging method
US20120038778A1 (en) Self-Scanning Passive Infrared Personnel Detection Sensor
US20170272740A1 (en) Methods and apparatus for error detection in an imaging system
KR101852058B1 (ko) 듀얼 카메라를 이용한 돌발 상황 감지방법
CN112084813B (zh) 异常目标的检测方法、装置及存储介质
US11176685B2 (en) Image collection control method and device, and vehicle chassis image obtaining system
US9802543B2 (en) Automobile and method for automatically adjusting rearview mirror
CN109040711A (zh) 一种图像采集方法、监控方法和图像传感器
JP2007326380A (ja) セキュリティ装置および監視方法
EP2587462A1 (en) Image monitoring system and method with false alarm rate reduction
KR101240924B1 (ko) 카메라를 이용한 동체 감지 센서 및 방법
CN103152558A (zh) 基于场景识别的入侵检测方法
KR20150052706A (ko) 차량용 블랙박스 카메라의 감시방법 및 이를 구현한 차량용 블랙박스 카메라
JP2013024761A (ja) 撮像方法および撮像装置
CN112312076A (zh) 智能型移动检测装置
CN201114401Y (zh) 红外和可见光图像相结合的乘客目标检测装置
JP2012103901A (ja) 侵入物体検出装置
KR101626540B1 (ko) 스마트 센서 기반의 침입 감지 시스템 및 그 침입 감지 방법
JP7031570B2 (ja) 振動検出方法
JP2009294974A (ja) 画像処理による侵入者検知装置
CN206506616U (zh) 获取入侵目标的高清图像的装置
KR101154110B1 (ko) 영상 처리 방법을 이용한 차량 속도 측정 장치 및 방법
KR101761604B1 (ko) 다중 보행자 인식, 추적 시스템 및 그 제어 방법
JP4941751B2 (ja) 人体検知装置

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
A302 Request for accelerated examination
E902 Notification of reason for refusal
AMND Amendment
E601 Decision to refuse application
AMND Amendment
X701 Decision to grant (after re-examination)
GRNT Written decision to grant
LAPS Lapse due to unpaid annual fee