KR101726690B1 - System for background substraction - Google Patents
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Abstract
배경 차분 시스템 및 방법에 관한 것으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 현재 상태 신호가 목표물의 움직임에 관한 임계치 이상인지 이하인지 여부를 판단하는 목표물 유무 판단부; 상기 현재 상태 신호가 임계치 이하인 경우, 이전 상태 신호가 임계치 이상인지 여부를 판단하는 목표물 상태 판단부; 상기 현재 상태 신호 및 이전 상태 신호의 정보에 기초하여 관측 영역에서 배경을 차분하기 위한 적응형 필터 알고리즘의 가중치를 설정하는 가중치 설정부; 를 포함하는 배경 차분 시스템이 제공된다.According to an embodiment of the present invention, there is provided a background difference system and method, comprising: a target presence / absence determination unit for determining whether a current status signal is equal to or greater than a threshold value relating to movement of a target; A target state determination unit for determining whether the previous state signal is equal to or more than a threshold value when the current state signal is less than or equal to a threshold value; A weight setting unit for setting a weight of an adaptive filter algorithm for differentiating the background in the observation area based on the information of the current state signal and the previous state signal; A background differential system is provided.
Description
본 발명은 차등 가중치를 적용한 배경 차분 시스템 및 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a background differential system and method with differential weights.
보다 상세하게는, 목표물의 움직임 상태를 관측하여 적응형 필터 알고리즘 사용 시 가중치에 차등을 줌으로써 더욱 정확한 목표물의 검출을 가능케 하는 배경 차분 시스템 및 방법에 관한 것이다.More particularly, the present invention relates to a background differential system and method that enable more accurate detection of a target by observing a motion state of a target and differentiating weights when an adaptive filter algorithm is used.
영상 감시 시스템은 감시가 필요한 여러 장소에 카메라를 설치하고 카메라로부터 획득된 영상들을 모니터로 전송하거나 저장장치에 저장하여 실시간 감시 및 사후 검색을 수행할 수 있도록 해주는 시스템이다.The video surveillance system is a system that installs cameras in various places where surveillance is needed and transmits the images acquired from the cameras to a monitor or stores them in a storage device to perform real-time surveillance and post-search.
최근 사회 전반적으로 영상 감시에 대한 요구가 증가하면서, 늘어나는 시스템에 비해 이를 관리하는 인력 부족 현상을 해소하기 위하여 사람을 대신해 움직임 감지 기술, 얼굴 인식 기술, 물체 추적 기술 등을 사용하는 지능형 영상 분석 기술들이 개발되고 있다.In recent years, as the demand for video surveillance has increased in society as a whole, intelligent image analysis techniques using motion detection technology, face recognition technology, and object tracking technology have been developed for people in order to solve the labor shortage phenomenon Is being developed.
목표물 추적 기술은 임펄스 송신 신호가 목표물에 부딪혀 들어오는 신호를 수신, 펄스의 송수신 시간차를 계산하여 위치, 상대 속도를 탐지하는 방식이다. 이에 목표물 수신 펄스를 제외한 나머지 신호들은 배경 잡음으로 작용하며 이것들이 위치 추적에 있어 많은 문제를 발생시키므로, 배경 잡음을 효과적으로 제거하고 원하는 목표물의 펄스만을 정확히 추출해 낼 수 있는 알고리즘의 연구가 필요하다.The target tracking technique is to detect the position and the relative speed by calculating the time difference between the transmission and reception of pulses by receiving the impulse transmission signal coming into the target. Therefore, it is necessary to study algorithms that can effectively remove background noise and extract only desired target pulses because the remaining signals except for the target receiving pulse act as background noise and cause many problems in position tracking.
이러한 배경 잡음 제거, 즉 배경 차분 알고리즘에 대한 많은 방법들이 연구되어 왔으며, 적응형 필터 방식의 배경 차분 알고리즘이 가장 크게 쓰이고 있다.Many methods for background noise removal, ie, background difference algorithm, have been studied, and the adaptive filter type background difference algorithm is most widely used.
한편, IR-UWB(impulse Radio Ultra Wideband) 기술은 저 비용, 저 소비전력으로 실내외에서 수십 cm 급의 정밀한 위치인식/추적 기능을 가능하게 함으로써 기존의 카메라 기반의 감시 시스템을 보완할 수 있는 기술로 기대되고 있다.On the other hand, IR-UWB (impulse Radio Ultra Wideband) technology is a technology that can complement the existing camera-based surveillance system by enabling accurate position recognition / tracking function of several tens cm in indoor and outdoor with low cost and low power consumption It is expected.
본 발명은 목표물의 이전 상태 신호를 활용하여 목표물의 정지 유/무를 판단함으로써, 목표물이 정지한 경우 현재 상태 신호의 정보가 배경 차분 계산 과정에 반영되는 가중치를 낮추도록 하여 위치 정보를 나타내는 펄스 크기가 감소되는 것을 방지하는 것을 일 목적으로 한다.The present invention uses a previous state signal of a target to determine whether or not the target is stopped so that the weight of the current state signal is reflected in the background difference calculation process when the target stops, And to prevent a decrease in the number of pixels.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 관측 영역 내에서, 초광대역 통신(ultra wideband, UWB) 통신 기반의 현재 상태 신호의 크기가 목표물의 움직임에 관한 임계치 이상인지 이하인지 여부를 판단하는 목표물 유무 판단부; 상기 현재 상태 신호가 임계치 이하인 경우, 초광대역 통신 기반의 이전 상태 신호의 크기가 임계치 이상인지 여부를 판단하는 목표물 상태 판단부; 상기 현재 상태 신호 및 이전 상태 신호의 정보에 기초하여 관측 영역에서 배경을 차분하기 위한 적응형 필터 알고리즘의 가중치를 설정하는 가중치 설정부; 를 포함하는 배경 차분 시스템이 제공된다.According to an exemplary embodiment of the present invention, a target presence / absence determination unit that determines whether a size of a current state signal based on an ultra wideband (UWB) communication in a viewing region is equal to or greater than a threshold value for motion of a target, ; A target state determiner for determining whether a size of the previous state signal based on the UWB communication is equal to or greater than a threshold value when the current state signal is less than or equal to a threshold value; A weight setting unit for setting a weight of an adaptive filter algorithm for differentiating the background in the observation area based on the information of the current state signal and the previous state signal; A background differential system is provided.
본 발명에 있어서, 상기 목표물 유무 판단부는, 상기 현재 상태 신호의 크기가 임계치 이하인 경우, 상기 관측 영역 내에 목표물이 정지하고 있거나 목표물이 존재하지 않는다고 판단하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the target presence / absence determining unit determines that the target is stopped or does not exist in the observation region when the size of the current state signal is less than or equal to a threshold value.
본 발명에 있어서, 상기 목표물 유무 판단부는, 상기 현재 상태 신호의 크기가 임계치 이상인 경우 상기 관측 영역 내에서 목표물이 움직이고 있다고 판단하고, 상기 가중치 설정부는 상기 목표물이 움직이고 있다고 판단될 때, 상기 가중치를 제1 가중치로 설정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the target presence / absence determining unit may determine that the target is moving in the observation area when the size of the current state signal is equal to or greater than the threshold, and when the target is determined to be moving, 1 weighting value.
본 발명에 있어서, 상기 목표물 상태 판단부는 상기 현재 상태 신호의 크기가 임계치 이하이고 상기 이전 상태 신호의 크기가 임계치 이상인 경우 목표물이 상기 관측 영역 내에 존재하되 정지하고 있다고 판단하며, 상기 가중치 적용부는 상기 목표물이 정지하고 있다고 판단되는 경우 가중치를 제2 가중치로 설정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the target state determination unit determines that the target exists in the observation area and stops when the size of the current state signal is less than or equal to the threshold value and the size of the previous state signal is equal to or greater than the threshold value. And sets the weight as a second weight.
본 발명에 있어서, 상기 목표물 상태 판단부는 상기 현재 상태 신호의 크기가 임계치 이하이고 상기 이전 상태 신호의 크기가 임계치 이하인 경우 상기 관측 영역 내에 목표물이 존재하지 않는다고 판단하며, 상기 가중치 적용부는 상기 목표물이 존재하지 않는다고 판단되는 경우 가중치를 제1 가중치로 설정하는 것을 특징으로 한다.In the present invention, the target state determination unit determines that a target does not exist in the observation area when the size of the current state signal is less than or equal to a threshold value and the size of the previous state signal is less than or equal to a threshold value, The weight is set as the first weight.
본 발명에 있어서, 상기 제1 가중치는 상기 제2 가중치보다 큰 값인 것을 특징으로 한다.In the present invention, the first weight is larger than the second weight.
본 발명에 의하면, 본 발명은 목표물의 이전 상태 신호를 활용하여 목표물의 정지 유/무를 판단함으로써, 목표물이 정지한 경우 현재 상태 신호의 정보가 배경 차분 계산 과정에 반영되는 가중치를 낮추도록 하여 위치 정보를 나타내는 펄스 크기가 감소되는 것을 방지할 수 있다.According to the present invention, when a target stops, information on a current state signal is lowered to a weight that is reflected in a background difference calculation process by judging whether or not the target is stopped by utilizing a previous state signal of the target, Can be prevented from being reduced.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 시스템의 일 예를 개략적으로 나타낸 도면이다.
도 2는 기존의 방법 및 본 발명의 일 실시예를 적용한 결과 영상을 나타낸 도면이다.
도 3은 배경 차분 서버의 구성을 나타낸 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 방법의 알고리즘을 순서도 형태로 구현한 도면이다.
도 5는 본 발명의 기존의 방법과 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 방법의 신호 펄스 크기를 비교한 그래프이다.
도 6은 기존의 적응형 필터 알고리즘과 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 방법의 알고리즘을 적용한 위치 추적 그래프이다.1 is a diagram schematically illustrating an example of a background differential system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing an image obtained by applying an existing method and an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing a configuration of a background differential server.
4 is a flowchart illustrating an algorithm of a background difference method according to an exemplary embodiment of the present invention.
5 is a graph comparing the signal pulse magnitudes of the conventional method of the present invention and the background difference method according to an embodiment of the present invention.
FIG. 6 is a graph of a position tracking using an adaptive filter algorithm and an algorithm of a background difference method according to an embodiment of the present invention.
후술하는 본 발명에 대한 상세한 설명은, 본 발명이 실시될 수 있는 특정 실시예를 예시로서 도시하는 첨부 도면을 참조한다. 이러한 실시예는 당업자가 본 발명을 실시할 수 있기에 충분하도록 상세히 설명된다. 본 발명의 다양한 실시예는 서로 다르지만 상호 배타적일 필요는 없음이 이해되어야 한다. 예를 들어, 본 명세서에 기재되어 있는 특정 형상, 구조 및 특성은 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 일 실시예로부터 다른 실시예로 변경되어 구현될 수 있다. 또한, 각각의 실시예 내의 개별 구성요소의 위치 또는 배치도 본 발명의 정신과 범위를 벗어나지 않으면서 변경될 수 있음이 이해되어야 한다. 따라서, 후술하는 상세한 설명은 한정적인 의미로서 행하여지는 것이 아니며, 본 발명의 범위는 특허청구범위의 청구항들이 청구하는 범위 및 그와 균등한 모든 범위를 포괄하는 것으로 받아들여져야 한다. 도면에서 유사한 참조부호는 여러 측면에 걸쳐서 동일하거나 유사한 구성요소를 나타낸다.The following detailed description of the invention refers to the accompanying drawings, which illustrate, by way of illustration, specific embodiments in which the invention may be practiced. These embodiments are described in sufficient detail to enable those skilled in the art to practice the invention. It should be understood that the various embodiments of the present invention are different, but need not be mutually exclusive. For example, the specific shapes, structures, and characteristics described herein may be implemented by changing from one embodiment to another without departing from the spirit and scope of the invention. It should also be understood that the location or arrangement of individual components within each embodiment may be varied without departing from the spirit and scope of the present invention. Therefore, the following detailed description is not to be taken in a limiting sense, and the scope of the present invention should be construed as encompassing the scope of the appended claims and all equivalents thereof. In the drawings, like reference numbers designate the same or similar components throughout the several views.
이하에서는, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명을 용이하게 실시할 수 있도록 하기 위하여, 본 발명의 여러 실시예에 관하여 첨부된 도면을 참조하여 상세히 설명하기로 한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings in order to facilitate a person skilled in the art to which the present invention pertains.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 시스템의 일 예를 개략적으로 나타낸 도면이다.1 is a diagram schematically illustrating an example of a background differential system according to an embodiment of the present invention.
도 1을 참조하면, 본 발명의 카메라(100) 시스템은 복수대의 감시 카메라(100), 배경 차분 서버(300) 및 상기 복수대의 카메라(100)와 배경 차분 서버(300) 사이의 통신 환경을 제공하는 통신망으로 구성된다.Referring to FIG. 1, the
도 1을 참조하면, 복수 개의 감시 카메라(100)들이 통신망(200)를 통해 배경 차분 서버(300)와 데이터를 주고받고 있다. 구체적으로, 감시 카메라(100)들은 통신 채널(DCOM)을 통하여 배경 차분 서버(300)와 통신하면서, 영상 데이터 채널(DIMA)을 통하여 라이브 뷰 동영상 데이터를 배경 차분 서버(300)에 전달한다. 물론 복수 개의 감시 카메라(100)가 아닌 한 개의 감시 카메라(100)만 배경 차분 서버(300)와 통신할 수도 있고, 한 개의 감시 카메라(100) 또는 복수 개의 감시 카메라(100)들이 복수 개의 배경 차분 서버(300)들과 통신할 수도 있는 등 다양한 변형이 가능함은 물론이다. 여기서 통신 채널(DCOM) 및 영상 데이터 채널(DIMA)을 형성하는 통신망(200)는 유선 또는 무선으로 데이터나 명령을 송수신할 수 있는 모든 수단이 될 수 있다. 예를 들어, 통신망(200)은 단거리 구간에서 저전력으로 넓은 스펙트럼 주파수를 통해 많은 양의 디지털 데이터를 전송하는 초광대역 통신망(ultra wideband, UWB), 특히 IR-UWB(Impulse Radio Ultra Wideband)통신망일 수 있다.Referring to FIG. 1, a plurality of
상술한 바와 같이, 감시 목표물을 정확히 검출해내기 위해서는 감시 카메라(100)가 획득한 영상 중에서 배경을 제거하여 목표물의 이미지만 남기는 배경 차분이 선행되어야 한다.As described above, in order to accurately detect the surveillance target, the background difference that leaves only the image of the target should be preceded by removing the background from the images acquired by the
기존의 배경 차분 알고리즘으로 많은 방법들이 연구되어 왔으며, 적응형 필터 방식의 배경 차분 알고리즘이 가장 크게 쓰이고 있다. 적응형 필터 방식이란, 움직이는 목표물에 의한 이전 신호와 현 신호 사이의 변화량을 통해 비교차를 이용하여 배경 잡음 내 목표물의 현 위치 신호를 복원하는 알고리즘이다. 배경 차분 알고리즘은 아래와 같은 수학식을 사용한다.A number of methods have been studied with the existing background difference algorithm, and the background difference algorithm of the adaptive filter method is the most widely used. The adaptive filter method is an algorithm for restoring the current position signal of the target in the background noise using the difference between the previous signal and the current signal by the moving target. The background difference algorithm uses the following equation.
[수학식 1][Equation 1]
[수학식 1]에서 Bk는 현재 추정된 배경 잡음의 크기이며, α는 가중치, Bk-1는 이전에 추정된 배경 잡음 크기, xk는 현재 수신된 신호의 크기이다. Bk-1와 xk간의 가중치 α에 따라 적응형 필터 알고리즘은 안정성과 신속성 사이에서 성능이 결정된다.In Equation (1), Bk is the size of the currently estimated background noise,? Is the weight, Bk-1 is the previously estimated background noise magnitude, and xk is the size of the currently received signal. Depending on the weight α between Bk-1 and xk, the adaptive filter algorithm determines the performance between stability and agility.
α값이 클수록 목표물의 이동에 따른 변화 파형을 신속하게 반영이 가능하나, 정지 시 현 수신 신호의 정보가 배경 차분 계산 과정에 반영되는 양이 크므로 펄스 크기가 감소되어 검출이 어려워진다. 반대로, α값이 작을수록 목표물이 정지 시에도 안정된 위치 정보를 유지할 수 있으나, 정지 후 이동 시에는 정지 기간 동안의 위치 정보가 배경 잡음 계산에 장기간 반영됨에 따라 머물렀던 위치에 대한 형상을 남기게 된다. 이 형상은 목표물의 이동 후에도 위치 검출 과정에서 큰 문제점으로 작용할 수 있다.The larger the α value, the more quickly the change waveform can be reflected due to the movement of the target. However, since the amount of information of the received signal at the time of stopping is reflected in the background difference calculation process, On the other hand, as the value of α is smaller, stable position information can be maintained even when the target is stopped. However, when moving after stopping, the position information during the stop period is reflected in the background noise calculation for a long time. This shape can be a big problem in the position detection process even after the movement of the target.
즉, 기존 적응형 필터 방식의 배경 차분 알고리즘의 가장 큰 문제점은 목표물이 정지 시, 이전 신호와 현 신호 사이의 변화량이 매우 적어 목표물의 위치를 나타내는 정보가 배경 차분 계산 과정에 다수 반영될 수 있다는 점이다. 이는 목표물의 펄스 크기를 감소시켜 발견 확률을 낮춤으로써 위치 측정에 문제점으로 작용할 수 있다. 이러한 문제점은 실제 감시 시스템에 적용 시, 무단으로 침입한 외부인이 현 위치에서 잠복할 경우 검출 및 추적이 불가능하다는 결과로 이어진다.In other words, the biggest problem of the conventional adaptive filter-based background difference algorithm is that when the target is stopped, the amount of change between the previous signal and the current signal is very small and information representing the position of the target can be reflected in the background difference calculation process to be. This can be a problem in position measurement by reducing the pulse size of the target and lowering the detection probability. This problem is caused by the fact that, when applied to an actual monitoring system, detection and tracking can not be performed when an unauthorized person is latent in the current position.
따라서 목표물의 상태에 따라 차등 가중치를 적용하는 방식의 배경 차분 알고리즘이 필요함을 알 수 있다Therefore, it is necessary to use a background difference algorithm that applies a different weight according to the state of the target
본 발명의 일 실시예이 따른 배경 차분 시스템은 이 문제의 해결을 위해 목표물의 이전 상태 정보를 활용하여 목표물의 정지 유/무를 판단한다. 이를 통해 목표물이 정지 시, 현 수신 신호의 정보가 배경 차분 계산 과정에 반영되는 가중치를 낮추도록 하여 위치 정보를 나타내는 펄스 크기가 감소되는 것을 방지한다.The background differential system according to an embodiment of the present invention uses the previous state information of the target to solve the problem to determine whether the target is stopped or not. Accordingly, when the target stops, the weight of the current received signal information reflected in the background difference calculation process is lowered, thereby preventing the pulse size representing the position information from being reduced.
도 2는 기존의 방법 및 본 발명의 일 실시예를 적용한 결과 영상을 나타낸 도면이다.2 is a diagram showing an image obtained by applying an existing method and an embodiment of the present invention.
도 2의 (a)는 영상에서 움직이는 물체가 있을 때 기존의 배경 차분 결과를 나타낸 그림이다. 일반적인 배경 차분 방법은 영상에서 움직이는 영역을 검출하고, 영상에서 변화가 없는 영역을 제외하는 방법을 사용한다. (a)를 참조하면, 걸어가고 있는 사람을 제외한 영상의 나머지 부분이 제거된 것을 알 수 있다.FIG. 2 (a) is a diagram showing an existing background difference result when there is an object moving in the image. A general background subtraction method uses a method to detect a moving region in an image and to exclude a region having no change in the image. (a), it can be seen that the rest of the image except for the person walking is removed.
도 2의 (b)는 영상에서 목표물이 정지하였을 때 기존의 배경 차분 결과를 나타낸 그림이다. 기존의 배경 차분 방법은 시간에 따라 변화하지 않는 영역을 배경이라 판단하므로, 목표물이 영상 내에서 일정 시간 동안 정지해 있는 경우 목표물을 함께 배경으로 오판하는 문제점이 있었다. (b)를 참조하면, 영상 내의 사람이 정지해 있는 경우, 배경 차분의 결과 사람도 제거된 것을 알 수 있다.FIG. 2 (b) is a diagram showing a conventional background difference result when the target is stopped in the image. The conventional background difference method has a problem that if the target is stopped for a predetermined time in the image, the target is misjudged as a background because the background difference method determines the area that does not change with time as the background. (b), it can be seen that, when the person in the image is stationary, the resultant person of the background difference is also removed.
도 3의 (c)는 본 발명의 일 실시예를 적용한 배경 차분 방법을 적용하여 정지한 목표물도 검출할 수 있는 배경 차분 결과를 나타낸 그림이다. 본 발명의 일 실시예에 따르면, 검출하고자 하는 영상의 이전 영상에서 목표물이 움직이고 있다고 판별되는 경우 가중치를 차등 적용함으로써 정지한 목표물을 배경으로 판단하지 않고 검출해 낼 수 있다. (c)를 참조하면, 움직이는 목표물이 영상의 범위 안으로 들어와 일정 시간 정지하는 경우에도, 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 시스템을 적용하면 정지된 목표물을 검출해 낼 수 있다.FIG. 3C is a diagram illustrating a background difference result that can detect a still object by applying a background difference method according to an embodiment of the present invention. According to an embodiment of the present invention, when it is determined that a target is moving in a previous image of an image to be detected, the target can be detected without discriminating a stopped target by applying a weight differentially. (c), even if a moving target enters a range of an image and stops for a predetermined time, a stopped target can be detected by applying a background difference system according to an embodiment of the present invention.
도 3은 배경 차분 서버(300)의 구성을 나타낸 도면이다.3 is a diagram showing the configuration of the
도 3을 참조하면, 본 발명의 배경 차분 서버(300)는 목표물 유무 판단부(310), 목표물 상태 판단부(320), 가중치 적용부(330)로 구성된 것을 알 수 있다.Referring to FIG. 3, the
먼저, 목표물 유무 판단부(310)는 목표물의 유무를 판단하기 위한 임계치를 설정하고, 관측 영역 내에서 임계치 이상의 신호가 발견되는지를 검출한다. 임계치 이상의 신호가 발견되는 경우, 관측 영역 내에 움직이는 목표물이 있는 것으로 간주한다.First, the target
문제가 되는 것은 관측 영역 내에서 임계치 이상의 신호가 발견되지 않을 때인데, 이 경우는 관측 영역 내에 유의한 목표물이 없거나 관측 영역 내로 진입한 목표물이 일정 시간 정지하고 있는 경우이다. 따라서, 목표물이 존재하지 않는 것인지 목표물이 정지하고 있는 것인지를 확인하는 목표물의 상태 판단이 필요하게 된다.The problem is that a signal of a threshold value or more is not found in the observation area. In this case, there is no significant target in the observation area or the target that has entered the observation area is stopped for a predetermined time. Therefore, it is necessary to determine the state of the target to confirm whether the target is not present or the target is stopped.
목표물 상태 판단부(320)는 목표물 유무 판단부(310)가 임계치 이상의 신호가 발견되지 않았다고 판단한 경우, 목표물의 이전 상태 정보를 활용하여 현재의 관측 영역에서 목표물의 정지 여부를 판단한다. 목표물 상태 판단부(320)는 목표물이 정지하고 있는지 관측 영역에 존재하지 않는지를 판단하기 위하여 이전 상태 정보를 활용한다.The target
목표물이 정지해 있을 시, 기존의 배경 차분 알고리즘을 거치고 난 대부분의 신호 크기는 임계치보다 매우 낮은 노이즈 레벨 수준으로 감소한다. 신호의 크기가 작아짐에 따라 목표물이 정지 상태인지 측정 범위 내에 존재하지 않는지를 판단하기 어려워지므로, 두 경우의 판별을 위해 목표물 상태 판단부(320)는 이전 상태 정보를 활용한다.When the target is stationary, most signal sizes that have gone through the existing background subtraction algorithm are reduced to noise level levels that are much lower than the threshold. As the size of the signal becomes smaller, it becomes difficult to determine whether the target is in the stop state or not within the measurement range. Therefore, the target
목표물 상태 판단부(320)는 현 신호 xk와 이전 신호 xk -m의 상태를 확인하고, 이전 신호에 임계치 이상의 신호가 있는지 유무를 판별한다. 여기서, 이전 신호 xk -m은 이전 신호의 최종 상태 정보를 뜻하고, m은 보통 5~10의 값으로 정해진다. 또한 임계치는 목표물 유무 판단부(310)가 설정한 임계치이다.The target
목표물 상태 판단부(320)는 이전 신호에서 임계치 이상의 신호가 관측되는 경우 목표물이 이동 후 정지 상태인 것으로 추정하고, 이전 신호에서도 현 신호와 같이 임계치 이상의 신호가 관측되지 않는 경우에는 목표물이 존재하지 않는 상태로 추정한다.The target
다음으로, 가중치 적용부(330)는 목표물 유무 판단부(310)와 목표물 상태 판단부(320)의 판단 결과에 따라 관측 영역 내에 움직이는 목표물이 있거나 목표물이 없는 경우에는 가중치를 높게 설정하고, 목표물이 정지한 경우에는 가중치를 낮게 설정한다.Next, the
즉, 가중치 적용부(330)는 목표물 유무 판단부(310)가 움직이는 목표물이 있다고 판단한 경우, 제1 가중치 1을 적용한다. 또한, 목표물의 상태가 '목표물이 존재하지 않음' (노이즈만 있는 환경)으로 간주된 경우 제1 가중치 α1을 적용하여 가중치를 높임으로써 목표물이 등장 시, 신속히 대응할 수 있게 한다.That is, when the target
마지막으로, 가중치 적용부(330)는 목표물 상태 판단부(320)가 목표물의 상태를 '정지'로 간주한 경우, 제2 가중치 α2을 적용하여 가중치를 낮춤으로써 펄스 크기가 감소되는 것을 방지한다.Lastly, when the
상술한 목표물 유무 판단부(310), 목표물 상태 판단부(320), 가중치 적용부(330)의 동작은 아래와 같은 아래의 [수학식 2]와 같은 알고리즘으로 정리될 수 있다.The operations of the target presence /
[수학식 2]&Quot; (2) "
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 방법의 알고리즘을 순서도 형태로 구현한 도면이다.4 is a flowchart illustrating an algorithm of a background difference method according to an exemplary embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면, 먼저 목표물 유무 판단부(310)가 현재 신호의 관측 영역 내에 임계치 이상의 신호가 존재하는지를 판별한다(S1).Referring to FIG. 4, first, the target presence /
임계치 이상의 정보가 있는 것으로 판별되면, 이는 현재 상태에서도 움직이고 있는 목표물이 있음을 감지한 경우이므로 관측 영역 내에 현 위치에서 움직이는 목표물이 있는 것으로 판단하고(S2), 가중치를 높은 가중치인 제1 가중치로 설정한다(S3).If it is determined that there is more information than the threshold value, it is determined that there is a target moving in the current position in the observation area because it is detected that there is a target that is moving even in the current state (S2), and the weight is set as the first weight (S3).
다음으로, 목표물 유무 판단부(310)가 관측 영역 내에 임계치 이상의 정보가 없는 것으로 판단한 경우, 목표물 상태 판단부(320)는 이전 신호의 최종 상태 정보를 확인한다(S4). 전술한 바와 같이, 이전 신호의 최종 상태 정보는 버퍼에 저장된 정보를 활용할 수 있다.Next, when the target
다음으로, 목표물 상태 판단부(320)는 이전 신호의 최종 상태 정보에서 임계치 이상의 신호가 발견되는지 여부를 판별한다(S5).Next, the target
다음으로, 목표물 상태 판단부(320)는 이전 신호의 최종 상태 정보에서도 임계치 이상의 정보가 발견되지 않는 경우, 목표물이 관측 영역 내에 존재하지 않는 것으로 판단한다(S6). 가중치 적용부(330)는 목표물이 관측 영역 내에 존재하지 않는 경우, 가중치를 높은 가중치인 제1 가중치로 설정한다(S7).Next, the target
혹은, 목표물 상태 판단부(320)가 이전 신호의 최종 상태 정보에서 임계치 이상의 신호를 발견한 경우, 목표물 상태 판단부(320)는 목표물이 관측 영역 내에 정지해 있는 것으로 판단한다(S8). 가중치 적용부(330)는 목표물이 관측 영역 내에서 정지해 있는 경우, 가중치를 낮은 가중치인 제2 가중치로 설정한다(S9).Alternatively, when the target
이하에서는, 본 발명의 일 실시예에 따른 알고리즘을 사용한 배경 차분 방법을 증명하기 위한 실험예를 설명한다. 알고리즘의 성능을 증명하기 위해 IR-UWB 펄스 파형을 송수신하는 장비인 Novelda(사)의 NVA-R640을 사용하여 실험하였다. 총 512 frame의 관측 시간 동안 512 sample에 걸친 측정 범위 내에서 목표물이 움직이며, 목표물은 측정 범위 밖에서 출발하여 180 sample 부근에서 정지 후, 다시 밖으로 이동한다.Hereinafter, an experimental example for demonstrating a background difference method using an algorithm according to an embodiment of the present invention will be described. To demonstrate the performance of the algorithm, we used NVA-R640 from Novelda, a device that transmits and receives IR-UWB pulse waveforms. During a total of 512 frames of observation time, the target moves within the measurement range of 512 samples. The target starts from outside the measurement range, stops at around 180 samples, and then moves out again.
도 5는 본 발명의 기존의 방법과 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 방법의 신호 펄스 크기를 비교한 그래프이다.5 is a graph comparing the signal pulse magnitudes of the conventional method of the present invention and the background difference method according to an embodiment of the present invention.
도 5의 (a)는 기존 적응형 필터 알고리즘에서 높은 가중치(α=0.1)가 적용된 경우이다. 또한, 도 5의 (b)는 기존 적응형 필터 알고리즘에서 낮은 가중치(α=0.005)가 적용된 경우이다. 또한, 도 5의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따라 차등 가중치를 적용한 예이다.FIG. 5A shows a case where a high weighting factor (? = 0.1) is applied in the conventional adaptive filter algorithm. Also, FIG. 5B shows a case where a low weight value (? = 0.005) is applied in the conventional adaptive filter algorithm. 5 (c) shows an example in which a differential weight is applied according to an embodiment of the present invention.
도 5의 (a), (b)는 기존 적응형 필터가 적용된 배경 차분 알고리즘의 가중치 값에 따른 발생할 수 있는 문제들에 대한 결과를 보여준다.5 (a) and 5 (b) show the results of problems that may occur depending on the weight value of the background differential algorithm using the conventional adaptive filter.
도 5의 (a)를 참조하면, 가중치가 크면 목표물이 정지 시 현 수신 신호 정보가 배경 차분 계산에 반영됨에 따라 목표물의 펄스 크기가 점점 감소하는 것을 확인할 수 있다. 반대로, 도 5의 (b)를 참조하면, 가중치가 작으면 목표물이 정지 후 이동 시 정지 위치의 잔상이 상당한 크기로 남아있는 것을 확인할 수 있다.Referring to FIG. 5A, if the weight is large, it is confirmed that the pulse size of the target gradually decreases as the current received signal information is reflected in the background difference calculation when the target stops. Conversely, referring to FIG. 5 (b), it can be seen that if the weight is small, the residual image of the stop position remains at a considerable size when the target is stopped and moved.
도 5의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 방법의 알고리즘을 적용한 결과 그래프이다. 목표물이 측정 범위 밖에 있거나(노이즈만 있는 환경), 이동 시에는 가중치를 높여 목표물의 변화에 신속히 대응할 수 있게 하며, 목표물이 정지 시에는 가중치를 낮춰 펄스의 크기가 작아지지 않고 안정된 위치 정보를 유지할 수 있게 한다.FIG. 5C is a graph of a result of applying the algorithm of the background difference method according to an embodiment of the present invention. When the target is out of the measurement range (noise only environment), it increases the weight to move quickly to respond to the change of the target. When the target stops, the weight is lowered so that the size of the pulse does not decrease. Let's do it.
도 6은 기존의 적응형 필터 알고리즘과 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 방법의 알고리즘을 적용한 위치 추적 그래프이다.FIG. 6 is a graph of a position tracking using an adaptive filter algorithm and an algorithm of a background difference method according to an embodiment of the present invention.
기존 적응형 필터를 사용한 배경 차분 알고리즘과 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 차분 방법의 알고리즘의 성능 비교를 위해 목표물의 이동에 따른 위치 추적을 도 6과 같이 수행하였다.In order to compare the performance of the background difference algorithm using the conventional adaptive filter and the algorithm of the background difference method according to an embodiment of the present invention, the location tracking according to the movement of the target is performed as shown in FIG.
도 6의 (a)는 기존 적응형 필터 알고리즘에서 높은 가중치(α=0.1)가 적용된 경우이다. 또한, 도 6의 (b)는 기존 적응형 필터 알고리즘에서 낮은 가중치(α=0.005)가 적용된 경우이다. 또한, 도 6의 (c)는 본 발명의 일 실시예에 따라 차등 가중치를 적용한 예이다.FIG. 6A shows a case where a high weighting factor (? = 0.1) is applied to the conventional adaptive filter algorithm. Also, FIG. 6B shows a case where a low weight (α = 0.005) is applied in the conventional adaptive filter algorithm. 6 (c) is an example in which a differential weight is applied according to an embodiment of the present invention.
실험 장비의 관측 시간 frame n=(1,N) 동안 실제 위치 Rn과 측정된 위치 Mn사이의 거리 오차의 분산 값을 아래의 [표 1]과 같이 성능 평가 기준으로 정하였다.Table 1 shows the variance of the distance error between the actual position Rn and the measured position Mn for the observation time frame n = (1, N) of the experimental equipment.
(α=0.1)Existing algorithm
(α = 0.1)
(α=0.005)Existing algorithm
(α = 0.005)
알고리즘The proposed
algorithm
실제 목표물의 움직임과 비교하여 도 6의 (a)의 경우, 정지 후 시간이 지나면서 신호의 크기가 점점 작아짐에 따라 약 200frame 이후부터는 올바른 측정이 불가능함을 확인할 수 있다.In the case of FIG. 6 (a), as compared with the motion of the actual target, it can be confirmed that correct measurement is not possible from about 200 frames after the stopping time, as the signal size becomes smaller.
도 6의 (b)의 경우, 낮은 가중치로 인해 정지 기간 동안 위치 정보가 소실되지 않고 안정적으로 유지되나 이동 시, 정지 위치가 잔상으로 남아 위치 측정에 방해 요소로 작용한다. 약 400frame 이후부터 목표물의 이동 정보를 올바르게 추적하지 못하는 것을 확인할 수 있다.In the case of FIG. 6 (b), the position information is stably maintained during the stop period due to the low weight, but the stop position remains as an obstacle to the position measurement. It can be confirmed that the movement information of the target can not be correctly tracked after about 400 frames.
이에 반해 본 발명의 일 실시예에 따른 실험결과인 도 6의 (c) 경우, 목표물의 상황에 따른 차등 가중치를 적용함에 따라 올바른 위치 추적이 이루어짐을 확인할 수 있다.On the contrary, in the case of FIG. 6 (c), which is an experimental result according to an embodiment of the present invention, it can be confirmed that correct position tracking is performed by applying the differential weight according to the target situation.
이상에서 살펴본 바와 같이, 본 발명은 목표물의 움직임 상태를 관측하는 배경 차분 알고리즘 중 하나인 적응형 필터 (Adaptive filter) 방식의 가중치에 차등을 줌으로써 더욱 정확한 목표물의 검출이 가능하게 한다. 본 발명은 가중치 반영 과정 중 잘못된 목표물의 상태 정보로 인한 위치 측정의 오류를 극복하기 위해 목표물의 이전 상태 정보를 통해 현 상태 정보를 보정함으로써 정지해 있는 목표물도 검출할 수 있는 배경 차분 방법을 제시하였다.As described above, the present invention makes it possible to detect a target more precisely by differentiating the weights of the adaptive filter method, which is one of the background differential algorithms for observing the motion state of the target. The present invention proposes a background subtraction method capable of detecting a still object by correcting the current state information through the previous state information of the target in order to overcome the error of the position measurement due to the state information of the wrong target during the weight reflection process .
본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.The specific acts described in the present invention are, by way of example, not intended to limit the scope of the invention in any way. For brevity of description, descriptions of conventional electronic configurations, control systems, software, and other functional aspects of such systems may be omitted. Also, the connections or connecting members of the lines between the components shown in the figures are illustrative of functional connections and / or physical or circuit connections, which may be replaced or additionally provided by a variety of functional connections, physical Connection, or circuit connections. Also, unless explicitly mentioned, such as " essential ", " importantly ", etc., it may not be a necessary component for application of the present invention.
본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 “상기”의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.The use of the terms " above " and similar indication words in the specification of the present invention (particularly in the claims) may refer to both singular and plural. In addition, in the present invention, when a range is described, it includes the invention to which the individual values belonging to the above range are applied (unless there is contradiction thereto), and each individual value constituting the above range is described in the detailed description of the invention The same. Finally, the steps may be performed in any suitable order, unless explicitly stated or contrary to the description of the steps constituting the method according to the invention. The present invention is not necessarily limited to the order of description of the above steps. The use of all examples or exemplary language (e.g., etc.) in this invention is for the purpose of describing the present invention only in detail and is not to be limited by the scope of the claims, It is not. It will also be appreciated by those skilled in the art that various modifications, combinations, and alterations may be made depending on design criteria and factors within the scope of the appended claims or equivalents thereof.
이상에서 본 발명이 구체적인 구성요소 등과 같은 특정 사항과 한정된 실시예 및 도면에 의하여 설명되었으나, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위하여 제공된 것일 뿐, 본 발명이 상기 실시예에 한정되는 것은 아니며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상적인 지식을 가진 자라면 이러한 기재로부터 다양한 수정과 변경을 꾀할 수 있다.While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, Those skilled in the art will appreciate that various modifications and changes may be made thereto without departing from the scope of the present invention.
따라서, 본 발명의 사상은 상기 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 아니 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 또는 이로부터 등가적으로 변경된 모든 범위는 본 발명의 사상의 범주에 속한다고 할 것이다.Accordingly, the spirit of the present invention should not be construed as being limited to the above-described embodiments, and all ranges that are equivalent to or equivalent to the claims of the present invention as well as the claims .
100: 감시 카메라
200: 통신망
300: 배경 차분 서버
310: 목표물 유무 판단부
320: 목표물 상태 판단부
330: 가중치 적용부100: Surveillance camera
200: Network
300: background differential server
310: Target presence / absence determination unit
320: target state determination unit
330: weight application unit
Claims (6)
상기 현재 상태 신호가 임계치 이하인 경우, 초광대역 통신 기반의 이전 상태 신호의 크기가 임계치 이상이면 상기 목표물이 상기 관측 영역 내에 존재하되 정지하고 있다고 판단하는 목표물 상태 판단부;
상기 현재 상태 신호 및 이전 상태 신호의 정보에 기초하여 관측 영역에서 배경을 차분하기 위한 적응형 필터 알고리즘의 가중치를 설정하는 가중치 설정부;를 포함하고,
상기 가중치 설정부는, 상기 목표물이 상기 관측 영역 내에서 움직이고 있다고 판단될 때 상기 가중치를 제1 가중치로 설정하고, 상기 목표물이 정지하고 있다고 판단되는 경우 상기 가중치를 상기 제1 가중치보다 낮은 제2 가중치로 설정하는, 배경 차분 시스템.A target presence determining unit that determines that the target is moving within the observation area if the size of a current state signal based on an ultra wideband (UWB) communication is greater than or equal to a threshold value for movement of the target within an observation area;
A target state determiner for determining that the target exists in the observation area and stops if the size of the previous state signal based on the UWB communication is greater than or equal to a threshold value when the current state signal is less than or equal to a threshold value;
And a weight setting unit for setting a weight of an adaptive filter algorithm for differentiating the background in the observation area based on the information of the current state signal and the previous state signal,
Wherein the weight setting unit sets the weight as a first weight when it is determined that the target is moving in the observation area and sets the weight as a second weight lower than the first weight when it is determined that the target is stopped Set the background differential system.
상기 목표물 유무 판단부는, 상기 현재 상태 신호의 크기가 임계치 이하인 경우, 상기 이전 상태 신호의 크기가 임계치 이하이면 상기 관측 영역 내에 목표물이 존재하지 않는다고 판단하고,
상기 가중치 설정부는, 상기 관측 영역 내에 목표물이 존재하지 않는다고 판단될 때 상기 가중치를 상기 제1 가중치로 설정하는, 것을 특징으로 하는 배경 차분 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the target presence / absence determining unit determines that a target does not exist in the observation region if the size of the previous state signal is less than or equal to a threshold value,
Wherein the weight setting unit sets the weight to the first weight when it is determined that no target exists in the observation area.
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JP2010015469A (en) | 2008-07-04 | 2010-01-21 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Still area detection method, and apparatus, program and recording medium therefor |
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Title |
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Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
KR20140062881A (en) | 2014-05-26 |
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