KR101772429B1 - Apparatus for acquiring characteristic information of object and method thereof - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 객체 특징 정보 획득 장치 및 그 방법에 관한 것으로서, 보다 상세하게는 광학 줌(Zoom) 동작을 최소화하면서 빠르게 객체의 특징 정보를 획득할 수 있는 장치 및 그 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus and method for acquiring object feature information, and more particularly, to an apparatus and method for acquiring feature information of an object quickly while minimizing an optical zoom operation.
일반적으로 CCTV 카메라를 이용한 영상 감시 시스템은 건물, 도로, 골목, 공원, 실내 공간 등의 장소에 설치되어 방범, 현장 감시, 범죄 해결, 범죄 예방 등을 위한 목적으로 사용된다.Generally, video surveillance systems using CCTV cameras are installed in places such as buildings, roads, alleys, parks, and indoor spaces and are used for crime prevention, field surveillance, crime prevention, and crime prevention.
영상 감시 시스템은 주로 광역 영상을 촬영하는 고정형 카메라와 지역 영상을 촬영하는 회전형 카메라를 포함한다. 고정형 카메라를 통해 차량, 사람 등의 객체를 검지하면, 검지한 객체의 위치를 기초로 회전형 카메라의 회전/줌(PTZ; Pan, Tilt, Zoom)을 제어하여 객체를 촬영하고 인식한다.The video surveillance system mainly includes a fixed camera that captures wide-area images and a turn-around camera that captures local images. When an object such as a vehicle or a person is detected through a fixed camera, the object is photographed and recognized by controlling the rotation / zoom (PTZ; Pan, Tilt, Zoom) of the rotation type camera based on the position of the detected object.
기존의 영상 감시 시스템은 객체가 검지될 때마다 검지된 객체를 확대하여 촬영하기 위해 검지 위치로 회전형 카메라의 회전/줌을 수시로 제어하기 때문에, 회전/줌을 위해 회전형 카메라 내 장착된 모터의 수명이 상당히 짧아지는 문제가 있었다. 특히나, 수시로 발생되는 회전/줌으로 인하여, 검지된 객체의 위치를 놓치는 문제가 자주 발생하였다.Since the existing video surveillance system frequently controls the rotation / zooming of the rotating type camera to the detection position in order to magnify and photograph the detected object every time the object is detected, There has been a problem that the lifetime is considerably shortened. Particularly, due to frequent rotation / zooming, the problem of missing the position of the detected object frequently occurs.
이러한, 기존 영상 감시 시스템의 문제를 해결하기 위해 회전형 카메라만을 이용하는 방식이 개시되어 있으나, 회전형 카메라만을 이용하여 객체를 검지하고, 검지한 객체를 확대 촬영하여 인식하는 시스템은 짧은 시간 내 발생하는 복수의 객체를 연속적으로 처리하기가 상당히 어렵고 각 객체마다 회전/줌을 반복해야 하므로, 모터의 수명이 짧아지는 문제가 발생하였다.In order to solve the problem of the conventional video surveillance system, a method of using only a rotatable camera has been disclosed. However, a system that detects an object using only a rotatable camera, It is very difficult to continuously process a plurality of objects and the rotation / zooming is repeated for each object, so that the life of the motor is shortened.
따라서, 기존 문제점을 해결하면서, 빠르고 정확하게 객체를 검지/인식할 수 있는 새로운 시스템이 절실히 필요하다.Therefore, a new system capable of detecting / recognizing objects quickly and accurately is desperately needed while solving the existing problems.
본 발명의 배경이 되는 기술은 한국공개특허 제10-2006-104606호(2006.10.09 공개)에 개시되어 있다.The technology of the background of the present invention is disclosed in Korean Patent Laid-Open No. 10-2006-104606 (published October 10, 2006).
본 발명은 광학 줌 조절을 최소화하여 객체의 특징 정보를 빠르게 획득할 수 있는 객체 특징 정보 획득 장치 및 그 방법을 제공하는데 목적이 있다.The object of the present invention is to provide an apparatus and method for obtaining feature information of an object that can quickly acquire feature information of an object by minimizing optical zoom adjustment.
본 발명은, 촬영 수단을 통해 촬영한 영상 내 객체의 특징 정보를 획득하는 장치의 객체 특징 정보 획득 방법에 있어서, 영상 내의 영역을 복수의 광학 줌 레벨을 이용한 학습 과정을 통해, 소정 광학 줌 레벨에 각각 대응하는 복수의 영역으로 분할하는 단계와, 상기 영상에서 상기 객체를 검지하면, 상기 복수의 영역 중 상기 객체가 검지된 영역을 선정하는 단계, 및 상기 선정한 영역에 대응하는 상기 광학 줌 레벨을 기초로, 상기 선정한 영역을 확대하여 상기 객체의 특징 정보를 획득하는 단계를 포함하는 객체 특징 정보 획득 방법을 제공한다.The present invention provides an object characteristic information acquiring method of an apparatus for acquiring characteristic information of an object in an image photographed through a photographing means, comprising the steps of: acquiring, at a predetermined optical zoom level through a learning process using a plurality of optical zoom levels The method comprising the steps of: dividing the object into a plurality of corresponding regions; selecting the region of the plurality of regions in which the object is detected when the object is detected in the image; And acquiring feature information of the object by enlarging the selected region.
또한, 상기 객체의 특징 정보를 획득하는 단계는, 상기 선정한 영역을 기 설정된 레벨 범위를 갖는 디지털 줌을 통해 분석하여 상기 객체의 특징 정보를 획득할 수 있다.In addition, the acquiring of the feature information of the object may acquire feature information of the object by analyzing the selected area through a digital zoom having a predetermined level range.
또한, 상기 영역을 선정하는 단계는, 상기 영상 내 상기 객체의 위치값을 산출하는 단계, 및 상기 산출된 위치값이 포함되는 영역을 상기 객체가 검지된 영역으로 선정하는 단계를 포함할 수 있다.The selecting the region may include calculating a position value of the object in the image, and selecting an area including the calculated position value as a region in which the object is detected.
또한, 상기 복수의 영역으로 분할하는 단계는, 상기 복수의 영역 중 인접한 영역 간에 경계 영역을 추가하여 분할하고, 상기 인접한 영역 간의 평균 광학 줌 레벨을 상기 경계 영역의 광학 줌 레벨로 설정할 수 있다.In the dividing into the plurality of regions, a boundary region may be added and divided between adjacent regions of the plurality of regions, and an average optical zoom level between the adjacent regions may be set to an optical zoom level of the boundary region.
또한, 상기 복수의 영역으로 분할하는 단계는, 상기 분할한 영역 각각을 다시 복수의 디지털 줌 레벨을 이용한 학습 과정을 통해, 소정 디지털 줌 레벨에 각각 대응하는 복수의 서브 영역으로 분할할 수 있다.The division into the plurality of regions may divide each of the divided regions into a plurality of sub regions corresponding to a predetermined digital zoom level through a learning process using a plurality of digital zoom levels.
또한, 제1 영역 내의 분할된 복수의 서브 영역 중 제2 영역과 경계에 있는 서브 영역에 대해 기 설정된 최대 디지털 줌 레벨을 적용한 결과, 설정 화질 조건을 만족하지 못하면, 상기 경계에 있는 서브 영역을 상기 제2 영역으로 귀속시켜 상기 제1 및 제2 영역을 수정하며, 상기 제2 영역은 상기 제1 영역보다 높은 광학 줌 레벨이 설정된 영역일 수 있다.If the predetermined image quality condition is not satisfied as a result of applying the predetermined maximum digital zoom level to the sub region in the boundary between the second region and the sub region in the plurality of divided sub regions in the first region, The first and second areas may be modified to belong to a second area and the second area may be an area where an optical zoom level higher than the first area is set.
또한, 상기 특징 정보는, 상기 객체가 차량이면, 차량 종류, 차량 번호, 차량 형태 및 차량 색상 중 적어도 하나의 정보를 포함하며, 상기 객체가 사람이면, 성별, 나이, 색상, 형태 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.The feature information may include at least one of a vehicle type, a vehicle number, a vehicle type, and a vehicle color if the object is a vehicle, and if the object is a person, at least one of sex, age, color, Information.
그리고, 본 발명은, 촬영 수단을 통해 촬영한 영상 내 객체의 특징 정보를 획득하는 객체 특징 정보 획득 장치에 있어서, 영상 내의 영역을 복수의 광학 줌 레벨을 이용한 학습 과정을 통해, 소정 광학 줌 레벨에 각각 대응하는 복수의 영역으로 분할하는 분할부와, 상기 영상에서 상기 객체를 검지하면 상기 복수의 영역 중 상기 객체가 검지된 영역을 선정하는 검지부, 및 상기 선정한 영역에 대응하는 상기 광학 줌 레벨을 기초로, 상기 선정한 영역을 확대하여 상기 객체의 특징 정보를 획득하는 제어부를 포함하는 객체 특징 정보 획득 장치를 제공한다.The present invention provides an object feature information acquiring apparatus for acquiring feature information of an object in an image photographed through a photographing means, the apparatus comprising: A detection unit which detects an object in the plurality of regions and detects the object in the image, and for dividing the plurality of regions into a plurality of corresponding regions; And a control unit for enlarging the selected area to obtain the feature information of the object.
또한, 상기 제어부는, 상기 선정한 영역을 기 설정된 레벨 범위를 갖는 디지털 줌을 통해 분석하여 상기 객체의 특징 정보를 획득할 수 있다.In addition, the controller may analyze the selected area through a digital zoom having a predetermined level range to acquire the feature information of the object.
또한, 상기 검지부는, 상기 영상 내 상기 객체의 위치값을 산출하고, 상기 산출된 위치값이 포함되는 영역을 상기 객체가 검지된 영역으로 선정할 수 있다.Also, the detecting unit may calculate a position value of the object in the image, and may select an area including the calculated position value as a region in which the object is detected.
또한, 상기 분할부는, 상기 복수의 영역 중 인접한 영역 간에 경계 영역을 추가하여 분할하고, 상기 인접한 영역 간의 평균 광학 줌 레벨을 상기 경계 영역의 광학 줌 레벨로 설정할 수 있다.Further, the dividing unit may divide a boundary region between adjoining regions of the plurality of regions, and set an average optical zoom level between the adjacent regions to an optical zoom level of the boundary region.
또한, 상기 분할부는, 상기 분할한 영역 각각을 다시 복수의 디지털 줌 레벨을 이용한 학습 과정을 통해, 소정 디지털 줌 레벨에 각각 대응되는 복수의 서브 영역으로 분할할 수 있다.In addition, the dividing unit may divide each of the divided regions into a plurality of sub regions corresponding to a predetermined digital zoom level through a learning process using a plurality of digital zoom levels.
또한, 상기 분할부는, 제1 영역 내의 분할된 복수의 서브 영역 중 제2 영역과 경계에 있는 서브 영역에 대해 기 설정된 최대 디지털 줌 레벨을 적용한 결과, 설정 화질 조건을 만족하지 못하면, 상기 경계에 있는 서브 영역을 상기 제2 영역으로 귀속시켜 상기 제1 및 제2 영역을 수정하며, 상기 제2 영역은 상기 제1 영역보다 높은 광학 줌 레벨이 설정된 영역일 수 있다.In addition, when the predetermined image quality condition is not satisfied as a result of applying the predetermined maximum digital zoom level to the sub-area at the boundary with the second area of the divided sub-areas in the first area, The sub region may be assigned to the second region to modify the first and second regions, and the second region may be an area in which an optical zoom level higher than the first region is set.
본 발명에 따르면, 영상 내에서 객체가 검지되면, 검지된 영역에 대응하는 광학 줌 레벨과 디지털 줌 레벨을 기초로 영상 또는 해당 영역을 확대하여 제공함으로써, 번거로운 회전/줌 단계 없이, 객체의 특징 정보를 빠르고 용이하게 획득할 수 있는 이점이 있다.According to the present invention, when an object is detected in an image, an image or a corresponding area is enlarged and provided based on an optical zoom level and a digital zoom level corresponding to the detected area, Can be obtained quickly and easily.
또한, 본 발명은 사전에 학습 과정을 통해 영상 내 영역을 다수의 영역으로 분할 설정하여 둠으로써 영상에서 객체가 검지되는 즉시 객체가 검지된 영역을 파악하고, 해당 객체를 확대 촬영하여 인식할 수 있다.In addition, according to the present invention, an intra-image area is divided and set in advance through a learning process so that an area in which an object is detected is detected immediately after the object is detected in the image, and the object is enlargedly photographed and recognized .
이를 통해, 기존에 발생하였던 객체 연속 처리 문제 및 카메라 모터 수명 단축 등의 문제를 효율적으로 해결할 수 있는 효과가 있다. Thus, it is possible to effectively solve problems such as object continuation processing and camera motor life shortening which have occurred in the past.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 객체 특징 정보 획득 시스템을 설명하는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 객체 특징 정보 획득 장치를 도시한 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시 예에서 촬영 수단의 영상을 각각의 줌 레벨에 대응하는 복수의 영역으로 분할한 모습을 나타낸 도면이다.
도 4는 도 3에 나타낸 복수의 영역 사이에 경계 영역을 추가하여 분할한 모습을 나타낸 도면이다.
도 5는 도 1에 도시된 시스템을 이용한 객체 특징 정보 획득 방법을 설명하는 도면이다.1 is a view for explaining an object feature information acquisition system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating an apparatus for acquiring object feature information according to an embodiment of the present invention.
3 is a view showing a state in which an image of the photographing means is divided into a plurality of regions corresponding to respective zoom levels in the embodiment of the present invention.
FIG. 4 is a diagram showing a state in which a boundary region is added and divided between a plurality of regions shown in FIG. 3; FIG.
5 is a view for explaining a method for acquiring object feature information using the system shown in FIG.
그러면 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention.
도 1은 본 발명의 실시 예에 따른 객체 특징 정보 획득 시스템을 설명하는 도면이다. 도 1에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 객체 특징 정보 획득 시스템은 촬영 수단(100)과 객체 특징 정보 획득 장치(200)를 포함한다.1 is a view for explaining an object feature information acquisition system according to an embodiment of the present invention. 1, an object feature information acquisition system according to an embodiment of the present invention includes a photographing means 100 and an object feature
촬영 수단(100)은 감시 영역에 대한 영상을 촬영하며 촬영한 영상을 객체 특징 정보 획득 장치(200)로 제공한다. 촬영 수단(100)은 광학 줌(Optical Zoom), 디지털 줌 기능을 포함한다.The photographing means 100 photographs an image of the surveillance region and provides the photographed image to the object feature
광학 줌(Optical Zoom)의 경우 광학 렌즈의 위치를 이동시켜 줌 레벨을 광학적으로 변경하는 것으로 레벨(배율)이 커질수록 해상도는 조금씩 증가한다. 디지털 줌(Digital Zoom)의 경우 영상 자체를 영상 처리 등을 통해 확대하는 것으로 해상도의 증가는 발생하지 않는다.In the case of optical zoom, the zoom level is optically changed by moving the position of the optical lens. As the level (magnification) becomes larger, the resolution increases slightly. In the case of digital zoom, the resolution is not increased by enlarging the image itself through image processing or the like.
객체 특징 정보 획득 장치(200)는 촬영 수단(100)과 직접 통신망으로 연결될 수도 있고, 별도의 현장 장치(미도시)를 매개로 연결될 수도 있다. The object feature
객체 특징 정보 획득 장치(200)는 촬영 수단(100)에 의해 촬영된 영상으로부터 객체를 검지하며 검지한 객체의 특징 정보를 획득한다. The object feature
구체적으로, 객체 특징 정보 획득 장치(200)는 영상에서 객체를 검지하고, 객체가 검지된 영역 대응하는 광학 줌 레벨을 이용하여 해당 영상 또는 객체가 검지된 영역 부분을 확대하고, 확대한 영상을 분석함으로써 객체의 특징 정보를 획득한다. Specifically, the object feature
여기서, 객체 특징 정보 획득 장치(200)는 확대한 영상에 대해 설정 범위의 디지털 줌을 추가적으로 적용함으로써 특징 정보의 분석 및 획득 효율을 높일 수 있다. 이러한 추가적인 디지털 줌 기능의 경우 상황에 따라 추가 또는 생략될 수 있다.Here, the object feature
다음은 본 발명의 실시 예에 따른 객체 특징 정보 획득 장치를 상세히 설명한다. Hereinafter, an object feature information obtaining apparatus according to an embodiment of the present invention will be described in detail.
도 2는 본 발명의 실시 예에 따른 객체 특징 정보 획득 장치를 도시한 도면이다.2 is a diagram illustrating an apparatus for acquiring object feature information according to an embodiment of the present invention.
도 2에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시 예에 따른 객체 특징 정보 획득 장치는 분할부(210), 검지부(220), 제어부(230) 및 저장부(240)를 포함한다.2, the apparatus for acquiring object feature information according to an embodiment of the present invention includes a
분할부(210)는 촬영 수단(100)에 의해 촬영된 영상을 수신한다. 이때, 수신한 영상은 촬영 수단(100)의 광학 줌 조절을 통해 촬영한 광역 영상에 해당될 수 있다.The
분할부(210)는 수신한 영상 내의 영역을 소정 광학 줌 레벨 각각 대응하는 복수의 영역으로 분할한다. 이를 위해 분할부(210)는 영상에 대해 복수의 광학 줌 레벨을 적용하는 학습 과정을 거친다. The
이에 따라 영상은 복수의 영역으로 구분된다. 영역의 분할은 복수의 광학 줌 레벨을 이용한 학습 과정에 의해 이루어질 수 있다. 예를 들어 촬영 수단(100)이 촬영한 영상에 대해 여러 레벨의 광학 줌을 개별 적용하면서 영상 내 영역을 각 레벨에 대응하는 복수의 영역으로 분할한다. 이때 분할된 각 영역의 크기는 균등할 수도 있고 상이할 수도 있다.Accordingly, the image is divided into a plurality of regions. The division of the area can be achieved by a learning process using a plurality of optical zoom levels. For example, the imaging means 100 divides the intra-image region into a plurality of regions corresponding to the respective levels while individually applying optical zooms of various levels to the captured image. In this case, the size of each divided area may be equal or different.
이를 통해 영상 내의 각 영역 마다 해당 영역에서 객체 인식 가능한 소정 광학 줌 레벨이 적용된다. 각각의 영역은 그에 대응하는 소정 레벨의 광학 줌의 적용 시에 객체 인식이 가능해지며 소정 레벨 이하로 광학 줌의 적용 시는 객체 인식이 어려울 것이다.Whereby a predetermined optical zoom level capable of recognizing an object in the corresponding region is applied to each region in the image. Each area is capable of recognizing an object at the time of applying a predetermined level of optical zoom corresponding thereto and it will be difficult to recognize the object when applying optical zoom to a predetermined level or less.
일반적으로 촬영 영상 내에서 상부 영역은 하부 영역보다 상대적으로 거리가 먼 지점을 촬영한 것에 해당한다. 학습 과정을 이용하여, 영상 내의 모든 영역에 대해 객체 인식이 가능하기 위하여 거리가 먼 지점일수록 즉, 영상에서 상부 영역으로 갈수록 더욱 높은 레벨의 광학 줌으로 설정된다.Generally, the upper region in the photographed image corresponds to a region that is relatively far away from the lower region. In order to enable object recognition for all regions in the image using a learning process, a higher-level optical zoom is set at a farther distance, that is, at a higher level from the image to the upper region.
도 3은 본 발명의 실시 예에서 촬영 수단의 영상을 각각의 줌 레벨에 대응하는 복수의 영역으로 분할한 모습을 나타낸 도면이다.3 is a view showing a state in which an image of the photographing means is divided into a plurality of regions corresponding to respective zoom levels in the embodiment of the present invention.
도 3의 경우 촬영 수단(100)에 의해 촬영된 영상을 제1 내지 제3 영역을 포함하는 3개의 영역으로 분할한 것을 예시한 것이며 본 발명이 반드시 이에 한정되는 것은 아니다.In the case of FIG. 3, the image photographed by the photographing means 100 is divided into three regions including the first to third regions, and the present invention is not limited thereto.
도 3을 참조하면, 제1, 제2 및 제3 영역 각각에 대해 광학 1배줌(Ox1), 2배줌(Ox2) 및 3배줌(Ox3)이 각각 설정된 것을 알 수 있다. 제3 영역의 경우 제1 및 제2 영역보다 후방에 위치한 지점으로, 3개의 영역 중 가장 높은 레벨의 광학 줌이 매칭된 것을 확인할 수 있다. Referring to FIG. 3, optical 1x zoom, 2x zoom, and 3x zoom are set for the first, second, and third regions, respectively. In the case of the third region, it is confirmed that the optical zoom of the highest level among the three regions is matched to a position located behind the first and second regions.
이와 같이, 영상의 각 분할 영역 중 상부 영역일수록 높은 줌 레벨이 적용된다. 예를 들어 제1 영역은 제1 레벨의 광학 줌을 적용하고, 제2 영역은 제2 레벨의 광학 줌을 적용하고, 제3 영역은 제3 레벨의 광학 줌을 적용할 수 있다.As described above, a higher zoom level is applied to the upper region among the divided regions of the image. For example, the first region may apply a first level of optical zoom, the second region may apply a second level of optical zoom, and the third region may apply a third level of optical zoom.
여기서, 인접한 두 분할 영역 간에는 줌 레벨 차가 1일 수도 있고 그 이상일 수도 있으며, 동일한 영상 내에서도 분할 영역 간의 레벨 차는 상부 영역으로 갈수록 커지거나 작아질 수도 있다. Here, the zoom level difference may be 1 or more between adjacent two divided regions, or the level difference between divided regions may become larger or smaller toward the upper region even in the same image.
또한, 인접한 두 분할 영역 간에는 두 분할 영역의 평균 레벨값의 줌값이 설정된 경계 영역이 존재할 수 있다. 이에 대하여 하기의 도 4를 통해 상세히 설명하기로 한다. In addition, there may exist a boundary region between the two adjoining divided regions in which the zoom value of the average level value of the two divided regions is set. This will be described in detail with reference to FIG. 4 below.
분할부(210)는 촬영 영상에 대해 분할된 각 영역의 위치, 크기 등을 포함한 영역 정보와 각 영역에 대응하여 매칭되는 광학 줌 레벨의 정보를 저장부(240)에 제공할 수 있다. 학습 과정의 경우 각각의 영역 별로 설정 화질이나 선명도 등 만족하는 광학 줌 레벨을 탐색하기 위하여, 프로그램에 의한 자동 학습, 작업자의 육안 판별에 기초한 수동 학습 등을 이용할 수 있다. The
이후에 검지부(220)는 영상에서 객체를 검지하면, 분할부(210)에 의해 분할된 복수의 영역 중에서 객체가 검지된 영역을 선정한다. 여기서, 검지부(220)는 영상 내 객체의 위치값을 산출하고, 산출된 위치값이 포함되는 영역을 객체가 검지된 영역으로 선정한다. Thereafter, when the detecting
제어부(230)는 선정한 영역에 대응하는 광학 줌 레벨을 저장부(240)에서 검색하고, 검색한 광학 줌 레벨을 기초로 촬영 수단(100)을 제어하여 선정한 영역을 확대한 확대 영상을 획득한다. The
즉, 제어부(230)는 선정한 영역에 대응하는 광학 줌 레벨을 기초로, 객체 중심으로 영상을 확대하고, 확대한 영상을 분석하여 객체의 특징 정보를 획득한다.That is, the
여기서, 특징 정보는 객체가 차량인 경우 차량 종류, 차량 번호, 차량 형태 및 차량 색상 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 또한, 객체가 사람이면, 특징 정보는 성별, 나이, 색상, 형태 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다.Here, the feature information may include at least one of a vehicle type, a vehicle number, a vehicle type, and a vehicle color when the object is a vehicle. If the object is a person, the feature information may include at least one of sex, age, color, and shape.
제어부(230)는 객체의 특징 정보 획득 시에 추가적으로 디지털 줌을 사용할 수 있다. 즉, 제어부(230)는 영상을 기 설정된 레벨 범위를 갖는 디지털 줌을 통해 분석하여 특징 정보를 획득할 수 있다. 예를 들면, 영상에 대해 객체의 위치에 대응하는 디지털 줌 레벨을 적용하여 특징 정보를 분석할 수 있다. 이처럼 광학 줌 기능 외에 디지털 줌 기능을 추가로 활용하면 특징 정보를 더욱 정확하게 획득하고 획득 효율을 높인다.The
저장부(240)는 분할부(210)에 의해 분할된 복수의 영역의 정보 및 각각의 영역에 대응하여 설정된 광학 줌 레벨의 정보를 저장한다. 물론, 저장부(240)는 객체가 검지된 영상, 영상 내 객체가 위치한 영역의 영상(확대된 영상), 객체의 특징 정보 중 적어도 하나를 매칭하여 저장할 수 있다.The
또한, 저장부(240)는 복수의 영역을 다시 복수로 분할한 서브 영역들의 정보 및 각각의 서브 영역에 대응하여 설정된 디지털 줌 레벨의 정보를 추가로 저장할 수 있다.In addition, the
이와 관련하여, 분할부(210)는 분할한 영역 각각을 다시 소정 디지털 줌 레벨에 각각 대응하는 복수의 서브 영역으로 분할할 수 있으며, 분할한 서브 영역의 정보 및 그에 대응하는 디지털 줌 레벨 정보를 저장부(240)에 제공할 수 있다. 또한, 이 경우 분할부(210)는 광학 줌 레벨로 확대한 영상을 객체가 검지된 서브 영역에 대응하는 디지털 줌 레벨을 통해 분석하여 객체의 특징 정보를 획득할 수 있다. In this regard, the
분할부(210)는 복수의 디지털 줌 레벨을 이용한 학습 과정을 통하여 각 영역을 복수의 서브 영역으로 분할할 수 있다. 도 3의 경우 제1 내지 제3 영역이 각각 3개의 서브 영역으로 분할된 모습을 예시한 것으로, 3개의 서브 영역 각각에 대해 디지털 1배줌(Dx1), 2배줌(Dx2), 3배줌(Dx3)이 설정된 것을 알 수 있다. The
여기서 물론 동일 영역 내에서 인접한 두 서브 영역 간에는 줌 레벨 차가 1일 수도 있고 그 이상일 수도 있으며 서브 영역의 크기 역시 동일할 수도 있고 상이할 수도 있다. 또한 제1, 제2 및 제3 영역 각각에 대한 서브 영역의 분할 개수는 동일할 수도, 상이할 수도 있다.Here, of course, the zoom level difference may be 1 or more, and the size of the sub region may be the same or different between two adjacent sub regions in the same region. Further, the number of division of the sub-areas for each of the first, second, and third areas may be the same or different.
서브 영역의 분할 이후, 분할부(210)는 복수의 영역 간의 경계 지점에 위치한 서브 영역에 대한 디지털 줌 레벨의 검증을 수행할 수 있다. 이러한 검증은 디지털 줌 레벨의 학습 오류를 해결할 수 있고 영역 간의 경계 위치를 더욱 정확하게 정의할 수 있게 한다. 이하에서 제2 영역은 제1 영역보다 높은 광학 줌 레벨이 설정된 영역인 것을 가정하여 설명한다.After division of the sub-region, the
우선, 분할부(210)는 제1 영역 내의 분할된 복수의 서브 영역 중에 제2 영역과 경계에 있는 서브 영역(최상부 서브 영역)에 대해 기 설정된 최대 디지털 줌 레벨을 적용한 결과, 화질 조건이 설정 조건을 만족하는지 판단한다. 최대 디지털 줌 레벨이란 조절 가능한 최대치의 줌 레벨을 의미한다. 물론 도 3에서 Dx3이 반드시 최대 디지털 줌 레벨을 의미하는 것은 아니다.First, the
만일 설정 화질 조건을 만족하지 못하는 경우, 경계에 있는 해당 서브 영역(최상부 서브 영역)을 제2 영역으로 귀속시켜, 제1 및 제2 영역의 정보를 수정한다. 이에 따라 제1 영역의 크기는 기존보다 작아질 것이고 제2 영역의 크기는 기존보다 커질 것이다. 이러한 검증 과정을 이용하면 제1, 제2 및 제3 영역의 크기 또는 위치가 약간씩 변경될 수 있으며, 특별히 오류가 없는 경우에는 변경 없이 기존 상태를 유지할 수 있다.If the set image quality condition is not satisfied, the corresponding sub-area (uppermost sub-area) at the boundary is attributed to the second area and information of the first and second areas is modified. Accordingly, the size of the first area will be smaller than that of the existing area, and the size of the second area will be larger than the existing size. By using this verification process, the size or position of the first, second, and third regions can be changed little by little, and if there is no error, the existing state can be maintained without changing.
이 외에, 다음의 도 4와 같이, 촬영 수단의 영상을 분할한 복수의 영역 사이에 경계 영역을 추가하여 보다 정밀하게 광학 줌을 제어할 수 있다.In addition, as shown in Fig. 4 below, it is possible to control the optical zoom more precisely by adding a boundary region between a plurality of regions obtained by dividing the image of the photographing means.
도 4는 도 3에 나타낸 복수의 영역 사이에 경계 영역을 추가하여 분할한 모습을 나타낸 도면이다.FIG. 4 is a diagram showing a state in which a boundary region is added and divided between a plurality of regions shown in FIG. 3; FIG.
도 4을 참조하면, 본 발명에 따른 분할부(210)는 제1, 제2 및 제3 영역 각각에 대해 광학 1배줌(Ox1), 2배줌(Ox2) 및 3배줌(Ox3)을 각각 설정하고, 추가로 1.5배줌(0X1.5)과 2.5배줌(0x2.5)의 경계 영역을 설정할 수 있다. 경계 영역은 메인 영역(제1 내지 제3 영역) 간의 경계에 설정된 영역으로, 인접한 두 메인 영역의 중간(평균) 줌 값이 설정될 수 있다.Referring to FIG. 4, the
이를 통해, 제어부(230)는 경계 영역에 대하여 별도 디지털 줌을 수행하지 않고도, 광학 줌 레벨 동작만으로도 객체를 효과적으로 검출하고, 검출한 객체의 특징 정보를 획득할 수 있는 장점이 있다.Accordingly, the
다음은 본 발명의 실시 예에 따른 특징 정보 획득 방법에 대하여 설명한다. 도 5는 도 1에 도시된 시스템을 이용한 객체 특징 정보 획득 방법을 설명하는 도면이다. Next, a method of acquiring feature information according to an embodiment of the present invention will be described. 5 is a view for explaining a method for acquiring object feature information using the system shown in FIG.
먼저, 분할부(210)는 촬영 수단(100)에 의해 획득한 영상 내의 영역을 소정 광학 줌 레벨에 각각 대응하는 복수의 영역으로 분할한다(S510). 이에 따라, 수신한 영상은 복수의 영역으로 분할된다. 분할된 복수의 영역의 정보 및 각 영역에 대응하는 광학 줌 레벨 정보는 저장부(240)에 저장될 수 있다.First, the
이후에 검지부(220)는 영상에서 객체를 검지하고(S520), 객체가 검지된 영역을 선정한다(S530). 이때, 검지부(220)는 영상 내 객체의 위치값을 산출하여, 산출된 위치값이 포함되는 영역을 객체가 검지된 영역으로 선정한다.Thereafter, the detecting
한편, 검지부(220)는 분할부(210)에 의해 경계 영역이 추가로 나누어진 경우에, 산출된 위치값이 경계 영역에 포함되는지 여부를 판단하고, 경계 영역에 포함되면 해당 경계 영역을 선정하여 제어부(230)로 제공한다.On the other hand, when the boundary region is further divided by the
제어부(230)는 선정한 영역에 대응하는 광학 줌 레벨을 저장부(240)에서 검색하고, 검색한 광학 줌 레벨을 기초로 선정한 영역을 확대한다(S540). 그리고 제어부(230)는 확대한 영상을 분석하여 객체의 특징 정보를 획득한다(S550). 여기서, 제어부(230)는 광학 줌 이외에 디지털 줌을 추가적으로 활용하여 특징 정보의 획득 효율을 높일 수 있다. 이를 위해 기 설정된 레벨 범위의 디지털 줌을 통해 영상을 분석하여 객체의 특징 정보를 획득할 수 있다.The
이상과 같은 본 발명에 따른 객체 특징 정보 획득 장치 및 그 방법에 따르면, 영상 내에서 객체가 검지되면, 검지된 영역에 대응하는 광학 줌 레벨을 기초로 영상 또는 해당 영역을 확대하여 제공함으로써 객체의 특징 정보를 빠르고 용이하게 획득할 수 있는 이점이 있다.According to the apparatus and method for obtaining object feature information according to the present invention, when an object is detected in an image, an image or a corresponding region is enlarged and provided based on an optical zoom level corresponding to the detected region, There is an advantage that information can be acquired quickly and easily.
또한, 본 발명은 사전에 학습 과정을 통해 영상 내 영역을 다수의 영역으로 분할 설정하여 둠으로써 영상에서 객체가 검지되는 즉시 객체가 검지된 영역에 대응하는 최적의 광학 줌 레벨로 영상을 확대 제어할 수 있다. In addition, according to the present invention, an intra-image area is divided and set in advance through a learning process so that an image is enlarged and controlled at an optimum optical zoom level corresponding to an area where an object is detected immediately after an object is detected in the image .
또한, 본 발명에 의하면, 광학 줌에 의해 확대된 영상에 디지털 줌을 추가로 적용하여 객체를 분석할 수 있어 객체의 인식 효율을 높일 수 있다.In addition, according to the present invention, an object can be analyzed by applying a digital zoom to an image enlarged by optical zooming, thereby improving the object recognition efficiency.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 설명되었으나 이는 예시적인 것에 불과하며, 본 기술 분야의 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 다른 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서, 본 발명의 진정한 기술적 보호 범위는 첨부된 특허청구범위의 기술적 사상에 의하여 정해져야 할 것이다.While the present invention has been described with reference to exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed exemplary embodiments, but, on the contrary, is intended to cover various modifications and equivalent arrangements included within the spirit and scope of the appended claims. Accordingly, the true scope of the present invention should be determined by the technical idea of the appended claims.
100: 촬영 수단 200: 객체 특징 정보 획득 장치
210: 분할부 220: 검지부
230: 제어부 240: 저장부100: photographing means 200: object characteristic information obtaining device
210: division unit 220: detection unit
230: control unit 240:
Claims (14)
영상 내의 영역을 복수의 광학 줌 레벨을 이용한 학습 과정을 통해, 소정 광학 줌 레벨에 각각 대응하는 복수의 영역으로 분할하는 단계;
상기 영상에서 상기 객체를 검지하면, 상기 복수의 영역 중 상기 객체가 검지된 영역을 선정하는 단계; 및
상기 선정한 영역에 대응하는 상기 광학 줌 레벨을 기초로, 상기 선정한 영역을 확대하여 상기 객체의 특징 정보를 획득하는 단계를 포함하며,
상기 복수의 영역으로 분할하는 단계는,
상기 복수의 영역 중 인접한 영역 간에 경계 영역을 추가하여 분할하고, 상기 인접한 영역 간의 평균 광학 줌 레벨을 상기 경계 영역의 광학 줌 레벨로 설정하는 객체 특징 정보 획득 방법.An object characteristic information acquiring method of an apparatus for acquiring characteristic information of an object in an image photographed through a photographing means,
Dividing an area in an image into a plurality of areas each corresponding to a predetermined optical zoom level through a learning process using a plurality of optical zoom levels;
Selecting an area in which the object is detected among the plurality of areas when the object is detected in the image; And
And enlarging the selected area based on the optical zoom level corresponding to the selected area to obtain characteristic information of the object,
Wherein the dividing into the plurality of regions comprises:
A boundary region is added and divided between adjacent regions of the plurality of regions, and an average optical zoom level between the adjacent regions is set to an optical zoom level of the boundary region.
상기 객체의 특징 정보를 획득하는 단계는,
상기 선정한 영역을 기 설정된 레벨 범위를 갖는 디지털 줌을 통해 분석하여 상기 객체의 특징 정보를 획득하는 객체 특징 정보 획득 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of acquiring feature information of the object comprises:
And acquiring feature information of the object by analyzing the selected region through a digital zoom having a predetermined level range.
상기 영역을 선정하는 단계는,
상기 영상 내 상기 객체의 위치값을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 위치값이 포함되는 영역을 상기 객체가 검지된 영역으로 선정하는 단계
를 포함하는 객체 특징 정보 획득 방법.The method according to claim 1,
Wherein the step of selecting the region comprises:
Calculating a position value of the object in the image; And
Selecting an area including the calculated position value as an area in which the object is detected
And an object feature information acquiring step of acquiring object feature information.
상기 복수의 영역으로 분할하는 단계는,
상기 분할한 영역 각각을 다시 복수의 디지털 줌 레벨을 이용한 학습 과정을 통해, 소정 디지털 줌 레벨에 각각 대응하는 복수의 서브 영역으로 분할하는 객체 특징 정보 획득 방법.The method according to claim 1,
Wherein the dividing into the plurality of regions comprises:
And dividing each of the divided regions into a plurality of sub regions corresponding to a predetermined digital zoom level through a learning process using a plurality of digital zoom levels.
제1 영역 내의 분할된 복수의 서브 영역 중 제2 영역과 경계에 있는 서브 영역에 대해 기 설정된 최대 디지털 줌 레벨을 적용한 결과, 설정 화질 조건을 만족하지 못하면, 상기 경계에 있는 서브 영역을 상기 제2 영역으로 귀속시켜 상기 제1 및 제2 영역을 수정하며,
상기 제2 영역은 상기 제1 영역보다 높은 광학 줌 레벨이 설정된 영역인 객체 특징 정보 획득 방법.The method of claim 5,
When a predetermined image quality condition is not satisfied as a result of applying a predetermined maximum digital zoom level to a sub region in a border with a second region of a plurality of divided sub regions in the first region, To modify the first and second areas,
Wherein the second region is a region in which an optical zoom level higher than the first region is set.
상기 특징 정보는,
상기 객체가 차량이면, 차량 종류, 차량 번호, 차량 형태 및 차량 색상 중 적어도 하나의 정보를 포함하며,
상기 객체가 사람이면, 성별, 나이, 색상, 형태 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 객체 특징 정보 획득 방법.The method according to claim 1,
Wherein the feature information comprises:
If the object is a vehicle, information on at least one of a vehicle type, a vehicle number, a vehicle type, and a vehicle color,
And if the object is a person, information on at least one of sex, age, color, and shape.
영상 내의 영역을 복수의 광학 줌 레벨을 이용한 학습 과정을 통해, 소정 광학 줌 레벨에 각각 대응하는 복수의 영역으로 분할하는 분할부;
상기 영상에서 상기 객체를 검지하면 상기 복수의 영역 중 상기 객체가 검지된 영역을 선정하는 검지부; 및
상기 선정한 영역에 대응하는 상기 광학 줌 레벨을 기초로, 상기 선정한 영역을 확대하여 상기 객체의 특징 정보를 획득하는 제어부를 포함하며,
상기 분할부는,
상기 복수의 영역 중 인접한 영역 간에 경계 영역을 추가하여 분할하고, 상기 인접한 영역 간의 평균 광학 줌 레벨을 상기 경계 영역의 광학 줌 레벨로 설정하는 객체 특징 정보 획득 장치.An object feature information acquiring apparatus for acquiring feature information of an object in an image photographed through a photographing means,
Dividing an area in an image into a plurality of areas each corresponding to a predetermined optical zoom level through a learning process using a plurality of optical zoom levels;
A detecting unit for detecting the object in the plurality of regions when the object is detected in the image; And
And a control unit for enlarging the selected area based on the optical zoom level corresponding to the selected area to obtain characteristic information of the object,
Wherein,
Wherein a boundary region is added and divided between adjacent regions of the plurality of regions, and an average optical zoom level between the adjacent regions is set to an optical zoom level of the boundary region.
상기 제어부는,
상기 선정한 영역을 기 설정된 레벨 범위를 갖는 디지털 줌을 통해 분석하여 상기 객체의 특징 정보를 획득하는 객체 특징 정보 획득 장치.The method of claim 8,
Wherein,
And acquires feature information of the object by analyzing the selected region through a digital zoom having a predetermined level range.
상기 검지부는,
상기 영상 내 상기 객체의 위치값을 산출하고, 상기 산출된 위치값이 포함되는 영역을 상기 객체가 검지된 영역으로 선정하는 객체 특징 정보 획득 장치.The method of claim 8,
The detecting unit includes:
Wherein the object feature information acquisition unit calculates a position value of the object in the image and selects an area including the calculated position value as an area in which the object is detected.
상기 분할부는,
상기 분할한 영역 각각을 다시 복수의 디지털 줌 레벨을 이용한 학습 과정을 통해, 소정 디지털 줌 레벨에 각각 대응되는 복수의 서브 영역으로 분할하는 객체 특징 정보 획득 장치.The method of claim 8,
Wherein,
And divides each of the divided regions into a plurality of sub regions corresponding to a predetermined digital zoom level through a learning process using a plurality of digital zoom levels.
상기 분할부는,
제1 영역 내의 분할된 복수의 서브 영역 중 제2 영역과 경계에 있는 서브 영역에 대해 기 설정된 최대 디지털 줌 레벨을 적용한 결과, 설정 화질 조건을 만족하지 못하면, 상기 경계에 있는 서브 영역을 상기 제2 영역으로 귀속시켜 상기 제1 및 제2 영역을 수정하며,
상기 제2 영역은 상기 제1 영역보다 높은 광학 줌 레벨이 설정된 영역인 객체 특징 정보 획득 장치.The method of claim 12,
Wherein,
When a predetermined image quality condition is not satisfied as a result of applying a predetermined maximum digital zoom level to a sub region in a border with a second region of a plurality of divided sub regions in the first region, To modify the first and second areas,
Wherein the second area is an area in which an optical zoom level higher than the first area is set.
상기 특징 정보는,
상기 객체가 차량이면, 차량 종류, 차량 번호, 차량 형태 및 차량 색상 중 적어도 하나의 정보를 포함하며,
상기 객체가 사람이면, 성별, 나이, 색상, 형태 중 적어도 하나의 정보를 포함하는 객체 특징 정보 획득 장치.The method of claim 8,
Wherein the feature information comprises:
If the object is a vehicle, information on at least one of a vehicle type, a vehicle number, a vehicle type, and a vehicle color,
And if the object is a person, information on at least one of sex, age, color, and shape.
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JP2004080128A (en) * | 2002-08-12 | 2004-03-11 | Tateyama R & D:Kk | Method and apparatus for automatically tracking moving body image |
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---|---|---|---|---|
JP2004080128A (en) * | 2002-08-12 | 2004-03-11 | Tateyama R & D:Kk | Method and apparatus for automatically tracking moving body image |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20220109990A (en) * | 2021-01-29 | 2022-08-05 | 라온피플 주식회사 | Apparatus and method for photographing |
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