KR101803018B1 - 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치 - Google Patents

이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR101803018B1
KR101803018B1 KR1020160114077A KR20160114077A KR101803018B1 KR 101803018 B1 KR101803018 B1 KR 101803018B1 KR 1020160114077 A KR1020160114077 A KR 1020160114077A KR 20160114077 A KR20160114077 A KR 20160114077A KR 101803018 B1 KR101803018 B1 KR 101803018B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
image
feature points
past
current
image feature
Prior art date
Application number
KR1020160114077A
Other languages
English (en)
Inventor
강상혁
최병길
김성표
나영우
Original Assignee
인천대학교 산학협력단
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 인천대학교 산학협력단 filed Critical 인천대학교 산학협력단
Priority to KR1020160114077A priority Critical patent/KR101803018B1/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR101803018B1 publication Critical patent/KR101803018B1/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T11/00—2D [Two Dimensional] image generation
    • G06T11/60—Editing figures and text; Combining figures or text
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/50—Image enhancement or restoration using two or more images, e.g. averaging or subtraction
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/30—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration
    • G06T7/33—Determination of transform parameters for the alignment of images, i.e. image registration using feature-based methods
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20212—Image combination
    • G06T2207/20221—Image fusion; Image merging

Landscapes

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

Abstract

본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법은, (a) 과거 시점의 안전관리대상의 2차원 이미지인 과거 이미지와 현재 시점의 상기 안전관리대상의 2차원 이미지인 현재 이미지를 획득하고 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 단계; (b) 상기 특징기술자들을 비교하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들을 정합시키는 단계; (c) 정합된 영상특징점에 기반하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 간의 좌표 변환을 실시하는 단계; (d) 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 실제 공간과 이미지 크기를 일치시키기 위하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 중 한 이미지의 이미지 영역을 추출하고 추출된 이미지 영역을 기준으로 나머지 이미지의 크기를 변환하는 단계; (e) 상기 이미지 크기가 일치된 이미지들의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 단계; 및 (f) 상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 단계를 포함한다.

Description

이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR DETECTING SHAPE CHANGE BASED ON IMAGE}
본 발명은 공사현장의 안전사고 예방과 공사현장 안전관리업무의 효율성 향상을 위하여 이미지를 기반으로 안전관리대상(시설물, 위험지역)의 형상 변화를 자동 탐지하는 것에 관한 것이다.
공사현장의 안전관리대상을 점검하는 일반적인 방법은 건설관리자가 현장에서 체크리스트의 항목을 육안으로 확인하는 것이다. 발주자에게 공사현장의 모든 사항을 보고해야 하는 건설관리자의 과도한 업무, 시각 능력의 한계 등으로 인해서 안전관리대상의 변화를 건설관리자가 신속·정확하게 탐지하는 것은 현실적으로 어려운 일이다. 이에 현장에서 취득된 이미지 자료를 공정·안전관리 목적으로 활용하는 다양한 연구가 진행된 바 있다.
일반적으로 안전관리대상의 형상 변화를 탐지하는 기술은 안전관리대상의 과거의 3차원 이미지와 현재의 3차원 이미지를 획득한 후, 3차원 이미지들의 픽셀들을 상호 비교하여 형상 변화를 탐지한다.
하지만, 이 경우 3차원 이미지를 획득하기 위한 별도의 3차원 카메라가 필요하고, 픽셀들을 상호 비교해야 하므로 계산량이 증대하는 문제점이 있었다.
따라서 일반적인 카메라에 의해 촬영된 2차원 이미지에 기반하여 안전관리대상의 형상 변화를 탐지하는 방법 및 장치가 요구된다.
KR 10-1417527 B1
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 일반적인 카메라에 의해 촬영된 2차원 이미지에 기반하여 안전관리대상의 형상 변화를 신속하고 정확하게 자동으로 탐지하는 방법을 제공하는 것이다.
또한, 본 발명이 해결하고자 하는 다른 과제는 일반적인 카메라에 의해 촬영된 2차원 이미지에 기반하여 안전관리대상의 형상 변화를 신속하고 정확하게 자동으로 탐지하는 장치를 제공하는 것이다.
상기 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법은,
(a) 과거 시점의 안전관리대상의 2차원 이미지인 과거 이미지와 현재 시점의 상기 안전관리대상의 2차원 이미지인 현재 이미지를 획득하고 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 단계;
(b) 상기 특징기술자들을 비교하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들을 정합시키는 단계;
(c) 정합된 영상특징점에 기반하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 간의 좌표 변환을 실시하는 단계;
(d) 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 실제 공간과 이미지 크기를 일치시키기 위하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 중 한 이미지의 이미지 영역을 추출하고 추출된 이미지 영역을 기준으로 나머지 이미지의 크기를 변환하는 단계;
(e) 상기 이미지 크기가 일치된 이미지들의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 단계; 및
(f) 상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법에 있어서, 상기 단계 (f)는,
(f-1) 영상특징점들을 영상특징점들 간의 거리에 기반하여 필터링하는 단계; 및
(f-2) 상기 필터링된 영상특징점들을 군집화하고 군집의 면적에 기반하여 영상특징점들을 필터링하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법에 있어서, 상기 단계 (f-1)은,
(g-1) 현재 이미지를 기준으로 정합된 과거 이미지의 영상특징점이 거리상으로 허용 거리 이상인 것을 추출하는 단계;
(g-2) 과거 이미지를 기준으로 정합된 현재 이미지의 영상특징점이 허용 거리 이상인 것을 추출하는 단계; 및
(g-3) 상기 (g-1) 단계 및 상기 (g-2) 단계에서 추출된 영상특징점들을 합하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법에 있어서, 상기 허용 거리는, 이미지의 짧은 변의 길이 × 0.01일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법에 있어서, 상기 단계 (f-2)는,
(h-1) 상기 단계 (f-1)에서 필터링된 영상특징점들을 허용 거리 단위로 팽창시켜 영상특징점들 사이의 공간을 연결하는 단계;
(h-2) 허용 거리 단위로 상기 연결된 영상특징점들 사이의 공간을 채워 상기 영상특징점들을 군집화하여 군집을 형성하는 단계; 및
(h-3) 상기 군집의 면적을 계산하여 허용 면적 이상의 군집을 추출하는 단계를 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법에 있어서, 상기 허용 면적은 이미지의 면적 × 0.01일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법은,
상기 군집들 각각을 포함하는 최소한의 사각형 영역을 계산하는 단계; 및
상기 사각형 영역의 꼭지점 좌표를 연결하여 사각형 테두리를 형성하고 현재의 이미지에 중첩시키는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 다른 과제를 해결하기 위한 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치는,
과거 시점의 안전관리대상의 2차원 이미지인 과거 이미지와 현재 시점의 상기 안전관리대상의 2차원 이미지인 현재 이미지를 획득하고 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 동작, 상기 특징기술자들을 비교하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들을 정합시키는 동작, 정합된 영상특징점에 기반하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 간의 좌표 변환을 실시하는 동작, 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 실제 공간과 이미지 크기를 일치시키기 위하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 중 한 이미지의 이미지 영역을 추출하고 추출된 이미지 영역을 기준으로 나머지 이미지의 크기를 변환하는 동작, 상기 이미지 크기가 일치된 이미지들의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 동작, 및 상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 동작을 수행하는, 제어부; 및
이미지 및 데이터를 저장하기 위한 저장부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치에 있어서, 상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 동작은,
(f-1) 영상특징점들을 영상특징점들 간의 거리에 기반하여 필터링하는 동작; 및
(f-2) 상기 필터링된 영상특징점들을 군집화하고 군집의 면적에 기반하여 영상특징점들을 필터링하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치에 있어서, 상기 동작 (f-1)은,
(g-1) 현재 이미지를 기준으로 정합된 과거 이미지의 영상특징점이 거리상으로 허용 거리 이상인 것을 추출하는 동작;
(g-2) 과거 이미지를 기준으로 정합된 현재 이미지의 영상특징점이 허용 거리 이상인 것을 추출하는 동작; 및
(g-3) 상기 (g-1) 단계 및 상기 (g-2) 단계에서 추출된 영상특징점들을 합하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치에 있어서, 상기 허용 거리는, 이미지의 짧은 변의 길이 × 0.01일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치에 있어서, 상기 단계 (f-2)는,
(h-1) 상기 단계 (f-1)에서 필터링된 영상특징점들을 허용 거리 단위로 팽창시켜 영상특징점들 사이의 공간을 연결하는 동작;
(h-2) 허용 거리 단위로 상기 연결된 영상특징점들 사이의 공간을 채워 상기 영상특징점들을 군집화하여 군집을 형성하는 동작; 및
(h-3) 상기 군집의 면적을 계산하여 허용 면적 이상의 군집을 추출하는 동작을 포함할 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치에 있어서, 상기 허용 면적은 이미지의 면적 × 0.01일 수 있다.
또한, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치에 있어서, 상기 제어부는,
상기 군집들 각각을 포함하는 최소한의 사각형 영역을 계산하는 동작; 및
상기 사각형 영역의 꼭지점 좌표를 연결하여 사각형 테두리를 형성하고 현재의 이미지에 중첩시키는 동작을 더 수행할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치에 의하면 카메라, 캠코더 등을 통해서 주기적으로 취득된 안전관리대상의 이미지를 분석하여 변화를 신속하고 정확하게 자동 탐지할 수 있어, 건설관리자가 현장에서 체크리스트 항목을 모두 점검하는 업무의 불편함을 개선할 수 있고, 육안으로 탐지하지 못하는 작은 변화를 탐지할 수 있어 공사현장의 안전관리업무를 크게 개선할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법의 흐름도.
도 2a는 현재 이미지를 도시한 도면이고, 도 2b는 과거 이미지를 도시한 도면이며, 도 2c는 좌표 변환된 현재 이미지와 과거 이미지를 도시한 도면.
도 3a 및 도 3b는 이미지의 영역 추출 및 크기 변환에 의해 크기가 일치된 현재 이미지와 과거 이미지를 도시한 도면.
도 4a는 현재 이미지의 영상특징점을 도시한 도면이고, 도 4b는 과거 이미지의 영상특징점을 도시한 도면이며, 도 4c는 영상특징점을 위치기반 필터링한 도면이고, 도 4d는 면적기반 필터링한 도면을 도시한 도면이며, 도 4e는 변화된 부분이 표시된 결과 이미지를 도시한 도면.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치의 블록도.
본 발명의 목적, 특정한 장점들 및 신규한 특징들은 첨부된 도면들과 연관되어지는 이하의 상세한 설명과 바람직한 실시예들로부터 더욱 명백해질 것이다.
이에 앞서 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이고 사전적인 의미로 해석되어서는 아니되며, 발명자가 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합되는 의미와 개념으로 해석되어야 한다.
본 명세서에서 각 도면의 구성요소들에 참조번호를 부가함에 있어서, 동일한 구성 요소들에 한해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 번호를 가지도록 하고 있음에 유의하여야 한다.
또한, "제1", "제2", "일면", "타면" 등의 용어는, 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하기 위해 사용되는 것으로, 구성요소가 상기 용어들에 의해 제한되는 것은 아니다.
이하, 본 발명을 설명함에 있어, 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있는 관련된 공지 기술에 대한 상세한 설명은 생략한다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시형태를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법의 흐름도이고, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치의 블록도이다.
우선, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치에 대한 설명을 하기 이전에, 안전관리대상인 시설물을 주기적으로 촬영한 동영상이 있다고 가정한다. 그리고 촬영된 동영상에서 등록된 시설물 이미지와 가장 유사한 이미지를 포함하는 프레임(이미지)을 찾았다고 가정한다.
도 1 및 도 5를 참조하면, 단계 S100에서, 제어부(500)는 과거 시점의 안전관리대상의 2차원 이미지인 과거 이미지와 현재 시점의 상기 안전관리대상의 2차원 이미지인 현재 이미지를 획득하고 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성한다.
영상특징점은 다각형의 꼭지점, 선분의 끝점 등 영상의 특징을 잘 나타내는 지점을 지점을 말하여 특징기술자는 영상특징점의 주변영상화소 밝기값에 대한 통계로 정의된 고유한 값을 의미한다.
도 2b는 예시적인 과거 이미지를 도시한 것이고, 도 2a는 예시적인 현재 이미지를 도시한 것이다. 도 2a와 도 2b를 참조하면, 과거 이미지와 현재 이미지 간에는 다소 변화된 부분이 존재하는 것을 확인할 수 있다.
단계 S102에서, 제어부(500)는 과거 이미지의 특징기술자들과 현재 이미지의 특징기술자들을 비교하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들을 정합시킨다.
단계 S104에서, 제어부(500)는 영상특징점의 특징기술자에 의해 정합된 영상특징점에 기반하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 간의 좌표 변환을 실시한다.
과거 이미지와 현재 이미지는 촬영 방향과 위치가 서로 상이할 수 있기 때문에, 상이한 두 이미지를 방향과 위치에 맞게 변환할 필요가 있다. 또한, 2차원 이미지 기반의 정확한 변화 탐지를 위해서는 과거 이미지와 현재 이미지의 실제 공간과 이미지 크기가 일치해야 한다.
따라서, 제어부(500)는 좌표 변환을 실시한 후, 단계 S106에서, 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 실제 공간과 이미지 크기를 일치시키기 위하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 중 한 이미지의 이미지 영역을 추출하고 추출된 이미지 영역을 기준으로 나머지 이미지의 크기를 변환한다. 본 발명의 일 실시예에서는 과거 이미지의 이미지 영역을 기준으로 현재 이미지의 크기를 변환한다.
도 2c의 우측 도면을 참조하면, 과거 이미지에서 이미지 영역이 추출되어 표시된 것을 확인할 수 있다. 또한, 도 2c의 좌측 도면을 참조하면, 과거 이미지의 이미지 영역에 대응하는 현재 이미지의 이미지 영역이 표시된 것을 확인할 수 있다.
도 3을 참조하면, 이미지 크기 변환을 통하여 현재 이미지와 과거 이미지의 실제 공간과 이미지 크기가 일치된 것을 확인할 수 있다.
단계 S108에서, 제어부(500)는 실제 공간과 이미지 크기가 일치된 과거 이미지와 현재 이미지의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성한다.
도 4a는 현재 이미지의 영상특징점들을 도시한 것이고, 도 4b는 과거 이미지의 영상특징점들을 도시한 것이다.
단계 S110에서, 제어부(500)는 상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지한다.
한편, 단계 S110은, 상기 생성된 영상특징점들을 영상특징점들 간의 거리에 기반하여 1차 필터링하는 단계(단계 S112), 및 상기 1차 필터링된 영상특징점들을 군집화하고 군집의 면적에 기반하여 영상특징점들을 2차 필터링하는 단계(단계 S114)를 포함한다.
즉, 단계 S110에서는, 영상특징점 간의 위치 기반 필터링(1차 필터링)과, 면적 기반 필터링(2차 필터링)을 실시하여 변화가 일어난 영역을 탐지한다.
상기 단계 S112는, (g-1) 현재 이미지를 기준으로 정합된 과거 이미지의 영상특징점이 거리상으로 허용 거리 이상인 것을 추출하는 단계, (g-2) 과거 이미지를 기준으로 정합된 현재 이미지의 영상특징점이 허용 거리 이상인 것을 추출하는 단계, 및 (g-3) 상기 (g-1) 단계 및 상기 (g-2) 단계에서 추출된 영상특징점들을 합하는 단계를 포함한다.
이를 상세히 설명하면, 단계 (g-1)에서는 현재 이미지를 기준으로 정합된 과거 이미지의 영상특징점이, 허용 거리인 이미지의 짧은 변의 길이 × 0.01 반경에 포함되는 경우 같은 점(변화가 없는 점)으로 간주하여 필터링을 실시하여 제거하고, 이미지의 짧은 변의 길이 × 0.01 반경 이상인 영상특징점들을 추출한다.
또한, 단계 (g-2)에서는 과거 이미지를 기준으로 정합된 현재 이미지의 영상특징점이, 이미지의 짧은 변의 길이 × 0.01 반경에 포함되는 경우 같은 점(변화가 없는 점)으로 간주하여 필터링을 실시하여 제거하고, 이미지의 짧은 변의 길이 × 0.01 반경 이상인 영상특징점들을 추출한다.
상기 단계 (g-3)에서는, 상기 (g-1) 단계 및 상기 (g-2) 단계에서 추출된 영상특징점들을 합한다.
상기와 같이 현재 이미지를 기준으로 정합된 과거 이미지의 영상특징점들을 필터링하고, 또한 과거 이미지를 기준으로 정합된 현재 이미지의 영상특징점들을 필터링하는 이유는, 영상특징점들의 개수와 위치가 변화로 인하여 두 이미지 간에 상이할 수도 있기 때문이다.
본 발명의 일 실시예에서 상기 허용 거리는 이미지의 짧은 변의 길이 × 0.01이지만, 본 발명의 일 실시예는 이에 한정되지 않는다.
상기와 같이 1차 필터링이 완료된 변화 지점이 표시된 결과가 도 4c에 도시된다.
한편, 단계 S114는, (h-1) 상기 단계 S112에서 필터링된 영상특징점들을 허용 거리 단위로 팽창시켜 영상특징점들 사이의 공간을 연결하는 단계, (h-2) 허용 거리 단위로 상기 연결된 영상특징점들 사이의 공간을 채워 상기 영상특징점들을 군집화하여 군집을 형성하는 단계, 및 (h-3) 상기 군집의 면적을 계산하여 허용 면적 이상의 군집을 추출하는 단계를 포함한다.
상기 허용 면적은 이미지의 면적 × 0.01일 수 있으나, 본 발명의 일 실시예는 이에 한정되지 않는다.
즉, 단계 S114에서는, 1차 필터링의 결과(변화가 있는 지점)의 군집화를 통하여 군집의 면적을 계산한 후 노이즈를 제거하기 위한 목적으로 면적이 허용 면적인 이미지 면적 × 0.01 이하인 것은 노이즈로 간주하여 필터링하여 제거하고, 허용 면적 이상의 군집들만을 추출한다.
상기와 같이 2차 필터링이 완료된 변화 지점 군집화 결과가 도 4d에 도시된다.
단계 S116에서, 제어부(500)는 상기 군집들 각각을 포함하는 최소한의 사각형 영역을 계산하고, 상기 사각형 영역의 꼭지점 좌표를 연결하여 사각형 테두리를 형성하여 현재 이미지에 중첩시킨다.
도 4e에 최종적으로 변화 지점이 표시된 결과 이미지가 도시된다.
한편, 도 5는 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치의 블록도이다.
도 5를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치는, 과거 시점의 안전관리대상의 2차원 이미지인 과거 이미지와 현재 시점의 상기 안전관리대상의 2차원 이미지인 현재 이미지를 획득하고 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 동작, 상기 특징기술자들을 비교하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들을 정합시키는 동작, 정합된 영상특징점에 기반하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 간의 좌표 변환을 실시하는 동작, 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 실제 공간과 이미지 크기를 일치시키기 위하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 중 한 이미지의 이미지 영역을 추출하고 추출된 이미지 영역을 기준으로 나머지 이미지의 크기를 변환하는 동작, 상기 이미지 크기가 일치된 이미지들의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 동작, 및 상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 동작을 수행하는 제어부(500), 이미지 및 데이터를 저장하기 위한 저장부(502), 및 변화 영역이 표시된 결과 이미지를 표시하기 위한 표시부(504)를 포함한다.
도 5에 도시된 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치의 동작은, 본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법을 설명할 때 설명하였으므로, 이에 대한 동작 설명은 생략하기로 한다.
본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치에 의하면 카메라, 캠코더 등을 통해서 주기적으로 취득된 안전관리대상의 이미지를 분석하여 변화를 신속하고 정확하게 자동 탐지할 수 있어, 건설관리자가 현장에서 체크리스트 항목을 모두 점검하는 업무의 불편함을 개선할 수 있고, 육안으로 탐지하지 못하는 작은 변화를 탐지할 수 있어 공사현장의 안전관리업무를 크게 개선할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 의한 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치는, 건설 현장의 안전관리대상의 형상 관리, 공사 진척도 관리 등에 적용될 수 있을 뿐만 아니라, 방범 등 변화 탐지를 요구하는 다양한 분야에 적용될 수 있다.
이상 본 발명을 구체적인 실시예를 통하여 상세하게 설명하였으나, 이는 본 발명을 구체적으로 설명하기 위한 것으로, 본 발명은 이에 한정되지 않으며, 본 발명의 기술적 사상 내에서 당 분야의 통상의 지식을 가진 자에 의해 그 변형이나 개량이 가능함은 명백하다고 할 것이다.
본 발명의 단순한 변형 내지 변경은 모두 본 발명의 영역에 속하는 것으로, 본 발명의 구체적인 보호 범위는 첨부된 청구범위에 의하여 명확해질 것이다.
500 : 제어부 502 : 저장부
504 : 표시부

Claims (14)

  1. (a) 과거 시점의 안전관리대상의 2차원 이미지인 과거 이미지와 현재 시점의 상기 안전관리대상의 2차원 이미지인 현재 이미지를 획득하고 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 단계;
    (b) 상기 특징기술자들을 비교하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들을 정합시키는 단계;
    (c) 정합된 영상특징점에 기반하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 간의 좌표 변환을 실시하는 단계;
    (d) 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 실제 공간과 이미지 크기를 일치시키기 위하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 중 한 이미지의 이미지 영역을 추출하고 추출된 이미지 영역을 기준으로 나머지 이미지의 크기를 변환하는 단계;
    (e) 상기 이미지 크기가 일치된 이미지들의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 단계; 및
    (f) 상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 단계를 포함하고,
    상기 단계 (f)는,
    (f-1) 영상특징점들을 영상특징점들 간의 거리에 기반하여 필터링하는 단계; 및
    (f-2) 상기 필터링된 영상특징점들을 군집화하고 군집의 면적에 기반하여 영상특징점들을 필터링하는 단계를 포함하며,
    상기 단계 (f-1)은,
    (g-1) 현재 이미지를 기준으로 정합된 과거 이미지의 영상특징점이 거리상으로 허용 거리 이상인 것을 추출하는 단계;
    (g-2) 과거 이미지를 기준으로 정합된 현재 이미지의 영상특징점이 허용 거리 이상인 것을 추출하는 단계; 및
    (g-3) 상기 (g-1) 단계 및 상기 (g-2) 단계에서 추출된 영상특징점들을 합하는 단계를 포함하고,
    상기 단계 (f-2)는,
    (h-1) 상기 단계 (f-1)에서 필터링된 영상특징점들을 허용 거리 단위로 팽창시켜 영상특징점들 사이의 공간을 연결하는 단계;
    (h-2) 허용 거리 단위로 상기 연결된 영상특징점들 사이의 공간을 채워 상기 영상특징점들을 군집화하여 군집을 형성하는 단계; 및
    (h-3) 상기 군집의 면적을 계산하여 허용 면적 이상의 군집을 추출하는 단계를 포함하는, 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법.
  2. 삭제
  3. 삭제
  4. (a) 과거 시점의 안전관리대상의 2차원 이미지인 과거 이미지와 현재 시점의 상기 안전관리대상의 2차원 이미지인 현재 이미지를 획득하고 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 단계;
    (b) 상기 특징기술자들을 비교하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들을 정합시키는 단계;
    (c) 정합된 영상특징점에 기반하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 간의 좌표 변환을 실시하는 단계;
    (d) 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 실제 공간과 이미지 크기를 일치시키기 위하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 중 한 이미지의 이미지 영역을 추출하고 추출된 이미지 영역을 기준으로 나머지 이미지의 크기를 변환하는 단계;
    (e) 상기 이미지 크기가 일치된 이미지들의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 단계; 및
    (f) 상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 단계를 포함하고,
    상기 단계 (f)는,
    (f-1) 영상특징점들을 영상특징점들 간의 거리에 기반하여 필터링하는 단계; 및
    (f-2) 상기 필터링된 영상특징점들을 군집화하고 군집의 면적에 기반하여 영상특징점들을 필터링하는 단계를 포함하며,
    상기 단계 (f-1)은,
    (g-1) 현재 이미지를 기준으로 정합된 과거 이미지의 영상특징점이 거리상으로 허용 거리 이상인 것을 추출하는 단계;
    (g-2) 과거 이미지를 기준으로 정합된 현재 이미지의 영상특징점이 허용 거리 이상인 것을 추출하는 단계; 및
    (g-3) 상기 (g-1) 단계 및 상기 (g-2) 단계에서 추출된 영상특징점들을 합하는 단계를 포함하고,
    상기 허용 거리는, 이미지의 짧은 변의 길이 × 0.01인, 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법.
  5. 삭제
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 허용 면적은 이미지의 면적 × 0.01인, 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법.
  7. 청구항 1에 있어서,
    상기 군집들 각각을 포함하는 최소한의 사각형 영역을 계산하는 단계; 및
    상기 사각형 영역의 꼭지점 좌표를 연결하여 사각형 테두리를 형성하고 현재의 이미지에 중첩시키는 단계를 더 포함하는, 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법.
  8. 과거 시점의 안전관리대상의 2차원 이미지인 과거 이미지와 현재 시점의 상기 안전관리대상의 2차원 이미지인 현재 이미지를 획득하고 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 동작, 상기 특징기술자들을 비교하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들을 정합시키는 동작, 정합된 영상특징점에 기반하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 간의 좌표 변환을 실시하는 동작, 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 실제 공간과 이미지 크기를 일치시키기 위하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 중 한 이미지의 이미지 영역을 추출하고 추출된 이미지 영역을 기준으로 나머지 이미지의 크기를 변환하는 동작, 상기 이미지 크기가 일치된 이미지들의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 동작, 및 상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 동작을 수행하는, 제어부; 및
    이미지 및 데이터를 저장하기 위한 저장부를 포함하고,
    상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 동작은,
    (f-1) 영상특징점들을 영상특징점들 간의 거리에 기반하여 필터링하는 동작; 및
    (f-2) 상기 필터링된 영상특징점들을 군집화하고 군집의 면적에 기반하여 영상특징점들을 필터링하는 동작을 포함하며,
    상기 동작 (f-1)은,
    (g-1) 현재 이미지를 기준으로 정합된 과거 이미지의 영상특징점이 거리상으로 허용 거리 이상인 것을 추출하는 동작;
    (g-2) 과거 이미지를 기준으로 정합된 현재 이미지의 영상특징점이 허용 거리 이상인 것을 추출하는 동작; 및
    (g-3) 상기 (g-1) 동작 및 상기 (g-2) 동작에서 추출된 영상특징점들을 합하는 동작을 포함하고,
    상기 동작 (f-2)는,
    (h-1) 상기 동작 (f-1)에서 필터링된 영상특징점들을 허용 거리 단위로 팽창시켜 영상특징점들 사이의 공간을 연결하는 동작;
    (h-2) 허용 거리 단위로 상기 연결된 영상특징점들 사이의 공간을 채워 상기 영상특징점들을 군집화하여 군집을 형성하는 동작; 및
    (h-3) 상기 군집의 면적을 계산하여 허용 면적 이상의 군집을 추출하는 동작을 포함하는, 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치.
  9. 삭제
  10. 삭제
  11. 과거 시점의 안전관리대상의 2차원 이미지인 과거 이미지와 현재 시점의 상기 안전관리대상의 2차원 이미지인 현재 이미지를 획득하고 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 동작, 상기 특징기술자들을 비교하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 영상특징점들을 정합시키는 동작, 정합된 영상특징점에 기반하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 간의 좌표 변환을 실시하는 동작, 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지의 실제 공간과 이미지 크기를 일치시키기 위하여 상기 과거 이미지와 상기 현재 이미지 중 한 이미지의 이미지 영역을 추출하고 추출된 이미지 영역을 기준으로 나머지 이미지의 크기를 변환하는 동작, 상기 이미지 크기가 일치된 이미지들의 영상특징점들 및 특징기술자들을 생성하는 동작, 및 상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 동작을 수행하는, 제어부; 및
    이미지 및 데이터를 저장하기 위한 저장부를 포함하고,
    상기 생성된 영상특징점들을 필터링하여 변화가 일어난 영역을 탐지하는 동작은,
    (f-1) 영상특징점들을 영상특징점들 간의 거리에 기반하여 필터링하는 동작; 및
    (f-2) 상기 필터링된 영상특징점들을 군집화하고 군집의 면적에 기반하여 영상특징점들을 필터링하는 동작을 포함하며,
    상기 동작 (f-1)은,
    (g-1) 현재 이미지를 기준으로 정합된 과거 이미지의 영상특징점이 거리상으로 허용 거리 이상인 것을 추출하는 동작;
    (g-2) 과거 이미지를 기준으로 정합된 현재 이미지의 영상특징점이 허용 거리 이상인 것을 추출하는 동작; 및
    (g-3) 상기 (g-1) 동작 및 상기 (g-2) 동작에서 추출된 영상특징점들을 합하는 동작을 포함하고,
    상기 허용 거리는, 이미지의 짧은 변의 길이 × 0.01인, 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치.
  12. 삭제
  13. 청구항 8에 있어서,
    상기 허용 면적은 이미지의 면적 × 0.01인, 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치.
  14. 청구항 8에 있어서,
    상기 제어부는,
    상기 군집들 각각을 포함하는 최소한의 사각형 영역을 계산하는 동작; 및
    상기 사각형 영역의 꼭지점 좌표를 연결하여 사각형 테두리를 형성하고 현재의 이미지에 중첩시키는 동작을 더 수행하는, 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 장치.
KR1020160114077A 2016-09-05 2016-09-05 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치 KR101803018B1 (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160114077A KR101803018B1 (ko) 2016-09-05 2016-09-05 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020160114077A KR101803018B1 (ko) 2016-09-05 2016-09-05 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR101803018B1 true KR101803018B1 (ko) 2017-11-30

Family

ID=60812602

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020160114077A KR101803018B1 (ko) 2016-09-05 2016-09-05 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR101803018B1 (ko)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3196033B2 (ja) 1991-05-15 2001-08-06 コニカ株式会社 骨部放射線画像の関心領域検出装置及び画像処理装置
JP2011233060A (ja) * 2010-04-30 2011-11-17 Seiko Epson Corp 物体認識装置、物体認識方法、及びコンピュータプログラム
JP2012033022A (ja) * 2010-07-30 2012-02-16 Panasonic Corp 空間における変化領域検出装置及び方法
JP2012207948A (ja) * 2011-03-29 2012-10-25 Hitachi Ltd 設備異常経時変化判定装置、設備異常変化判定方法、およびプログラム
JP2016066270A (ja) * 2014-09-25 2016-04-28 Kddi株式会社 作業類似度算出方法、装置およびプログラム
JP2016110210A (ja) 2014-12-02 2016-06-20 株式会社日立製作所 変化検出装置、変化検出方法、および、変化検出プログラム

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3196033B2 (ja) 1991-05-15 2001-08-06 コニカ株式会社 骨部放射線画像の関心領域検出装置及び画像処理装置
JP2011233060A (ja) * 2010-04-30 2011-11-17 Seiko Epson Corp 物体認識装置、物体認識方法、及びコンピュータプログラム
JP2012033022A (ja) * 2010-07-30 2012-02-16 Panasonic Corp 空間における変化領域検出装置及び方法
JP2012207948A (ja) * 2011-03-29 2012-10-25 Hitachi Ltd 設備異常経時変化判定装置、設備異常変化判定方法、およびプログラム
JP2016066270A (ja) * 2014-09-25 2016-04-28 Kddi株式会社 作業類似度算出方法、装置およびプログラム
JP2016110210A (ja) 2014-12-02 2016-06-20 株式会社日立製作所 変化検出装置、変化検出方法、および、変化検出プログラム

Similar Documents

Publication Publication Date Title
EP2476996B1 (en) Parallax calculation method and parallax calculation device
WO2016199244A1 (ja) 物体認識装置及び物体認識システム
TWI521448B (zh) Vehicle identification system and method
JP2017520050A5 (ko)
US20190259165A1 (en) Unattended object monitoring apparatus, unattended object monitoring system provided with same, and unattended object monitoring method
JP6044522B2 (ja) 緩徐変化検出システム
US10691947B2 (en) Monitoring device
EP2779024A1 (en) Intersection recognizing apparatus and computer-readable storage medium
KR101007409B1 (ko) 영상 융합 처리 장치 및 방법
JP2020515974A (ja) 歩行者追跡の方法および電子デバイス
JP2010117800A (ja) 駐車場監視装置及び方法
KR101978602B1 (ko) 아날로그 계기판의 계기침 인식 시스템 및 그 방법
CN113283408A (zh) 基于监控视频的社交距离监测方法、装置、设备和介质
CN110673607B (zh) 动态场景下的特征点提取方法、装置、及终端设备
JP2008035301A (ja) 移動体追跡装置
US20190313082A1 (en) Apparatus and method for measuring position of stereo camera
EP3048558A1 (en) Object detecting method and object detecting apparatus
CN111144404A (zh) 遗留物体检测方法、装置、系统、计算机设备和存储介质
KR101579275B1 (ko) 위험객체 위치추적을 통한 실시간 모니터링을 이용한 방범보안 시스템
KR101803018B1 (ko) 이미지에 기반한 형상 변화 탐지 방법 및 장치
KR20130091918A (ko) 오브젝트 인식 장치 및 방법
JP2006041939A (ja) 監視装置及び監視プログラム
JP2007200364A (ja) ステレオキャリブレーション装置とそれを用いたステレオ画像監視装置
JP6831396B2 (ja) 映像監視装置
JP2012248004A (ja) 画像処理装置、画像認識装置及び方法

Legal Events

Date Code Title Description
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant