KR101877232B1 - Image tracking system based on image similarity and tracking point variation and method for determining tracking stability thereof - Google Patents

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KR101877232B1
KR101877232B1 KR1020170066359A KR20170066359A KR101877232B1 KR 101877232 B1 KR101877232 B1 KR 101877232B1 KR 1020170066359 A KR1020170066359 A KR 1020170066359A KR 20170066359 A KR20170066359 A KR 20170066359A KR 101877232 B1 KR101877232 B1 KR 101877232B1
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우영권
이찬용
김대연
임재완
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국방과학연구소
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Abstract

The present invention relates to an image tracker system and a tacking stability determining method thereof, capable of determining whether a tracking state is stable by using image similarity and a tracking point variation. The image tracker system includes an image sensor for sensing a tracking image; and an image tracking unit for buffering the intervention of an operator by determining the tracking stability for a target at which the operator aims by deriving similarity information and the tracking point variation from the tracking image sensed in the image sensor if the target aiming of the operator is attempted in an operation/induction control action situation of a platform.

Description

영상 유사도 및 추적 지점 변화량 기반의 영상 추적기 시스템 및 그의 추적 안정도 판별 방법{IMAGE TRACKING SYSTEM BASED ON IMAGE SIMILARITY AND TRACKING POINT VARIATION AND METHOD FOR DETERMINING TRACKING STABILITY THEREOF} TECHNICAL FIELD The present invention relates to a video tracker system based on image similarity and tracking point variation, and a method of determining tracking stability of the same.

본 발명은 영상 유사도와 추적 지점 변화량을 이용하여 추적 상태의 안정 여부를 판별할 수 있는 영상 추적기 시스템 및 그의 추적 안정도 판별 방법에 관한 것이다.  The present invention relates to a video tracker system capable of determining whether a tracking state is stable by using a degree of similarity of images and a variation amount of a tracking point, and a tracking stability determination method thereof.

일반적으로 플랫폼 운용 시스템에는 이미지 센서에 의해 획득된 영상정보를 이용하여 표적을 추적 및 탐지하는 전자광학추적기(EOTS)인 영상 추적기가 탑재되어 있다. 상기 영상 추적기는 함정, 전차 및 헬리콥터 등의 항공기에서 관측시스템이 진동과 같은 외란이 존재하는 상황에서도 이동하는 목표물을 자동적으로 추적하면서 관측자에게 목표물에 대한 안정된 시선(Line of sight)을 제공하고 표적의 위치, 속도, 각속도 등의 표적정보를 사격 통제 시스템에 제공하는 장치이다.In general, the platform operating system is equipped with a video tracker, which is an electronic optical tracker (EOTS) that tracks and detects the target using image information obtained by the image sensor. The image tracker automatically tracks the moving target even in the presence of disturbance such as vibration in an aircraft such as a ship, a train, and a helicopter, and provides the observer with a stable line of sight to the target, Position, speed, angular velocity, etc. to the fire control system.

이러한 영상 추적기는 통상 영상 센서와 영상 추적부,구동부로 구성될 수 있는데, 상기 구동부는 영상 추적부에서 계산된 표적의 위치값을 기준으로 추적이 일어나도록 하는 기계적인 모든 장치와 전자적 제어장치로 구성된다. 따라서, 비교적 이상적으로 모델링되고 계산되는 전자부뿐만 아니라 비선형적 효과를 포함하는 기계적 장치를 동시에 제어해야 하는 어려움을 동반하게 되며, 영상 추적기의 이동시에 발생되는 기계적인 진동에 의한 외란과 영상처리에 따른 시간지연 등이 전체 영상 추적기의 성능에 크게 영향을 주게 된다.Such a video tracker may be generally constituted by an image sensor, a video tracker, and a driving unit. The driving unit includes all mechanical devices and an electronic control device for tracking the position of the target calculated by the video tracker do. Therefore, it is accompanied with the difficulty of simultaneously controlling the mechanical parts including the non-linear effect as well as the electron parts which are modeled and calculated relatively ideally, and the disturbance due to the mechanical vibration generated during the movement of the image tracker and the image processing Time delay greatly affect the performance of the entire image tracker.

상기와 같이 구성된 영상 추적기에서 실제로 운영자에게 직접적으로 인지되는 추적 영상은 동작원리상 시간 지연을 가지게 되며, 시간지연 특성은 전체 플랫폼 운용 시스템의 성능에 영향을 준다. 특히 영상 추적기를 이용한 영상 추적 방법을 통해 플랫폼의 운용/유도를 제어하는 경우, 영상 추적기의 추적 안정도는 플랫폼 운용 시스템의 성능에 영향을 주는 핵심이다. In the image tracker constructed as described above, the tracking image directly recognized by the operator has a time delay in terms of operation principle, and the time delay characteristic affects the performance of the entire platform operating system. Especially, the tracking stability of the video tracker is a key factor affecting the performance of the platform operation system when controlling the operation / induction of the platform through the image tracking method using the video tracker.

상기와 같은 문제점 때문에 종래에는 플랫폼의 운용/유도 기능을 동작하기 전에, 영상 추적기가 모델링한 정보를 바탕으로 주어진 상황에 추적 가능 기준치를 확보할 수 있는지 여부를 확인하여 영상 추적기의 추적 안정도를 판별하는 방법만 수행할 뿐, 플랫폼의 운용/유도를 제어하기 전에 영상 추적기의 추적 안정도를 판별하는 방법은 사용하거나 제시된 바가 없는 상황이다. Due to the above-described problems, prior to operating the operation / guidance function of the platform, it is determined whether or not the traceable reference value can be secured in a given situation based on the information modeled by the image tracker to discriminate the tracking stability of the image tracker The method of determining the tracking stability of the video tracker before controlling the operation / induction of the platform is used or not presented.

플랫폼 운용/유도 제어가 이루어지고 있는 특정 시점에서 영상 추적을 동작시키거나, 표적을 갱신 시 실패 가능성에 대응하거나 완충할 수 있는 방안은 마련되어 있지 않다. 특히, 종래에는 플렛폼 운용의 표적 탐색단계에서 운용자의 표적 조준 시도(명령)가 발생하면 영상 완충 저장을 수행하여 통신 또는 시스템 지연을 보상한 후 추적 동작을 수행한다. There is no way to operate the image tracking at a specific point in time when the platform operation / guidance control is being performed, or to counteract or buffer the possibility of failure in updating the target. Particularly, conventionally, when a target aiming attempt (command) of an operator occurs in the target searching step of the platform operation, the image buffering storage is performed to compensate the communication or system delay and perform the tracking operation.

그런데, 종래에는 불안정한 운용자의 표적 조준 개입으로 인하여 오히려 추적 망실이 발생하거나 플랫폼 운용을 제어하기 위한 추적 결과에 불량이 발생하는 등의 문제가 발생할 수 있다. However, conventionally, due to the target-aiming intervention of an unstable operator, a tracking error may be generated or a tracking result for controlling the platform operation may be defective.

본 발명의 일 목적은 플랫폼의 운용/유도 제어 동작 상황에서 운용자 개입 시 영상 추적기 시스템의 추적 안정도를 판별할 수 있는 영상 추적기 시스템 및 그의 추적 안정도 판별 방법을 제공하는데 있다.An object of the present invention is to provide a video tracker system and a tracking stability determination method thereof that can determine the tracking stability of a video tracker system in an operator intervention in an operation / induction control operation state of a platform.

본 발명의 다른 목적은 영상 유사도와 추적 지점 변화량을 이용하여 추적 안정도를 판별하여 불안정한 운용자의 개입 명령을 제거함으로써 플랫폼의 운용/유도 제어 동작을 안정적으로 유지할 수 있는 영상 추적기 시스템 및 그의 추적 안정도 판별 방법을 제공하는데 있다.Another object of the present invention is to provide a video tracker system capable of stably maintaining the operation / induction control operation of the platform by discriminating the tracking stability using the image similarity degree and the tracking point variation amount and eliminating the instability command of the unstable operator, .

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 플랫폼의 운용/유도를 제어하는 영상 추적기 시스템은, 추적 영상을 감지하는 영상 센서; 및 플랫폼의 운용/유도 제어 동작 상황에서 운용자의 표적 조준이 시도되면, 사이 영상 센서에서 감지된 추적 영상으로부터 유사도 정보와 추적 지점의 변화량을 도출하여 운용자가 조준한 표적에 대하여 추적 안정도를 판별함으로써 운용자 개입을 완충하는 영상 추적부;를 포함할 수 있다. According to an aspect of the present invention, there is provided a video tracker system for controlling operation / induction of a platform according to an embodiment of the present invention includes an image sensor for detecting a tracked image; When the operator's target aiming is attempted in the operation / induction control operation situation of the platform, the degree of similarity information and the change point of the tracking point are derived from the tracking image detected by the interim sensor and the tracking stability is determined for the target aimed by the operator, And a video tracking unit for buffering the video signal.

본 발명의 실시예에 따라 상기 추적 안정도는 표적의 추적 가능 여부를 나타내는 것을 특징으로 한다. According to an embodiment of the present invention, the tracking stability indicates whether the target can be tracked.

본 발명의 실시예에 따라 상기 영상 추적부는 시스템에서 지연이 발생하는 경우에는 완충용 지연 영상을 이용하여 추적 안정도를 판별하고, 지연이 발생하지 않는 경우에는 일정 영상을 버퍼링하여 추적 안정도를 판별할 수 있다. According to the embodiment of the present invention, when the delay occurs in the system, the image tracking unit determines the tracking stability using the buffering delay image, and if the delay does not occur, the image stabilization can be determined by buffering the predetermined image have.

본 발명의 실시예에 따라 상기 영상 추적부는, 일정한 주기로 감지되는 추적 영상로부터 추출된 기준 정보를 기 저장된 정보와 비교하여 영상 유사도 정보를 추출하고, 각 추적 영상마다 표적의 위치를 나타내는 추적 지점을 도출하며, 각 추적 영상에서 도출된 추적 지점을 이전 영상에서 도출된 추적 지점과 연결하여 벡터를 형성하고, 상기 형성된 벡터들간 벡터 차 크기합을 누적하여 추적 지점 변화량을 계산하여, 상기 추출된 영상 유사도 정보와 상기 계산된 추적 지점 변화량을 사전에 학습된 데이터 분포에 대응시켜 표적의 추적 안정도를 판별할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the image tracking unit extracts image similarity information by comparing reference information extracted from a tracking image sensed at a predetermined period with previously stored information, and derives a tracking point indicating a position of a target for each tracking image A vector is formed by connecting a tracking point derived from each of the tracking images to a tracking point derived from a previous image, and a tracking point variation is calculated by accumulating a sum of vector differences between the formed vectors, And a tracking stability of the target can be determined by associating the calculated tracking point variation with the previously learned data distribution.

본 발명의 실시예에 따라 상기 기준 정보는 영상의 컬러, 밝기 차이, 히스토그램의 분포를 포함할 수 있으며, 상기 영상 추적부는 상기 추출된 영상 유사도 정보가 소정 값이상 이더라도 상기 누적 계산된 추적 지점 변화량이 소정값 이상이면 추적 실패 가능성이 높은 것으로 판단하고 추적 동작을 수행하지 않는다. According to an embodiment of the present invention, the reference information may include a color, a brightness difference, and a distribution of histograms of an image, and the image-tracking unit may calculate the cumulative calculated tracking point variation amount even if the extracted image similarity information is a predetermined value or more It is determined that the possibility of tracking failure is high and the tracking operation is not performed.

상기와 같은 목적을 달성하기 위하여 본 발명의 실시예에 따른 플랫폼의 운용/유도를 제어하는 영상 추적기 시스템의 추적 안정도 판별 방법은, 영상 센서를 통해 주기적으로 추적 영상을 획득하는 단계; 플랫폼의 운용/유도 제어 동작 상황에서 운용자의 표적 조준이 시도되면 상기 영상 센서에서 획득된 추적 영상으로부터 유사도 정보를 계산하는 단계; 상기 영상 센서에서 획득된 각 추적 영상마다 표적의 위치를 나타내는 추적 지점을 도출하여 추적 지점의 변화량을 계산하는 단계; 및 상기 계산된 추적 영상의 유사도 정보 및 추적 지점의 변화량을 이용하여 추적 안정도를 판별하는 단계;를 포함할 수 있다. According to an aspect of the present invention, there is provided a tracking stability determination method of a video tracker system for controlling operation / induction of a platform according to an embodiment of the present invention includes: acquiring a tracking image periodically through an image sensor; Calculating similarity information from a tracking image obtained by the image sensor when an operator's target aiming is attempted in an operation / induction control operation state of the platform; Calculating a change amount of a tracking point by deriving a tracking point indicating a position of a target for each tracking image acquired by the image sensor; And determining the tracking stability using the calculated similarity information of the tracking image and the variation amount of the tracking point.

본 발명의 실시예에 따라 상기 추적 안정도를 판별하는 단계는 시스템에서 지연이 발생하는 경우에는 완충용 지연 영상을 이용하여 추적 안정도를 판별하고, 지연이 발생하지 않는 경우에는 일정 영상을 버퍼링하여 추적 안정도를 판별할 수 있다. In the step of determining the tracking stability according to an embodiment of the present invention, the tracking stability is determined using a buffering delay image when a delay occurs in the system, and when the delay does not occur, Can be determined.

본 발명의 실시예에 따라 상기 유사도 정보를 계산하는 단계는, 일정한 주기로 획득되는 표적 영상로부터 추출된 기준 정보를 기 저장된 정보와 비교하여 영상 유사도 정보를 추출하며, 상기 기준 정보는 영상의 컬러, 밝기 차이, 히스토그램의 분포를 포함할 수 있다. According to an exemplary embodiment of the present invention, the step of calculating the similarity information may include extracting image similarity information by comparing the reference information extracted from the target image acquired at a predetermined period with previously stored information, Differences, and distribution of histograms.

본 발명의 실시예에 따라 상기 추적 지점의 변화량을 계산하는 단계는, 각 추적 영상마다 표적의 위치를 나타내는 추적 지점을 도출하는 단계; 및 각 추적 영상에서 도출된 추적 지점을 이전 영상에서 도출된 추적 지점과 연결하여 벡터를 형성한 후 벡터들간 벡터 차 크기합을 누적하여 추적 지점 변화량을 계산하는 단계;를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the step of calculating the change amount of the tracking point may include: deriving a tracking point indicating a position of the target for each tracking image; And forming a vector by connecting a tracking point derived from each tracking image with a tracking point derived from a previous image, and then calculating a tracking point variation by accumulating a sum of vector differences between the vectors.

본 발명의 실시예에 따라 상기 추적 안정도를 판별하는 단계는, 상기 계산된 영상 유사도 정보와 상기 계산된 추적 지점 변화량을 사전에 학습된 데이터 분포에 대응시켜 표적의 추적 안정도를 판별하며, 상기 추출된 영상 유사도 정보가 소정 값이상 이더라도 상기 누적 계산된 추적 지점 변화량이 소정값 이상이면 추적 실패 가능성이 높은 것으로 판단할 수 있다.The step of discriminating the tracking stability according to an embodiment of the present invention may include determining the tracking stability of the target by associating the calculated image similarity degree information and the calculated tracking point variation with a previously learned data distribution, Even if the image similarity degree information is equal to or greater than a predetermined value, it can be determined that the possibility of tracking failure is high if the cumulative calculated tracking point variation amount is equal to or greater than a predetermined value.

상기와 같은 실시예에 따라 본 발명은 플랫폼 운용 시스템의 플랫폼 운용/유도 제어 동작 상황에서 운용자 개입 시에도 영상 유사도 정보와 추적 지점 기하 해석 방법을 이용하여 플랫폼 운용 시스템인 영상 추적기 시스템의 추적 안정도를 판별할 수 있다. 이로 인하여 본 발명은 운용자에 의해 표적 조준 명령 시 추적 불안으로 인하여 표적 망실 상황을 대비할 수 있고, 플랫폼 운용/유도 제어에 필요한 영상 추적기의 정보들을 정량 및 수치화하여 표현할 수 있어, 상기 정량 및 수치화된 정보의 기준에 따라 추적 안정도를 판별함에 의해 불안한 운용자 개입 명령을 제거활 수 있어 영상 추적기 시스템의 성능을 향상시킬 수 있고, 나아가 플랫폼 운용/유도 제어 동작을 안정적으로 유지하여 정밀한 플랫폼 운용/유도 제어 성능을 높일 수 있는 효과가 있다. According to the present invention, the tracking stability of the video tracker system, which is a platform operating system, is determined by using the image similarity information and the tracking point geometry analysis method even during the operator intervention in the platform operation / inductive control operation state of the platform operation system can do. Therefore, the present invention can prepare the target loss situation due to the tracking anxiety in the target aiming instruction by the operator, quantify and quantify the information of the image tracker necessary for the platform operation / guidance control, The performance of the video tracker system can be improved and the platform operation / induction control operation can be stably maintained, thereby achieving accurate platform operation / inductive control performance. There is an effect that can be increased.

도 1은 영상 표적기의 영상 유사도 측정 방법을 나타낸 개념도.
도 2는 영상 유사도 정보의 양에 대한 예시도.
도 3은 본 발명의 실시예에 따라 각 영상 프레임에서 도출된 추적 지점간 벡터 이동을 나타낸 그래프.
도 4는 도 3에서 도출된 벡터를 이용한 추적 지점 패턴의 일 예.
도 5은 본 발명의 실시예에 따른 탐색기 추적시스템에서 추적 지점의 변화량에 근거하여 추적 실패/성공을 판단하는 순서도.
도 6은 영상 유사도는 높지만 주변에 유사 패턴이 반복되는 영상의 일 예.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 영상 추적기 시스템에서 영상 유사도 및 추적 지점 변화량에 근고하여 추적 안정도를 판별하는 순서도.
도 8은 본 발명에서 계산된 영상 유사도와 추적 지점의 이동량에 따라 추적 동작 여부를 판별하는 논리의 예를 나타낸 도면.
1 is a conceptual diagram illustrating a method of measuring image similarity of an image target.
FIG. 2 is an exemplary view of the amount of image similarity information; FIG.
FIG. 3 is a graph illustrating vector motion between tracking points derived from each image frame according to an embodiment of the present invention. FIG.
4 is an example of a tracking point pattern using the vector derived from FIG.
5 is a flow chart for determining a tracking failure / success based on a change amount of a tracking point in an explorer tracking system according to an embodiment of the present invention.
6 is an example of an image in which the similarity degree is high but the similar pattern is repeated around.
FIG. 7 is a flow chart for determining tracking stability based on image similarity and tracking point variation in a video tracker system according to an embodiment of the present invention; FIG.
8 is a diagram illustrating an example of logic for determining whether or not a tracking operation is performed according to the calculated image similarity and movement amount of a tracking point in the present invention.

이하 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 설명한다.DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings.

이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 "모듈" 및 "부"는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. The suffix "module" and " part "for the components used in the following description are given or mixed in consideration of ease of specification, and do not have their own meaning or role.

본 명세서에서 제1, 제2 등과 같이 서수를 포함하는 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 상기 구성요소들은 상기 용어들에 의해 한정되지는 않는다. 상기 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. 이에 더하여 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. Although the terms including ordinals such as first, second, etc. in this specification can be used to describe various elements, the elements are not limited by the terms. The terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another. In addition, the singular forms "a," "an," and "the" include plural referents unless the context clearly dictates otherwise.

본 명세서에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.Whenever a component is referred to as "including" an element herein, it is to be understood that it may include other elements, unless the context otherwise requires.

또한, 본 명세서에 개시된 실시 예를 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 명세서에 개시된 실시 예의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. 또한, 첨부된 도면은 본 명세서에 개시된 실시 예를 쉽게 이해할 수 있도록 하기 위한 것일 뿐, 첨부된 도면에 의해 본 명세서에 개시된 기술적 사상이 제한되지 않으며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. In the following description of the embodiments of the present invention, a detailed description of related arts will be omitted when it is determined that the gist of the embodiments disclosed herein may be blurred. It is to be understood that both the foregoing general description and the following detailed description are exemplary and explanatory and are intended to provide further explanation of the invention as claimed. , ≪ / RTI > equivalents, and alternatives.

본 발명은 플랫폼 운용/유도 제어 동작 상황에서 운용자 개입 시 영상 유사도 정보와 추적 지점 기하 해석 방법을 이용하여 플랫폼 운용 시스템, 더 상세하게는 영상 추적기 시스템의 추적 안정도를 판별하는 방안을 제안한다. The present invention proposes a method for determining the tracking stability of a platform operating system, and more particularly, a video tracker system, by using image similarity information and tracking point geometry analysis method during operator intervention in a platform operation / guidance control operation situation.

이를 위하여 본 발명은 영상의 참조 모델과 대상 모델을 비교하여 영상의 유사도를 판별하는 방법을 활용할 수 있다. 상기 영상의 유사도는 영상의 참조 모델과 대상 모델을 비교하여 판별할 수 있으며, 영상의 컬러, 밝기 차이, 히스토그램의 분포 등과 같은 다양한 특징을 기준 정보로 포함할 수 있다. To this end, the present invention can utilize a method of determining the degree of similarity of images by comparing the reference model of the image with the target model. The degree of similarity of the image can be determined by comparing the reference model of the image with the object model, and various characteristics such as the color, brightness difference, histogram distribution, etc. of the image can be included as reference information.

본 발명에 따른 영상 추적기는 표적 영상을 감지(또는 촬영)하는 영상 센서와 상기 영상 센서에서 감지된 표적 영상을 분석하여 표적의 위치를 추적하고, 플랫폼의 운용/유도 제어 동작 상황에서 운용자 개입 시 영상 추적기의 추적 안정도를 판별하는 영상 추적부 및 상기 영상 추적부의 추적 및 판별 결과에 근거하여 추적이 일어나도록 기계적 및 전자적 제어장치를 구동하는 구동부를 포함할 수 있다. The image tracker according to the present invention includes an image sensor for sensing (or photographing) a target image, a target image tracked by analyzing the target image detected by the image sensor, And a driving unit for driving the mechanical and electronic control devices so that the tracking is performed based on the tracking and discrimination results of the image tracking unit.

상기 구동부는 영상센서를 지지하는 기구부와 상기 기구부를 움직이는 서보 제어부로 구성될 수 있다. 그리고 서보 제어부는 다시 모터 및 서보 증폭기와 안정화를 위한 자이로스코프, 그리고 이들을 결합시켜주는 하드웨어와 소프트웨어를 포함할 수 있다. The driving unit may include a mechanism unit for supporting the image sensor and a servo control unit for moving the mechanism unit. The servo control unit may further include a motor and a servo amplifier, a gyroscope for stabilization, and hardware and software that combine them.

도 1은 영상 표적기의 영상 유사도 측정 방법을 나타낸 개념도이고, 도 2는 영상 유사도 정보의 양에 대한 예시도이다. FIG. 1 is a conceptual diagram illustrating a method of measuring image similarity of an image target unit, and FIG. 2 is an example of an amount of image similarity information.

도 1에 도시된 바와같이, 영상 추적기는 참조 모델 (Reference Model)(입력 영상)로부터 추출된 기준정보(e.g., 컬러, 밝기 차이, 히스토그램의 분포)를 대상 모델(Object Model)과 비교하여 추적 지점을 결정하고, 영상 추적의 중심 또는 표적 박스의 위치를 추적의 결과로 표시한다. 이때, 운용자는 추적 결과가 예측한 대상에 위치할 경우에는 정상적으로 추적이 이루어지는 것으로 판단하고, 예측한 대상이 아닌 다른 곳에 위치할 경우 추적 실패로 판단한다. As shown in FIG. 1, the image tracker compares reference information (eg, color, brightness difference, histogram distribution) extracted from a reference model (input image) with an object model, And marks the center of the image tracking or the position of the target box as a result of the tracking. At this time, the operator judges that the tracking is normally performed when the tracking result is located in the predicted object, and determines that the tracking is failed if the tracking result is located at a place other than the predicted object.

일반적으로 영상 추적기의 성능은 영상 유사도 정보의 양에 따라 분류될 수 있다. 예를들어 도 2에 도시된 바와같이, 영상 유사도 정보가 많아 영상 정보의 유사도가 높은 경우(맑은 날씨)에는 추적이 잘 되는 것으로 분류할 수 있고, 반면에 영상 유사도 정보가 적어 영상 정보의 유사도가 낮은 경우(흐린 날씨)에는 추적이 원활하지 않는 것으로 분류할 수 있다. 따라서, 표적 추적을 영상 정보의 유사도만을 이용할 경우에는 주변에 유사 클러터가 있거나 일정한 연속 패턴(유사 패턴)이 존재할 경우에는 표적 추적에 실패할 가능성이 있다. In general, the performance of a video tracker can be classified according to the amount of image similarity information. For example, as shown in FIG. 2, if the degree of similarity of image information is high (clear weather) due to a large number of image similarity information, it can be classified as being well tracked. On the other hand, In low cases (cloudy weather), it can be classified as non-traceable. Therefore, if the similarity of the image information is used only for the target tracking, there is a possibility that the target tracking may fail if there is a similar clutter around or a certain continuous pattern (similar pattern) exists.

상기와 같은 문제를 극복하기 위하여 본 발명은 영상 유사도와 함께 추적 지점에 대한 기하학적 분석을 이용하여 추적 안정도를 판별하는 방법을 제안한다. In order to overcome the above problems, the present invention proposes a method of determining the tracking stability by using the geometric analysis of the tracking points in addition to the image similarity.

본 발명에서 추적 지점에 대한 기하학적 분석은 추적 지점의 벡터량에 근거한다. 영상은 영상 센서에서 일정한 주기를 가지고 획득되는데 각 영상을 프레임이라고 부른다. 영상 표적기의 영상 추적부는 영상 센서에서 획득된 각 프레임마다 표적의 위치를 도출한다. 이때 도출된 표적 위치를 추적 지점이라고 정의를 하고, 상기 추적 지점의 벡터량은 여러 장으로 쌓인 영상에서 얻어진 시간순의 추적 지점에 대한 기하적인 분석을 통해 산출할 수 있다. In the present invention, the geometric analysis for the tracking point is based on the vector amount of the tracking point. The image is acquired with a certain period in the image sensor, and each image is called a frame. The image tracking unit of the image target machine derives the position of the target for each frame obtained from the image sensor. At this time, the derived target position is defined as a tracking point, and the vector amount of the tracking point can be calculated through a geometric analysis of the chronological tracking points obtained from images accumulated in a plurality of chapters.

도 3은 본 발명의 실시예에 따라 각 영상 프레임에서 도출된 추적 지점간 벡터 이동을 나타낸 그래프이고, 도 4는 도 3에서 형성된 벡터를 이용한 추적 지점 패턴을 나타낸다. FIG. 3 is a graph illustrating vector shifts between tracking points derived from each image frame according to an embodiment of the present invention, and FIG. 4 illustrates a tracking point pattern using the vector formed in FIG.

도 3에서 t프레임에서 표적의 위치를 도출한 결과 추적 지점(표적 위치(xt, yt)은, 각 프레임에서 도출된 추적 지점을 이전 프레임에서 도출된 추적 지점과 연결하여 벡터(V1, V2)로 정의할 수 있다. 상기 정의된 벡터(V1, V2)를 이용한 추적 지점 패턴은 도 4에 도시된 기하학적 수식들을 이용하여 계산할 수 있다.In FIG. 3, the target position (x t , y t ) obtained by deriving the position of the target in the t frame is obtained by connecting the tracking point derived from each frame to the tracking point derived from the previous frame, The trace point pattern using the defined vectors V1 and V2 can be calculated using the geometric formulas shown in FIG.

그런데, 상기 추적 지점 패턴들의 값을 지정하는 것이 표적의 추적 실패 또는 추적 성공을 판단하는 특징으로 보기 어려운 부분이 있다. 그 이유는 실제로 벡터(V1, V2)의 내적 계산 값이 작은 경우는 추적 지점이 튀거나 표적이 일정 방향 이동할 때의 값일 수도 있기 때문이다. 또한, 방향을 고려하는 경우에도 상호 반대로 추적 지점이 흔들리는 경우, 즉 표적에 클러터가 존재하거나 표적이 연속적인 라인만 구성하는 경우에는 추적 지점 패턴들의 값에 의해 추적 실패/성공을 명확히 구분하기 힘들다. However, it is difficult to specify the value of the tracking point patterns as a feature of determining the tracking failure or tracking success of the target. This is because, when the inner product of the vectors (V1, V2) is small, it may be a value when the tracking point bounces or the target moves in a certain direction. Also, when considering the direction, it is difficult to clearly distinguish the tracking failure / success by the value of the tracking point patterns when the tracking point is shaken opposite to each other, that is, when there is a clutter on the target or when only the target consists of continuous lines .

따라서, 본 발명은 추적 지점의 변화량에 근거하여 추적 실패/성공을 판별하기 위해 도 4에 도시된 벡터 차 크기합을 이용하는 방안을 제안한다. Accordingly, the present invention proposes a scheme using the sum of vector difference magnitudes shown in FIG. 4 to determine tracking failure / success based on the amount of change of the tracking point.

도 5은 본 발명의 실시예에 따른 탐색기 추적시스템에서 추적 지점의 변화량에 근거하여 추적 실패/성공을 판단하는 순서도이고, 도 6은 영상 유사도는 높지만 주변에 유사 패턴이 반복되는 영상의 일 예이다. FIG. 5 is a flowchart for determining a tracking failure / success based on a change amount of a tracking point in an explorer tracking system according to an exemplary embodiment of the present invention. FIG. 6 is an example of an image in which a similarity pattern is repeated .

도 5에 도시된 바와같이, 본 발명은 플랫폼 운용의 표적 탐색 단계에서 운용자(또는 사수)에 의해 표적 조준 시도(명령)가 이루어지면 운용자가 조준한 표적에 대하여 추적 가능 여부를 판별하는 절차를 수행할 수 있다(S100, S110). 이러한 판별 절차는 통신 및 시스템의 의한 지연이 발생하는 경우 지연을 보상하기 위한 영상 완충 저장을 수행하는 단계에 적용될 수 있다. 또한, 상기 판별 절차는 통신 및 시스템의 의한 지연이 발생하지 않더라도 2 내지 3개의 영상 프레임을 버퍼링하는 단계에서 수행될 수 있다. 그리고, 상기 운용자에 의한 표적 조준 시도는 영상에서 표적 탐지 영역 설정, 표적 개시 버튼 입력 및 기타 조작 명령을 포함할 수 있다. As shown in FIG. 5, when a target aiming attempt (command) is made by the operator (or shooter) in the target searching step of the platform operation, the operator performs a procedure of determining whether or not the target is trackable (S100, S110). Such a determination procedure may be applied to a step of performing image buffer storage to compensate for delay when communication and system delay occur. In addition, the determination procedure may be performed in a step of buffering two or three video frames even if there is no delay due to communication and system. The target aiming attempt by the operator may include a target detection area setting, a target start button input, and other manipulation commands in the image.

예를들어, 도 6에 도시된 영상은 유사도 정보는 많지만 주변에 유사한 패턴이 반복되는 영상이다. 이러한 영상에서 운용자가 표적 조준을 시도하면, 여러장의 영상 프레임에서 도출된 표적 지점은 실선 또는 점선의 사각형으로 표시된 바와같이 불안정하게 나타나게 된다. For example, the image shown in Fig. 6 is an image in which a similar pattern is repeated in the vicinity although there are many similarity degree information. When an operator attempts to aim a target in such an image, the target points derived from the plurality of image frames become unstable as indicated by solid or dotted rectangles.

따라서, 상기와 같은 경우를 판별하고 추적 동작 시 망실을 방지하기 위하여, 본 발명은 일정 시간의 영상을 버퍼링하여 다음의 수학식 1을 이용하여, 추적 지점의 기하적 오차량(추적 지점 이동량)을 누적하여 계산한 후 기준값과 비교하여 추적 가능여부를 판별한다(S120)Therefore, in order to identify the above case and prevent a loss in tracking operation, the present invention buffers an image at a predetermined time and calculates a geometric error (tracking point movement amount) of the tracking point using the following equation (1) After the accumulation, it is compared with the reference value to discriminate whether it is traceable (S120)

[수학식 1][Equation 1]

Figure 112017051240633-pat00001
Figure 112017051240633-pat00001

여기서, N은 지연 버퍼에 적재된 영상 프레임 개수이다. Here, N is the number of image frames loaded in the delay buffer.

즉, 수학식 1로 추적을 시도하는 경우 추적 지점 이동량의 누적값을 기준값과 비교하여, 추적 지점의 이동이 적어 기준값보다 작으면 추적 성공 가능이 높은 상황으로 인지를 하고 다음 단계인 추적 동작 단계로 넘어간다(S130, S140). 반면에, 추적 지점의 이동이 많이 발생하여 기준값보다 크면 추적 실패 가능이 높은 상황으로 인지를 하고 다음 단계인 추적 동작 단계로 넘어가지 않고, 단계(S110)로 복귀하여 운용자의 다음 조준 시도를 입력받는다. That is, when the tracking is tried in Equation (1), the cumulative value of the movement amount of the tracking point is compared with the reference value, and if the movement of the tracking point is small and smaller than the reference value, (S130, S140). On the other hand, if the movement of the tracking point occurs a lot and is larger than the reference value, it is recognized that the tracking failure possibility is high, and the process returns to step S110 without passing on to the tracking operation step as the next step and receives the operator's next aiming attempt .

도 7은 본 발명의 실시예에 따른 영상 추적기 시스템에서 영상 유사도 및 추적 지점 기하 해석을 통하여 추적 안정도를 판별하는 순서도이고, 도 8은 본 발명에서 계산된 영상 유사도와 추적 지점의 이동량에 따라 추적 동작 여부를 판별하는 논리의 예를 나타낸다. FIG. 7 is a flow chart for determining the tracking stability through the image similarity and the tracking point geometric analysis in the image tracker system according to the embodiment of the present invention. FIG. 8 is a flowchart illustrating the tracking operation according to the image similarity calculated in the present invention, And the like.

도 7에 도시된 바와같이, 표적 탐색 단게에서 운용자가 표적 조준을 개시하면(S200, S210), 영상 추적부는 통신 및 시스템의 의한 지연이 발생하는 경우 지연시간동안 또는 버퍼링 시간동안, 추적 영상을 입력받아 상기 추적 영상으로부터 추적 지점을 추출한 후 각 추적 지점을 연결하는 벡터를 추출하는 동작을 반복 수행하여(S220~S250), 통신 및 시스템의 의한 지연 시간동안 또는 완충을 위한 지연시간 동안 영상 정보 유사도와 벡터 기하 해석 정보인 추적지점 변화량(이동량)를 계산한다. As shown in FIG. 7, when the operator starts target aiming at the target search stage (S200, S210), the image tracking unit inputs the tracking image during the delay time or the buffering time when the communication and the delay caused by the system occur (S220 to S250), and the similarity degree of the image information during the delay time or the delay time due to the communication and the system is repeatedly performed Computes the tracking point variation (movement amount), which is the vector geometry analysis information.

이후 지연 시간이 경과되면 영상 추적부는 상기 계산된 영상 정보 유사도와 추적지점 변화량(이동량)을 근거로 운용자가 조준한 표적의 추적 가능 여부를 판별할 수 있다(S270). 이때, 영상 추적부는 영상 정보 유사도와 추적지점 변화량(이동량)을 AND조건으로 이용하여 표적의 추적 가능 여부를 판별할 수 있다. When the delay time has elapsed, the image tracking unit may determine whether the user can track the target based on the calculated image information similarity and the tracking point variation amount (movement amount) (S270). At this time, the image tracking unit can determine whether the target can be tracked by using the degree of similarity of the image information and the amount of change (amount of movement) of the tracking point as an AND condition.

예를들어, 도 8에 도시된 바와같이, 영상 추적부는 각 영상에서 도출된 영상 유사도 정보와 추적 지점 변화량(이동량)을 사전에 학습된 데이터 분포에 대응시켜 표적의 추적 가능 여부를 판별할 수 있는데(S300, S310), 예를들어 상기 데이터 분포에서 영상 유사도값은 A보다 크고 추적 지점 변화량은 B보다 작을 때만 표적 추적이 가능한 것으로 판단(결정)하고, 도 7에서 다음 단계인 표적 추적동작을 수행한다(S280).For example, as shown in FIG. 8, the image tracking unit can determine whether the target can be tracked by associating the image similarity degree information derived from each image and the tracking point variation amount (movement amount) with a previously learned data distribution (S300, S310). For example, it is determined (or determined) that target tracking is possible only when the image similarity value is larger than A and the tracking point variation amount is smaller than B in the data distribution, and the target tracking operation (S280).

상술한 바와같이 본 발명은 플랫폼 운용 시스템에서 플랫폼 운용/유도 제어 동작 상황에서 운용자 개입 시에도 영상 유사도 정보와 추적 지점 기하 해석 방법을 이용하여 플랫폼 운용 시스템인 영상 추적기 시스템의 추적 안정도를 판별함으로써 운용자에 의해 표적 조준 명령 시 추적 불안으로 인하여 표적 망실 상황을 대비할 수 있고, 플랫폼 운용/유도 제어에 필요한 영상 추적기의 정보들을 정량 및 수치화하여 표현할 수 있다. 특히 본 발명은 상기와 같은 방법에 따라 정량화된 기준에 따라 불안한 운용자 개입 명령을 제거함으로써 영상 추적기 시스템의 성능을 향상시킬 수 있고, 나아가 플랫폼 운용/유도 제어 동작을 안정적으로 유지하여 정밀한 플랫폼 운용/유도 제어 성능을 높이는 효과를 기대할 수 있다.As described above, according to the present invention, the tracking stability of the video tracker system, which is a platform operating system, is determined by using the image similarity information and the tracking point geometry analysis method even in the operator intervention in the platform operation / It is possible to prepare the target loss situation due to the tracking anxiety in the target aiming command and quantify and quantify the information of the image tracker necessary for platform operation / guidance control. Particularly, the present invention can improve the performance of the video tracker system by eliminating the unstable operator intervention command according to the quantified standard according to the above-described method, and can further improve the performance of the platform tracking / The effect of increasing the control performance can be expected.

상기와 같이 설명된 본 발명에 따른 영상 유사도 및 추적 지점 기하 해석 기반의 영상 추적기 시스템 및 그의 추적 안정도 판별 방법은 상기 설명된 실시예들의 구성과 방법이 한정되게 적용될 수 있는 것이 아니라, 상기 실시예들은 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 상술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. The image tracking system and its tracking stability determination method based on the image similarity degree and tracking point geometry analysis according to the present invention described above can be applied to the configuration and method of the embodiments described above in a limited manner, It will be understood that the invention may be embodied in other specific forms without departing from the spirit or essential characteristics thereof. Therefore, it should be understood that the above-described embodiments are to be considered in all respects as illustrative and not restrictive.

Claims (10)

플랫폼의 운용/유도를 제어하는 영상 추적기 시스템에 있어서,
추적 영상을 감지하는 영상 센서; 및
플랫폼의 운용/유도 제어 동작 상황에서 운용자의 표적 조준이 시도되면, 상기 영상 센서에서 감지된 추적 영상으로부터 유사도 정보와 추적 지점의 변화량을 도출하여 운용자가 조준한 표적에 대하여 추적 안정도를 판별함에 의해 운용자 개입을 완충하는 영상 추적부;를 포함하고,
상기 영상 추적부는
(a) 일정한 주기로 감지되는 추적 영상로부터 추출된 기준 정보를 기저장된 정보와 비교하여 영상 유사도 정보를 추출하고;
(b) 각 추적 영상마다 표적의 위치를 나타내는 추적 지점을 도출하며,
(c) 각 추적 영상에서 도출된 추적 지점을 이전 영상에서 도출된 추적 지점과 연결하여 벡터를 형성하고, 상기 형성된 벡터들간 벡터 차 크기합을 누적하여 추적 지점 변화량을 계산하여,
(d) 상기 추출된 영상 유사도 정보와 상기 계산된 추적 지점 변화량을 사전에 학습된 데이터 분포에 대응시켜 표적의 추적 안정도를 판별하는 것을 특징으로 하는 영상 추적기 시스템.
A video tracker system for controlling operation / induction of a platform,
An image sensor for detecting a tracking image; And
When an operator's target aiming is attempted in the operation / induction control operation state of the platform, the degree of similarity information and the change amount of the tracking point are derived from the tracking image detected by the image sensor to determine tracking stability with respect to the target aimed by the operator, And a video tracking unit for buffering the video signal,
The image-
(a) extracting image similarity information by comparing reference information extracted from a tracking image detected at a predetermined period with previously stored information;
(b) a tracking point indicating the position of the target is derived for each tracking image,
(c) forming a vector by connecting a tracking point derived from each tracking image with a tracking point derived from a previous image, accumulating a sum of vector differences between the formed vectors, calculating a tracking point variation,
(d) determining the tracking stability of the target by associating the extracted image similarity degree information and the calculated tracking point variation with a previously learned data distribution.
제1항에 있어서, 상기 추적 안정도는
표적의 추적 가능 여부를 나타내는 것을 특징으로 하는 영상 추적기 시스템.
2. The method of claim 1,
Wherein the target tracker indicates whether the target can be tracked.
제1항에 있어서, 상기 영상 추적부는
시스템에서 지연이 발생하는 경우에는 완충용 지연 영상을 이용하여 추적 안정도를 판별하고, 지연이 발생하지 않는 경우에는 일정 영상을 버퍼링하여 추적 안정도를 판별하는 것을 특징으로 하는 영상 추적기 시스템.
The apparatus of claim 1, wherein the image tracking unit
Wherein the tracking stability is determined using a buffering delay image when a delay occurs in the system, and when the delay does not occur, the tracking stability is determined by buffering a predetermined image.
삭제delete 제1항에 있어서, 상기 기준 정보는
영상의 컬러, 밝기 차이, 히스토그램의 분포를 포함하며,
상기 영상 추적부는
상기 추출된 영상 유사도 정보가 소정 값이상 이더라도 상기 누적 계산된 추적 지점 변화량이 소정값 이상이면 추적 실패 가능성이 높은 것으로 판단하고 추적 동작을 수행하지 않는 것을 특징으로 하는 영상 추적기 시스템.
2. The method of claim 1,
The color of the image, the brightness difference, and the distribution of the histogram,
The image-
Wherein if the extracted image similarity degree information is equal to or greater than a predetermined value, it is determined that the possibility of tracking failure is high and the tracking operation is not performed if the cumulative calculated tracking point variation amount is equal to or greater than a predetermined value.
플랫폼의 운용/유도를 제어하는 영상 추적기 시스템의 제어방법에 있어서,
영상 센서를 통해 주기적으로 추적 영상을 획득하는 단계;
플랫폼의 운용/유도 제어 동작 상황에서 운용자의 표적 조준이 시도되면 상기 영상 센서에서 획득된 추적 영상으로부터 유사도 정보를 계산하는 단계;
상기 영상 센서에서 획득된 각 추적 영상마다 표적의 위치를 나타내는 추적 지점을 도출하여 추적 지점의 변화량을 계산하는 단계; 및
상기 계산된 추적 영상의 유사도 정보 및 추적 지점의 변화량을 이용하여 추적 안정도를 판별하는 단계;를 포함하고,
상기 추적 지점의 변화량을 계산하는 단계는
각 추적 영상마다 표적의 위치를 나타내는 추적 지점을 도출하는 단계; 및
각 추적 영상에서 도출된 추적 지점을 이전 영상에서 도출된 추적 지점과 연결하여 벡터를 형성한 후 벡터들간 벡터 차 크기합을 누적하여 추적 지점 변화량을 계산하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 추적기 시스템의 추적 안정도 판별 방법.
A control method of a video tracker system for controlling operation / induction of a platform,
Acquiring a tracking image periodically through an image sensor;
Calculating similarity information from a tracking image obtained by the image sensor when an operator's target aiming is attempted in an operation / induction control operation state of the platform;
Calculating a change amount of a tracking point by deriving a tracking point indicating a position of a target for each tracking image acquired by the image sensor; And
And determining the tracking stability using the calculated similarity information of the tracking image and the variation amount of the tracking point,
The step of calculating the variation of the tracking point
Deriving a tracking point indicating the position of the target for each tracking image; And
And generating a vector by connecting a tracking point derived from each of the tracking images to a tracking point derived from a previous image, and then calculating a tracking point variation by accumulating a sum of vector differences between the vectors. A method for determining the tracking stability of a system.
제6항에 있어서, 상기 추적 안정도를 판별하는 단계는
시스템에서 지연이 발생하는 경우에는 완충용 지연 영상을 이용하여 추적 안정도를 판별하고, 지연이 발생하지 않는 경우에는 일정 영상을 버퍼링하여 추적 안정도를 판별하는 것을 특징으로 하는 영상 추적기 시스템의 추적 안정도 판별 방법.
7. The method of claim 6, wherein the step of determining the tracking stability comprises:
Wherein when the delay occurs in the system, the tracking stability is determined using the buffering delay image, and if the delay does not occur, the tracking stability is determined by buffering the predetermined image. .
제6항에 있어서, 상기 유사도 정보를 계산하는 단계는
일정한 주기로 획득되는 표적 영상로부터 추출된 기준 정보를 기저장된 정보와 비교하여 영상 유사도 정보를 추출하며,
상기 기준 정보는 영상의 컬러, 밝기 차이, 히스토그램의 분포를 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 추적기 시스템의 추적 안정도 판별 방법.
7. The method of claim 6, wherein calculating the similarity information comprises:
The image similarity information is extracted by comparing the reference information extracted from the target image acquired at a predetermined cycle with the stored information,
Wherein the reference information includes a color, brightness difference, and histogram distribution of an image.
삭제delete 제6항에 있어서, 상기 추적 안정도를 판별하는 단계는
상기 계산된 영상 유사도 정보와 상기 계산된 추적 지점 변화량을 사전에 학습된 데이터 분포에 대응시켜 표적의 추적 안정도를 판별하며,
상기 계산된 영상 유사도 정보가 소정 값이상 이더라도 상기 누적 계산된 추적 지점 변화량이 소정값 이상이면 추적 실패 가능성이 높은 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 추적기 시스템의 추적 안정도 판별 방법.
7. The method of claim 6, wherein the step of determining the tracking stability comprises:
Determining the tracking stability of the target by associating the calculated image similarity degree information and the calculated tracking point variation with a previously learned data distribution,
Wherein if the calculated image similarity degree information is equal to or greater than a predetermined value, it is determined that the possibility of tracking failure is high if the cumulative calculated tracking point variation amount is equal to or greater than a predetermined value.
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