KR101893875B1 - Behavior Detection System Of Discards Garbage And Behavior Detection Method Of Discards Garbage - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명은 유기 행위 검출 시스템 및 유기 행위 검출 방법에 관한 것이다.The present invention relates to an organic behavior detection system and a organic behavior detection method.
최근 들어 폐회로 텔레비전(CCTV: Closed Circuit Television)은 은행, 공공기관, 골목 등의 환경감시 영역 등 여러 장소에 활용되고 있다. 폐회로 텔레비전의 다양한 곳에 활용됨에 따라, 효율적인 모니터링을 위해 촬영되는 객체를 보다 정확히 감지할 수 있는 기술 개발이 활발히 진행되고 있다.In recent years, closed circuit television (CCTV) has been used in various places such as banks, public institutions, and environmental monitoring areas such as alleys. Since it is used in various places of closed-loop television, development of technology capable of more accurately detecting objects to be photographed for efficient monitoring is actively under way.
특히, 영상의 정보를 분석하여 자동으로 이상 행위를 탐지하고 관리자에서 경보를 전송하는 영상 감지 시스템이 활발히 개발되고 있다. 이러한 지능형 영상 감지(IVS: Intelligent Video Surveillance)시스템은 영상 전처리 단계, 배경 영역분리 단계, 객체 식별단계, 객체 추적 단계 및 사전에 정의된 규칙을 기반으로 이벤트를 탐지하는 이벤트 탐지 단계로 구성된다.Particularly, an image sensing system for analyzing image information and automatically detecting an abnormal behavior and sending an alarm to the manager is actively being developed. The Intelligent Video Surveillance (IVS) system consists of an image preprocessing step, a background region separation step, an object identification step, an object tracking step, and an event detection step for detecting an event based on a predefined rule.
이러한 단계로 구성되는 지능형 영상 감지 시스템은 감지 효율 및 높은 신뢰도를 얻기 위해서는 이벤트를 정확하게 탐지해야 한다.The intelligent image detection system consisting of these steps must accurately detect the event in order to obtain the detection efficiency and high reliability.
그러나 현재 개발된 대다수의 지능형 영상 감지 시스템은 이벤트를 탐지할 때 빈번한 오류를 발생시키고 있다.However, most of the currently developed intelligent image detection systems are generating frequent errors when detecting events.
일례로, 바람에 따라 모양, 위치 등이 변화되는 나무 및 입간판 등 그리고 심한 조도 변화로 아무것도 없는 위치에서 객체가 잡히는 경우에도 이벤트로 탐지하는 문제를 발생시키고 있다. 이러한 문제는 이벤트 탐지에 대한 신뢰도를 낮추는 문제까지 야기 시키고 있다.For example, even when an object is caught in a place where the shape, position, etc. are changed by the wind, such as a tree or a door panel, or a place where there is no change due to a severe illumination change, an event is detected. This problem also causes a problem of lowering the reliability of event detection.
이에, 본 발명이 해결하고자 하는 과제는 이러한 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 정상상황과 문제상황을 정확하게 구별할 수 있도록 하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION Accordingly, the present invention has been made keeping in mind the above problems occurring in the prior art,
보다 구체적으로, 본 발명은 사람이 일정 영역에 배회하며 물체를 유기 행위 즉, 문제 행위를 보다 정확히 감지할 수 있도록 하는 것이다.More specifically, the present invention allows a person to roam in a certain area and more accurately detect an organic behavior, that is, a problem behavior, of an object.
본 발명의 해결 하고자 하는 과제는 이상에서 언급한 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The problems to be solved by the present invention are not limited to the above-mentioned problems, and other technical problems which are not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.
상기 해결하고자 하는 과제를 달성하기 위한 본 발명의 유기 행위 검출 시스템은,According to an aspect of the present invention,
외부에서 시간의 경과에 따라 영상 패킷을 수신해 영상프레임으로 변환한 후, 상기 영상프레임을 저장하는 영상처리부;An image processor for receiving an image packet from the outside and converting the image packet into an image frame according to passage of time and storing the image frame;
상기 영상처리부로부터 수신된 출력된 영상프레임 중 하나를 배경프레임으로 생성하는 배경프레임생성부;A background frame generator for generating one of the output image frames received from the image processor as a background frame;
상기 배경프레임과 영상프레임을 입력받고, 상기 영상프레임 가운데 최신 영상프레임과 상기 배경프레임을 복수 개의 블록으로 나누고, 상기 배경프레임의 배경블록과 상기 최신 영상프레임의 영상블록 간 차이가 있는 블록을 차분프레임으로 생성하는 차분프레임생성부;A block having a difference between a background block of the background frame and an image block of the latest image frame is divided into a plurality of blocks, A differential frame generator for generating a differential frame;
정상객체를 저장하고 있으며, 상기 배경프레임과 상기 차분프레임을 비교하여 상기 차분프레임에서 상기 정상객체와 매칭되는 제1객체 또는 상기 정상객체와 비매칭되는 제2객체를 검출하는 객체저장검출부;An object storage detector for storing a normal object and detecting a first object matching the normal object or a second object mismatched with the normal object in the differential frame by comparing the background frame and the difference frame;
상기 객체저장검출부에서 상기 제1객체가 검출되면, 상기 제1객체를 포함하는 상기 차분프레임의 블록에 점수를 부여하는 점수부여부;A score assigning unit for assigning a score to a block of the differential frame including the first object when the first object is detected in the object storage detecting unit;
상기 객체저장검출부에서 상기 제2객체가 검출되고 상기 차분프레임생성부에서 기준시간 이상, 상기 제2객체를 포함하는 상기 차분프레임이 생성되면 점수가 부여된 상기 블록의 점수를 가산해 가산값을 구하고, 상기 가산값을 기준점수와 비교하여, 상기 가산값이 상기 기준점수 이상이 되면, 상기 제2객체를 유기물 객체로 감지하는 유기물객체감지부를 포함한다.When the second object is detected by the object storage detection unit and the difference frame including the second object is generated by the difference frame generation unit over a reference time, the score of the block to which the score is assigned is added to obtain an addition value And an organic object sensing unit for comparing the added value with a reference score and sensing the second object as an organic object when the added value becomes the reference score or more.
상기 유기물객체감지부는 상기 제2객체가 발생되면, 상기 제2객체를 포함하는 상기 차분프레임의 상하전후 각 하나의 블록에 부여된 점수를 가산한 후, 상기 기준점수와 비교할 수 있다.When the second object is generated, the organic object detecting unit may add the points given to each block before and after the difference frame including the second object, and then compare the score with the reference score.
상기 점수부여부는 상기 블록에서 상기 제1객체가 사라지면 일정한 시간 간격으로 상기 블록의 점수가 영점이 될 때까지 음수를 부여할 수 있다.The scoring unit may assign a negative value until the score of the block becomes a zero point at a predetermined time interval when the first object disappears in the block.
상기 유기물객체감지부는 상기 제2객체를 포함하는 상기 차분프레임의 상기 상하전후 각 하나의 블록에 부여된 점수의 가산값이 상기 기준점수 이상이 되면 이벤트신호를 발생시킬 수 있다.The organic object detecting unit may generate an event signal when an added value of the points given to each of the blocks before and after the up and down and the next and after the difference frame including the second object is equal to or greater than the reference point.
외부에서 시간의 경과에 따라 영상 패킷을 수신해 영상프레임으로 변환한 후, 영상처리부에 저장하는 (A)단계;(A) receiving an image packet from the outside according to the passage of time, converting the image packet into an image frame, and storing the converted image frame in the image processing unit;
상기 영상처리부에서 출력된 적어도 하나의 영상프레임을 배경프레임으로 생성하는 (B)단계;(B) generating at least one image frame output from the image processing unit as a background frame;
상기 배경프레임과 상기 영상처리부에서 최신 영상프레임을 전송받아, 상기 배경프레임과 상기 최신 영상프레임을 복수 개의 블록으로 나눈 후, 상기 배경프레임의 배경블록과 상기 최신 영상프레임의 영상블록 간 차이가 있는 블록을 차분프레임으로 생성하는 (C)단계;The background frame and the newest image frame are divided into a plurality of blocks, and a block having a difference between the background block of the background frame and the image block of the latest image frame, (C) generating a difference frame;
정상객체를 저장하고 있는 객체저장검출부에서, 상기 배경프레임과 상기 차분프레임을 비교해 상기 차분프레임에서 상기 정상객체와 매칭되는 제1객체 또는 상기 정상객체와 비매칭되는 제2객체를 검출하는 (D)단계;(D) detecting a first object matching the normal object or a second object mismatched with the normal object in the differential frame by comparing the background frame and the difference frame in an object storage detection unit storing a normal object, step;
상기 객체저장검출부에서 상기 제1객체가 검출되면, 상기 제1객체를 포함하는 상기 차분프레임의 블록에 점수를 부여하는 (E)단계;A step (E) of assigning a score to a block of the differential frame including the first object when the object storage detecting unit detects the first object;
상기 객체저장검출부에서 상기 제2객체가 검출되고 상기 차분프레임생성부에서 기준시간 이상, 상기 제2객체를 포함하는 상기 차분프레임이 생성되면 점수가 부여된 상기 블록의 점수를 가산해 가산값을 구하고, 상기 가산값을 기준점수와 비교하여, 상기 가산값이 상기 기준점수 이상이 되면, 상기 제2객체를 유기물 객체로 감지하는 (F) 단계를 포함한다.When the second object is detected by the object storage detection unit and the difference frame including the second object is generated by the difference frame generation unit over a reference time, the score of the block to which the score is assigned is added to obtain an addition value Comparing the addition value with a reference score, and (F) sensing the second object as an organic object when the addition value is equal to or greater than the reference score.
본 발명에 따른 유기 행위 검출 시스템 및 유기 행위 검출 방법은 쓰레기를 유기하는 상황과 쓰레기를 유기하지 않는 상황을 정확하게 구별할 수 있다. 이를 통해, 다른 사람의 집앞이나 골목에 쓰레기를 유기하는 상황을 정확하게 구별하여, 알림 정보를 정확하게 발생시킬 수 있다.INDUSTRIAL APPLICABILITY The organic behavior detection system and organic behavior detection method according to the present invention can accurately distinguish between a situation where garbage is discharged and a situation where no garbage is discharged. In this way, it is possible to accurately distinguish the situation in which garbage is generated in the front or the alley of another person, and to generate the notification information accurately.
따라서, 알림 정보가 쓰레기를 유기할 때만 발생 되도록 함으로써, 발생 되는 알림 정보에 대한 신뢰도를 높일 수 있다.Therefore, by generating the notification information only when the garbage is generated, the reliability of the generated notification information can be increased.
더욱이, 신뢰도 높은 알림 정보를 통해, 알림 정보가 발생 되었을 시 쓰레기가 유기된 상황 믿도록 하여, 사람들이 골목 등으로 나와보게 하므로, 쓰레기가 유기된 상황을 인지하고 빠른 대처를 할 수 있도록 할 수 있다.Further, through the highly reliable notification information, when the notification information is generated, the user is relieved of the situation that the garbage is evacuated and the people are seen by the alley or the like, so that the garbage can be recognized and the quick response can be made .
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유기 행위 검출 시스템의 블록도이다.
도 2는 도 1의 영상처리부의 작동상태를 나타낸 도면이다.
도 3은 도 1의 배경프레임생성부와 차분프레임생성부의 작동상태를 나타낸 도면이다.
도 4는 도 1의 객체저장검출부에 저장된 정상객체를 나타낸 도면이다.
도 5 는 도 3의 객체저장검출부에서 제1객체 및 제2객체를 검출하는 상태를 나타낸 도면이다.
도 6 및 도 7은 도 1의 점수부여부 및 유기물객체감지부의 작동상태를 나타낸 도면이다.
도 8은 도 7의 유기물객체감지부의 작동에 따른 이벤트 신호 발생 여부를 나타낸 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따른 유기 행위 검출 시스템의 블록도이다.1 is a block diagram of an organic behavior detection system according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram showing an operation state of the image processing unit of FIG.
FIG. 3 is a diagram showing an operation state of the background frame generation unit and the difference frame generation unit of FIG. 1;
4 is a diagram illustrating a normal object stored in the object storage detection unit of FIG.
FIG. 5 is a diagram illustrating a state in which a first object and a second object are detected in the object storage detection unit of FIG. 3. FIG.
FIG. 6 and FIG. 7 are views showing the score addition and operation states of the organic object detection unit of FIG. 1;
8 is a diagram illustrating an event signal generation according to the operation of the organic object detection unit of FIG.
9 is a block diagram of an organic behavior detection system according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징 그리고 그것들을 달성하기 위한 방법들은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다.BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and methods for achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings.
그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하고 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다.The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the concept of the invention to those skilled in the art. It is provided to inform the person completely of the scope of the invention.
본 발명의 청구범위는 청구항을 비롯해 청구항을 뒷받침하는 설명에 의해 정의될 수 있다. 아울러, 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조부호는 동일 구성요소를 지칭한다.The claims of the present invention can be defined by the claims supporting the claims, including the claims. In addition, like reference characters refer to like elements throughout the specification.
아울러, 본 명세서 상에 기술된‘제1객체’는 설명의 편의상 도면에 도시된 바와 같이 사람을 일례로 하고,‘제2객체’는 나무 및 쓰레기가 감진 봉지를 일례로 하나, 제1객체가 사람으로서 한정되는 것은 아니며 상황 및 사용자의 설정에 따라 자동차, 오토바이 등으로 얼마든지 변경될 수 있다. 그리고 제2객체는 박스, 가방 등으로 얼마든지 변경될 수 있다.In addition, the 'first object' described in the present specification is an example of a person as shown in the figure for convenience of explanation, the 'second object' is an example of a tree and trash dampening bag, But is not limited to a person and may be changed by automobiles, motorcycles, etc. depending on the situation and the user's setting. And the second object can be changed to any number of boxes, bags, and the like.
이하, 도 1 내지 도 8를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 유기 행위 검출 시스템에 대해 상세히 설명하고, 이를 바탕으로, 도 9를 참조해 유기 행위 검출 방법에 대해 상세히 설명하도록 한다.Hereinafter, the organic behavior detection system according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 1 to 8, and the organic behavior detection method will be described in detail with reference to FIG.
먼저, 도 1을 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 유기 행위 검출 시스템에 대해 개괄적으로 설명한다.First, an organic behavior detection system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 유기 행위 검출 시스템의 블록도이다.1 is a block diagram of an organic behavior detection system according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일 실시예에 따른 유기 행위 검출 시스템(1)은 배경프레임과 영상프레임을 복수 개의 블록으로 나누고, 배경프레임과 영상프레임 간 차분프레임을 추출한다. 그리고 추출된 차분프레임에 포함된 객체가 정상객체 인지를 판별한 후, 정상객체로 판별되었을 시, 블록에 점수를 부여한다. 그리고 블록에 부여된 점수를 가산한 후 기준점수와 비교하여 쓰레기 유기 상황 여부를 정확하게 검출한다.The organic
다시 말해, 본 발명의 일 실시예에 따른 유기 행위 검출 시스템(1)은 정상상황과 문제상황을 정확하게 구별한다.In other words, the organic
이러한 유기 행위 검출 시스템(1)은 영상처리부(10), 배경프레임생성부(20), 차분프레임생성부(30), 객체저장검출부(40), 점수부여부(50), 유기물객체감지부(60)가 상호 데이터 통신 전송 및 수신 가능하게 연결되어 있어, 데이터를 송수신하며 쓰레기를 유기하는 상황과 쓰레기를 유기하지 않는 상황을 정확하게 구별할 수 있다.The organic
이하, 도 2 내지 도 8을 참조하여, 유기 행위 검출 시스템을 구성하는 구성요소와 각 구성요소의 작동에 대해 설명하도록 한다. 도 2는 도 1의 영상처리부의 작동상태를 나타낸 도면이고, 도 3은 도 1의 배경프레임생성부와 차분프레임생성부의 작동상태를 나타낸 도면이고, 도 4는 도 1의 객체저장검출부에 저장된 정상객체를 나타낸 도면이고, 도 5는 도 3의 객체저장검출부에서 제1객체 및 제2객체를 검출하는 상태를 나타낸 도면이고, 도 6 및 도 7은 도 1의 점수부여부 및 유기물객체감지부의 작동상태를 나타낸 도면이다. 그리고 도 8은 도 7의 유기물객체감지부의 작동에 따른 이벤트 신호 발생 여부를 나타낸 도면이다.Hereinafter, the components constituting the organic behavior detection system and the operation of each component will be described with reference to Figs. 2 to 8. Fig. FIG. 2 is a diagram illustrating an operation state of the image processing unit of FIG. 1, FIG. 3 is a diagram illustrating an operation state of a background frame generation unit and a difference frame generation unit of FIG. 1, FIG. 5 is a diagram illustrating a state in which a first object and a second object are detected by the object storage detection unit of FIG. 3, and FIGS. 6 and 7 are views showing a state in which the score addition and the operation of the organic object detection unit Fig. And FIG. 8 is a view illustrating an event signal generation according to the operation of the organic object detection unit of FIG.
영상처리부(10)는 도 2의 (a)에 도시된 바와 같은 영상 패킷(101)을 전송받아 도 2의 (b)에 도시된 바와 같은 영상프레임(102)으로 변환한다. 그리고 변환된 영상프레임(102)을 배경프레임생성부(20)로 전송한다.The
이러한 영상처리부(10)는 영상 패킷수신모듈 및 디코딩모듈을 포함할 수 있다. 이에, 영상처리부(10)는 카메라 등 외부 네트워크로부터 영상 패킷(101)을 시간의 경과에 따라 순차적으로 전송받을 수 있다. 그리고 받은 영상 패킷을 순차적으로 디코딩하여 특정 해상도를 가지는 영상프레임 즉, 사진으로 변환시킬 수 있다.The
배경프레임생성부(20)는 영상처리부(10)으로 부터 영상프레임(102)을 순차적으로 수신한다. 배경프레임생성부(20)는 수신된 영상프레임(102)중 하나를 배경프레임(201)으로 생성할 수 있다.The background frame generation unit 20 sequentially receives the image frames 102 from the
배경프레임생성부(20)는 후술할 제1객체(311) 및 제2객체(312)가 감지되기 이전의 영상프레임(102)을 배경프레임(201)으로 만들어 낼 수 있다. 즉, 배경프레임생성부(20)는 과거의 영상프레임(102)을 배경프레임(201)으로 만들어 낼 수 있다.The background frame generation unit 20 can generate the
차분프레임생성부(30)는 배경프레임생성부(20)로부터 배경프레임(201)을 전송받고 영상처리부(10)에서 영상프레임(102)을 전송받아 배경프레임(201)과 영상프레임(102)을 도 3의 (a) 및 도 3의 (b)에 도시된 바와 같은 그리드(Grid) 형식으로 나눌 수 있다.The difference frame generation unit 30 receives the
여기서, 그리드는 도시된 바와 같이 가로에 16개의 블록이 형성되고, 세로에 9개의 블록이 형성되도록 하는 타입이 될 수도 있고, 가로에 32개의 블록이 형성되고, 세로에 18개의 블록이 형성되도록 하는 타입이 될 수도 있다. 이러한 그리드는 다양하게 타입으로 형성되어 영상프레임(102) 및 배경프레임(201)에 적용될 수 있다.Here, the grid may be a type in which sixteen blocks are formed in the horizontal direction and nine blocks are formed in the vertical direction as shown in the figure, and 32 blocks are formed in the horizontal direction and 18 blocks are formed in the vertical direction Type. These grids may be formed in various types and may be applied to the
이러한 그리드 통해, 배경프레임(201)에 복수 개의 배경블록이 형성되고, 영상프레임(102)에 영상블록이 형성된다. 여기서, 배경블록과 영상블록은 동일한 크기로 형성될 수 있다.Through this grid, a plurality of background blocks are formed in the
차분프레임생성부(30)는 가장 최근에 전송된 영상프레임 즉, 최신의 영상프레임의 영상블록(302)과 배경블록(202)간 차이가 있는 블록을 차분프레임(310)으로 생성한다.The difference frame generation unit 30 generates a
그리고 차분프레임생성부(30)는 생성된 차분프레임(310)을 객체저장검출부(40)로 전송한다.The difference frame generation unit 30 transmits the generated
객체저장검출부(40)는 영상처리부(10), 배경프레임생성부(20) 및 차분프레임생성부(30) 등이 작동하기 앞서, 미리 정상객체를 저장하고 있다.The object storage detection unit 40 stores a normal object in advance before the
여기서, 정상객체는 도 4의 (a)와 같은 카메라 영상의 배경으로부터 분리되고, 도 4의 (b)와 같은 그림자가 제거되는 과정 거친 객체 그리고 객체의 부분을 Convolutional Neural Net(CNN) 기반으로 학습 되는 과정을 거쳐 추출된 객체가 될 수 있다.Here, the normal object is separated from the background of the camera image as shown in (a) of FIG. 4, the shadowed object as shown in (b) of FIG. 4 is removed, and the part of the object is learned based on Convolutional Neural Net It is possible to obtain the extracted object through the process.
이러한 정상객체는 본 명세서상 설명이 간결하고 명확해질 수 있도록 사람이 되는 것으로 한다. 다만, 사람이 정상객체로 정의되는 것은 아니며, 필요에 따라 자동차 및 오토바이 등도 정상객체가 될 수 있다.Such a normal object is intended to be a person so that the description herein will be concise and clear. However, a person is not defined as a normal object, and a car or a motorcycle can be a normal object as needed.
객체저장검출부(40)는 이러한 정상객체를 저장하고 있는 상태에서, 배경프레임(201)과 차분프레임(310)을 비교하여, 도 5에 도시된 바와 같이 차분프레임(310)으로부터 정상객체와 매칭되는 제1객체(311) 또는 정상객체와 매칭되지 않는 제2객체(312)를 검출한다. 여기서, 제1객체(311)는 정상객체와 매칭되는 사람이 될 수 있고, 제2객체(312)는 정상객체와 매칭되지 않는 나무, 입갑판 등이 될 수 있다.The object storage detecting unit 40 compares the
점수부여부(50)는 객체저장검출부(40)에서 제1객체(311)가 검출되면, 제1객체(311)를 포함하는 블록에 0 보다 큰 수를 부여한다. 일례로, 도 6의 (a)에 도시된 바와 같이 점수부여부(50)는 제1객체(311)가 검출된 블록에 1점을 부여할 수 있다. 이때, 점수부여부(50)는 특정 시간 일례로, 0.03초 시간마다 제1객체(311)가 존재하는 블록에 1점씩 부여하며, 도 6의 (b)에 도시된 바와 같이 블록에 점수를 증가 시킬 수 있다.When the
아울러, 점수부여부(50)는 블록에서 제1객체(311)가 사라지면 일정한 시간 간격으로 블록의 점수가 영점이 될 때까지 0 보다 작은 수를 부여하여 블록에 부여된 점수를 감산시킬 수 있다.In addition, when the
여기서, 일정한 시간은 1초 또는 0.5 초 등 다양한 시간으로 설정될 수 있다. 일례로, 도 7의 도시된 바와 같이, 3점이 부여된 블록은 제1객체(3111)가 사라진 후, 일정시간(t)에 대응하여 1점씩 감산 될 수 있다.Here, the constant time may be set to various times such as 1 second or 0.5 seconds. For example, as shown in FIG. 7, a block to which three points are assigned may be subtracted by one point corresponding to a predetermined time t after the first object 3111 disappears.
이를 통해, 점수부여부(50)는 제1객체(311)가 존재하지 않는 블록 즉 사람이 존재하지 않는 블록 그리고 사람이 지나간 후 일정시간이 경과 된 블록에는 0점 또는 0점에 근사하는 점수를 형성할 수 있다.In this way, the score addition unit 50 can obtain a score in which the
점수부여부(50)는 객체저장검출부(40)에서 제2객체(312)가 검출되면, 제2객체(312)를 포함하는 블록에 0점을 부여하며, 제2객체(312)의 블록의 가산값이 0점 상태가 되도록 유지한다. 유기물객체감지부(60)는 객체저장검출부(40)와 차분프레임생성부(30)로부터 데이터를 전송받아 연산하여 객체가 유기물 인지 아닌지를 검출한다.When the
보다 구체적으로, 유기물객체감지부(60)는 제1객체(311)가 머물렀던 위치에서 제1객체(311)가 사라진 후에 제2객체(312)가 검출되고, 차분프레임생성부(30)에서 기준시간 이상, 일례로 10초 이상 제2객체(312)를 포함하는 차분프레임이 생성되면, 제2객체(312)의 주변 블록에 부여된 점수를 가산하여 가산값을 생성한다.More specifically, the organic object detection unit 60 detects the
여기서, 유기물객체감지부(60)는 제2객체(312)를 포함하는 차분프레임의 상하전후 각 하나의 블록에 부여된 점수를 가산하여 가산값을 산출한다. 그리고 이렇게 산출한 가산값을 기준점수와 비교한다.Here, the organic object sensing unit 60 calculates the addition value by adding the points given to each block before and after the difference frame including the
유기물객체감지부(60)는 가산값과 기준점수(Standard score)을 비교하여, 가산값이 기준점수 이상이 되면, 제2객체(312)를 유기물 객체(A) 즉, 쓰레기 봉지로 감지한다.The organic object detecting unit 60 compares the added value with the standard score and detects the
이때, 유기물객체감지부(60)는 제2객체(312)를 유기물 객체로 감지하면 이벤트 신호를 발생시킬 수 있다. 일례로, 유기물객체감지부(60)에서 발생된 이벤트 신호는 알림 장치(S)에 전송될 수 있다. 그리고 도 8의 (b)에 도시된 바와 같이 알림 장치를 작동시킬 수 있다. 여기서, 발생 되는 알림 신호는 쓰레기를 유기하는 상황에서만 발생 되어, 알림 신호가 발생할 때 쓰레기가 유기되었다는 상황을 사람들에게 정확하게 알릴 수 있다.At this time, the organic object detection unit 60 may generate an event signal by sensing the
따라서, 유기 행위 검출 시스템(1)은 알림 신호의 발생에 대한 높은 신뢰도를 바탕으로, 알림 신호가 발생 되었을 때, 건물 내부에 있는 사람이 이를 인지하여 건물 밖으로 나오도록 유도함으로써, 쓰레기를 함부로 유기하지 못하도록 할 수 있다.Therefore, the organic
이하, 지금까지 설명한 객체를 검출하는 유기 행위 검출 시스템(1)에 대한 설명을 바탕으로 본 발명의 일 실시예에 따른 유기 행위 검출 방법에 대해 상세히 설명한다. 유기 행위 검출 시스템을 구성하는 구성요소 및 구성요소의 특징에 대한 설명된 내용은 유기 행위 검출 방법에 그대로 적용될 수 있다.Hereinafter, the organic behavior detection method according to an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the organic
유기 행위 검출 방법은 도 9의 순서도를 기준으로 한다.The organic behavior detection method is based on the flowchart of FIG.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 유기 행위 검출 방법의 순서도이다.9 is a flowchart of a method of detecting organic behavior in an embodiment of the present invention.
유기 행위 검출 방법은 일련의 과정으로 배경프레임(201)과 영상프레임(102)을 복수 개의 블록으로 나누고, 배경프레임과 영상프레임 간 차분프레임을 추출한다. 그리고 추출된 차분프레임에 포함된 객체가 정상객체 인지를 판별한 후, 정상객체로 판별되었을 시, 블록에 점수를 부여하고, 블록에 부여된 점수를 가산한 후 기준점수와 비교하여 쓰레기 유기 상황 여부를 정확하게 검출할 수 있다.The organic behavior detection method divides the
이하, 유기 행위 검출 방법의 단계에 대해 구체적으로 설명한다.Hereinafter, steps of the organic behavior detection method will be described in detail.
유기 행위 검출 방법은 외부에서 시간의 경과에 따라 영상 패킷을 수신해 영상프레임으로 변환한 후, 영상처리부(10)에 저장하는 (A)단계로 시작된다(S110). 여기서, 영상처리부(10)는 큐(Queue)로 형성되어 전달되는 순서대로 저장하고, 저장된 순서대로 영상 패킷을 영상프레임(102)으로 출력할 수 있다.The organic behavior detection method starts with step (A) of receiving an image packet from the outside according to the elapse of time, converting the image packet into an image frame, and then storing the image frame in the image processing unit 10 (S110). Here, the
이후, 유기 행위 검출 방법은 영상처리부에서 출력된 적어도 하나의 영상프레임을 배경프레임으로 생성하는 (B)단계로 진행된다(S120). 이때, 배경프레임은 입력되는 영상프레임들 중 어느 하나가 될 수 있다.Thereafter, the organic behavior detection method proceeds to step (B) of generating at least one image frame output from the image processing unit as a background frame (S120). At this time, the background frame may be one of the input image frames.
(B)단계 이후, 배경프레임(201)과 영상처리부에서 최신의 영상프레임을 전송받아, 배경프레임과 최신 영상프레임을 복수 개의 블록으로 나눈 후, 배경프레임의 배경블록과 최신의 영상프레임의 영상블록 간 차이가 있는 블록을 차분프레임으로 생성하는 (C)단계(S130)로 진행된다.After step (B), after receiving the latest image frame from the
이후, 정상객체를 저장하고 있는 객체저장검출부(40)에서, 배경프레임과 차분프레임을 비교해 차분프레임에서 정상객체와 매칭되는 제1객체(311) 또는 정상객체와 비매칭되는 제2객체(312)를 검출하는 (D)단계(S140)로 진행된다.Thereafter, in the object storing and detecting unit 40 storing the normal object, the
그리고 객체저장검출부(40)에서 제1객체가 검출되면, 제1객체(311)를 포함하는 차분프레임의 블록에 점수를 부여하는 (E)단계로 진행된다.When the first object is detected in the object storage detection unit 40, the process proceeds to step (E) of assigning a score to a block of a differential frame including the
여기서, (E)단계는 제1객체를 식별하는 단계(S150)단계와 블록에 점수를 부여하는 단계로 세부화되어 진행될 수도 있다.Here, step (E) may be performed in detail (step S150) of identifying the first object and assigning a score to the block.
(E)단계 이후, 객체저장검출부(40)에서 제2객체(312)가 검출되고, 차분프레임생성부에서 기준시간 이상, 제2객체를 포함하는 차분프레임이 생성되면 점수가 부여된 블록의 점수를 가산해 가산값을 구하고, 가산값을 기준점수와 비교하여, 가산값이 상기 기준점수 이상이 되면, 제2객체를 유기물 객체로 감지하는 (F)단계로 진행된다(S160). 여기서, (F)단계는 차분프레임생성부에서 기준시간 이상 일례로, 10초이상 제2객체를 포함하는 차분프레임이 생성되는 단계(S180) 그리고 제2객체를 포함하는 차분프레임이 생성되면 점수가 부여된 블록의 점수를 가산해 가산값을 구하는 단계 그리고 가산값을 기준점수와 비교하여 가산값이 기준점수 이상이 되면, 제2객체를 유기물 객체로 감지하는 단계로 세부화되어 진행될 수 있다.After the step (E), if the
아울러, 유기 행위 검출 방법은 (F)단계에서 제2객체(312)가 유기물 객체로 감지되면, 이벤트 신호를 발생시키는 단계(S190)로 더 진행될 수 있다.If the
그리고 더 나아가 이벤트 신호를 알림 장치(S)에 전송하여, 소리를 출력하는 단계로 진행될 수도 있다.Further, the event signal may be transmitted to the notification device S to output a sound.
유기 행위 검출 방법은 전술한 단계를 일련의 단계로 진행하며 쓰레기를 유기하는 상황과 쓰레기를 유기하지 않는 상황을 정확하게 구별한다.The organic behavior detection method performs the above-described steps in a series of steps, and accurately distinguishes between a situation in which garbage is generated and a situation in which no garbage is generated.
그리고 쓰레기 유기 여부로부터 출력된 데이터로 알림 장치를 정확히 작동시키며 쓰레기 유기에 대한 알림 신호 발생에 대한 신뢰성 또한 높일 수 있다.The data output from whether or not the garbage is collected can accurately operate the notification device and increase the reliability of the notification signal for the garbage collection.
이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, You will understand. It is therefore to be understood that the embodiments described above are in all respects illustrative and not restrictive.
1: 유기 행위 검출 시스템 10: 영상처리부
101: 영상 패킷 102: 영상프레임
20: 배경프레임생성부 201: 배경프레임
202: 배경블록 30: 차분프레임생성부
301: 최신 영상프레임 302: 영상블록
310: 차분프레임 311: 제1객체
312: 제2객체
40: 객체저장검출부 401: 정상객체
50: 점수부여부 60: 유기물객체감지부
A: 유기물 객체 S: 알림 장치
1: Organic behavior detection system 10: Image processing unit
101: video packet 102: video frame
20: background frame generation unit 201: background frame
202: background block 30: differential frame generator
301: latest image frame 302: image block
310: differential frame 311: first object
312: second object
40: object storage detecting unit 401: normal object
50: Scoring part 60: Organic object detection part
A: Organic object S: Notification device
Claims (5)
상기 영상처리부로부터 수신된 출력된 영상프레임 중 하나를 배경프레임으로 생성하는 배경프레임생성부;
상기 배경프레임과 영상프레임을 입력받고, 상기 영상프레임 가운데 최신 영상프레임과 상기 배경프레임을 복수 개의 블록으로 나누고, 상기 배경프레임의 배경블록과 상기 최신 영상프레임의 영상블록 간 차이가 있는 블록을 차분프레임으로 생성하는 차분프레임생성부;
정상객체를 저장하고 있으며, 상기 배경프레임과 상기 차분프레임을 비교하여 상기 차분프레임에서 상기 정상객체와 매칭되는 제1객체 또는 상기 정상객체와 비매칭되는 제2객체를 검출하는 객체저장검출부;
상기 객체저장검출부에서 상기 제1객체가 검출되면, 상기 제1객체를 포함하는 상기 차분프레임의 블록에 점수를 부여하는 점수부여부;
상기 객체저장검출부에서 상기 제2객체가 검출되고 상기 차분프레임생성부에서 기준시간 이상, 상기 제2객체를 포함하는 상기 차분프레임이 생성되면 점수가 부여된 상기 블록의 점수를 가산해 가산값을 구하고, 상기 가산값을 기준점수와 비교하여, 상기 가산값이 상기 기준점수 이상이 되면, 상기 제2객체를 유기물 객체로 감지하는 유기물객체감지부를 포함하는, 유기 행위 검출 시스템.An image processor for receiving an image packet from the outside and converting the image packet into an image frame according to passage of time and storing the image frame;
A background frame generator for generating one of the output image frames received from the image processor as a background frame;
A block having a difference between a background block of the background frame and an image block of the latest image frame is divided into a plurality of blocks, A differential frame generator for generating a differential frame;
An object storage detector for storing a normal object and detecting a first object matching the normal object or a second object mismatched with the normal object in the differential frame by comparing the background frame and the difference frame;
A score assigning unit for assigning a score to a block of the differential frame including the first object when the first object is detected in the object storage detecting unit;
When the second object is detected by the object storage detection unit and the difference frame including the second object is generated by the difference frame generation unit over a reference time, the score of the block to which the score is assigned is added to obtain an addition value And an organic object detecting unit for comparing the added value with a reference score and detecting the second object as an organic object when the added value becomes the reference score or more.
상기 유기물객체감지부는 상기 제2객체가 발생 되면, 상기 제2객체를 포함하는 상기 차분프레임의 상하전후 각 하나의 블록에 부여된 점수를 가산한 후, 상기 기준점수와 비교하는, 유기 행위 검출 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the organic object detection unit adds a score given to each block before and after the difference frame including the second object when the second object is generated and then compares the score with the reference score, .
상기 점수부여부는 상기 블록에서 상기 제1객체가 사라지면 일정한 시간 간격으로 상기 블록의 점수가 영점이 될 때까지 음수를 부여하는, 유기 행위 검출 시스템.The method according to claim 1,
Wherein the scoring unit assigns a negative value until a score of the block becomes zero at a predetermined time interval when the first object disappears in the block.
상기 유기물객체감지부는 상기 제2객체를 포함하는 상기 차분프레임의 상기 상하전후 각 하나의 블록에 부여된 점수의 가산값이 상기 기준점수 이상이 되면 이벤트신호를 발생시키는, 유기 행위 검출 시스템.3. The method of claim 2,
Wherein the organic object detecting unit generates an event signal when an added value of the points given to each of the blocks before and after the up and down and the left and right of the difference frame including the second object is equal to or greater than the reference point.
상기 영상처리부에서 출력된 적어도 하나의 영상프레임을 배경프레임으로 생성하는 (B)단계;
상기 배경프레임과 상기 영상처리부에서 최신의 영상프레임을 전송받아, 상기 배경프레임과 상기 최신의 영상프레임을 복수 개의 블록으로 나눈 후, 상기 배경프레임의 배경블록과 상기 최신의 영상프레임의 영상블록 간 차이가 있는 블록을 차분프레임으로 생성하는 (C)단계;
정상객체를 저장하고 있는 객체저장검출부에서, 상기 배경프레임과 상기 차분프레임을 비교해 상기 차분프레임에서 상기 정상객체와 매칭되는 제1객체 또는 상기 정상객체와 비매칭되는 제2객체를 검출하는 (D)단계;
상기 객체저장검출부에서 상기 제1객체가 검출되면, 상기 제1객체를 포함하는 상기 차분프레임의 블록에 점수를 부여하는 (E)단계;
상기 객체저장검출부에서 상기 제2객체가 검출되고, 상기 (C)단계를 수행하는 차분프레임생성부에서 기준시간 이상, 상기 제2객체를 포함하는 상기 차분프레임이 생성되면 점수가 부여된 상기 블록의 점수를 가산해 가산값을 구하고, 상기 가산값을 기준점수와 비교하여, 상기 가산값이 상기 기준점수 이상이 되면, 상기 제2객체를 유기물 객체로 감지하는 (F) 단계를 포함하는, 유기 행위 검출 방법.(A) receiving an image packet from the outside according to the passage of time, converting the image packet into an image frame, and storing the converted image frame in the image processing unit;
(B) generating at least one image frame output from the image processing unit as a background frame;
And a controller for receiving the background frame and the latest image frame from the image processor, dividing the background frame and the latest image frame into a plurality of blocks, and generating a difference between the background block of the background frame and the image block of the latest image frame (C) generating a difference frame as a difference frame;
(D) detecting a first object matching the normal object or a second object mismatched with the normal object in the differential frame by comparing the background frame and the difference frame in an object storage detection unit storing a normal object, step;
A step (E) of assigning a score to a block of the differential frame including the first object when the object storage detecting unit detects the first object;
Wherein when the second object is detected in the object storage detection unit and the difference frame including the second object is generated in a difference frame generation unit performing the step (C) over a reference time, (F) detecting the second object as an organic object when the added value is greater than or equal to the reference score by comparing the added value with a reference score, Detection method.
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