KR101976495B1 - 카메라 설치높이 측정을 위한 영상 분석 장치 및 방법 - Google Patents

카메라 설치높이 측정을 위한 영상 분석 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

카메라 설치높이 측정을 위한 영상 분석 장치 및 방법을 개시한다.
본 실시예에 의하면, 3차원 카메라로부터 획득된 3차원 영상 및 3차원 카메라의 기울기를 이용하여 바닥에 대하여 수직이거나 기울어진 주축을 갖는 3차원 카메라의 설치 높이를 자동으로 측정할 수 있는 영상 분석 장치 및 방법을 제공하는 데 주된 목적이 있다.

Description

카메라 설치높이 측정을 위한 영상 분석 장치 및 방법{Method and Apparatus for Estimating Mounting Height of Camera}
본 실시예는 3차원 영상을 분석하여 카메라가 설치된 높이를 측정할 수 있는 장치 및 방법에 관한 것이다.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.
카메라가 설치된 높이를 측정하는 방법으로 사람이 직접 높이를 측정하거나 카메라로부터 획득된 영상을 분석하여 높이를 추정하는 방법이 있다. 이하, 3차원 카메라로부터 획득된 영상을 분석하여 높이를 추정하는 종래 방법에 대하여 설명한다.
종래의 경우, 3차원 카메라는 주축(Principle Axis)이 바닥과 수직이 되도록 설치되며 촬영된 영상의 바닥영역 화소값(depth)을 카메라 설치 높이로 추정한다. 이러한 방법은 촬영된 영상에서 사람이 직접 바닥영역을 지정해야 하므로 번거로움이 있다. 또한, 카메라가 바닥과 수직이 아닌 기울어진 상태로 설치되는 경우에는 카메라의 기울기 때문에 바닥영역의 화소값을 카메라 설치 높이로 추정할 수 없다. 따라서 카메라의 설치높이를 추정할 수 있는 새로운 방법이 필요하다.
본 발명의 실시예들은, 3차원 카메라로부터 획득된 3차원 영상 및 3차원 카메라의 기울기를 이용하여 바닥에 대하여 수직이거나 기울어진 주축을 갖는 3차원 카메라의 설치 높이를 자동으로 측정할 수 있는 영상 분석 장치 및 방법을 제공하는 데 주된 목적이 있다.
본 발명의 실시예에 의하면, 3차원 카메라로부터 깊이(Depth) 정보가 포함된 하나 이상의 입력영상을 수신하는 영상 입력부, 깊이 정보를 이용하여 입력영상에서 사람의 머리위치를 검출하는 머리위치 검출부 및 3차원 카메라에서 바닥에 내린 수선방향과 3차원 카메라에서 머리위치 방향 사이의 각도를 계산하여 3차원 카메라의 설치높이를 측정하는 카메라 설치높이 측정부를 포함하는 영상 분석 장치를 제공한다.
본 발명의 실시예에 의하면, 하드웨어와 결합되어, 3차원 카메라로부터 깊이(Depth) 정보가 포함된 하나 이상의 입력영상을 수신하는 단계, 깊이 정보를 이용하여 입력영상에서 사람의 머리위치를 검출하는 단계 및 3차원 카메라에서 바닥에 내린 수선방향과 3차원 카메라에서 머리위치 방향 사이의 각도를 계산하여 3차원 카메라의 설치높이를 측정하는 단계를 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램을 제공한다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예들에 의하면, 3차원 카메라로부터 획득된 3차원 영상 및 3차원 카메라의 기울기를 이용하여 바닥에 대하여 수직이거나 기울어진 주축을 갖는 3차원 카메라의 설치 높이를 자동으로 측정할 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 실시예들에 의하면, 3차원 카메라를 바닥에 수직이 아닌 기울어진 상태로 설치하더라도 자동으로 카메라의 설치높이를 측정할 수 있기 때문에 수작업에 의한 높이측정으로 발생할 수 있는 오류를 감소시킬 수 있는 효과가 있다.
본 발명의 실시예들에 의하면, 3차원 카메라의 설치높이를 자동으로 측정하기 위해 바닥과 수직이 되도록 카메라를 설치하는 등의 설치상 제약이 없기 때문에 더욱 넓은 지역을 촬영할 수 있는 효과가 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 장치의 개략적인 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 카메라 설치높이 측정부의 개략적인 구성도이다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 카메라 설치높이 측정부를 설명하기 위한 예시도이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
이하, 본 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 장치의 개략적인 구성도이다.
도 1을 참조하면, 영상 분석 장치(200)는 영상 입력부(210), 전경배경 분리부(220), 머리위치 검출부(230) 및 카메라 설치높이 측정부(240)를 포함한다. 도 2에서는 각각의 구성요소가 독립적으로 존재하는 것으로 표현되어 있으나, 실시예에 따라 복수의 구성요소가 하나의 구성 단위로 합쳐져 구현될 수도 있다. 도 2의 영상 분석 장치(200)는 물리적 장치에 한정되지 않으며 일부 기능은 하드웨어가 아닌 소프트웨어로 구현될 수도 있다.
영상 분석 장치(200)는 (i) 각종 기기 또는 유무선 네트워크와 통신을 수행하기 위한 통신 모뎀 등의 통신 장치, (ii) 각종 프로그램과 데이터를 저장하기 위한 메모리, (iii) 각종 프로그램을 실행하여 연산 및 제어하기 위한 마이크로프로세서 등을 구비하는 다양한 장치이다. 적어도 일 실시예에 따르면, 메모리는 램(Random Access Memory: RAM), 롬(Read Only Memory: ROM), 플래시 메모리, 광 디스크, 자기 디스크, 솔리드 스테이트 디스크(Solid State Disk: SSD) 등의 컴퓨터로 판독 가능한 기록/저장매체일 수 있다. 적어도 일 실시예에 따르면, 마이크로프로세서는 명세서상에 기재된 동작과 기능을 하나 이상 선택적으로 수행하도록 프로그램될 수 있다. 적어도 일 실시예에 따르면, 마이크로프로세서는 전체 또는 부분적으로 특정한 구성의 주문형반도체(Application Specific Integrated Circuit: ASIC) 등의 하드웨어로써 구현될 수 있다.
영상 입력부(210)는 3차원 카메라(100)로부터 깊이(Depth) 정보가 포함된 하나 이상의 입력영상을 수신한다. 여기서 깊이 정보는 피사체와 3차원 카메라(100) 사이의 거리에 관한 정보를 의미하며, 예를 들어 두 대의 카메라를 이용한 양안 입체시(Stereo Vision) 방법, 구조광(Structured Light)과 카메라를 이용한 삼각 측량법(Triangulation), 및 광시간비행법(Time-of-Flight: TOF)을 이용하여 획득될 수 있다. 다만, 전술한 방법은 예시에 불과하며 이에 한정되는 것은 아니다.
전경배경 분리부(220)는 하나 이상의 입력영상으로부터 배경모델을 생성하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 전경영상을 획득한다. 여기서, 배경모델은 매개변수 모델(Parametric Model) 및 비매개변수 모델(Non-parametric Model)을 모두 포함한다. 매개변수 모델을 이용한 전경배경 분리기술의 예로는 가우시안 혼합 모델(Gaussian Mixture Model: GMM) 및 코드북(Codebook) 기반 전경추출 알고리즘 등이 있으며, 비매개변수 모델을 이용한 전경배경 분리기술의 예로는 KDE(Kernel Density Estimation) 알고리즘, Vibe 알고리즘 및 PBAS(Pixel-Based Adaptive Segmenter) 알고리즘 등이 있다. 다만, 이에 한정되는 것은 아니다.
전경배경 분리부(220)는 입력영상과 배경모델을 비교하여 배경모델과 차이가 큰 입력영상의 화소를 전경 화소로 판단하고, 전경 화소들에 근거하여 입력된 3차원 영상에서 움직이는 객체에 해당하는 전경영상을 획득할 수 있다.
머리위치 검출부(230)는 깊이 정보를 이용하여 전경영상에서 사람의 머리위치를 검출한다. 본 실시예에서는 입력영상에서 움직이는 객체를 사람으로 가정할 수 있으나, 이에 한정되는 것은 아니며 영상 내 움직이는 객체로부터 사람을 검출하는 알고리즘이 적용될 수도 있다.
예를 들어, 머리위치 검출부(230)는 전경영상에서 화소값(Depth)이 가장 작은 화소를 검출하여 사람의 머리위치로 결정할 수 있다. 3차원 카메라(100)는 사람의 키보다 높은 위치에 설치되는 것이 일반적이므로, 보행하는 사람에 있어서 카메라(100)와 가장 가까운 신체 부위는 머리가 되기 때문이다. 본 실시예에서 전경영상의 가장자리는 영상의 왜곡이 크므로 가장자리로부터 일정 거리 내에 존재하는 화소들은 머리위치 검출 시 제외하고 판단한다.
머리위치 검출부(230)는 사람의 머리위치로 검출되는 화소가 2개 이상인 경우, 3차원 영상을 스캔할 때 가장 먼저 검출한 화소(즉, 화소 어레이 상에서 좌상단에 가장 가까운 화소)를 머리위치로 선택할 수 있다.
카메라 설치높이 측정부(240)는 3차원 카메라(100)에서 바닥에 내린 수선방향과 3차원 카메라(100)에서 사람의 머리위치 방향 사이의 각도(
Figure 112016047235877-pat00001
)를 계산하여 3차원 카메라(100)의 설치높이(H)를 측정한다. 이에 대한 구체적인 설명은 다른 도면을 참조하여 후술한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 카메라 설치높이 측정부의 개략적인 구성도이다.
도 2를 참조하면, 카메라 설치높이 측정부(240)는 머리위치 좌표 계산부(310), 각도 계산부(320) 및 설치높이 계산부(330)를 포함한다. 도 2에서는 각각의 구성요소가 독립적으로 존재하는 것으로 표현되어 있으나, 실시예에 따라 복수의 구성요소가 하나의 구성 단위로 합쳐져 구현될 수도 있다. 도 2의 카메라 설치높이 측정부(240)는 물리적 장치에 한정되지 않으며 일부 기능은 하드웨어가 아닌 소프트웨어로 구현될 수도 있다.
이하, 도 3 내지 도 5를 참조하여 본 실시예에 따른 카메라 설치높이 측정부(240)에 대하여 구체적으로 설명한다.
도 3 내지 도 5는 본 발명의 실시예에 따른 카메라 설치높이 측정부(240)를 설명하기 위한 예시도이다.
3차원 카메라(100)가 설치되는 공간의 3차원 좌표계(3D Coordinate System) 및 3차원 카메라(100)에 의해 촬영된 입력영상(100a)의 2차원 좌표계(2D Coordinate System)는 도 3과 같이 표현될 수 있다. 도 3은 3차원 카메라(100)의 주축이 3차원 좌표계의 Y축과 일치하는 경우를 나타낸다. 한편, 입력영상(110a)의 2차원 좌표계는 영상 좌표계로 불릴 수 있다.
도 3에서 3차원 좌표계의 원점은 3차원 카메라(100)의 회전 중심을 의미하며, 영상 좌표계의 원점은 3차원 카메라(100)의 주축과 입력영상 평면(110a)이 수직으로 만나는 점을 의미한다. 여기서 3차원 카메라(100)의 초점거리를 f(m)라고 할 때, 입력영상 평면(110a)은 3차원 좌표계의 Y축 방향으로 f(m)만큼 떨어진 위치에 존재한다.
도 4는 3차원 카메라(100)의 주축이 바닥과 수직이 아닌 기울어진 상태의 좌표계를 나타낸다. 구체적으로, 도 4는 3차원 카메라(100)에서 바닥에 내린 수선 방향(Y축 방향)과 3차원 카메라(100)의 주축 방향(A) 사이의 각도가
Figure 112016047235877-pat00002
인 경우를 나타낸다.
3차원 카메라(100)에서 바닥에 내린 수선 방향(Y축 방향)과 3차원 카메라(100)의 주축 방향(A) 사이의 각도(
Figure 112016047235877-pat00003
)는 3차원 카메라(100)에 부착된 센서로부터 측정될 수 있다. 여기서 센서는 기울기 센서, 가속도 센서 및 자이로 센서 등을 포함한 다양한 센서를 의미할 수 있다. 가속도 센서를 이용하는 경우를 예로 들어 설명하면, 영상 분석 장치(200)는 가속도 센서로부터 중력방향을 기준으로 X축, Y축, Z축 방향의 가속도 값을 획득하여 각각의 축에 대하여 3차원 카메라(100)의 기울어진 정도를 추정할 수 있다. 다만, 설명의 명확성을 위하여 본 실시예에서는 3차원 카메라(100)가 X축을 중심으로 기울어진 각도를
Figure 112016047235877-pat00004
로 가정한다.
각도
Figure 112016047235877-pat00005
는 전술한 센서로부터 획득한 센싱정보를 이용하여 추정될 수 있지만, 실시예에 따라 영상 분석 장치(200)에 미리 저장되어 있거나 외부 장치(미도시)로부터 획득될 수도 있다.
카메라 설치높이 측정부(240)의 머리위치 좌표 계산부(310)는 머리위치 검출부(230)가 검출한 머리위치로부터 3차원 카메라의 회전 중심을 원점으로 하는 3차원 좌표계 상에서의 머리위치의 좌표값을 계산할 수 있다. 여기서, 머리위치 검출부(230)가 검출한 머리위치는 도 5의 영상 좌표계(110b) 상의 좌표 p=(x,y)로 나타낼 수 있다.
머리위치 좌표 계산부(310)는 3차원 카메라(100)의 초점 거리 및 3차원 카메라(100)의 화소 어레이에서 인접한 화소들 간의 거리를 근거로 영상 좌표계(110b) 상의 좌표 p를 3차원 좌표값으로 변환할 수 있다.
구체적으로, 카메라의 초점 거리를 f(m), 카메라의 화소 어레이(예컨대, CCD 어레이 등)에서 인접한 화소들 간의 거리를 c(m)라 칭하면, 머리위치 좌표 계산부(310)는 우선 3차원 카메라(100)의 주축이 3차원 좌표계의 Y축과 일치하는 것으로 가정하고 좌표 p=(x,y)를 3차원 좌표값 P=(cx, f, cy)로 변환한다. 여기서 P는 3차원 좌표계의 원점으로부터 X축, Y축, Z축 방향으로 각각 cx(m), f(m), cy(m)만큼 떨어져 있는 점이다.
머리위치 좌표 계산부(310)는 깊이 정보(Depth, D) 및 3차원 카메라의 기울기(
Figure 112016047235877-pat00006
)를 고려하여 3차원 좌표값(P)으로부터 실제 사람의 머리위치의 좌표값(P', 이하 '머리위치의 좌표값'이라 함)을 계산할 수 있다. 예를 들어, 머리위치의 좌표값(P')는 [수학식 1]에 따라 계산될 수 있다.
Figure 112016047235877-pat00007
여기서, Rx는 3차원 좌표계의 한 점을 X축을 중심으로
Figure 112016047235877-pat00008
만큼 회전시키는 3x3 회전 행렬을 의미하며, D는 사람의 머리위치가 3차원 카메라(100)의 주축방향(A)으로 3차원 카메라(100)로부터 떨어진 거리를 의미한다. Rx는 [수학식 2]와 같이 나타낼 수 있다.
Figure 112016047235877-pat00009
이하, 도 5를 참조하여 각도 계산부(320) 및 설치높이 계산부(330)에 대하여 구체적으로 설명한다.
각도 계산부(320)는 머리위치의 좌표값(P')을 이용하여 3차원 카메라(100)에서 바닥에 내린 수선 방향(Y축 방향)과 3차원 좌표계의 원점에서 머리위치 좌표값 방향(P') 사이의 각도(
Figure 112016047235877-pat00010
)를 계산할 수 있다.
예를 들어, 각도 계산부(320)는 머리위치 좌표값(P')의 방향 벡터(
Figure 112016047235877-pat00011
) 및 3차원 카메라(100)에서 바닥에 내린 수선 벡터(
Figure 112016047235877-pat00012
)를 근거로 각도
Figure 112016047235877-pat00013
를 계산할 수 있다. 구체적으로, 각도
Figure 112016047235877-pat00014
는 [수학식 3]에 따라 계산될 수 있다.
Figure 112016047235877-pat00015
여기서,
Figure 112016047235877-pat00016
는 3차원 카메라(100)로부터 바닥에 내린 수선 벡터로서
Figure 112016047235877-pat00017
=(0, 1, 0)으로 표현될 수 있다.
설치높이 계산부(330)는 머리위치의 좌표값(P'), 각도
Figure 112016047235877-pat00018
및 사람의 키(h)를 근거로 3차원 카메라(100)의 설치높이(H)를 계산할 수 있다. 구체적으로, [수학식 4]에 따라 설치높이(H)가 계산될 수 있다.
Figure 112016047235877-pat00019
여기서, 사람의 키(h)는 기 설정되는 값(예컨대, 1.7 m)으로 설치높이(H)의 정확한 측정을 위해 실시예에 따라 달리 설정될 수 있다. 다만, 이에 반드시 한정되는 것은 아니며 입력영상으로부터 사람의 키를 추정하는 알고리즘을 이용하여 획득될 수도 있다.
본 발명의 실시예에 따른 카메라(100) 설치높이 계산의 정확도를 향상시키기 위하여, 영상 분석 장치(200)는 소정의 개수의 카메라 설치높이(H1, H2, ... , HN)를 획득하여 크기 순으로 정렬한 후 중간값(median) 즉, N/2번째(N이 짝수일 때) 혹은 (N+1)/2번째(N이 홀수일 때)에 가장 가까이 위치하는 설치높이를 최종적인 3차원 카메라(100)의 설치높이(H)로 선택할 수 있다.
이하, 도 6을 참조하여 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 방법에 대하여 설명한다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 방법을 나타내는 흐름도이다.
본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 방법은 3차원 카메라(100)로부터 깊이(Depth) 정보가 포함된 하나 이상의 입력영상을 수신하는 단계(S710), 하나 이상의 입력영상으로부터 배경모델을 생성하고 이를 이용하여 입력영상으로부터 전경영상을 획득하는 단계(S720), 깊이 정보를 이용하여 전경영상에서 사람의 머리위치를 검출하는 단계(S730) 및 3차원 카메라(100)에서 바닥에 내린 수선방향과 3차원 카메라(100)에서 머리위치 방향 사이의 각도를 계산하여 3차원 카메라(100)의 설치높이를 측정하는 단계(S750)를 포함한다.
단계 S730에서는 전경영상에서 화소값(Depth)이 가장 작은 화소를 검출하여 사람의 머리위치로 결정할 수 있다. 3차원 카메라(100)는 사람의 키보다 높은 위치에 설치되는 것이 일반적이므로, 보행하는 사람에 있어서 카메라(100)와 가장 가까운 신체 부위는 머리가 되기 때문이다. 본 실시예에서 전경영상의 가장자리는 영상의 왜곡이 크므로 가장자리로부터 일정 거리 내에 존재하는 화소들은 머리위치 검출 시 제외하고 판단한다.
단계 S710 내지 단계 S730의 과정은 전경영상에서 사람의 머리위치 검출이 성공적으로 이루어질 때까지 반복하여 수행될 수 있다.
단계 S750에서는 검출된 머리위치로부터 3차원 카메라(100)의 회전 중심을 원점으로 하는 3차원 좌표계 상에서의 머리위치의 좌표값을 계산하고, 3차원 카메라(100)에서 바닥에 내린 수선 방향과 3차원 좌표계 상의 원점에서 머리위치의 좌표값 방향 사이의 각도를 계산하여 계산한 각도, 머리위치의 좌표값 및 기 설정된 사람의 키를 근거로 3차원 카메라(100)의 설치높이(H)를 계산할 수 있다.
단계 S750에서 수행되는 구체적인 과정은 도 1 내지 도 5를 참조하여 전술한 내용과 실질적으로 동일하므로 설명을 생략한다.
본 실시예의 영상 분석 방법은 측정된 설치높이(H) 개수가 소정의 개수(N) 이상이 되는지를 판단(S760)하여 소정의 개수(N) 미만인 경우, 단계 S710 내지 단계 S740의 과정을 반복적으로 수행할 수 있다. 즉, 설치높이(H) 계산의 정확도를 향상시키기 위하여 소정의 개수의 카메라 설치높이(H1, H2, ... , HN)를 획득하고, 이를 크기 순으로 정렬한 뒤 중간값(median) 즉, N/2번째(N이 짝수일 때) 혹은 (N+1)/2번째(N이 홀수일 때)에 가장 가까이 위치하는 설치높이를 최종적인 3차원 카메라(100)의 설치높이(H)로 선택할 수 있다(S770).
도 6에서는 단계 S710 내지 단계 S770을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나, 반드시 이에 한정되는 것은 아니다. 다시 말해, 도 6에 기재된 단계를 변경하여 실행하거나 하나 이상의 단계를 병렬적으로 실행하는 것으로 적용 가능할 것이므로, 도 6은 시계열적인 순서로 한정되는 것은 아니다.
도 6에 기재된 본 실시예에 따른 카메라 설치높이를 측정하기 위한 영상 분석 방법은 프로그램으로 구현되고 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 기록될 수 있다. 본 실시예에 따른 카메라 설치높이를 측정하는 방법을 구현하기 위한 프로그램이 기록되고 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의하여 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다.
이상의 설명은 본 실시예의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 실시예가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.
이상에서 설명한 바와 같이 본 실시예는 영상 분석 분야에 적용되어, 3차원 카메라로부터 획득된 3차원 영상 및 3차원 카메라의 기울기를 이용하여 바닥에 대하여 수직이거나 기울어진 주축을 갖는 3차원 카메라의 설치 높이를 자동으로 측정할 수 있는 효과를 발생하는 유용한 발명이다.
100: 3차원 카메라 200: 영상 분석 장치
210: 영상 입력부 220: 전경배경 분리부
230: 머리위치 검출부 240: 카메라 설치높이 측정부
310: 머리위치 좌표 계산부 320: 각도 계산부
330: 설치높이 계산부

Claims (10)

  1. 3차원 카메라로부터 깊이(Depth) 정보가 포함된 하나 이상의 입력영상을 수신하는 영상 입력부;
    상기 깊이 정보를 이용하여 상기 입력영상으로부터 사람의 머리위치를 검출하는 머리위치 검출부; 및
    상기 3차원 카메라로부터 상기 머리위치까지의 방향과 상기 3차원 카메라로부터 바닥까지 내린 수선방향 사이의 각도를 계산하여 상기 3차원 카메라의 설치높이를 측정하는 카메라 설치높이 측정부
    를 포함하는 영상 분석 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 카메라 설치높이 측정부는,
    상기 머리위치 검출부가 검출한 머리위치로부터 상기 3차원 카메라의 회전 중심을 원점으로 하는 3차원 좌표계 상에서의 상기 머리위치의 좌표값을 계산하는 머리위치 좌표 계산부;
    상기 머리위치의 좌표값을 이용하여 상기 3차원 카메라에서 바닥에 내린 수선 방향과 상기 원점에서 상기 머리위치의 좌표값 방향 사이의 각도를 계산하는 각도 계산부; 및
    상기 머리위치의 좌표값, 상기 각도 및 기 설정된 상기 사람의 키를 근거로 상기 3차원 카메라의 설치높이를 계산하는 설치높이 계산부
    를 포함하는 영상 분석 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 머리위치 좌표 계산부는,
    상기 3차원 카메라의 초점 거리 및 상기 3차원 카메라의 화소 어레이에서 인접한 화소들 간의 거리를 근거로 상기 검출된 머리위치를 3차원 좌표값으로 변환하고, 상기 깊이 정보 및 상기 3차원 카메라의 기울기를 고려하여 상기 3차원 좌표값으로부터 상기 머리위치의 좌표값을 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
  4. 제2항에 있어서,
    상기 각도 계산부는,
    상기 머리위치의 좌표값의 방향 벡터 및 상기 3차원 카메라에서 바닥에 내린 수선 벡터를 근거로 상기 3차원 카메라에서 바닥에 내린 수선방향과 상기 3차원 카메라에서 상기 머리위치 방향 사이의 각도를 계산하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 머리위치 검출부는,
    상기 입력영상에서 화소값이 가장 작은 화소를 검출하여 상기 머리위치로 결정하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 하나 이상의 입력영상으로부터 배경모델을 생성하고 상기 배경모델을 이용하여 상기 입력영상으로부터 전경영상을 획득하는 전경배경 분리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 분석 장치.
  7. 하드웨어와 결합되어,
    3차원 카메라로부터 깊이(Depth) 정보가 포함된 하나 이상의 입력영상을 수신하는 단계;
    상기 깊이 정보를 이용하여 상기 입력영상으로부터 사람의 머리위치를 검출하는 단계; 및
    상기 3차원 카메라로부터 상기 머리위치까지의 방향과 상기 3차원 카메라로부터 바닥까지 내린 수선방향 사이의 각도를 계산하여 상기 3차원 카메라의 설치높이를 측정하는 단계
    를 실행시키기 위하여 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  8. 제7항에 있어서,
    상기 3차원 카메라의 설치높이를 측정하는 단계는,
    상기 검출된 머리위치로부터 상기 3차원 카메라의 회전 중심을 원점으로 하는 3차원 좌표계 상에서의 상기 머리위치의 좌표값을 계산하는 단계;
    상기 3차원 카메라에서 바닥에 내린 수선 방향과 상기 원점에서 상기 머리위치의 좌표값 방향 사이의 각도를 계산하는 단계; 및
    상기 머리위치의 좌표값, 상기 각도 및 기 설정된 상기 사람의 키를 근거로 상기 3차원 카메라의 설치높이를 계산하는 단계
    를 포함하는 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  9. 제7항에 있어서,
    상기 머리위치를 검출하는 단계는,
    상기 입력영상에서 화소값이 가장 작은 화소를 검출하여 상기 머리위치로 결정하는 것을 특징으로 하는 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  10. 제7항에 있어서,
    상기 하나 이상의 입력영상으로부터 배경모델을 생성하고 상기 배경모델을 이용하여 상기 입력영상으로부터 전경영상을 획득하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 기록매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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