KR102353617B1 - 야생동물의 위치 예측 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 위치 예측 시스템에 관한 것으로, 본 위치 예측 시스템은 감지 영역의 이미지를 수집하는 수집 장치와, 수집된 이미지에 활성화된 가상의 탐지점과 탐지점을 지나는 가로축에 기초하여 시간별 객체의 위치값을 생성하는 위치값 생성부, 그리고 객체가 감지 영역에서 이탈하면, 이탈 시점 이전의 시간별 객체의 위치값에 기초하여 객체의 이탈 시점 이후의 위치를 예측하는 위치 예측부를 포함한다. 이로 인해, 본 위치 예측 시스템은 감지 영역 상의 객체의 시간별 위치값을 생성하고 생성된 시간별 위치값에 기초하여 객체의 이탈 시점 이후의 위치를 예측하여, 감지 영역을 이탈한 야생 동물의 이탈 시점 이후의 위치를 정확하게 예측할 수 있고, 이를 통해 감지 영역을 벗어난 영역까지 확대된 영역의 야생동물 별 서식 및 밀도 분석을 가능하게 하는 효과가 있다.

Description

야생동물의 위치 예측 시스템{System for estimating location of wild animal}

본 발명은 야생동물의 위치 예측 시스템에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 야생동물과 같은 객체가 감지 영역을 이탈하면 객체의 이탈 시점 이전의 시간별 위치값에 기초하여 이탈 시점 이후의 위치를 예측하고, 최종 탐지 시점에서의 최종 위치값과 이를 제외한 나머지 위치값의 평균 위치값에 기초하여 객체의 이탈 시점 이후의 이동 방향 및 단위 시간당 이동 거리를 분석함으로써 복잡한 경로로 움직이는 객체가 감지 영역을 이탈하여도 이탈한 객체의 이동 방향 및 위치를 정확하게 예측할 수 있는 위치 예측 시스템에 관한 것이다.

종래의 야생동물 밀도 및 생태통로 이용실태 조사 시스템은 야생동물과 같은 객체의 움직임을 감지하는 적외선 센서 또는 모션감지 센서 등을 이용하여 촬영된 영상을 사람의 육안으로 분류하고 계수함으로써 조사가 이루어진다.

이와 같은 종래의 조사 시스템은 객체의 움직임 발생 감지와 이 시점에서의 이미지 수집은 자동으로 이루어지나, 그 외의 객체의 종류 확인, 동일 객체 구분 등의 조사는 모두 사람에 의해 수동 수행되기 때문에 이를 위한 인력이 요구되며 조사 결과에 대한 신뢰성이 떨어진다는 문제점이 존재한다.

또한, 적외선 센서 또는 모션감지 센서는 조사 대상인 객체뿐 아니라 다른 객체의 움직임 또는 자연환경 변화에 따른 움직임 등에도 동작하기 때문에, 수집된 이미지에서의 조사 대상 객체의 존재 유무 확인 작업이 추가로 요구되어 조사 효율이 떨어진다는 문제점 또한 존재한다.

이와 같은 문제점을 개선하기 위한 방안으로 최근에는 인공지능을 활용한 이미지 분석 작업을 통해 수집한 이미지 상의 객체를 구분하고 추적함으로써 야생동물의 밀도 및 생태통로 이용실태를 조사하는 시스템이 개발되고 있다.

하지만, 최근의 인공지능을 활용한 조사 시스템은 이미지가 수집되는 감지 영역 내의 객체를 대상으로 하는 정보 생성이 가능할 뿐, 감지 영역을 벗어난 객체에 대한 정보 생성은 이루어지지 않아 한계가 존재한다.

대한민국 공개특허 제10-2017-0023520호 (2017.03.06)

본 발명은 위에서 언급한 종래 기술이 가지는 문제점을 해결하기 위한 것으로 본 발명이 이루고자 하는 목적은, 감지 영역을 이탈한 야생 동물의 이탈 시점 이후의 위치를 정확하게 예측할 수 있는 위치 예측 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명이 이루고자 하는 다른 목적은, 야생 동물이 감지 영역 내에서 일관된 방향으로 이동할 뿐만 아니라 이동을 일시 중단하거나 회귀하여 이동 경로를 변경하여도 감지 영역을 이탈한 시점 이후의 이동 방향 및 단위 시간당 이동 거리에 기초하여 전체적인 이동 방향을 고려한, 이탈 시점 이후의 위치를 정확하게 예측할 수 있는 위치 예측 시스템을 제공하는 것이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 위치 예측 시스템은, 감지 영역의 이미지를 수집하는 수집 장치와, 수집된 이미지에 활성화된 가상의 탐지점과 탐지점을 지나는 가로축에 기초하여 시간별 객체의 위치값을 생성하는 위치값 생성부, 그리고 객체가 감지 영역에서 이탈하면, 이탈 시점 이전의 시간별 객체의 위치값에 기초하여 객체의 이탈 시점 이후의 위치를 예측하는 위치 예측부를 포함한다.

이때, 위치 예측부는 객체의 최종 탐지 시점에서의 위치값인 최종 위치값과, 객체의 시간별 위치값 중 최종 위치값을 제외한 나머지 위치값의 평균 위치값에 기초하여 객체의 이탈 시점 이후의 이동 방향 및 단위 시간당 이동 거리를 분석함으로써 이탈 시점 이후의 위치를 예측할 수 있다.

또한, 위치값 생성부는 수집된 시간별 이미지에서 객체를 추적하여 식별하는 객체 식별부와, 수집된 이미지에 가상의 탐지점을 활성화하는 탐지점 활성화부와, 활성화된 탐지점으로부터 식별된 객체까지의 거리값을 산출하는 거리값 산출부와, 수집된 이미지에 탐지점을 지나는 가로축을 활성화하는 가로축 활성화부와, 활성화된 가로축에서 탐지점을 기준으로 우측 방향으로부터 시계 반대 방향, 또는 좌측 방향으로부터 시계 방향의 각으로 식별된 객체의 각도값을 산출하는 각도값 산출부, 그리고 산출된 거리값과 각도값을 포함하는 식별된 객체의 설정 시간을 주기로 하는 시간별 위치값을 생성하는 위치값 산출부를 포함할 수 있다.

또한, 위치 예측부는 수집된 시간별 이미지에 기초하여 식별된 객체의 이탈을 판단하는 이탈 판단부와, 생성된 시간별 위치값에 기초하여 이탈 객체의 평균 위치값을 산출하는 평균값 산출부와, 이탈 객체의 최종 위치값에서 평균 위치값을 뺀 값을 벡터값으로 변환하여 이탈 객체의 최종 탐지 시점까지의 최종 이동 경로를 생성하는 최종 경로 생성부, 그리고 생성된 최종 이동 경로에 기초하여, 최종 위치값으로부터 연장 형성되고 상기 최종 이동 경로와 동일한 이동 방향 및 단위 시간당 이동 거리 값을 갖는 예측 경로를 생성하여, 이탈 객체의 이탈 시점으로부터 설정 시간 이후 시점의 예측 위치값을 생성하는 예측 위치값 생성부를 포함할 수 있다.

본 발명에 의하면, 감지 영역 상의 객체의 시간별 위치값을 생성하고 생성된 시간별 위치값에 기초하여 객체의 이탈 시점 이후의 위치를 예측함으로써, 감지 영역을 이탈한 야생 동물의 이탈 시점 이후의 위치를 정확하게 예측할 수 있고 이를 통해 감지 영역을 벗어난 영역까지 확대된 영역에서의 야생동물 서식 및 밀도 분석을 가능하게 하는 효과가 있다.

또한, 객체의 최종 위치값과, 최종 위치값을 제외한 위치값의 평균값에 기초하여 감지 영역을 이탈한 객체의 위치를 예측함으로써, 감지 대상이 되는 야생 동물이 직선 이동하지 않고 복잡한 경로로 이동하다 감지 영역을 이탈하여도 이탈한 야생 동물의 위치를 정확하게 예측할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 예측 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 예측 시스템의 위치값 생성부와 위치 예측부를 더욱 상세하게 도시한 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치값 생성부에서 객체의 시간별 위치값이 생성되는 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 평균값 산출부에서 평균값이 산출되는 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 위치값 생성부에서 예측 위치값이 생성되는 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

이하, 본 발명의 바람직한 실시예를 첨부된 도면들을 참조하여 상세히 설명한다. 우선 각 도면의 구성요소들에 참조부호를 부가함에 있어서, 동일한 구성요소들에 대해서는 비록 다른 도면상에 표시되더라도 가능한 한 동일한 부호를 가지도록 하고 있음에 유의해야 한다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 구성 또는 기능에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명은 생략한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 예측 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이고, 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 위치 예측 시스템의 위치값 생성부(20)와 위치 예측부(30)를 더욱 상세하게 도시한 블록도이다.

도 1 내지 도 2를 참조하면, 본 실시예에 따른 위치 예측 시스템은, 감지 영역의 이미지를 수집하는 수집 장치(10)와, 수집된 이미지에 활성화된 가상의 탐지점과 탐지점을 지나는 가로축에 기초하여 시간별 객체의 위치값을 생성하는 위치값 생성부(20), 그리고 객체가 감지 영역에서 이탈하면, 이탈 시점 이전의 시간별 객체의 위치값에 기초하여 객체의 이탈 시점 이후의 위치를 예측하는 위치 예측부(30)를 포함한다.

즉, 본 실시예에 따른 위치 예측 시스템은, 수집 장치(10)가 감지 영역의 이미지를 수집하면, 위치값 생성부(20)에서 수집된 이미지에 기초하여, 감지 영역 내에 위치한 각각의 객체들을 추적하여 시간별 위치값을 생성한다. 여기서 생성된 위치값은 수집된 이미지에 활성화된 가상의 탐지점과, 탐지점을 지나는 가로축을 기준으로 하는 위치값이다. 그리고 어느 한 대상 객체가 감지 영역을 이탈하여 이미지 상에서 사라지면 위치 예측부(30)는 감지 영역을 이탈한 대상 객체의 이탈 시점 이후의 위치를 예측한다.

이때, 위치값 생성부(20)는 객체의 시간별 위치값을 생성하기 위해 객체 식별부(21), 탐지점 활성화부(22), 거리값 산출부(23), 가로축 활성화부(24), 각도값 산출부(25) 및 위치값 산출부(26)를 포함할 수 있다.

구체적으로, 객체 식별부(21)는 수집된 시간별 이미지에서 객체를 추적하여 식별한다. 여기서, 객체 식별부(21)는 머신 러닝을 이용하여 객체를 식별할 수 있다. 그리고 탐지점 활성화부(22)는 수집된 이미지에 가상의 탐지점을 활성화한다. 이때, 탐지점이 활성화되는 위치는 감지 영역의 하단 중심부일 수 있다. 거리값 산출부(23)는 활성화된 탐지점으로부터 식별된 객체까지의 거리값을 각각 산출한다. 가로축 활성화부(24)는 수집된 이미지에 가상의 가로축을 활성화하는데, 이때 활성화되는 가로축은 탐지점을 지나도록 한다. 각도값 산출부(25)는 활성화된 가로축에서 탐지점을 기준으로 우측 방향으로부터 시계 반대 방향, 또는 좌측 방향으로부터 시계 방향의 각으로 대상 객체의 각도값을 산출한다.

그리고 위치값 산출부(26)는 거리값 산출부(23)와 각도값 산출부(25)에서 산출된 거리값과 각도값에 기초하여 식별된 객체의 설정 시간을 주기로 하는 시간별 위치값을 생성한다. 즉, 식별된 객체는 위치값 산출부(23)에 의해 일정한 시간 주기 마다 거리값과 각도값을 포함하는 위치값이 생성된다.

한편, 위치 예측부(30)는 식별된 객체가 감지 영역에서 이탈하면, 이탈 객체의 감지 영역 내에서 최종 탐지 시점에서의 위치값인 최종 위치값과, 이탈 객체의 감지 영역 내에서 시간별 위치값 중 최종 위치값을 제외한 나머지 위치값의 평균 위치값에 기초하여 객체의 이탈 시점 이후의 이동 방향 및 단위 시간당 이동 거리를 분석함으로써 이탈 시점 이후의 위치를 예측할 수 있다.

구체적으로, 위치 예측부(30)는 수집된 시간별 이미지에 기초하여 식별된 객체의 이탈을 판단하는 이탈 판단부(31)를 포함한다. 이탈 판단부(31)는 개체 식별부(21)을 통해 식별된 객체가 수집 장치(10)를 통해 수집되는 이미지 상에서 존재하지 않으면 해당 객체가 이탈한 것으로 판단한다.

위치 예측부(30)에서는 이탈 판단부(31)를 통해 객체의 이탈이 판단되면, 이탈된 것으로 판단되는 이탈 객체의 위치값을 생성하기 위해, 생성된 시간별 위치값에 기초하여 이탈 객체의 평균 위치값을 산출하는 평균값 산출부(32)와, 이탈 객체의 최종 위치값에서 평균 위치값을 뺀 값을 벡터값으로 변환하여 이탈 객체의 최종 탐지 시점까지의 최종 이동 경로를 생성하는 최종 경로 생성부(33), 그리고 생성된 최종 이동 경로에 기초하여, 최종 위치값으로부터 연장 형성되고 상기 최종 이동 경로와 동일한 이동 방향 및 단위 시간당 이동 거리값을 갖는 예측 경로를 생성하여, 이탈 객체의 이탈 시점으로부터 설정 시간 이후 시점의 예측 위치값을 생성하는 예측 위치값 생성부(34)를 포함할 수 있다. 여기서 평균값 산출부(32), 최종 경로 생성부(33) 및 예측 위치값 생성부(34)에 대한 더욱 상세한 설명은 도 3 내지 도 5를 참조하여 후술하기로 한다.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 위치값 생성부(20)에서 객체의 시간별 위치값이 생성되는 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이고, 도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른 평균값 산출부(32)에서 평균값이 산출되는 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다. 그리고 도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 예측 위치값 생성부(34)에서 예측 위치값이 생성되는 방법을 설명하기 위해 도시한 도면이다.

도 3 내지 도 5를 참조하면, 위치값 생성부(20)는 상술한 바와 같이 식별된 객체에 대한 위치값(t₀, t₁, t₂, t₃)을 생성한다. 도 3에 도시된 내용을 살펴보면, 도 3에서 도시된 각 객체는 동일한 객체로, 설정 시간을 주기로 하는 시간별 객체의 위치값을 나타낸 것이다. 위치값 생성부(20)는 위치값을 생성하기 위해 탐지점(p)으로부터의 거리값과 가로축(hl)을 기준으로 하는 각도값을 산출한다. 도 3에 도시된 내용을 예로 설명하면, 이탈 객체는 감지 영역 상의 초기 시점에서 탐지점(p)으로부터의 거리값이 r₀로 산출되고, 각도값이 θ₀로 산출된다. 이때 초기 시점에서 객체의 위치값(t₀)은 거리값과 각도값을 포함하는 (r_0, θ₀)이 된다. 이와 같은 방법으로 식별된 객체는 위치값 생성부(20)는 설정된 시간 주기 별로 각각의 위치값(t₀, t₁, t₂, t₃)을 생성한다.

그리고 이탈 판단부(31)에 의해 객체의 이탈이 판단되면, 평균값 산출부(32)는 감지 영역(ma)을 이탈한 이탈 객체의 생성된 위치값(t₀, t₁, t₂, t₃) 중 최종 위치값(t₃)을 제외한 나머지 위치값(t₀, t₁, t₂)의 평균 위치값(t_a)을 산출한다.

이때, 평균값 산출부(32)는 아래의 수학식 (1)에 의해 평균 거리값(r_a)을 산출하고 수학식 (2)에 의해 평균 각도값(θ_a)을 산출하며, 산출된 평균 거리값(r_a) 및 평균 각도값(θ_a)을 통해 평균 위치값(t_a)을 산출한다.

도 3의 경우를 예로 하여 평균 위치값(t_a) 산출 방법을 살펴보면, 평균 거리값(r_a)은 최종 위치에서의 거리값(r₃)을 제외한 나머지 거리값(r_0, r_1, r₂)의 합산 값을 나머지 거리값의 개수 3으로 나눈 값이며, 평균 각도값(θ_a)은 최종 위치에서의 각도값(θ₃)을 제외한 나머지 각도값(θ_0, θ_1, θ₂)의 합산 값을 나머지 각도값의 개수 3으로 나눈 값이다. 그리고 이로부터 산출되는 평균 위치값(t_a)은 탐지점(p)으로부터 가로축(hl)을 기준으로 θ_a 각도로 r_a만큼 떨어진 위치를 의미한다.

최종 경로 생성부(33)는 상술한 바와 같이 최종 위치값(t₃)에서 평균 위치값(t_a)을 뺀 값을 벡터값으로 변환하여 이탈 객체의 최종 탐지 시점까지의 최종 이동 경로(lr)를 생성한다. 즉, 생성된 최종 이동 경로(lr)는 평균 위치값(t_a)에서 최종 위치값(t₃)까지의 이동거리 및 방향을 의미한다.

예측 위치값 생성부(34)는 상술한 바와 같이 이탈 객체의 이탈 시점으로부터 설정 시간 이후 시점의 예측 위치값(t_p)을 생성한다. 구체적으로, 도 5를 예로 하여 살펴보면, 예측 위치값 생성부(34)는 최종 이동 경로(lr)와 동일한 방향과 단위 시간당 이동 거리값을 갖는 예측 경로(pr)를 생성하고, 이탈 객체의 최종 위치값(t₃)에서 예측 경로(pr)만큼 이동한 뒤의 위치값을 예측 위치값(t_p)으로 산출할 수 있다. 여기서, 예측 위치값(t_p)은 이탈 객체가 이탈 시점으로부터 설정된 시간 이후에 위치할 것으로 예측되는 위치를 의미한다.

이를 통해 본 실시예에 따른 위치 예측 시스템은 감지 영역을 이탈한 야생 동물의 이탈 시점 이후의 위치를 정확하게 예측할 수 있고, 이를 통해 감지 영역을 벗어난 영역까지 확대된 영역에서의 야생동물 서식 및 밀도 분석을 가능하게 한다. 또한, 감지 대상이 되는 야생 동물이 직선 이동하지 않고 복잡한 경로로 이동하다 감지 영역을 이탈하여도 이탈한 야생 동물의 위치를 정확하게 예측할 수 있다.

이상의 설명은 본 발명의 기술 사상을 예시적으로 설명한 것에 불과한 것으로서, 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 본 발명의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 다양한 수정 및 변형이 가능할 것이다. 따라서, 본 발명에 개시된 실시예들은 본 발명의 기술 사상을 한정하기 위한 것이 아니라 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 발명의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 발명의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 발명의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.

10: 수집 장치
20: 위치값 생성부
21: 객체 식별부
22: 탐지점 활성화부
23: 거리값 산출부
24: 가로축 활성화부
25: 각도값 산출부
26: 위치값 산출부
31: 이탈 판단부
32: 평균값 산출부
33: 최종 경로 생성부
34: 예측 위치값 생성부

Claims (4)

1. 감지 영역의 이미지를 수집하는 수집 장치;
   수집된 이미지에 활성화된 가상의 탐지점과 상기 탐지점을 지나는 가로축에 기초하여 시간별 객체의 위치값을 생성하는 위치값 생성부; 및
   객체가 상기 감지 영역에서 이탈하면 이탈 시점 이전의 시간별 객체의 위치값에 기초하여 객체의 이탈 시점 이후의 위치를 예측하는 위치 예측부를 포함하고,
   상기 위치 예측부는 객체의 최종 탐지 시점에서의 위치값인 최종 위치값과, 객체의 시간별 위치값 중 상기 최종 위치값을 제외한 나머지 위치값의 평균 위치값에 기초하여 이탈 시점 이후의 이동 방향 및 단위 시간당 이동 거리를 분석함으로써 객체의 이탈 시점 이후의 위치를 예측하는 것을 특징으로 하는 위치 예측 시스템.
   
2. 삭제
3. 제 1 항에 있어서, 상기 위치값 생성부는
   수집된 시간별 이미지에서 객체를 추적하여 식별하는 객체 식별부;
   수집된 이미지에 가상의 탐지점을 활성화하는 탐지점 활성화부;
   활성화된 탐지점으로부터 식별된 객체까지의 거리값을 산출하는 거리값 산출부;
   수집된 이미지에 상기 탐지점을 지나는 가로축을 활성화하는 가로축 활성화부;
   활성화된 가로축에서 탐지점을 기준으로 우측 방향으로부터 시계 반대 방향, 또는 좌측 방향으로부터 시계 방향의 각으로 식별된 객체의 각도값을 산출하는 각도값 산출부; 및
   산출된 거리값과 각도값을 포함하는 식별된 객체의 설정 시간을 주기로 하는 시간별 위치값을 생성하는 위치값 산출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 예측 시스템.
   
4. 제 3 항에 있어서, 상기 위치 예측부는
   수집된 시간별 이미지에 기초하여 식별된 객체의 이탈을 판단하는 이탈 판단부;
   생성된 시간별 위치값에 기초하여 이탈 객체의 상기 평균 위치값을 산출하는 평균값 산출부;
   이탈 객체의 상기 최종 위치값에서 상기 평균 위치값을 뺀 값을 벡터값으로 변환하여 이탈 객체의 최종 탐지 시점까지의 최종 이동 경로를 생성하는 최종 경로 생성부; 및
   생성된 최종 이동 경로에 기초하여, 상기 최종 위치값으로부터 연장 형성되고 상기 최종 이동 경로와 동일한 이동 방향 및 단위 시간당 이동 거리값을 갖는 예측 경로를 생성하여, 이탈 객체의 이탈 시점으로부터 상기 설정 시간 이후 시점의 예측 위치값을 생성하는 예측 위치값 생성부를 포함하는 것을 특징으로 하는 위치 예측 시스템.
   

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