KR102435494B1 - Apparatus for searching object trajectories in video clips captured by static cameras - Google Patents
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Abstract
본 발명은 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치에 관한 것으로, 본 발명의 일실시예에 따른 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치는, 고정형 카메라 영상 내부 객체의 경로 데이터를 추출하기 위한 경로 추출부; 상기 경로 데이터를 기설정된 기준에 따라 분류하여 상기 객체가 실제로 통과하는 경로를 표현하는 경로 인덱스를 생성하기 위한 경로 분석부; 및 상기 경로 데이터 및 상기 경로 인덱스를 이용하여 검색 경로, 검색 조건 및 검색 정확도를 설정함으로써 경로 탐색 응용 서비스를 제공하기 위한 경로 검색부;를 포함한다.The present invention relates to an apparatus for searching an object path inside a fixed camera image, and the apparatus for searching an object path inside a fixed camera image according to an embodiment of the present invention includes a path extracting unit for extracting path data of an object inside a fixed camera image. ; a path analysis unit for classifying the path data according to a preset criterion to generate a path index representing a path through which the object actually passes; and a route search unit configured to provide a route search application service by setting a search route, a search condition, and a search accuracy using the route data and the route index.
Description
본 발명은 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치에 관한 것으로서, 보다 구체적으로는 고정형 카메라 영상 내부에서 객체의 이동 경로를 추출하여 분석함으로써 사용자에게 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공하기 위한, 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치에 관한 것이다.The present invention relates to an apparatus for searching an object path inside a fixed camera image, and more particularly, by extracting and analyzing the movement path of an object within a fixed camera image, a path search application service (path search for an object, abnormal path detection for an object) is provided to the user. , movement path prediction, etc.), relates to a device for searching an object path inside a fixed camera image.
최근 들어, 고정형 카메라 시스템은 재난·재해, 범죄, 사고 등 개인 및 사회의 안전을 위협하는 주요 거점에 설치하려는 요구가 높아지고 있다. 하지만, 종래에는 고정형 카메라 영상을 효과적으로 분석, 활용하는 방법이 많이 부족한 실정이다.In recent years, there is a growing demand for fixed camera systems to be installed at major bases that threaten personal and social safety, such as disasters, disasters, crimes, and accidents. However, conventional methods for effectively analyzing and utilizing fixed camera images are insufficient.
종래에는 하나 이상의 고정형 카메라 영상을 관리자가 직접 관찰, 감시하는 방식에 의존하기 때문에 효율적으로 활용되기 어렵다. 이러한 방식은 관리자 자신의 기억과 주관에 의존하여 영상을 관찰, 감시하기 때문에 해당 영상에서 중요한 부분을 놓치거나, 착오에 의해 잘못된 결과를 초래할 수도 있다. Conventionally, it is difficult to efficiently utilize one or more fixed camera images because the manager directly observes and monitors the images. Since this method observes and monitors the video depending on the manager's own memory and subjectivity, important parts of the video may be missed or incorrect results may be caused by mistake.
특히, 종래에는 고정 카메라 영상 내부의 객체가 어떠한 경로를 따라 이동하는지에 대해 분석하는 기술이 활용되고 있지 않다. 실제로, 고정형 카메라 영상은 특정 경로를 따라 이동한 차량을 검색하거나, 비정상적인 경로를 따라 이동하는 사람을 검출하거나, 미아가 이동하는 경로를 예측하는 다양하게 응용될 수 있다. 이처럼 고정형 카메라 영상은 단순히 외부 상황을 관찰, 감시하는 수동적인 입장에서 활용되어지는 것이 아니라, 보다 적극적으로 해당 영상 내부의 객체의 움직임을 분석하여 이후에 움직일 경로를 예측하는 방법이 제안될 필요가 있다.In particular, a technique for analyzing a path along which an object in a fixed camera image moves is not used in the prior art. In fact, the fixed camera image can be applied in various ways to search for a vehicle moving along a specific path, detect a person moving along an abnormal path, or predict a path that a lost child moves. As such, the fixed camera image is not used in a passive position to simply observe and monitor the external situation, but it is necessary to propose a method for predicting the future path by analyzing the movement of the object in the image more actively. .
본 발명은 상기와 같은 필요에 의해 창출된 것으로서, 고정형 카메라 영상 내부에서 객체의 이동 경로를 추출하여 분석함으로써 사용자에게 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공하기 위한, 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.The present invention was created by the above needs, and by extracting and analyzing the moving path of an object from within the fixed camera image, it provides a path search application service (path search for an object, abnormal path detection, movement path prediction, etc.) to the user. An object of the present invention is to provide a device for searching an object path inside a fixed camera image for providing.
전술한 목적을 달성하기 위하여, 본 발명의 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치는, 고정형 카메라 영상 내부 객체의 경로 데이터를 추출하기 위한 경로 추출부; 상기 경로 데이터를 기설정된 기준에 따라 분류하여 상기 객체가 실제로 통과하는 경로를 표현하는 경로 인덱스를 생성하기 위한 경로 분석부; 및 상기 경로 데이터 및 상기 경로 인덱스를 이용하여 검색 경로, 검색 조건 및 검색 정확도를 설정함으로써 경로 탐색 응용 서비스를 제공하기 위한 경로 검색부;를 포함한다.In order to achieve the above object, an apparatus for searching an object path inside a fixed camera image of the present invention includes: a path extracting unit for extracting path data of an object inside a fixed camera image; a path analysis unit for classifying the path data according to a preset criterion to generate a path index representing a path through which the object actually passes; and a route search unit configured to provide a route search application service by setting a search route, a search condition, and a search accuracy using the route data and the route index.
본 발명에 따르면, 본 발명의 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치는, 고정형 카메라 영상 내부에서 객체의 이동 경로를 추출하여 분석함으로써 사용자에게 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공하는 효과가 있다.According to the present invention, the apparatus for searching an object path inside a fixed camera image of the present invention extracts and analyzes a movement path of an object from within the fixed camera image to provide a user with a path search application service (path search for an object, abnormal path detection, It has the effect of providing movement path prediction, etc.).
또한, 본 발명의 객체 경로 탐색 장치는 경로 검색 인터페이스, 검색 조건 설정, 정밀도 설정 등과 같은 필터링 기능도 제공함으로써 경로 기반 응용 서비스를 제공하는 효과가 있다.In addition, the object path search apparatus of the present invention has the effect of providing a path-based application service by providing a filtering function such as a path search interface, a search condition setting, and a precision setting.
또한, 본 발명의 객체 경로 탐색 장치는 경로 구성에 따라 좀 더 세분화된 계층 구조로 표현할 수 경로 인덱스를 생성함으로써 다양한 경로 탐색 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.In addition, the object path search apparatus of the present invention has the effect of providing various path search services by generating a path index that can be expressed in a more subdivided hierarchical structure according to the path configuration.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치에 대한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 경로 분석부에 대한 도면이다. 1 is a diagram illustrating an apparatus for searching an object path inside a fixed camera image according to an embodiment of the present invention.
2 is a diagram of a path analysis unit according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 용이하게 이해할 수 있도록 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 기재에 의해 정의된다. 한편, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자 이외의 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.Advantages and features of the present invention and methods of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described below in detail in conjunction with the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in a variety of different forms, only these embodiments allow the disclosure of the present invention to be complete, and common knowledge in the technical field to which the present invention belongs It is provided so that those who have it can easily understand the scope of the invention, and the present invention is defined by the description of the claims. Meanwhile, the terminology used herein is for the purpose of describing the embodiments and is not intended to limit the present invention. In this specification, the singular also includes the plural unless specifically stated otherwise in the phrase. As used herein, “comprises” or “comprising” refers to the presence or absence of one or more other components, steps, operations and/or elements other than the stated elements, steps, acts and/or elements. addition is not excluded.
도 1은 본 발명의 일실시예에 따른 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치에 대한 도면이다.1 is a diagram illustrating an apparatus for searching an object path inside a fixed camera image according to an embodiment of the present invention.
본 발명의 일실시예에 따른 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치(이하 "객체 경로 탐색 장치"라 함, 100)는, 고정형 카메라 영상 내부에서 객체의 이동 경로를 추출하여 분석함으로써 사용자에게 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공한다. 여기서, 객체는 영상 내부에서 움직이는 물체 즉, 자동차, 사람, 미확인 물체 등을 의미한다.An apparatus for searching an object path in a fixed camera image according to an embodiment of the present invention (hereinafter, referred to as an "object path search apparatus", 100) extracts and analyzes a movement path of an object in a fixed camera image to provide a path search to a user Provides application services (path search for an object, abnormal path detection, movement path prediction, etc.). Here, the object means an object moving in the image, that is, a car, a person, an unidentified object, and the like.
도 1에 도시된 바와 같이, 객체 경로 탐색 장치(100)는 경로 추출부(110), 경로 데이터베이스(120), 경로 분석부(130), 경로 검색부(140)를 포함한다. As shown in FIG. 1 , the object
이때, 경로 추출부(110)는 고정형 카메라 시스템(200)으로부터 하나 이상의 고정형 카메라 영상을 제공받는다. 여기서, 고정형 카메라 시스템(200)은 하나 이상의 고정형 카메라 설치지점에서 수집된 영상 즉, 고정형 카메라 영상을 경로 추출부(110)로 전달할 때, 일정 기간 동안 수집된 영상을 저장하여 미리 정한 때에 한번에 전달하거나, 매순간 수집된 영상을 실시간 스트리밍으로 전달할 수 있다. 이때, 고정형 카메라 시스템(200)은 수집된 영상 자체를 수정 없이 전달하거나, 기설정된 관심구간에 해당되는 영상만을 구별하여 전달할 수도 있다.In this case, the
또한, 고정형 카메라 시스템(200)은 객체 경로 탐색 장치(100)의 내부에 탑재되어 일체형으로 운영되거나, 객체 경로 탐색 장치(100)와 별도로 외부에 설치되어 분리형으로 운영될 수도 있다.In addition, the
이후에 객체 경로 탐색 장치(100)의 구성 요소에 대해 상세히 설명하기로 한다.Hereinafter, components of the object
먼저, 경로 추출부(110)는 하나 이상의 고정형 카메라 영상이 전달되는 고정형 카메라 시스템(200)과 연결된다. 경로 추출부(110)는 고정형 카메라 시스템(200)으로부터 수집된 영상이 전달되면, 통상의 객체 추출 기술 또는 객체 추적 기술을 이용하여 해당 영상 내에 있는 객체가 어느 지점으로 이동하는지에 대한 경로를 추출한다. 이때, 경로 추출부(110)는 고정형 카메라 시스템(200)으로부터 전달된 영상의 매 프레임 혹은 일부 선택된 프레임마다 객체가 이동한 경로 데이터(즉, 시간 및 위치 데이터)를 확인함으로써, 해당화면 내에 있는 객체의 경로(즉, 객체의 위치 변화)를 추출할 수 있다. First, the
예를 들어, 객체의 경로(s)는 시간(t)과 화면 내 객체의 위치(p)의 쌍의 배열로 나타낼 수 있다. 즉, 경로 s1, s2,…,si,…,sk는 각각 시간 ti j와 화면 내 위치 pi j의 쌍의 배열로 표현될 수 있다. 그러면, 경로 추출부(110)는 해당화면 내에 있는 객체의 이동 경로를 시간과 해당화면 내에 있는 객체의 위치의 쌍의 배열로 추출할 수 있다. For example, the path (s) of the object may be represented by a pair of time (t) and the position (p) of the object in the screen. That is, paths s 1 , s 2 ,… ,s i ,… ,s k can be expressed as an array of pairs of time t i j and in-screen position p i j , respectively. Then, the
경로 데이터베이스(120)는 경로 추출부(110)로부터 각 객체의 이동 경로 데이터 즉, 경로 데이터(121)를 전달받아 저장 및 관리한다. 경로 데이터(121)는 경로 인덱스(122)를 생성하기 위한 입력으로 경로 분석부(130)에 전달될 수 있다. 또한, 경로 데이터(121)는 경로 검색의 대상 또는 결과로 경로 검색부(140)로 전달될 수 있다.The
한편, 경로 데이터베이스(120)는 경로 분석부(130)로부터 각 객체의 경로 인덱스(122)를 전달받아 저장 및 관리한다. 경로 인덱스(122)는 경로 검색부(140)의 응용에 맞춰 다양한 용도로 사용될 수 있다. 또한, 경로 인덱스(122)는 경로 검색부(140)의 용도와 검색 조건에 따라 활용 방법이 달라질 수 있다.Meanwhile, the
이처럼 경로 데이터베이스(120)는 경로 데이터(121)와 경로 인덱스(122)를 저장 및 관리한다. As such, the
경로 분석부(130)는 시간 및 위치의 배열로 표현되는 경로 데이터(121)를 기설정된 기준에 따라 분류하여 객체가 실제로 통과하는 경로를 표현하는 경로 인덱스(122)를 생성한다. The
이하, 경로 인덱스(122)에 대해 예를 들어 설명하기로 한다.Hereinafter, the
경로 s1, s2,…,si,…,sk는 각각 시간 ti j와 화면 내 위치 pi j의 쌍의 배열로 표현할 수 있다. 이때, 각 경로는 경로 분석부(130)의 경로 분류부(132)를 통해 객체가 실제로 통과하는 하위 경로 ri j를 얻게 된다. 여기서, 하위 경로라 함은 각 경로를 데이터의 성격상 각 항목의 계층적 관련성을 표시하는 데이터로 표시할 수 있기 때문에(즉, 상위 구조와 하위 구조를 포괄할 수 있는 구조로 표현할 수 있음), 각 경로의 하위 구조의 경로임을 의미한다. 하위 경로 ri j는 인덱스 생성부(133)를 통해 각 경로의 인덱스(경로 인덱스) 구성에 사용된다.Paths s 1 , s 2 ,… ,s i ,… ,s k can be expressed as an array of pairs of time t i j and in-screen position p i j , respectively. In this case, each path obtains a sub-path r i j through which the object actually passes through the
일례로, 경로 si는 아래 [수학식 1]과 같이 하위 경로 ri j , ri 2 , …, ri mi를 통과하며, 이에 따른 경로 si의 인덱스는 [ri j , ri 2 , …, ri mi]로 생성된다.As an example, the path s i is a sub-path r i j , r i 2 , … as in [Equation 1] below. , r i mi passes through, and the index of the path si is [r i j , r i 2 , … , r i mi ].
한편, 상기 [수학식 2]와 같이 하위 경로의 표현 방법에 따라 경로 인덱스(122)의 표현 방법은 달라질 수 있다. Meanwhile, as shown in Equation 2, the expression method of the
예를 들어, 하위 경로가 다른 하위 경로로 분할(partition)되는 경우를 가정한다. 만약, 경로 si의 인덱스로 하위 경로 ci가 존재하고, 하위 경로 ci가 다른 하위 경로인 ri j , ri 2 , …, ri mi로 분할될 수 있는 경우에, 경로 si의 인덱스는 분할 중 하나인 ci가 생성될 뿐만 아니라, 분할 중 다른 하나인 ri j , ri 2 , …, ri mi도 생성될 수 있다.For example, it is assumed that a sub-path is partitioned into another sub-path. If a sub-path c i exists as an index of the path s i , and the sub-path c i is another sub-path r i j , r i 2 , ... , ri mi , the index of the path si is not only generated by one of the partitions, c i , but also by the other one of the partitions, ri j , ri 2 , ... , ri mi can also be created.
이때, 경로 인덱스 [ri j, ri 2, …, ri mi]와 경로 인덱스 ci 사이에는 계층 구조가 형성될 수 있다. 이때, 경로 인덱스는 하위 경로 구성에 따라 좀 더 세분화된 계층 구조로 표현될 수도 있지만, 계층 구조 없이 다수개의 개별 인덱스로 표현될 수도 있다.At this time, the path index [r i j, r i 2, ... , ri mi ] and the path index c i may have a hierarchical structure. In this case, the path index may be expressed in a more granular hierarchical structure according to the configuration of the lower path, or may be expressed as a plurality of individual indices without a hierarchical structure.
상기 [수학식 2]에서는 경로 인덱스가 '경로 인덱스1'과 '경로 인덱스2'와 같이 2단계 계층 구조로 표현되는 경우를 나타낸다. 경로 si의 '경로 인덱스1'은 경로 si의 분할 중 하나인 si←[ri j , ri 2 , …, ri mi]이고, '경로 인덱스2'는 경로 si의 분할 중 다른 하나인 si←ci이다.In [Equation 2], the path index is expressed in a two-level hierarchical structure such as 'path index 1' and 'path index 2'. 'Path index 1' of path s i is one of the divisions of path s i s i ←[r i j , r i 2 , … , r i mi ], and 'path index 2' is s i ← c i , which is another one of the divisions of path s i .
전술한 바와 같이, 경로 분석부(130)는 경로 데이터(121)를 분석 및 정제하여 경로 인덱스(122)를 생성한다. 이를 위해, 경로 분석부(130)는 경로 학습부(131), 경로 분류부(132), 인덱스 생성부(133)를 포함한다. As described above, the
먼저, 경로 학습부(131)는 기학습된 경로 모델을 경로 분류부(132)로 제공한다. 이때, 경로 분류부(132)는 경로 학습부(131)로부터 제공된 경로 모델을 이용하여 경로 인덱스(122)를 생성하기 위한 경로 분류 작업을 수행할 수 있다. 여기서, 경로 모델은 경로 분류 작업을 진행하기 전에 미리 학습을 수행하여 구축하거나, 경로 분류 작업을 진행하면서 학습을 수행하여 구축할 수 있다. 후자의 경우에는 입력값을 통해 경로 모델을 지속적으로 갱신하는 적응적 경로 학습 모델을 이용하여 구축할 수 있다.First, the
경로 분류부(132)는 경로 학습부(131)로부터 제공된 경로 모델을 이용하여 객체의 경로 데이터(121)에 대한 경로 분류 작업을 수행한다. 여기서, 경로 분류 작업은 각 경로가 어떤 하위 경로를 통과했는지, 각 경로가 어떤 클러스터에 포함되는지 등을 분류하는 작업이다. 경로 분류부(132)는 경로 분류 작업의 분류 결과를 인덱스 생성부(133)로 전달한다.The
인덱스 생성부(133)는 경로 분류부(132)로부터 전달된 분류 결과를 이용하여 경로 인덱스(122)를 생성한다. 여기서, 경로 분류 작업의 분류 결과는 경로 인덱스(133)의 키값을 생성하기 위해 사용된다. 이때, 인덱스 생성부(133)는 경로 인덱스(122)를 생성할 때, 각 경로를 하나의 키값 또는 키값의 배열 등과 같은 자료 구조로 표현할 수 있다. 인덱스 생성부(133)는 경로 인덱스(122)를 생성하여 경로 데이터베이스(120)로 전달한다.The
한편, 인덱스 생성부(133)는 하나 이상의 경로 인덱스(122)를 생성할 수 있다. 이때, 인덱스 생성부(133)는 하위 경로의 구성(세분화된 표현 정도)에 따라 계층 구조를 갖는 경로 인덱스(122)를 생성할 수 있다. Meanwhile, the
경로 검색부(140)는 다양한 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공하기 위한 알고리즘 및 인터페이스를 제공한다. 이를 위해, 경로 검색부(140)는 경로 검색 화면(141), 검색 경로 입력부(142), 검색 조건 설정부(143), 검색 정밀도 조정부(144)를 포함할 수 있다.The
먼저, 경로 검색 화면(141)은 사용자의 입출력을 용이하게 하기 위한 인터페이스를 제공한다. 즉, 경로 검색 화면(141)은 경로 데이터(121)나 경로 인덱스(122)를 이용하여 사용자의 필요에 따라 다양한 경로 탐색 응용 서비스를 제공하기 위한 사용자 인터페이스 환경을 제공한다. 이때, 경로 검색 화면(141)은 검색 경로 입력부(142), 검색 조건 설정부(143), 검색 정밀도 조정부(144)와 연동하여 경로 탐색 응용 서비스를 위한 알고리즘을 구현할 수 있다. First, the
여기서, 사용자는 키워드 또는 자연어를 입력할 수 있으며, 이를 위해 음성 입력, 화면 터치 입력, 키보드 입력 등 하나 이상의 입력 방식을 이용할 수 있다. 또한, 사용자는 파일 출력, 화면 표시, 음성 출력 등 하나 이상의 출력 방식을 통해 확인할 수 있다.Here, the user may input a keyword or a natural language, and for this purpose, one or more input methods such as voice input, screen touch input, and keyboard input may be used. In addition, the user may check through one or more output methods such as file output, screen display, and voice output.
검색 경로 입력부(142)는 사용자에 의해 입력된 경로를 검색한다. 이때, 사용자는 확인하려는 경로와 관련된 키워드, 자연어, 직접 그린 경로 등을 입력하여 해당 경로를 검색한다.The search
또한, 검색 조건 설정부(143)는 사용자에 의해 검색된 결과 중 검색하려는 경로를 보다 구체적이고 세부적으로 확인하기 위한 검색 필터링 조건 설정 기능을 사용자에게 제공할 수 있다. 이때, 사용자는 객체 중심, 시간 중심, 화면상 공간 중심, 특징값 중심 등 하나 이상의 검색 필터링 조건을 설정할 수 있다. 사용자는 이러한 검색 필터링 조건을 개별적 혹은 동시에 설정할 수 있다. In addition, the search
검색 정밀도 조정부(144)는 사용자에 의해 검색된 결과의 검색 정확도 설정 기능을 사용자에게 제공할 수 있다. 일례로, 검색 정밀도 조정부(144)는 빠른 검색을 위해 근사 알고리즘(approximate algorithm)을 이용하여 사용자에 의해 검색된 검색 결과의 정확도를 향상시키는 기능을 제공할 수 있다. 다른 예로, 검색 정밀도 조정부(144)는 경로 인덱스(122)가 계층 구조로 구성된 경우, 높은 정밀도의 검색 결과를 제공하려는 경우 상세 표현 정도가 높은 경로 인덱스(122)를 사용하고, 낮은 정밀도의 검색 결과를 제공하려는 경우 상세 표현 정도가 낮은 경로 인덱스(122)를 사용할 수 있다.The search
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 경로 분석부(130)에 대한 도면이다.2 is a diagram of the
도 2에 도시된 바와 같이, 경로 분석부(130)는 경로 학습부(131), 경로 분류부(132), 인덱스 생성부(133)를 포함하며, 이에 대한 자세한 설명은 도 1을 참조하여 설명하였으므로 생략하기로 한다. 경로 데이터(121)와 경로 인덱스(122)도 중복하여 설명하지 않기 위하여 자세한 설명을 생략한다.As shown in FIG. 2 , the
도 2에서는 경로 분석부(130)의 경로 분류부(132)의 구성요소인 데이터 형식 변환부(132a)와 하위 경로 분류부(132b)에 대해 설명하기로 한다. In FIG. 2 , the data
도 1에서 전술한 바와 같이, 경로 분류부(132)는 객체의 경로 데이터(121)의 경로 분류 작업을 수행한다. 이를 위해, 경로 분류부(132)는 데이터 형식 변환부(132a)와 하위 경로 분류부(132b)를 포함한다.As described above in FIG. 1 , the
먼저, 데이터 형식 변환부(132a)는 경로 데이터(121)가 전달되면, 경로 분류를 위한 데이터 형식으로 변환한다. 이때, 데이터 형식 변환부(132a)는 이산 푸리에 변환(Discrete Fourier Transform, DFT), 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA), 벡터 양자화(Vector Quantization) 등의 데이터 형식 변환 방식을 사용한다. 일례로, 데이터 형식 변환부(132a)는 이산 푸리에 변환의 계수들, 주성분 분석중 벡터 양자화 중 어느 하나의 방식을 통해 화면 내 위치 정보와 속도 정보들을 사용할 수 있다. 이와 같이, 데이터 형식 변환부(132a)는 전술한 데이터 형식 변환 방식을 통해 가공된 정보들을 하나 또는 그 이상의 조합으로 사용할 수 있다. 필요에 따라, 데이터 형식 변환부(132a)는 별도의 데이터 형식 변환 없이 경로 데이터(121) 자체를 사용할 수도 있다.First, when the
다음으로, 하위 경로 분류부(132b)는 데이터 형식 변환부(132a)에 의해 변환된 데이터를 이용하여 해당 경로가 통과한 하위 경로 또는 하위 경로의 배열 정보를 구할 수 있다. 이때, 하위 경로 분류부(132b)는 시계열 분석(Time Series Analysis), 클러스터링(Clustering), 확률 모델링(Probability Modeling) 중 어느 하나 이상을 사용하여 하위 경로 분류를 수행한다.Next, the
또한, 하위 경로 분류부(132b)는 분석 결과를 인덱스 생성부(133)로 전달하고, 인덱스 생성부(133)는 하위 경로 분류부(132b)로부터 전달된 분석 결과를 이용하여 경로 인덱스(122)를 생성한다.In addition, the
한편, 하위 경로 분류부(132b)는 이 과정에서 분류에 필요한 정보 또는 경로 모델을 경로 학습부(131)로부터 제공받을 수 있다. 또한, 하위 경로 분류부(132b)는 경로 모델의 자가학습을 수행하는 경우 데이터를 경로 학습부(131)로 전달할 수 있다.Meanwhile, the
이와 같이, 본 발명에 따르면 본 발명의 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치는, 고정형 카메라 영상 내부에서 객체의 이동 경로를 추출하여 분석함으로써 사용자에게 경로 탐색 응용 서비스(객체에 대해 경로 검색, 비정상 경로 검출, 이동경로 예측 등)를 제공하는 효과가 있다.As described above, according to the present invention, the apparatus for searching an object path inside a fixed camera image of the present invention extracts and analyzes a movement path of an object from within the fixed camera image to provide a user with a path search application service (path search for an object, an abnormal path). detection, movement path prediction, etc.).
또한, 본 발명의 객체 경로 탐색 장치는 경로 검색 인터페이스, 검색 조건 설정, 정밀도 설정 등과 같은 필터링 기능도 제공함으로써 경로 기반 응용 서비스를 제공하는 효과가 있다.In addition, the object path search apparatus of the present invention has the effect of providing a path-based application service by providing a filtering function such as a path search interface, a search condition setting, and a precision setting.
또한, 본 발명의 객체 경로 탐색 장치는 경로 구성에 따라 좀 더 세분화된 계층 구조로 표현할 수 경로 인덱스를 생성함으로써 다양한 경로 탐색 서비스를 제공할 수 있는 효과가 있다.In addition, the object path search apparatus of the present invention has the effect of providing various path search services by generating a path index that can be expressed in a more subdivided hierarchical structure according to the path configuration.
이상 바람직한 실시예와 첨부도면을 참조하여 본 발명의 구성에 관해 구체적으로 설명하였으나, 이는 예시에 불과한 것으로 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범주내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐만 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.Although the configuration of the present invention has been described in detail with reference to the preferred embodiment and the accompanying drawings, this is merely an example and various modifications are possible without departing from the technical spirit of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments and should be defined by the claims described below as well as the claims and equivalents.
100 : 객체 경로 탐색 장치 110 : 경로 추출부
120 : 경로 데이터베이스 121 : 경로 데이터
122 : 경로 인덱스 130 : 경로 분석부
131 : 경로 학습부 132 : 경로 분류부
133 : 인덱스 생성부 140 : 경로 검색부
141 : 경로 검색 화면 142 : 검색 경로 입력부
143 : 검색 조건 설정부 144 : 검색 정밀도 조정부
200 : 고정형 카메라 시스템100: object path search device 110: path extraction unit
120: route database 121: route data
122: path index 130: path analysis unit
131: path learning unit 132: path classification unit
133: index generation unit 140: path search unit
141: route search screen 142: search route input unit
143: search condition setting unit 144: search precision adjustment unit
200: fixed camera system
Claims (10)
상기 경로 데이터를 기설정된 기준에 따라 분류하여 상기 객체가 실제로 통과하는 경로를 표현하는 경로 인덱스를 생성하기 위한 경로 분석부;
상기 경로 데이터와 상기 경로 인덱스를 저장 및 관리하기 위한 경로 데이터베이스 및
상기 경로 데이터 및 상기 경로 인덱스를 이용하여 검색 경로, 검색 조건 및 검색 정확도를 설정함으로써 경로 탐색 응용 서비스를 제공하기 위한 경로 검색부를 포함하되,
상기 경로 검색부는,
사용자의 입출력을 용이하게 하기 위한 인터페이스를 제공하는 경로 검색 화면;
사용자에 의해 입력된 경로를 검색하는 검색 경로 입력부;
사용자에 의해 검색된 결과 중 검색하려는 경로를 보다 구체적이고 세부적으로 확인하기 위한 검색 필터링 조건 설정 기능을 사용자에게 제공하는 검색 조건 설정부; 및
사용자에 의해 검색된 결과의 검색 정확도 설정 기능을 사용자에게 제공하는 검색 정밀도 조정부를 포함하고,
상기 검색 정밀도 조정부는, 근사 알고리즘(approximate algorithm)을 이용하여 사용자에 의해 검색된 검색 결과의 정확도를 향상시키는 기능을 제공하되,
상기 경로 인덱스가 계층 구조로 구성된 경우, 검색된 정밀도의 검색 결과에 대응되는 경로 인덱스를 사용하는 것을 특징으로 하는 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치.
a path extractor for extracting path data of an object inside the fixed camera image;
a path analysis unit for classifying the path data according to a preset criterion to generate a path index representing a path through which the object actually passes;
a route database for storing and managing the route data and the route index; and
A route search unit for providing a route search application service by setting a search route, a search condition, and a search accuracy using the route data and the route index,
The path search unit,
a path search screen that provides an interface for facilitating the user's input and output;
a search path input unit for retrieving a path input by a user;
a search condition setting unit for providing a user with a search filtering condition setting function for more specifically and in detail checking a path to be searched among the results searched by the user; and
and a search precision adjustment unit that provides a user with a search accuracy setting function of the results searched by the user,
The search precision adjusting unit provides a function of improving the accuracy of a search result searched by a user using an approximate algorithm,
When the path index is structured in a hierarchical structure, the apparatus for searching an object path inside a fixed camera image, characterized in that the path index corresponding to the search result of the found precision is used.
고정형 카메라 시스템은,
수집된 영상 자체를 수정 없이 전달하거나, 기설정된 관심구간에 해당되는 영상만을 구별하여 상기 경로 추출부에 전달하는 것인 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치.
The method of claim 1,
Fixed camera system,
An apparatus for searching an object path inside a fixed camera image to transmit the collected image itself without modification, or to distinguish only the image corresponding to a preset interest section and transmit it to the path extractor.
상기 경로 데이터베이스는,
상기 경로 데이터와, 상기 경로 데이터를 분석 및 정제하여 생성된 경로 인덱스를 저장 및 관리하는 것인 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치.
The method of claim 1,
The route database is
An apparatus for searching an object path inside a fixed camera image for storing and managing the path data and a path index generated by analyzing and refining the path data.
상기 경로 분석부는,
기학습된 경로 모델을 경로 분류부로 제공하는 경로 학습부;
상기 경로 학습부로부터 제공된 경로 모델을 이용하여 경로 인덱스를 생성하기 위한 경로 분류 작업을 수행하는 경로 분류부; 및
상기 경로 분류부로부터 전달된 분류 결과를 이용하여 상기 경로 인덱스를 생성한 후 상기 경로 데이터베이스로 전달하는 인덱스 생성부;를 포함하는 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치.
The method of claim 1,
The path analysis unit,
a path learning unit providing the previously learned path model to the path classifying unit;
a path classification unit that performs a path classification task for generating a path index by using the path model provided from the path learning unit; and
and an index generator for generating the path index by using the classification result transmitted from the path classifying unit and transmitting it to the path database.
상기 경로 분류부는
상기 경로 데이터가 전달되면, 경로 분류를 위한 데이터 형식으로 변환하는 데이터 형식 변환부; 및
상기 데이터 형식 변환부에 의해 변환된 데이터를 이용하여 해당 경로가 통과한 하위 경로 또는 하위 경로의 배열 정보를 구하는 하위 경로 분류부를 포함하는 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치.
5. The method of claim 4,
The route classification unit
a data format conversion unit for converting the route data into a data format for route classification when the route data is transmitted; and
and a sub-path classifier configured to obtain information about a sub-path passed by the corresponding path or arrangement information of the sub-path by using the data converted by the data format conversion unit.
상기 경로 분류 작업은,
각 경로가 어떤 하위 경로를 통과했는지, 각 경로가 어떤 클러스터에 포함되는지 중 어느 하나로 분류하는 작업인 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치.
5. The method of claim 4,
The route classification task is
An object path search device inside a stationary camera image that classifies each path into which sub-path passed or which cluster each path is included in.
상기 인덱스 생성부는,
하위 경로의 구성에 따라 계층 구조를 갖는 경로 인덱스를 생성하는 것인 고정형 카메라 영상 내부의 객체 경로 탐색 장치.
5. The method of claim 4,
The index generator,
An object path search device inside a fixed camera image that generates a path index having a hierarchical structure according to the configuration of a sub-path.
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---|---|---|---|
KR1020160014679A KR102435494B1 (en) | 2016-02-05 | 2016-02-05 | Apparatus for searching object trajectories in video clips captured by static cameras |
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KR1020160014679A KR102435494B1 (en) | 2016-02-05 | 2016-02-05 | Apparatus for searching object trajectories in video clips captured by static cameras |
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---|---|---|---|---|
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---|---|---|---|---|
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Non-Patent Citations (2)
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백지행 외 2인, "도로 네트워크 환경을 위한 궤적 클러스터링", 정보처리학회논문지 16권3호, 2009.06.30. 1부.* |
한상준 외 2인, "지능형 에이전트의 위치기반 서비스를 위한 사용자의 위치이동패턴 학습". 한국정보과학회 학술발표논문집 31(1B), 2004.04.30. 1부.* |
Also Published As
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