KR102497939B1 - object identification system by using image processing and operating method thereof - Google Patents

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Abstract

본 발명의 실시예에 따른 영상 처리를 이용한 물체 인식 시스템은 360도 영상데이터를 수집하는 적어도 하나 이상의 이미지 센서, 영상데이터를 분할하여 부분영상데이터를 생성하고 이를 처리하는 이미지 분할부, 및 부분영상데이터를 이용하여 객체를 검출하고 변동을 확인하여 영상정보를 생성하는 객체 검출부를 포함하는 적어도 하나 이상의 이미지센서 모듈, 광학 기능을 이용하여 미리 지정된 관심 객체 정보를 수집하여 통제 모듈에 전송하는 광학 모듈 및 관심 객체를 인식하고 이에 대한 학습을 수행하는 통제 모듈을 포함한다.An object recognition system using image processing according to an embodiment of the present invention includes at least one image sensor for collecting 360-degree image data, an image divider for generating and processing partial image data by segmenting image data, and partial image data At least one image sensor module including an object detection unit that detects an object and generates image information by confirming a change using an optical module, an optical module that collects pre-specified interest object information using an optical function and transmits it to a control module, and interest It includes a control module that recognizes objects and performs learning on them.

Description

영상 처리를 이용한 물체 인식 시스템 그 동작 방법{object identification system by using image processing and operating method thereof}Object identification system by using image processing and operating method thereof}

본 발명은 영상 처리를 이용한 물체 인식 시스템 그 동작 방법에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 회전 카메라와 광학 카메라를 이용한 영상 처리기법과 이를 이용한 물체 인식 시스템 및 방법에 대한 것이다.The present invention relates to an object recognition system using image processing and an operating method thereof. More specifically, it relates to an image processing technique using a rotational camera and an optical camera and an object recognition system and method using the same.

본 발명과 관련된 연구는 한국전력공사의 2018년 착수 에너지 거점대학 클러스터 사업을 지원받아 수행하였다.(연구과제명은 자가발전식 고효율 저비용 스마트센서 및 고신뢰성 센서 데이터 전송기술 연구이며, 과제고유번호는 R18XA02임)Research related to the present invention was carried out with support from the Korea Electric Power Corporation's 2018 energy base university cluster project. lim)

물체를 인식하는 물체 인식 시스템은 고정된 위치와 각도를 통하여 물체를 확인하고 사용자에서 물체에 대한 영상정보를 제공한다. CCTV(closed circuit television)나 DVR(digital video recorder)을 통하여 사용자가 원하는 지역을 관찰하고 관찰된 물체를 사람이 육안을 통하여 인식한다. 또한, 광학 카메라를 통하여 육안으로 구별되지 않는 물체나 지역을 관찰하여 사용자가 영상정보를 확인할 수 있도록 한다. 이러한 영상정보를 획득하기 위하여 사용자의 명령이나 요구에 따라서 360도의 공간을 다수의 카메라를 이용하여 360도의 화각을 구현하는데 이렇게 구성되는 시스템의 카메라는 해당 시야각에 따라서 숫자가 정해지며, 정해진 시야각에 맞도록 방향을 고정한다. 각각의 카메라에서 출력되는 영상데이터는 사용자가 확인할 수 있는 시스템으로 전송한다. 이렇게 구성되는 시스템은 다수의 카메라를 사용하기 때문에 가격적이 높아지고, 대용량 영상데이터를 전송하기 위해 시스템이 복잡하고 전력소모량이 많아지는 문제점이 있다. 또한, 처리해야할 영상데이터가 많아 영상에 대한 처리기법이 복잡해지고 처리시간이 많이 소요된다. 360도 영상을 관찰하기 위하여 모니터와 같은 사용자 인터페이스에 파노라마형식의 표시방법을 사용하여 영상데이터를 표시한다. 이러한 파노라마형식의 영상은 각각의 입력되는 영상데이터를 워핑(warping)과 블랜딩(blending)을 이용하여 연결시켜 사용자 인터페이스에 표시한다. 이러한 기존의 방식은 영상데이터를 수집하고 파노라마형식의 영상으로 조합하기 위하여 많은 메모리 사용과 지연시간이 필요하며 이를 수행하기 위한 많은 전력이 소비되는 문제점을 가진다. 또한 기존의 방식은 먼 거리의 물체 형상이나 관심지역에 대한 변화를 실시간으로 제공하는데 어려움이 있다.An object recognition system that recognizes an object identifies an object through a fixed position and angle and provides image information about the object to the user. An area desired by a user is observed through a closed circuit television (CCTV) or a digital video recorder (DVR), and a person recognizes an observed object through the naked eye. In addition, by observing an object or region that is indistinguishable from the naked eye through an optical camera, the user can check image information. In order to obtain such image information, a 360-degree field of view is implemented using a plurality of cameras in a 360-degree space according to the user's command or request. fix the direction. Image data output from each camera is transmitted to a system that users can check. The system configured in this way has a problem in that the price is high because a plurality of cameras are used, and the system is complicated and power consumption is high in order to transmit a large amount of image data. In addition, since there is a large amount of image data to be processed, image processing techniques are complicated and require a lot of processing time. In order to observe 360-degree images, image data is displayed using a panoramic display method on a user interface such as a monitor. Such a panoramic image is displayed on a user interface by connecting each input image data using warping and blending. This conventional method requires a lot of memory usage and delay time to collect image data and combine them into a panoramic image, and has a problem in that a lot of power is consumed to perform this. In addition, the existing method has difficulty in providing real-time changes to the shape of a distant object or region of interest.

따라서, 본 발명의 목적은 전술한 문제를 해결하기 위해, 360도 전체 공간의 물체 형태를 인식하고 관심지역의 영상정보에 대하여 저용량의 메모리를 사용하며 영상데이터를 빠르게 처리할 수 있는 영상처리방법을 제공함에 있다. 또한, 상기 영상처리밥법을 이용하여 저전력 실시간 영상정보 운용이 가능한 시스템을 제공함에 있다. Accordingly, an object of the present invention is to provide an image processing method capable of recognizing the shape of an object in an entire 360-degree space, using a low-capacity memory for image information in a region of interest, and processing image data quickly in order to solve the above problems. is in providing In addition, it is to provide a system capable of operating low-power real-time image information using the image processing method.

또한, 본 발명의 목적은 이러한 영상정보와 관심지역의 변화를 실시간으로 관측할 수 있는 사용자 통제장치를 제공함에 있다.In addition, an object of the present invention is to provide a user control device capable of observing such image information and changes in a region of interest in real time.

상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명에 따른 영상 처리를 이용한 물체 인식 시스템 그 동작 방법이 제공된다. In order to solve the above problems, an object recognition system using image processing according to the present invention and an operating method thereof are provided.

본 발명의 실시예에 따른 영상 처리를 이용한 물체 인식 시스템은 360도 영상데이터를 수집하는 적어도 하나 이상의 이미지 센서, 상기 영상데이터를 분할하여 부분영상데이터를 생성하고 상기 부분영상데이터를 처리하는 이미지 분할부, 및 상기 부분영상데이터를 이용하여 객체를 검출하고 상기 객체의 변동을 확인하여 상기 영상데이터에 대한 영상정보를 생성하는 객체 검출부를 포함하는 적어도 하나 이상의 이미지센서 모듈, 광학 기능을 이용하여 미리 지정된 관심 객체 정보를 수집하여 통제 모듈에 전송하는 광학 모듈 및 상기 관심 객체를 인식하고 이에 대한 학습을 수행하는 통제 모듈을 포함한다.An object recognition system using image processing according to an embodiment of the present invention includes at least one image sensor that collects 360-degree image data, and an image divider that divides the image data to generate partial image data and processes the partial image data. , and at least one or more image sensor modules including an object detection unit that detects an object using the partial image data, checks a change in the object, and generates image information about the image data, and a predetermined interest using an optical function. It includes an optical module that collects object information and transmits it to the control module, and a control module that recognizes the object of interest and performs learning on it.

본 발명의 실시예에 따른 영상 처리를 이용한 물체 인식 방법은 적어도 하나 이상의 이미지센서 모듈, 광학 모듈, 통제 모듈 및 인터페이스 모듈로 이루어진 물체 인식 시스템에서의 영상 처리를 이용한 물체 인식 방법으로, 상기 이미지 센서 모듈이 360도 영상데이터를 수집하는 단계, 상기 이미지 센서 모듈이 상기 영상데이터를 분할하여 부분영상데이터를 생성하고 이를 처리하는 단계, 상기 이미지 센서 모듈이 상기 부분영상데이터를 이용하여 객체를 검출하고 변동을 확인하여 영상정보를 생성하는 단계, 상기 광학 모듈이 상기 영상정보를 바탕으로 미리 지정된 관심 객체에 대한 정보를 생성하는 단계, 및 상기 통제 모듈이 상기 관심 객체를 인식하고 학습하는 단계를 포함한다.An object recognition method using image processing according to an embodiment of the present invention is an object recognition method using image processing in an object recognition system including at least one image sensor module, an optical module, a control module, and an interface module, wherein the image sensor module The step of collecting the 360-degree image data, the image sensor module dividing the image data to generate partial image data and processing it, the image sensor module detecting an object using the partial image data and detecting a change The method may include generating image information by checking, generating information on a predetermined object of interest based on the image information by the optical module, and recognizing and learning the object of interest by the control module.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 부분영상 처리기법을 사용하여 360도 영상데이터에 대한 처리속도가 높아지며, 버퍼사용량 및 전력소모량을 줄일 수 있다. According to an embodiment of the present invention, the processing speed for 360-degree image data is increased by using the partial image processing technique, and the amount of buffer usage and power consumption can be reduced.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 무게와 형상을 최소화할 수 있어 임베디드 시스템에 적합하다.In addition, according to one embodiment of the present invention, the weight and shape can be minimized, so it is suitable for an embedded system.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 먼 거리의 물체 인식이 가능하며, 관심 영역 관찰을 실시간으로 할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to recognize a distant object and observe a region of interest in real time.

도 1은 일 실시예에 의한 물체인식 시스템의 블록도이다.
도 2는 일 실시예에 의한 물체 인식 시스템에서 이미지센서 모듈의 블록도이다.
도 3은 일 실시예에 의한 물체 인식 시스템에서 이미지센서 모듈의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 4는 일 실시예에 따라 한 개의 이미지센서 모듈을 사용하여 영상을 전송하는 방식을 도시한다.
도 5는 일 실시예에 따라 네 개의 이미지센서 모듈을 사용하여 영상을 전송하는 방식을 도시한다.
도 6은 일 실시예에 의한 물체인식 시스템의 부분영상 처리기법의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 7는 일 실시예에 의한 물체 인식 시스템에서 광학 모듈의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 8은 일 실시예에 의한 물체 인식 시스템에서 통제 모듈의 일 예를 나타낸 도면이다.
도 9는 일 실시예에 의한 물체 인식 시스템에서의 물체 인식 방법의 순서도이다.
1 is a block diagram of an object recognition system according to an embodiment.
2 is a block diagram of an image sensor module in an object recognition system according to an embodiment.
3 is a diagram illustrating an example of an image sensor module in an object recognition system according to an embodiment.
4 illustrates a method of transmitting an image using one image sensor module according to an exemplary embodiment.
5 illustrates a method of transmitting an image using four image sensor modules according to an embodiment.
6 is a diagram illustrating an example of a partial image processing technique of an object recognition system according to an embodiment.
7 is a diagram illustrating an example of an optical module in an object recognition system according to an embodiment.
8 is a diagram illustrating an example of a control module in an object recognition system according to an embodiment.
9 is a flowchart of an object recognition method in an object recognition system according to an embodiment.

상술한 본 발명의 특징 및 효과는 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. The features and effects of the present invention described above will become more apparent through the following detailed description in conjunction with the accompanying drawings, and accordingly, those skilled in the art to which the present invention belongs can easily practice the technical idea of the present invention. You will be able to.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the present invention can make various changes and have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, or substitutes included in the spirit and technical scope of the present invention.

다르게 정의되지 않는 한, 기술적이거나 과학적인 용어를 포함해서 여기서 사용되는 모든 용어들은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미가 있다.Unless defined otherwise, all terms used herein, including technical or scientific terms, have the same meaning as commonly understood by one of ordinary skill in the art to which the present invention belongs.

일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 것과 같은 용어들은 관련 기술의 문맥상 가지는 의미와 일치하는 의미를 가지는 것으로 해석되어야 하며, 본 출원에서 명백하게 정의하지 않는 한, 이상적이거나 과도하게 형식적인 의미로 해석되지 않아야 한다.Terms such as those defined in commonly used dictionaries should be interpreted as having a meaning consistent with the meaning in the context of the related art, and unless explicitly defined in this application, it should not be interpreted in an ideal or excessively formal meaning. Should not be.

이하의 설명에서 사용되는 구성요소에 대한 접미사 모듈, 블록 및 부는 명세서 작성의 용이함만이 고려되어 부여되거나 혼용되는 것으로서, 그 자체로 서로 구별되는 의미 또는 역할을 갖는 것은 아니다. The suffixes module, block, and unit for the components used in the following description are assigned or used interchangeably in consideration of ease of specification preparation, and do not have meanings or roles that are distinguished from each other by themselves.

이하, 본 발명의 바람직한 실시 예를 첨부한 도면을 참조하여 당해 분야에 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 설명한다. 하기에서 본 발명의 실시 예를 설명함에 있어, 관련된 공지의 기능 또는 공지의 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략한다. Hereinafter, a preferred embodiment of the present invention will be described so that those skilled in the art can easily implement it with reference to the accompanying drawings. In the following description of embodiments of the present invention, if it is determined that a detailed description of a related known function or known configuration may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description thereof will be omitted.

이하에서는, 본 발명에 따른 물체 인식 시스템에 대하여 설명한다. Hereinafter, an object recognition system according to the present invention will be described.

도 1은 일 실시예에 의한 물체인식 시스템(10)의 블록도이다. 본 발명에 따른 물체인식 시스템(10)은 이미지센서 모듈(100), 광학 모듈(200), 통제 모듈(300) 및 인터페이스 모듈(400)을 포함할 수 있다1 is a block diagram of an object recognition system 10 according to an embodiment. The object recognition system 10 according to the present invention may include an image sensor module 100, an optical module 200, a control module 300 and an interface module 400.

상기 이미지센서 모듈(100)은 이미지센서를 이용하여 영상데이터를 수집하고 영상데이터를 분할하여 부분영상데이터를 생성하며 상기 부분영상데이터를 이용하여 객체를 검출할 수 있다.The image sensor module 100 may collect image data using an image sensor, divide the image data to generate partial image data, and detect an object using the partial image data.

도 2는 일 실시예에 의한 물체 인식 시스템에서 이미지센서 모듈(100)의 블록도이다. 이미지센서 모듈(100)은 적어도 하나 이상의 이미지 센서(110), 이미지 분할부(120), 객체 검출부(130), 통신부(140) 및 저장부(150)를 포함할 수 있다.2 is a block diagram of an image sensor module 100 in an object recognition system according to an embodiment. The image sensor module 100 may include at least one image sensor 110 , an image division unit 120 , an object detection unit 130 , a communication unit 140 and a storage unit 150 .

상기 이미지센서 모듈(100)은 상기 적어도 하나 이상의 이미지센서(110)를 이용하여 360도의 영상데이터를 수집하고 취합한다.The image sensor module 100 collects and collects 360 degree image data using the at least one image sensor 110 .

도 3은 일 실시예에 의한 물체 인식 시스템(10)에서 이미지센서 모듈(100)의 일 예를 나타낸 도면이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지센서 모듈(100)은 적어도 하나 이상의 이미지센서가 탑재되어 있는 이미지센서 임베디드 플랫폼일 수 있다.3 is a diagram showing an example of the image sensor module 100 in the object recognition system 10 according to an embodiment. The image sensor module 100 according to an embodiment of the present invention may be an image sensor embedded platform in which at least one or more image sensors are mounted.

도 2 및 도 3을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이미지센서 모듈(100)의 이미지 분할부(image divider, 120)는 부분영상 전송기법에 따라서 순차적으로 영상데이터를 전송한다. 이미지 센서를 통하여 수집한 영상데이터에 대하여 부분영상을 발취하여 전송하고 처리하기 때문에, 빠른 처리가 가능하고 저전력으로 운용할 수 있으며 플랫폼에서의 메모리 사용량이 적다. 상기 영상데이터에 대한 실시간 처리가 가능하다. Referring to FIGS. 2 and 3 , an image divider 120 of the image sensor module 100 according to an embodiment of the present invention sequentially transmits image data according to a partial image transmission technique. Since partial images are extracted, transmitted, and processed for the image data collected through the image sensor, it is possible to process quickly, operate with low power, and use less memory on the platform. Real-time processing of the image data is possible.

도 4는 일 실시예에 따라 한 개의 이미지센서 모듈을 사용하여 영상을 전송하는 방식을 도시한다.4 illustrates a method of transmitting an image using one image sensor module according to an exemplary embodiment.

구체적으로 한 개의 이미지센서 모듈을 사용하는 경우 1/60초당 6도를 회전하며, 1초당 360도를 회전할 수 있다. 일반적인 이미지 센서(CCD, CMOS, IR)등이 탑재된 임베디드 플랫폼은 60도의 시야각을 가지는데 1920 x 1280의 영상데이터에서 1/60초당 약 가로로 192 pixels의 편차로 좌우로 움직인다. 일반적인 이미지 센서에서는 입력되는 영상데이터의 192 pixels, 즉 192 x 1280의 영상데이터를 처리하여 60번 수행하면 360도의 영상데이터의 파노라마를 구성할 수 있다. 또한, 한 개의 이미지 임베디드 플랫폼을 사용하는 경우 1초에 20번 회전하는 스텝모터(Step motor) 를 사용하여 360도의 영상데이터를 취합할 수 있다.Specifically, when using one image sensor module, it rotates 6 degrees per 1/60 second and can rotate 360 degrees per second. The embedded platform equipped with a general image sensor (CCD, CMOS, IR) has a viewing angle of 60 degrees, and moves left and right with a deviation of 192 pixels horizontally per 1/60 second in 1920 x 1280 image data. In a general image sensor, 192 pixels of input image data, that is, image data of 192 x 1280 are processed and executed 60 times to construct a 360-degree image data panorama. In addition, in the case of using one image embedded platform, 360-degree image data can be collected using a step motor that rotates 20 times per second.

도 5는 일 실시예에 따라 네 개의 이미지센서 모듈을 사용하여 영상을 전송하는 방식을 도시한다. 5 illustrates a method of transmitting an image using four image sensor modules according to an embodiment.

네 개의 이미지센서 모듈을 사용하는 경우 1초에 5번 회전하는 스텝모터를 사용하여 360도의 영상데이터를 취합할 수 있다. 스텝모터와 회전에 따른 부분영상데이터는 실시예에 따라 변할 수 있다.When using four image sensor modules, 360-degree image data can be collected using a step motor that rotates five times per second. Partial image data according to the rotation of the stepper motor may vary according to embodiments.

도 6은 일 실시예에 의한 물체인식 시스템의 부분영상 처리기법의 일 예를 나타낸 도면이다.6 is a diagram illustrating an example of a partial image processing technique of an object recognition system according to an embodiment.

본 발명의 일 실시예에 따른 이미지센서 모듈(100)의 이미지 분할부(120)는 부분영상 처리기법에 따라서 순차적으로 영상데이터를 전송한다. 본 발명의 일 실시예에 따른 부분영상 처리기법은 서브 캐스케이드(sub cascade) 기법일 수 있다. The image dividing unit 120 of the image sensor module 100 according to an embodiment of the present invention sequentially transmits image data according to a partial image processing technique. A partial image processing technique according to an embodiment of the present invention may be a sub cascade technique.

구체적으로, 이미지 분할부(120) 는 영상데이터를 분할하여 부분영상데이터를 생성한다. 이때, 스텝 모터의 회전각을 고려하여 부분영상데이터를 생성할 수 있다. 도 6을 참고하면, 부분영상데이터는 서브 캐스케이드 방식으로 좌에서 우로 이동하는 경우 n개의 부분영상데이터일 수 있다. 즉, 1~n 부분의 부분영상데이터가 하나의 영상데이터에 포함될 수 있다.Specifically, the image segmentation unit 120 divides image data to generate partial image data. At this time, partial image data may be generated in consideration of the rotation angle of the stepper motor. Referring to FIG. 6 , partial image data may be n pieces of partial image data when moving from left to right in a sub-cascade manner. That is, partial image data of 1 to n portions may be included in one image data.

다음, 이미지 분할부(120)는 부분영상 처리기법을 이용하여 부분영상데이터를 객체 검출부(130)로 전송한다. Next, the image division unit 120 transmits partial image data to the object detection unit 130 using a partial image processing technique.

새롭게 입력된 부분영상데이터를 처리하고, 기존의 1 ~ n의 영상데이터를 기존의 영상데이터와 비교하여 차이점만을 전송한다.It processes the newly input partial image data, compares the existing image data of 1 to n with the existing image data, and transmits only the differences.

객체 검출부(130)는 수신된 부분영상데이터를 보정하고 이전 프레임의 부분영상데이터와 비교하여 변동된 부분을 확인하고 영상정보를 생성한다. 객체 검출부(130)는 수신된 부분영상데이터에 대하여 윤곽선기법(Edge Detection)과 FFT(Fast Fourier Transforms)를 통하여 물체 및 배경을 구분하고 크기 변화 및 위치 변동에 따른 보정 알고리즘을 수행할 수 있다. 객체 검출부(130)는 한 프레임전의 부분영상데이터와 비교하여 변동된 부분을 확인한다.The object detector 130 corrects the received partial image data, compares the received partial image data with the partial image data of the previous frame, checks the changed portion, and generates image information. The object detector 130 may classify an object and a background from the received partial image data through edge detection and FFT (Fast Fourier Transforms), and perform a correction algorithm according to size and location changes. The object detection unit 130 checks the changed part by comparing it with the partial image data of one frame before.

객체 검출부(130)는 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현될 수 있다. FPGA는 하드웨어적으로 최적화하여 처리 속도가 빠르며, 상기 부분영상데이터에 대한 객체 검출을 실시간으로 처리할 수 있다. The object detector 130 may be implemented as a Field Programmable Gate Array (FPGA). The FPGA is hardware-optimized and has a fast processing speed, and can process object detection for the partial image data in real time.

본 발명의 실시예에 따른 부분영상 처리기법을 사용하면 처리속도가 높아지며, 버퍼사용량 및 전력소모량을 줄일 수 있다. 또한, 무게와 형상을 최소화할 수 있어 임베디드 시스템에 적합하다.Using the partial image processing method according to an embodiment of the present invention increases the processing speed and reduces the amount of buffer usage and power consumption. In addition, it can minimize weight and shape, so it is suitable for embedded systems.

도 7는 일 실시예에 의한 물체 인식 시스템(10)에서 광학 모듈(200)의 일 예를 나타낸 도면이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 광학 모듈(200)은 광학 기능이 탑재되어 있는 광학 임베디드 플랫폼일 수 있다.7 is a diagram showing an example of an optical module 200 in the object recognition system 10 according to an embodiment. The optical module 200 according to an embodiment of the present invention may be an optical embedded platform equipped with an optical function.

상기 광학 모듈(200)은 이미지센서 모듈(100)에서 생성한 영상정보를 바탕으로 미리 지정된 관심 객체에 대해 광학 줌 또는 오토포커스 등의 광학 기능을 이용하여 관심 객체의 정보를 수집하고 통제 모듈(300)에 전송할 수 있다. 상기 관심 객체는 관심 물체 또는 관심 지역일 수 있다. 상기 광학 모듈(200)은 줌 렌즈, 포커스 렌즈, 그리고 회전움직임은 서버모터를 이용하여 동작할 수 있다. 또한 광학 모듈(200)을 이용하여 미리 지정한 관심 객체에 대한 최대 20km까지의 정보를 인식하여 모니터와 같은 인터페이스 모듈(400)에 표시할 수 있다. The optical module 200 collects information on an object of interest by using an optical function such as optical zoom or autofocus for a previously designated object of interest based on the image information generated by the image sensor module 100, and controls the module 300. ) can be transmitted. The object of interest may be an object of interest or a region of interest. The optical module 200 may operate a zoom lens, a focus lens, and rotation using a servo motor. In addition, by using the optical module 200, information of up to 20 km of a previously designated object of interest may be recognized and displayed on the interface module 400 such as a monitor.

도 8은 일 실시예에 의한 물체 인식 시스템(10)에서 통제 모듈(300)의 일 예를 나타낸 도면이다.8 is a diagram showing an example of a control module 300 in the object recognition system 10 according to an embodiment.

도 8을 참고하면, 통제 모듈(300)은 물체인식 및 학습을 수행한다. 물체인식 및 학습 결과는 데이터베이스에 저장할 수 있다. 즉, 통제 모듈은 관심 객체에 대한 객체 인식하고 이에 대한 학습을 수행할 수 있으며, 상기 객체 인식 결과 및 학습 결과를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 데이터베이스에 저장된 물체인식 및 학습결과는 입력되는 영상정보에 대한 학습데이터로 사용할 수 있다. 물체인식 데이터 및 학습데이터를 통하여 관심 객체의 변동을 구분할 수 있으며 이러한 관심 객체 및 관심 객체의 변동에 대한 정보를 인터페이스 모듈(400)을 통하여 사용자에게 전달할 수 있다.Referring to FIG. 8 , the control module 300 performs object recognition and learning. Object recognition and learning results can be stored in a database. That is, the control module may perform object recognition and learning on an object of interest, and may store the object recognition result and learning result in a database. Object recognition and learning results stored in the database can be used as learning data for input image information. Changes in the object of interest can be identified through the object recognition data and learning data, and information on the object of interest and changes in the object can be transmitted to the user through the interface module 400 .

이하 도 9를 참조하여, 물체 인식 방법의 일 실시예에 대해서 설명하도록 한다.Hereinafter, with reference to FIG. 9, an embodiment of an object recognition method will be described.

도 9는 본 발명의 실시예에 따른 물체 인식 시스템에서의 물체 인식 방법의 순서도이다. 9 is a flowchart of an object recognition method in an object recognition system according to an embodiment of the present invention.

도 9에 도시된 바와 같이 본 발명의 실시예에 따른 물체 인식 방법은 적어도 하나 이상의 이미지센서 모듈, 광학 모듈, 통제 모듈 및 인터페이스 모듈로 이루어진 물체 인식 시스템에서의 영상 처리를 이용한 물체 인식 방법으로, 상기 이미지 센서 모듈이 360도 영상데이터를 수집하는 단계, 상기 이미지 센서 모듈이 상기 영상데이터를 분할하여 부분영상데이터를 생성하고 이를 처리하는 단계, 상기 이미지 센서 모듈이 상기 부분영상데이터를 이용하여 객체를 검출하고 변동을 확인하여 영상정보를 생성하는 단계, 상기 광학 모듈이 상기 영상정보를 바탕으로 미리 지정된 관심 객체에 대한 정보를 생성하는 단계 및 상기 통제 모듈이 상기 관심 객체를 인식하고 학습하는 단계를 포함한다.As shown in FIG. 9, the object recognition method according to an embodiment of the present invention is an object recognition method using image processing in an object recognition system composed of at least one image sensor module, an optical module, a control module, and an interface module. The image sensor module collects 360-degree image data, the image sensor module divides the image data to generate partial image data and processes it, and the image sensor module detects an object using the partial image data and generating image information by checking the change, generating information on a predetermined object of interest based on the image information by the optical module, and recognizing and learning the object of interest by the control module. .

물체 인식 시스템은 이미지센서 모듈, 광학 모듈, 통제 모듈 및 인터페이스 모듈을 포함한다. 이미지센서 모듈은 이미지센서를 이용하여 영상데이터를 수집하고 영상데이터를 분할하여 부분영상데이터를 생성하며 상기 부분영상데이터를 이용하여 객체를 검출할 수 있다The object recognition system includes an image sensor module, an optical module, a control module and an interface module. The image sensor module may collect image data using an image sensor, divide the image data to generate partial image data, and detect an object using the partial image data.

구체적으로, 이미지센서 모듈은 적어도 하나 이상의 이미지센서를 이용하여 360도의 영상데이터를 수집한다(S110).Specifically, the image sensor module collects 360 degree image data using at least one image sensor (S110).

다음, 이미지 분할부는 상기 영상데이터를 분할하여 부분영상데이터를 생성하고 이를 처리하여 객체 검출부에 전송한다(S120). 이미지 분할부는 부분영상 전송기법에 따라서 순차적으로 영상데이터를 전송할 수 있다. 이미지 센서를 통하여 수집한 영상데이터에 대하여 부분영상을 발취하여 전송하고 처리하기 때문에 메모리 사용량이 적고 실시간 처리가 가능하다. 상기 부분영상 처리기법은 서브 캐스케이드(sub cascade) 기법일 수 있다. Next, the image segmentation unit divides the image data to generate partial image data, which is processed and transmitted to the object detector (S120). The image segmentation unit may sequentially transmit image data according to a partial image transmission technique. For the image data collected through the image sensor, partial images are extracted, transmitted, and processed, so memory usage is small and real-time processing is possible. The partial image processing technique may be a sub cascade technique.

객체 검출부는 수신된 부분영상데이터를 보정하고 이전 프레임의 부분영상데이터와 비교하여 변동된 부분을 확인한다(S130). 즉, 객체 검출부는 상기 부분영상데이터를 이용하여 객체를 검출하고 객체에 대한 변동을 확인하여 영상정보를 생성한다. 객체 검출부는 수신된 부분영상데이터에 대하여 윤곽선기법(Edge Detection)과 FFT(Fast Fourier Transforms)를 통하여 물체 및 배경을 구분하고 크기 변화 및 위치 변동에 따른 보정 알고리즘을 수행할 수 있다. 객체 검출부는 한 프레임전의 부분영상데이터와 비교하여 변동된 부분을 확인할 수 있다.The object detector corrects the received partial image data and compares it with the partial image data of the previous frame to check the changed part (S130). That is, the object detector detects an object using the partial image data, checks a change in the object, and generates image information. The object detector may classify an object and a background from the received partial image data through edge detection and FFT (Fast Fourier Transforms) and perform a correction algorithm according to size and positional changes. The object detection unit may check the changed part by comparing with partial image data of one frame before.

광학 모듈은 이미지센서 모듈에서 관측된 영상정보를 바탕으로 미리 지정된 관심 객체에 대해 광학 줌 또는 오토포커스를 이용하여 관심 객체의 정보를 수집하고 통제 모듈에 전송할 수 있다(S140). 상기 관심 객체은 관심 물체 또는 관심 지역일 수 있다.The optical module may collect information on an object of interest by using optical zoom or autofocus for a previously designated object of interest based on image information observed by the image sensor module and transmit the information to the control module (S140). The object of interest may be an object of interest or a region of interest.

통제 모듈은 통제 모듈은 관심 객체에 대한 객체 인식 및 이에 대한 학습을 수행할 수 있다(S150). 또한, 상기 객체 인식 결과 및 학습 결과를 데이터베이스에 저장할 수 있다. 데이터베이스에 저장된 물체인식 및 학습결과는 입력되는 영상정보에 대한 학습데이터로 사용할 수 있다. 물체인식 데이터 및 학습데이터를 통하여 관심 객체의 변동을 구분할 수 있으며 이러한 관심 객체 및 관심 객체의 변동에 대한 정보를 인터페이스 모듈을 통하여 사용자에게 전달할 수 있다.The control module may perform object recognition and learning on the object of interest (S150). In addition, the object recognition result and learning result may be stored in a database. Object recognition and learning results stored in the database can be used as learning data for input image information. Changes in the object of interest can be distinguished through the object recognition data and learning data, and information on the object of interest and changes in the object can be delivered to the user through the interface module.

이상에서는 본 발명에 따른 부분영상 처리기법을 이용한 이미지센서 처리 모듈, 이미지센서 처리 모듈을 포함하는 물체 인식 시스템 및 물체 인식 시스템을 이용한 물체 인식 방법의 여러 실시예에 대하여 설명하였다.In the above, various embodiments of an image sensor processing module using a partial image processing technique according to the present invention, an object recognition system including the image sensor processing module, and an object recognition method using the object recognition system have been described.

본 발명은 다양한 변경을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 구체적으로 설명하고자 한다. 그러나 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다.Since the present invention can make various changes and have various embodiments, specific embodiments will be illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. However, this is not intended to limit the present invention to specific embodiments, and should be understood to include all modifications, equivalents, or substitutes included in the spirit and technical scope of the present invention.

소프트웨어적인 구현에 의하면, 본 명세서에서 설명되는 절차 및 기능뿐만 아니라 각각의 구성 요소들에 대한 설계 및 파라미터 최적화는 별도의 소프트웨어 모듈로도 구현될 수 있다. 적절한 프로그램 언어로 쓰여진 소프트웨어 어플리케이션으로 소프트웨어 코드가 구현될 수 있다. 상기 소프트웨어 코드는 메모리에 저장되고, 제어부(controller) 또는 프로세서(processor)에 의해 실행될 수 있다.According to the software implementation, not only the procedures and functions described in this specification, but also the design and parameter optimization of each component may be implemented as a separate software module. The software code may be implemented as a software application written in any suitable programming language. The software code may be stored in a memory and executed by a controller or processor.

Claims (16)

360도 영상데이터를 수집하는 적어도 하나 이상의 이미지 센서, 상기 영상데이터를 분할하여 부분영상데이터를 생성하고 상기 부분영상데이터를 처리하는 이미지 분할부, 및 상기 부분영상데이터를 이용하여 객체를 검출하고 상기 객체의 변동을 확인하여 상기 영상데이터에 대한 영상정보를 생성하는 객체 검출부를 포함하는 적어도 하나 이상의 이미지센서 모듈,
광학 기능을 이용하여 미리 지정된 관심 객체 정보를 수집하여 통제 모듈에 전송하는 광학 모듈 및
상기 관심 객체를 인식하고 이에 대한 학습을 수행하는 통제 모듈을 포함하고,
상기 이미지 분할부는
서브 캐스케이드(sub cascade) 기법을 이용하여 부분영상데이터를 처리하며,
상기 통제모듈은 객체인식결과 및 학습 결과를 데이터베이스에 저장하고, 데이터베이스에 저장된 물체인식 및 학습결과는 입력되는 영상정보에 대한 학습데이터로 사용되며, 물체인식 데이터 및 학습데이터를 통해서 관심 객체의 변동을 구분하여 관심객체 및 관심객체의 변동에 대한 정보를 인터페이스 모듈로 전달하는 영상 처리를 이용한 물체 인식 시스템.
At least one image sensor that collects 360-degree image data, an image division unit that divides the image data to generate partial image data and processes the partial image data, and detects an object using the partial image data and detects the object At least one image sensor module including an object detector for generating image information for the image data by checking a change in
An optical module that collects information on a predetermined object of interest using an optical function and transmits it to the control module; and
A control module recognizing the object of interest and learning about it;
The image division part
Processing partial image data using a sub cascade technique,
The control module stores object recognition results and learning results in a database, object recognition and learning results stored in the database are used as learning data for input image information, and changes in the object of interest are monitored through the object recognition data and learning data. An object recognition system using image processing that classifies and transmits information on an object of interest and its change to an interface module.
삭제delete 제1 항에 있어서,
상기 관심 객체 및 관심 객체의 변동에 대한 정보를 표시하는 인터페이스 모듈을 더 포함하는
영상 처리를 이용한 물체 인식 시스템.
According to claim 1,
Further comprising an interface module displaying information about the object of interest and change of the object of interest
Object recognition system using image processing.
제1 항에 있어서,
상기 객체 검출부는 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현하는 영상 처리를 이용한 물체 인식 시스템.
According to claim 1,
The object recognition system using image processing implemented by the object detection unit with a field programmable gate array (FPGA).
제1 항에 있어서,
상기 객체 검출부는 윤곽선기법(Edge Detection) 및 FFT(Fast Fourier Transforms)를 이용하여 물체 및 배경을 구분하고 크기 변화 및 위치 변동에 따른 보정 알고리즘을 수행하는 영상 처리를 이용한 물체 인식 시스템.
According to claim 1,
The object detection unit uses image processing to distinguish objects and backgrounds using edge detection and FFT (Fast Fourier Transforms) and perform correction algorithms according to size and position changes.
제1 항에 있어서,
상기 광학 모듈은 상기 이미지센서 모듈에서 처리된 영상정보를 바탕으로 미리 지정된 관심 객체에 대해 광학 줌 또는 오토포커스를 이용하여 상기 관심 객체의 정보를 생성하고 상기 통제 모듈에 전송하는 영상 처리를 이용한 물체 인식 시스템.
According to claim 1,
The optical module generates information on the object of interest using optical zoom or autofocus for a previously designated object of interest based on the image information processed by the image sensor module and recognizes the object using image processing to transmit the information to the control module. system.
적어도 하나 이상의 이미지센서 모듈, 광학 모듈, 통제 모듈 및 인터페이스 모듈로 이루어진 물체 인식 시스템에서의 영상 처리를 이용한 물체 인식 방법으로,
상기 이미지 센서 모듈이 360도 영상데이터를 수집하는 단계;
상기 이미지 센서 모듈이 상기 영상데이터를 분할하여 부분영상데이터를 생성하고 이를 처리하는 단계;
상기 이미지 센서 모듈이 상기 부분영상데이터를 이용하여 객체를 검출하고 변동을 확인하여 영상정보를 생성하는 단계;
상기 광학 모듈이 상기 영상정보를 바탕으로 미리 지정된 관심 객체에 대한 정보를 생성하는 단계; 및
상기 통제 모듈이 상기 관심 객체를 인식하고 학습하는 단계를 포함하고,
상기 부분영상데이터를 생성하고 이를 처리하는 단계는,
서브 캐스케이드(sub cascade) 기법을 이용하여 상기 부분영상데이터를 처리하며,
상기 통제 모듈이 상기 관심 객체를 인식하고 학습하는 단계는 객체인식결과 및 학습 결과를 데이터베이스에 저장하고, 데이터베이스에 저장된 물체인식 및 학습결과는 입력되는 영상정보에 대한 학습데이터로 사용되며, 물체인식 데이터 및 학습데이터를 통해서 관심 객체의 변동을 구분하여 관심객체 및 관심객체의 변동에 대한 정보를 인터페이스 모듈로 전달하는 단계를 포함하는 영상 처리를 이용한 물체 인식 방법
An object recognition method using image processing in an object recognition system consisting of at least one image sensor module, an optical module, a control module, and an interface module,
Collecting, by the image sensor module, 360-degree image data;
generating, by the image sensor module, partial image data by dividing the image data and processing it;
generating image information by using the image sensor module to detect an object and confirm a change using the partial image data;
generating, by the optical module, information on a predetermined object of interest based on the image information; and
Recognizing and learning the object of interest by the control module;
The step of generating and processing the partial image data,
Processing the partial image data using a sub cascade technique;
The step of recognizing and learning the object of interest by the control module stores object recognition results and learning results in a database, and object recognition and learning results stored in the database are used as learning data for input image information, and object recognition data and classifying changes in the object of interest through the learning data and transmitting the object of interest and information on the change in the object of interest to an interface module.
삭제delete 제 7항에 있어서,
상기 관심 객체 및 관심 객체의 변동에 대한 정보를 인터페이스 모듈에 표시하는 단계를 더 포함하는 영상 처리를 이용한 물체 인식 방법.
According to claim 7,
The method of recognizing an object using image processing further comprising displaying information on the object of interest and a change of the object of interest on an interface module.
제 7항에 있어서,
상기 영상정보를 생성하는 단계는,
FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현하는 영상 처리를 이용한 물체 인식 방법.
According to claim 7,
Generating the image information,
Object recognition method using image processing implemented with FPGA (Field Programmable Gate Array).
제 7항에 있어서,
상기 영상정보를 생성하는 단계는,
윤곽선기법(Edge Detection) 및 FFT(Fast Fourier Transforms)를 이용하여 물체 및 배경을 구분하고 크기 변화 및 위치 변동에 따른 보정 알고리즘을 수행하는 영상 처리를 이용한 물체 인식 방법.
According to claim 7,
Generating the image information,
An object recognition method using image processing that distinguishes objects and backgrounds using edge detection and FFT (Fast Fourier Transforms) and performs correction algorithms according to size and position changes.
제 7항에 있어서,
상기 광학 모듈이 관심 객체에 대한 정보를 생성하는 단계는
상기 이미지센서 모듈에서 처리된 상기 영상정보를 바탕으로 미리 지정된 관심 객체에 대해 광학 줌 또는 오토포커스를 이용하여 상기 관심 객체의 정보를 생성하고 상기 통제 모듈에 전송하는 영상 처리를 이용한 물체 인식 방법.
According to claim 7,
Generating, by the optical module, information on the object of interest
An object recognition method using image processing for generating information on an object of interest using optical zoom or autofocus for a previously designated object of interest based on the image information processed by the image sensor module and transmitting the information to the control module.
삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete
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