KR102633942B1 - Method and electronic device for correcting velocity of object - Google Patents

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KR102633942B1 KR1020230081793A KR20230081793A KR102633942B1 KR 102633942 B1 KR102633942 B1 KR 102633942B1 KR 1020230081793 A KR1020230081793 A KR 1020230081793A KR 20230081793 A KR20230081793 A KR 20230081793A KR 102633942 B1 KR102633942 B1 KR 102633942B1
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박준수
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(주)트루엔
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Abstract

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치에 있어서, 카메라, 메모리, 및 카메라 및 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 카메라를 사용하여 촬영된 이미지를 기반으로 설정된 관심 영역을 확인할 수 있다. 프로세서는 이미지에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대응되는 제 1 영역을 확인할 수 있다. 프로세서는 확인된 제 1 영역이 관심 영역에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 이벤트에 응답하여, 이벤트가 발생한 제 1 시점을 확인할 수 있다. 프로세서는 확인된 제 1 영역이 관심 영역을 벗어나는 제 2 시점을 확인할 수 있다. 프로세서는 관심 영역의 길이 정보 및 제 1 시점에서 제 2 시점까지의 시간 정보를 기반으로, 적어도 하나의 오브젝트의 제 1 속도를 산출할 수 있다. 프로세서는 적어도 하나의 오브젝트 내부에서 실측된 제 2 속도를 기반으로 제 1 속도를 보정할 수 있다. 그 밖에 다양한 실시예들이 가능할 수 있다.According to various embodiments, an electronic device may include a camera, a memory, and a processor operatively connected to the camera and the memory. According to one embodiment, the processor may check a region of interest set based on an image captured using a camera. The processor may check the first area corresponding to at least one object included in the image. In response to an event in which the identified first region at least partially overlaps the region of interest, the processor may confirm the first time point at which the event occurred. The processor may determine a second point in time at which the identified first region leaves the region of interest. The processor may calculate the first speed of at least one object based on length information of the region of interest and time information from the first viewpoint to the second viewpoint. The processor may correct the first speed based on the second speed actually measured inside at least one object. Various other embodiments may be possible.

Description

오브젝트의 속도를 보정하는 방법 및 전자 장치 {METHOD AND ELECTRONIC DEVICE FOR CORRECTING VELOCITY OF OBJECT}Method and electronic device for correcting the velocity of an object {METHOD AND ELECTRONIC DEVICE FOR CORRECTING VELOCITY OF OBJECT}

본 발명의 다양한 실시 예는 오브젝트의 속도를 보정하는 방법 및 이를 구현한 전자 장치에 관한 것이다.Various embodiments of the present invention relate to a method for correcting the speed of an object and an electronic device implementing the same.

최근의 다양한 전자 장치(예: 서버(server) 장치, 관리 장치)는 PTZ 카메라(pan-tilt-zoom camera)(예: 팬-틸트-줌 카메라)를 이용하여 주변 상황을 촬영할 수 있다. PTZ 카메라는 CCTV(closed circuit television)(예: 폐쇄 회로 텔레비전, CCTV 장치)를 포함할 수 있고, 전자 장치는 CCTV를 사용하여 촬영된 영상 정보(예: 비디오, 영상, 이미지)를 획득할 수 있다. 예를 들어, CCTV는 특정 장소에 특정 각도로 배치되어, 실시간으로 영상을 촬영할 수 있고, 상기 촬영된 영상을 전자 장치(예: 서버(server) 장치)에 전송할 수 있다. 전자 장치는 CCTV에 포함된 카메라의 촬영 각도 및 렌즈의 줌 인(zoom-in)/줌 아웃(zoom-out)을 제어할 수 있다. 전자 장치는 CCTV의 동작 및 기능을 적어도 부분적으로 제어할 수 있다. CCTV는 실시간으로 촬영된 영상을 획득하면서, 상기 획득된 영상을 전자 장치(예: 서버)로 전송할 수 있다. 전자 장치는 CCTV를 사용하여 촬영된 영상을 사용자에게 실시간으로 제공할 수 있다.Recently, various electronic devices (e.g., server devices, management devices) can capture surrounding situations using PTZ cameras (pan-tilt-zoom cameras) (e.g., pan-tilt-zoom cameras). A PTZ camera may include a closed circuit television (CCTV) (e.g., closed circuit television, CCTV device), and an electronic device may acquire image information (e.g., video, image, image) captured using the CCTV. . For example, CCTV can be placed in a specific place at a specific angle, capture images in real time, and transmit the captured images to an electronic device (eg, a server device). The electronic device can control the shooting angle of the camera included in the CCTV and the zoom-in/zoom-out of the lens. Electronic devices can at least partially control the operation and functions of CCTV. CCTV can acquire images captured in real time and transmit the acquired images to an electronic device (eg, a server). Electronic devices can provide images captured using CCTV to users in real time.

전자 장치는 CCTV를 적어도 부분적으로 제어하여, 영상을 실시간으로 촬영할 수 있다. CCTV는 촬영된 영상을 인코딩하여, 스트리밍으로 전자 장치(예: 서버)에 실시간으로 제공할 수 있다.An electronic device can at least partially control CCTV and capture images in real time. CCTV can encode captured images and provide them to electronic devices (e.g. servers) through streaming in real time.

상술한 정보는 본 개시에 대한 이해를 돕기 위한 목적으로 하는 배경 기술(related art)로 제공될 수 있다. 상술한 내용 중 어느 것도 본 개시와 관련된 종래 기술(prior art)로서 적용될 수 있는지에 대하여 어떠한 주장이나 결정이 제기되지 않는다.The above information may be provided as background art for the purpose of aiding understanding of the present disclosure. No claim or determination is made as to whether any of the foregoing can be applied as prior art to the present disclosure.

대한민국 공개특허공보 제10-2020-0052862호(2020.04.29)Republic of Korea Patent Publication No. 10-2020-0052862 (2020.04.29)

전자 장치(예: 서버 장치 및/또는 관리 장치)는 CCTV(예: 카메라 장치, CCTV 장치)에 기반하여 촬영된 영상을 분석할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 촬영된 영상에 대응하는 적어도 하나의 픽셀값을 측정할 수 있고, 상기 측정된 픽셀값을 기반으로 상기 영상을 분석할 수 있다. 전자 장치는 OSD(on screen display) 기술을 기반으로 영상에 촬영과 관련된 정보를 추가할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치는 디스플레이를 통해 상기 영상을 표시함에 있어서, 상기 영상의 촬영과 관련된 정보(예: 관심 영역(ROI: region of interest)과 관련된 정보)를 함께 표시할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역(ROI)은 해당 영상에 포함된 오브젝트(예: 자동차)의 위치 및 형태와 관계 없이, 해당 영상에 최초로 설정된 위치 및 영역에 고정되는 형태로 설정될 수 있다. 예를 들어, 관심 영역(ROI)은 영상에 포함된 오브젝트 및/또는 배경을 적어도 부분적으로 가리는 형태로 표시되거나, 배경에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 형태로 표시될 수 있다. 전자 장치는 카메라를 사용하여 촬영된 영상을 표시할 때, 관심 영역(ROI)을 함께 표시할 수 있다.Electronic devices (eg, server devices and/or management devices) may analyze images captured based on CCTV (eg, camera devices, CCTV devices). For example, the electronic device can measure at least one pixel value corresponding to a captured image and analyze the image based on the measured pixel value. Electronic devices can add information related to shooting to images based on OSD (on screen display) technology. For example, when displaying the image through a display, the electronic device may also display information related to capturing the image (eg, information related to a region of interest (ROI)). For example, the region of interest (ROI) may be set to be fixed to the position and area initially set in the image, regardless of the location and shape of the object (e.g., car) included in the image. For example, the region of interest (ROI) may be displayed in a form that at least partially obscures the object and/or background included in the image, or may be displayed in a form that at least partially overlaps the background. When an electronic device displays an image captured using a camera, it may also display a region of interest (ROI).

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 촬영된 영상을 사용하여, 설정된 관심 영역을 지나가는 오브젝트(예: 차량, 자동차)의 속도를 측정할 수 있다. 이 경우, 촬영된 영상만을 사용하여 측정된 오브젝트의 제 1 속도와, 오브젝트에서 실측된 제 2 속도(예: 실제 속도)는 오차 값이 발생할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 영상에 기반하여 측정된 제 1 속도와 실제 속도에 해당하는 제 2 속도를 비교하여, 제 1 속도가 실제 속도에 동일하게 맞춰지도록 제 1 속도를 보정하는 방법 및 전자 장치를 제공할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device may measure the speed of an object (eg, vehicle, automobile) passing through a set area of interest using a captured image. In this case, an error value may occur between the first speed of the object measured using only the captured image and the second speed (eg, actual speed) measured from the object. According to one embodiment, a method and an electronic device for comparing a first speed measured based on an image with a second speed corresponding to the actual speed and correcting the first speed so that the first speed is equal to the actual speed can be provided.

본 문서에서 이루고자 하는 기술적 과제는 이상에서 언급한 기술적 과제로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 문서에 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The technical challenges sought to be achieved in this document are not limited to the technical challenges mentioned above, and other technical challenges not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art of this document from the description below. There will be.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 CCTV를 이용하여 촬영된 영상에 포함된 오브젝트(예: 차량, 자동차)를 인식할 수 있고, 상기 인식된 오브젝트가 상기 영상에서 설정된 관심 영역(예: ROI 영역)을 적어도 부분적으로 지나가는 경우, 상기 인식된 오브젝트의 속도를 산출할 수 있다. 전자 장치는 촬영된 영상만을 이용하여 오브젝트의 속도를 산출할 수 있다.According to various embodiments, an electronic device can recognize an object (e.g., vehicle, automobile) included in an image captured using CCTV, and the recognized object is a region of interest (e.g., ROI area) set in the image. When it passes at least partially, the speed of the recognized object can be calculated. An electronic device can calculate the speed of an object using only the captured image.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상을 기반으로 측정된 오브젝트의 제 1 속도(예: 영상에 기반한 산출된 속도)와 오브젝트 내에서 측정된 실제 속도인 제 2 속도(예: 속도 측정 프로그램(예: 네비게이션(navigarion) 프로그램)에 의한 실측 속도)를 비교할 수 있다. 예를 들어, 제 1 속도와 제2 속도는 오차값이 존재할 수 있다. 다양한 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상에 기반하여 측정된 제 1 속도와 실제 속도에 해당하는 제 2 속도를 비교 및 분석할 수 있고, 제 1 속도가 실제 속도에 실질적으로 동일하게 맞춰지도록 제 1 속도를 보정할 수 있다. 전자 장치는 제 1 속도를 산출하는 과정에서, 제 1 속도에 대한 정확도를 향상시킬 수 있다.According to various embodiments, the electronic device includes a first speed of the object measured based on the image (e.g., calculated speed based on the image) and a second speed that is the actual speed measured within the object (e.g., a speed measurement program (e.g. : You can compare the actual speed measured by the navigation program. For example, there may be an error value between the first speed and the second speed. According to various embodiments, the electronic device may compare and analyze a first speed measured based on an image and a second speed corresponding to the actual speed, and the first speed may be adjusted so that the first speed is substantially equal to the actual speed. Speed can be corrected. The electronic device can improve the accuracy of the first speed in the process of calculating the first speed.

다양한 실시예에 따르면, 전자 장치에 있어서, 카메라, 메모리, 및 카메라 및 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서는 카메라를 사용하여 촬영된 이미지를 기반으로 설정된 관심 영역을 확인할 수 있다. 프로세서는 이미지에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대응되는 제 1 영역을 확인할 수 있다. 프로세서는 확인된 제 1 영역이 관심 영역에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 이벤트에 응답하여, 이벤트가 발생한 제 1 시점을 확인할 수 있다. 프로세서는 확인된 제 1 영역이 관심 영역을 벗어나는 제 2 시점을 확인할 수 있다. 프로세서는 관심 영역의 길이 정보 및 제 1 시점에서 제 2 시점까지의 시간 정보를 기반으로, 적어도 하나의 오브젝트의 제 1 속도를 산출할 수 있다. 프로세서는 적어도 하나의 오브젝트 내부에서 실측된 제 2 속도를 기반으로 제 1 속도를 보정할 수 있다. According to various embodiments, an electronic device may include a camera, a memory, and a processor operatively connected to the camera and the memory. According to one embodiment, the processor may check a region of interest set based on an image captured using a camera. The processor may check the first area corresponding to at least one object included in the image. In response to an event in which the identified first region at least partially overlaps the region of interest, the processor may confirm the first time point at which the event occurred. The processor may determine a second point in time at which the identified first region leaves the region of interest. The processor may calculate the first speed of at least one object based on length information of the region of interest and time information from the first viewpoint to the second viewpoint. The processor may correct the first speed based on the second speed actually measured inside at least one object.

다양한 실시예에 따른 오브젝트의 속도 보정 방법은, 카메라를 사용하여 촬영된 이미지를 기반으로 설정된 관심 영역을 확인하는 동작, 이미지에 포함된 적어도 하나의 오브젝트에 대응되는 제 1 영역을 확인하는 동작, 확인된 제 1 영역이 관심 영역에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 이벤트에 응답하여, 이벤트가 발생한 제 1 시점을 확인하는 동작, 확인된 제 1 영역이 관심 영역을 벗어나는 제 2 시점을 확인하는 동작, 관심 영역의 길이 정보 및 제 1 시점에서 제 2 시점까지의 시간 정보를 기반으로, 적어도 하나의 오브젝트의 제 1 속도를 산출하는 동작, 및 적어도 하나의 오브젝트 내부에서 실측된 제 2 속도를 기반으로 제 1 속도를 보정하는 동작을 포함할 수 있다.A method for correcting the speed of an object according to various embodiments includes an operation of checking an area of interest set based on an image captured using a camera, an operation of checking a first area corresponding to at least one object included in the image, and confirmation. In response to an event in which the identified first region at least partially overlaps the region of interest, confirming a first time point at which the event occurred, confirming a second time point at which the identified first region is outside the region of interest, An operation of calculating a first speed of at least one object based on length information and time information from a first time point to a second time point, and calculating a first speed based on a second speed actually measured inside the at least one object. It may include a compensating operation.

본 발명의 다양한 실시예들은 전자 장치가 CCTV를 사용하여 영상을 촬영함에 있어서, OSD 기술에 기반한 촬영 관련 정보(예: 관심 영역(ROI))를 상기 영상에 추가할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치는 촬영된 영상에 대응하는 적어도 하나의 픽셀 데이터(예: 좌표 정보)를 측정할 수 있고, 상기 측정된 픽셀 데이터를 기반으로, 관심 영역에 대응되는 좌표 정보를 검출할 수 있다. 전자 장치는 관심 영역을 기반으로, 상기 관심 영역에 적어도 부분적으로 겹쳐지면서, 상기 관심 영역을 지나가는 오브젝트를 인식할 수 있고, 상기 인식된 오브젝트의 속도를 산출할 수 있다.In various embodiments of the present invention, when an electronic device captures an image using a CCTV, capture-related information (eg, region of interest (ROI)) based on OSD technology may be added to the image. According to one embodiment, the electronic device may measure at least one pixel data (e.g., coordinate information) corresponding to the captured image, and detect coordinate information corresponding to the area of interest based on the measured pixel data. can do. Based on the region of interest, the electronic device can recognize an object passing through the region of interest while at least partially overlapping the region of interest, and calculate the speed of the recognized object.

일 실시예에 따르면, 전자 장치는 영상을 이용하여 산출된 오브젝트의 제 1 속도와 오브젝트 내부에서 측정된 오브젝트의 제 2 속도(예: 실제 속도)를 비교 및 분석하는 어플리케이션 프로그램을 제공할 수 있다. 전자 장치는 실행 중인 어플리케이션 프로그램을 기반으로, 제 1 속도와 제 2 속도 간의 오차를 확인할 수 있고, 확인된 오차를 보정함으로써, 오브젝트의 속도를 실제 속도와 실질적으로 동일하게 측정할 수 있다. 일 실시예는 CCTV를 이용하여 촬영된 영상을 기반으로 오브젝트의 속도를 측정함에 있어서, 제 1 속도가 실제 속도와 동일하게 측정되는 프로그램을 제공할 수 있다. 전자 장치는 영상을 이용하여 보다 정확하게 오브젝트의 속도를 측정할 수 있다. 이 외에, 본 문서를 통해 직접적 또는 간접적으로 파악되는 다양한 효과들이 제공될 수 있다.According to one embodiment, the electronic device may provide an application program that compares and analyzes the first speed of the object calculated using an image and the second speed of the object (eg, actual speed) measured inside the object. The electronic device can check the error between the first speed and the second speed based on the running application program, and measure the speed of the object to be substantially the same as the actual speed by correcting the confirmed error. One embodiment may provide a program in which the first speed is measured to be equal to the actual speed when measuring the speed of an object based on an image captured using CCTV. Electronic devices can measure the speed of an object more accurately using images. In addition, various effects that can be directly or indirectly identified through this document may be provided.

본 개시에서 얻을 수 있는 효과는 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급하지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.The effects that can be obtained from the present disclosure are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the description below. will be.

도면의 설명과 관련하여, 동일 또는 유사한 구성 요소에 대해서는 동일 또는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다.
도 1은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른 전자 장치와 CCTV 간의 네트워크 환경을 도시한다.
도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치의 블록도이다.
도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 CCTV를 사용하여 촬영된 영상을 기반으로 산출된 오브젝트의 제 1 속도를 보정하는 방법에 대한 흐름도이다.
도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 촬영된 영상에서 관심 영역이 설정되는 실시예를 도시한 도면이다.
도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 산출된 오브젝트의 제 1 속도를 속도 보정 프로그램에 입력하는 제 1 장면을 도시한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 산출된 오브젝트의 제 1 속도를 속도 보정 프로그램에 입력하는 제 2 장면을 도시한 도면이다.
도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 속도 보정 프로그램을 사용하여, 오브젝트의 제 1 속도가 보정된 결과 데이터를 도시한 도면이다.
In relation to the description of the drawings, identical or similar reference numerals may be used for identical or similar components.
Figure 1 shows a network environment between electronic devices and CCTV according to various embodiments of the present invention.
Figure 2 is a block diagram of an electronic device according to various embodiments of the present invention.
Figure 3 is a flowchart of a method for correcting the first speed of an object calculated based on an image captured using CCTV according to various embodiments of the present invention.
Figure 4 is a diagram illustrating an example in which a region of interest is set in a captured image according to various embodiments of the present invention.
FIG. 5 is a diagram illustrating a first scene in which the calculated first speed of an object is input to a speed correction program according to various embodiments of the present invention.
FIG. 6 is a diagram illustrating a second scene in which the calculated first speed of an object is input into a speed correction program according to various embodiments of the present invention.
FIG. 7 is a diagram illustrating result data in which the first speed of an object is corrected using a speed correction program according to various embodiments of the present invention.

도 1은 본 발명의 다양한 실시예들에 따른, 전자 장치(101)와 CCTV(110) 간의 네트워크 환경을 도시한다.Figure 1 shows a network environment between an electronic device 101 and a CCTV 110 according to various embodiments of the present invention.

도 1을 참조하면, 네트워크 환경에서 전자 장치(101)(예: 서버(server) 장치, 관리 장치, 클라우드 서버, 컴퓨터, 및/또는 복수 개의 CCTV(110)로부터 전송된 영상을 관리하는 관리자 장치)는 제 1 네트워크(예: 근거리 무선 통신 네트워크) 및 제 2 네트워크(예: 원거리 무선 통신 네트워크)를 통하여 다른 전자 장치(예: CCTV(110))와 통신할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 CCTV(110)를 사용하여 촬영된 영상(102)을 CCTV(110)로부터 획득할 수 있고, 획득된 영상(102)을 분석할 수 있다. 전자 장치(101)는 CCTV(110)의 동작 및 기능을 적어도 부분적으로 제어할 수 있다. 일 실시예에 따르면, CCTV(110)는 복수 개일 수 있고, 각각의 CCTV(110)는 전자 장치(101)와 직접적으로 또는 간접적으로 통신할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)와 CCTV(110)는 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및/또는 수립된 통신 채널을 통한 통신을 수행할 수 있다. 예를 들어, CCTV(110)는 카메라(예: PTZ(pan-tilt-zoom) 카메라, ePTZ(embedded pan-tilt-zoom) 카메라, 및/또는 VPTZ(virtual pan-tilt-zoom) 카메라)를 포함한 카메라 장치(예: CCTV(closed circuit television)(예: 폐쇄 회로 텔레비전))를 포함할 수 있다.Referring to FIG. 1, an electronic device 101 (e.g., a server device, a management device, a cloud server, a computer, and/or a manager device that manages images transmitted from a plurality of CCTVs 110) in a network environment. Can communicate with another electronic device (e.g., CCTV 110) through a first network (e.g., short-range wireless communication network) and a second network (e.g., long-distance wireless communication network). For example, the electronic device 101 may acquire an image 102 captured using the CCTV 110 from the CCTV 110 and analyze the acquired image 102. The electronic device 101 may at least partially control the operation and functions of the CCTV 110. According to one embodiment, there may be a plurality of CCTVs 110, and each CCTV 110 may communicate directly or indirectly with the electronic device 101. According to one embodiment, the electronic device 101 and the CCTV 110 may establish a direct (eg, wired) communication channel or a wireless communication channel, and/or perform communication through the established communication channel. For example, CCTV 110 may include cameras (e.g., pan-tilt-zoom (PTZ) cameras, embedded pan-tilt-zoom (ePTZ) cameras, and/or virtual pan-tilt-zoom (VPTZ) cameras. It may include a camera device (e.g., closed circuit television (CCTV)).

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)(예: 서버 장치)는 CCTV(110)에 명령 및/또는 데이터를 전송하거나, 상기 CCTV(110)로부터 명령 및/또는 데이터를 수신할 수 있다. 전자 장치(101)는 무선 통신을 기반으로 CCTV(110)와 데이터를 교환할 수도 있고, CCTV(110)와 직접적으로 연결되어 데이터(예: 촬영된 영상 데이터)를 교환할 수도 있다. 예를 들어, CCTV(110)는 설정된 위치에 고정된 상태로, 외부 환경을 촬영할 수 있고, 촬영된 영상(102)을 메모리에 저장하거나, 또는, 전자 장치(101)에 실시간으로 전송할 수 있다. 촬영된 영상(102)에는 적어도 하나의 오브젝트(103)가 포함될 수 있다. 전자 장치(101)는 CCTV(110)에 의해 촬영된 영상(102)을 기반으로 적어도 하나의 오브젝트(103)를 인식할 수 있다. 전자 장치(101)는 CCTV(110)를 통해, 촬영된 영상을 스트리밍으로 획득할 수 있고, 실시간으로 상기 촬영된 영상을 분석할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 (eg, a server device) may transmit commands and/or data to the CCTV 110, or may receive commands and/or data from the CCTV 110. The electronic device 101 may exchange data with the CCTV 110 based on wireless communication, or may be directly connected to the CCTV 110 to exchange data (eg, captured image data). For example, the CCTV 110 can capture the external environment while being fixed at a set location, store the captured images 102 in memory, or transmit them to the electronic device 101 in real time. The captured image 102 may include at least one object 103. The electronic device 101 may recognize at least one object 103 based on the image 102 captured by the CCTV 110. The electronic device 101 can obtain captured images by streaming through the CCTV 110 and analyze the captured images in real time.

일 실시예에 따르면, CCTV(110)는 정지 영상 또는 동영상을 촬영하기 위한 카메라 장치(예: 카메라, PTZ 카메라, ePTZ 카메라, 및/또는 VPTZ 카메라)를 포함할 수 있다. CCTV(110)는 CCTV(closed circuit television)(예: 폐쇄 회로 텔레비전) 장치 및/또는 상/하/좌/우로 촬영 방향을 변경 가능한 카메라를 포함한 전자 장치를 포함할 수 있다. 예를 들어, CCTV(110)는 설정된 위치 및 화각을 기반으로, 적어도 하나의 오브젝트(103)를 포함하는 특정 영역(예: 외부 환경)을 촬영할 수 있고, 상기 촬영된 영상을 인코딩하여 전자 장치(101)로 스트리밍(streaming) 전송할 수 있다. According to one embodiment, the CCTV 110 may include a camera device (eg, a camera, PTZ camera, ePTZ camera, and/or VPTZ camera) for capturing still images or moving images. The CCTV 110 may include a closed circuit television (CCTV) device and/or an electronic device including a camera capable of changing the shooting direction up/down/left/right. For example, the CCTV 110 can capture a specific area (e.g., external environment) containing at least one object 103 based on the set location and angle of view, and encode the captured image to transmit it to an electronic device ( 101), streaming can be transmitted.

예를 들어, 전자 장치(101)는 CCTV(110)로부터 전송되는 인코딩된 영상 데이터의 스트리밍을 수신할 수 있고, 수신한 인코딩된 영상 데이터를 디코딩하여, 전자 장치(101)의 디스플레이(예: 디스플레이 모듈, 표시 장치)를 통해 촬영된 영상을 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 CCTV(110)에서 촬영된 영상을 재생하기 위한 특정 어플리케이션을 실행할 수 있고, 상기 특정 어플리케이션을 기반으로 상기 CCTV(110)에서 촬영된 영상을 실시간으로 재생할 수 있다. For example, the electronic device 101 may receive streaming of encoded image data transmitted from the CCTV 110, decode the received encoded image data, and display the electronic device 101 (e.g., display The captured image can be displayed through the module (module, display device). For example, the electronic device 101 can run a specific application to play back images captured by the CCTV 110, and play the images captured by the CCTV 110 in real time based on the specific application. .

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 CCTV(110)에서 촬영된 영상을 실시간으로 수신할 수 있고, 촬영된 영상을 저장 장치(예: DVR(digital video recorder), 디지털 영상 저장 장치)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 복수 개의 CCTV(110)로부터 수신된 영상을 비교하거나, 또는, 분석할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 동일한 특정 영역을 서로 다른 방향에서 촬영한 복수 개의 영상을 획득할 수 있고, 획득된 복수 개의 영상을 하나의 화면을 통해 표시할 수도 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 can receive images captured in CCTV 110 in real time, and store the captured images in a storage device (e.g., digital video recorder (DVR), digital image storage device). You can save it. According to one embodiment, the electronic device 101 may compare or analyze images received from a plurality of CCTVs 110. For example, the electronic device 101 may acquire a plurality of images taken of the same specific area from different directions, and may display the plurality of acquired images on one screen.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 CCTV(110)에서 촬영된 영상을 기반으로, 일부 영역을 관심 영역(ROI(region of interest)으로 설정할 수 있다. 전자 장치(101)는 촬영된 영상에 포함된 적어도 하나의 오브젝트(103)(예: 자동차)를 개별적으로 인식할 수 있고, 적어도 하나의 오브젝트(103)가 설정된 관심 영역(ROI)에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 상황(예: 이벤트)을 감지할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 may set some areas as a region of interest (ROI) based on the image captured by the CCTV 110. The electronic device 101 may set the captured image as a region of interest (ROI). At least one object 103 (e.g., a car) included in can be individually recognized, and a situation (e.g., an event) in which at least one object 103 at least partially overlaps a set region of interest (ROI) can be recognized. It can be detected.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 촬영된 영상을 실시간으로 분석할 수 있고, 적어도 하나의 오브젝트(103)가 관심 영역에 겹쳐지는 이벤트를 감지할 수 있다. 전자 장치(101)는 이벤트의 감지에 응답하여, 겹쳐지는 영역 내에서 기준점을 결정할 수 있고, 결정된 기준점의 이동 방향, 이동 시간, 이동 거리, 및/또는 이동 속도를 확인할 수 있다. 예를 들어, 기준점은 적어도 하나의 오브젝트(103)에 대응되는 기준 좌표 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 관심 영역 내에서 기준점의 이동 거리 및 이동 시간을 확인할 수 있고, 확인된 이동 거리 및 이동 시간을 기반으로, 기준점에 대한 속도를 측정할 수 있다. 기준점에 대한 속도는 상기 기준점에 대응되는 오브젝트의 속도를 의미할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 can analyze a captured image in real time and detect an event in which at least one object 103 overlaps an area of interest. In response to detection of an event, the electronic device 101 may determine a reference point within an overlapping area and check the movement direction, movement time, movement distance, and/or movement speed of the determined reference point. For example, the reference point may include reference coordinate information corresponding to at least one object 103. The electronic device 101 can check the movement distance and movement time of the reference point within the area of interest, and measure the speed with respect to the reference point based on the confirmed movement distance and movement time. The speed with respect to the reference point may mean the speed of the object corresponding to the reference point.

일 실시예에 따르면, 영상을 이용하여 오브젝트의 속도를 산출하는 방법은 특정 방법으로 한정되지 않으며, 다양한 방법이 활용될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 촬영된 영상을 분석할 수 있고, 다양한 방식을 사용하여, 영상 속에 포함된 오브젝트의 속도를 산출할 수 있다.According to one embodiment, the method of calculating the speed of an object using an image is not limited to a specific method, and various methods can be used. According to one embodiment, the electronic device 101 can analyze a captured image and calculate the speed of an object included in the image using various methods.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 복수의 CCTV(110)들과 통신을 수행할 수 있고, 복수의 CCTV(110)들, 각각에 대해, 적어도 부분적으로 제어할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 복수의 CCTV(110)들을 통해, 획득한 복수의 영상들을 구분하여 표시할 수 있고, 복수의 CCTV(110)들 중 적어도 하나를 선택하여, 원하는 촬영 영상을 확대 및 축소시켜 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101) 및 복수의 CCTV(110)는 하나의 시스템으로 구성될 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 can communicate with a plurality of CCTVs 110 and control each of the plurality of CCTVs 110 at least partially. For example, the electronic device 101 can distinguish and display a plurality of images acquired through a plurality of CCTVs 110, and select at least one of the plurality of CCTVs 110 to select a desired captured image. It can be displayed by enlarging or reducing it. According to one embodiment, the electronic device 101 and a plurality of CCTVs 110 may be configured as one system.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 CCTV(110)를 사용하여 촬영된 영상을 인코딩할 수 있고, 상기 인코딩 과정을 통해, 영상 데이터를 획득할 수 있다. 상기 영상 데이터는 디지털 이미지를 포함할 수 있다. 예를 들어, CCTV(110)는 촬영된 영상 데이터를 인코딩하여 전자 장치(101)로 스트리밍 전송할 수 있고, 전자 장치(101)는 상기 전송된 영상 데이터를 디코딩하고, 표시 장치(예: 디스플레이(display), 디스플레이 모듈)를 통해, 상기 디코딩된 영상 데이터를 표시할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 영상 데이터를 표시함에 있어서, 영상 데이터 내에 포함된 오브젝트(103)의 속도를 함께 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 영상 데이터 내에 설정된 관심 영역을 기반으로, 오브젝트(103)가 겹쳐지면서 지나가는 이벤트를 감지할 수 있고, 오브젝트(103)에 대한 속도를 측정할 수 있다. 전자 장치(101)는 영상 데이터를 표시함에 있어서, 측정된 오브젝트(103)의 속도를 함께 표시할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 can encode an image captured using the CCTV 110 and obtain image data through the encoding process. The image data may include digital images. For example, CCTV 110 may encode captured image data and transmit streaming to the electronic device 101, and the electronic device 101 may decode the transmitted image data and display a display device (e.g., display). ), display module), the decoded video data can be displayed. According to one embodiment, when displaying image data, the electronic device 101 may also display the speed of the object 103 included in the image data. For example, the electronic device 101 can detect an event in which the object 103 passes while overlapping, and measure the speed of the object 103, based on a region of interest set in the image data. When displaying image data, the electronic device 101 may also display the measured speed of the object 103.

도 2는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 전자 장치(101)의 블록도이다.Figure 2 is a block diagram of an electronic device 101 according to various embodiments of the present invention.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)(예: 서버 장치, 관리 장치)는 프로세서(120), 통신 회로(190), 메모리(130)(예: DVR(digital video recorder), 디지털 영상 저장 장치), 및 카메라(180)를 포함할 수 있다. 어떤 실시예에서는, 전자 장치(101)는, 이 구성요소들 중 적어도 하나의 구성 요소가 생략되거나, 하나 이상의 다른 구성 요소가 추가될 수 있다. 예를 들어, 적어도 하나의 구성 요소는 독립적으로 동작하는 외부 장치일 수도 있다. 어떤 실시예에서는, 이 구성 요소들 중 일부는 하나의 통합된 회로로 구현될 수 있다. 도 2를 참조하면, 전자 장치(101)는 카메라(180)를 포함하는 것으로 도시되었으나, 카메라(180)는 CCTV(예: 도 1의 CCTV(110))를 포함할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 카메라(180)와 작동적으로 연결된 상태로, 카메라(180)를 사용하여 촬영된 영상을 획득할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 (e.g., a server device, a management device) includes a processor 120, a communication circuit 190, and a memory 130 (e.g., a digital video recorder (DVR), a digital image storage device). ), and may include a camera 180. In some embodiments, in the electronic device 101, at least one of these components may be omitted, or one or more other components may be added. For example, at least one component may be an external device that operates independently. In some embodiments, some of these components may be implemented as a single integrated circuit. Referring to FIG. 2, the electronic device 101 is shown as including a camera 180, but the camera 180 may include a CCTV (eg, CCTV 110 in FIG. 1). For example, the electronic device 101 may be operatively connected to the camera 180 and acquire an image captured using the camera 180.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 카메라(180)(예: CCTV(110), PTZ 카메라, ePTZ 카메라, 및/또는 VPTZ 카메라)를 사용하여 특정 영역을 촬영할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 특정 영역을 촬영할 수 있고, 상기 촬영된 영상을 인코딩하여 메모리(230)(예: 저장 장치, 및/또는 DVR(digital video recorder))에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(230)는 전자 장치(101)에 기능적으로 연결된 외부의 저장 장치(예: DVR, storage device)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 통신 회로(190)를 통해 CCTV(110)와 기능적으로 연결되어, 통신을 수행할 수 있고, CCTV(110)를 사용하여 촬영된 영상 데이터를 획득할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 CCTV(110)로부터 전송된 영상 데이터를 수신할 수 있고, 상기 수신된 영상 데이터를 디코딩하여 표시 장치(예: 디스플레이, 디스플레이 모듈)를 통해, 상기 영상 데이터를 표시할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 may photograph a specific area using a camera 180 (eg, CCTV 110, PTZ camera, ePTZ camera, and/or VPTZ camera). According to one embodiment, the electronic device 101 can photograph a specific area, encode the captured image, and store it in the memory 230 (e.g., a storage device and/or a digital video recorder (DVR)). . According to one embodiment, the memory 230 may include an external storage device (eg, DVR, storage device) functionally connected to the electronic device 101. According to one embodiment, the processor 120 of the electronic device 101 is functionally connected to the CCTV 110 through the communication circuit 190, can perform communication, and captures images captured using the CCTV 110. Image data can be acquired. According to one embodiment, the electronic device 101 may receive image data transmitted from the CCTV 110, decode the received image data, and display the image through a display device (e.g., display, display module). Data can be displayed.

전자 장치(101)의 프로세서(120)는, 예를 들면, 소프트웨어(예: 프로그램, 어플리케이션, 속도 보정 프로그램(220))를 실행하여 프로세서(120)에 연결된 적어도 하나의 다른 구성 요소(예: 하드웨어 또는 소프트웨어 구성요소)를 제어할 수 있고, 다양한 데이터 처리 또는 연산을 수행할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 데이터 처리 또는 연산의 적어도 일부로서, 프로세서(120)는 다른 구성 요소(예: 통신 회로(190), 카메라(180))로부터 수신된 명령 또는 데이터를 메모리(130)(예: DVR(digital video recorder), 디지털 영상 저장 장치)에 저장할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 메인 프로세서(예: 중앙 처리 장치(CPU, central processing unit) 및/또는 어플리케이션 프로세서(AP, application processor)), 및/또는 이와는 독립적으로 또는 함께 운영 가능한 보조 프로세서(예: 그래픽 처리 장치(GPU, graphic processing unit), 이미지 시그널 프로세서(image signal processor), 센서 허브 프로세서(sensor hub processor), 및/또는 커뮤니케이션 프로세서(CP, communication processor))를 포함할 수 있다. 추가적으로 또는 대체적으로, 보조 프로세서는 메인 프로세서보다 저전력을 사용하거나, 또는 지정된 기능에 특화되도록 설정될 수 있다. 보조 프로세서는 메인 프로세서와 별개로, 또는 그 일부로서 구현될 수 있다.For example, the processor 120 of the electronic device 101 executes software (e.g., a program, application, speed correction program 220) to execute at least one other component (e.g., hardware) connected to the processor 120. or software components) and perform various data processing or operations. According to one embodiment, as at least part of data processing or computation, the processor 120 stores commands or data received from other components (e.g., communication circuit 190, camera 180) in memory 130 (e.g., : Can be saved to DVR (digital video recorder), digital video storage device. According to one embodiment, the processor 120 is a main processor (e.g., a central processing unit (CPU) and/or an application processor (AP)) and/or an auxiliary processor that can operate independently or together with the main processor. May include a processor (e.g., a graphics processing unit (GPU), an image signal processor, a sensor hub processor, and/or a communication processor (CP)). . Additionally or alternatively, a coprocessor may be configured to use less power than the main processor or to specialize in designated functions. The auxiliary processor may be implemented separately from the main processor or as part of it.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 이미지 처리 모듈(201)을 포함할 수 있고, 이미지 처리 모듈(201)은 그래픽 처리 장치(GPU) 및/또는 이미지 시그널 프로세서를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 처리 모듈(201)은 특정 이미지(예: 카메라(180)를 사용하여 촬영된 복수 개의 이미지 프레임들)를 분석할 수 있고, 상기 특정 이미지에 포함된 적어도 하나의 픽셀 데이터(예: 픽셀값)을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 이미지 처리 모듈(201)은 촬영된 영상에 대응하는 휘도(luminance) 정보, 밝기(brightness) 정보, 대비(contrast) 정보, RGB(red-green-blue) 정보, 크기 정보 및 상기 특정 이미지의 상/하 크기(size) 정보 중 적어도 하나의 정보를 추출할 수 있고, 상기 추출된 정보를 기반으로 상기 촬영된 영상에 포함된 촬영 관련 정보(예: 오브젝트(예: 자동차), 사람, 관심 영역(ROI)의 경계선)를 검출할 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리 모듈(201)은 촬영된 영상에 포함된 적어도 하나의 오브젝트 및 적어도 하나의 관심 영역(ROI)을 검출할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역(ROI)은 촬영된 영상에서, 임의의 영역 또는 면적으로, 사용자에 의해 설정될 수 있다. According to one embodiment, the processor 120 may include an image processing module 201, and the image processing module 201 may include a graphics processing unit (GPU) and/or an image signal processor. According to one embodiment, the image processing module 201 may analyze a specific image (e.g., a plurality of image frames captured using the camera 180) and at least one pixel data included in the specific image. (Example: pixel value) can be checked. According to one embodiment, the image processing module 201 includes luminance information, brightness information, contrast information, RGB (red-green-blue) information, size information, and At least one piece of information among the top/bottom size information of the specific image can be extracted, and based on the extracted information, shooting-related information included in the captured image (e.g., object (e.g., car), People, boundaries of region of interest (ROI) can be detected. For example, the image processing module 201 may detect at least one object and at least one region of interest (ROI) included in the captured image. For example, a region of interest (ROI) may be set by the user as an arbitrary region or area in a captured image.

일 실시예에 따르면, 이미지 처리 모듈(201)은 특정 이미지(예: 카메라(180)를 사용하여 촬영된 복수 개의 이미지 프레임들)를 기반으로, 적어도 하나의 오브젝트 및 관심 영역을 인식할 수 있고, 상기 적어도 하나의 오브젝트 및 관심 영역에 대응하는 픽셀 데이터(예: 픽셀 값)를 확인할 수 있다. 예를 들어, 이미지 처리 모듈(201)은 복수 개의 이미지 프레임들, 각각에 대응되는 좌표 정보를 획득할 수 있다. 이미지 처리 모듈(201)은 이미지 프레임에 포함된, 적어도 하나의 오브젝트에 대응되는 제 1 좌표 정보 및 상기 관심 영역에 대응되는 제 2 좌표 정보를 획득할 수 있다. 이미지 처리 모듈(201)은 각각의 이미지 프레임에 대한 좌표 정보를 기반으로, 적어도 하나의 오브젝트가 관심 영역에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 이벤트(예: IOU(intersection of union area) 이벤트)를 감지할 수 있다. 이미지 처리 모듈(201)은 상기 측정된 픽셀 데이터를 기반으로, 상기 특정 이미지에 포함된 적어도 하나의 관심 영역 내에서, 오브젝트가 이동하는 상황을 확인할 수 있다.According to one embodiment, the image processing module 201 may recognize at least one object and a region of interest based on a specific image (e.g., a plurality of image frames captured using the camera 180), Pixel data (eg, pixel value) corresponding to the at least one object and the region of interest can be confirmed. For example, the image processing module 201 may obtain coordinate information corresponding to each of a plurality of image frames. The image processing module 201 may obtain first coordinate information corresponding to at least one object included in an image frame and second coordinate information corresponding to the region of interest. The image processing module 201 may detect an event (e.g., intersection of union area (IOU) event) in which at least one object at least partially overlaps the region of interest, based on coordinate information for each image frame. . The image processing module 201 may check a situation in which an object is moving within at least one region of interest included in the specific image, based on the measured pixel data.

일 실시예에 따르면, 통신 회로(190)는, 전자 장치(101)(예: 서버 장치)와 CCTV(110)(예: CCTV 장치)간의 직접(예: 유선) 통신 채널 또는 무선 통신 채널의 수립, 및/또는 수립된 통신 채널을 통한 통신 수행을 지원할 수 있다. 통신 회로(190)는 프로세서(120)(예: 어플리케이션 프로세서)와 독립적으로 운영될 수 있고, 직접(예: 유선) 통신 또는 무선 통신을 지원하는 하나 이상의 커뮤니케이션 프로세서(CP)를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 통신 회로(190)는 무선 통신 모듈(예: 셀룰러 통신 모듈, 근거리 무선 통신 모듈, 및/또는 GNSS(global navigation satellite system) 통신 모듈)을 포함할 수 있다. 통신 회로(190)는 제 1 네트워크(예: 블루투스, WiFi direct 또는 IrDA(infrared data association) 같은 근거리 통신 네트워크) 및/또는 제 2 네트워크(예: 셀룰러 네트워크, 인터넷, 및/또는 컴퓨터 네트워크(예: LAN 또는 WAN)와 같은 원거리 통신 네트워크)를 통하여, CCTV(110)와 통신할 수 있다. 통신 회로(190)는 하나의 구성 요소(예: 단일 칩)로 통합되거나, 또는 서로 별도의 복수의 구성 요소들(예: 복수 칩들)로 구현될 수 있다. 통신 회로(190)는 가입자 식별 모듈(예: SIM 카드)에 저장된 가입자 정보(예: 국제 모바일 가입자 식별자(IMSI))를 이용하여 제 1 네트워크 및/또는 제 2 네트워크와 같은 통신 네트워크 내에서 CCTV(110)를 확인 및 인증할 수 있다.According to one embodiment, the communication circuit 190 establishes a direct (e.g., wired) communication channel or a wireless communication channel between the electronic device 101 (e.g., a server device) and the CCTV 110 (e.g., a CCTV device). , and/or may support conducting communications through established communication channels. Communication circuitry 190 may operate independently of processor 120 (e.g., an application processor) and may include one or more communication processors (CPs) that support direct (e.g., wired) communication or wireless communication. According to one embodiment, the communication circuit 190 may include a wireless communication module (eg, a cellular communication module, a short-range wireless communication module, and/or a global navigation satellite system (GNSS) communication module). Communication circuitry 190 may be connected to a first network (e.g., a short-range communication network such as Bluetooth, WiFi direct, or infrared data association (IrDA)) and/or a second network (e.g., a cellular network, the Internet, and/or a computer network (e.g., It is possible to communicate with the CCTV 110 through a long-distance communication network such as LAN or WAN. The communication circuit 190 may be integrated into one component (eg, a single chip), or may be implemented as a plurality of separate components (eg, multiple chips). The communication circuit 190 uses subscriber information (e.g., International Mobile Subscriber Identifier (IMSI)) stored in a subscriber identification module (e.g., SIM card) to detect CCTV (CCTV) within a communication network, such as a first network and/or a second network. 110) can be confirmed and authenticated.

일 실시예에 따르면, 메모리(130)는, 적어도 하나의 구성요소(예: 프로세서(120), 카메라(180) 및/또는 이미지 처리 모듈(201))에 의해 사용되는 다양한 데이터를 저장할 수 있다. 데이터는, 예를 들어, 소프트웨어(예: 프로그램 및/또는 어플리케이션, 속도 보정 프로그램(220)) 및, 이와 관련된 명령에 대한 입력 데이터 또는 출력 데이터를 포함할 수 있다. 메모리(130)는, 휘발성 메모리 및/또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 메모리(130)는 오브젝트의 속도를 보정함에 있어서, 속도 보정과 관련된 데이터를 저장할 수 있다. 예를 들어, 메모리(130)에는 관심 영역 관련 정보(211), 속도 보정 프로그램(220), 및/또는 속도 보정 관련 정보(221)가 저장될 수 있다.According to one embodiment, the memory 130 may store various data used by at least one component (eg, the processor 120, the camera 180, and/or the image processing module 201). Data may include, for example, input data or output data for software (e.g., programs and/or applications, speed correction program 220) and instructions related thereto. Memory 130 may include volatile memory and/or non-volatile memory. According to one embodiment, when correcting the speed of an object, the memory 130 may store data related to speed correction. For example, the memory 130 may store region-of-interest-related information 211, a speed correction program 220, and/or speed correction-related information 221.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영된 영상을 인코딩하여 영상 데이터를 생성함에 있어서, 메모리(130)에 저장된 관심 영역 관련 정보(211)를 기반으로, 상기 촬영된 영상 내에 포함된 관심 영역(ROI)를 확인할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역 관련 정보(211)는 촬영된 영상에 기반한 관심 영역의 크기(예: 면적), 위치(예: 좌표 정보), 기울기, 실제 크기, 세로 길이, 가로 길이, 대각선 길이, 폭, 너비 중 적어도 하나의 정보를 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 관심 영역은 사용자에 의해 임의적으로 설정되거나, 또는 변경될 수 있다. 관심 영역이 변경되는 경우, 프로세서(120)는 변경된 관심 영역을 기반으로 관심 영역 관련 정보(211)를 업데이트할 수 있다. According to one embodiment, when the processor 120 generates image data by encoding a captured image, the processor 120 determines the region of interest included in the captured image based on the region-of-interest related information 211 stored in the memory 130. (ROI) can be checked. For example, the area-of-interest-related information 211 includes the size (e.g. area), location (e.g. coordinate information), slope, actual size, vertical length, horizontal length, diagonal length, and width of the area of interest based on the captured image. , may include at least one piece of information among the widths. According to one embodiment, the area of interest may be arbitrarily set or changed by the user. When the region of interest changes, the processor 120 may update the region-of-interest related information 211 based on the changed region of interest.

일 실시예에 따르면, 관심 영역 관련 정보(211)는 촬영된 영상에 해당하는 실제 외부 환경에서, 관심 영역을 기반으로 실측된 실제 데이터를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 촬영된 영상을 기반으로 확인되는 제 1 관심 영역과, 실측된 실제 데이터에 기반한 제 2 관심 영역을 비교하거나, 또는 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 관심 영역과 제 2 관심 영역을 비교함으로써, 오차가 확인되면, 제 1 관심 영역을 기반으로 상기 확인된 오차를 반영할 수 있고, 제 1 관심 영역과 관련된 정보를 업데이트할 수 있다.According to one embodiment, the region-of-interest-related information 211 may include actual data measured based on the region of interest in an actual external environment corresponding to the captured image. The processor 120 may compare or analyze a first region of interest identified based on a captured image and a second region of interest based on measured actual data. If an error is identified by comparing the first region of interest and the second region of interest, the processor 120 may reflect the identified error based on the first region of interest and update information related to the first region of interest. You can.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영된 영상의 영상 데이터를 생성함에 있어서, 메모리(130)에 저장된 속도 관련 정보(213)를 기반으로, 상기 촬영된 영상 내에 포함된 오브젝트(예: 자동차)의 속도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 오브젝트가 관심 영역에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 형태로 상기 관심 영역을 지나가는 경우, 프로세서(120)는 관심 영역 내에서 오브젝트의 이동 거리 및 이동 시간을 확인할 수 있고, 상기 오브젝트의 속도를 측정할 수 있다.According to one embodiment, the processor 120 generates image data of a captured image, based on the speed-related information 213 stored in the memory 130, and selects an object (e.g., a car) included in the captured image. ) can be measured. For example, when an object passes through the area of interest in a manner that at least partially overlaps the area of interest, the processor 120 may check the moving distance and movement time of the object within the area of interest and measure the speed of the object. can do.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영된 영상에 포함된 오브젝트의 속도를 측정함에 있어서, 속도 보정 프로그램(220)을 활용할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 촬영된 영상을 기반으로, 관심 영역(ROI)을 지나가는 오브젝트의 속도를 산출할 수 있다. 한편, 영상에 기반하여 산출된 오브젝트의 제 1 속도는 실제 측정된 오브젝트의 제 2 속도와 적어도 부분적으로 오차(값)가 존재할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 속도 보정 프로그램(220)을 사용하여, 상기 제 1 속도를 상기 제 2 속도와 실질적으로 동일하게 보정할 수 있다. 예를 들어, 제 2 속도는 오브젝트 내부에 배치된 속도 측정 장치(예: 네비게이션 장치, 네비게이션 프로그램)를 사용하여 측정된 오브젝트의 실제 속도를 포함할 수 있다.According to one embodiment, the processor 120 may utilize the speed correction program 220 when measuring the speed of an object included in a captured image. For example, the processor 120 may calculate the speed of an object passing through a region of interest (ROI) based on the captured image. Meanwhile, the first speed of the object calculated based on the image may have at least a partial error (value) from the second speed of the object actually measured. According to one embodiment, the processor 120 may use a speed correction program 220 to correct the first speed to be substantially the same as the second speed. For example, the second speed may include the actual speed of the object measured using a speed measuring device (eg, navigation device, navigation program) disposed inside the object.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 실행 중인 속도 보정 프로그램(220)을 기반으로, 사용자에 의해 입력된 제 1 속도를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 속도 보정 관련 정보(221)를 활용하여 제 1 속도를 적어도 부분적으로 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 속도 보정 프로그램(220)을 기반으로, 속도 보정 알고리즘을 상기 입력된 제 1 속도에 적용할 수 있고, 상기 제 1 속도가 실제 속도와 유사하게 산출되도록, 상기 제 1 속도를 보정할 수 있다. 프로세서(120)는 보정된 제 1 속도가 설정된 오차 범위 내에서, 실제 속도와 유사하게 산출되는 경우, 속도 보정 알고리즘을 업데이트할 수 있다.According to one embodiment, the processor 120 may check the first speed input by the user based on the running speed correction program 220. The processor 120 may at least partially correct the first speed using the speed correction-related information 221. For example, the processor 120 may apply a speed correction algorithm to the input first speed based on the speed correction program 220, and calculate the first speed to be similar to the actual speed. 1 Speed can be corrected. The processor 120 may update the speed correction algorithm when the corrected first speed is calculated to be similar to the actual speed within a set error range.

일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 속도 보정 프로그램(220)의 실행 시, 산출된 오브젝트의 제 1 속도에 속도 보정 알고리즘을 적용할 수 있고, 제 1 속도를 실제 속도와 유사하게 보정할 수 있다. According to one embodiment, when executing the speed correction program 220, the processor 120 may apply a speed correction algorithm to the calculated first speed of the object and correct the first speed to be similar to the actual speed. there is.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 카메라(180)를 사용하여 촬영된 영상을 실시간으로 획득할 수 있고, 획득된 영상을 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 영상에 포함된 적어도 하나의 오브젝트(103)를 인식할 수 있고, 인식된 오브젝트(103)의 제 1 속도를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 설치된 속도 보정 프로그램(220)을 실행할 수 있고, 속도 보정 프로그램(220)을 이용하여, 상기 산출된 제 1 속도를 적어도 부분적으로 보정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 속도가 오브젝트 내에서 실제 측정된 제 2 속도(예: 실제 속도)와 실질적으로 유사하게 측정되도록, 프로세서(120)는 상기 제 1 속도를 보정할 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 속도를 보정함에 있어서, 촬영된 영상을 기반으로 설정된 관심 영역의 길이 정보(예: 크기, 사이즈)를 적어도 부분적으로 보정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 영상을 활용하여 산출된 오브젝트의 속도가 실제 속도와 유사하게 측정되도록, 속도 보정 프로그램(220)을 사용자에게 제공할 수 있다.According to one embodiment, the processor 120 of the electronic device 101 can acquire images captured using the camera 180 in real time and analyze the acquired images. The processor 120 may recognize at least one object 103 included in the image and calculate the first speed of the recognized object 103. The processor 120 can execute a speed correction program 220 installed in the memory 130 and use the speed correction program 220 to at least partially correct the calculated first speed. For example, the processor 120 may correct the first speed so that the first speed is measured to be substantially similar to the second speed (eg, actual speed) actually measured within the object. When correcting the first speed, the processor 120 may at least partially correct length information (eg, size, size) of the region of interest set based on the captured image. According to one embodiment, the electronic device 101 may provide the user with a speed correction program 220 so that the speed of the object calculated using the image is measured to be similar to the actual speed.

도 3은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 CCTV를 사용하여 촬영된 영상을 기반으로 산출된 오브젝트의 제 1 속도를 보정하는 방법에 대한 흐름도이다.Figure 3 is a flowchart of a method for correcting the first speed of an object calculated based on an image captured using CCTV according to various embodiments of the present invention.

이하 실시예에서 각 동작들은 순차적으로 수행될 수도 있으나, 반드시 순차적으로 수행되는 것은 아니다. 예를 들어, 각 동작들의 순서가 변경될 수도 있으며, 적어도 두 동작들이 병렬적으로 수행될 수도 있다.In the following embodiments, each operation may be performed sequentially, but is not necessarily performed sequentially. For example, the order of each operation may be changed, and at least two operations may be performed in parallel.

일 실시 예에 따르면, 동작 301 내지 동작 313은 전자 장치(예: 도 1 및 도 2의 전자 장치(101))의 프로세서(예: 예: 도 2의 프로세서(120))에서 수행되는 것으로 이해될 수 있다.According to one embodiment, operations 301 to 313 will be understood as being performed by a processor (e.g., processor 120 of FIG. 2) of an electronic device (e.g., electronic device 101 of FIGS. 1 and 2). You can.

도 3의 전자 장치(101)는 도 1 및 도 2의 전자 장치(101)와 적어도 일부 유사하거나, 전자 장치의 다른 실시예들을 더 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 작동적으로 연결된 카메라(예: 도 2의 카메라(180))를 사용하여 촬영된 영상(예: 복수 개의 이미지 프레임들)을 획득할 수 있고, 촬영된 영상을 기반으로, 설정된 관심 영역(ROI) 및 적어도 하나의 오브젝트(예: 차량, 자동차)를 인식할 수 있다. 전자 장치(101)는 인식된 오브젝트가 관심 영역(ROI)에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 이벤트(예: IOU(intersection of union area) 이벤트)를 감지할 수 있고, 상기 관심 영역 내에서 상기 오브젝트가 이동하는 상황에 따른, 상기 오브젝트의 속도를 측정할 수 있다.The electronic device 101 of FIG. 3 may be at least partially similar to the electronic device 101 of FIGS. 1 and 2 or may further include other embodiments of the electronic device. The electronic device 101 may acquire a captured image (e.g., a plurality of image frames) using an operatively connected camera (e.g., the camera 180 of FIG. 2), and based on the captured image, A set region of interest (ROI) and at least one object (e.g., vehicle, automobile) can be recognized. The electronic device 101 may detect an event in which a recognized object at least partially overlaps a region of interest (ROI) (e.g., an intersection of union area (IOU) event), and the object moves within the region of interest. Depending on the situation, the speed of the object can be measured.

동작 301에서 프로세서(120)는 카메라(180)를 사용하여 촬영된 이미지(예: 이미지 프레임)를 기반으로 적어도 하나의 관심 영역을 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 촬영된 이미지에서 적어도 하나의 관심 영역을 설정할 수 있고, 상기 적어도 하나의 관심 영역과 관련된 좌표 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역과 관련된 좌표 정보는 메모리(예: 도 2의 메모리(130))의 관심 영역 관련 정보(211)로 저장될 수 있다. 관심 영역과 관련된 좌표 정보는 관심 영역의 경계 라인, 꼭지점, 모서리, 측면부, 및 내부 면적에 대응되는 좌표 정보를 포함할 수 있다. In operation 301, the processor 120 may set at least one region of interest based on an image (eg, image frame) captured using the camera 180. For example, the processor 120 may set at least one region of interest in a captured image and check coordinate information related to the at least one region of interest. For example, coordinate information related to the region of interest may be stored as region-of-interest related information 211 in a memory (eg, memory 130 in FIG. 2). Coordinate information related to the region of interest may include coordinate information corresponding to boundary lines, vertices, corners, sides, and internal areas of the region of interest.

동작 303에서 프로세서(120)는 이미지에 포함된 오브젝트(예: 자동차, 차량)에 대응되는 제 1 영역을 확인할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 이미지에 포함된 오브젝트를 확인할 수 있고, 상기 이미지 내에서 상기 오브젝트가 차지하는 면적을 제 1 영역으로 인식할 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 영역에 대응되는 좌표 정보를 확인할 수 있다. 예를 들어, 제 1 영역에 대응되는 좌표 정보는 설정된 제 1 영역의 경계 라인을 포함할 수 있다. 예를 들어, 오브젝트가 단위 시간마다 움직이는 경우, 상기 제 1 영역의 크기 및 위치도 변경될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영된 복수 개의 이미지들(이미지 프레임들)을 기반으로, 제 1 영역의 위치가 변경되는 상황을 확인할 수 있고, 제 1 영역의 이동 방향 및 제 1 영역의 속도를 확인할 수 있다.In operation 303, the processor 120 may identify a first area corresponding to an object (eg, car, vehicle) included in the image. For example, the processor 120 can identify an object included in an image and recognize the area occupied by the object within the image as the first area. The processor 120 may check coordinate information corresponding to the first area. For example, coordinate information corresponding to the first area may include a set boundary line of the first area. For example, when an object moves per unit time, the size and location of the first area may also change. According to one embodiment, the processor 120 may check a situation in which the position of the first area changes based on a plurality of captured images (image frames), and determine the movement direction of the first area and the first area. You can check the speed of .

동작 305에서 프로세서(120)는 확인된 제 1 영역(예: 오브젝트, 차량, 자동차)이 관심 영역에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 이벤트(예: IOU(intersection of union area) 이벤트)를 확인할 수 있다. 예를 들어, 관심 영역은 이미지 내에서 설정된 위치에 고정된 상태를 유지할 수 있다. 관심 영역은 복수 개의 이미지들, 각각에서 고정된 일부 영역으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 촬영된 이미지가 자동차(예: 오브젝트)가 이동하는 도로의 일부에 해당하는 경우, 도로의 일부 영역이 관심 영역으로 설정될 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 영역에 대응되는 제 1 좌표 정보와 상기 관심 영역에 대응되는 제 2 좌표 정보를 기반으로, 오브젝트가 관심 영역에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 이벤트(예: IOU 이벤트)를 감지할 수 있다. In operation 305, the processor 120 may identify an event (e.g., an intersection of union area (IOU) event) in which the identified first area (e.g., object, vehicle, automobile) at least partially overlaps the area of interest. For example, a region of interest may remain fixed at a set location within the image. The region of interest may be set as a fixed area in each of a plurality of images. For example, if the captured image corresponds to a part of a road along which a car (eg, an object) moves, a part of the road may be set as an area of interest. The processor 120 detects an event (e.g., IOU event) in which an object at least partially overlaps the area of interest, based on first coordinate information corresponding to the first area and second coordinate information corresponding to the area of interest. You can.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 이벤트가 감지되는 제 1 시점에 응답하여, 상기 제 1 영역 내에 포함된 좌표 정보들 중 제 1 기준점을 결정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 기준점은 상기 제 1 영역에 대응되는 오브젝트의 위치를 나타내는 좌표 정보를 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 촬영된 복수 개의 이미지 프레임들을 기반으로, 상기 결정된 제 1 기준점의 움직임을 추적할 수 있다. 전자 장치(101)는 제 1 기준점이 관심 영역 내에 위치하는지, 또는 관심 영역 밖으로 벗어났는지 여부를 판단할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제 1 기준점이 상기 관심 영역의 범위를 벗어나는 제 2 시점을 확인할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 may determine a first reference point among coordinate information included in the first area in response to a first time point at which an event is detected. For example, the first reference point may include coordinate information indicating the location of the object corresponding to the first area. The electronic device 101 may track the movement of the determined first reference point based on a plurality of captured image frames. The electronic device 101 may determine whether the first reference point is located within the area of interest or outside the area of interest. According to one embodiment, the electronic device 101 may confirm a second viewpoint at which the first reference point is outside the range of the region of interest.

동작 307에서 프로세서(120)는 이벤트가 확인된 제 1 시점 및 제 1 영역(예: 제 1 기준점)이 관심 영역을 벗어나는 제 2 시점을 기반으로, 오브젝트의 이동 거리 및 이동 시간을 확인할 수 있다. 예를 들어, 제 1 시점은 제 1 영역과 관심 영역이 겹쳐지는 이벤트가 확인된 시점일 수 있고, 제 2 시점은 제 1 기준점이 관심 영역 밖으로 벗어나는 이벤트가 확인된 시점일 수 있다. 예를 들어, 오브젝트가 포함된 제 1 영역 내에 제 1 기준점이 설정될 수 있고, 상기 제 1 기준점을 기준으로 오브젝트의 이동 거리 및 이동 시간을 측정할 수 있다. 제 1 기준점은 오브젝트가 움직이는 방향을 따라, 오브젝트와 동일하게 이동될 수 있다. 프로세서(120)는 상기 제 1 시점에서 설정된 제 1 기준점의 제 1 좌표 데이터를 확인할 수 있고, 상기 제 2 시점에서 이동된 제 1 기준점의 제 2 좌표 데이터를 확인할 수 있다. 오브젝트의 이동 거리는 제 1 시점에서의 제 1 좌표 데이터로부터 제 2 시점에서의 제 2 좌표 데이터까지의 거리를 포함할 수 있고, 오브젝트의 이동 시간은 제 1 시점으로부터 제 2 시점까지의 시간 간격을 포함할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 제 1 기준점은 오브젝트가 포함된 제 1 영역 내의 좌표 정보를 포함하고, 오브젝트의 위치를 나타내는 좌표 데이터로 설정될 수 있다.In operation 307, the processor 120 may check the movement distance and movement time of the object based on the first time point when the event is confirmed and the second time point when the first area (eg, first reference point) is outside the area of interest. For example, the first time point may be a time point when an event where the first area overlaps with the area of interest is confirmed, and the second time point may be a time point when an event where the first reference point deviates from the area of interest is confirmed. For example, a first reference point may be set in a first area containing an object, and the movement distance and movement time of the object may be measured based on the first reference point. The first reference point may be moved in the same manner as the object, along the direction in which the object moves. The processor 120 may check first coordinate data of the first reference point set at the first viewpoint and check second coordinate data of the first reference point moved at the second viewpoint. The movement distance of the object may include the distance from the first coordinate data at the first viewpoint to the second coordinate data at the second viewpoint, and the movement time of the object may include the time interval from the first viewpoint to the second viewpoint. can do. According to one embodiment, the first reference point includes coordinate information within the first area containing the object and may be set as coordinate data indicating the location of the object.

동작 309에서 프로세서(120)는 이동 거리 및 이동 시간을 기반으로 오브젝트의 제 1 속도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 오브젝트의 이동 거리를 오브젝트의 이동 시간으로 나눔으로써, 오브젝트의 제 1 속도를 측정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 촬영된 영상을 기반으로, 상기 오브젝트의 제 1 속도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 산출된 제 1 속도는 오브젝트의 실제 이동 속도와 적어도 부분적으로 오차가 발생할 수 있다.In operation 309, the processor 120 may measure the first speed of the object based on the movement distance and movement time. For example, the processor 120 may measure the first speed of the object by dividing the moving distance of the object by the moving time of the object. According to one embodiment, the processor 120 may calculate the first speed of the object based on the captured image. For example, the calculated first speed may at least partially differ from the actual moving speed of the object.

동작 311에서 프로세서(120)는 속도 보정 프로그램(예: 도 2의 속도 보정 프로그램(220))을 기반으로, 이미지에 기반하여 산출된(calculated) 오브젝트의 제 1 속도와 오브젝트 내에서 실제 측정된(measured) 실제 속도에 대응되는 제 2 속도를 비교할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 메모리(예: 도 2의 메모리(130))에 속도 보정 프로그램(220)이 설치된 상태로, 속도 보정 프로그램(220)이 실행된 상태일 수 있다. 프로세서(120)는 실행 중인 속도 보정 프로그램(220)을 기반으로, 제 1 속도(예: 영상에 기반하여 산출된 속도)와 제 2 속도(예: 오브젝트 내에서 실측된 실제 속도)를 비교할 수 있다. 예를 들어, 제 1 속도는 영상을 통해 보여지는 오브젝트를 기반으로 산출된(calculated) 속도 값을 포함할 수 있고, 제 2 속도는 오브젝트 내부에서 속도 측정 프로그램(예: 네비게이션)을 이용하여, 실제로 측정된(measured) 속도 값(예: 실제 속도)을 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 속도 보정 프로그램(220)을 사용하여 산출된 제 1 속도와 사용자에 의해 입력된 제 2 속도를 비교할 수 있다. In operation 311, the processor 120 calculates the first speed of the object calculated based on the image and the actual measured speed within the object based on the speed correction program (e.g., the speed correction program 220 of FIG. 2). measured) The second speed corresponding to the actual speed can be compared. For example, the electronic device 101 may have the speed correction program 220 installed in its memory (e.g., memory 130 in FIG. 2) and the speed correction program 220 may be executed. The processor 120 may compare the first speed (e.g., the speed calculated based on the image) and the second speed (e.g., the actual speed measured within the object) based on the running speed correction program 220. . For example, the first speed may include a speed value calculated based on the object shown in the image, and the second speed may be calculated using a speed measurement program (e.g. navigation) inside the object. May contain measured speed values (e.g. actual speed). The processor 120 may compare the first speed calculated using the speed correction program 220 with the second speed input by the user.

다른 예에 따르면, 전자 장치(101)는 오브젝트 내부의 속도 측정 프로그램이 설치된 외부 전자 장치와 작동적으로 연결된 상태일 수 있다. 예를 들어, 속도 보정 프로그램(220)에 의해 제 1 속도가 산출되는 시점에 맞춰서, 오브젝트 내부에서는 속도 측정 프로그램을 기반으로, 오브젝트의 제 2 속도(예: 실제 속도)가 측정될 수 있다. 속도 측정 프로그램은 외부 전자 장치에 설치된 상태로, 오브젝트의 위치 정보(예: GPS 정보, GPS 데이터)를 사용하여, 오브젝트의 제 2 속도(예: 실제 속도)를 측정할 수 있다. 예를 들어, 외부 전자 장치는 작동적으로 연결된 전자 장치(101)의 요청 신호에 응답하여, 제 2 속도를 전자 장치(101)에 제공할 수 있다. 다른 예에 따르면, 전자 장치(101)는 촬영된 영상을 기반으로 산출된 제 1 속도와 외부 전자 장치로부터 제공된 제 2 속도를 비교 및 분석할 수 있다. According to another example, the electronic device 101 may be operatively connected to an external electronic device in which a speed measurement program inside an object is installed. For example, at the time when the first speed is calculated by the speed correction program 220, the second speed (eg, actual speed) of the object may be measured inside the object based on the speed measurement program. The speed measurement program may be installed in an external electronic device and measure the second speed (e.g., actual speed) of the object using the object's location information (e.g., GPS information, GPS data). For example, the external electronic device may provide the second speed to the electronic device 101 in response to a request signal from the operatively connected electronic device 101 . According to another example, the electronic device 101 may compare and analyze the first speed calculated based on the captured image and the second speed provided from the external electronic device.

동작 313에서 프로세서(120)는 실제 속도에 대응되는 제 2 속도를 기반으로 제 1 속도의 산출값을 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 속도 보정 프로그램(220)에 기반한 속도 보정 알고리즘을 제 1 속도에 적용할 수 있고, 제 1 속도를 실제 속도에 대응되는 제 2 속도와 유사하게 보정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 영상을 사용하여 산출된 제 1 속도가 실질적으로 실제 속도(예: 제 2 속도)와 유사하게 측정되도록 제 1 속도를 보정하는 방법을 제공할 수 있다. 제 1 속도의 산출값에 대한 정확도가 향상될 수 있다.In operation 313, the processor 120 may correct the calculated value of the first speed based on the second speed corresponding to the actual speed. For example, the processor 120 may apply a speed correction algorithm based on the speed correction program 220 to the first speed, and may correct the first speed to be similar to the second speed corresponding to the actual speed. According to one embodiment, the electronic device 101 may provide a method for correcting the first speed so that the first speed calculated using the image is measured to be substantially similar to the actual speed (e.g., the second speed). . The accuracy of the calculated value of the first speed can be improved.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제 1 속도에 적용된 속도 알고리즘을 메모리(130)에 저장할 수 있고, 기존의 속도 보정 알고리즘을 적어도 부분적으로 업데이트할 수 있다. 도 3을 참조하면, 동작 309에서 전자 장치(101)는 업데이트된 속도 보정 알고리즘을 기반으로, 산출된 제 1 속도를 적어도 부분적으로 보정할 수도 있다. 이 경우, 동작 311 내지 동작 313이 생략될 수 있고, 전자 장치(101)는 제 1 속도에 상기 업데이트된 속도 보정 알고리즘을 적용함으로써, 제 1 속도를 실제 속도와 유사하게 보정할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 may store the speed algorithm applied to the first speed in the memory 130 and update the existing speed correction algorithm at least partially. Referring to FIG. 3, in operation 309, the electronic device 101 may at least partially correct the calculated first speed based on an updated speed correction algorithm. In this case, operations 311 to 313 may be omitted, and the electronic device 101 may correct the first speed to be similar to the actual speed by applying the updated speed correction algorithm to the first speed.

도 4는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 촬영된 영상에서 관심 영역이 설정되는 실시예를 도시한 도면이다.Figure 4 is a diagram illustrating an example in which a region of interest is set in a captured image according to various embodiments of the present invention.

도 4의 전자 장치(101)는 도 1 및 도 2의 전자 장치(101)와 적어도 일부 유사하거나, 전자 장치의 다른 실시예들을 더 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 작동적으로 연결된 카메라(예: 도 2의 카메라(180))를 사용하여 촬영된 영상을 획득할 수 있고, 촬영된 영상을 기반으로, 적어도 하나의 관심 영역(ROI, region of interest)(410)을 설정할 수 있다.The electronic device 101 of FIG. 4 may be at least partially similar to the electronic device 101 of FIGS. 1 and 2 or may further include other embodiments of the electronic device. The electronic device 101 may acquire a captured image using an operatively connected camera (e.g., the camera 180 of FIG. 2) and, based on the captured image, determine at least one region of interest (ROI). of interest) (410) can be set.

도 4를 참조하면, 전자 장치(101)의 프로세서(예: 도 2의 프로세서(120))는 카메라를 사용하여 촬영된 촬영 영상을 기반으로 일정 영역을 관심 영역(410)으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 촬영 영상은 차도가 포함된 영상으로, 차도의 일부 영역이 관심 영역(410)으로 설정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 차도의 일부 영역을 관심 영역(410)으로 설정할 수 있고, 관심 영역(410)을 지나가는 차량(예: 오브젝트)(430)에 대한 속도를 측정할 수 있다. 예를 들어, 영상에 포함된 오브젝트(430)는 도로 방향(420)(예: 제 1 방향)을 따라 관심 영역(410)을 적어도 부분적으로 지나갈 수 있다.Referring to FIG. 4 , the processor of the electronic device 101 (e.g., the processor 120 of FIG. 2 ) may set a certain area as the area of interest 410 based on an image captured using a camera. For example, the captured image is an image that includes a roadway, and a partial area of the roadway may be set as the area of interest 410. According to one embodiment, the processor 120 may set a partial area of the roadway as the area of interest 410 and measure the speed of a vehicle (e.g., an object) 430 passing through the area of interest 410. . For example, the object 430 included in the image may at least partially pass through the region of interest 410 along the road direction 420 (eg, the first direction).

도 4를 참조하면, 관심 영역(410)은 제 1 도로 폭(411) 및 제 1 도로 길이(412)를 기반으로 설정될 수 있다. 예를 들어, 제 1 도로 폭(411) 및 제 1 도로 길이(412)는 사용자에 의해 실측될 수 있다. 관심 영역(410)은 촬영 영상을 기반으로, 사다리꼴 형태인 것으로 보여지지만, 실제로는 직사각형 형태일 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 메모리(예: 도 2의 메모리(130))에 설치된 속도 보정 프로그램(예: 도 2의 속도 보정 프로그램(220))의 실행 시, 설정된 관심 영역(410)에 대응되는 길이 정보(예: 제 1 도로 폭(411) 및 제 1 도로 길이(412))를 입력할 수 있고, 상기 길이 정보를 기반으로 상기 오브젝트(430)의 제 1 속도를 산출할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 오브젝트(430)가 관심 영역(410)을 지나가는 이벤트를 감지할 수 있고, 상기 이벤트의 감지에 응답하여, 오브젝트(430)의 제 1 속도를 산출할 수 있다. 전자 장치(101)는 속도 보정 프로그램(220)을 기반으로 오브젝트(430)의 제 1 속도를 산출할 수 있다.Referring to FIG. 4 , the area of interest 410 may be set based on the first road width 411 and the first road length 412. For example, the first road width 411 and the first road length 412 may be measured by the user. The area of interest 410 appears to have a trapezoidal shape based on the captured image, but may actually have a rectangular shape. According to one embodiment, when the electronic device 101 executes a speed correction program (e.g., the speed correction program 220 of FIG. 2) installed in a memory (e.g., the memory 130 of FIG. 2), the set region of interest ( 410), corresponding length information (e.g., first road width 411 and first road length 412) can be input, and the first speed of the object 430 can be calculated based on the length information. You can. According to one embodiment, the electronic device 101 may detect an event in which the object 430 passes through the region of interest 410, and in response to detection of the event, calculate the first speed of the object 430. You can. The electronic device 101 may calculate the first speed of the object 430 based on the speed correction program 220.

도 5는 본 발명의 다양한 실시예에 따른 산출된 오브젝트의 제 1 속도를 속도 보정 프로그램에 입력하는 제 1 장면을 도시한 도면이다. 도 6은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 산출된 오브젝트의 제 1 속도를 속도 보정 프로그램에 입력하는 제 2 장면을 도시한 도면이다. FIG. 5 is a diagram illustrating a first scene in which the calculated first speed of an object is input to a speed correction program according to various embodiments of the present invention. FIG. 6 is a diagram illustrating a second scene in which the calculated first speed of an object is input into a speed correction program according to various embodiments of the present invention.

도 5 내지 도 6의 전자 장치(101)는 도 1 및 도 2의 전자 장치(101)와 적어도 일부 유사하거나, 전자 장치의 다른 실시예들을 더 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 작동적으로 연결된 카메라(예: 도 2의 카메라(180))를 사용하여 촬영된 영상(예: 복수 개의 이미지 프레임들)을 획득할 수 있고, 촬영된 영상을 기반으로, 적어도 하나의 관심 영역(ROI)(410)을 설정할 수 있다.The electronic device 101 of FIGS. 5 and 6 may be at least partially similar to the electronic device 101 of FIGS. 1 and 2 or may further include other embodiments of the electronic device. The electronic device 101 may acquire a captured image (e.g., a plurality of image frames) using an operatively connected camera (e.g., the camera 180 of FIG. 2), and based on the captured image, At least one region of interest (ROI) 410 can be set.

도 5를 참조하면, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 촬영 영상을 기반으로 일정 영역을 관심 영역(ROI)(410)으로 설정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 관심 영역(410)에 대응되는 좌표 정보를 획득할 수 있다. 관심 영역(410)에 대응되는 좌표 정보는 이미지 프레임 내에서 위치가 고정된 절대 좌표 정보를 포함할 수 있다. 촬영 영상(예: 복수 개의 이미지 프레임들)은 특정 위치에 고정되어 설치된 CCTV(예: 카메라(180))를 사용하여 촬영된 영상을 포함하고, 영상에 대응되는 화각은 일정하게 유지될 수 있다. 복수 개의 이미지 프레임들, 각각은 실질적으로 동일한 관심 영역(410)이 설정될 수 있다. 프로세서(120)는 관심 영역(410) 외에 적어도 하나의 오브젝트(예: 도 4의 오브젝트(430)를 인식할 수 있다. 프로세서(120)는 적어도 하나의 오브젝트(403)에 대응되는 영역(예: 좌표 정보)을 인식할 수 있다.Referring to FIG. 5 , the processor 120 of the electronic device 101 may set a certain area as a region of interest (ROI) 410 based on the captured image. For example, the processor 120 may obtain coordinate information corresponding to the region of interest 410. Coordinate information corresponding to the region of interest 410 may include absolute coordinate information whose position is fixed within the image frame. The captured image (e.g., a plurality of image frames) includes an image captured using a CCTV (e.g., camera 180) fixedly installed at a specific location, and the angle of view corresponding to the image may be kept constant. A substantially identical region of interest 410 may be set for each of a plurality of image frames. The processor 120 may recognize at least one object (e.g., the object 430 of FIG. 4) in addition to the area of interest 410. The processor 120 may recognize an area (e.g., an area corresponding to the at least one object 403). coordinate information) can be recognized.

프로세서(120)는 메모리(예: 도 2의 메모리(130))에 저장된 속도 보정 프로그램(예: 도 2의 속도 보정 프로그램(220))을 실행할 수 있고, 속도 보정과 관련된 사용자 인터페이스(UI, user interface)(510)를 표시할 수 있다. 예를 들어, 전자 장치(101)는 촬영된 영상이 표시되는 상황에서, 상기 영상에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 형태로 사용자 인터페이스(510)를 표시할 수 있다.The processor 120 may execute a speed correction program (e.g., the speed correction program 220 of FIG. 2) stored in a memory (e.g., the memory 130 of FIG. 2) and display a user interface (UI, user interface) related to speed correction. interface) (510) can be displayed. For example, in a situation where a captured image is displayed, the electronic device 101 may display the user interface 510 in a form that at least partially overlaps the image.

예를 들어, 사용자 인터페이스(510)는 관심 영역(410)의 설정과 관련된 정보(예: 복수 개의 관심 영역들 중에서 선택 옵션(511)(Region)(예: Region1, Region2, Region3, Region4), 관심 영역의 표시 여부를 결정하는 옵션(Enable), 관심 영역(410)의 길이 정보에 대한 입력 옵션(513)(Distance), 관심 영역(410)의 위치 변경과 관련된 옵션(Position), 산출된 속도에 대한 정정 옵션(515)(Correction))를 포함할 수 있다. 프로세서(120)는 사용자 인터페이스(510)에 포함된 선택 옵션(511)에 대한 사용자 입력을 확인하고, 사용자 입력에 따른 관심 영역(410)을 결정할 수 있다. 관심 영역(410)은 촬영된 영상 내에서 복수 개로 설정될 수 있고, 복수 개의 관심 영역들 중에서 적어도 하나가 결정될 수 있다. 프로세서(120)는 옵션(Enable)에 대한 사용자 입력에 응답하여, 결정된 관심 영역(410)의 표시 여부를 결정할 수 있다. 프로세서(120)는 입력 옵션(513)을 기반으로, 관심 영역(410)에 대한 길이 정보(예: 가로(Horizontal) 길이(411), 세로(Vertical) 길이(412))를 확인할 수 있다. 예를 들어, 입력 옵션(513)에 입력된 정보는 사용자에 의해 입력된 길이 정보를 포함할 수 있다. 입력 옵션(513)에서의 “7 Horizontal” 값은 관심 영역(410)의 가로 길이(411)가 약 7m인 것을 의미하고, 입력 옵션(513)에서의 “40 Vertical” 값은 관심 영역(410)의 세로 길이(412)가 약 40m인 것을 의미할 수 있다. 예를 들어, 입력 옵션(513)에 입력된 길이 정보는 단위가 “m(meter)” 단위일 수 있다. 프로세서(120)는 정정 옵션(515)에 대한 사용자 입력에 응답하여, 산출된 속도(예: 촬영된 영상을 기반으로 산출된 제 1 속도)에 대한 정정 여부를 결정할 수 있다.For example, the user interface 510 displays information related to the setting of the region of interest 410 (e.g., selection option 511 (Region) among a plurality of regions of interest (e.g., Region1, Region2, Region3, Region4), An option to determine whether to display the area (Enable), an input option 513 for length information of the area of interest 410 (Distance), an option related to changing the position of the area of interest 410 (Position), and the calculated speed. A correction option 515 (Correction) may be included. The processor 120 may check the user input for the selection option 511 included in the user interface 510 and determine the region of interest 410 according to the user input. A plurality of areas of interest 410 may be set in the captured image, and at least one of the plurality of areas of interest may be determined. The processor 120 may determine whether to display the determined region of interest 410 in response to a user input for the option (Enable). The processor 120 may check length information (e.g., horizontal length 411 and vertical length 412) for the region of interest 410 based on the input option 513. For example, information entered into the input option 513 may include length information entered by the user. The “7 Horizontal” value in the input option 513 means that the horizontal length 411 of the area of interest 410 is about 7 m, and the value “40 Vertical” in the input option 513 means the area of interest 410. This may mean that the vertical length 412 is about 40 m. For example, the length information entered into the input option 513 may be in “m (meter)” units. The processor 120 may determine whether to correct the calculated speed (eg, the first speed calculated based on the captured image) in response to the user input for the correction option 515.

도 5를 참조하면, 프로세서(120)는 사용자 인터페이스(510)를 통해, 복수 개의 관심 영역들 중에서 제 1 관심 영역(410)이 결정되었고, 촬영된 영상 내에서, 결정된 제 1 관심 영역(410)을 표시(예: Enable: “Show” 선택)할 수 있다. 예를 들어, 제 1 관심 영역(410)은 “Enable” 옵션의 설정에 따라, 촬영된 영상 내에서, 보여지거나, 또는 생략될 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 관심 영역(410)에 대한 길이 정보(513)(예: 가로 길이(Horizontal)(411): 약 7m, 세로 길이(Vertical)(412): 약 40m)를 확인할 수 있고, 상기 확인된 길이 정보(513)를 속도 보정 프로그램(220)에 반영할 수 있다.Referring to FIG. 5, the processor 120 determines a first region of interest 410 among a plurality of regions of interest through the user interface 510, and selects the determined first region of interest 410 within the captured image. can be displayed (e.g. select Enable: “Show”). For example, the first region of interest 410 may be shown or omitted in the captured image depending on the setting of the “Enable” option. The processor 120 may check length information 513 (e.g., Horizontal length 411: approximately 7 m, Vertical length 412: approximately 40 m) for the first region of interest 410, and , the confirmed length information 513 can be reflected in the speed correction program 220.

도 5를 참조하면, 사용자 인터페이스(510)에서 입력된 정보가 속도 보정 프로그램(220)에 반영된 상태이며, 프로세서(120)는 제 1 관심 영역(410)(ROI 1)을 지나간 오브젝트에 대한 제 1 속도를 “84KM/H”로 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 오브젝트에 대한 산출된 제 1 속도를 알림 메시지(520)로 표시할 수 있다.Referring to FIG. 5, the information input from the user interface 510 is reflected in the speed correction program 220, and the processor 120 selects the first image for the object that passed the first region of interest 410 (ROI 1). The speed can be calculated as “84KM/H”. The processor 120 may display the calculated first speed for the object as a notification message 520.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 사용자 인터페이스(510)를 통해 입력된 정보를 기반으로, 속도 보정 프로그램(220)을 실행할 수 있고, 제 1 관심 영역(410)을 지나가는 오브젝트에 대한 제 1 속도를 산출할 수 있다. 전자 장치(101)는 속도 보정 프로그램(220)에 기반하여 산출된 제 1 속도를 알림 메시지(520)로 표시할 수 있다.According to one embodiment, the electronic device 101 may execute a speed correction program 220 based on information input through the user interface 510 and perform a first correction for an object passing through the first region of interest 410. 1 speed can be calculated. The electronic device 101 may display the first speed calculated based on the speed correction program 220 as a notification message 520.

도 6을 참조하면, 속도 보정 프로그램(220)을 기반으로 표시되는 제 1 사용자 인터페이스(601)(예: 도 5의 사용자 인터페이스(510)) 및 제 2 사용자 인터페이스(602)를 도시한다. 제 2 사용자 인터페이스(602)에서 보정 정보가 입력된 이후에, 표시되는 제 1-1 사용자 인터페이스(603)를 도시한다.Referring to FIG. 6 , a first user interface 601 (eg, user interface 510 of FIG. 5 ) and a second user interface 602 displayed based on the speed correction program 220 are shown. After correction information is input in the second user interface 602, the 1-1 user interface 603 is displayed.

프로세서(120)는 속도 보정 프로그램(220)의 실행에 응답하여, 제 1 사용자 인터페이스(601)를 표시할 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 사용자 인터페이스(601)에 포함된 정정 옵션(Correction)에 대한 입력(611)에 응답하여, 제 2 사용자 인터페이스(602)를 출력할 수 있다. 제 1 사용자 인터페이스(601)에는 설정된 관심 영역(ROI 영역)에 대한 길이 정보(예: 가로(Horizontal) 길이(411): 약 7m, 세로(Vertical) 길이(412): 약 40m)가 입력된 상태일 수 있다. 전자 장치(101)는 설정된 관심 영역을 지나가는 오브젝트(예: 차량, 자동차)에 대한 속도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 제 2 사용자 인터페이스(602)는 팝업(pop-up) 창 형태로 출력될 수 있다.The processor 120 may display the first user interface 601 in response to execution of the speed correction program 220. The processor 120 may output a second user interface 602 in response to an input 611 for a correction option (Correction) included in the first user interface 601. Length information (e.g., Horizontal length 411: approximately 7 m, Vertical length 412: approximately 40 m) for the set region of interest (ROI region) is entered into the first user interface 601. It can be. The electronic device 101 may calculate the speed of an object (eg, vehicle, automobile) passing through a set area of interest. For example, the second user interface 602 may be output in the form of a pop-up window.

도 6을 참조하면, 제 2 사용자 인터페이스(602)는 관심 영역(410)에 기반하여 산출된 제 1 속도를 보정하기 위한 옵션들을 포함할 수 있다. 예를 들어, 오브젝트의 이동 방향(예: 가로(Horizontal) 방향, 세로(Vertical) 방향)을 입력하기 위한 제 1 옵션(621), 속도 측정 프로그램을 이용하여, 오브젝트 내부에서 실측된 제 2 속도(예: 실제 속도)(예: 약 40Km/h)를 입력하기 위한 제 2 옵션(622), 영상을 기반으로 산출된 제 1 속도(예: 약 80Km/h)를 입력하기 위한 제 3 옵션(623), 및 상기 입력된 제 1 속도(예: 약 80Km/h), 제 2 속도(예: 약 40Km/h), 이동 방향을 적용하여 관심 영역의 길이 정보를 보정하기 위한 버튼(624)을 포함할 수 있다. 예를 들어, 제 1 옵션(621), 제 2 옵션(622) 및 버튼(624)은 사용자에 의해 입력되는 정보를 포함할 수 있다. 제 3 옵션(623)은 속도 보정 프로그램(220)을 기반으로, 촬영된 영상에 기반하여 산출된 제 1 속도를 포함할 수 있다. 도 6을 참조하면, 제 2 사용자 인터페이스(602)에서 버튼(624)의 입력에 응답하여, 제 1-1 사용자 인터페이스(603)가 표시될 수 있다. 예를 들어, 제 1 사용자 인터페이스(601)와 제 1-1 사용자 인터페이스(603)를 비교하면, 관심 영역에 대한 제 1 길이 정보(631)(예: 가로 길이 약 7m, 세로 길이 약 40m)는 속도 보정 알고리즘이 반영되어, 제 2 길이 정보(632)(예: 가로 길이 약 7m, 세로 길이 약 19m)로 보정될 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제 2 길이 정보(632)를 기반으로 오브젝트의 속도를 정확하게 측정할 수 있다.Referring to FIG. 6 , the second user interface 602 may include options for correcting the first speed calculated based on the region of interest 410 . For example, a first option 621 for inputting the moving direction of the object (e.g., horizontal direction, vertical direction), a second speed actually measured inside the object using a speed measurement program ( Example: a second option 622 for entering the actual speed (e.g. about 40 Km/h), a third option 623 for entering the first speed calculated based on the image (e.g. about 80 Km/h) ), and a button 624 for correcting the length information of the region of interest by applying the input first speed (e.g., about 80 Km/h), second speed (e.g., about 40 Km/h), and movement direction. can do. For example, the first option 621, the second option 622, and the button 624 may include information input by the user. The third option 623 may include a first speed calculated based on the captured image based on the speed correction program 220. Referring to FIG. 6, in response to an input of a button 624 in the second user interface 602, the 1-1 user interface 603 may be displayed. For example, comparing the first user interface 601 and the 1-1 user interface 603, the first length information 631 for the region of interest (e.g., about 7 m in width and about 40 m in height) The speed correction algorithm may be reflected and corrected as second length information 632 (e.g., horizontal length of approximately 7 m, vertical length of approximately 19 m). According to one embodiment, the electronic device 101 can accurately measure the speed of an object based on the second length information 632.

프로세서(120)는 제 1 옵션(621)을 기반으로, 관심 영역(410)을 지나가는 오브젝트가 관심 영역(410)을 기준으로 가로(Horizontal) 방향으로 이동하는 것인지, 또는 세로(Vertical) 방향으로 이동하는 것인지를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 제 2 옵션(622)을 기반으로, 오브젝트 내부에서 속도 측정 프로그램(예: 네비게이션(navigation) 프로그램)을 이용하여 실측된 제 2 속도(예: 실제 속도)를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 제 3 옵션(623)을 기반으로, 촬영된 영상을 기반으로 산출된, 오브젝트의 제 1 속도(예: 산출된 속도)를 확인할 수 있다. 프로세서(120)는 버튼(624)에 대한 입력이 감지되면, 제 1 옵션(621), 제 2 옵션(622), 제 3 옵션(623)을 기반으로, 관심 영역의 길이 정보를 적어도 부분적으로 보정할 수 있다. 프로세서(120)는 관심 영역의 길이 정보를 정확하게 보정함으로써, 상기 관심 영역을 활용하여, 제 1 속도를 실질적으로 제 2 속도와 유사하게 측정할 수 있다. 프로세서(120)는 속도 보정 알고리즘을 기반으로, 오브젝트의 제 1 속도(예: 산출된 속도)를 실제 속도와 실질적으로 동일하게 측정할 수 있다.Based on the first option 621, the processor 120 determines whether the object passing through the area of interest 410 moves in the horizontal direction or moves in the vertical direction based on the area of interest 410. You can check whether it is working or not. Based on the second option 622, the processor 120 may check the actually measured second speed (e.g., actual speed) using a speed measurement program (e.g., navigation program) inside the object. Based on the third option 623, the processor 120 may check the first speed (eg, calculated speed) of the object calculated based on the captured image. When an input to the button 624 is detected, the processor 120 at least partially corrects the length information of the region of interest based on the first option 621, the second option 622, and the third option 623. can do. The processor 120 can measure the first speed substantially similar to the second speed by accurately correcting the length information of the area of interest, using the area of interest. The processor 120 may measure the first speed (eg, calculated speed) of the object to be substantially the same as the actual speed, based on a speed correction algorithm.

도 6을 참조하면, 프로세서(120)는 제 1 옵션(621)을 기반으로 오브젝트가 세로(Vertical) 방향으로 이동 중이고, 속도 측정 프로그램(예: 네비게이션 프로그램)을 이용하여 실측된 오브젝트의 제 2 속도가 약 40Km/h이고, 촬영 영상을 기반으로 산출된 오브젝트의 제 1 속도가 약 84Km/h임을 확인할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 프로세서(120)는 속도 보정 프로그램(220)을 기반으로 제 1 속도에 속도 보정 알고리즘을 적용할 수 있고, 상기 제 1 속도를 실측 속도인 제 2 속도와 유사하게 보정할 수 있다. 예를 들어, 프로세서(120)는 실측 속도에 해당하는 제 2 속도와 산출된 속도인 제 1 속도를 비교할 수 있고, 상기 제 2 속도에 기반하여, 관심 영역(ROI)(410)의 세로(vertical) 길이를 보정할 수 있다. 제 1-1 사용자 인터페이스(603)를 참조하면, 관심 영역에 대한 제 1 길이 정보(631)(예: 가로 길이 약 7m, 세로 길이 약 40m)가 제 2 길이 정보(632)(예: 가로 길이 약 7m, 세로 길이 약 19m)로 보정될 수 있다. 제 1 사용자 인터페이스(601)를 참조하면, 관심 영역(410)의 세로(vertical) 길이가 약 40m로 입력되었는데, 프로세서(120)는 상기 제 1 속도 및 상기 제 2 속도 간의 차이값을 기반으로, 제 1-1 사용자 인터페이스(603)에서 상기 관심 영역(410)의 세로 길이를 약 19m로 보정할 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 속도 및 제 2 속도 간의 차이값을 기반으로 관심 영역(410)의 길이 정보(예: 가로 길이, 세로 길이)를 보정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 제 2 길이 정보(632)가 반영된 속도 보정 알고리즘을 기반으로, 오브젝트의 제 1 속도(예: 산출된 속도)를 실제 속도와 실질적으로 동일하게 산출할 수 있다.Referring to FIG. 6, the processor 120 determines that the object is moving in the vertical direction based on the first option 621, and determines the second speed of the object measured using a speed measurement program (e.g., a navigation program). It can be confirmed that is about 40Km/h, and the first speed of the object calculated based on the captured image is about 84Km/h. According to one embodiment, the processor 120 may apply a speed correction algorithm to the first speed based on the speed correction program 220, and may correct the first speed to be similar to the second speed, which is the actual measured speed. there is. For example, the processor 120 may compare the second speed corresponding to the actual measured speed with the first speed that is the calculated speed, and based on the second speed, the vertical of the region of interest (ROI) 410 ) The length can be corrected. Referring to the 1-1 user interface 603, first length information 631 (e.g., horizontal length about 7 m, vertical length about 40 m) about the region of interest is divided into second length information 632 (e.g., horizontal length It can be corrected to approximately 7m and vertical length of approximately 19m). Referring to the first user interface 601, the vertical length of the region of interest 410 is input as about 40 m, and the processor 120 calculates the value based on the difference between the first speed and the second speed, In the 1-1 user interface 603, the vertical length of the region of interest 410 can be corrected to about 19 m. The processor 120 may correct length information (eg, horizontal length, vertical length) of the region of interest 410 based on the difference value between the first speed and the second speed. According to one embodiment, the electronic device 101 calculates the first speed (e.g., calculated speed) of the object to be substantially the same as the actual speed based on a speed correction algorithm in which the second length information 632 is reflected. You can.

도 7은 본 발명의 다양한 실시예에 따른 속도 보정 프로그램을 사용하여, 오브젝트의 제 1 속도가 보정된 결과 데이터를 도시한 도면이다.FIG. 7 is a diagram illustrating result data in which the first speed of an object is corrected using a speed correction program according to various embodiments of the present invention.

도 7의 전자 장치(101)는 도 1 및 도 2의 전자 장치(101)와 적어도 일부 유사하거나, 전자 장치의 다른 실시예들을 더 포함할 수 있다. 전자 장치(101)는 작동적으로 연결된 카메라(예: 도 2의 카메라(180))를 사용하여 촬영된 영상을 획득할 수 있고, 촬영된 영상을 기반으로, 적어도 하나의 관심 영역(ROI)(410)을 설정할 수 있다.The electronic device 101 of FIG. 7 may be at least partially similar to the electronic device 101 of FIGS. 1 and 2 or may further include other embodiments of the electronic device. The electronic device 101 may acquire a captured image using an operatively connected camera (e.g., the camera 180 of FIG. 2) and, based on the captured image, determine at least one region of interest (ROI) ( 410) can be set.

도 7을 참조하면, 전자 장치(101)는 속도 보정 프로그램(예: 도 2의 속도 보정 프로그램(220))을 사용하여, 관심 영역(410)의 길이 정보(예: 가로 길이, 세로 길이)를 보정한 상태일 수 있다. 예를 들어, 도 6에서 프로세서(120)는 제 1 속도(예: 촬영 영상을 기반으로 산출된 오브젝트의 제 1 속도) 및 제 2 속도(예: 오브젝트 내부에서 속도 측정 프로그램(예: 네비게이션 프로그램)을 이용하여 실측된 제 2 속도) 간의 차이값을 기반으로 관심 영역(410)의 길이 정보를 보정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 사용자 인터페이스(601)에서의 관심 영역에 대한 제 1 길이 정보(631)가 제 1-1 사용자 인터페이스(603)에서의 관심 영역에 대한 제 2 길이 정보(632)로 보정될 수 있다. 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 제 1 속도와 제 2 속도 간의 차이값이 설정된 임계값을 초과하는 경우, 관심 영역(410)의 길이 정보를 보정하거나, 또는 업데이트할 수 있다. 프로세서(120)는 보정되거나, 업데이트된 길이 정보를 속도 보정 알고리즘에 반영할 수 있다.Referring to FIG. 7, the electronic device 101 uses a speed correction program (e.g., the speed correction program 220 of FIG. 2) to obtain length information (e.g., horizontal length, vertical length) of the region of interest 410. It may be in a corrected state. For example, in FIG. 6, the processor 120 determines a first speed (e.g., the first speed of an object calculated based on a captured image) and a second speed (e.g., a speed measurement program inside the object (e.g., a navigation program) The length information of the region of interest 410 can be corrected based on the difference value between the actually measured second speeds using . For example, the first length information 631 about the region of interest in the first user interface 601 may be corrected with the second length information 632 about the region of interest in the 1-1 user interface 603. You can. When the difference between the first speed and the second speed exceeds a set threshold, the processor 120 of the electronic device 101 may correct or update the length information of the region of interest 410. The processor 120 may reflect the corrected or updated length information in the speed correction algorithm.

도 7을 참조하면, 관심 영역(410)의 길이 정보가 보정된 상태에서, 오브젝트(예: 자동차)의 제 1 속도가 산출되고, 상기 제 1 속도에 관한 정보(720)가 출력된 상황을 도시한다. 예를 들어, 도 6의 제 1 사용자 인터페이스(601)에서 관심 영역(410)은 가로 길이(Horizontal)로 약 7m, 세로 길이(Vertical)로 약 40m가 입력된 상태일 수 있다. 프로세서(120)는 도 6의 제 2 사용자 인터페이스(602)에서, 제 1 속도가 제 2 속도와 유사하게 보정되는 과정에 있어서, 관심 영역(410)의 세로 길이(예: 오브젝트의 이동 방향에 대응되는 길이 정보)를 약 40m에서 약 19m로 보정할 수 있다. 도 6의 제 1-1 사용자 인터페이스(603)를 참조하면, 제 1 길이 정보(631)는 제 2 길이 정보(632)로 보정될 수 있다. 도 7에서 프로세서(120)는 관심 영역(410)의 세로 길이가 약 19m로 보정된 상태에서, 오브젝트의 제 1 속도(예: 촬영 영상을 기반으로 산출된 오브젝트의 제 1 속도)를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 산출된 제 1 속도를 알림 메시지(720) 형태로 디스플레이를 통해 출력할 수 있다. Referring to FIG. 7, it shows a situation in which the first speed of an object (e.g., a car) is calculated and information 720 about the first speed is output while the length information of the region of interest 410 is corrected. do. For example, in the first user interface 601 of FIG. 6, the area of interest 410 may be about 7 m in horizontal length and about 40 m in vertical length. In the process of correcting the first speed to be similar to the second speed in the second user interface 602 of FIG. 6, the processor 120 determines the vertical length of the region of interest 410 (e.g., corresponding to the moving direction of the object). length information) can be corrected from about 40m to about 19m. Referring to the 1-1 user interface 603 of FIG. 6, the first length information 631 may be corrected to the second length information 632. In FIG. 7, the processor 120 can calculate the first speed of the object (e.g., the first speed of the object calculated based on the captured image) with the vertical length of the region of interest 410 corrected to about 19 m. there is. The processor 120 may output the calculated first speed through the display in the form of a notification message 720.

일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)의 프로세서(120)는 카메라(180)를 사용하여 촬영된 영상을 실시간으로 획득할 수 있고, 획득된 영상을 분석할 수 있다. 프로세서(120)는 영상에 포함된 적어도 하나의 오브젝트(103)를 인식할 수 있고, 인식된 오브젝트(103)의 제 1 속도를 산출할 수 있다. 프로세서(120)는 메모리(130)에 설치된 속도 보정 프로그램(220)을 실행할 수 있고, 속도 보정 프로그램(220)을 이용하여, 상기 산출된 제 1 속도를 적어도 부분적으로 보정할 수 있다. 프로세서(120)는 속도 보정 프로그램(220)을 이용하여, 설정된 관심 영역에 대한 길이 정보(예: 가로 길이, 세로 길이)를 보정할 수 있고, 보정된 관심 영역에 대한 길이 정보를 기반으로, 상기 관심 영역을 지나가는 오브젝트의 제 1 속도를 보정할 수 있다. 예를 들어, 제 1 속도가 오브젝트 내에서 실제 측정된 제 2 속도(예: 실제 속도)와 실질적으로 유사하게 측정되도록, 프로세서(120)는 상기 제 1 속도를 보정할 수 있다. 프로세서(120)는 제 1 속도를 보정함에 있어서, 촬영된 영상을 기반으로 설정된 관심 영역의 길이 정보(예: 크기, 사이즈, 가로 길이, 세로 길이)를 적어도 부분적으로 보정할 수 있다. 일 실시예에 따르면, 전자 장치(101)는 영상을 활용하여 산출된 오브젝트의 속도가 실제 속도와 유사하게 측정되도록, 속도 보정 프로그램(220)을 사용자에게 제공할 수 있다.According to one embodiment, the processor 120 of the electronic device 101 can acquire images captured using the camera 180 in real time and analyze the acquired images. The processor 120 may recognize at least one object 103 included in the image and calculate the first speed of the recognized object 103. The processor 120 can execute a speed correction program 220 installed in the memory 130 and use the speed correction program 220 to at least partially correct the calculated first speed. The processor 120 may correct length information (e.g., horizontal length, vertical length) for a set region of interest using the speed correction program 220, and based on the length information for the corrected region of interest, The first speed of an object passing through the area of interest can be corrected. For example, the processor 120 may correct the first speed so that the first speed is measured to be substantially similar to the second speed (eg, actual speed) actually measured within the object. When correcting the first speed, the processor 120 may at least partially correct length information (eg, size, size, horizontal length, and vertical length) of the region of interest set based on the captured image. According to one embodiment, the electronic device 101 may provide the user with a speed correction program 220 so that the speed of the object calculated using the image is measured to be similar to the actual speed.

본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 전자 장치는 다양한 형태의 장치가 될 수 있다. 전자 장치는, 예를 들면, 휴대용 통신 장치(예: 스마트폰), 컴퓨터 장치, 휴대용 멀티미디어 장치, 휴대용 의료 기기, 카메라, 웨어러블 장치, 또는 가전 장치를 포함할 수 있다. 본 문서의 실시예에 따른 전자 장치는 전술한 기기들에 한정되지 않는다.Electronic devices according to various embodiments disclosed in this document may be of various types. Electronic devices may include, for example, portable communication devices (e.g., smartphones), computer devices, portable multimedia devices, portable medical devices, cameras, wearable devices, or home appliances. Electronic devices according to embodiments of this document are not limited to the above-described devices.

본 문서의 다양한 실시예들 및 이에 사용된 용어들은 본 문서에 기재된 기술적 특징들을 특정한 실시예들로 한정하려는 것이 아니며, 해당 실시예의 다양한 변경, 균등물, 또는 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 도면의 설명과 관련하여, 유사한 또는 관련된 구성요소에 대해서는 유사한 참조 부호가 사용될 수 있다. 아이템에 대응하는 명사의 단수 형은 관련된 문맥상 명백하게 다르게 지시하지 않는 한, 상기 아이템 한 개 또는 복수 개를 포함할 수 있다. 본 문서에서, "A 또는 B", "A 및 B 중 적어도 하나", "A 또는 B 중 적어도 하나", "A, B 또는 C", "A, B 및 C 중 적어도 하나", 및 "A, B, 또는 C 중 적어도 하나"와 같은 문구들 각각은 그 문구들 중 해당하는 문구에 함께 나열된 항목들 중 어느 하나, 또는 그들의 모든 가능한 조합을 포함할 수 있다. "제 1", "제 2", 또는 "첫째" 또는 "둘째"와 같은 용어들은 단순히 해당 구성요소를 다른 해당 구성요소와 구분하기 위해 사용될 수 있으며, 해당 구성요소들을 다른 측면(예: 중요성 또는 순서)에서 한정하지 않는다. 어떤(예: 제 1) 구성요소가 다른(예: 제 2) 구성요소에, "기능적으로" 또는 "통신적으로"라는 용어와 함께 또는 이런 용어 없이, "커플드" 또는 "커넥티드"라고 언급된 경우, 그것은 상기 어떤 구성요소가 상기 다른 구성요소에 직접적으로(예: 유선으로), 무선으로, 또는 제 3 구성요소를 통하여 연결될 수 있다는 것을 의미한다.The various embodiments of this document and the terms used herein are not intended to limit the technical features described in this document to specific embodiments, and should be understood to include various changes, equivalents, or replacements of the embodiments. In connection with the description of the drawings, similar reference numbers may be used for similar or related components. The singular form of a noun corresponding to an item may include one or more of the above items, unless the relevant context clearly indicates otherwise. As used herein, “A or B”, “at least one of A and B”, “at least one of A or B”, “A, B or C”, “at least one of A, B and C”, and “A Each of phrases such as “at least one of , B, or C” may include any one of the items listed together in the corresponding phrase, or any possible combination thereof. Terms such as "first", "second", or "first" or "second" may be used simply to distinguish one component from another, and to refer to that component in other respects (e.g., importance or order) is not limited. One (e.g., first) component is said to be “coupled” or “connected” to another (e.g., second) component, with or without the terms “functionally” or “communicatively.” When mentioned, it means that any of the components can be connected to the other components directly (e.g. wired), wirelessly, or through a third component.

본 문서의 다양한 실시예들에서 사용된 용어 "모듈"은 하드웨어, 소프트웨어 또는 펌웨어로 구현된 유닛을 포함할 수 있으며, 예를 들면, 로직, 논리 블록, 부품, 또는 회로와 같은 용어와 상호 호환적으로 사용될 수 있다. 모듈은, 일체로 구성된 부품 또는 하나 또는 그 이상의 기능을 수행하는, 상기 부품의 최소 단위 또는 그 일부가 될 수 있다. 예를 들면, 일실시예에 따르면, 모듈은 ASIC(application-specific integrated circuit)의 형태로 구현될 수 있다. The term “module” used in various embodiments of this document may include a unit implemented in hardware, software, or firmware, and is interchangeable with terms such as logic, logic block, component, or circuit, for example. It can be used as A module may be an integrated part or a minimum unit of the parts or a part thereof that performs one or more functions. For example, according to one embodiment, the module may be implemented in the form of an application-specific integrated circuit (ASIC).

본 문서의 다양한 실시예들은 기기(machine)(예: 전자 장치(101)) 의해 읽을 수 있는 저장 매체(storage medium)(예: 내장 메모리(136) 또는 외장 메모리(138))에 저장된 하나 이상의 명령어들을 포함하는 소프트웨어(예: 프로그램(140))로서 구현될 수 있다. 예를 들면, 기기(예: 전자 장치(101))의 프로세서(예: 프로세서(120))는, 저장 매체로부터 저장된 하나 이상의 명령어들 중 적어도 하나의 명령을 호출하고, 그것을 실행할 수 있다. 이것은 기기가 상기 호출된 적어도 하나의 명령어에 따라 적어도 하나의 기능을 수행하도록 운영되는 것을 가능하게 한다. 상기 하나 이상의 명령어들은 컴파일러에 의해 생성된 코드 또는 인터프리터에 의해 실행될 수 있는 코드를 포함할 수 있다. 기기로 읽을 수 있는 저장 매체는, 비일시적(non-transitory) 저장 매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, ‘비일시적’은 저장 매체가 실재(tangible)하는 장치이고, 신호(signal)(예: 전자기파)를 포함하지 않는다는 것을 의미할 뿐이며, 이 용어는 데이터가 저장 매체에 반영구적으로 저장되는 경우와 임시적으로 저장되는 경우를 구분하지 않는다.Various embodiments of the present document are one or more instructions stored in a storage medium (e.g., built-in memory 136 or external memory 138) that can be read by a machine (e.g., electronic device 101). It may be implemented as software (e.g., program 140) including these. For example, a processor (e.g., processor 120) of a device (e.g., electronic device 101) may call at least one command among one or more commands stored from a storage medium and execute it. This allows the device to be operated to perform at least one function according to the at least one instruction called. The one or more instructions may include code generated by a compiler or code that can be executed by an interpreter. A storage medium that can be read by a device may be provided in the form of a non-transitory storage medium. Here, 'non-transitory' only means that the storage medium is a tangible device and does not contain signals (e.g. electromagnetic waves), and this term refers to cases where data is semi-permanently stored in the storage medium. There is no distinction between temporary storage cases.

일 실시예에 따르면, 본 문서에 개시된 다양한 실시예들에 따른 방법은 컴퓨터 프로그램 제품(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램 제품은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체(예: compact disc read only memory(CD-ROM))의 형태로 배포되거나, 또는 어플리케이션 스토어(예: 플레이 스토어TM)를 통해 또는 두 개의 사용자 장치들(예: 스마트 폰들) 간에 직접, 온라인으로 배포(예: 다운로드 또는 업로드)될 수 있다. 온라인 배포의 경우에, 컴퓨터 프로그램 제품의 적어도 일부는 제조사의 서버, 어플리케이션 스토어의 서버, 또는 중계 서버의 메모리와 같은 기기로 읽을 수 있는 저장 매체에 적어도 일시 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다.According to one embodiment, methods according to various embodiments disclosed in this document may be provided and included in a computer program product. Computer program products are commodities and can be traded between sellers and buyers. The computer program product may be distributed in the form of a machine-readable storage medium (e.g. compact disc read only memory (CD-ROM)) or through an application store (e.g. Play StoreTM) or on two user devices (e.g. It can be distributed (e.g. downloaded or uploaded) directly between smart phones) or online. In the case of online distribution, at least a portion of the computer program product may be at least temporarily stored or temporarily created in a machine-readable storage medium, such as the memory of a manufacturer's server, an application store's server, or a relay server.

다양한 실시예들에 따르면, 상기 기술한 구성요소들의 각각의 구성요소(예: 모듈 또는 프로그램)는 단수 또는 복수의 개체를 포함할 수 있으며, 복수의 개체 중 일부는 다른 구성요소에 분리 배치될 수도 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 전술한 해당 구성요소들 중 하나 이상의 구성요소들 또는 동작들이 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 구성요소들 또는 동작들이 추가될 수 있다. 대체적으로 또는 추가적으로, 복수의 구성요소들(예: 모듈 또는 프로그램)은 하나의 구성요소로 통합될 수 있다. 이런 경우, 통합된 구성요소는 상기 복수의 구성요소들 각각의 구성요소의 하나 이상의 기능들을 상기 통합 이전에 상기 복수의 구성요소들 중 해당 구성요소에 의해 수행되는 것과 동일 또는 유사하게 수행할 수 있다. 다양한 실시예들에 따르면, 모듈, 프로그램 또는 다른 구성요소에 의해 수행되는 동작들은 순차적으로, 병렬적으로, 반복적으로, 또는 휴리스틱하게 실행되거나, 상기 동작들 중 하나 이상이 다른 순서로 실행되거나, 생략되거나, 또는 하나 이상의 다른 동작들이 추가될 수 있다.According to various embodiments, each component (e.g., module or program) of the above-described components may include a single or plural entity, and some of the plurality of entities may be separately placed in other components. there is. According to various embodiments, one or more of the components or operations described above may be omitted, or one or more other components or operations may be added. Alternatively or additionally, multiple components (eg, modules or programs) may be integrated into a single component. In this case, the integrated component may perform one or more functions of each component of the plurality of components in the same or similar manner as those performed by the corresponding component of the plurality of components prior to the integration. . According to various embodiments, operations performed by a module, program, or other component may be executed sequentially, in parallel, iteratively, or heuristically, or one or more of the operations may be executed in a different order, or omitted. Alternatively, one or more other operations may be added.

그리고 본 명세서와 도면에 개시된 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 실시예에 따른 기술 내용을 쉽게 설명하고 본 발명의 실시예의 이해를 돕기 위해 특정 예를 제시한 것일 뿐이며, 본 발명의 실시예의 범위를 한정하고자 하는 것은 아니다. 따라서 본 발명의 다양한 실시예의 범위는 여기에 개시된 실시 예들 이외에도 본 발명의 다양한 실시예의 기술적 사상을 바탕으로 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 다양한 실시예의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.In addition, the embodiments of the present invention disclosed in the specification and drawings are merely provided as specific examples to easily explain the technical content according to the embodiments of the present invention and to aid understanding of the embodiments of the present invention, and limit the scope of the embodiments of the present invention. It is not intended to be limiting. Therefore, the scope of the various embodiments of the present invention should be interpreted as including all changes or modified forms derived based on the technical idea of the various embodiments of the present invention in addition to the embodiments disclosed herein.

101: 전자 장치 120: 프로세서
130: 메모리 180: 카메라
190: 통신 회로 201: 이미지 처리 모듈
211: 관심 영역 관련 정보 220: 속도 보정 프로그램
221: 속도 보정 관련 정보
101: electronic device 120: processor
130: Memory 180: Camera
190: Communication circuit 201: Image processing module
211: Area of interest related information 220: Speed correction program
221: Speed correction related information

Claims (20)

전자 장치에 있어서,
카메라;
메모리; 및
상기 카메라 및 상기 메모리에 작동적으로 연결된 프로세서를 포함하고,
상기 프로세서는,
상기 카메라를 사용하여 촬영된 이미지를 기반으로 설정된 관심 영역을 확인하고,
상기 이미지 내에서 적어도 하나의 오브젝트가 차지하는 면적을 기반으로 인식된 제 1 영역을 확인하고,
상기 확인된 제 1 영역이 상기 관심 영역에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 이벤트에 응답하여, 상기 이벤트가 발생한 제 1 시점을 확인하고,
상기 확인된 제 1 영역이 상기 관심 영역을 벗어나는 제 2 시점을 확인하고,
상기 관심 영역에 대응되는 길이 정보 및 상기 제 1 시점에서 상기 제 2 시점까지의 시간 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 오브젝트의 제 1 속도를 산출하고,
상기 적어도 하나의 오브젝트 내부에서, 속도 측정 프로그램을 이용하여 실측된 상기 적어도 하나의 오브젝트의 제 2 속도를 확인하고,
상기 확인된 제 2 속도를 기반으로 상기 적어도 하나의 오브젝트의 제 1 속도를 보정하는 전자 장치.
In electronic devices,
camera;
Memory; and
a processor operatively coupled to the camera and the memory;
The processor,
Confirm the area of interest set based on the image captured using the camera,
Confirming a recognized first area based on the area occupied by at least one object in the image,
In response to an event in which the identified first region at least partially overlaps the region of interest, confirming a first time point at which the event occurred,
Confirming a second point in time at which the identified first region leaves the region of interest,
Calculating a first speed of the at least one object based on length information corresponding to the region of interest and time information from the first viewpoint to the second viewpoint,
Inside the at least one object, check the actually measured second speed of the at least one object using a speed measurement program,
An electronic device that corrects the first speed of the at least one object based on the confirmed second speed.
제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 이벤트의 발생에 응답하여, 상기 제 1 시점에서 상기 제 1 영역 내에 포함된 좌표 정보를 기반으로 제 1 기준점을 결정하는 전자 장치.
According to claim 1,
The processor,
In response to the occurrence of the event, an electronic device that determines a first reference point based on coordinate information included in the first area at the first viewpoint.
제 2 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 결정된 제 1 기준점이 상기 관심 영역을 벗어나는지 여부를 확인하고,
상기 제 1 기준점이 상기 관심 영역을 벗어나는 상황에 응답하여, 상기 제 2 시점을 확인하는 전자 장치.
According to claim 2,
The processor,
Check whether the determined first reference point is outside the region of interest,
An electronic device that checks the second viewpoint in response to a situation where the first reference point leaves the region of interest.
제 3 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제 1 시점 및 상기 제 2 시점을 기반으로 상기 적어도 하나의 오브젝트의 이동 시간을 산출하는 전자 장치.
According to claim 3,
The processor,
An electronic device that calculates the movement time of the at least one object based on the first viewpoint and the second viewpoint.
제 4 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 관심 영역에서 상기 제 1 영역의 이동 경로에 따른 길이 정보 및 상기 적어도 하나의 오브젝트에 대한 상기 이동 시간을 기반으로, 상기 적어도 하나의 오브젝트의 상기 제 1 속도를 산출하는 전자 장치.
According to claim 4,
The processor,
An electronic device that calculates the first speed of the at least one object based on length information along a movement path of the first area in the area of interest and the movement time for the at least one object.
제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 적어도 하나의 오브젝트 내에 설치된 속도 측정 프로그램을 사용하여, 실측된 상기 제 2 속도를 확인하고,
상기 산출된 제 1 속도 및 상기 확인된 제 2 속도를 기반으로, 상기 관심 영역에 대응되는 길이 정보를 적어도 부분적으로 보정하는 전자 장치.
According to claim 1,
The processor,
Confirming the actually measured second speed using a speed measurement program installed in the at least one object,
An electronic device that at least partially corrects length information corresponding to the region of interest based on the calculated first speed and the confirmed second speed.
제 6 항에 있어서,
상기 속도 측정 프로그램은 상기 적어도 하나의 오브젝트에 대응되는 위치 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 오브젝트의 실제 속도에 해당되는 상기 제 2 속도를 확인하는 전자 장치.
According to claim 6,
The speed measurement program determines the second speed corresponding to the actual speed of the at least one object based on location information corresponding to the at least one object.
제 1 항에 있어서,
상기 프로세서는,
상기 제 1 속도 및 상기 제 2 속도 간의 차이값을 기반으로, 상기 관심 영역에 대응되는 상기 길이 정보를 보정하고,
상기 관심 영역의 상기 보정된 길이 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 오브젝트의 상기 제 1 속도를 산출하는 전자 장치.
According to claim 1,
The processor,
Based on the difference between the first speed and the second speed, correct the length information corresponding to the region of interest,
An electronic device that calculates the first speed of the at least one object based on the corrected length information of the region of interest.
제 1 항에 있어서,
상기 관심 영역의 길이 정보는 상기 관심 영역의 가로(horizontal) 길이, 및 세로(vertical) 길이를 포함하는 전자 장치.
According to claim 1,
The length information of the region of interest includes a horizontal length and a vertical length of the region of interest.
제 1 항에 있어서,
상기 카메라는 상기 전자 장치와 작동적으로 연결된 CCTV(closed circuit television)를 포함하고,
상기 적어도 하나의 오브젝트는 적어도 하나의 차량을 포함하는 전자 장치.
According to claim 1,
The camera includes a closed circuit television (CCTV) operatively connected to the electronic device,
An electronic device wherein the at least one object includes at least one vehicle.
오브젝트의 속도 보정 방법에 있어서,
카메라를 사용하여 촬영된 이미지를 기반으로 설정된 관심 영역을 확인하는 동작;
상기 이미지 내에서 적어도 하나의 오브젝트가 차지하는 면적을 기반으로 인식된 제 1 영역을 확인하는 동작;
상기 확인된 제 1 영역이 상기 관심 영역에 적어도 부분적으로 겹쳐지는 이벤트에 응답하여, 상기 이벤트가 발생한 제 1 시점을 확인하는 동작;
상기 확인된 제 1 영역이 상기 관심 영역을 벗어나는 제 2 시점을 확인하는 동작;
상기 관심 영역에 대응되는 길이 정보 및 상기 제 1 시점에서 상기 제 2 시점까지의 시간 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 오브젝트의 제 1 속도를 산출하는 동작;
상기 적어도 하나의 오브젝트 내부에서, 속도 측정 프로그램을 이용하여 실측된 상기 적어도 하나의 오브젝트의 제 2 속도를 확인하는 동작; 및
상기 확인된 제 2 속도를 기반으로 상기 적어도 하나의 오브젝트의 제 1 속도를 보정하는 동작; 을 포함하는 방법.
In the object speed correction method,
An operation to check a set area of interest based on an image captured using a camera;
Confirming a recognized first area based on an area occupied by at least one object in the image;
In response to an event in which the identified first region at least partially overlaps the region of interest, confirming a first time point when the event occurs;
Confirming a second point in time at which the identified first region leaves the region of interest;
calculating a first speed of the at least one object based on length information corresponding to the region of interest and time information from the first viewpoint to the second viewpoint;
Checking, within the at least one object, a second speed of the at least one object actually measured using a speed measurement program; and
correcting the first speed of the at least one object based on the confirmed second speed; How to include .
제 11 항에 있어서,
상기 이벤트의 발생에 응답하여, 상기 제 1 시점에서 상기 제 1 영역 내에 포함된 좌표 정보를 기반으로 제 1 기준점을 결정하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
According to claim 11,
In response to the occurrence of the event, determining a first reference point based on coordinate information included in the first area at the first viewpoint; How to include more.
제 12 항에 있어서,
상기 결정된 제 1 기준점이 상기 관심 영역을 벗어나는지 여부를 확인하는 동작; 및
상기 제 1 기준점이 상기 관심 영역을 벗어나는 상황에 응답하여, 상기 제 2 시점을 확인하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
According to claim 12,
Checking whether the determined first reference point is outside the region of interest; and
An operation of confirming the second viewpoint in response to a situation where the first reference point leaves the region of interest; How to include more.
제 13 항에 있어서,
상기 제 1 시점 및 상기 제 2 시점을 기반으로 상기 적어도 하나의 오브젝트의 이동 시간을 산출하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
According to claim 13,
calculating a movement time of the at least one object based on the first viewpoint and the second viewpoint; How to include more.
제 14 항에 있어서,
상기 관심 영역에서 상기 제 1 영역의 이동 경로에 따른 길이 정보 및 상기 적어도 하나의 오브젝트에 대한 상기 이동 시간을 기반으로 상기 적어도 하나의 오브젝트의 상기 제 1 속도를 산출하는 동작; 을 더 포함하는 방법.
According to claim 14,
calculating the first speed of the at least one object in the area of interest based on length information along a movement path of the first area and the movement time for the at least one object; How to include more.
제 11 항에 있어서,
상기 제 1 속도를 보정하는 동작은,
상기 적어도 하나의 오브젝트 내에 설치된 속도 측정 프로그램을 사용하여, 실측된 상기 제 2 속도를 확인하는 동작; 및
상기 산출된 제 1 속도 및 상기 확인된 제 2 속도를 기반으로, 상기 관심 영역에 대응되는 길이 정보를 적어도 부분적으로 보정하는 동작; 을 포함하는 방법.
According to claim 11,
The operation of correcting the first speed is,
An operation of checking the actually measured second speed using a speed measurement program installed in the at least one object; and
An operation of at least partially correcting length information corresponding to the region of interest based on the calculated first speed and the confirmed second speed; How to include .
제 16 항에 있어서,
상기 속도 측정 프로그램은 상기 적어도 하나의 오브젝트에 대응되는 위치 정보를 기반으로, 상기 적어도 하나의 오브젝트의 실제 속도에 해당되는 상기 제 2 속도를 확인하는 것을 특징으로 하는 방법.
According to claim 16,
The speed measurement program is characterized in that it checks the second speed corresponding to the actual speed of the at least one object based on position information corresponding to the at least one object.
제 11 항에 있어서,
상기 제 1 속도를 산출하는 동작은,
상기 제 1 속도 및 상기 제 2 속도 간의 차이값을 기반으로, 상기 관심 영역에 대응되는 상기 길이 정보를 보정하는 동작; 및
상기 관심 영역의 상기 보정된 길이 정보를 기반으로 상기 적어도 하나의 오브젝트의 상기 제 1 속도를 산출하는 동작; 을 포함하는 방법.
According to claim 11,
The operation of calculating the first speed is,
correcting the length information corresponding to the region of interest based on the difference between the first speed and the second speed; and
calculating the first speed of the at least one object based on the corrected length information of the region of interest; How to include .
제 11 항에 있어서,
상기 관심 영역의 길이 정보는 상기 관심 영역의 가로(horizontal) 길이, 및 세로(vertical) 길이를 포함하는 방법.
According to claim 11,
The length information of the region of interest includes a horizontal length and a vertical length of the region of interest.
제 11 항에 있어서,
상기 카메라는 CCTV(closed circuit television)를 포함하고, 상기 적어도 하나의 오브젝트는 적어도 하나의 차량을 포함하는 방법.
According to claim 11,
The method of claim 1, wherein the camera includes a closed circuit television (CCTV), and the at least one object includes at least one vehicle.
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Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110130608A (en) * 2010-05-28 2011-12-06 한국건설기술연구원 A slef-calibration motheod for vehicle detection system using dsrc road side equipment and on board unit
KR102019047B1 (en) * 2018-06-12 2019-09-10 대한민국 Apparatus and method for estimating vehicle speed within moving picture images
KR20200052862A (en) 2016-04-22 2020-05-15 심볼 테크놀로지스, 엘엘씨 Imaging module for supporting printed circuit boards in a predetermined angular relationship inside an imaging reader, and method of assembly
KR20200064873A (en) * 2018-11-29 2020-06-08 주식회사 케이티앤씨 Method for detecting a speed employing difference of distance between an object and a monitoring camera
KR102283483B1 (en) * 2021-02-19 2021-07-29 주식회사 싸인텔레콤 Image analysis system for calculating traffic volume

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20110130608A (en) * 2010-05-28 2011-12-06 한국건설기술연구원 A slef-calibration motheod for vehicle detection system using dsrc road side equipment and on board unit
KR20200052862A (en) 2016-04-22 2020-05-15 심볼 테크놀로지스, 엘엘씨 Imaging module for supporting printed circuit boards in a predetermined angular relationship inside an imaging reader, and method of assembly
KR102019047B1 (en) * 2018-06-12 2019-09-10 대한민국 Apparatus and method for estimating vehicle speed within moving picture images
KR20200064873A (en) * 2018-11-29 2020-06-08 주식회사 케이티앤씨 Method for detecting a speed employing difference of distance between an object and a monitoring camera
KR102283483B1 (en) * 2021-02-19 2021-07-29 주식회사 싸인텔레콤 Image analysis system for calculating traffic volume

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