KR20030018487A - 영상을 이용한 출입 이동 물체 계수 방법 및 장치 - Google Patents

Abstract

본 발명은 출입 인원 계수 방법 및 장치에 관한 것으로, 출입 게이트를 통과하는 사람의 수를 영상 처리 기술로써 인식하여 출입 인원을 실시간으로 모니터하고 분석하는 출입 인원 계수기 기술에 관한 것이다.

본 발명은 배경 영상과 현재 획득된 영상 정보를 서로 비교하여 출입구 내에 출입자가 존재하는지를 검출하는 과정을 수행하고, 이 때에 영상 정보를 YUV 형식으로 받아들여 차이 영상을 산출함으로써 검출된 객체에 대한 추적을 수행하는 출입 인원 계수 기술을 개시한다. 또한, 본 발명은 검출된 객체에 대해 독립적으로 아이디를 부여함으로써, 출입자 추적 과정 중에 나타나는 또 다른 출입자의 추적도 가능하게 된다. 본 발명은 출입자마다 영상 내에서 보여지는 칼라 특성과 형태를 모델링 함으로써, 다른 출입자와 부분적 교차가 발생하더라도 각각의 출입자에 대해 계수 기능의 오차없이 동작을 수행할 수 있다.

그 결과, 본 발명은 출입 인원 계수에 있어서 출입구 천장에 설치된 카메라 영상 정보 만을 획득하여 컴퓨터로 처리하게 되므로, 추가의 설비가 필요없고 출입자가 출입을 위한 별도의 카드 또는 티켓이 불필요하다.

Description

영상을 이용한 출입 인원 계수 방법 및 장치{METHOD AND APPARATUS FOR COUNTING THE NUMBER OF ENTERING PEOPLE AT THE GATE USING IMAGE}

본 발명은 출입 인원 계수 방법 및 장치에 관한 것으로, 출입 게이트를 통과하는 사람의 수를 영상 처리 기술로써 인식하여 출입 인원을 실시간(real time)으로 모니터(monitor)하고 분석하는 출입 인원 계수기 기술에 관한 것이다.

건물 출입구 또는 패스 게이트(pass-gate) 출입구 등과 같이 출입 인원수를 통제하기 위한 목적에서 출입 인원 계수기가 사용되고 있다. 종래 기술에 따른 출입 인원 계수기로서 기계식 출입 인원 계수 장치가 사용되고 있다. 종래 기술에 따른 기계식 출입 인원 계수 장치는 흔히 출입구에 계수 장치가 설치되기 때문에, 드나드는 사람에게 통로가 비좁은 불편함을 주게 되고, 계수 장치 설치를 위해 출입구를 설계 변경 하여야 하는 문제점이 있다.

또 다른 종래 기술로서 마그네틱(magnetic) 방식의 출입 인원 계수기가 사용되고 있는데, 마그네틱 방식의 경우 티켓(ticket) 또는 아이디 카드(ID card) 등이 사용되므로 추가 관리의 번거러움 및 경제적 비용 부담 문제에 있어서 효율적이지 못한 단점이 있다.

따라서, 본 발명의 제1 목적은 일반적인 출입 환경에서 출입 통로에 불편함을 야기하지 아니하면서 편리하고 정확하게 출입 인원을 계수하는 출입 인원 계수 방법 및 장치를 제공하는데 있다.

본 발명의 제2 목적은 상기 제1 목적에 부가하여, 종래의 계수기가 지닌 일반적 출입 환경에서 환경 제약적 요인을 보완하고 다수개의 출입 인원 계수기를 연동하여 복수개의 출입구의 전체 출입을 통제할 수 있는 출입 인원 계수 장치 및 방법을 제공하는데 있다.

도1은 본 발명에 따른 출입 인원 계수 장치의 시스템 구성을 나타낸 도면.

도2는 본 발명에 따른 출입 인원 계수 방법의 일처리 흐름을 나타낸 도면.

도3은 본 발명에 따른 출입 계수 연산 컴퓨터에 탑재된 출입 인원 계수기 응용 프로그램의 구성을 나타낸 도면.

도4는 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램을 구성하는 영상 차이 연산 모듈의 일 실시예로서 소스 코드를 나타낸 도면.

도5는 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램이 생성하는 레퍼런스 영상을 처리하는 과정을 나타낸 도면.

도6은 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램을 구성하는 잡음 제거 모듈의 필터링 과정을 나타낸 도면.

도7은 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램을 구성하는 객체 분리 모듈이 영상 세그멘트를 수행하는 일 실시예로서 소스 코드를 나타낸 도면.

도8은 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램을 구성하는 객체 분리 모듈의 일 실시예로서 바운딩 박스를 연산하는 소스 코드를 나타낸 도면.

도9는 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램에 있어서 플러드 필의 일 실시예로서 소스 코드를 나타낸 도면.

도10은 본 발명에 따른 출입 인원 계수 응용 프로그램에 있어서, 각 객체들 사이의 대응 순위를 연산하는 과정을 나타낸 도면.

도11은 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램에 있어서 객체 출입 판단 모듈이 연산하는 객체 출입 판단 방법을 나타낸 도면.

<도면의 주요 부분에 대한 부호의 설명>

100 :씨씨디 돔 카메라

200 :계수 처리용 컴퓨터

210 :실시간 영상 획득 모듈

211 :현재 영상 저장 버퍼

212 :이전 영상 저장 버퍼

213 :레퍼런스 영상 저장 버퍼

220 :레퍼런스 영상 획득 및 업데이트 모듈

230 :영상 차이 연산 모듈

240 :잡음 제거 모듈

250 :객체 분리 모듈

260 :객체 트랙킹 모듈

270 :객체 출입 판단 모듈

320 :상위 출입 판단 라인

321 :하위 출입 판단 라인

상기 목적을 달성하기 위하여, 본 발명은 출입구를 통과하여 출입하는 인원을 계수하는 장치에 있어서, 상기 출입구를 위에서 아래로 촬영함으로써 상기 출입구 영상을 획득하여 영상 데이터로 전송하는 카메라; 및 상기 카메라가 전송하는 영상 데이터를 수신하여 메모리에 저장되어 있는 레퍼런스(reference) 영상과 비교함으로써 출입 객체의 출현을 감지하고 상기 출입 객체의 이동을 추적함으로써 출입 인원을 계수하는 출입 인원 계수 응용 프로그램을 설치한 컴퓨터를 포함하는 출입 인원 계수 장치를 제공한다.

본 발명에 따른 출입 인원 계수 장치는 출입 인원의 계수를 위하여 출입구의 천장에 설치된 카메라가 송출하는 영상 정보를 이용하여 레퍼런스 영상과 비교함으로써 출입 인원을 계수하는 기술을 개시한다. 이를 위하여, 본 발명은 출입 인원의 영상을 획득하기 위하여 출입구 천장에 설치된 카메라와, 통제 센터에 설치된 컴퓨터, 디지털 계수 정보 출력기 등을 구성 요소로 한다.

본 발명에 따른 출입 인원 계수 장치는 카메라를 통해 촬영되어 획득되는 출입구 영상을 컴퓨터로 전송하거나, 또는 카메라에 내장된 프로세서를 이용하여 영상 분석을 수행한다. 또한, 이하에서 설명될 본 발명에 따른 영상 처리 기술을 사용하여 출입구를 기준으로 들어오거나 나가는 인원들의 동선을 추적하게 된다.

이와 같이, 출입구에서 움직이는 사람들의 동선이 추적되면 본 발명이 개시하는 알고리즘에 따라 건물 출입 인원의 계수 작업을 수행하게 된다. 본 발명에 따른 출입 인원 계수 통제용 컴퓨터에서 전술한 일련의 연산을 수행하고 나면, 출입 인원수를 계산하여 디지털 계수 정보 출력기에서 이를 출력하게 된다.

이하에서는 첨부 도면 도1 내지 도11을 참조하여 본 발명에 따른 출입 인원 계수 장치 및 방법을 상세히 설명한다.

도1은 본 발명에 따른 출입 인원 계수 장치의 시스템 구성을 나타낸 도면이다. 도1을 참조하면, 씨씨디 돔 카메라(CCD Dome Camera; 100)가 촬영하여 획득한 영상은 퍼스널 컴퓨터(200)로 실시간 전송된다. 본 발명의 양호한 실시예로서, 퍼스널 컴퓨터를 도시하고 있으나, 계수 처리용 컴퓨터로써 다양한 형태의 컴퓨터가 사용될 수 있다. 이어서, 퍼스널 컴퓨터(200)는 출입자가 존재하는지를 검출하고 출입이 검출되면 해당 출입자에 대한 추적이 영상 내에서 이루어진다. 영상 내에서 출입자 추적 결과는 인원 계수를 위하여 출입구 통과 상태를 두 가지(예를 들어, 出 또는 入)로 나누어 기록하게 된다.

본 발명의 양호한 실시예로서, 씨씨디 돔 카메라(100)는 출입구의 천장에 장착되어질 수 있으며, 천장에 설치된 카메라(100)로부터 출입구의 영상을 입력 받은 퍼스널 컴퓨터(200)는 영상 내에 나타난 객체의 이동 경로를 추적하여 계수를 하게 된다.

본 발명의 바람직한 실시예로서, 상기 카메라(100)는 출입구 안쪽에 약 3 ∼4 m 높이에 설치되어질 수 있으며, 획득한 영상 내에 객체를 추적하여, 출입구 영상 내에서 출입인의 동선(trajectory)를 얻어내게 된다. 본 발명에 따른 계수 처리용 컴퓨터(100)의 양호한 실시예로서 퍼스널 컴퓨터가 사용될 수 있으며, 계수 처리용 컴퓨터(100)에는 출입 인원 계수 응용 프로그램이 설치되어야 한다.

본 발명의 또 다른 실시예로서, 출입구를 위에서 아래로 촬영함으로써 상기 출입구 영상을 획득하여 영상 데이터로 전송하는 카메라를 포함하되, 상기 카메라는 촬영되는 영상 데이터를 메모리에 저장되어 있는 레퍼런스 영상과 비교함으로써 출입 객체의 출현을 감지하고 상기 출입 객체의 이동을 추적함으로써 출입 인원을 계수하는 출입 인원 계수 응용 프로그램을 저장하는 기억 수단과 상기 응용 프로그램을 실행하는 중앙 연산 장치를 포함하도록 설계될 수 있다.

도2는 본 발명에 따른 출입 인원 계수 방법의 일처리 흐름을 나타낸 도면이다. 도2를 참조하면, 우선 카메라(100)로부터 천장에서 투영된 출입구 영상이 얻어진다(단계 S401). 이와 같이, 출입구에 출입자가 없는 경우에 얻어진 출입구 영상을 배경 영상이라고 정의할 수 있다.

이어서, 배경 영상은 현재 획득된 영상 정보와 비교되어 출입구 내에 출입자가 존재하는지 검출하는 과정이 수행된다(단계 S404 내지 단계 S407). 이 과정은 영상 정보를 YUV 형식으로 받아들여 차이 영상을 만들어 내기 위하여 사용된다. 이와 같은 차이 영상 정보는 출입구의 조명과 출입자의 그림자에 민감한 특성을 가지므로, 본 발명에서는 출입구 영상 정보를 출입자 검출에 유리한 영상 신호로 맞출 수 있도록 초기 영상 신호 조절 기능이 부여될 수 있다.

도3은 본 발명에 따른 출입 계수 연산 컴퓨터에 탑재된 출입 인원 계수기 응용 프로그램의 구성을 나타낸 도면이다. 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램은 7개의 소프트웨어 모듈을 포함하고 있으며, 각각은 실시간 영상 획득 모듈(real-time image acquisition module; 210), 레퍼런스 영상 획득 및 업데이트 모듈(reference image acquisition and update module; 220), 영상 차이 연산 모듈 (difference map module; 230), 잡음 제거 모듈(noise elimination module; 240), 객체 분리 모듈(object segmentation module; 250), 움직이는 객체 트랙킹 모듈 (moving object tracking module; 260), 객체 출입 판단 모듈(in/out detection module; 270)을 포함하고 있다.

본 발명에 따른 출입 인원 계수 방법은 실시간으로 입력되는 연속된 영상 프레임을 처리하는 기술로서, 입력 영상과 이전 영상 버퍼 메모리에 저장된 이전 영상을 서로 비교함으로써 객체의 침입 여부 및 객체의 움직임을 추적(track)하는 알고리즘에 기초하고 있다. 또한, 영상 내에서 추적된 객체의 이동 방향을 고려하여 출입자의 출입(in/out)을 판단하고 있다.

도3을 참조하면, 본 발명에 따른 실시간 영상 획득 모듈(real-time image acquisition; 210)은 현재 영상 저장 버퍼(211)와 이전 영상 저장 버퍼(212)에 카메라로(100)로부터 전송되는 영상을 각각 저장한다. 본 발명의 양호한 실시예로서, 영상 획득 처리는 독립적 쓰레드(thread) 루틴으로써 최소 초당 24 프레임 (fps)의 속도로 영상 획득을 이루어지게 할 수 있다.

한편, 영상 차이 연산 모듈(difference map; 230)은 이전 영상 저장 버퍼(212)에 저장되어 있는 이전 영상과 현재 영상 저장 버퍼(211)에 저장되어 있는 현재 영상과의 차이 영상을 산출하여 침입 객체의 탐지와 레퍼런스 영상의 업데이트를 위해 사용한다.

본 발명에 따른 양호한 실시예로서, 입력 영상 신호는 Y/Cb/Cr 방식이므로 이 중에서 그레이 스케일(gray scale) 영상으로 사용하기 위하여 Y 성분으로 이루어진 데이터를 사용할 수 있다. 한편, 이전 영상과 현재 영상은 Y 성분으로 구성되어 있으므로 0 ∼255 범위 사이의 값을 가지며, 차이 영상은 현재 영상에서 이전 영상을 뺀 값을 ±15의 임계값을 사용하여 이전 영상으로 갖도록 할 수 있다.

본 발명에 따른 양호한 실시예로서, 영상의 포맷은 엔티에스씨(NTSC) YUV422 포맷으로 320 ×240 분해능의 영상을 최대 30 fps(frame per second)의 프레임 처리 속도록 응용할 수 있다. 다시 도3을 참조하면, 본 발명에 따른 영상 차이 연산 모듈(230)은 일정 크기 이상의 변화 블록이 발견되는 경우, 침입 객체가 있는 것으로 판단하게 된다.

도4는 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램을 구성하는 영상 차이 연산 모듈의 일 실시예로서 소스 코드를 나타낸 도면이다. 도4를 참조하면, 가로 및 세로 320 ×240 해상도의 영상에 대하여 현재 영상의 Y 신호와 이전 영상의 Y 신호를 비교하여 그레이 스케일로 15 이상의 차이가 발생하는 경우 객체 침입으로 판단하는 코드가 기재되어 있다.

이 때에, 레퍼런스 영상은 침입 객체가 발생하지 않은 배경 영상을 사용할 수 있으며, 레퍼런스 영상은 영상 차이 연산 모듈의 출력이 일정 프레임 동안 없는경우(즉, 변화 없는 경우) 자동적으로 업데이트 된다.

도5는 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램이 생성하는 레퍼런스 영상을 처리하는 과정을 나타낸 도면이다. 도5를 참조하면, 본 발명에 따른 영상 차이 연산 모듈(230)은 이전 프레임과의 차이를 감지하여, 차이가 발생하는 경우 변수 UnChangeFrame을 영(zero)으로 하고, 차이 발생이 감지되지 않는 경우 현재 영상 저장 버퍼(211)의 영상을 레퍼런스 영상 저장 버퍼(213)에 저장한다.

도6은 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램을 구성하는 잡음 제거 모듈의 필터링 과정을 나타낸 도면이다. 도6을 참조하면, 영상 내의 침입 객체 분리 과정에 선행하여 현재 영상과 레퍼런스 영상의 잡음 제거 과정이 수행된다. 본 발명에 따른 양호한 실시예로서, 영상의 Cb 및 Cr 성분 비교를 위하여 잡음 처리기로서 3 ×3 중간값 필터링(median filtering)을 수행할 수 있다.

한편, 본 발명의 양호한 실시예에 따라 잡음 처리 과정을 수행함으로써 영상 내에서 정확한 객체 분리가 이루어지며, 이러한 객체 분리는 바운딩 박스(bounding box)의 형태로 표현되고 영상 내의 객체의 중심 위치와 크기가 산출된다.

다시 도3을 참조하면, 영상 내에서 침입 객체를 분리하는 객체 분리 모듈 (250)은 현재 영상과 레퍼런스 영상(reference image)의 Cb 및 Cr 성분을 픽셀 대 픽셀(pixel by pixel)로서 비교한다. 따라서, 대응 픽셀 간의 Cb 및 Cr 성분값의 차이가 일정 임계값 이상인 경우에 세그멘트 영상(segmented image)의 해당 픽셀(pixel)을 1(unity)로 세팅하고, 그렇지 않은 경우에는 제로(zero)로 설정한다. 이와 같은 세그멘트된 영상은 픽셀이 제로(zero) 또는 1(unity)의 값을 갖는이전 영상이 된다.

도7은 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램을 구성하는 객체 분리 모듈이 영상 세그멘트를 수행하는 일 실시예로서 소스 코드를 나타낸 도면이다. 도7에 도시한 방식으로 구해진 세그멘트 영상에는 침입 객체 형상 내부에 구멍이 생기게 되는데, 이를 해결하기 위하여, 5 ×5 블록 연산을 수행할 수 있다. 즉, 본 발명의 양호한 실시예로서, 세그멘트된 영상에 대해 5 ×5 마스크를 스캔하여 해당 마스크에 속한 픽셀의 1의 개수가 특정 개수(예를 들어, 15개) 이상이면, 마스크에 해당되는 세그멘트 영상 상의 전체 픽셀값을 1로 만들 수 있다. 이와 같은 블록 연산은 부수적으로 잡음 제거 효과를 거둘 수 있다.

전술한 과정을 완료하면, 침입 객체를 둘러 싸는 바운딩 박스(bounding box)를 산출하여, 침입 객체의 위치와 크기를 구할 수 있다. 본 발명의 양호한 실시예로서, 세그멘트 영상 상에서 보여지는 침입 객체들을 바운딩 박스화 하기 위하여 플러드 필(Flood Fill) 알고리즘을 사용할 수 있다.

즉, 바운딩 박스는 세그멘트 영상을 가로로 스캔하면서 침입 객체를 나타내는 객체 영역(object region)을 발견하면, 플러드 필 함수를 호출하여 해당 객체 영역을 정확히 산출한다.

이어서, 산출된 객체 영역을 바운딩 박스 처리하고, 제2의 객체 영역을 찾기 위해 상기 영역의 픽셀값을 영(zero)으로 대체할 수 있다. 이 때에, 플러드 필 알고리즘은 바운더리 필(Boundary Fill) 방식의 재귀 호출 함수를 사용할 수 있으며, 세그멘트화 과정의 계산량을 줄이기 위해서는 가로/세로로 다섯 픽셀 단위로 세그멘트 영상을 스캔할 수 있다.

도8은 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램을 구성하는 객체 분리 모듈의 일 실시예로서 바운딩 박스를 연산하는 소스 코드를 나타낸 도면이다. 본 발명에 따른 객체 분리 과정의 양호한 실시예로서, 플러드 및 알고리즘으로 객체를 분리한 경우 객체 추적을 위하여 객체의 칼라 모델링을 수행할 수 있다.

본 발명에 따른 칼라 모델링의 바람직한 실시예로서, 객체 형상 내부 픽셀들의 Cb, Cr 성분의 각각 평균값을 취하여 연산할 수 있다. 또한, 본 발명에 따른 칼라 모델링은 플러드 필(Flood Fill) 함수 안에서 이루어져서 객체 구조체에 기억될 수 있다.

도9는 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램에 있어서 플러드 필의 일 실시예로서 소스 코드를 나타낸 도면이다. 본 발명에 따라 검출된 객체를 추적하는 기능을 수행하기 위하여, 전 단계에서 추출된 객체들과 새로운 프레임에서 추출된 객체 사이의 링크를 결정하여 수행한다.

한편, 새로운 프레임의 침입 객체의 아이디 결정은 이전 프레임의 객체 이동 방향과 속도 데이터, 객체의 칼라 정보를 사용하게 되며, 방향과 속도 및 칼라 정보값은 서로 다른 프레임 사이에서 객체들 사이의 추적을 가능하게 하는 지표로 사용된다.

다시 도3을 참조하면, 본 발명에 따른 움직이는 객체 트랙킹 모듈(260)은, 객체 분리 모듈(250)이 결정한 침입 객체의 위치와 크기 데이터를 사용하여, 객체의 추적을 연산한다. 즉, 추적 단계에서 이동 방향값은 X 증분 및, Y 증분 값을각도로 변환하여 가지며, 침입 탐지 프레임으로부터 현재 프레임까지의 이동 방향을 누적 계산하여 산출하게 된다.

한편, 추적 단계에서의 속도값은 침입 탐지 프레임부터 현재 프레임까지의 운동 벡터의 크기값을 누적 계산하여 사용할 수 있다. 본 발명의 양호한 실시예로서, 침입 객체의 이동 방향 및 운동 속도를 산출하는 관계식으로 아래의 수학식을 사용할 수 있다.

여기서 D는 이동 방향, V는 이동 속도, t는 프레임 번호, w는 0 ∼ 1.0 사이의 가중치를 나타낸다. 본 발명의 양호한 실시예로서, 침입 객체의 방향 결정을 위한 수학식 1에서 w값은 0.4를 사용할 수 있으며, 속도 결정을 위한 수학식 2에서 w값은 0.6을 사용할 수 있다.

이 단계에서는 이전 프레임에서 둘 이상의 객체가 검출되면, 전 단계에서 행한 칼라 객체의 칼라 정보도 객체 간의 정합 판단 기준으로 사용될 수 있다. 또한, 현재 프레임에 속한 침입 객체들과 이전 프레임에 속한 침입 객체들과의 대응은 각 객체들 사이의 대응 순위(correspondence priority)를 계산하여 결정하고, 이 순위 값은 물체의 이동 방향과 색 정보를 이용하여 계산된다.

도10은 본 발명에 따른 출입 인원 계수 응용 프로그램에 있어서, 각 객체들 사이의 대응 순위를 연산하는 과정을 나타낸 도면이다. 다시 도3을 참조하면, 본 발명에 따른 객체 출입 판단 모듈(in/out decision; 270)은 침입 객체를 추적하면서, 객체의 중심 위치 값을 가지고 객체의 출입을 판단하는 루틴이다. 본 발명에 따른 객체 출입 판단 모듈(270)은 영상 내에 출입 판단 라인을 세팅하여 객체 중심 위치 값과 비교하여 출입을 결정한다.

도11은 본 발명에 따른 출입 인원 계수기 응용 프로그램에 있어서 객체 출입 판단 모듈이 연산하는 객체 출입 판단 방법을 나타낸 도면이다. 도11을 참조하면, 본 발명에 따른 출입 인원 계수기가 촬영하는 영상에 대하여 객체가 출입구를 들어오는 것인지 통로를 빠져 나가는 것인지를 판단하기 위한 출입 판단 라인(in/out decision line; 320, 321)이 도시되어 있다.

본 발명의 양호한 실시예로서, 상위 출입 판단 라인(upper decision line; 320)의 좌표를 40, 하위 출입 판단 라인(lower decision line; 321)의 좌표를 200으로 할 수 있다. 물론, 이 때에 상위 및 하위 출입 판단 라인(320, 321)의 위치는 카메라가 설치되는 환경에 따라 재설정될 수 있다. 또한, 해당 객체의 초기 출현 위치 값으로 해당 객체의 입출(in/out)을 결정하게 된다.

본 발명에 따른 출입구 인원 계수 장치는 비단 출인구를 통과하는 인원뿐만 아니라, 자동차 등과 같은 물체의 출입도 영상으로 포착하여 계수할 수 있다. 따라서, 후술할 발명의 청구 범위에 기재된 출입 인원 계수 장치는 출입 인원뿐 아니라 출입 물체(예를 들어, 자동차)에 대한 계수에 적용 가능하다.

전술한 내용은 후술할 발명의 특허 청구 범위를 보다 잘 이해할 수 있도록 본 발명의 특징과 기술적 장점을 다소 폭넓게 개설하였다. 본 발명의 특허 청구 범위를 구성하는 부가적인 특징과 장점들이 이하에서 상술될 것이다. 개시된 본 발명의 개념과 특정 실시예는 본 발명과 유사 목적을 수행하기 위한 다른 구조의 설계나 수정의 기본으로서 즉시 사용될 수 있음이 당해 기술 분야의 숙련된 사람들에 의해 인식되어야 한다.

또한, 본 발명에서 개시된 발명 개념과 실시예가 본 발명의 동일 목적을 수행하기 위하여 다른 구조로 수정하거나 설계하기 위한 기초로서 당해 기술 분야의 숙련된 사람들에 의해 사용되어질 수 있을 것이다. 또한, 당해 기술 분야의 숙련된 사람에 의한 그와 같은 수정 또는 변경된 등가 구조는 특허 청구 범위에서 기술한 발명의 사상이나 범위를 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변화, 치환 및 변경이 가능하다.

이상과 같이, 본 발명은 배경 영상과 현재 획득된 영상 정보를 서로 비교하여 출입구 내에 출입자가 존재하는지를 검출하는 과정을 수행하고, 이 때에 영상 정보를 YUV 형식으로 받아들여 차이 영상을 산출함으로써 검출된 객체에 대한 추적을 수행하는 출입 인원 계수 기술을 개시한다.

또한, 본 발명은 검출된 객체에 대해 독립적으로 아이디를 부여함으로써, 출입자 추적 과정 중에 나타나는 또 다른 출입자의 추적도 가능하게 된다. 본 발명은 출입자마다 영상 내에서 보여지는 칼라 특성과 형태를 모델링 함으로써, 다른출입자와 부분적 교차가 발생하더라도 각각의 출입자에 대해 계수 기능의 오차없이 동작을 수행할 수 있다.

그 결과, 본 발명은 출입 인원 계수에 있어서 출입구 천장에 설치된 카메라 영상 정보 만을 획득하여 컴퓨터로 처리하게 되므로, 추가의 설비가 필요없고 출입자가 출입을 위한 별도의 카드 또는 티켓이 불필요하다. 또한, 다수의 출입자가 동시에 출입하는 일반적 출입 상황에 대해서는 효과적 계수를 가능하게 한다.

Claims (7)

1. 출입구를 통과하여 출입하는 인원을 계수하는 장치에 있어서,

   상기 출입구를 위에서 아래로 촬영함으로써 상기 출입구 영상을 획득하여 영상 데이터로 전송하는 카메라; 및

   상기 카메라가 전송하는 영상 데이터를 수신하여 메모리에 저장되어 있는 레퍼런스 영상과 비교함으로써 출입 객체의 출현을 감지하고 상기 출입 객체의 이동을 추적함으로써 출입 인원을 계수하는 출입 인원 계수 응용 프로그램을 설치한 컴퓨터

   를 포함하는 출입 인원 계수 장치.
2. 출입구를 통과하여 출입하는 인원을 계수하는 장치에 있어서, 상기 계수 장치는

   상기 출입구를 위에서 아래로 촬영함으로써 상기 출입구 영상을 획득하여 영상 데이터로 전송하는 카메라를 포함하되, 상기 카메라는 촬영되는 영상 데이터를 메모리에 저장되어 있는 레퍼런스 영상과 비교함으로써 출입 객체의 출현을 감지하고 상기 출입 객체의 이동을 추적함으로써 출입 인원을 계수하는 출입 인원 계수 응용 프로그램을 저장하는 기억 수단과 상기 응용 프로그램을 실행하는 중앙 연산 장치를 포함하는 출입 인원 계수 장치.
3. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 출입 인원 계수 장치는 출입 인원 계수 결과를 출력하는 디지털 계수 출력기를 더 포함하는 출입 인원 계수 장치.
4. 제1항 또는 제2항에 있어서, 상기 컴퓨터에 설치된 출입 인원 계수 응용 프로그램은

   실시간으로 영상을 획득하여 영상 처리를 수행하는 실시간 영상 획득 모듈;

   획득된 영상을 현재 영상 저장 버퍼와 레퍼런스 영상을 이전 영상 저장 버퍼에 각각 저장하고 업데이트하는 레퍼런스 영상 획득 및 업데이트 모듈;

   현재 입력되는 영상과 이전 영상의 Y 성분 값을 비교하여 그 차이 영상 데이터 값이 선정된 임계값 이상인지 여부를 판단하여 출입 객체의 존재 여부를 판단하는 영상 차이 연산 모듈;

   현재 입력되는 영상과 레퍼런스 영상의 Cb 및 Cr 성분을 픽셀 단위로 서로 비교하여, 대응 픽셀 사이에 Cb 및 Cr 값의 차이가 선정된 임계값 이상인 경우 해당 픽셀을 1로 세팅하고 그렇지 않은 경우 영으로 세팅함으로써 세그멘트 영상을 산출하여 바운딩 박스의 형태로 출입 객체를 분리하는 객체 분리 모듈;

   이전 프레임에 대하여 상기 객체 분리 모듈이 추출한 객체들과 새로운 프레임에서 추출된 객체들 사이에 링크를 결정하고, 이전 프레임 객체들의 이동 방향과 속도 데이터 및 객체의 칼라 정보값을 이용하여 출입 객체의 아이디를 결정함으로써, 서로 다른 프레임에서 상기 출입 객체들의 이동을 추적하는 움직이는 객체 트랙킹 모듈; 및

   영상 내에 상위 출입 판단 라인과 하위 출입 판단 라인을 설정하여 상기 상위 및 하위 출입 판단 라인의 좌표와 이동하는 출입 객체의 중심 위치값 좌표를 비교하여 상기 출입 객체의 출입(in/out)을 판단하는 객체 출입 판단 모듈

   을 포함하는 출입 인원 계수 장치.
5. 제4항에 있어서, 상기 객체 분리 모듈은 중간값 여과기 모듈을 더 포함하는 것을 특징으로 하는 출입 인원 계수 장치.
6. 제4항에 있어서, 상기 객체 분리 모듈은 상기 세그멘트 영상에 대해 m ×m 블럭 연산을 통해 해당 마스크에 속한 픽셀 중 1로 세팅된 픽셀의 수가 선정된 개수 이상인 경우 전체 픽셀을 1로 만드는 과정을 수행하고, 플러드 필 알고리즘을 이용하여 바운딩 박스를 산출함으로써 출입 객체의 위치와 크기를 구하는 루틴을 더 포함하는 출입 인원 계수 장치.
7. 출입구를 통과하여 출입하는 인원을 계수하기 위하여, 상기 출입구를 카메라를 통해 위에서 아래로 촬영하여 획득된 출입구 영상에 대하여 이전 프레임 영상과 현재 프레임 영상을 서로 비교하여 추출된 출입 객체의 출입 인원을 계수하는 방법에 있어서,

   (a) 이전 영상과 현재 영상에 대하여 각각의 픽셀에 대한 Y 성분을 비교하여 차이값을 산출하고, 그 차이값이 선정된 임계값 이상인 경우 출입 객체가 존재하는것으로 판단하는 단계;

   (b) 선정된 개수의 일련의 프레임에 대하여 상기 단계 (a)의 연산 결과 출입 객체가 존재하지 않는 경우 상기 프레임 영상을 레퍼런스 프레임으로 업데이트 저장하는 단계;

   (c) 이전 영상과 현재 영상에 대하여 각각 픽셀에 대한 Cb 및 Cr 성분을 비교하여, 그 성분값이 선정된 임계값 이상인 경우 해당 픽셀을 1로 설정하고, 그렇지 않은 경우 영으로 설정함으로써 세그멘트 영상을 형성하는 단계;

   (d) 상기 세그멘트 영상에 대하여 블럭 연산을 통해 출입 객체를 둘러싸는 바운딩 박스를 산출하고 출입 객체의 위치와 크기를 연산하는 단계; 및

   (e) 이전 프레임의 객체들의 이동 방향, 속도 데이터 및 객체의 칼라 정보를 이용하여 현재 프레임의 객체들과 링크시킨 후, 객체의 이동을 추적하여, 상기 움직이는 객체의 중심 위치 좌표가 설정된 상하 출입 판단 라인을 초과하는지 여부를 판단하여 출입(in/out) 인원을 계수하는 단계

   를 포함하는 출입 인원 계수 방법.