KR20120053949A - 객체 카운터 및 객체들을 카운트하는 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 객체 카운터 및 객체를 카운트하는 방법에 관한 것이다. 상기 방법은 소정의 카운팅 뷰의 움직이는 이미지들에 해당하는 이미지들을 캡처하는 것, 상기 소정의 카운팅 뷰의 상기 움직이는 이미지들에서 움직임 영역을 검출하는 것, 상기 움직임 영역의 이동 속력을 가리키는 움직임 영역 속력 값을 계산하는 것, 소정의 카운팅 경계, 움직임 영역 속력 값, 및 기여 시간

를 기반으로 반복적으로 기여 구역을 정의하는 것, 상기 정의된 기여 구역에 포함된 상기 움직임 영역의 면적 크기를 나타내는 부 면적 값을 반복적으로 검색하고 기록하는 것, 복수의 기록된 부 면적 값들을 덧셈함으로써 총 면적 값을 발생시키는 것, 그리고 상기 총 면적 값을 기준 객체 면적 값으로 나눗셈하여 상기 카운팅 경계를 지나간 객체들의 개수를 추정하는 것을 포함하며, 상기 기여 시간은 부 면적 값을 검색하는 2개의 연속된 동작들 사이의 시간에 해당한다.

Description

객체 카운터 및 객체들을 카운트하는 방법{OBJECT COUNTER AND METHOD FOR COUNTING OBJECTS}

본 발명은 객체 카운터 및 소정의 경계를 지나가는 객체들을 카운트하는 방법에 관한 것이다. 더욱 상세하게는, 카메라를 사용하여 캡처된 이미지들을 분석함으로써 이러한 객체들을 카운트하는 것에 관한 것이다.

경계를 지나가는 객체들의 개수를 결정하기 위해 센서와 분석기의 공조를 기반으로 하는 객체 카운터(object counter)가 서로 다른 응용들에서 널리 사용된다.

객체 카운터는 예를 들어 백화점, 기차역이나 관심의 대상이 되는 임의의 다른 영역에 들어가거나 나오는 사람들, 한 영역을 나가거나 들어가는 가축들, 컨베이어 벨트 상에서 지나가는 제품들, 또는 컨베이어 슬라이드 상에서 지나가는 제품들 등과 같은 객체들을 카운트(count)하는 데 사용되는 장치이다. 예를 들면, 객체 카운터는 보안 목적으로 사용될 수 있지만 한 영역에 들어가거나 나오는 객체들의 통계를 발생시키기 위한 목적으로도 또한 사용될 수 있다.

객체 카운터는 일반적인 용어로 감지부(sensing part)와 분석부(analyzing part)를 포함한다. 감지부는 객체들과 관련된 어떤 특징을 검출하는 센서를 기반으로 하며, 센서는 예를 들어 객체들의 가시적인 특징들을 검출하기 위해 광 스펙트럼(light spectrum)의 가시부를 검출하는 이미지 센서나, 예를 들어 객체들의 열적 프로파일(thermal profile)을 기록하기 위해 광 스펙트럼의 적외선 부분을 검출하는 마이크로볼로미터(microbolometer) 센서와 같은 초점면 어레이(Focal Plane Array)나, 또는 이미지 뷰(image view)에서 객체들에 대한 거리의 이미지를 생성하는 비행시간(time-of-flight) 센서 시스템과 같다.

감지부가 객체들의 특징들을 어레이로 기록하는 센서라면, 예컨대 이미지 분석 도구들을 이용하여 해석되고 분석될 수 있는 데이터를 기록하는 것이라면, 분석부는 일반적으로 이미지 분석을 위해 채택된다. 대부분의 객체 카운터에 있어서, 이미지 분석은 객체 검출 알고리듬(object detection algorithm)을 기반으로 하며, 예를 들면 이 알고리듬에서 개개의 객체들은 센서에 의해 커버되는 영역 전반에 걸쳐 검출되고, 식별되고, 추적되며, 그런 다음 그것들이 소정의 경계를 지나갈 때 카운트된다. 여러 유형의 객체 검출 알고리듬들이 당해 기술 분야의 통상의 기술자들에게 알려져 있다.

현재의 객체 검출 알고리듬이 가지고 있는 한 가지 문제는 서로 가까이 있고, 유사한 특징들을 가지고, 및/또는 대략 동일한 속도를 가지는 객체들은 별도의 객체들로서 검출하기가 매우 어렵다는 것이다. 예를 들면, 이런 문제들이 분명한 상황들은 객체들이 가지각색의 크기들로 무리를 이루어 함께 가까이 또는 서로의 위에 배치되어 컨베이어 벨트 상으로 닥치는 대로 내보내지는 경우에 객체들을 카운트할 때, 사람들이 종종 무리를 이루어 들어가는 경우, 즉 둘 이상이 그룹을 이루어 함께 가까이 걸어서 들어가는 경우에 가게나 식료품점들에 들어가거나 나가는 사람들을 카운트할 때, 그리고 다른 유사한 상황들이다. 한 무리의 객체들은 함께 가까이 그룹화된 한 그룹의 객체들로서 이해되어야 한다. 문제는 그 무리의 객체들이 하나의 단일한 객체로서 검출될 수 있기 때문에 생긴다. 많은 객체 카운터들은 단순히 검출된 객체들을 카운트하는 것에 의존하며, 이는 만일 객체들이 무리를 지어 도달하거나 각각의 무리가 하나의 객체로서 카운트된다면 객체들의 개수를 과소 추정하는 결과가 될 것이다.

일부 선행 기술의 해결책에서는, 검출된 객체에 포함되는 객체들의 개수의 더욱 정확한 카운트를 추정하기 위하여 검출된 객체의 형상이 분석된다. 하지만, 이러한 검출된 객체들의 형상 분석은 많은 처리량을 필요로 하며, 따라서 이 방법은 많은 여분의 처리 능력을 가지는 장치들에 제한되어 사용된다. 이러한 처리 능력은 임베디드 시스템들(embedded systems) 또는 작은 폼 팩터(form factor)를 가지는 장치들에서는 이용가능하지 않을 수 있다.

국제 공개 제WO 2009/016614호에서 카운트하고 측정하는 절차가 설명되어 있다. 이 절차는 카운트될 어떠한 객체들도 포함하지 않고 배경 이미지를 캡처하는 것을 포함한다. 그런 다음 객체들이 카메라 앞에 위치될 때 이미지를 얻는다. 배경 이미지와 서로 다른 영역들은 객체들로서 해석되고, 객체들의 개수는 해석된 객체들의 면적에 배수를 곱하거나 또는 그 면적을 객체들의 개수를 가리키는 값으로 연관시키는 값들을 포함하는 룩업 테이블(lookup table)을 사용함으로써 계산될 수 있다. 이 방법은 정지된 객체들을 카운트할 때 간단하고 효율적이다. 하지만, 경계를 지나가는 움직이는 객체들이 카운트될 때에는 이 방법은 신뢰할 수 없다.

본 발명의 한 목적은 개선된 객체 카운터를 제공하는 것이다.

그 목적은 특허청구범위 제1항에 따른 방법 및 특허청구범위 제10항에 따른 객체 카운터를 이용하여 달성된다. 본 발명의 추가 실시예들은 특허청구범위의 종속항들에서 제공된다.

특히, 본 발명의 제1 양상에 따르면, 그 목적은 객체를 카운트하는 방법을 이용하여 달성된다. 상기 방법은 소정의 카운팅 뷰(counting view)의 움직이는 이미지들에 해당하는 이미지들을 캡처하는 것, 상기 소정의 카운팅 뷰의 상기 움직이는 이미지들에서 움직임 영역(motion region)을 검출하는 것, 상기 움직임 영역의 이동 속력을 가리키는 움직임 영역 속력 값을 계산하는 것, 소정의 카운팅 경계(counting boundary), 상기 움직임 영역 속력 값, 및 기여 시간

를 기반으로 반복적으로 기여 구역(contribution zone)을 정의하는 것, 상기 정의된 기여 구역에 포함된 상기 움직임 영역의 면적 크기를 나타내는 부 면적(sub area) 값을 반복적으로 검색하고 기록하는 것, 복수의 기록된 부 면적 값들을 덧셈함으로써 총 면적 값을 발생시키는 것, 그리고 상기 총 면적 값을 기준 객체 면적 값으로 나눗셈하여 상기 카운팅 경계를 지나간 객체들의 개수를 추정하는 것을 포함하며, 상기 기여 시간은 부 면적 값을 검색하는 2개의 연속된 동작들 사이의 시간에 해당한다.

이 방법은 예컨대 처리 용량, 저장 용량 등 제한된 용량을 가지는 처리 환경에서 움직이는 객체들을 카운트하는 것을 용이하게 한다는 점에서 장점이 있다. 이 장점의 한 가지 이유는 상기 방법이 면적 유동, 즉 움직임 영역 내의 부 면적들에 대해 연산을 수행하며, 따라서 객체 추적과 같은 집중적인 연산들을 처리할 필요가 없다는 사실로부터 기인한다.

한 실시예에서, 상기 방법은 움직이는 이미지들을 캡처할 수 있는 카메라에서 수행된다. 그럼으로써, 사람 카운터 기능을 위해 이미지들이 네트워크 상으로 보내질 필요가 없기 때문에 시스템의 대역폭 요구조건이 감소될 수 있다.

다른 실시예에서, 움직이는 이미지들에서 객체가 검출되는 한 기여 구역이 반복적으로 정의된다.

또 다른 실시예에 따르면, 카운팅 경계를 지나간 객체들의 카운트(count)를 추정하는 동작은 움직임 영역들이 그들 각각의 기여 구역에 존재하지 않을 때 수행된다. 객체들이 그들의 해당 기여 구역에 존재하지 않을 때 추정을 수행함으로써, 그들의 해당 기여 구역들에 존재하는 객체들에 관한 처리는 필수적이지 않다. 따라서, 시스템은 양 연산들이 동시에 수행되는 경우보다 더 적은 처리 용량을 사용하여 동작할 수 있다.

또 다른 실시예에 따르면, 상기 방법은 추정된 카운트를 총 카운트를 나타내는 변수에 덧셈하는 단계를 더 포함한다.

한 실시예에서, 움직임 영역을 검출하는 것은 또한 카운팅 뷰에 동시에 존재하는 복수의 움직임 영역들을 검출하는 것을 포함한다. 복수의 움직임 영역들을 검출함으로써, 서로 다른 움직임 영역들의 부 면적들을 기록할 때 각각의 움직임 영역의 개개의 특성들, 예컨대 속도가 고려될 수 있기 때문에 부 면적들의 정확도는 증가될 수 있다. 게다가, 속력 값을 계산하는 것은 상기 검출된 움직임 영역들에 대한 개개의 속력 값들을 각각 계산하는 것을 포함할 수 있으며, 따라서 움직임 영역들 각각에 대한 독립적인 기여 구역들을 정할 수 있게 한다. 그럼으로써, 부 면적들에 대한 정확도가 훨씬 더 증가될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 기여 구역을 정의하는 동작은 상기 정의된 기여 구역에 포함된 움직임 영역의 면적 크기를 나타내는 부 면적 값을 검색하고 기록하는 2개의 연속된 동작들 사이에 수행된다.

또 다른 실시예에서, 기여 구역을 정의하는 단계는 부 면적 값을 검색하고 기록하는 각각의 동작 전에 반복된다.

본 발명의 또 다른 양상에 따르면, 특정된 카운팅 경계를 지나가는 객체들을 카운트하기 위한 객체 카운터는 소정의 카운팅 뷰의 이미지들을 캡처하도록 배치되는 이미지 센서와, 상기 캡처된 이미지들에서 움직임 영역들을 검출하고 상기 움직임 영역의 이동 속력을 가리키는 속력 값을 계산하도록 배치되는 움직임 영역 검출기와, 소정의 카운팅 경계, 움직임 영역의 이동 속력, 및 기여 시간

를 기반으로 반복적으로 기여 구역을 정의하도록 배치되는 기여 구역 계산기와, 상기 정의된 기여 구역에 포함된 움직임 영역의 면적 크기를 나타내는 부 면적 값을 검색하고 기록하도록 배치되는 면적 계산기와, 복수의 기록된 부 면적 값들을 덧셈함으로써 총 면적 값을 누적시키도록 배치되는 면적 누적기와, 그리고 상기 총 면적 값을 기준 객체 면적 값으로 나눗셈하여 상기 카운팅 경계를 지나간 객체들의 개수를 계산하도록 배치되는 객체 카운트 유닛을 포함한다.

이 객체 카운터는 예컨대 처리 용량, 저장 용량 등 제한된 용량을 가지는 처리 환경에서 움직이는 객체들을 카운트하는 것을 용이하게 한다는 점에서 장점이 있다. 이 장점의 한 가지 이유는 상기 객체 카운터가 면적 유동, 즉 움직임 영역 내의 부 면적들에 대해 연산을 수행하도록 하는 기여 구역 계산기 및 면적 계산기를 포함하며, 따라서 동일성이 중요한 객체 추적기와 같은 집중적인 처리 수단에 대한 필요가 없다는 사실로부터 기인한다.

한 실시예에서, 객체 카운터는 카메라에 배치된다. 그럼으로써, 사람 카운터 기능들을 위해 이미지들이 네트워크 상으로 보내질 필요가 없기 때문에 시스템의 대역폭 요구조건이 감소될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 움직임 영역 검출기는 또한 카운팅 뷰에 동시에 존재하는 복수의 움직임 영역들을 검출하도록 배치된다.

본 발명의 추가의 응용 범위는 아래에서 주어진 상세한 설명으로부터 명백할 것이다. 하지만, 이 상세한 설명으로부터 본 발명의 사상과 범위 내에서 다양한 변화 및 수정들이 당해 기술 분야의 통상의 기술자들에게는 명백할 것이기 때문에, 상세한 설명 및 특정 예들은 본 발명의 바람직한 실시예들을 가리키는 것이고 오로지 예시적인 것으로서만 주어지는 것이라는 점을 이해하여야 한다.

본 발명의 다른 특징들과 장점들은 첨부된 도면들을 참조하여 현재의 바람직한 실시예에 대한 다음의 상세한 설명으로부터 명백하게 될 것이다.
도 1은 본 발명이 사용될 수 있는 하나의 가능한 실시예의 개략도이다.
도 2는 본 발명이 사용될 수 있는 또 다른 가능한 실시예의 개략도이다.
도 3은 본 발명의 한 설정의 개략도이다.
도 4는 본 발명의 다른 설정의 개략도이다.
도 5는 본 발명의 또 다른 설정의 개략도이다.
도 6은 본 발명의 한 실시예에 따른 카메라 시스템의 기능 블록들을 도시한 블록도이다.
도 7은 본 발명의 한 실시예에 따른 방법의 일반적인 순서도이다.
도 8은 본 발명의 한 실시예를 도시한 순서도이다.
도 9는 본 발명의 다른 실시예를 도시한 순서도이다.
도 10은 본 발명을 이용하여 분석되는 이미지 뷰의 개략적인 이미지이다.
도 11은 도 10의 이미지 뷰로부터 검색되는 값들과 데이터를 도시한 것이다.
도 12 내지 도 14는 기여 구역을 정의하는 기능의 대체가능한 실시예들의 효과를 도식적으로 도시한 것이다.
도 15a 내지 도 15f는 본 발명의 실시예에 따라 처리되고 있는 연속적인 이미지들에 해당하는 일련의 이미지 뷰들이다.
도 16은 개개의 기여 면적들과 총 면적을 나타내는 그래프를 도시한 것이다.

본 발명이 상세히 설명되기에 앞서, 설명되는 장치 및 방법은 바뀔 수 있기 때문에 본 발명은 설명되는 장치의 특정한 구성 부분들이나 설명되는 방법들의 특정한 단계들로만 제한되지 않는다는 것을 이해하여야 한다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 용어들은 오직 특정한 실시예들을 설명하기 위한 목적일 뿐이며, 제한적인 것으로 의도된 것이 아니라는 것을 이해하여야 한다. 유의해야할 점은 명세서와 첨부된 특허청구범위에서 사용되는 바와 같이, 관사들 "a", "an", "the", 및 "said"는 문맥상 분명하게 달리 지시하지 않는다면 하나 이상의 요소들이 존재한다는 것을 의미하고자 의도된 것이다. 따라서, 예를 들어, "센서(a sensor)" 또는 "센서(the sensor)"라고 지칭하는 것은 복수의 센서들을 포함할 수 있으며, 다른 것들도 이와 같다. 뿐만 아니라, "포함하는(comprising)"이라는 단어는 다른 요소들이나 단계들을 제외하지 않는 것이다. 게다가, 도면들에 있어서 유사한 참조 부호들은 여러 도면들 전반에 걸쳐 유사하거나 대응되는 부분들을 지정한다.

본 발명은 객체들을 카운트하는 작업에 관한 것이다. 많은 경우들에 있어서 객체들을 카운트하는 방법들은 매우 다양한 서로 다른 객체들을 카운트하기에 아주 적합하며, 다시 말해 일반적인 방법은 좀처럼 특정한 객체 유형에 맞춰 만들어지지 않는다. 이는 또한 본 발명에도 적용된다. 본 발명에 따른 방법은 카운팅 경계(counting boundary)를 교차하는 실질적으로 임의의 유형의 움직이는 객체들을 카운트하는 데 유리하게 사용될 수 있다. 카운팅 경계는 본질적으로 경계를 정하는 임의의 형상일 수 있으며, 예컨대 선, 서로 다른 방향들을 가지고 하나의 연속된 경계 안으로 연결되는 복수의 선들, 호(arc), 원 등일 수 있다.

본 발명의 한 실시예를 위한 설정이 도 1에 도시되어 있다. 이 특정한 설정에서 카운트될 사람들(18, 20)이 지나가고 있는 통로의 이미지들을 캡처하기 위한 카운팅 이미지 뷰(counting image view)(12)를 가지도록 카메라(10)가 배치된다. 예를 들면, 이러한 설정은 출구(14) 및/또는 입구(14)에 배치될 수 있다. 그런 다음 카메라(10)를 포함하는 시스템이 카운팅 경계(16)를 지나가는 사람들의 수를 카운트하도록 배치되며, 이 경계(16)는 오직 카운트 시스템에서만 정의되는 경계일 수 있고, 다시 말해 반드시 출구/입구에서의 가시적인 선일 필요는 없다. 통로, 출구 또는 입구는 가게, 슈퍼마켓, 백화점, 공원, 기차역, 도서관, 놀이 공원 등에 있는 것일 수 있다. 카메라(10)는 카운트될 사람들 위에 배치될 수 있으며, 예컨대 카운트 구역에 있는 사람(18)을 놓칠 위험, 즉 카운팅 이미지 뷰(12)에서 다른 사람(20)에 의해 보이지 않거나 가려지는 것을 최소화하기 위해 천장에 또는 벽 상에 높이 장착될 수 있다. 도 1의 설정은 또한 주차장에 들어오고 및/또는 나가는 차들을 카운트하기 위한 시스템에서도 사용될 수 있다.

본 발명의 한 실시예의 또 다른 설정이 도 2에 도시되어 있다. 이 설정에서, 카운팅 이미지 뷰(12)가 객체들(24)을 실어나르는 컨베이어 벨트(22)의 일부분을 커버하도록 카메라(10)가 배치된다. 카운트 시스템은 카운팅 경계(16)를 지나가는 객체들의 개수를 카운트하도록 배치된다. 이런 방식으로 카운트되는 객체들은 사람 및 동물들을 포함하여 임의의 객체들일 수 있다. 이런 유형의 응용은 생산 라인의 제품, 수화물 운송 시스템의 수화물, 에스컬레이터의 사람들 등을 카운트하도록 배치될 수 있다.

이제 도 3 내지 도 5를 보면, 카운팅 이미지 뷰(12)의 이미지들을 기록하는 카메라(10)와 카메라(10)에 의해 캡처된 이미지들을 분석하고 얼마나 많은 객체들이 카운팅 경계(16)를 지나갔는지를 판별하도록 배치되는 객체 카운터(26)를 기반으로 한 카운트 시스템의 한 실시예가 도시되어 있다. 위에서 언급된 바와 같이, 카운팅 경계(16)는 객체 카운터(26) 안에서의 가상의 경계로서 정의될 수 있다.

도 3을 보면, 객체 카운터(26)는 카메라의 외부에 있는 장치일 수 있고 수신된 이미지들을 기반으로 객체들을 카운트하는 작업에 전용되는 장치일 수 있다. 하지만, 이 기능들은 역시 서버(28), 개인용 컴퓨터(30), 워크스테이션(workstation) (32) 등에서 구현될 수 있다. 객체 카운터(26)를 위한 이미지들은 컴퓨터 네트워크(34)를 통해 카메라(10)로부터 전송될 수 있다. 마찬가지로, 그 결과는 컴퓨터 네트워크(34)를 통해 제공될 수 있다.

도 4를 보면, 다른 실시예에 따라 객체 카운터(26)가 다시 카메라(10)의 외부에 있다. 객체 카운터(26)는 전용 장치일 수 있지만, 또한 도 3과 관련하여 도시된 바와 같이 다른 장치들에서 구현될 수도 있다. 이 실시예에서, 객체 카운터(26)는 카메라(10)로부터 직접 이미지들을 수신하고 컴퓨터 네트워크를 통해 그 결과를 제공하도록 배치될 수 있다.

도 5를 보면, 또 다른 실시예에 따라, 객체 카운터(26)가 카메라(10)에 내장될 수 있다. 이 실시예에서, 카운트 결과는 위에서 개시된 바와 같이 컴퓨터 네트워크(34)를 통해 제공될 수 있다. 하지만, 이 실시예들 모두는 임의의 유형의 통신을 통해 카운트 결과를 제공하도록 배치될 수 있다. 객체 카운터(26)를 카메라(10)에 내장하는 경우의 일부 장점들은 카운트 시스템이 공간을 더 적게 필요로 한다는 점, 카운트의 근거가 되는 이미지들이 네트워크 연결에 의존하는 대신에 내부적으로 전송되기 때문에 카운트 시스템이 더욱 신뢰할 수 있다는 점, 단지 하나의 장치만이 설치될 필요가 있고 통신 경로는 전혀 설정될 필요가 없기 때문에 카운트 시스템의 설치가 용이하다는 점, 예를 들어 각각의 픽셀이 각각 적어도 3개의 값들에 의해 표현되는 컬러 이미지(colour image)와 비교하여 하나의 단일한 값을 나타내는 데이터는 매우 작은 것이기 때문에 시스템이 훨씬 적은 대역폭을 필요로 한다는 점 등이다.

도 6에서 객체 카운터(26)가 내장된 카메라(10)가 일반화된 블록도로 예시되어 있다. 이 실시예는 렌즈(lens)(600), 이미지 센서(image sensor)(602), 및 이미지 처리 유닛(image processing unit)(604)을 포함하며, 이 모두는 이미지 캡처를 위해 배치된다. 게다가, 카메라는 처리 유닛(606), 휘발성 메모리(volatile memory)(608), 비휘발성 메모리(non volatile memory)(610), 및 네트워크 인터페이스(612)를 포함하며, 이들 모두는 카메라(10)의 일반적인 동작 및 이미지 캡처 기능들과 관련하여 사용하도록 배치된다. 이들 부분은 당해 기술 분야의 통상의 기술자들에게 잘 알려져 있고 그 기능들은 이러한 부분들의 정상적인 기능들과 서로 다를 필요가 없다. 나아가, 카메라(10)는 이미지 분석기(image analyzer)(614), 기준 면적 조절 수단(reference area adjusting means)(616), 객체 카운트 유닛(618)을 포함한다. 이미지 분석기(614), 기준 조절 수단(616), 및 객체 카운트 유닛(618) 각각은 예를 들어 논리 회로로 구성되는 하드웨어를 이용하여 구현될 수 있거나, 또는 이들은 메모리(608, 610)에 저장되고 처리 유닛(606)에 의해 실행될 프로그램 코드(program code)에 의해 구현될 수 있다.

이미지 센서(602)는 객체들과 관련된 어떤 특징을 검출하는 임의의 센서일 수 있으며, 센서는 예를 들어 객체들의 가시적인 특징들을 검출하기 위해 광 스펙트럼(light spectrum)의 가시부를 검출하는 이미지 센서나, 예를 들어 객체들의 열적 프로파일(thermal profile)을 기록하기 위해 광 스펙트럼의 적외선 부분을 검출하는 마이크로볼로미터(microbolometer) 센서와 같은 초점면 어레이(Focal Plane Array)나, 또는 이미지 뷰(image view)에서 객체들에 대한 거리의 이미지를 생성하는 비행시간(time-of-flight) 센서 시스템과 같다. 이미지 센서(602)로부터의 출력은 2차원 이미지로서 표현될 수 있고 이미지 분석 도구들을 이용하여 해석되고 분석될 수 있는 데이터이다.

이미지 분석기는 이미지 센서(602)에 의해 캡처되는 이미지 데이터를 분석하도록 배치되고 움직임 영역 검출기(motion region detector)(620)를 포함할 수 있다. 움직임 영역들의 검출기(620)는 이미지 센서(602)에 의해 캡처되는 이미지들에서 움직임 영역들을 검출하고, 아래에서 설명되는 바와 같이 움직임 영역들의 검출과 관련된 기능들, 예컨대 움직임 영역들을 검출하여 세그먼테이션하고(segment) 검출된 움직임 영역의 속도를 추정하는 것 등을 수행하도록 배치된다. 본 응용에서 움직임 영역은 이미지에서 이미지 요소들, 예컨대 픽셀들(pixels)의 영역으로서 이해될 것이며, 전체 영역이 실질적으로 동일한 방향으로 움직이고 있을 때 움직임 영역은 단지 일시적으로 이러한 움직임을 멈추고 있다.

기준 면적 조절 수단(616)은 카운트되는 객체에 대한 정상적인 크기를 가리키는 놈(norm) 값

를 조절하도록 배치된다. 이 값의 조절을 수행하는 방법은 아래에서 더 설명된다. 하지만, 카메라(10)는 이 면적 조절 수단(616)을 반드시 포함하는 것은 아니며, 오히려 정상적인 면적 값

를 가리키는 미리 설정된 고정 값을 포함할 수 있다.

값은 휘발성 메모리(608)나 비휘발성 메모리(610)에 저장될 수 있다.

객체 카운트 유닛(object counting unit)(618)은 카운팅 이미지 뷰(12)의 카운팅 경계(16)를 교차한 객체들의 개수를 나타내는 값을 발생시키도록 배치된다. 그것은 카운팅 경계를 지나간 움직임 영역들의 면적을 누적하고 그 누적된 면적을 상기 정상적인 면적 값

로 나눗셈하여 값을 발생시키도록 배치될 수 있다. 한 실시예에 따르면 움직임 영역들의 면적의 누적은 카운팅 경계를 교차하는 면적 유동(area flow)을 연구함으로써 이루어질 수 있다. 이 면적 누적 기능을 가능하게 하기 위해 객체 카운트 유닛(618)은 각각의 개별 이미지에 대하여 아마도 카운트될 객체를 나타내는 움직임 영역을 포함하는 기역 구역을 결정하도록 배치되는 기여 구역 계산기(contribution zone calculator)(622), 기여 구역에 존재하는 면적을 나타내는 순간 면적 유동(momentary area flow)을 계산하도록 배치되는 면적 계산기(area calculator)(624), 그리고 순간 면적 유동의 적분 면적(integral area)을 계산하거나 각각의 샘플 주기(sample period)에 대한 개별 면적 값들을 덧셈하여 카운트하는 데 사용될 총 면적 값을 누적하도록 배치되는 면적 누적기(area accumulator)(626)를 더 포함한다. 객체 카운터의 기능들에 관한 보다 세부적인 사항들은 아래에서 설명될 것이다.

다른 실시예에 따르면 객체 카운트 유닛(618)은 컴퓨터 네트워크(34)를 통해 카메라(10)에 연결되는 별도의 장치에 배치된다. 또 다른 실시예에 따르면 이미지 분석기(614), 기준 조절 수단(616), 및 객체 카운트 유닛(618) 모두는 처리할 이미지 정보를 네트워크(34)를 통해 수신하는 별도의 장치에 배치된다.

따라서, 객체들을 카운트하는 방법은 논리 회로를 이용하여 또는 처리 유닛(606)에서 실행되는 프로그램 코드를 이용하여 구현될 수 있다. 도 7을 보면, 본 발명의 한 실시예에 따라, 카운트 방법은 움직이는 이미지들에 해당하는 이미지들을 캡처하는 단계(단계 700), 캡처된 이미지들로부터 정의된 카운팅 경계에 걸친 움직임 영역 면적 유동을 기록하는 단계(단계 702), 그리고 소정의 시간 동안에 기록된 움직임 영역 면적 유동의 적분을 계산하는 단계(단계 704)를 포함한다. 적분을 계산하는 단계는 움직임 영역들의 면적 슬라이스들(area slices)을 합계하는 것을 포함할 수 있다. 그럼으로써 개개의 객체들이 이미지 뷰에 존재하는 동안에 시스템이 그 객체들을 식별하고 추적해야할 필요없이 카운팅 경계를 지나간 유사한 객체나 객체들에 관한 총 면적이 구해진다.

그런 다음, 결과적인 총 면적을 기준 면적에 의해 나눗셈하고(단계 706), 나눗셈의 결과는 카운팅 경계를 교차한 객체들의 개수를 추정하는 데 사용된다(단계 708). 단계(708)에서 객체들의 개수가 추정된 후에, 면적을 구하는 새로운 사이클이 시작된다.

소정의 시간은 특정한 응용에 적합한 임의의 길이일 수 있다. 다른 실시예에서, 소정의 시간은 카메라에 의해 기록되는 특징들에 의해 결정되는 시간으로 대체될 수 있으며, 예컨대 어떠한 면적 유동도 기록되지 않을 때까지 면적을 누적한다. 이는 경계를 교차하는 객체들이 존재할 수 있는 한 움직임 영역 면적 슬라이스들을 적분함으로써 구현될 수 있고 그런 다음 추정을 수행할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 면적은 리셋(reset)없이 연속적으로 누적된 다음 사용자나 다른 시스템으로부터의 요청이 있을 때 지나간 객체들의 개수를 제공한다.

한 특정한 실시예에 따르면, 결과적인 총 면적을 기준 면적으로 나눗셈하는 단계(단계 706)와 객체들의 개수를 추정하는 단계(단계 708)는 카운트되는 객체들의 면적과 정확히 대응되지 않는 기준 면적과 관련된 오차들의 누적을 방지하기 위하여 가능한 빨리 수행될 것이다. 이는 가지각색의 크기들의 객체들, 예컨대 사람들, 동물들 등을 카운트할 때 특히 자명하다. 따라서, 만일 총 면적이 기준 면적의 1.2 배로 기록된다면, 하나의 객체가 지나간 것이고 이 특정한 객체는 기준 객체의 면적보다 다소 클 가능성이 매우 높다. 하지만, 만일 총 면적이 기준 면적의 4.8 배로 기록된다면, 시스템은 지나간 객체들의 개수를 5로 추정할 수 있다. 이 추정이 정확할 수도 있지만, 만일 객체들 각각이 기준 면적의 1.2 배의 면적을 가지고 4개의 객체가 지나간 것이라 하더라도, 카운터는 여전히 5명의 사람이 지나간 것이라고 표시할 것이다. 따라서, 만일 객체들의 개수가 가능한 빨리 추정된다면 이 누적된 오차는 방지될 수 있거나 적어도 낮은 수준으로 유지될 수 있다.

또한, 비록 절차가 자동으로 면적을 출력하고 객체들의 개수를 추정하는 상태에 도달하지 않았더라도 절차는 요청이 있으면 현재 누적된 총 면적을 가리키는 면적 값을 출력할 수 있으며, 다시 말해 면적 값의 출력은 어느 때라도 요청될 수 있다.

한 특정 실시예에서, 상기 방법은 도 8의 절차와 관련하여 아래에서 설명되는 것과 같이 구현된다. 도 8에 관한 아래의 설명은 도 10 내지 도 12를 참조한다. 초기에 절차는 카운팅 이미지 뷰로부터 이미지들을 캡처하고 이들 이미지 뷰에서 움직임 영역들의 존재를 검출하도록 배치된다(단계 802).

도 10은 카메라(10)에 의해 캡처되는 카운팅 이미지 뷰를 나타낸 것이며, 도 10에서 2명의 사람들(18, 20)이 카운팅 이미지 뷰(12)에서 캡처되고, 움직임 영역들을 검출하는 단계(802)는 점선으로 표시되는 하나의 움직임 영역(102)을 검출하였다. 이 예에서, 카운팅 이미지 뷰(12) 안에 2명의 사람들(18, 20)이 있다는 사실에도 불구하고 움직임 영역들의 검출(단계 802)은 하나의 움직임 영역(102)을 검출하였다. 앞서 언급된 바와 같이, 그 이유는 움직임 영역 검출 알고리듬들이 서로에 대해 가까이 있는 객체들을 구별할 수 없으며 그러므로 움직임 영역(102)은 모든 사람들(18, 20)을 커버하는 하나의 움직임 영역(102)으로서 검출되기 때문이다.

그런 다음, 검출된 움직임 영역(102)의 이동을 기술하는 속도 벡터(velocity vector)/벡터들

(104)가 발생된다(단계 804). 도 10 및 도 11에서 움직임 영역(102)은 하나의 움직임 영역으로 검출되기 때문에 도 11에서는 오직 하나의 속도 벡터

(104)만이 도시되어 있다. 상기 발생된 속도 벡터/벡터들

(104)는 각각의 검출된 움직임 영역(102)에 관한 이동 방향 및 속력을 포함한다.

그런 다음, 해당 움직임 영역(102)의 속도 및 누적 총 면적에 더해질 부 면적(sub area) 값을 발생시키는 2개의 연속된 단계들 사이의 시간을 기반으로 각각의 검출된 움직임 영역(102)에 대하여 기여 구역의 경계가 계산된다(단계 806).

도 12에 예시된 한 실시예에 따르면, 기여 구역은 카운팅 경계(16)와 기여 선(conribution line)(108)에 의해 정의되며, 카운팅 경계(16)는 이 특정 실시예에서 전체 카운팅 이미지 뷰(12)의 폭을 가지는 선이고, 기여 선(108)은 카운팅 경계선(16)에 평행한 선이고 카운팅 경계선(16)으로부터 의 거리에 배치된다. 거리

는 누적 총 면적에 더해질 부 면적 값을 발생시키는 연속적인 단계들 사이의 시간에 해당하는 시간

동안에 움직임 영역(102)이 카운팅 경계선(16)을 향하여 이동하는 거리에 해당한다. 예를 들면, 거리

는

로서 계산될 수 있다.

따라서, 거리

는 속도

에 작은 시간 값

을 곱셈함으로써 구해질 수 있으며,

는 예컨대 연속된 2개의 부 면적의 결정들 사이의 시간, 2개의 연속된 이미지 캡처들 사이의 시간 등일 수 있다. 도 11을 보면, 이 식에서 변수

는 속도 벡터

(104)의 속도 성분이며, 카운팅 경계선(16)에 수직인 방향이다. 시간 변수

는 누적 총 면적에 더해질 부 면적 값을 발생시키는 2개의 연속된 단계들 사이의 시간일 수 있거나 이와 유사한 사이클들, 예컨대 연속된 기여 구역 계산들 사이의 시간, 움직임 영역이 카운팅 경계에 인접한지 여부에 대한 연속된 검사들 사이의 시간, 연속된 움직임 영역 검출들 사이의 시간 등일 수 있다. 하지만, 시간 변수

는 또한 복수의 사이클들 사이의 시간으로 설정될 수 있고 또는 절차의 어떠한 특정한 특징에 관한 것이 아닌 고정된 값으로 설정될 수 있다. 이에 따라, 거리

는 속도

에 작은 시간 값

를 곱셈함으로써 구해질 수 있다.

그런 다음, 만일 검출된 움직임 영역(102)이 카운팅 경계선(16)에 인접한 것으로 밝혀진다면, 이 특정 실시예에서 움직임 영역(102)은 그에 관한 기여 구역에 존재하는 것으로 밝혀진 것을 의미하며(단계 808), 그런 다음 절차는 그 움직임 영역에 관한 기여 구역에 존재하는 각각의 움직임 영역(102)에 대한 부 면적 를 발생시키는 것(단계 810)에 의해 계속된다.

따라서, 부 면적

는

=|기여 구역 ∩ 움직임 영역| 으로서 기술될 수 있다. 기여 구역과 움직임 영역(102)의 교차부는 폴리곤 클리핑(polygon clipping) 또는 기여 구역과 검출된 움직임 영역(102) 사이에 픽셀 레벨의 AND-연산을 이용하여 결정될 수 있다. 그런 다음, 부 면적

는 결과적인 폴리곤의 면적 또는 결과적인 픽셀들의 합계로서 계산될 수 있다. 통상의 기술자라면 부 면적

를 결정하기 위한 추가의 방법들을 인지할 것이다. 이에 따라, 각각의 부 면적

는 해당 기여 구역에 존재하는 움직임 영역(102)의 면적을 표시한다. 부 면적

는 또한 면적 유동 값으로도 볼 수 있다.

각각의 부 면적

가 결정될 때, 객체 검출 경계(16)를 지나가는 객체들에 해당하는 면적을 누적하기 위하여 각각의 부 면적

는 총 면적

에 더해진다(단계 812). 움직임 영역을 검출하는 단계(802), 속도 벡터를 발생시키는 단계(804), 기여 구역의 경계(16)를 계산하는 단계(806), 움직임 영역(102)이 카운팅 경계에 인접해 있는지를 검사하는 단계(808), 부 면적

를 발생시키는 단계(810), 및 기여 면적

를 총 면적

에 덧셈하는 단계는 타이머

가 만료될 때까지 반복된다(단계 814). 타이머

가 만료된 후에, 시간

동안 지나간 객체들의 개수는 누적 총 면적

를 기준 객체 면적

를 나타내는 값으로 나눗셈함으로써 결정된다(단계 816). 그럼으로써 객체들의 개수는

로서 근사화될 수 있다. 이 추정된 객체들의 개수는 더 긴 시간에 해당하는 값을 제공하도록 누적될 수 있거나 또는 관심 있는 당사자가 미래에 액세스하도록 저장될 수 있다. 어쨌든, 카운팅 경계를 지나간 객체들의 개수가 추정되었다면, 총 면적

을 나타내는 변수는 리셋되고(단계 818), 예컨대 0으로 설정되고, 절차는 객체들을 검출하는 단계(802)로 되돌아가며, 추가의 객체들이 카운트될 수 있다.

또 다른 실시예가 점선들로 그려진 부가적인 처리 단계들(820, 822)에 의해 도 8에 나타나 있으며, 이 실시예에 따르면 절차는 사용자로부터의 결과 요청(result request)이나 상호 작용하는 시스템으로부터의 결과 요청을 검출할 수 있도록 될 수 있다(단계 820, 단계 822). 요청에 응답하여, 절차는 진행되어 누적 총 면적

를 기준 객체 면적

를 나타내는 값으로 나눗셈 계산을 수행한다(단계 822). 절차는 단계(802)로 돌아가 부 면적들을 누적하는 것을 계속한다. 이 특정한 실시예에서, 시간

는 누적 총 면적

를 거의 리셋하지 않기 위해 큰 값으로 설정될 수 있다. 시스템은 심지어 카메라가 재시작되거나 리셋될 때까지 누적 총 면적

를 절대 리셋하지 않도록 설정될 수도 있다.

한 실시예에서, 영역들의 검출(단계 802)과 속도 벡터

의 발생(단계 804)은 카메라(10)의 기존 기능들에 의해 수행되고 그런 다음 객체 카운트 절차로 입력된다. 이런 객체 카운트 절차로의 입력은 하나 또는 복수의 움직임 영역의 지시자(indicator)일 수 있으며, 예컨대 각각의 움직임 영역(102)의 비트 매핑(bit mapping), 또는 각각의 움직임 영역(102)을 근사화하는 폴리곤, 타원, 직사각형, 원 등 중에서 임의 것일 수 있다. 나아가, 객체 카운트 절차는 각각의 움직임 영역(102)에 관계된 속도 벡터

나 움직임 필드(motion field)를 수신할 수 있다. 움직임 필드는 실질적으로 모든 가시 표면 점들 또는 이미지의 픽셀들에 대한 속도들을 포함할 수 있다. 객체 카운트 절차로의 입력이 움직임 필드인 경우에, 움직임 필드는 속도 벡터

를 발생시키기 위하여 움직임 영역들(102)의 표현과 결합될 수 있다. 이러한 결합을 수행하는 방법은 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 잘 알려져 있다. 당연히 이들 처리 단계는 처리 유닛(606)의 소프트웨어에 의해서도 역시 수행될 수 있다.

움직임 영역들을 검출하기 위하여 복수의 가능한 방법들이 사용될 수 있다. 움직임 영역들을 인식하기 위하여 사용될 가능한 알고리듬들의 일부 예들은 "1999 IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR'99) - Volume 2", 1999년 6월, pp. 2246에서 공개된 "Adaptive background mixture models for real-time tracking"에서 Stauffer와 Grimson에 의해 제공된 것과 같은 세그먼테이션(segmentation) 알고리듬, 유럽 특허 출원 제2 172 903호에서 Almbladh에 의해 제공된 것과 같은 알고리듬, "The computation of optical flow", 1995, ACM New York, USA.에서 S. S. Beauchemin, J. L. Barron에 의해 논의된 바와 같은 광학 유동 이론(optical flow theory)에 따른 알고리듬, 또는 통상의 기술자에게 알려져 있는 임의의 다른 세그먼테이션 알고리듬일 수 있다.

게다가, 검출된 움직임 영역들의 속도에 관한 데이터를 발생시키기 위한 복수의 방법들이 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 잘 알려져 있다. 이러한 방법의 한 예는 광학 유동 이론에서 논의된 바와 같이 움직임 필드를 발생시키고 이런 움직임 필드로부터 속도 벡터

를 구하는 것이다. 다른 예는 연속 캡처된 이미지 프레임들로부터의 움직임 영역들을 비교한 다음 제1 이미지 프레임의 움직임 영역과 공통되는 면적을 가지는 제2 이미지 프레임의 움직임 영역이 동일한 움직임 영역을 나타낸다고 가정하고 그럼으로써 2개의 연속 프레임들 사이의 시간과 움직임 영역의 이동 거리를 기반으로 속도 벡터를 계산하는 것이다. 또 다른 방법은 속도를 추정하기에 충분할 정도로 길게 움직임 영역을 추적하지만 움직임 영역이 카운팅 뷰에 존재하는 전체 시간 동안 블로브(blob)의 동일성(identity)를 보장하기에 충분할 정도로 길지는 않게 움직임 영역을 추적하도록 배치되는 간단한 "블로브 추적기(blob tracker)"의 사용을 포함한다. 속도 벡터

를 발생시키기 위한 추가 방법들은 당해 기술 분야의 통상의 기술자에게 잘 알려져 있으며, 따라서 위의 예들은 본 발명의 보호 범위를 제한하지 않을 것이다.

또 다른 실시예가 도 9에 도시되어 있다. 이 절차는 도 8에서 설명된 절차와 매우 유사하다. 그러므로, 단계들(902 내지 912, 916 내지 918)은 단계들(802 내지 812, 816 내지 818)과 동일하다. 하지만, 단계(914)는 어떠한 움직임 영역들도 카운팅 경계(16)에 인접해 있지 않을 때까지 면적 값들을

에 누적하는 것을 계속한다는 점에서 단계(814)와 서로 다르다. 따라서, 카운팅 경계(16)를 지나간 움직임 영역들의 개수는 움직임 영역들이 카운팅 경계를 지나가지 않는 시간 동안 추정된다. 움직임 영역 검출기의 구현에 따라, 만일 멈춰져 있는 움직임 영역 지시자가 포함된다면 카운터의 결과는 더욱 신뢰성 있게 될 수 있다.

또 다른 실시예에서, 도시되지는 않았지만, 이들 두 접근법들을 결합하도록 단계(814) 또는 단계(914)에 해당하는 단계가 배치될 수 있다. 이에 따라, 면적 값들을

에 누적하는 것은 시간 가 만료되지 않았다면 어떠한 움직임 영역들도 카운팅 경계(16)에 인접해 있지 않을 때까지 계속되며, 만일 이들 조건들 중 어떤 조건이라도 만족한다면

를

로 나눗셈하여 객체들의 개수를 가리키는 값을 발생시킨다.

도 8 내지 도 9에서, 속도 벡터

는 각각의 검출된 움직임 영역(102)에 대하여 발생된다. 이는 움직임 영역 검출의 일부로서 수행될 수 있거나 또는 별도의 절차로서 수행될 수 있다. 또 다른 실시예에서, 속도 벡터

는 움직임 영역(102)이 카운팅 경계(16)에 접촉하거나 카운팅 경계(16)로부터 소정의 거리에 있을 때까지 움직임 영역(102)에 대하여 발생되지 않는다. 이 실시예는 만일 구현된 것이 속도 벡터

를 위해 모든 검출된 움직임 영역을 처리할 여력이 없는 경우에 유리할 수 있다.

카운팅 경계를 지나가는 객체들의 개수를 계산하기 위하여 사용되는 기준 면적

는 누적 면적

를 카운팅 경계를 교차한 객체들의 알고 있는 개수와 비교함으로써 추정될 수 있거나, 또는 카운팅 경계를 교차한 객체들의 알고 있지 않은 큰 개수로부터 다수의 총 측정된 면적들의 양자화 스텝(quantization step)을 분석하고 추정함으로써 통계적으로 추론될 수 있다. 기준 면적을 추정하기 위해 "자기-학습(self-learning)" 방법을 사용하는 것은 시간이 지남에 따라 기준 면적의 정확도를 개선할 수 있다. 그와 같은 객체 카운트 시스템의 경우 장점은 수동 조정이나 구성을 전혀 필요로 하지 않거나, 적어도 단지 일부만 필요로 한다는 것이다. 예를 들면, 기준 면적

는 사람 카운터에 의해 검출된 모든 고객들의 면적의 평균(average) 또는 중간값(median value)일 수 있다. 대체가능한 것으로 그것은 소정의 고정된 수일 수 있다.

기여 구역의 경계를 설정하는 한 가지 방법은 도 8 및 도 12와 관련하여 설명되었다. 기여 구역을 설정하는 또 다른 방법이 도 13에 도시되어 있다. 이 방법은 또한 기여 구역의 연속된 계산들 사이의 시간에 해당하는 시간

동안에 움직임 영역(102)이 카운팅 경계선을 향해 이동하는 거리

를 계산하는 것을 포함한다. 하지만, 거리

는 카운팅 경계(16)의 서로 다른 측들에 배치되는 2개의 평행한 기여 선들(108, 110)을 설정하는 데 사용된다. 그럼으로써, 카운트 구역은 2개의 평행한 기여 선들(108, 110)과 전체 카운팅 이미지 뷰의 폭에 의해 정의되며, 다시 말해 카운팅 이미지 뷰의 가장자리들은 기여 선들(108, 110)에 수직이다. 기여 선들은 카운팅 경계로부터 서로 다른 거리들에 배치되거나 동일한 거리에 배치될 수 있다.

기여 구역을 설정하는 또 다른 방법이 도 14에 도시되어 있다. 다시 한번 거리

가 계산된다. 하지만, 이번에는 기여 선(110)이 카운팅 경계(16)로부터 거리

에 움직임 영역(102)의 이동 방향에서 보아 건너편에 배치된다. 그럼으로써, 카운트 구역은 카운팅 경계, 기여 선(110) 및 전체 카운팅 이미지 뷰의 폭에 의해 정의된다.

본 발명의 이해를 용이하게 하기 위해, 본 발명의 한 특정 실시예의 처리는 카운팅 경계(16)를 교차하는 2명의 사람에 대한 시나리오에 적용된다. 이 시나리오는 도 15a 내지 도 15f 및 도 16을 참조하여 아래에서 설명될 것이다. 도 15a 내지 도 15f는 시간 t₀ 내지 시간 t₅에 얻어지는 6개의 이미지들의 이미지 시퀀스를 예시한 것이다.

도 15a를 보면, t₀에서, 2명의 사람들(50, 52)이 함께 가까이 걸어가고 있기 때문에 하나의 움직임 영역(102)으로서 검출되며, 이는 점선으로 표시되어 있다. 검출된 움직임 영역(102)은 아직 카운팅 경계에 도달하지 않았지만, 속도 성분

는 그것이 다음 시간 슬라이스

내에 선에 도달할 것이라는 것을 표시한다. 그러므로, 움직임 영역(102)은 기여 구역 내에 있고, 따라서 순간 면적 유동

(또한 이전 설명에서는 부 면적이라고 함)는 도 16의 그래프에 도시된 바와 같이 0이 아니다.

이제 t₁에서 다음 프레임을 나타내는 도 15b를 보면, 2명의 사람들(50, 52)이 여전히 하나의 움직임 영역으로서 검출된다. 기여 구역은 속도

을 기반으로 계산된다. 움직임 영역(102)의 일부는 카운팅 경계를 교차하고 있고 새로운 순간 면적 유동

이 전술된 바와 같이 기여 구역으로부터 발생된다. 기여 구역에 존재하는 움직임 영역(102)의 면적

은 도 15b 및 도 16에 도시된 바와 같이 t₀에서 보다 t₁에서 더 크다.

도 15c는 t=t₂에서 캡처된 이미지를 나타내며, 도 15c에서 2명의 사람들(50, 52)은 서로로부터 멀어지며 걸어갔고, 따라서 좀 더 떨어져 걸어가고 있다. 따라서, 2명의 사람들(50, 52)은 2개의 별도의 움직임 영역들(102a, 102b)로서 검출되고 2개의 별도의 순간 면적 유동 성분

및

를 발생시키고 있다. 서로 다른 면적 유동 성분들

및

각각은 각각의 움직임 영역들(102a, 102b)의 개개의 속력을 사용하여 계산되며, 다시 말해 각각의 움직임 영역들(102a, 102b)에는 각각 움직임 영역들(102a, 102b)의 개개의 속력

,

를 기반으로 그 자신의 기여 구역이 제공된다. 이 예에서,

>

이므로, 속도

로 이동하는 움직임 영역(102b)에 대해서 보다 속도

로 움직이는 움직임 영역(102a)에 대해서 더 크 기여 구역이 발생된다. 한 실시예에 따르면, 시간 슬롯 t₂에 대한 총 순간 면적 유동을 발생시키기 위하여 2개의 순간 면적 유동 성분들

및

를 함께 덧셈한다. 또 다른 실시예에 따르면, 2개의 순간 면적 유동 성분들

및

가 별도로 저장되거나 또는 카운팅 경계를 교차한 총 면적 유동

을 가리키는 누적 변수에 별도로 덧셈된다.

도 15d를 보면, 시간 t₃에서, 2명의 사람들(50, 52)은 다시 더 가까이 함께 있게 되어, 2명의 사람들(50, 52)을 커버하는 단일의 움직임 영역(102)을 발생시킨다. 따라서, 단일의 순간 면적 유동 성분

가 발생된다.

도 15e를 보면, 시간 t₄에서 캡처된 이미지에서, 2명의 사람들(50, 52)에 관한 움직임 영역에 대하여 마지막 순간 면적 유동 성분

가 결정된다. 그런 다음, 시간 t₅에서, 2명의 사람들(50, 52)은 카운팅 경계를 완전히 지나갔고 추가의 면적 유동 성분은 결정될 수 없다.

위에서 논의된 바와 같이, 도 16의 그래프는 도 15a 내지 도 15f의 이미지 시퀀스로부터 결정되는 순간 면적 유동, 즉 부 면적을 나타내는 그래프를 도시한 것이다. 그래프 아래의 면적은 이미지 시퀀스로부터의 누적 면적으로 고려될 수 있고 t₀ 내지 t₅에서 적분된 순간 면적 유동, 즉 총 면적

에 해당할 것이다.

도 15a에서, 비록 검출된 움직임 영역(102)의 일부가 카운팅 경계(16)에 접촉하지 않는다 하더라도 움직임 영역(102)의 면적의 일부분이 기록될 수 있다는 것이 또한 도시된 바 있다. 면적 유동 기여분이 계산가능하기 위해서는 움직임 영역(102)은 그 자신의 기여 구역 내에 있어야만 하고, 앞서 논의된 바와 같이 기여 구역의 크기는 움직임 영역(102)의 속력에 따라 좌우된다. 따라서, 고속의 객체는 더 큰 기여 구역을 만들 것이다. 면적 유동을 적절히 계산하기 위해서는 전체 기여 구역이 객체 카운터 카메라의 시계(field-of-view) 내에 완전히 포함되는 것이 유리하다. 이는 카운트되는 객체들에 대한 속력 상한(upper speed limit)으로서 이해될 수 있다.

Claims (12)

1. 소정의 카운팅 뷰(counting view)(12)의 움직이는 이미지들에 해당하는 이미지들을 캡처(capture)하는 단계와;
   상기 소정의 카운팅 뷰(12)의 상기 움직이는 이미지들에서 움직임 영역(motion region)(102)을 검출하는 단계와;
   상기 움직임 영역(102)의 이동 속력을 가리키는 움직임 영역(102) 속력 값(

   

   )을 계산하는 단계와;
   소정의 카운팅 경계(counting boundary)(16), 상기 움직임 영역 속력 값(

   

   ), 및 기여 시간(

   

   )을 기반으로 반복적으로 기여 구역(contribution zone)을 정의하는 단계와;
   상기 정의된 기여 구역에 포함된 상기 움직임 영역(102)의 면적 크기를 나타내는 부 면적(sub area) 값(

   

   )을 반복적으로 검색하고 기록하는 단계와;
   복수의 기록된 부 면적 값들(

   

   )을 덧셈함으로써 총 면적 값(

   

   )을 발생시키는 단계와; 그리고
   상기 총 면적 값(

   

   )을 기준 객체 면적 값(

   

   )으로 나눗셈하여 상기 카운팅 경계(16)를 지나간 객체들의 개수를 추정하는 단계
   를 포함하며, 상기 기여 시간(

   

   )은 부 면적 값(

   

   )을 검색하는 2개의 연속된 동작들 사이의 시간에 해당하는
   객체 카운트 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 방법은 움직이는 이미지들을 캡처할 수 있는 카메라(10)에서 수행되는
   객체 카운트 방법.
3. 제1항 내지 제2항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 기여 구역을 정의하는 단계는 상기 움직이는 이미지들에서 움직임 영역(102)이 검출되는 한 반복적으로 수행되는
   객체 카운트 방법.
4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 카운팅 경계(16)를 지나간 객체들의 카운트(count)를 추정하는 단계는 움직임 영역들(102)이 그들 각각의 기여 구역에 존재하지 않을 때 수행되는
   객체 카운트 방법.
5. 제4항에 있어서,
   상기 추정된 카운트를 총 카운트를 나타내는 변수에 덧셈하는 단계
   를 더 포함하는 객체 카운트 방법.
6. 제1항 내지 제5항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 움직임 영역(102)을 검출하는 단계는 상기 카운팅 뷰(12)에 동시에 존재하는 복수의 움직임 영역들(102)을 검출하는 것을 포함하는
   객체 카운트 방법.
7. 제6항에 있어서,
   상기 속력 값(

   

   )을 계산하는 단계는 상기 검출된 움직임 영역들(102)의 개개의 속력 값들(

   

   )을 각각 계산하는 것을 포함하는
   객체 카운트 방법.
8. 제1항 내지 제7항 중 어느 한 항에 있어서,
   상기 기여 구역을 정의하는 단계는 상기 정의된 기여 구역에 포함된 상기 움직임 영역(102)의 면적 크기를 나타내는 부 면적 값(

   

   )을 검색하고 기록하는 2개의 연속된 동작들 사이에 수행되는
   객체 카운트 방법.
9. 제8항에 있어서,
   상기 기여 구역을 정의하는 단계는 부 면적 값(

   

   )을 검색하는 각각의 동작 전에 반복되는
   객체 카운트 방법.
10. 소정의 카운팅 뷰(12)의 이미지들을 캡처하도록 배치되는 이미지 센서(602)와; 그리고
    상기 캡처된 이미지들에서 움직임 영역들(102)을 검출하고 상기 움직임 영역(102)의 이동 속력을 가리키는 속력 값(

    

    )을 계산하도록 배치되는 움직임 영역 검출기(620)
    를 포함하는 특정된 카운팅 경계(16)를 지나가는 객체들을 카운트하기 위한 객체 카운터로서,
    소정의 카운팅 경계(16), 상기 속력 값(

    

    ), 및 기여 시간(

    

    )을 기반으로 반복적으로 기여 구역을 정의하도록 배치되는 기여 구역 계산기(622)와;
    상기 정의된 기여 구역에 포함된 상기 움직임 영역(102)의 면적 크기를 나타내는 부 면적 값(

    

    )을 검색하고 기록하도록 배치되는 면적 계산기(624)와;
    복수의 기록된 부 면적 값들(

    

    )을 덧셈함으로써 총 면적 값(

    

    )을 발생시키도록 배치되는 면적 누적기(626)와; 그리고
    상기 총 면적 값(

    

    )을 기준 객체 면적 값(

    

    )으로 나눗셈하여 상기 카운팅 경계(16)를 지나간 객체들의 개수를 계산하도록 배치되는 객체 카운트 유닛(618)
    을 포함하는 것을 특징으로 하는 객체 카운터.
11. 제10항에 있어서,
    상기 객체 카운터는 카메라(10) 안에 배치되는
    객체 카운터.
12. 제10항 또는 제11항에 있어서,
    상기 움직임 영역 검출기(620)는 또한 상기 카운팅 뷰(12)에 동시에 존재하는 복수의 움직임 영역들(12)을 검출하도록 배치되는
    객체 카운터.

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