KR20160011524A - 객체의 넘어짐을 감지하는 장치 및 방법 - Google Patents

객체의 넘어짐을 감지하는 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

객체의 넘어짐을 감지하는 감지 장치 및 그 동작 방법이 개시된다. 감지 장치는 카메라를 통해 획득한 영상에서 움직이는 객체에 대응하는 제1 영상을 검출한다. 그리고 감시 장치는 소정 시간 동안 제1 영상을 결합하여 움직임 역사 이미지를 생성하며, 움직임 역사 이미지를 이용하여 객체의 넘어짐 여부를 판단한다.

Description

객체의 넘어짐을 감지하는 장치 및 방법{DEVICE AND METHOD FOR DETECTING SLIP OF OBJECT}
본 발명은 객체의 넘어짐을 감지하는 장치 및 방법에 관한 것이다.
최근에 노인 인구와 1인 가구의 수가 매우 빠른 속도로 늘어가고 있는 추세이다. 또한 공장의 일정 공간에서 작업자가 위험에 처해 있을 수 있다. 이러한 환경에서, 안전 사고 예방을 위해 위험을 상황을 자동으로 감지하고 감지한 정보를 모니터링 요원에게 알려주는 시스템이 발전하고 있다.
비상적인 위험 상황 중 가장 위험한 요소인 객체의 넘어짐을 자동으로 감지하는 시스템이 필요하다. 넘어짐을 감지하는 기존 방법으로는 사용자가 특정 센서가 부착된 휴대 전화를 들고 있거나 특정 센서가 부착된 옷을 착용하고 있으며, 부착된 특정 센서를 통해 넘어짐을 감지하였다. 그러나, 이러한 기존의 방법은 사용자가 특정 센서가 부착된 핸드폰이나 옷을 가지고 있어야 하는 불편함이 있으며, 사용자가 특정 센서를 가지고 있지 않은 경우에는 감지할 수 없다.
본 발명이 해결하고자 하는 과제는 카메라를 통해 획득한 영상을 통해 객체의 넘어짐을 감지하는 장치 및 방법을 제공하는 것이다.
본 발명의 실시예에 따르면 감시 장치가 제공된다. 상기 감시 장치는, 카메라를 통해 획득한 영상에서 움직이는 객체에 대응하는 제1 영상을 검출하는 객체 움직임 검출부, 그리고 소정의 시간 동안에 상기 제1 영상을 결합하여 움직임 역사 이미지를 생성하며, 상기 움직임 역사 이미지를 이용하여 상기 객체의 넘어짐 여부를 판단하는 행위 판별부를 포함할 수 있다.
상기 행위 판별부는, 상기 움직임 역사 이미지의 차원을 축소시키고, 상기 차원 축소된 움직임 역사 이미지에 대해서 서포트 벡터 기계(support vector machine)를 적용하여 상기 객체의 넘어짐 여부를 판단할 수 있다.
상기 행위 판별부는 상기 제1 영상의 크기를 정규화하며, 상기 정규화된 제1 영상을 결합하여 상기 움직임 역사 이미지를 생성할 수 있다.
상기 감시 장치는, 상기 행위 판별부에 의해 상기 객체가 넘어진 것으로 판단한 경우, 상기 객체의 넘어짐이 소정의 시간 동안 지속되는지를 체크하여 비상 상황 여부를 판단하는 비상 상황 판단부를 더 포함할 수 있다.
상기 행위 판별부는 상기 제1 영상에 대해서 아래의 수학식을 적용하여 상기 움직임 역사 이미지를 생성할 수 있으며,
Figure pat00001
상기 수학식 1에서, H는 상기 움직임 역사 이미지이고, f(x,y)는 상기 제1 영상의 각 좌표의 영상 값이며, t는 상기 소정의 시간일 수 있다.
상기 객체 움직임 검출부는 배경 모델 알고리즘을 적용하여 상기 제1 영상을 검출할 수 있다.
상기 행위 판별부는 상기 움직임 역사 이미지에 주성분 분석을 적용하여, 상기 움직임 역사 이미지의 차원을 축소시킬 수 있다.
상기 비상 상황 판단부는 비상 상황으로 판단한 경우 비상 상황을 알리는 알람 신호를 출력할 수 있다.
상기 객체는 사람일 수 있다.
본 발명의 다른 실시예에 따르면, 소정의 영역에 설치된 카메라로부터 획득한 영상을 이용하여 객체의 넘어짐 여부를 감지하는 감지 장치의 동작 방법이 제공된다. 상기 감지 장치의 동작 방법은, 상기 영상에서 움직이는 객체에 대응하는 제1 영상을 검출하는 단계, 상기 제1 영상을 소정 시간 동안 결합하여, 상기 제1 영상을 움직임 역사 이미지로 변환하는 단계, 그리고 상기 움직임 역사 이미지에 대해서 서포트 벡터 기계를 적용하여, 상기 객체의 넘어짐 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 판단하는 단계는, 상기 움직임 역사 이미지에 대해서 특징 수를 줄이는 단계, 그리고 상기 출어든 움직임 역사 이미지에 대해서 상기 서포트 벡터 기계를 적용하여 상기 객체의 넘어짐 여부를 판단하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 감지 장치의 동작 방법은 상기 제1 영상의 크기를 정규화하는 단계를 더 포함할 수 있으며, 상기 변환하는 단계는 상기 정규화된 제1 영상을 결합하여, 상기 제1 영상을 상기 움직임 역사 이미지로 변환하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 감지 장치의 동작 방법은, 상기 객체의 넘어짐으로 판단된 경우, 상기 객체의 넘어짐이 소정의 시간 동안 지속되는지를 체크하여 비상 상황 여부를 판단하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 감지 장치의 동작 방법은, 상기 비상 상황으로 판단된 경우, 상기 비상 상황을 외부로 알리는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 움직임 역사 이미지는 상기 제1 영상에 대해서 아래의 수식을 적용하여 생성될 수 있으며,
Figure pat00002
상기 수학식 1에서, H는 상기 움직임 역사 이미지이고, f(x,y)는 상기 제1 영상의 각 좌표의 영상 값이며, t는 상기 소정의 시간일 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따르면, 감시 시스템이 제공된다. 상기 감시 시스템은, 감시하고자 하는 영역에 설치되며, 상기 영역의 영상을 획득하는 카메라, 그리고 상기 카메라로부터 전송된 영상에서 움직이는 객체에 대응하는 제1 영상을 검출하고, 상기 제1 영상의 크기를 정규화 하며, 상기 정규화된 제1 영상을 소정 시간 동안 결합하여 움직임 역사 이미지를 생성하는 감지 장치를 포함할 수 있다.
상기 감지 장치는 상기 움직임 역사 이미지의 차원을 축소시키고, 상기 차원 축소된 움직임 역사 이미지에 대해서 서포트 벡터 기계를 적용하여, 상기 객체의 넘어짐 여부를 판단할 수 있다.
상기 감지 장치는 상기 객체의 넘어짐이 소정 시간 동안 지속되는지를 체크하여 비상 상황 여부를 판단할 수 있다.
본 발명의 실시예에 따르면, 특정 센서를 부착한 핸드폰 또는 옷을 이용하지 않고 영상 신호의 분석만을 통해 객체의 넘어짐을 알 수 있다.
그리고 본 발명의 실시예를 가정이나 공장에 적용하는 경우, 사용자들의 안전에 비상 상황이 발생하는 경우 빠르게 대처할 수 있다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 감시 시스템을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 넘어짐 감지 장치(140)를 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출부(142)가 움직이는 객체를 검출하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 행위 판별부(144)가 객체 영상을 정규화하는 방법을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 행위 판별부(144)가 각각의 정규화된 영상을 이용하여 움직임 역사 이미지(motion history image)를 만드는 방법을 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 행위 판별부(144)가 객체의 넘어지는 행위에 대해서 움직임 역사 이미지를 생성한 것을 나타내는 도면이다.
도 7은 본 발명의 실시예에 따른 행위 판별부(144)가 객체의 정상 행위에 대해서 움직임 역사 이미지를 생성한 것을 나타내는 도면이다.
도 8은 본 발명의 실시예 따른 감지 시스템(100)이 객체의 넘어짐을 감지하는 방법을 나타내는 도면이다.
아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.
명세서 전체에서, 어떤 부분이 다른 부분과 "연결"되어 있다고 할 때, 이는 "직접적으로 연결"되어 있는 경우뿐 아니라, 그 중간에 다른 소자를 사이에 두고 "전기적으로 연결"되어 있는 경우도 포함한다. 또한 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.
또한 명세서 전체에서 객체는 사람, 동물 또는 물건을 지칭할 수 있다. 다만, 아래의 설명에서 설명의 편의상 객체가 사람인 경우를 가정하여 설명하지만, 본 발명의 권리범위는 이에 한정되지 않는다.
본 발명의 실시예에 따른 감시 시스템은 객체의 넘어짐을 감시하는 시스템이다. 즉, 본 발명의 실시예에 따른 감시 시스템은 영상 처리 기법을 이용하여 소정의 설정된 영역에서 객체의 넘어지는 행위와 정상 행위를 분류한 후, 넘어지는 행위를 한 객체가 일정 시간 동안 움직임이 없는 경우 그 사실을 자동으로 알려준다. 이러한 본 발명의 실시예에 따른 감시 시스템 및 그 동작 방법에 대하여 이하에서 상세하게 설명한다.
도 1은 본 발명의 실시예에 따른 감시 시스템을 나타내는 도면이다.
도 1에 나타낸 바와 같이 본 발명의 실시예에 감시 시스템(100)은 감시 카메라(120) 및 넘어짐 감지 장치(140)를 포함한다.
감시 카메라(120)는 감시하고자 하는 감시 영역에 설치되며, 감시 영역의 영상을 촬영한다. 감시 카메라(120)는 촬영한 영상을 넘어짐 감지 장치(140)로 전송한다.
넘어짐 감지 장치(140)는 감시 카메라(120)로부터 전송된 영상을 이용하여 움직이는 객체를 검출하고 해당 객체가 넘어졌는지 여부를 판단한다. 그리고 넘어짐 감지 장치(140)는 객체의 넘어진 상태가 일정시간 지속되는 경우 비상 알람 신호를 외부로 전송한다. 본 발명의 실시예에 따른 넘어짐 감지 장치(140)의 구체적인 구성 및 동작에 대해서는 아래의 도 2를 참조하여 상세히 설명한다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 넘어짐 감지 장치(140)를 나타내는 도면이다.
도 2에 나타낸 바와 같이, 본 발명의 실시예에 따른 넘어짐 감지 장치(140)는 객체 검출부(142), 행위 판별부(144) 및 비상 상황 판단부(146)를 포함한다.
객체 검출부(142)는 모델링된 배경과 현재 영상의 차이를 이용하여, 움직이는 객체를 검출한다. 객체 검출부(142)는 영상 처리 기반의 배경 모델 알고리즘을 이용하여, 현재 영상에서 움직이는 객체를 검출한다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 객체 검출부(142)가 움직이는 객체를 검출하는 방법을 나타내는 도면이다. 도 3에서 320은 현재의 영상을 나타내고, 340은 감지 영역에 대한 배경을 모델링한 영상(모델링된 배경)을 나타낸다. 그리고 360은 현재의 영상(320)에서 모델링한 영상(340)을 빼서 구한 움직이는 객체만을 나타낸 영상이다.
즉, 객체 검출부(142)는 아래의 수학식 1과 같은 방법으로 현재 영상에서 움직이는 객체를 검출한다.
Figure pat00003
수학식 1에서, c는 현재 영상, b는 배경을 모델링한 영상, f는 움직이는 객체만을 나타내는 영상이다. 그리고, x,y는 각 영상의 가로, 세로 좌표를 나타내며,
Figure pat00004
는 소정의 기준치를 낸다. 수학식 1에 나타낸 바와 같이, 현재 영상(c(x,y))에서 배경을 모델링한 영상(b(x,y))를 뺀 값이 소정의 기준치보다 높으면 움직이는 객체만을 나타내는 영상( f(x,y))은 1이며, 그렇지 않은 경우에는 f(x,y)는 0이다.
다시 말하면, 객체 검출부(142)는 상기 수학식 1을 적용하여, 도 3의 360과 같은 움직이는 객체 영상만을 검출한다.
행위 판별부(144)는 객체 검출부(142)에서 검출한 객체 영상(움직이는 객체만을 추출한 영상)을 분석하여 해당 객체가 넘어졌는지 여부를 판별한다. 즉, 행위 판별부(144)는 해당 객체의 넘어지는 행위와 정상 행위를 판별한다.
먼저, 행위 판별부(144)는 도 4에 나타낸 바와 같이 객체 영상의 크기를 정규화시킨다. 다시 말하면, 행위 판별부(144)는 원래의 객체 영상(420)을 정규화된 영상(440)으로 변환한다. 영상의 크기를 정규화하는 방법은 본 발명이 속하는 기술분야의 통상의 지식을 가진 자라면 알 수 있는바 구체적인 설명은 생략한다.
다음으로, 행위 판별부(144)는 정규화된 영상을 수학식 2를 이용하여 결합함으로써 움직임 역사 이미지(motion history image)를 생성한다. 즉, 행위 판별부(144)는 소정의 시간 동안(t)에 획득한 복수의 정규화된 영상을 수학식 2와 같이 결합하여, 움직임 역사 이미지를 생성한다.
Figure pat00005
상기 수학식 2에서, H는 움직임 역사 이미지(motion history image)이며,
Figure pat00006
는 임의의 상수 값이며, t는 복수의 정규화된 영상을 결합한 시간이다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 행위 판별부(144)가 각각의 정규화된 영상을 이용하여 움직임 역사 이미지(motion history image)를 만드는 방법을 나타내는 도면이다. 도 5에서, 520은 복수의 정규화된 영상을 나타내며, 540는 복수의 정규화된 영상(520)에 수학식 2를 적용하는 경우 최종적으로 생성되는 움직임 역사 이미지를 나타낸다. 520과 같은 복수의 정규화된 영상에 수학식 2를 적용하면, 소정의 좌표(x,y)가 t시간 동안 계속하여 객체 영상이 존재하는 경우 H(x,y,t)=
Figure pat00007
가 된다. 그렇지 않은 경우에는, 520 과 같은 복수의 정규화된 영상 이전의 움직임 역사 이미지(H(x,y,t-1)과 0 중에서 큰 값이 H(x,y,t)의 값이 된다. 따라서, 520과 같은 복수의 정규화된 영상에 대해서 수학식 2를 적용하면, 540과 같은 움직임 역사 이미지가 도출된다.
도 6은 본 발명의 실시예에 따른 행위 판별부(144)가 객체의 넘어지는 행위에 대해서 움직임 역사 이미지를 생성한 것을 나타내는 도면이다. 그리고 도 7은 본 발명의 실시예에 따른 행위 판별부(144)가 객체의 정상 행위에 대해서 움직임 역사 이미지를 생성한 것을 나타내는 도면이다.
도 6과 도 7에 나타낸 바와 같이, 행위 판별부(144)에 의해 생성되는 움직임 역사 이미지는 객체의 쓰러지는 행위와 정상 행위가 서로 다르게 표현됨을 알 수 있다.
본 발명의 실시예에 따른 행위 판별부(144)는 생성한 움직임 역사 이미지를 주성분 분석(principal component analysis)을 이용하여 아래의 수학식 3과 같이 특징 수를 줄인다. 즉, 움직임 역사 이미지는 차원이 축소된다. 주성분 분석에 대해서는 본 발명이 속하는 기술분야의 통상을 지식을 가진 자라면 알 수 있으므로, 구체적인 설명은 생략한다.
Figure pat00008
상기 수학식 3에서, P는 학습을 위해 수집한 움직임 역사 이미지들로부터 획득한 투영행렬을 나타낸다. 즉, 움직임 역사 이미지(H(x,y,t))에 투영 행렬을 곱함으로써, 생성한 움직임 역사 이미지의 특징 수가 줄어든다.
마지막으로 본 발명의 실시예에 따른 행위 판별부(144)는 차원이 축소된 움직임 역사 이미지를 서포트 벡터 기계(Support Vector Machine, SVM)의 입력으로 설정한다. 이를 통해, 본 발명의 실시예에 따른 행위 판별부(144)는 객체가 넘어지는 행위를 하고 있는지 정상 행위를 하고 있는지를 판별할 수 있다. 즉, 행위 판별부(144)는 수학식 4와 같이 SVM 입력에 차원이 축소된 움직임 역사 이미지를 입력시킴으로써, 객체의 넘어짐 행위(Slip) 및 정상 행위(Normal)을 판별할 수 있다.
Figure pat00009
수학식 4에서 K()는 SVM의 hyperplane 함수를 나타내며, s는 객체의 상태(즉, slip, normal)를 나타낸다.
비상 상황 판단부(146)는 행위 판별부(144)로부터 객체의 넘어지는 행위 또는 정상 행위를 수신하며, 객체의 넘어짐 행위를 수신하고 소정 시간 동안 객체의 넘어지는 행위가 지속되는지를 체크하여 비상 상황 여부를 판단한다. 비상 상황 판단부(146)는 비상 상황으로 판단한 경우에는 모니터링 요원이 알 수 있도록 비상 알람 신호를 출력한다. 다시 말하면, 비상 상황 판단부(146)는 행위 판별부(144)로부터 객체의 넘어짐 행위(Slip)를 수신한 후, 객체가 소정의 설정 영역 내에 있고 이전 프레임과 현재 프레임간의 중심 좌표의 이동 거리와 객체의 에지 성분의 차이가 소정의 임계치 이하인 상황이 소정의 시간 동안 지속되는 경우 비상 상황으로 판단할 수 있다.
도 8은 본 발명의 실시예 따른 감지 시스템(100)이 객체의 넘어짐을 감지하는 방법을 나타내는 도면이다.
먼저, 객체 검출부(142)는 감시 카메라(120)를 통해 입력되는 영상 신호에서 움직이는 객체만를 검출한다(S810). 즉, 객체 검출부(142)는 수학식 1과 같은 배경 모델 알고리즘을 이용하여, 현재 영상에서 움직이는 객체를 검출한다.
행위 판별부(144)는 움직이는 객체의 영상 크기를 정규화한다(S820).
그리고 행위 판별부(144)는 정규화된 영상을 움직임 역사 이미지로 변환한다(S830). 즉, 행위 판별부(144)는 정규화된 영상에 대해서 수학식 2를 적용하여, 복수의 정규화된 영상을 결합으로써 움직임 역사 이미지를 생성한다.
행위 판별부(144)는 움직임 역사 이미지의 차원을 축소시킨다(S840). 즉, 행위 판별부(144)는 수학식 3과 같이 주성분 분석을 적용하여, 움직임 역사 이미지의 특징 수를 줄인다.
다음으로, 행위 판별부(144)는 차원 축소된 움직임 역사 이미지에 대해서 서포트 벡터 기계(SVM)을 적용한다(S850). 즉, 행위 판별부(144)는 차원 축소된 움직임 역사 이미지에 대해서 수학식 4와 같이 SVM을 적용한다. SVM의 적용을 통해, 행위 판별부(144)는 객체의 넘어짐 여부를 판단할 수 있다(S860).
행위 판별부(144)가 SVM 적용을 통해 객체가 넘어진 것으로 판단한 경우, 비상 상황 판단부(146)는 객체의 넘어짐 행위가 소정 시간 지속되는지를 체크하며, 소정 시간 지속되는 경우 비상 상황으로 판단한다(S870).
한편, 행위 판별부(144)가 SVM 적용을 통해 객체가 넘어지지 않은 것으로 판단한 경우에는 객체의 정상 행위로 판단한다(S880).
이와 같은 본 발명의 실시예에 따르면, 특정 센서를 부착한 핸드폰 또는 옷을 이용하지 않고 영상 신호의 분석만을 통해 객체의 넘어짐을 알 수 있다. 이와 같은 본 발명의 실시예를 가정이나 공장에 적용하는 경우, 사용자들의 안전에 비상 상황이 발생하는 경우 빠르게 대처할 수 있다.
이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (18)

  1. 카메라를 통해 획득한 영상에서 움직이는 객체에 대응하는 제1 영상을 검출하는 객체 움직임 검출부, 그리고
    소정의 시간 동안에 상기 제1 영상을 결합하여 움직임 역사 이미지를 생성하며, 상기 움직임 역사 이미지를 이용하여 상기 객체의 넘어짐 여부를 판단하는 행위 판별부를 포함하는 감지 장치.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 행위 판별부는, 상기 움직임 역사 이미지의 차원을 축소시키고, 상기 차원 축소된 움직임 역사 이미지에 대해서 서포트 벡터 기계(support vector machine)를 적용하여 상기 객체의 넘어짐 여부를 판단하는 감지 장치.
  3. 제2항에 있어서,
    상기 행위 판별부는 상기 제1 영상의 크기를 정규화하며, 상기 정규화된 제1 영상을 결합하여 상기 움직임 역사 이미지를 생성하는 감지 장치.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 행위 판별부에 의해 상기 객체가 넘어진 것으로 판단한 경우, 상기 객체의 넘어짐이 소정의 시간 동안 지속되는지를 체크하여 비상 상황 여부를 판단하는 비상 상황 판단부를 더 포함하는 감지 장치.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 행위 판별부는 상기 제1 영상에 대해서 아래의 수학식을 적용하여 상기 움직임 역사 이미지를 생성하며,
    Figure pat00010

    상기 수학식 1에서, H는 상기 움직임 역사 이미지이고, f(x,y)는 상기 제1 영상의 각 좌표의 영상 값이며, t는 상기 소정의 시간인 감지 장치.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 객체 움직임 검출부는 배경 모델 알고리즘을 적용하여 상기 제1 영상을 검출하는 감지 장치.
  7. 제2항에 있어서,
    상기 행위 판별부는 상기 움직임 역사 이미지에 주성분 분석을 적용하여, 상기 움직임 역사 이미지의 차원을 축소시키는 감지 장치.
  8. 제4항에 있어서,
    상기 비상 상황 판단부는 비상 상황으로 판단한 경우 비상 상황을 알리는 알람 신호를 출력하는 감지 장치.
  9. 제1항에 있어서,
    상기 객체는 사람인 감지 장치.
  10. 소정의 영역에 설치된 카메라로부터 획득한 영상을 이용하여 객체의 넘어짐 여부를 감지하는 감지 장치의 동작 방법으로서,
    상기 영상에서 움직이는 객체에 대응하는 제1 영상을 검출하는 단계,
    상기 제1 영상을 소정 시간 동안 결합하여, 상기 제1 영상을 움직임 역사 이미지로 변환하는 단계, 그리고
    상기 움직임 역사 이미지에 대해서 서포트 벡터 기계를 적용하여, 상기 객체의 넘어짐 여부를 판단하는 단계를 포함하는 감지 장치의 동작 방법.
  11. 제10항에 있어서,
    상기 판단하는 단계는,
    상기 움직임 역사 이미지에 대해서 특징 수를 줄이는 단계, 그리고
    상기 출어든 움직임 역사 이미지에 대해서 상기 서포트 벡터 기계를 적용하여 상기 객체의 넘어짐 여부를 판단하는 단계를 포함하는 감지 장치의 동작 방법.
  12. 제11항에 있어서,
    상기 제1 영상의 크기를 정규화하는 단계를 더 포함하며,
    상기 변환하는 단계는 상기 정규화된 제1 영상을 결합하여, 상기 제1 영상을 상기 움직임 역사 이미지로 변환하는 단계를 포함하는 감지 장치의 동작 방법.
  13. 제10항에 있어서,
    상기 객체의 넘어짐으로 판단된 경우, 상기 객체의 넘어짐이 소정의 시간 동안 지속되는지를 체크하여 비상 상황 여부를 판단하는 단계를 더 포함하는 감지 장치의 동작 방법.
  14. 제13항에 있어서,
    상기 비상 상황으로 판단된 경우, 상기 비상 상황을 외부로 알리는 단계를 더 포함하는 감지 장치의 동작 방법.
  15. 제10항에 있어서,
    상기 움직임 역사 이미지는 상기 제1 영상에 대해서 아래의 수식을 적용하여 생성되며,
    Figure pat00011

    상기 수학식 1에서, H는 상기 움직임 역사 이미지이고, f(x,y)는 상기 제1 영상의 각 좌표의 영상 값이며, t는 상기 소정의 시간인 감지 장치의 동작 방법.
  16. 감시하고자 하는 영역에 설치되며, 상기 영역의 영상을 획득하는 카메라, 그리고
    상기 카메라로부터 전송된 영상에서 움직이는 객체에 대응하는 제1 영상을 검출하고, 상기 제1 영상의 크기를 정규화 하며, 상기 정규화된 제1 영상을 소정 시간 동안 결합하여 움직임 역사 이미지를 생성하는 감지 장치를 포함하는 감시 시스템.
  17. 제16항에 있어서,
    상기 감지 장치는 상기 움직임 역사 이미지의 차원을 축소시키고, 상기 차원 축소된 움직임 역사 이미지에 대해서 서포트 벡터 기계를 적용하여, 상기 객체의 넘어짐 여부를 판단하는 감시 시스템.
  18. 제17항에 있어서,
    상기 감지 장치는 상기 객체의 넘어짐이 소정 시간 동안 지속되는지를 체크하여 비상 상황 여부를 판단하는 감시 시스템.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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WO2018174364A1 (ko) * 2017-03-24 2018-09-27 대우조선해양 주식회사 선박용 증발가스 재액화 시스템 및 방법

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