KR20160032432A - Apparatus and Method for Detecting Same Object - Google Patents

Apparatus and Method for Detecting Same Object Download PDF

Info

Publication number
KR20160032432A
KR20160032432A KR1020140122521A KR20140122521A KR20160032432A KR 20160032432 A KR20160032432 A KR 20160032432A KR 1020140122521 A KR1020140122521 A KR 1020140122521A KR 20140122521 A KR20140122521 A KR 20140122521A KR 20160032432 A KR20160032432 A KR 20160032432A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
area
movement path
objects
same
detected
Prior art date
Application number
KR1020140122521A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
김명훈
김선진
Original Assignee
삼성에스디에스 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 삼성에스디에스 주식회사 filed Critical 삼성에스디에스 주식회사
Priority to KR1020140122521A priority Critical patent/KR20160032432A/en
Publication of KR20160032432A publication Critical patent/KR20160032432A/en

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/285—Analysis of motion using a sequence of stereo image pairs
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F18/00—Pattern recognition
    • G06F18/20—Analysing
    • G06F18/22—Matching criteria, e.g. proximity measures
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30241—Trajectory

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Bioinformatics & Cheminformatics (AREA)
  • Bioinformatics & Computational Biology (AREA)
  • Evolutionary Biology (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Analysis (AREA)

Abstract

According to an embodiment of the present invention, a method for detecting a same object comprises the following steps: (a) receiving frames in which a first region is photographed by a first camera; (b) receiving frames in which a second region is photographed by a second camera; (c) generating a vectorized moving path of a first object by using the frames received by the step (a); (d) expanding the generated vectorized moving path of the first object; (e) generating a moving path of each object which exists in the second region by using the frames received by the step (b); (f) detecting objects having the moving path in which the similarity with the expanded moving path from the moving path of each object generated by the step (e) is higher than or equal to a predetermined level, wherein the first and second regions does not overlap; and (g) determining an object, which is the same with the first object, from the detected objects by using the similarity of the detected objects.

Description

동일 객체 검출 방법 및 장치{Apparatus and Method for Detecting Same Object}[0001] APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING SAME OBJECT [0002]

본 발명은 동일 객체 검출 방법 및 장치에 관한 것이다. 보다 상세하게는, 본 발명은 서로 다른 카메라들에서 촬영된 객체들 중 동일한 객체를 검출하는 동일 객체 검출 방법 및 장치에 관한 것이다.The present invention relates to a method and apparatus for detecting the same object. More particularly, the present invention relates to a method and apparatus for detecting the same object among objects photographed in different cameras.

일반적으로 하나의 카메라에 의하여 촬영되는 영역 내에서 객체(사람, 자동차 등)는 동일 객체로 인식하여 추적이 가능하다. 그러나 객체의 이동경로가 광범위한 경우에는 인접한 다수의 카메라에서 인식한 객체에서 동일한 객체를 검출하는 것에는 어려움이 따른다.In general, objects (people, cars, etc.) can be recognized as the same objects and tracked within the area shot by one camera. However, it is difficult to detect the same object in an object recognized by a plurality of adjacent cameras when the movement path of the object is wide.

기존에는 객체들 간 특성 정보(예를 들면, 옷 색깔 등)를 비교하여 동일 객체를 검출하였다. 그러나, 이러한 방법은 특성 정보가 변경되는 경우에는 검출이 어렵다. 또한, 기존의 방법은 모든 객체들간 특성 정보의 비교가 필요하여 높은 수준의 컴퓨팅 자원이 필요하다.In the past, the same object was detected by comparing characteristic information (for example, clothes color, etc.) between objects. However, this method is difficult to detect when characteristic information is changed. In addition, the conventional method requires a high level of computing resources because the comparison of characteristic information between all objects is required.

본 발명의 실시예가 해결하고자 하는 기술적 과제는, 서로 다른 복수 개의 카메라에 의하여 촬영된 객체들 중 동일한 객체를 높은 정확도로 검출할 수 있는 동일 객체 검출 방법 및 장치를 제공하는 것이다.SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to provide a method and an apparatus for detecting the same object among objects photographed by a plurality of different cameras with high accuracy.

또한, 본 발명의 실시예가 해결하고자 하는 기술적 과제는, 서로 다른 카메라에 의하여 촬영된 영역 중에서 중첩된 영역이 존재하는 경우와 그렇지 않은 경우를 분리하여 높은 정확도로 동일한 객체를 검출할 수 있는 동일 객체 검출 방법 및 장치를 제공하는 것이다.It is another object of the present invention to provide a method and apparatus for detecting an identical object that can detect the same object with high accuracy by separating a case where an overlapped region exists and a case where an overlapped region exists, A method and an apparatus.

또한, 본 발명의 실시예가 해결하고자 하는 기술적 과제는, 기존에 비하여 낮은 수준의 컴퓨팅 자원을 소모하면서 동일한 객체를 검출할 수 있는 동일 객체 검출 방법 및 장치를 제공하는 것이다.It is another object of the present invention to provide a method and apparatus for detecting the same object while consuming low-level computing resources.

본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.The technical problems of the present invention are not limited to the above-mentioned technical problems, and other technical problems which are not mentioned can be clearly understood by those skilled in the art from the following description.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 제1 태양(ASPECT)에 따른 동일 객체 검출 방법은, 제1 카메라로부터 제1 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (a)단계; 제2 카메라로부터 제2 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (b)단계; 상기 (a)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 위치를 탐지하는 (c)단계; 상기 (b)단계에서 수신된 프레임들에 포함된 객체들의 위치를 탐지하는 (d)단계; 상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 동일한 영역이며, 상기 제1 객체를 탐지한 위치가 상기 제1 영역으로 진입한 순간(t)에 상기 제2 영역에서 최초로 탐지된 객체를 검출하는 (e)단계; 및 상기 제1 객체와 상기 최초로 탐지된 객체를 동일한 객체로 결정하는 (f)단계를 포함할 수 있다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of detecting an identical object according to a first aspect of the present invention, the method comprising: (a) receiving frames photographed from an area including a first area from a first camera; (B) receiving frames photographed by an area including a second area from a second camera; (C) detecting the position of the first object using the frames received in step (a); (D) detecting a position of objects included in frames received in the step (b); (E) detecting the first object detected in the second area at a time (t) when the position of the first object detected by the first object enters the first area, step; And (f) determining the first object and the first detected object as the same object.

일 실시예에 있어서, 상기 최초로 탐지된 객체가 2이상인 경우, 상기 동일 객체 검출 방법은, 상기 제1 영역에서의 상기 제1 객체의 이동 경로를 생성하는 (g)단계; 및 상기 제2 영역에서의 상기 2이상의 최초로 탐지된 객체들 각각의 이동 경로를 생성하는 (h)단계를 더 포함하며, 상기 (f)단계는, 상기 2이상의 최초로 탐지된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 생성된 제1 객체의 이동 경로와 유사성이 가장 높은 이동 경로를 가진 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, when the first detected object is two or more, the same object detecting method may include: (g) generating a moving path of the first object in the first area; And (h) generating a movement path of each of the two or more first detected objects in the second area, wherein step (f) comprises: Determining the object having the movement path having the highest similarity with the movement path of the generated first object as the same object as the first object.

일 실시예에 있어서, 상기 최초로 탐지된 객체가 2이상인 경우, 상기 동일 객체 검출 방법은, 상기 최초로 탐지된 객체 각각의 특징점과 상기 제1 객체 간의 특징점 간의 일치 정도를 산출하는 단계를 더 포함하며, 상기 (f)단계는, 상기 산출된 제1 객체와의 일치 정도가 가장 높은 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하고 동일한 식별자를 부여하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, when the number of the first detected objects is two or more, the method of detecting the same object may further include calculating a degree of correspondence between minutiae points of the first detected object and minutiae points of the first object, The step (f) may include determining the object having the highest degree of coincidence with the calculated first object as the same object as the first object, and assigning the same identifier.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 제2 태양(ASPECT)에 따른 동일 객체 검출 방법은, 제1 카메라에 의하여 제1 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (a)단계; 제2 카메라에 의하여 제2 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (b)단계; 상기 (a)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 상기 제1 영역에서의 이동 경로를 생성하는 (c)단계; 상기 (b)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 상기 제2 영역에 존재하는 객체들 각각의 상기 제2 영역에서의 이동 경로를 생성하는 (d)단계; 상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 동일한 영역이며, 동일한 시간 간격 동안 상기 (d)단계에서 생성된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 (c)단계에서 생성된 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 (e)단계; 및 상기 제1 객체와 상기 동일한 이동 경로를 가지는 객체를 동일한 객체로 결정하는 (f)단계를 포함할 수 있다.According to a second aspect of the present invention, there is provided an identical object detecting method comprising: (a) receiving frames photographed by an area including a first area by a first camera; (B) receiving frames photographed by an area including a second area by a second camera; (C) generating a movement path in the first area of the first object using the frames received in step (a); (D) generating a movement path in the second area of each of the objects existing in the second area using the frames received in step (b); Wherein the first area and the second area are the same area and the similarity to the movement path generated in step (c) among the movement paths of the objects generated in step (d) during the same time interval is equal to or higher than a predetermined level (E) detecting an object having a movement path; And (f) determining the first object and the object having the same movement path as the same object.

일 실시예에 있어서, 상기 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체가 2이상인 경우, 상기 동일 객체 검출 방법은, 상기 2이상의 객체 각각과 상기 제1 객체 간의 일치 정도를 특징점 비교 방법을 이용하여 산출하는 단계를 더 포함하며, 상기 (f)단계는, 상기 산출된 제1 객체와의 일치 정도가 가장 높은 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, when there are two or more objects having a movement path whose similarity is equal to or greater than a predetermined level, the method for detecting the same object may further include a step of comparing a degree of correspondence between each of the two or more objects and the first object, The step (f) may include the step of determining the object having the highest degree of coincidence with the calculated first object as the same object as the first object.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 제3 태양(ASPECT)에 따른 동일 객체 검출 장치는, 제1 카메라에 의하여 제1 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제1 수신부; 제2 카메라에 의하여 제2 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제2 수신부; 상기 제1 수신부에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 위치를 탐지하는 제1 탐지부; 상기 제2 수신부에 의하여 수신된 프레임들에 포함된 객체들의 위치를 탐지하는 제2 탐지부; 상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 동일한 영역이며, 상기 제1 객체를 탐지한 위치가 상기 제1 영역으로 진입한 순간(t)에 상기 제2 영역에서 최초로 탐지된 객체를 검출하는 객체 검출부; 및 상기 제1 객체와 상기 최초로 탐지된 객체를 동일한 객체로 결정하는 동일객체 결정부를 포함할 수 있다.According to another aspect of the present invention, there is provided an apparatus for detecting an identical object according to a third aspect of the present invention, comprising: a first receiver for receiving frames photographed by an area including a first area by a first camera; A second receiving unit for receiving frames photographed by a second camera, the area including the second area; A first detection unit for detecting a position of the first object using the frames received by the first receiver; A second detecting unit for detecting a position of objects included in frames received by the second receiving unit; Wherein the first area and the second area are the same area, and the object detection unit detects the first object detected in the second area at the instant t when the position where the first object is detected enters the first area; And an identical object determining unit that determines the first object and the first detected object as the same object.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 제4 태양(ASPECT)에 따른 동일 객체 검출 방법은, 제1 카메라에 의하여 제1 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제1 수신부; 제2 카메라에 의하여 제2 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제2 수신부; 상기 제1 수신부에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 상기 제1 영역에서의 이동 경로를 생성하는 제1 이동경로 생성부; 상기 제2 수신부에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 상기 제2 영역에 존재하는 객체들 각각의 상기 제2 영역에서의 이동 경로를 생성하는 제2 이동경로 생성부; 상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 동일한 영역이며, 동일한 시간 간격 동안 상기 제2 이동경로 생성부에 의하여 생성된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 제1 이동경로 생성부에 의하여 생성된 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 객체 검출부; 및 상기 제1 객체와 상기 동일한 이동 경로를 가지는 객체를 동일한 객체로 결정하는 동일객체 결정부를 포함할 수 있다.According to a fourth aspect of the present invention, there is provided a method of detecting an identical object, comprising: a first receiving unit that receives frames photographed by an area including a first area by a first camera; A second receiving unit for receiving frames photographed by a second camera, the area including the second area; A first movement path generation unit for generating a movement path in the first area of the first object using the frames received by the first reception unit; A second movement route generation unit for generating a movement route in the second area of each of the objects existing in the second area using the frames received by the second reception unit; Wherein the first area and the second area are the same area, and the moving path generated by the first moving path generating part among the moving paths of the objects generated by the second moving path generating part during the same time interval An object detector for detecting an object having a movement path whose similarity is equal to or higher than a predetermined level; And an identical object determining unit that determines the first object and the object having the same movement path as the same object.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 제5 태양(ASPECT)에 따른 동일 객체 검출 방법은, 제1 카메라에 의하여 제1 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (a)단계; 제2 카메라에 의하여 제2 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (b)단계; 상기 (a)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 생성하는 (c)단계; 상기 생성된 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 확장하는 (d)단계; 상기 (b)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 상기 제2 영역에 존재하는 객체들 각각의 이동 경로를 생성하는 (e)단계; 상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 중첩되지 않으며, 상기 (e)단계에서 생성된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 확장된 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 (f)단계; 및 상기 검출된 객체의 유사성을 이용하여 상기 검출된 객체 중에서 상기 제1 객체와 동일한 객체를 결정하는 (g)단계를 포함할 수 있다.According to a fifth aspect of the present invention, there is provided an identical object detecting method comprising: (a) receiving frames photographed by a first camera by a first camera; (B) receiving frames photographed by a second camera in a second area; (C) generating a vectorized movement path of the first object using the frames received in step (a); (D) expanding the vectorized travel path of the generated first object; (E) generating a movement path of each of the objects existing in the second area using the frames received in step (b); Detecting an object having a movement path whose similarity with the extended movement path is equal to or higher than a predetermined level among the movement paths of the objects generated in the step (e), the first area and the second area are not overlapped with each other; f) step; And (g) determining the same object as the first object among the detected objects using the similarity of the detected objects.

일 실시예에 있어서, 상기 (g)단계는, 상기 검출된 객체 중에서 상기 유사성이 가장 높은 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, the step (g) may include determining the object having the highest similarity among the detected objects as the same object as the first object.

일 실시예에 있어서, 상기 (a)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 이동 속도 및 이동 방향을 산출하는 단계; 및 상기 산출된 제1 객체의 이동 속도 및 이동 방향을 이용하여 상기 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 생성하는 단계를 포함할 수 있다.In one embodiment, calculating the moving speed and the moving direction of the first object using the frames received in the step (a); And generating a vectorized movement path of the first object using the calculated movement speed and movement direction of the first object.

일 실시예에 있어서, 상기 (d)단계에서 생성된 객체들 각각의 특정 시간 기간 동안의 이동 경로 중에서 상기 확장된 이동 경로와 유사성이 가장 높은 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 단계를 포함하되, 상기 특정 시간 기간 동안은 상기 확장된 이동 경로에 기반하여 상기 제1 객체가 상기 제2 영역 내에 존재할 것으로 예상되는 시간 기간일 수 있다.In one embodiment, the method includes detecting an object having a movement path having a highest similarity to the extended movement path among movement paths for a specific time period of each of the objects generated in the step (d) And the time period during which the first object is expected to be in the second area based on the extended travel path for a specific time period.

일 실시예에 있어서, 상기 검출된 객체가 2이상인 경우, 상기 동일 객체 검출 방법은, 상기 2이상의 객체 각각의 특징점과 상기 제1 객체의 특징점 간의 일치 정보를 산출하는 단계를 더 포함하며, 상기 (g)단계는, 상기 검출된 객체 중에서 상기 산출된 제1 객체와의 일치 정도가 가장 높은 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정할 수 있다.In one embodiment, when the number of detected objects is two or more, the same object detecting method may further include calculating matching information between minutiae points of each of the at least two objects and minutiae points of the first object, g) may determine an object having the highest degree of coincidence with the calculated first object among the detected objects to be the same object as the first object.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 제6 태양(ASPECT)에 따른 동일 객체 검출 장치는, 제1 카메라에 의하여 제1 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제1 수신부; 제2 카메라에 의하여 제2 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제2 수신부; 상기 제1 수신부에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 생성하는 제1 이동경로 생성부; 상기 생성된 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 확장하는 이동경로 확장부; 상기 제2 수신부에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 상기 제2 영역에 존재하는 객체들 각각의 이동 경로를 생성하는 제2 이동경로 생성부; 상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 중첩되지 않으며, 상기 제2 이동경로 생성부에 의하여 생성된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 확장된 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 객체 검출부; 및 상기 검출된 객체의 유사성을 이용하여 상기 검출된 객체 중에서 상기 제1 객체와 동일한 객체를 결정하는 동일객체 결정부를 포함할 수 있다.According to a sixth aspect of the present invention, there is provided an apparatus for detecting an identical object, comprising: a first receiving unit for receiving frames photographed by a first camera in a first area; A second receiver for receiving frames photographed by a second camera in a second area; A first movement path generation unit for generating a vectorized movement path of the first object using the frames received by the first reception unit; A movement path extending unit that extends the vectorized movement path of the generated first object; A second movement path generation unit for generating a movement path of each of the objects existing in the second area using the frames received by the second reception unit; Wherein the first region and the second region are not overlapped with each other and an object having a movement path whose similarity with the extended movement path is greater than or equal to a predetermined level among the movement paths of the objects generated by the second movement path generation unit An object detecting unit for detecting the object; And an identical object determining unit that determines the same object as the first object among the detected objects by using the similarity of the detected objects.

상기 기술적 과제를 달성하기 위한 본 발명의 제7 태양(ASPECT)에 따른 컴퓨터프로그램은 하드웨어와 결합되어, 제1 카메라에 의하여 제1 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (a)단계; 제2 카메라에 의하여 제2 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (b)단계; 상기 (a)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 생성하는 (c)단계; 상기 생성된 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 확장하는 (d)단계; 상기 (b)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 상기 제2 영역에 존재하는 객체들 각각의 이동 경로를 생성하는 (e)단계; 상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 중첩되지 않으며, 상기 (e)단계에서 생성된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 확장된 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 (f)단계; 및 상기 검출된 객체의 유사성을 이용하여 상기 검출된 객체 중에서 상기 제1 객체와 동일한 객체를 결정하는 (g)단계를 포함하는 동일 객체 검출 방법을 수행하기 위하여 매체에 저장된 것일 수 있다.According to a seventh aspect of the present invention, there is provided a computer program for causing a computer to function as: (a) receiving frames photographed by a first camera by a first camera; (B) receiving frames photographed by a second camera in a second area; (C) generating a vectorized movement path of the first object using the frames received in step (a); (D) expanding the vectorized travel path of the generated first object; (E) generating a movement path of each of the objects existing in the second area using the frames received in step (b); Detecting an object having a movement path whose similarity with the extended movement path is equal to or higher than a predetermined level among the movement paths of the objects generated in the step (e), the first area and the second area are not overlapped with each other; f) step; And (g) determining an object identical to the first object among the detected objects using the similarity of the detected object.

본 발명의 일 실시예에 따르면, 서로 다른 복수 개의 카메라에 의하여 촬영된 객체들 중 동일한 객체를 높은 정확도로 검출할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the same object among objects photographed by a plurality of cameras different from each other can be detected with high accuracy.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르며, 서로 다른 카메라에 의하여 촬영된 영역 중에서 중첩된 영역이 존재하는 경우와 그렇지 않은 경우를 분리하여 높은 정확도로 동일한 객체를 검출할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, it is possible to detect the same object with high accuracy by separating the case where the overlapped region exists and the case where the overlapping region is not present among the regions photographed by different cameras.

또한, 본 발명의 일 실시예에 따르면 기존에 비하여 낮은 수준의 컴퓨팅 자원을 소모하면서 동일한 객체를 검출할 수 있다.In addition, according to an embodiment of the present invention, the same object can be detected while consuming low-level computing resources.

본 발명의 효과들은 이상에서 언급한 효과들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 효과들은 아래의 기재로부터 통상의 기술자에게 명확하게 이해 될 수 있을 것이다.The effects of the present invention are not limited to the effects mentioned above, and other effects not mentioned can be clearly understood to those of ordinary skill in the art from the following description.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치가 적용되는 시스템을 나타내는 구성도이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치의 블록도이다.
도 3은 프레임 수신부, 위치 탐지부 및 이동경로 생성부의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 4는 제1 카메라에 의하여 촬영되는 영역 및 제2 카메라에 의하여 촬영되는 영역의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 5는 객체 검출부가 제2 프레임 그룹에서 제1 객체와 동일한 가능성이 높은 객체를 검출하는 방법의 예를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 방법에 관한 순서도이다.
도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 방법에 관한 순서도이다.
도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치에 관한 블록도이다.
도 9는 제1 카메라에 의하여 촬영되는 제1 영역 및 제2 카메라에 의하여 촬영되는 제2 영역의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10은 확장된 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 방법에 관한 순서도이다.
도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치의 다른 구성도이다.FIG. 1 is a configuration diagram illustrating a system to which the same object detecting apparatus according to an embodiment of the present invention is applied.
2 is a block diagram of an identical object detection apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram showing an example of a frame receiving unit, a position detecting unit, and a movement path generating unit.
4 is a view showing an example of an area photographed by the first camera and an area photographed by the second camera.
5 is a diagram for explaining an example of a method in which an object detecting unit detects an object having the same probability as a first object in a second frame group.
6 is a flowchart illustrating a method of detecting an identical object according to another embodiment of the present invention.
7 is a flowchart illustrating a method of detecting the same object according to another embodiment of the present invention.
8 is a block diagram of an identical object detecting apparatus according to another embodiment of the present invention.
9 is a view showing an example of a first region photographed by the first camera and a second region photographed by the second camera.
10 is a diagram illustrating an example of a vectorized movement path for an extended first object.
11 is a flowchart illustrating a method of detecting the same object according to another embodiment of the present invention.
FIG. 12 is another configuration diagram of the same object detecting apparatus according to an embodiment of the present invention.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시 예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시 예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시 예들은 본 발명의 게시가 완전하도록 하고, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이며, 본 발명은 청구항의 범주에 의해 정의될 뿐이다. 명세서 전체에 걸쳐 동일 참조 부호는 동일 구성 요소를 지칭한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The advantages and features of the present invention and the manner of achieving them will become apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the accompanying drawings. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the scope of the invention to those skilled in the art. Is provided to fully convey the scope of the invention to those skilled in the art, and the invention is only defined by the scope of the claims. Like reference numerals refer to like elements throughout the specification.

다른 정의가 없다면, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어(기술 및 과학적 용어를 포함)는 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 공통적으로 이해될 수 있는 의미로 사용될 수 있을 것이다. 또 일반적으로 사용되는 사전에 정의되어 있는 용어들은 명백하게 특별히 정의되어 있지 않는 한 이상적으로 또는 과도하게 해석되지 않는다.Unless defined otherwise, all terms (including technical and scientific terms) used herein may be used in a sense commonly understood by one of ordinary skill in the art to which this invention belongs. Also, commonly used predefined terms are not ideally or excessively interpreted unless explicitly defined otherwise.

본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함될 수 있다. 명세서에서 사용되는 "포함한다(comprises)" 및/또는 "포함하는(comprising)"은 언급된 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자는 하나 이상의 다른 구성요소, 단계, 동작 및/또는 소자의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.In this specification, a singular form may include plural forms unless specifically stated in the phrase. It is noted that the terms "comprises" and / or "comprising" used in the specification are intended to be inclusive in a manner similar to the components, steps, operations, and / Or additions.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치가 적용되는 시스템을 나타내는 구성도이다.FIG. 1 is a configuration diagram illustrating a system to which the same object detecting apparatus according to an embodiment of the present invention is applied.

도 1을 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치(100)는 복수 개의 서로 다른 카메라(10, 20, 30)로부터 각각 촬영된 영상의 프레임을 수신할 수 있다.Referring to FIG. 1, the same object detecting apparatus 100 according to an embodiment of the present invention can receive frames of images photographed from a plurality of different cameras 10, 20, and 30, respectively.

동일 객체 검출 장치(100)는 각각의 카메라로부터 수신된 영상의 프레임을 이용하여 각각의 카메라에 촬영된 객체들 중에서 동일한 객체를 검출한다.The same object detecting apparatus 100 detects the same object among objects photographed by each camera using a frame of an image received from each camera.

구체적으로 동일 객체 검출 장치(100)는 서로 다른 카메라 간에 촬영 영역이 중첩되는 부분이 존재하는 경우와 중첩되는 부분이 존재하지 않는 경우로 나누어 다소 다른 방법으로 동일한 객체를 검출할 수 있다.Specifically, the same object detecting apparatus 100 can detect the same object in a slightly different manner, dividing the case where the overlapping portion of the photographing region exists between the different cameras and the case where the overlapping portion does not exist.

서로 다른 카메라 간에 촬영 영역이 중첩되는 부분이 존재하는 경우, 동일 객체 검출 장치(100) 및 방법이 동일 객체를 검출하는 방법에 관하여 도 2 내지 7을 참조하여 설명한다.A method for detecting the same object by the same object detecting apparatus 100 and method when there is a portion where overlapping shooting regions exist between different cameras will be described with reference to Figs.

서로 다른 카메라 간에 촬영 영역이 중첩되는 부분이 존재하지 않는 경우, 동일 객체 검출 장치(100) 및 방법이 동일 객체를 검출하는 방법에 관하여 도 8 내지 11을 참조하여 설명한다.A method of detecting the same object by the same object detecting apparatus 100 and a method in the case where there is no overlapping region of the shooting region between different cameras will be described with reference to Figs.

도 2 내지 11을 참조하여 설명하는 동일 객체 검출 장치(100) 및 방법에 관한 이해를 돕기 위하여 복수 개의 카메라는 2개의 카메라로 가정한다. 2개의 카메라는 각각 제1 카메라(10) 및 제2 카메라(20)로 명명한다.In order to facilitate understanding of the same object detecting apparatus 100 and method described with reference to FIGS. 2 to 11, it is assumed that a plurality of cameras are two cameras. The two cameras are referred to as a first camera 10 and a second camera 20, respectively.

도 2 내지 7에서 제1 카메라(10)는 제1 영역을 포함하는 영역을 촬영하여 프레임을 생성한다. 제2 카메라(20)는 제2 영역을 포함하는 영역을 촬영하여 프레임을 생성한다. 제1 영역을 포함하는 영역과 제2 영역을 포함하는 영역은 상이한 영역이나, 제1 영역과 제2 영역은 동일한 영역이다.2 to 7, the first camera 10 photographs an area including the first area to generate a frame. The second camera 20 photographs an area including the second area to generate a frame. The area including the first area and the area including the second area are different areas, but the first area and the second area are the same area.

도 8 내지 11에서 제1 카메라(10)는 제1 영역을 촬영하여 프레임을 생성한다. 제2 카메라(20)는 제2 영역을 촬영하여 프레임을 생성한다. 제1 영역과 제2 영역은 상이한 영역이며 중첩되는 영역도 존재하지 않는다.In Figs. 8 to 11, the first camera 10 photographs the first area and generates a frame. The second camera 20 photographs the second area and generates a frame. The first area and the second area are different areas and there is no overlapped area.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치의 블록도이다.2 is a block diagram of an identical object detection apparatus according to an embodiment of the present invention.

도 2를 참조하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치(100)는 프레임 수신부(110), 객체 검출부(140), 동일 객체 결정부를 포함하며 위치 탐지부(120) 및 이동경로 생성부(130) 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다. 또한, 동일 객체 검출 장치(100)는 특징점 비교부(150)를 더 포함할 수 있다.Referring to FIG. 2, the same object detecting apparatus 100 according to an embodiment of the present invention includes a frame receiving unit 110, an object detecting unit 140, and an identical object determining unit. The object detecting apparatus 100 includes a position detecting unit 120, (130). ≪ / RTI > In addition, the same object detecting apparatus 100 may further include a minutiae point comparing unit 150.

프레임 수신부(110)는 제1 카메라(10) 및 제2 카메라(20)로부터 프레임들을 수신한다.The frame receiving unit 110 receives frames from the first camera 10 and the second camera 20.

위치 탐지부(120)는 제1 카메라(10)로부터 수신한 프레임들에 포함된 객체 중 제1 객체의 위치를 탐지한다.The position detection unit 120 detects the position of the first object among the objects included in the frames received from the first camera 10.

또한, 위치 탐지부(120)는 제2 카메라(20)로부터 수신한 프레임들에 포함된 객체들의 위치를 탐지한다.In addition, the position detection unit 120 detects the positions of the objects included in the frames received from the second camera 20.

위치 탐지부(120)가 프레임들에 포함된 객체의 위치를 탐지하는 방법은 공지된 기술들을 이용할 수 있다.The method by which the position detection unit 120 detects the position of the object included in the frames may use known techniques.

이동경로 생성부(130)는 제1 카메라(10)로부터 수신한 프레임들에 포함된 객체 중 제1 객체의 이동경로를 생성한다.The movement path generation unit 130 generates a movement path of the first object among the objects included in the frames received from the first camera 10. [

또한, 이동경로 생성부(130)는 제2 카메라(20)로부터 수신한 프레임들에 포함된 객체들 각각의 이동경로를 생성한다.In addition, the movement path generation unit 130 generates a movement path of each of the objects included in the frames received from the second camera 20.

이동경로 생성부(130)는 프레임 수신부(110)에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 객체의 이동경로를 생성할 수 있다. 또는, 이동경로 생성부(130)는 위치 탐지부(120)에 의하여 탐지된 위치를 이용하여 이동경로를 생성할 수도 있다.The movement path generation unit 130 may generate a movement path of the object using the frames received by the frame reception unit 110. Alternatively, the movement path generation unit 130 may generate a movement path using the position detected by the position detection unit 120.

구체적으로 이동경로 생성부(130)가 프레임들에 포함된 객체의 이동경로를 생성하는 방법은 공지된 기술들을 이용할 수 있다.Specifically, the moving path generating unit 130 may use known techniques for generating a moving path of an object included in the frames.

도 3은 프레임 수신부, 위치 탐지부 및 이동경로 생성부의 일 예를 나타내는 도면이다.3 is a diagram showing an example of a frame receiving unit, a position detecting unit, and a movement path generating unit.

프레임 수신부(110)는 제1 수신부(112) 및 제2 수신부(114)를 포함할 수 있다.The frame receiving unit 110 may include a first receiving unit 112 and a second receiving unit 114.

제1 수신부(112)는 제1 카메라(10)로부터 프레임을 수신할 수 있다. 제2 수신부(114)는 제2 카메라(20)로부터 프레임을 수신할 수 있다.The first receiving unit 112 may receive the frame from the first camera 10. [ The second receiving unit 114 may receive the frame from the second camera 20. [

위치 탐지부(120)는 제1 탐지부(122) 및 제2 탐지부(124)를 포함할 수 있다.The position detection unit 120 may include a first detection unit 122 and a second detection unit 124.

제1 탐지부(122)는 제1 객체의 위치를 탐지할 수 있다. 제2 탐지부(124)는 제2 카메라(20)로부터 수신한 프레임들에 포함된 각각의 객체들의 위치를 탐지할 수 있다.The first detection unit 122 can detect the position of the first object. The second detection unit 124 may detect the position of each of the objects included in the frames received from the second camera 20.

이동경로 생성부(130)는 제1 이동경로 생성부(132) 및 제2 이동경로 생성부(134)를 포함할 수 있다.The movement path generation unit 130 may include a first movement path generation unit 132 and a second movement path generation unit 134.

제1 이동경로 생성부(132)는 제1 객체의 이동경로를 생성할 수 있다. 제2 이동경로 생성부(134)는 제2 카메라(20)로부터 수신한 프레임들에 포함된 객체들 각각의 이동경로를 생성할 수 있다.The first movement path generation unit 132 may generate a movement path of the first object. The second movement path generation unit 134 may generate a movement path of each of the objects included in the frames received from the second camera 20.

다시 도 2를 참조하면 객체 검출부(140)는 위치 탐지부(120) 및/또는 이동경로 생성부(130)에 의하여 탐지 및 생성된 정보를 이용하여 제2 카메라(20)로부터 수신한 프레임들(이하 "제2 프레임 그룹"이라 한다)에 포함된 객체 중에서 제1 객체와 동일한 객체일 가능성이 높은 객체들을 검출할 수 있다.Referring back to FIG. 2, the object detection unit 140 detects the frames (frames) received from the second camera 20 using the information detected and generated by the position detection unit 120 and / or the movement path generation unit 130 (Hereinafter, referred to as "second frame group"), which are likely to be the same object as the first object.

도 4 및 도 5를 참조하여 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 검출부(140)의 객체 검출 방법을 설명한다.4 and 5, an object detecting method of the object detecting unit 140 according to an embodiment of the present invention will be described.

도 4는 제1 카메라에 의하여 촬영되는 영역 및 제2 카메라에 의하여 촬영되는 영역의 일 예를 나타내는 도면이다.4 is a view showing an example of an area photographed by the first camera and an area photographed by the second camera.

도 4를 참조하면, 제1 카메라(10)에 의하여 촬영되는 영역(41)은 제1 영역(41a)을 포함한다. 제2 카메라(20)에 의하여 촬영되는 영역(42)은 제2 영역(42a)을 포함한다. 제1 영역(41a)과 제2 영역(42a)은 서로 중첩되는 영역인 것을 볼 수 있다.Referring to FIG. 4, the region 41 photographed by the first camera 10 includes a first region 41a. The region 42 photographed by the second camera 20 includes a second region 42a. It can be seen that the first region 41a and the second region 42a overlap each other.

도 5는 객체 검출부가 제2 프레임 그룹에서 제1 객체와 동일한 가능성이 높은 객체를 검출하는 방법의 예를 설명하기 위한 도면이다.5 is a diagram for explaining an example of a method in which an object detecting unit detects an object having the same probability as a first object in a second frame group.

도 5를 참조하여 객체 검출부(140)가 위치 탐지부(120)에 의하여 탐지된 정보를 이용하여 제2 프레임 그룹에서 제1 객체(51)와 동일한 객체를 검출하는 방법을 설명한다.Referring to FIG. 5, a method for the object detecting unit 140 to detect the same object as the first object 51 in the second frame group using the information detected by the position detecting unit 120 will be described.

객체 검출부(140)는 제1 객체(51)가 제1 영역(41a)에 진입(P2)하는 순간(t)에 제2 영역(42a)에서 최초로 탐지된 객체를 검출한다.The object detecting unit 140 detects the first object detected in the second region 42a at the instant t when the first object 51 enters the first region 41a.

예를 들면, 객체 검출부(140)는 제2 프레임 그룹 중 t시각에 촬영된 프레임과 t시각 직전(t-1)에 촬영된 프레임을 이용하여 제2 영역(42a)에서 t시각에 최초로 탐지된 객체를 검출할 수 있다. For example, the object detecting unit 140 may detect the first detected object at the time t in the second region 42a using the frame photographed at the time t and the frame photographed immediately before the time t (t-1) Object can be detected.

객체 검출부(140)에 의하여 검출된 객체는 하나일 수도 있고 복수 개일 수도 있다.The objects detected by the object detection unit 140 may be one or a plurality of objects.

객체 검출부(140)는 제2 이동경로 생성부(134) 에 의하여 생성된 이동경로 중에서 이동경로 생성부(130)에 의하여 생성된 제1 객체(51)의 이동경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동경로를 가지는 객체를 검출한다.The object detection unit 140 may detect whether the similarity of the movement path of the first object 51 generated by the movement path generation unit 130 among the movement paths generated by the second movement path generation unit 134 is equal to or greater than a predetermined level Detects an object having a path.

구체적으로 객체 검출부(140)는 제1 객체(51)의 이동경로 중에서 제1 영역(41a) 내에서의 이동경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동경로를 가지는 객체를 검출한다. 보다 구체적으로, 객체 검출부(140)는 제1 객체(51)가 제1 영역(41a) 내에서 존재하는 시간과 동일한 시간에 제2 영역(42a) 내에서 존재하는 객체들만을 대상으로 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동경로를 가지는 객체를 검출할 수 있다.Specifically, the object detecting unit 140 detects an object having a movement path whose similarity with the movement path in the first area 41a is equal to or higher than a predetermined level among the movement paths of the first object 51. [ More specifically, the object detection unit 140 detects only the objects existing in the second area 42a at the same time as the first object 51 exists in the first area 41a, It is possible to detect an object having a movement path having a set level or more.

즉, 도 5를 참조하면, 제1 객체(51)가 제1 영역(41a) 내에서 이동인 P2 지점에서 P3 지점까지 t1에서 t2 시간 동안 이동한 경우, 객체 검출부(140)는 제2 프레임 그룹 내에 포함된 객체들 각각의 t1 내지 t2시간 동안 이동경로를 제1 객체(51)의 제1 영역(41a) 내에서의 이동경로와 유사 정도를 대비할 수 있다.5, when the first object 51 moves from t1 to t3 for a time t2 from P2 to P3 in the first area 41a, the object detection unit 140 detects the second frame group The moving path may be similar to the moving path in the first area 41a of the first object 51 during the time t1 to t2 of each of the objects included in the first object 51. [

제1 카메라(10) 및 제2 카메라(20) 간의 시간이 동기화가 되어 있지 않은 상태를 고려하여 객체 검출부(140)는 t1 내지 t2 시간 동안이 아니라 t1±α 내지 t2±α시간 동안의 이동경로를 제1 객체(51)의 제1 영역(41a) 내에서의 이동경로와 유사 정도를 대비할 수 있다.The object detection unit 140 may detect the movement path of the first camera 10 and the second camera 20 for t1 + alpha to t2 + alpha, not for the time t1 to t2, May be similar to the movement path of the first object 51 in the first region 41a.

객체 검출부(140)는 위치 탐지부(120)에 의하여 탐지된 위치 정보들을 이용하여 1차적으로 객체를 검출하고, 이동경로 생성부(130)에 의하여 생성된 이동경로를 이용하여 2차적으로 객체를 검출할 수 있다.The object detection unit 140 primarily detects an object using the position information detected by the position detection unit 120 and detects the object by using the movement path generated by the movement path generation unit 130. [ Can be detected.

다시 도 2를 참조하면, 특징점 비교부(150)는 객체 검출부(140)에 의하여 검출된 객체들 각각의 특징점과 제1 객체(51)의 특징점을 서로 비교하여 특징점 일치 정도를 분석한다.Referring again to FIG. 2, the feature point comparing unit 150 compares the feature points of the objects detected by the object detecting unit 140 with the feature points of the first object 51 to analyze the degree of coincidence.

구체적으로, 특징점 비교부(150)는 얼굴 인식 기술, 자동차 번호판 인식 기술 등 다양한 특징점을 이용한 인식 기술을 이용하여 객체 간 특징점을 비교할 수 있다.Specifically, the minutiae point comparing unit 150 can compare minutiae points between objects using a recognition technique using various minutiae such as a face recognition technique, a license plate recognition technique, and the like.

동일객체 결정부(160)는 객체 검출부(140)에 의하여 검출된 객체 정보를 이용하여 동일 객체를 결정할 수 있다.The same object determining unit 160 can determine the same object using the object information detected by the object detecting unit 140. [

또한, 동일객체 결정부(160)는 객체 검출부(140)에 의하여 검출된 객체 정보 및 특징점 비교부(150)에 의하여 분석된 특징점 일치 정보를 이용하여 동일 객체를 결정할 수 있다.The same object determining unit 160 can determine the same object using the object information detected by the object detecting unit 140 and the feature point matching information analyzed by the feature point comparing unit 150. [

구체적으로, 동일객체 결정부(160)는 위치 탐지부(120)에 의하여 탐지된 위치 정보들을 이용하여 검출된 객체 중에서 제1 객체(51)의 제1 영역(41a) 내에서의 이동 경로와 유사성이 가장 높은 이동경로를 가지는 객체를 제1 객체(51)와 동일한 객체로 결정할 수 있다.Specifically, the same object determining unit 160 determines a similarity to the movement path in the first region 41a of the first object 51 among the detected objects using the positional information detected by the position detecting unit 120, The object having the highest movement path can be determined to be the same object as the first object 51. [

또는, 동일객체 결정부(160)는 위치 탐지부(120)에 의하여 탐지된 위치 정보들을 이용하여 검출된 객체 중에서 제1 객체(51)의 특징점과 가장 일치하는 특징점을 가지는 객체를 제1 객체(51)와 동일한 객체로 결정할 수 있다.Alternatively, the same object determining unit 160 may determine an object having a feature point that best matches the feature point of the first object 51 among the detected objects using the positional information detected by the position detecting unit 120, 51). ≪ / RTI >

또는, 동일객체 결정부(160)는 위치 탐지부(120)에 의하여 탐지된 위치 정보 및 이동 경로 유사성을 이용하여 검출된 객체들 중에서 제1 객체(51)의 특징점과 가장 일치하는 특징점을 가지는 객체를 제1 객체(51)와 동일한 객체로 결정할 수도 있다.Alternatively, the same object determining unit 160 may determine that the object having the closest matching feature point with the feature point of the first object 51 among the objects detected using the positional information detected by the position detecting unit 120 and the similarity of the motion path, May be determined to be the same object as the first object 51.

또는, 동일객체 결정부(160)는 이동경로 생성부(130)에 의하여 생성된 이동경로 정보들을 이용하여 검출된 객체 중에서 제1 객체(51)의 제1 영역(41a) 내에서의 이동경로와 유사성이 가장 높은 이동경로를 가지는 객체를 제1 객체(51)와 동일한 객체로 결정할 수 있다.Alternatively, the same object determining unit 160 may determine the movement path in the first region 41a of the first object 51 among the detected objects using the movement path information generated by the movement path generating unit 130, The object having the movement path with the highest similarity can be determined as the same object as the first object 51.

또는, 동일객체 결정부(160)는 이동경로 생성부(130)에 의하여 생성된 이동경로 정보들을 이용하여 검출된 객체 중에서 제1 객체(51)의 특징점과 가장 일치하는 특징점을 가지는 객체를 제1 객체(51)와 동일한 객체로 결정할 수 있다.Alternatively, the same object determining unit 160 may determine an object having a feature point that best matches the feature point of the first object 51 among the detected objects using the movement path information generated by the movement path generating unit 130, It can be determined as the same object as the object 51.

동일객체 결정부(160)는 제1 객체(51)와 동일한 객체로 결정된 객체를 제1 객체(51)와 동일한 식별자 부호를 부여할 수 있다.The same object determining unit 160 may assign an identifier code identical to that of the first object 51 to an object determined as the same object as the first object 51. [

즉, 동일객체 결정부(160)는 제1 카메라(10)에 의하여 촬영된 제1 객체(51)와 제2 카메라(20)에 의하여 촬영된 동일한 객체로 결정된 객체를 서로 동일한 객체로 보아 동일한 식별자 부호를 부여할 수 있다.That is, the same object determination unit 160 determines that the first object 51 captured by the first camera 10 and the object determined by the same object captured by the second camera 20 are the same object, Can be assigned.

도 1 내지 5를 참조하여 설명한 내용은 도 6 및 7을 참조하여 설명하는 동일 객체 검출 방법에 적용될 수 있다.The contents described with reference to Figs. 1 to 5 can be applied to the same object detecting method described with reference to Figs.

도 6은 본 발명의 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 방법에 관한 순서도이다.6 is a flowchart illustrating a method of detecting an identical object according to another embodiment of the present invention.

도 6을 참조하면, 동일 객체 검출 장치(100)가 제1 카메라(10)에 의하여 촬영된 프레임을 수신한다(S610).Referring to FIG. 6, the same object detecting apparatus 100 receives a frame photographed by the first camera 10 (S610).

동일 객체 검출 장치(100)가 제2 카메라(20)에 의하여 촬영된 프레임을 수신한다(S620).The same object detection apparatus 100 receives a frame photographed by the second camera 20 (S620).

동일 객체 검출 장치(100)가 제1 객체의 위치를 탐지한다(S630).The same object detection apparatus 100 detects the position of the first object (S630).

동일 객체 검출 장치(100)가 제2 프레임 그룹에 존재하는 객체들 각각의 위치를 탐지한다(S640).The same object detecting apparatus 100 detects the position of each of the objects existing in the second frame group (S640).

동일 객체 검출 장치(100)가 제1 객체의 위치가 제1 영역에 진입하는 순간에 제2 영역에서 최초로 탐지된 객체를 검출한다(S650).In operation S650, the same object detecting apparatus 100 detects the first object detected in the second region at a moment when the position of the first object enters the first region.

동일 객체 검출 장치(100)가 제1 객체의 이동 경로를 생성한다(S660).The same object detection apparatus 100 generates a movement path of the first object (S660).

동일 객체 검출 장치(100)가 제2 프레임 그룹에 존재하는 객체들 각각의 이동경로를 생성한다(S670).The same object detecting apparatus 100 generates a movement path of each of the objects existing in the second frame group (S670).

동일 객체 검출 장치(100)가 검출된 객체들 중 제1 객체의 이동 경로와 가장 유사한 이동 경로를 가지는 객체를 제1 객체와 동일한 동일 객체로 결정할 수 있다(S680).The same object detection apparatus 100 may determine that the object having the movement path closest to the movement path of the first object among the detected objects is the same object as the first object in operation S680.

또는, 동일 객체 검출 장치(100)가 검출된 객체들 중 제1 객체의 이동 경로와 기 설정된 수준 이상 유사한 객체를 2차적으로 검출하고, 2차적으로 검출된 객체 각각과 제1 객체 간의 특징점이 가장 일치하는 객체를 동일 객체로 결정할 수도 있다.Alternatively, the same object detecting apparatus 100 may secondarily detect an object similar to or more than a predetermined level from the detected path of the first object among the detected objects, and may detect the feature point between each secondarily detected object and the first object. The matching object may be determined as the same object.

동일 객체 검출 장치(100)가 제1 객체와 동일 객체에 동일한 식별자를 부여할 수 있다(S690).The same object detection apparatus 100 may assign the same identifier to the same object as the first object (S690).

도 7은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 방법에 관한 순서도이다.7 is a flowchart illustrating a method of detecting the same object according to another embodiment of the present invention.

도 6 및 도 7을 참조하면, 동일 객체 검출 장치(100)가 제1 객체의 이동 경로와 기 설정된 수준 이상 유사한 이동 경로를 가진 객체를 제2 프레임 그룹을 이용하여 검출한다(S710).Referring to FIGS. 6 and 7, the same object detecting apparatus 100 detects an object having a movement path similar to the movement path of the first object at a predetermined level or more, using the second frame group (S710).

동일 객체 검출 장치(100)가 검출된 객체들 중 제1 객체의 위치가 제1 영역에 진입하는 순간에 제2 영역에서 최초로 탐지된 객체를 2차적으로 검출할 수 있다(S720).In operation S720, the same object detecting apparatus 100 may detect the first object detected in the second region at a moment when the position of the first object among the detected objects enters the first region.

추가적으로 동일 객체 검출 장치(100)가 2차적으로 검출된 객체들 각각과 특징점을 비교하여 일치 정도가 가장 높은 객체를 동일 객체로 결정할 수 있다(S730).In addition, the same object detecting apparatus 100 may compare each of the objects detected secondarily with minutiae points and determine the object having the highest degree of coincidence as the same object (S730).

앞서 설명한 바와 같이 도 8 내지 11에서 제1 카메라(10)는 제1 영역을 촬영하여 프레임을 생성한다. 제2 카메라(20)는 제2 영역을 촬영하여 프레임을 생성한다. 제1 영역과 제2 영역은 상이한 영역이며 중첩되는 영역이 존재하지 않는다.As described above, in FIG. 8 to FIG. 11, the first camera 10 photographs the first area and generates a frame. The second camera 20 photographs the second area and generates a frame. The first area and the second area are different areas, and there is no overlapped area.

즉, 도 8 내지 11을 참조하여 설명하는 동일 객체 검출 장치(100) 및 방법은 서로 다른 카메라에 의하여 촬영되는 영역에 중첩되는 부분이 존재하지 않는 경우, 서로 다른 카메라 각각에서 촬영된 객체들 중 동일한 객체를 결정하는 것에 관한 발명이다.That is, the same object detecting apparatus 100 and method as described with reference to FIGS. 8 to 11 can be applied to a case where there is no portion overlapping an area photographed by different cameras, It is an invention relating to determining objects.

도 8은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치에 관한 블록도이다.8 is a block diagram of an identical object detecting apparatus according to another embodiment of the present invention.

도 8을 참조하면, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치(100)는 프레임 수신부(810), 이동경로 생성부(820), 이동경로 확장부(830), 객체 검출부(840), 특징점 비교부(850) 및 동일객체 결정부(860)를 포함할 수 있다.8, the same object detecting apparatus 100 according to another exemplary embodiment of the present invention includes a frame receiving unit 810, a moving path generating unit 820, a moving path extending unit 830, an object detecting unit 840, A feature point comparing unit 850, and an identical object determining unit 860.

프레임 수신부(810)는 도 2 내지 5를 참조하여 설명한 프레임 수신부 (110)에 관한 내용과 동일하다.The frame receiving unit 810 is the same as the frame receiving unit 110 described with reference to FIGS.

이동경로 생성부(820)도 도 2 내지 5를 참조하여 설명한 이동경로 생성부 (130)에 관한 내용을 포함한다.The movement path generation unit 820 also includes contents related to the movement path generation unit 130 described with reference to FIGS.

다만, 이동경로 생성부(820)는 제1 객체에 대한 이동경로를 벡터화하여 생성할 수 있다.However, the movement path generation unit 820 may generate the movement path for the first object by vectorizing the movement path.

구체적으로 이동경로 생성부(820)는 프레임 수신부(810)에서 수신된 제1 카메라(10)에 의하여 촬영된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 속도 및 이동 방향을 산출할 수 있다.Specifically, the movement path generation unit 820 may calculate the velocity and the movement direction of the first object using the frames photographed by the first camera 10 received by the frame reception unit 810.

이동경로 생성부(820)는 산출된 제1 객체의 속도 및 이동 방향을 이용하여 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로를 생성할 수 있다. 또는 이동경로 생성부(820)는 제1 객체의 제1 영역(91)내에서 최초로 탐지된 위치, 마지막으로 탐지된 위치 및 속도에 관한 정보를 이용하여 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로를 생성할 수도 있다.The movement path generation unit 820 can generate the vectorized movement path for the first object using the calculated velocity and the movement direction of the first object. Or the movement path generation unit 820 generates a vectorized movement path for the first object using the information about the first detected position and the last detected position and velocity in the first area 91 of the first object You may.

이동경로 확장부(830)는 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 확장한다.The movement path extending unit 830 extends the vectorized movement path of the first object.

구체적으로 이동경로 확장부(830)는 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로를 제2 영역(92)까지 확장한다.Specifically, the movement path extending unit 830 extends the vectorized movement path for the first object to the second area 92. [

따라서, 이동경로 확장부(830)에 의하여 확장된 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로는 제1 영역(91) 및 제2 영역(92)에 포함되지 않는 영역과 제2 영역(92)에 존재할 수 있다.Therefore, the vectorized movement path for the first object extended by the movement path extending unit 830 may exist in the area not included in the first area 91 and the second area 92 and in the second area 92 .

이동경로 확장부(830)에 의하여 확장된 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로는 제1 객체가 제1 카메라(10)에 의하여 촬영되는 영역을 벗어난 후 예상되는 이동 경로를 예측한 것이 된다.The vectorized movement path for the first object expanded by the movement path extending unit 830 is a predicted movement path after the first object is moved out of the area taken by the first camera 10. [

도 9 및 도 10은 이동경로 확장부(830)에 의하여 확장된 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로의 일 예를 나타내는 도면이다.9 and 10 are diagrams illustrating an example of a vectorized movement path for a first object extended by the movement path extending unit 830. FIG.

도 9는 제1 카메라에 의하여 촬영되는 제1 영역 및 제2 카메라에 의하여 촬영되는 제2 영역의 일 예를 나타내는 도면이다.9 is a view showing an example of a first region photographed by the first camera and a second region photographed by the second camera.

도 9를 참조하면, 제1 영역(91)과 제2 영역(92)은 서로 다른 영역이며 중첩되는 영역이 존재하지 않는 것을 볼 수 있다.Referring to FIG. 9, it can be seen that the first area 91 and the second area 92 are different areas, and overlapping areas do not exist.

도 10은 확장된 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로의 일 예를 나타내는 도면이다.10 is a diagram illustrating an example of a vectorized movement path for an extended first object.

도 10을 참조하면, 이동경로 생성부(820)는 제1 카메라(10)로부터 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체(51)의 제1 영역(91) 내에서의 벡터화된 이동 경로(102)를 생성한다. 제1 객체(51)의 제1 영역(91) 내에서의 벡터화된 이동 경로(102)는 제1 객체(51)의 이동 방향, 속도, 제1 영역(91) 진입과 진출 위치 등을 고려하여 실제 이동 경로를 간략하게 표현한 것일 수 있다. 즉, 제1 객체(51)의 제1 영역(91) 내에서의 벡터화된 이동경로(102)는 실제 제1 객체(51)의 제1 영역(91) 내에서의 이동 경로(101)와 유사하나 상이할 수 있다.10, the movement path generation unit 820 generates the vectorized movement path 102 in the first area 91 of the first object 51 using the frames received from the first camera 10, . The vectorized movement path 102 in the first area 91 of the first object 51 is determined in consideration of the moving direction and speed of the first object 51 and the entry and entry positions of the first area 91 It may be a simplified representation of the actual movement path. That is, the vectorized movement path 102 in the first area 91 of the first object 51 is similar to the movement path 101 in the first area 91 of the actual first object 51 One can be different.

계속하여 도 10을 참조하면, 이동경로 확장부(830)는 제1 객체(51)의 제1 영역(91) 내에서의 벡터화된 이동 경로(102)를 이용하여 제1 영역(91) 및 제2 영역(92)에 포함되지 않은 영역과 제2 영역(92)에서 예상되는 제1 객체(51)의 이동 경로 정보를 생성한다. 즉, 이동경로 확장부(830)는 제1 객체(51)의 제1 영역(91) 내에서의 벡터화된 이동 경로(102)를 이용하여 확장된 제1 객체(51)의 이동 경로(103a, 103b)를 생성할 수 있다.10, the movement path extending unit 830 may include a first area 91 and a second area 91 using the vectorized movement path 102 in the first area 91 of the first object 51. In this case, 2 area 92 and the movement path information of the first object 51 expected in the second area 92. [ That is to say, the movement path extending unit 830 uses the vectorized movement path 102 in the first area 91 of the first object 51 to move the movement path 103a, 103b.

제1 영역(91)에서 마지막으로 검출된 지점인 P5부터 제2 영역(92)에 진입 예상되는 지점인 P6까지 확장된 이동경로가 103a 이동경로이다. 103a 이동경로는 제1 영역(91) 및 제2 영역(92) 사이에 존재하는 영역에서의 제1 객체(51)의 예상되는 이동 경로이다.The movement path extended from P5, which is the last point detected in the first area 91 to P6, which is expected to enter the second area 92 is 103a movement path. The movement path 103a is an expected movement path of the first object 51 in the area existing between the first area 91 and the second area 92. [

제2 영역(92)에 진입 예상되는 지점인 P6부터 제2 영역(92)에서 벗어나는 지점인 P7까지 확장된 이동경로가 103b 이동경로이다. 103b 이동경로는 제2 영역(92) 내에서의 제1 객체(51)의 예상되는 이동 경로이다.An extended movement path from the point P6, which is the expected entry into the second area 92 to the point P7, which leaves the second area 92 is the movement path 103b. The 103b travel path is the expected travel path of the first object 51 within the second area 92. [

도 10에서 104는 제1 영역(91) 및 제2 영역(92) 사이에 존재하는 영역에서의 제1 객체(51)의 실제 이동 경로이다. 105는 제2 영역(92) 내에서의 제1 객체(51)의 실제 이동 경로이다.10, reference numeral 104 denotes an actual movement path of the first object 51 in an area existing between the first area 91 and the second area 92. [ And 105 is an actual movement path of the first object 51 in the second area 92.

다시 도 8을 참조하면, 객체 검출부(840)는 이동경로 생성부(820)에 의하여 생성된 제2 카메라(20)로부터 수신된 프레임들에 포함된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 확장된 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 객체를 검출할 수 있다.Referring back to FIG. 8, the object detecting unit 840 detects an object of a first object, which is extended in the movement path of each of the objects included in the frames received from the second camera 20 generated by the movement path generating unit 820, It is possible to detect an object having a similarity to the vectorized movement path for a predetermined level or more.

제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동경로라는 것은 예를 들면, 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로에서 소정의 범위 내에 존재하는 이동경로를 의미할 수 있다.The similarity to the vectorized movement route for the first object may be a movement route having a predetermined level or more, for example, a movement route existing within a predetermined range in the vectorized movement route for the first object.

특징점 비교부(850)는 객체 검출부(840)에 의하여 검출된 객체들 각각의 특징점과 제1 객체의 특징점을 비교할 수 있다.The feature point comparing unit 850 can compare the feature points of the objects detected by the object detecting unit 840 with the feature points of the first object.

특징점 비교부(850)는 도 2 내지 5을 참조하여 설명한 특징점 비교부(150)의 내용을 포함할 수 있다.The feature point comparing unit 850 may include the contents of the feature point comparing unit 150 described with reference to FIGS.

동일객체 결정부(860)는 확장된 제1 객체에 대한 벡터화된 이동경로와 유사성이 가장 높은 객체를 제1 객체와 동일 객체로 결정할 수 있다.The same object determining unit 860 can determine the object having the highest similarity with the vectorized movement path for the extended first object as the same object as the first object.

또는, 동일객체 결정부(860)는 객체 검출부(840)에 의하여 검출된 객체들 중 제1 객체의 특징점과 일치 정도가 가장 높은 객체를 제1 객체와 동일 객체로 결정할 수 있다.Alternatively, the same object determining unit 860 may determine that the object having the highest degree of coincidence with the minutiae of the first object among the objects detected by the object detecting unit 840 is the same object as the first object.

본 발명의 또 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치(100)는 특정한 이동 방향이 존재하는 경우, 서로 다른 카메라의 촬영 영역이 중첩되지는 않으나 인접한 경우 보다 효과적으로 적용될 수 있다.The same object detecting apparatus 100 according to another embodiment of the present invention can be more effectively applied to the case where there is a specific moving direction but the shooting regions of different cameras are not overlapped but are adjacent to each other.

도 11은 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 방법에 관한 순서도이다.11 is a flowchart illustrating a method of detecting the same object according to another embodiment of the present invention.

도 7과 함께 도 11을 참조하면, S610, S620, S660 및 S670은 동일한 과정을 수행할 수 있다. 다만, 본 발명의 또 다른 실시예에 따른 동일 객체 검출 방법은 S660 단계에서 벡터화된 이동경로를 생성할 수 있다.Referring to FIG. 11 together with FIG. 7, S610, S620, S660, and S670 may perform the same process. However, the same object detecting method according to another embodiment of the present invention can generate a vectorized moving path in step S660.

물론, 도 7에서 설명하는 S660 단계에서 생성된 이동경로도 벡터화된 이동경로일 수 있다.Of course, the movement path generated in step S660 described in FIG. 7 may be a vectorized movement path.

동일 객체 검출 장치(100)가 제1 객체의 제1 영역(91)에서의 벡터화된 이동경로를 확장할 수 있다(S1110). The same object detection apparatus 100 may extend the vectorized travel path in the first area 91 of the first object (S1110).

동일 객체 검출 장치(100)가 제1 객체의 확장된 이동경로 중 제2 영역(92) 내에서의 이동경로와 S670 단계에서 생성된 이동 경로를 비교하여 기 설정된 수준 이상 유사한 이동 경로를 가진 객체를 검출할 수 있다(S1120).The same object detecting apparatus 100 compares the movement path in the second area 92 and the movement path generated in step S670 of the extended movement path of the first object to obtain an object having a similar movement path (S1120).

동일 객체 검출 장치(100)가 검출된 객체들 각각의 특징점과 제1 객체의 특징점을 비교하여 일치 정도가 가장 높은 객체를 동일 객체로 결정할 수 있다(S1130).The same object detecting apparatus 100 may compare the minutiae of each of the detected objects and minutiae points of the first object to determine the object having the highest degree of coincidence as the same object at step S1130.

동일 객체 검출 장치(100)가 제1 객체와 결정한 동일 객체에 동일한 식별자를 부여할 수 있다(S690).The same object detecting apparatus 100 may assign the same identifier to the same object determined as the first object (S690).

도 12는 본 발명의 일 실시예에 따른 동일 객체 검출 장치(100)의 다른 구성도이다.12 is another configuration diagram of the same object detecting apparatus 100 according to an embodiment of the present invention.

동일 객체 검출 장치(100)는 도 12에 도시된 구성을 가질 수도 있다.The same object detecting apparatus 100 may have the configuration shown in Fig.

동일 객체 검출 장치(100)는 명령어를 수행하는 프로세서(1), RAM과 같은 메모리(2), 프로그램 데이터가 저장되는 스토리지(3), 외부 장치와의 데이터 송수신을 위한 네트워크 인터페이스(4), 프로세서(1) 및 메모리(2)와 연결되어 데이터 이동 통로가 되는 데이터 버스(5)를 포함할 수 있다.The same object detecting apparatus 100 includes a processor 1 for executing an instruction, a memory 2 such as a RAM, a storage 3 for storing program data, a network interface 4 for transmitting and receiving data to and from an external apparatus, And a data bus 5 connected to the memory 1 and the memory 2 and serving as a data movement path.

본 발명의 실시예에 따르면, 서로 다른 복수 개의 카메라에 의하여 촬영된 객체들 중 동일한 객체를 높은 정확도로 검출할 수 있다.According to the embodiment of the present invention, the same object among objects photographed by a plurality of cameras different from each other can be detected with high accuracy.

또한, 본 발명의 실시예에 따르며, 서로 다른 카메라에 의하여 촬영된 영역 중에서 중첩된 영역이 존재하는 경우와 그렇지 않은 경우를 분리하여 높은 정확도로 동일한 객체를 검출할 수 있다.Also, according to the embodiment of the present invention, it is possible to detect the same object with high accuracy by separating the case where the overlapping region exists and the case where the overlapping region is not present among the regions photographed by different cameras.

또한, 본 발명의 실시예에 따르면 기존에 비하여 낮은 수준의 컴퓨팅 자원을 소모하면서 동일한 객체를 검출할 수 있다.Also, according to the embodiment of the present invention, it is possible to detect the same object while consuming low-level computing resources.

도 2, 3 및 8의 각 구성요소는 소프트웨어(software) 또는, FPGA(field-programmable gate array)나 ASIC(application-specific integrated circuit)과 같은 하드웨어(hardware)를 의미할 수 있다. 그렇지만 상기 구성요소들은 소프트웨어 또는 하드웨어에 한정되는 의미는 아니며, 어드레싱(addressing)할 수 있는 저장 매체에 있도록 구성될 수도 있고 하나 또는 그 이상의 프로세서들을 실행시키도록 구성될 수도 있다. 상기 구성요소들 안에서 제공되는 기능은 더 세분화된 구성요소에 의하여 구현될 수 있으며, 복수의 구성요소들을 합하여 특정한 기능을 수행하는 하나의 구성요소로 구현할 수도 있다.Each of the components of FIGS. 2, 3 and 8 may refer to software or hardware such as a field-programmable gate array (FPGA) or an application-specific integrated circuit (ASIC). However, the components are not limited to software or hardware, and may be configured to be in an addressable storage medium and configured to execute one or more processors. The functions provided in the components may be implemented by a more detailed component or may be implemented by a single component that performs a specific function by combining a plurality of components.

이상 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 설명하였지만, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적인 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적이 아닌 것으로 이해해야만 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be practical exemplary embodiments, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments, but, on the contrary, You will understand. It is therefore to be understood that the above-described embodiments are illustrative in all aspects and not restrictive.

Claims (17)

제1 카메라로부터 제1 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (a)단계;
제2 카메라로부터 제2 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (b)단계;
상기 (a)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 위치를 탐지하는 (c)단계;
상기 (b)단계에서 수신된 프레임들에 포함된 객체들의 위치를 탐지하는 (d)단계;
상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 동일한 영역이며, 상기 제1 객체를 탐지한 위치가 상기 제1 영역으로 진입한 순간(t)에 상기 제2 영역에서 최초로 탐지된 객체를 검출하는 (e)단계; 및
상기 제1 객체와 상기 최초로 탐지된 객체를 동일한 객체로 결정하는 (f)단계를 포함하는, 동일 객체 검출 방법.(A) receiving frames photographed from an area including a first area from a first camera;
(B) receiving frames photographed by an area including a second area from a second camera;
(C) detecting the position of the first object using the frames received in step (a);
(D) detecting a position of objects included in frames received in the step (b);
(E) detecting the first object detected in the second area at a time (t) when the position of the first object detected by the first object enters the first area, step; And
(F) determining the first object and the first detected object as the same object. 제1 항에 있어서,
상기 최초로 탐지된 객체가 2이상인 경우,
상기 동일 객체 검출 방법은,
상기 제1 영역에서의 상기 제1 객체의 이동 경로를 생성하는 (g)단계; 및
상기 제2 영역에서의 상기 2이상의 최초로 탐지된 객체들 각각의 이동 경로를 생성하는 (h)단계를 더 포함하며,
상기 (f)단계는, 상기 2이상의 최초로 탐지된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 생성된 제1 객체의 이동 경로와 유사성이 가장 높은 이동 경로를 가진 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하는 단계를 포함하는, 동일 객체 검출 방법.The method according to claim 1,
If the first detected object is two or more,
The same object detecting method includes:
(G) generating a movement path of the first object in the first area; And
Further comprising: (h) generating a movement path of each of the two or more first detected objects in the second area,
In the step (f), an object having a movement path having the highest similarity to the movement path of the generated first object among the movement paths of the two or more first detected objects is determined as the same object as the first object The method comprising the steps of: 제1 항에 있어서,
상기 최초로 탐지된 객체가 2이상인 경우,
상기 동일 객체 검출 방법은,
상기 최초로 탐지된 객체 각각의 특징점과 상기 제1 객체 간의 특징점 간의 일치 정도를 산출하는 단계를 더 포함하며,
상기 (f)단계는, 상기 산출된 제1 객체와의 일치 정도가 가장 높은 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하고 동일한 식별자를 부여하는 단계를 포함하는, 동일 객체 검출 방법.The method according to claim 1,
If the first detected object is two or more,
The same object detecting method includes:
Further comprising calculating a degree of correspondence between minutiae points of each of the first detected objects and minutiae points of the first object,
Wherein the step (f) includes determining the object having the highest degree of coincidence with the calculated first object as the same object as the first object, and assigning the same identifier. 제1 카메라에 의하여 제1 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (a)단계;
제2 카메라에 의하여 제2 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (b)단계;
상기 (a)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 상기 제1 영역에서의 이동 경로를 생성하는 (c)단계;
상기 (b)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 상기 제2 영역에 존재하는 객체들 각각의 상기 제2 영역에서의 이동 경로를 생성하는 (d)단계;
상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 동일한 영역이며, 동일한 시간 간격 동안 상기 (d)단계에서 생성된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 (c)단계에서 생성된 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 (e)단계; 및
상기 제1 객체와 상기 동일한 이동 경로를 가지는 객체를 동일한 객체로 결정하는 (f)단계를 포함하는, 동일 객체 검출 방법.(A) receiving frames photographed by an area including a first area by a first camera;
(B) receiving frames photographed by an area including a second area by a second camera;
(C) generating a movement path in the first area of the first object using the frames received in step (a);
(D) generating a movement path in the second area of each of the objects existing in the second area using the frames received in step (b);
Wherein the first area and the second area are the same area and the similarity to the movement path generated in step (c) among the movement paths of the objects generated in step (d) during the same time interval is equal to or higher than a predetermined level (E) detecting an object having a movement path; And
(F) determining the first object and the object having the same movement path as the same object. 제4 항에 있어서,
상기 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체가 2이상인 경우,
상기 동일 객체 검출 방법은,
상기 2이상의 객체 각각과 상기 제1 객체 간의 일치 정도를 특징점 비교 방법을 이용하여 산출하는 단계를 더 포함하며,
상기 (f)단계는, 상기 산출된 제1 객체와의 일치 정도가 가장 높은 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하는 단계를 포함하는, 동일 객체 검출 방법.5. The method of claim 4,
When the number of objects having a movement path whose similarity is equal to or greater than a predetermined level is two or more,
The same object detecting method includes:
Further comprising calculating a degree of correspondence between each of the at least two objects and the first object using a feature point comparison method,
Wherein the step (f) includes the step of determining the object having the highest degree of coincidence with the calculated first object as the same object as the first object. 제1 카메라에 의하여 제1 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제1 수신부;
제2 카메라에 의하여 제2 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제2 수신부;
상기 제1 수신부에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 위치를 탐지하는 제1 탐지부;
상기 제2 수신부에 의하여 수신된 프레임들에 포함된 객체들의 위치를 탐지하는 제2 탐지부;
상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 동일한 영역이며, 상기 제1 객체를 탐지한 위치가 상기 제1 영역으로 진입한 순간(t)에 상기 제2 영역에서 최초로 탐지된 객체를 검출하는 객체 검출부; 및
상기 제1 객체와 상기 최초로 탐지된 객체를 동일한 객체로 결정하는 동일객체 결정부를 포함하는, 동일 객체 검출 장치.A first receiving unit for receiving frames photographed by an area including the first area by a first camera;
A second receiving unit for receiving frames photographed by a second camera, the area including the second area;
A first detection unit for detecting a position of the first object using the frames received by the first receiver;
A second detecting unit for detecting a position of objects included in frames received by the second receiving unit;
Wherein the first area and the second area are the same area, and the object detection unit detects the first object detected in the second area at the instant t when the position where the first object is detected enters the first area; And
And an identical object determining unit that determines the first object and the first detected object as the same object. 제6 항에 있어서,
상기 최초로 탐지된 객체가 2이상인 경우,
상기 동일 객체 검출 장치는,
상기 제1 영역에서의 상기 제1 객체의 이동 경로를 생성하는 제1 이동경로 생성부; 및
상기 제2 영역에서의 상기 2이상의 최초로 탐지된 객체들 각각의 이동 경로를 생성하는 제2 이동경로 생성부를 더 포함하며,
상기 동일객체 결정부는, 상기 2이상의 최초로 탐지된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 생성된 제1 객체의 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가진 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하는, 동일 객체 검출 장치.The method according to claim 6,
If the first detected object is two or more,
The same object detecting apparatus includes:
A first movement path generation unit for generating a movement path of the first object in the first area; And
And a second movement path generation unit for generating a movement path of each of the two or more first detected objects in the second area,
Wherein the same object determination unit determines an object having a movement path whose similarity with the movement path of the generated first object is equal to or higher than a predetermined level among the movement paths of the two or more first detected objects to the same object as the first object The same object detection device. 제1 카메라에 의하여 제1 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제1 수신부;
제2 카메라에 의하여 제2 영역을 포함하는 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제2 수신부;
상기 제1 수신부에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 상기 제1 영역에서의 이동 경로를 생성하는 제1 이동경로 생성부;
상기 제2 수신부에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 상기 제2 영역에 존재하는 객체들 각각의 상기 제2 영역에서의 이동 경로를 생성하는 제2 이동경로 생성부;
상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 동일한 영역이며, 동일한 시간 간격 동안 상기 제2 이동경로 생성부에 의하여 생성된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 제1 이동경로 생성부에 의하여 생성된 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 객체 검출부; 및
상기 제1 객체와 상기 동일한 이동 경로를 가지는 객체를 동일한 객체로 결정하는 동일객체 결정부를 포함하는, 동일 객체 검출 장치.A first receiving unit for receiving frames photographed by an area including the first area by a first camera;
A second receiving unit for receiving frames photographed by a second camera, the area including the second area;
A first movement path generation unit for generating a movement path in the first area of the first object using the frames received by the first reception unit;
A second movement route generation unit for generating a movement route in the second area of each of the objects existing in the second area using the frames received by the second reception unit;
Wherein the first area and the second area are the same area, and the moving path generated by the first moving path generating part among the moving paths of the objects generated by the second moving path generating part during the same time interval An object detector for detecting an object having a movement path whose similarity is equal to or higher than a predetermined level; And
And an identical object determining unit that determines the first object and the object having the same movement path as the same object. 제1 카메라에 의하여 제1 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (a)단계;
제2 카메라에 의하여 제2 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (b)단계;
상기 (a)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 생성하는 (c)단계;
상기 생성된 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 확장하는 (d)단계;
상기 (b)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 상기 제2 영역에 존재하는 객체들 각각의 이동 경로를 생성하는 (e)단계;
상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 중첩되지 않으며, 상기 (e)단계에서 생성된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 확장된 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 (f)단계; 및
상기 검출된 객체의 유사성을 이용하여 상기 검출된 객체 중에서 상기 제1 객체와 동일한 객체를 결정하는 (g)단계를 포함하는, 동일 객체 검출 방법.(A) receiving frames photographed by a first camera by a first camera;
(B) receiving frames photographed by a second camera in a second area;
(C) generating a vectorized movement path of the first object using the frames received in step (a);
(D) expanding the vectorized travel path of the generated first object;
(E) generating a movement path of each of the objects existing in the second area using the frames received in step (b);
Detecting an object having a movement path whose similarity with the extended movement path is equal to or higher than a predetermined level among the movement paths of the objects generated in the step (e), the first area and the second area are not overlapped with each other; f) step; And
And (g) determining an object identical to the first object among the detected objects using the similarity of the detected object. 제9 항에 있어서,
상기 (g)단계는, 상기 검출된 객체 중에서 상기 유사성이 가장 높은 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하는 단계를 포함하는, 동일 객체 검출 방법.10. The method of claim 9,
Wherein the step (g) comprises the step of determining the object having the highest similarity among the detected objects as the same object as the first object. 제9 항에 있어서,
상기 (c)단계는,
상기 (a)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 이동 속도 및 이동 방향을 산출하는 단계; 및
상기 산출된 제1 객체의 이동 속도 및 이동 방향을 이용하여 상기 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 생성하는 단계를 포함하는, 동일 객체 검출 방법.10. The method of claim 9,
The step (c)
Calculating a moving speed and a moving direction of the first object using the frames received in step (a); And
And generating a vectorized movement path of the first object using the calculated movement speed and movement direction of the first object. 제9 항에 있어서,
상기 (e)단계는,
상기 (d)단계에서 생성된 객체들 각각의 특정 시간 기간 동안의 이동 경로 중에서 상기 확장된 이동 경로와 유사성이 가장 높은 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 단계를 포함하되,
상기 특정 시간 기간 동안은 상기 확장된 이동 경로에 기반하여 상기 제1 객체가 상기 제2 영역 내에 존재할 것으로 예상되는 시간 기간인, 동일 객체 검출 방법.10. The method of claim 9,
The step (e)
Detecting an object having a movement path having the highest similarity with the extended movement path among the movement paths of the objects generated in the step (d) for a specific time period,
Wherein the first object is a time period during which the first object is expected to exist in the second region based on the extended movement path during the specific time period. 제9 항에 있어서,
상기 검출된 객체가 2이상인 경우,
상기 동일 객체 검출 방법은,
상기 2이상의 객체 각각의 특징점과 상기 제1 객체의 특징점 간의 일치 정보를 산출하는 단계를 더 포함하며,
상기 (g)단계는, 상기 검출된 객체 중에서 상기 산출된 제1 객체와의 일치 정도가 가장 높은 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하는, 동일 객체 검출 방법.10. The method of claim 9,
If the detected object is two or more,
The same object detecting method includes:
Further comprising calculating agreement information between a feature point of each of the at least two objects and a feature point of the first object,
Wherein the step (g) determines an object having the highest degree of coincidence with the calculated first object among the detected objects as the same object as the first object. 제1 카메라에 의하여 제1 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제1 수신부;
제2 카메라에 의하여 제2 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 제2 수신부;
상기 제1 수신부에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 생성하는 제1 이동경로 생성부;
상기 생성된 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 확장하는 이동경로 확장부;
상기 제2 수신부에 의하여 수신된 프레임들을 이용하여 상기 제2 영역에 존재하는 객체들 각각의 이동 경로를 생성하는 제2 이동경로 생성부;
상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 중첩되지 않으며, 상기 제2 이동경로 생성부에 의하여 생성된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 확장된 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 객체 검출부; 및
상기 검출된 객체의 유사성을 이용하여 상기 검출된 객체 중에서 상기 제1 객체와 동일한 객체를 결정하는 동일객체 결정부를 포함하는, 동일 객체 검출 장치.A first receiver for receiving frames photographed by a first camera in a first area;
A second receiver for receiving frames photographed by a second camera in a second area;
A first movement path generation unit for generating a vectorized movement path of the first object using the frames received by the first reception unit;
A movement path extending unit that extends the vectorized movement path of the generated first object;
A second movement path generation unit for generating a movement path of each of the objects existing in the second area using the frames received by the second reception unit;
Wherein the first region and the second region are not overlapped with each other and an object having a movement path whose similarity with the extended movement path is greater than or equal to a predetermined level among the movement paths of the objects generated by the second movement path generation unit An object detecting unit for detecting the object; And
And determining the same object as the first object among the detected objects using the similarity of the detected object. 제14 항에 있어서,
상기 객체 검출부는,
상기 제2 이동경로 생성부에 의하여 생성된 객체들 각각의 특정 시간 기간 동안의 이동 경로 중에서 상기 확장된 이동 경로와 유사성이 가장 높은 이동 경로를 가지는 객체를 검출하고,
상기 특정 시간 기간 동안은 상기 확장된 이동 경로에 기반하여 상기 제1 객체가 상기 제2 영역 내에 존재할 것으로 예상되는 시간 기간인, 동일 객체 검출 장치.15. The method of claim 14,
Wherein the object detection unit comprises:
Detecting an object having a movement path having the highest similarity to the extended movement path among movement paths for a specific time period of each of the objects generated by the second movement path generation unit,
Wherein the first object is a time period during which the first object is expected to exist in the second region based on the extended movement path during the specific time period. 제14 항에 있어서,
상기 검출된 객체가 2이상인 경우,
상기 동일 객체 검출 장치는,
상기 2이상의 객체 각각과 상기 제1 객체 간의 일치 정도를 특징점 비교 방법을 이용하여 산출하는 특징점 비교부를 더 포함하며,
상기 동일객체 결정부는,
상기 검출된 객체 중에서 상기 산출된 제1 객체와의 일치 정도가 가장 높은 객체를 상기 제1 객체와 동일한 객체로 결정하는, 동일 객체 검출 장치.15. The method of claim 14,
If the detected object is two or more,
The same object detecting apparatus includes:
And a feature point comparing unit for calculating a degree of correspondence between each of the at least two objects and the first object using a feature point comparison method,
Wherein the same object determining unit determines,
And determines an object having the highest degree of coincidence with the calculated first object among the detected objects as the same object as the first object. 하드웨어와 결합되어,
제1 카메라에 의하여 제1 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (a)단계;
제2 카메라에 의하여 제2 영역이 촬영된 프레임들을 수신하는 (b)단계;
상기 (a)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 생성하는 (c)단계;
상기 생성된 제1 객체의 벡터화된 이동 경로를 확장하는 (d)단계;
상기 (b)단계에서 수신된 프레임들을 이용하여 상기 제2 영역에 존재하는 객체들 각각의 이동 경로를 생성하는 (e)단계;
상기 제1 영역과 상기 제2 영역은 중첩되지 않으며, 상기 (e)단계에서 생성된 객체들 각각의 이동 경로 중에서 상기 확장된 이동 경로와 유사성이 기 설정된 수준 이상인 이동 경로를 가지는 객체를 검출하는 (f)단계; 및
상기 검출된 객체의 유사성을 이용하여 상기 검출된 객체 중에서 상기 제1 객체와 동일한 객체를 결정하는 (g)단계를 포함하는 동일 객체 검출 방법을 수행하기 위하여 매체에 저장된 컴퓨터프로그램.Combined with hardware,
(A) receiving frames photographed by a first camera by a first camera;
(B) receiving frames photographed by a second camera in a second area;
(C) generating a vectorized movement path of the first object using the frames received in step (a);
(D) expanding the vectorized travel path of the generated first object;
(E) generating a movement path of each of the objects existing in the second area using the frames received in step (b);
Detecting an object having a movement path whose similarity with the extended movement path is equal to or higher than a predetermined level among the movement paths of the objects generated in the step (e), the first area and the second area are not overlapped with each other; f) step; And
And (g) determining an object identical to the first object among the detected objects using the similarity of the detected object.
KR1020140122521A 2014-09-16 2014-09-16 Apparatus and Method for Detecting Same Object KR20160032432A (en)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140122521A KR20160032432A (en) 2014-09-16 2014-09-16 Apparatus and Method for Detecting Same Object

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020140122521A KR20160032432A (en) 2014-09-16 2014-09-16 Apparatus and Method for Detecting Same Object

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20160032432A true KR20160032432A (en) 2016-03-24

Family

ID=55651338

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020140122521A KR20160032432A (en) 2014-09-16 2014-09-16 Apparatus and Method for Detecting Same Object

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20160032432A (en)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101950151B1 (en) * 2018-10-05 2019-02-19 손종남 Image monitoring system
KR20200020009A (en) * 2017-08-22 2020-02-25 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 Image processing apparatus and image processing method
KR102347026B1 (en) * 2021-09-30 2022-01-04 주식회사 넥스트케이 Video analysis device using a multi camera consisting of a plurality of fixed cameras
KR20220018468A (en) * 2020-08-01 2022-02-15 센스타임 인터내셔널 피티이. 리미티드. Image processing method and apparatus, electronic device and storage medium
KR102421705B1 (en) * 2021-12-20 2022-07-18 렉스젠(주) Information analysis system for re-identifying object and method thereof
KR102479405B1 (en) * 2022-07-21 2022-12-21 주식회사 심시스글로벌 System for management of spatial network-based intelligent cctv

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200020009A (en) * 2017-08-22 2020-02-25 미쓰비시덴키 가부시키가이샤 Image processing apparatus and image processing method
KR101950151B1 (en) * 2018-10-05 2019-02-19 손종남 Image monitoring system
KR20220018468A (en) * 2020-08-01 2022-02-15 센스타임 인터내셔널 피티이. 리미티드. Image processing method and apparatus, electronic device and storage medium
KR102347026B1 (en) * 2021-09-30 2022-01-04 주식회사 넥스트케이 Video analysis device using a multi camera consisting of a plurality of fixed cameras
KR102421705B1 (en) * 2021-12-20 2022-07-18 렉스젠(주) Information analysis system for re-identifying object and method thereof
KR102479405B1 (en) * 2022-07-21 2022-12-21 주식회사 심시스글로벌 System for management of spatial network-based intelligent cctv

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR20160032432A (en) Apparatus and Method for Detecting Same Object
EP3542304B1 (en) System and method for object tracking
US10572736B2 (en) Image processing apparatus, image processing system, method for image processing, and computer program
US10198660B2 (en) Method and apparatus for event sampling of dynamic vision sensor on image formation
KR101423916B1 (en) Method and apparatus for recognizing the plural number of faces
KR102399017B1 (en) Method of generating image and apparatus thereof
US8995714B2 (en) Information creation device for estimating object position and information creation method and program for estimating object position
US9373174B2 (en) Cloud based video detection and tracking system
US20080187173A1 (en) Method and apparatus for tracking video image
JP2009143722A (en) Person tracking apparatus, person tracking method and person tracking program
US20230351617A1 (en) Crowd type classification system, crowd type classification method and storage medium for storing crowd type classification program
JP2014137288A (en) Device and method for monitoring surroundings of vehicle
JP2016163328A (en) Information processing device, information processing method and program
CN105654031B (en) System and method for object detection
US11281930B2 (en) System and method for object detection
CN111798487A (en) Target tracking method, device and computer readable storage medium
WO2019155727A1 (en) Information processing device, tracking method, and tracking program
CN111382637A (en) Pedestrian detection tracking method, device, terminal equipment and medium
CN111291749A (en) Gesture recognition method and device and robot
KR102163774B1 (en) Apparatus and method for image recognition
US10572753B2 (en) Outside recognition device for vehicle
US20170124401A1 (en) System and method for searching location of object
CN106375654B (en) Apparatus and method for controlling web camera
JP2002027480A (en) Dynamic image processing method and apparatus thereof
US20180268228A1 (en) Obstacle detection device

Legal Events

Date Code Title Description
WITN Application deemed withdrawn, e.g. because no request for examination was filed or no examination fee was paid