KR20160103844A - Method and Apparatus for counting the number of person - Google Patents

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Abstract

According to an embodiment of the present invention, a system for counting the number of people and a method thereof are disclosed. According to the embodiment of the present invention, a device for counting the number of people comprises: a correction unit configured to calculate a correlation between a distance camera and a thermal imaging camera which obtain images with respect to the same scene in different directions; a detection unit configured to detect at least one candidate area in a thermal image, obtained by the thermal imaging camera, by using the correlation wherein the at least one candidate area corresponds to an object, detected in a distance image obtained by the distance camera; and a counting unit configured to determine whether the object is a person based on a temperature of the at least one candidate area.

Description

사람 계수 시스템 및 방법{Method and Apparatus for counting the number of person} BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention [0001]

본 발명의 실시예는 사람 계수 시스템 및 방법으로서, 이기종 카메라 기반의 사람 계수 시스템 및 방법에 관한 것이다. An embodiment of the present invention relates to a human counting system and method, and to a human counting system and method based on a heterogeneous camera.

크고 작은 인명 사고로 인해, 안전에 대한 요구가 증가하고 있다. 만약 사고가 발생했을 경우 인명 구조나 희생자 위치 파악을 목적으로 특정 공간에 머문 사람의 수는 상황을 파악하는 데에 중요한 요소이다. Due to large and small casualties, there is an increasing demand for safety. If an accident occurs, the number of people who have stayed in a specific space for the purpose of identifying the rescue or victim is an important factor in understanding the situation.

하지만 종래의 사람을 계수하는 시스템은 사람에 대한 오탐지나 미탐지로 인한 잘못된 계수가 많았다. 따라서 정확한 사람의 계수를 위해서, 계수 정확도를 높이는 것이 중요하다. However, the conventional human counting system has many false positives due to false positives or undetected people. Therefore, for accurate person counting, it is important to increase the counting accuracy.

한국공개특허 제2014-0040527호Korean Patent Publication No. 2014-0040527

본 발명의 실시예는 화물이 많은 게이트에서도 정확히 사람만 계수할 수 있는 시스템 및 방법을 제공하고자 한다. Embodiments of the present invention are intended to provide a system and method that can accurately count persons even at gates with many cargoes.

본 발명의 일 실시예에 따른 사람 계수 장치는, 동일한 장면에 대하여 상이한 방향에서 영상을 획득하는 거리 카메라 및 열상 카메라 간의 상관 관계를 산출하는 교정부; 상기 상관 관계를 이용하여 상기 거리 카메라가 획득한 거리 영상에서 검출한 객체에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 상기 열상 카메라가 획득한 열 영상에서 검출하는 검출부; 및 상기 적어도 하나의 후보 영역의 온도를 기초로 상기 객체가 사람인지 여부를 판단하는 계수부;를 포함한다. According to an aspect of the present invention, there is provided a human counting apparatus including: an interpolator for calculating a correlation between a distance camera and a thermal camera that acquire images in different directions with respect to the same scene; A detector for detecting at least one candidate region corresponding to an object detected in the distance image acquired by the distance camera, from a thermal image acquired by the thermal imaging camera using the correlation; And a coefficient unit for determining whether the object is a person based on the temperature of the at least one candidate region.

상기 거리 카메라는 탑-뷰 거리 영상을 획득하고, 상기 열상 카메라는 사이드-뷰 열 영상을 획득할 수 있다. The distance camera may acquire a top-view distance image, and the thermal camera may acquire a side-view thermal image.

상기 검출부는, 상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 하나의 국소 특징 영역을 추출하고, 상기 상관 관계를 이용하여 상기 열 영상에서 상기 적어도 하나의 국소 특징 영역에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 검출할 수 있다. The detecting unit may extract at least one local feature region of the object from the distance image and detect at least one candidate region corresponding to the at least one local feature region in the thermal image using the correlation have.

상기 계수부는, 상기 적어도 하나의 후보 영역에서 적어도 하나의 온도 감지 영역을 선택하고, 상기 선택된 온도 감지 영역의 온도가 기준 온도 범위에 속하는 경우 상기 객체를 사람으로 판단할 수 있다. The counting unit may select at least one temperature sensing region in the at least one candidate region and may determine the object as a person when the temperature of the selected temperature sensing region falls within a reference temperature range.

상기 계수부는, 상기 선택된 온도 감지 영역에서 상기 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 상기 객체를 사람으로 판단할 수 있다. The counting unit may determine that the object is a person if the ratio of the region belonging to the reference temperature range in the selected temperature sensing region is equal to or greater than a reference ratio.

상기 검출부는, 상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 일부에 대한 골격 정보를 검출하고, 상기 골격 정보로부터 상기 객체의 적어도 하나의 국소 특징 영역을 검출할 수 있다. The detection unit may detect skeleton information for at least a part of the object in the distance image, and may detect at least one local feature region of the object from the skeleton information.

상기 검출부는, 상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 일부를 슬라이스 방식으로 재구성하여 형상을 모델링하고, 상기 상관 관계를 이용하여 상기 열 영상에서 상기 모델링된 형상에 대응하는 후보 영역을 검출할 수 있다. The detecting unit may model a shape by reconstructing at least a part of the object in the distance image in a slice manner and detect a candidate region corresponding to the modeled shape in the thermal image using the correlation.

상기 계수부는, 상기 후보 영역에서 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 상기 객체를 사람으로 판단할 수 있다. The counting unit may determine the object as a person if the ratio of the region belonging to the reference temperature range in the candidate region is not less than the reference ratio.

본 발명의 일 실시예에 따른 사람 계수 시스템은, 동일한 장면에 대하여 상이한 방향에서 영상을 획득하는 거리 카메라와 열상 카메라; 및 상기 거리 카메라와 열상 카메라 간의 상관 관계를 이용하여 상기 거리 카메라가 획득한 거리 영상에서 검출한 객체에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 상기 열상 카메라가 획득한 열 영상에서 검출하고, 상기 적어도 하나의 후보 영역의 온도를 기초로 상기 객체가 사람인지 여부를 판단하는 사람 계수 장치;를 포함한다. A human factor system according to an embodiment of the present invention includes a distance camera and a thermal image camera that acquire images in different directions with respect to the same scene; And detecting at least one candidate region corresponding to an object detected in the distance image acquired by the distance camera from the thermal image acquired by the thermal image camera using the correlation between the distance camera and the thermal image camera, And a person counting device for determining whether the object is a person based on the temperature of the candidate region.

상기 시스템은, 정육면체 구조의 본체 및 꼭지점에 배치되어 열을 발산하는 발열체를 포함하는 교정 도구;를 더 포함하고, 상기 사람 계수 장치는, 상기 교정 도구에 대해 상기 거리 카메라와 열상 카메라 획득한 깊이 영상과 열 영상 간의 대응점을 산출하여 상기 상관 관계를 산출할 수 있다. Wherein the system further comprises a calibration tool including a body of a cube structure and a heating element disposed at a vertex and emitting heat, wherein the human counting device comprises: And the correlation between the thermal image and the thermal image can be calculated.

상기 거리 카메라는 탑-뷰 거리 영상을 획득하고, 상기 열상 카메라는 사이드-뷰 열 영상을 획득할 수 있다. The distance camera may acquire a top-view distance image, and the thermal camera may acquire a side-view thermal image.

상기 사람 계수 장치는, 상기 적어도 하나의 후보 영역에서 적어도 하나의 온도 감지 영역을 선택하고, 상기 선택된 온도 감지 영역에서 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 상기 객체를 사람으로 판단할 수 있다. Wherein the human counting device selects at least one temperature sensing region in the at least one candidate region and determines that the object is a person if the ratio of the region belonging to the reference temperature range in the selected temperature sensing region is equal to or greater than a reference ratio .

본 발명의 일 실시예에 따른 사람 계수 장치에 의한 사람 계수 방법은, 동일한 장면에 대하여 상이한 방향에서 영상을 획득하는 거리 카메라 및 열상 카메라 간의 상관 관계를 산출하는 단계; 상기 상관 관계를 이용하여 상기 거리 카메라가 획득한 거리 영상에서 검출한 객체에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 상기 열상 카메라가 획득한 열 영상에서 검출하는 단계; 및 상기 적어도 하나의 후보 영역의 온도를 기초로 상기 객체가 사람인지 여부를 판단하는 단계;를 포함한다. According to an aspect of the present invention, there is provided a human counting method using a human counting apparatus, comprising: calculating a correlation between a distance camera and a thermal camera that acquire images in different directions with respect to the same scene; Detecting at least one candidate region corresponding to an object detected in the distance image acquired by the distance camera from the thermal image acquired by the thermal image camera using the correlation; And determining whether the object is a person based on the temperature of the at least one candidate region.

상기 거리 카메라는 탑-뷰 거리 영상을 획득하고, 상기 열상 카메라는 사이드-뷰 열 영상을 획득할 수 있다. The distance camera may acquire a top-view distance image, and the thermal camera may acquire a side-view thermal image.

상기 검출 단계는, 상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 하나의 국소 특징 영역을 추출하는 단계; 및 상기 상관 관계를 이용하여 상기 열 영상에서 상기 적어도 하나의 국소 특징 영역에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 검출하는 단계;를 포함할 수 있다. Wherein the detecting comprises: extracting at least one local feature region of the object from the distance image; And detecting at least one candidate region corresponding to the at least one local feature region in the thermal image using the correlation.

상기 사람 판단 단계는, 상기 적어도 하나의 후보 영역에서 적어도 하나의 온도 감지 영역을 선택하는 단계; 및 상기 선택된 온도 감지 영역의 온도가 기준 온도 범위에 속하는 경우 상기 객체를 사람으로 판단하는 단계;를 포함할 수 있다. Wherein the human determining step comprises: selecting at least one temperature sensing region in the at least one candidate region; And determining the object as a person if the temperature of the selected temperature sensing area belongs to the reference temperature range.

상기 사람 판단 단계는, 상기 선택된 온도 감지 영역에서 상기 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 상기 객체를 사람으로 판단하는 단계;를 포함할 수 있다. The person determining step may include determining that the object is a person if the ratio of the region within the reference temperature range in the selected temperature sensing region is equal to or greater than a reference ratio.

상기 검출 단계는, 상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 일부에 대한 골격 정보를 검출하는 단계; 및 상기 골격 정보로부터 상기 객체의 적어도 하나의 국소 특징 영역을 검출하는 단계;를 포함할 수 있다. Wherein the detecting step comprises the steps of: detecting skeleton information for at least a part of the object in the distance image; And detecting at least one local feature region of the object from the skeleton information.

상기 검출 단계는, 상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 일부를 슬라이스 방식으로 재구성하여 형상을 모델링하는 단계; 및 상기 상관 관계를 이용하여 상기 열 영상에서 상기 모델링된 형상에 대응하는 후보 영역을 검출하는 단계;를 포함할 수 있다. Wherein the detecting step includes: reconstructing at least a part of the object in the distance image in a sliced manner to model the shape; And detecting a candidate region corresponding to the modeled shape in the thermal image using the correlation.

상기 사람 판단 단계는, 상기 후보 영역에서 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 상기 객체를 사람으로 판단하는 단계;를 포함할 수 있다. The person determining step may include determining that the object is a person if the ratio of the region belonging to the reference temperature range in the candidate region is equal to or greater than a reference ratio.

본 발명의 실시예에 따른 사람 계수 시스템 및 방법에 의해 화물이 많은 게이트에서도 정확히 사람만 계수할 수 있다.The human counting system and method according to the embodiment of the present invention can accurately count persons even at the gates having many cargoes.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사람 계수 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 카메라의 촬영 방식을 나타낸 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 카메라와 열상 카메라를 이용한 후보 영역 검출을 설명하는 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 거리 카메라를 이용한 후보 영역 검출을 설명하는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 카메라와 열상 카메라 간의 상관 관계를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사람 계수 방법을 설명하는 흐름도이다.
1 is a block diagram that schematically illustrates a human factor system in accordance with an embodiment of the present invention.
2 is a diagram illustrating a photographing method of a camera according to an embodiment of the present invention.
3 is a view for explaining candidate region detection using a distance camera and a thermal image camera according to an embodiment of the present invention.
4 is a view for explaining candidate region detection using a distance camera according to another embodiment of the present invention.
5 is a diagram for explaining a method of calculating a correlation between a distance camera and a thermal image camera according to an embodiment of the present invention.
6 is a flowchart illustrating a method of counting persons according to an embodiment of the present invention.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시 예를 가질 수 있는 바, 특정 실시 예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 그러나, 이는 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변환, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. BRIEF DESCRIPTION OF THE DRAWINGS The present invention is capable of various modifications and various embodiments, and specific embodiments are illustrated in the drawings and described in detail in the detailed description. It is to be understood, however, that the invention is not to be limited to the specific embodiments, but includes all modifications, equivalents, and alternatives falling within the spirit and scope of the invention. DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Hereinafter, the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.

이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 다양한 구성요소들을 설명하는데 사용될 수 있지만, 구성요소들은 용어들에 의해 한정되어서는 안 된다. 용어들은 하나의 구성요소를 다른 구성요소로부터 구별하는 목적으로만 사용된다. In the following embodiments, the terms first, second, etc. may be used to describe various elements, but the elements should not be limited by terms. Terms are used only for the purpose of distinguishing one component from another.

이하의 실시예에서 사용한 용어는 단지 특정한 실시 예를 설명하기 위해 사용된 것으로, 본 발명을 한정하려는 의도가 아니다. 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는 한, 복수의 표현을 포함한다. 이하의 실시예에서, "포함하다" 또는 "가지다" 등의 용어는 명세서상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것이지, 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성요소, 부품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 미리 배제하지 않는 것으로 이해되어야 한다.The terms used in the following examples are used only to illustrate specific embodiments and are not intended to limit the invention. The singular expressions include plural expressions unless the context clearly dictates otherwise. In the following description, the terms "comprises" or "having ", and the like, specify that the presence of stated features, integers, steps, operations, elements, But do not preclude the presence or addition of other features, numbers, steps, operations, components, parts, or combinations thereof.

본 발명의 실시예들은 기능적인 블록 구성들 및 다양한 처리 단계들로 나타내어질 수 있다. 이러한 기능 블록들은 특정 기능들을 실행하는 다양한 개수의 하드웨어 또는/및 소프트웨어 구성들로 구현될 수 있다. 예를 들어, 본 발명의 실시예들은 하나 이상의 마이크로프로세서들의 제어 또는 다른 제어 장치들에 의해서 다양한 기능들을 실행할 수 있는, 메모리, 프로세싱, 로직(logic), 룩업 테이블(look-up table) 등과 같은 직접 회로 구성들을 채용할 수 있다. 본 발명의 실시예의 구성 요소들이 소프트웨어 프로그래밍 또는 소프트웨어 요소들로 실행될 수 잇는 것과 유사하게, 본 발명의 실시예는 데이터 구조, 프로세스들, 루틴들 또는 다른 프로그래밍 구성들의 조합으로 구현되는 다양한 알고리즘을 포함하여, C, C++, 자바(Java), 어셈블러(assembler) 등과 같은 프로그래밍 또는 스크립팅 언어로 구현될 수 있다. 기능적인 측면들은 하나 이상의 프로세서들에서 실행되는 알고리즘으로 구현될 수 있다. 또한, 본 발명의 실시예들은 전자적인 환경 설정, 신호 처리, 및/또는 데이터 처리 등을 위하여 종래 기술을 채용할 수 있다. 매커니즘, 요소, 수단, 구성과 같은 용어는 넓게 사용될 수 있으며, 기계적이고 물리적인 구성들로서 한정되는 것은 아니다. 상기 용어는 프로세서 등과 연계하여 소프트웨어의 일련의 처리들(routines)의 의미를 포함할 수 있다.Embodiments of the present invention may be represented by functional block configurations and various processing steps. These functional blocks may be implemented in a wide variety of hardware and / or software configurations that perform particular functions. For example, embodiments of the invention may be embodied directly in hardware, such as memory, processing, logic, look-up tables, etc., that can perform various functions by control of one or more microprocessors or by other control devices Circuit configurations can be employed. Similar to the components of an embodiment of the present invention that may be implemented with software programming or software components, embodiments of the present invention include various algorithms implemented with a combination of data structures, processes, routines, or other programming constructs , C, C ++, Java, assembler, and the like. Functional aspects may be implemented with algorithms running on one or more processors. Embodiments of the present invention may also employ conventional techniques for electronic configuration, signal processing, and / or data processing. Terms such as mechanisms, elements, means, and configurations are widely used and are not limited to mechanical and physical configurations. The term may include the meaning of a series of routines of software in conjunction with a processor or the like.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 사람 계수 시스템을 개략적으로 도시한 블록도이다. 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 카메라의 촬영 방식을 나타낸 도면이다. 1 is a block diagram that schematically illustrates a human factor system in accordance with an embodiment of the present invention. 2 is a diagram illustrating a photographing method of a camera according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 사람 계수 시스템(1)은 이기종의 복수의 카메라를 이용하여 사람을 계수하는 시스템이다. 사람 계수 시스템(1)은 제1 카메라(10), 제2 카메라(20) 및 사람 계수 장치(50)를 포함한다. Referring to FIG. 1, a human factor system 1 according to an embodiment of the present invention is a system for counting people using a plurality of different types of cameras. The human factor system 1 includes a first camera 10, a second camera 20 and a human counting device 50.

제1 카메라(10) 및 제2 카메라(20)는 동일 장면을 상이한 방향에서 촬영하여 영상 정보를 제공하는 서로 다른 특성의 카메라일 수 있다. 제1 카메라(10) 및 제2 카메라(20)는 팬틸트줌(PTZ) 기능을 구비하고, 함께 패닝 및 틸팅되면서 각각의 줌 배율로 동일 지점의 영상을 획득할 수 있다. 제1 카메라(10) 및 제2 카메라(20)는 사무실, 주택, 병원은 물론 은행이나 보안이 요구되는 공공건물 등의 내외에 일체로 설치되어 출입관리나 방범용으로 사용되며, 그 설치 장소 및 사용목적에 따라 일자형, 돔형 등 다양한 형태를 가질 수 있다. 제1 카메라(10) 및 제2 카메라(20)는 천정, 벽 등에 설치될 수 있다. The first camera 10 and the second camera 20 may be cameras having different characteristics, which capture the same scene in different directions and provide image information. The first camera 10 and the second camera 20 have a PTZ function and can acquire images at the same point at respective zoom magnifications while being panned and tilted together. The first camera 10 and the second camera 20 are integrally installed inside and outside the offices, houses, hospitals, banks and public buildings requiring security, and are used for access control and crime prevention. Depending on the purpose of use, it can have various shapes such as straight shape and dome shape. The first camera 10 and the second camera 20 may be installed on a ceiling, a wall, or the like.

제1 카메라(10)는 거리 측정용 카메라(이하, '거리 카메라'라고 칭함)로서, 촬영된 장면 내 각 객체 간의 거리 정보 및/또는 카메라로부터 각 객체까지의 거리 정보를 제공하는 거리 영상(깊이 영상)인 제1 영상을 생성할 수 있다. 제1 카메라(10)는 주변 환경 또는 장면(공간)을 촬영하고, 장면 내에 존재하는 다양한 객체(예를 들어, 벽, 장애물 등의 정적 물체나 사람, 동물 등의 동적 물체)를 포함하여 장면의 깊이 정보를 실시간으로 획득하는 깊이 카메라로 구현될 수 있다. The first camera 10 is a distance camera (hereinafter, referred to as a 'distance camera'), and is a distance camera for providing distance information between each object in the shot scene and / or distance information from the camera to each object Image) can be generated. The first camera 10 photographs the surrounding environment or a scene (space), and includes various objects (for example, static objects such as walls and obstacles, dynamic objects such as people and animals) It can be realized as a depth camera that acquires depth information in real time.

제2 카메라(20)는 열상 카메라(또는 적외광 카메라)로서, 물체가 발산하는 복사 에너지(열에너지)를 감지하여 전자파의 일종인 적외선 파장 형태로 검출하고, 열에너지의 강도를 측정하여 강도에 따라 각각 다른 색상을 나타내는 열 영상인 제2 영상을 생성할 수 있다. The second camera 20 is a thermal image camera (or infrared light camera) that detects radiant energy (thermal energy) emitted by an object and detects it in the form of an infrared ray, which is a type of electromagnetic wave, measures the intensity of thermal energy, It is possible to generate a second image which is a column image representing another color.

도 2를 참조하면, 제1 카메라(10)는 직하 방식(탑-뷰(Top-view) 방식)으로 위에서 아래를 바라보도록 배치되어 탑-뷰 영상을 획득하는 거리 카메라이다. 제2 카메라(20)는 제1 카메라(10)의 화각 영역을 사선에서 촬영하도록 배치되어 사이드-뷰 영상을 획득하는 열상 카메라이다. Referring to FIG. 2, the first camera 10 is a distance camera that is arranged to look from top to bottom in a direct-down manner (top-view mode) to obtain a top-view image. The second camera 20 is a laminating camera arranged to photograph the angle of view area of the first camera 10 obliquely to obtain a side-view image.

종래의 사람 계수 시스템에서는 직하 방식의 카메라가 주로 사용되고 있다. 직하 방식의 스트레오 카메라나 거리 센서 정보를 활용하면 사람의 머리까지의 거리를 측정하는데 용이하나, 사람과 유사한 사물에 대한 분류가 어려워 화물 출입이 빈번한 게이트에서 화물인지 사람인지를 구분하지 못하는 오탐지가 빈번하게 발생할 수 있다. 예를 들어 마네킹, 인형, 가스탱크, 드럼통 등 사람과 유사한 형상 또는 높이를 가진 사물도 사람으로 계수하는 문제가 있다.In the conventional human factor system, direct-type cameras are mainly used. It is easy to measure the distance to the head of a person by using a direct-type stereo camera or distance sensor information, but it is difficult to classify objects similar to human, so that false detection that can not distinguish a cargo or a person from a gate at frequent cargo access It can occur frequently. For example, maneuvers, dolls, gas tanks, drums and other objects with similar shapes or heights are also counted as people.

직하 방식의 열상 카메라는 사람의 체온을 감지할 수 있기 때문에 대략적으로 사람이 존재하는지 검출할 수 있다. 하지만 사람의 머리에 대한 열상이 균등하지 못하고, 안전모, 모자, 두건 등에 의해 머리가 가려지는 경우, 두터운 옷을 입고 있는 경우 사람을 탐지하지 못하는 문제가 발생한다. The direct-type thermal camera can detect the presence of a person because it can sense the temperature of a person. However, when the heat is not uniform on a person's head and the head is covered by a helmet, a cap, a hood, etc., a problem arises that a person can not be detected when wearing thick clothes.

본 발명의 실시예에서는 직하 방식의 거리 카메라와 사이드-뷰 방식의 열상 카메라의 상호 장단점을 적절히 이용함으로써 검출된 객체가 사람인지 여부를 판단한 후 사람으로 계수한다. In the embodiment of the present invention, whether or not the detected object is a person is judged by appropriately using mutual pros and cons of the direct-view distance camera and the side-view type thermal camera, and then counted as a person.

사람 계수 장치(50)는 거리 카메라로부터의 거리 영상과 열상 카메라로부터의 열 영상에 대해 노이즈 제거 등 영상 신호 처리할 수 있다. The human-counting apparatus 50 can process a video signal such as a noise elimination for a distance image from the distance camera and a thermal image from the thermal image camera.

사람 계수 장치(50)는 거리 영상에서 사람 또는 사람 유사 물체의 적어도 일부를 검출한다. 사람 계수 장치(50)는 사람으로 예측되는 영역에서 신체 일부(예를 들어, 얼굴, 목, 손, 발 등)에 해당하는 영역을 추출한다. 거리 카메라와 열상 카메라는 교정(Calibration) 되어, 사람 계수 장치(50)는 거리 영상에서 검출된 영역들에 대응하는 후보 영역을 열 영상에서 검출하고, 열상 카메라를 통해서 후보 영역의 온도를 검출함으로써 검출된 물체가 사람인지 혹은 사람과 유사한 사물인지를 판별할 수 있다.The human counting device 50 detects at least a part of a human or human like object in the distance image. The human counting device 50 extracts a region corresponding to a part of the body (for example, face, neck, hand, foot, etc.) in a region predicted by a person. The distance camera and the thermal image camera are calibrated, and the human counting device 50 detects a candidate region corresponding to the regions detected in the distance image from the thermal image, detects the temperature of the candidate region through the thermal image camera, It is possible to determine whether the object is a person or something similar to a person.

사람 계수 장치(50)는 교정부(501), 검출부(503) 및 계수부(505)를 포함한다. The human-counting apparatus 50 includes an ac- cording unit 501, a detecting unit 503, and a counting unit 505. [

교정부(501)는 교정(calibration) 수행에 의해, 거리 카메라 및 열상 카메라 간의 상관 관계를 산출한다. 교정부(501)는 거리 카메라와 열상 카메라 간의 위치 관계를 나타내는 상관 관계를 산출한다. 교정부(501)는 거리 카메라가 획득한 거리 영상과 열상 카메라가 획득한 열 영상 간의 대응점 매칭에 의해 거리 카메라와 열상 카메라 간의 병진(t) 및 회전량(R)에 관한 변환 행렬, 열상 카메라의 투영 행렬(P, projection metrix)을 상관 관계로서 산출할 수 있다. The calibration unit 501 calculates the correlation between the distance camera and the thermal camera by performing calibration. The calibration unit 501 calculates a correlation indicating the positional relationship between the distance camera and the thermal image camera. The calibration unit 501 calculates a conversion matrix related to the translation (t) and the rotation amount (R) between the distance camera and the thermal camera by matching the correspondence between the distance image acquired by the distance camera and the thermal image acquired by the thermal camera, A projection matrix (P) can be calculated as a correlation.

검출부(503)는 상관 관계를 이용하여 거리 카메라가 획득한 거리 영상에서 객체를 검출하고, 검출한 객체에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 열상 카메라가 획득한 열 영상에서 검출한다. The detection unit 503 detects an object in the distance image acquired by the distance camera using the correlation, and detects at least one candidate region corresponding to the detected object in the thermal image acquired by the thermal camera.

예를 들어, [X,Y,Z,1]T를 거리 영상에서 얻은 머리 영역 내 점들의 위치라고 할 때, 변환 행렬([R|t])을 사용하여 식 (1)과 같이 열상 카메라에 대한 상대적인 3D 좌표 [X',Y',Z',1]T를 구할 수 있다.For example, if [X, Y, Z, 1] T is the position of the points in the head region obtained from the distance image, the transformation matrix ([R | t] The relative 3D coordinates [X ', Y', Z ', 1] T of the 3D coordinates can be obtained.

[X',Y',Z',1]T = [R|t] [X,Y,Z,1]T ...식 (1)[X ', Y', Z ', 1] T = [R | t] [X, Y, Z, 1] T ... formula (1)

[X'/Z',Y/Z',1]와 열상카메라의 P([f,0,cx; 0,f,cy; 0,0,1])을 사용하여 식 (2)와 같이 열 영상 내 좌표[x,y,1]를 구할 수 있다.(2) by using [X '/ Z', Y / Z ', 1] and P ([f, 0, cx; 0, f, cy; 0,0,1] The coordinates [x, y, 1] in the image can be obtained.

[x,y,1]T = [f,0,cx; 0,f,cy; 0,0,1] [X'/Z',Y/Z',1] ...식 (2)[x, y, 1] T = [f, 0, cx; 0, f, cy; 0, 1] [X '/ Z', Y / Z ', 1]

거리 영상에서 객체를 검출하는 방법으로 후술하는 스켈레톤 기법 또는 슬라이스 기법을 활용할 수 있다. 그러나, 본 발명의 실시예는 이에 한정되지 않고, 사람의 형상 또는 신체를 검출할 수 있는 다양한 기법이 활용될 수 있음은 물론이다. As a method of detecting an object in a distance image, a skeleton technique or a slice technique described later can be utilized. However, it is needless to say that the embodiment of the present invention is not limited thereto, and various techniques capable of detecting the shape or body of a person can be utilized.

검출부(503)는 거리 영상에서 사람 또는 사람들이 존재하는 것으로 추정되는 영역을 검출하고, 검출된 영역에서 머리 영역 및 그 외 신체 부분을 검출할 수 있다. 검출부(503)는 거리 영상에서 검출된 영역에 대응하는 후보 영역을 열 영상에서 검출할 수 있다. The detection unit 503 can detect an area estimated to have a person or a person in the distance image, and detect the head area and other body parts in the detected area. The detection unit 503 can detect a candidate region corresponding to the region detected in the range image in the column image.

계수부(505)는 적어도 하나의 후보 영역의 온도를 기초로 거리 영상에서 검출된 객체가 사람인지 여부를 판단한다. 계수부(505)는 후보 영역에서 체온이 감지되면 사람으로 판별하고, 그렇지 않은 경우 사물로 판단한다. 계수부(505)는 사람에 대해서만 계수함으로써 계수 정확도를 높일 수 있다. The counting unit 505 determines whether the object detected in the distance image is a person based on the temperature of at least one candidate region. The counting unit 505 judges the person as a person when the body temperature is sensed in the candidate region, and judges it as an object if not. The counting unit 505 can increase the counting accuracy by counting only for a person.

계수부(505)는 적어도 하나의 후보 영역에서 적어도 하나의 온도 감지 영역을 선택하고, 선택된 온도 감지 영역의 온도가 기준 온도 범위에 속하는 경우 객체를 사람으로 판단할 수 있다. 계수부(505)는 다수의 후보 영역 중 적어도 하나의 온도 감지 영역으로 선택하고, 적어도 하나의 후보 영역 내의 적어도 일부가 기준 온도 범위에 속하면 객체를 사람으로 판단할 수 있다. 계수부(505)는 선택된 온도 감지 영역에서 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 객체를 사람으로 판단할 수 있다. 기준 온도 범위는 통상적인 사람의 체온인 35~41도 범위에서 의류 및 머리카락에 의한 열손실 및 열상 카메라의 오차 범위를 고려하여 25~41도로 설정될 수 있다. 기준 비율은 50% 이상으로 설정되어, 온도 감지 영역 전체에서 기준 온도 범위를 만족하는 영역이 50% 이상이면 객체가 사람으로 판단될 수 있다. 기준 온도 범위 및 기준 비율은 카메라의 설치 위치를 고려하여 사용자에 의해 가변적으로 설정될 수 있다. The counting unit 505 may select at least one temperature sensing region in at least one candidate region and may determine the object as a person if the temperature of the selected temperature sensing region falls within the reference temperature range. The counting unit 505 may select at least one temperature sensing region among a plurality of candidate regions, and may determine the object as a human when at least a part of the at least one candidate region falls within a reference temperature range. The counting unit 505 can judge the object as a person if the ratio of the region belonging to the reference temperature range in the selected temperature sensing region is equal to or greater than the reference ratio. The reference temperature range can be set at 25 to 41 degrees in consideration of the heat loss due to clothes and hair and the error range of the thermal camera at a temperature range of 35 to 41 degrees, which is a normal human body temperature. The reference ratio is set to 50% or more, and if the area satisfying the reference temperature range in the entire temperature sensing area is 50% or more, the object can be judged as a human. The reference temperature range and the reference ratio can be variably set by the user in consideration of the installation position of the camera.

추가적으로, 본원발명의 실시예는 사람으로 판단된 영역의 열상 정보로부터 체온의 고저 정보를 제공받을 수 있기 때문에, 게이트 출입자의 체온을 검출하여 몸의 건강 상태를 제공할 수 있다. In addition, since the embodiment of the present invention can receive the high and low temperature information of the body temperature from the heat information of the human-determined area, the body temperature of the gate entrance can be detected to provide the body health state.

사람 계수 장치(50)는 거리 영상 및 열 영상, 계수된 사람의 수를 실시간으로 화면에 디스플레이할 수 있다. The human counting device 50 can display a distance image, a column image, and the number of people counted on the screen in real time.

며, 일 실시예로 들어오는 사람의 수와 나가는 사람의 수를 표시하는 형태로 구현이 가능하다.In one embodiment, it is possible to display the number of incoming persons and the number of outgoing persons.

도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 카메라와 열상 카메라를 이용한 후보 영역 검출을 설명하는 도면이다. 3 is a view for explaining candidate region detection using a distance camera and a thermal image camera according to an embodiment of the present invention.

도 3(a)는 거리 카메라가 획득한 거리 영상이고, 도 3(b)는 열상 카메라가 획득한 열 영상이다. 거리 영상에서는 카메라와 객체까지의 거리에 따라 각각 다른 색상을 나타낸다. 열 영상에서는 열에너지의 강도에 따라 각각 다른 색상을 나타낸다. FIG. 3 (a) is a distance image acquired by the distance camera, and FIG. 3 (b) is a thermal image acquired by the thermal image camera. In the distance image, different colors are displayed according to the distance from the camera to the object. In the thermal image, different colors are shown according to the intensity of heat energy.

검출부(503)는 스켈레톤(Skeleton) 기법에 의해 거리 영상에서 골격 정보를 획득한다. 검출부(503)는 골격(Skeleton) 정보를 이용하여 머리, 손, 다리, 발 등의 신체 부위에 대응하는 적어도 하나의 국소 특징 영역을 검출할 수 있다. 도 3(a)에서는 머리(Head), 왼손(Left hand), 오른손(Right hand) 영역이 국소 특징 영역으로 검출된 예를 도시하고 있다. The detection unit 503 acquires skeleton information from a distance image by a skeleton technique. The detection unit 503 can detect at least one local feature region corresponding to a body part such as a head, a hand, a leg, and a foot using skeleton information. FIG. 3 (a) shows an example in which a head, a left hand, and a right hand region are detected as local feature regions.

검출부(503)는 거리 카메라와 열상 카메라 간의 상관 관계를 이용하여 열 영상에서 적어도 하나의 국소 특징 영역에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 검출할 수 있다. 도 3(b)에서는 머리(Head), 왼손(Left hand), 오른손(Right hand)의 국소 특징 영역들에 각각 대응하는 후보 영역들이 검출된 예를 도시하고 있다. The detection unit 503 may detect at least one candidate region corresponding to at least one local feature region in the thermal image using the correlation between the distance camera and the thermal image camera. 3B shows an example in which candidate regions corresponding to the local feature regions of the head, the left hand, and the right hand are detected, respectively.

도 3의 실시예에서는 직하 방식의 거리 카메라가 획득한 거리 영상에서 머리, 팔, 다리 등을 포함하는 골격 정보를 획득하고, 카메라 기하 정보(Camera geometry)를 통해 열상 카메라가 획득한 열 영상에서 나타나는 얼굴, 팔, 다리의 위치를 검출하는 스켈레톤 기법을 예시하였다. 여기서 얼굴, 팔, 다리 등의 위치를 활용하는 것은 가장 체온 검출이 잘 될 것으로 추정되는 곳이기 때문이다. 하지만 이런 곳도 바로 피부가 노출되는 것이 아니라 마스크, 장갑 등에 의해 가려질 수 있으므로 이를 감안하여 체온 검출 범위를 설정한다. 이에 대한 설명은 후술하겠다. 사람의 체온은 옷이나 작업복을 통해서도 복사가 이루어지므로, 신체의 일부에 대한 열 영상 분석이 아닌, 골격 정보를 그대로 활용하여 전체적인 사람의 열 영상을 분석할 수도 있다.In the embodiment of FIG. 3, skeleton information including a head, an arm, a leg, and the like is obtained from a distance image obtained by a direct-type distance camera, and the skeleton information including the head, A skeleton technique for detecting the positions of the face, arms, and legs is illustrated. Here, it is assumed that the position of face, arm, leg, etc. is utilized because it is estimated that the body temperature detection is the best. However, such a place may not be exposed directly to the skin, but may be masked by a mask or glove. An explanation thereof will be described later. Since human body temperature is copied through clothes or work clothes, it is possible to analyze the whole person's thermal image using the skeleton information as it is, rather than the thermal image analysis of a part of the body.

또한, 머리 외에 팔, 다리 등을 포함하는 전체적인 골격 정보가 아니라, 머리와 어깨의 골격 정보만을 추출하여 해당 열 영상을 분석할 수도 있다. Further, not only skeleton information including arms, legs and the like but skeleton information of the head and shoulders can be extracted, and the corresponding thermal images can be analyzed.

도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 거리 카메라를 이용한 후보 영역 검출을 설명하는 도면이다. 4 is a view for explaining candidate region detection using a distance camera according to another embodiment of the present invention.

도 4(a)와 같이 거리 영상에서 검출된 머리부터 어깨까지 영역(a)을, 도 4(b)와 같이 슬라이스(slice) 방식으로 구분하여 사람의 형상을 모델링(b)한다. 도 4(c)와 같이 모델링된 사람의 형상에 대응하는 후보 영역(c)을 열 영상에서 검출할 수 있다.(A) from the head to the shoulder detected in the distance image is divided into a slice method as shown in Fig. 4 (b) to model the shape of a person (b). The candidate region c corresponding to the shape of the person modeled as shown in Fig. 4 (c) can be detected from the thermal image.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 거리 카메라와 열상 카메라 간의 상관 관계를 산출하는 방법을 설명하기 위한 도면이다. 5 is a diagram for explaining a method of calculating a correlation between a distance camera and a thermal image camera according to an embodiment of the present invention.

거리 카메라와 열상 카메라의 교정(calibration)을 위해서는 거리 카메라와 열상 카메라의 위치 정보가 필요하다. 이를 위해서 거리 영상과 열 영상 간의 대응점 산출에 의한 변환 행렬을 산출하여야 한다. 거리 카메라와 열상 카메라의 특징이 상이하므로 영상만으로 대응점을 검출하기가 어렵다. To calibrate the distance camera and the thermal camera, location information of the distance camera and the thermal camera is needed. To do this, the transformation matrix by calculating the corresponding points between the distance image and the thermal image should be calculated. Since the characteristics of the distance camera and the thermal image camera are different, it is difficult to detect the corresponding point only by the image.

본 발명의 실시예에서는 도 5(a)에 도시된 바와 같이 거리 카메라와 열상 카메라의 교정을 위한 전용 교정 도구를 활용한다. In the embodiment of the present invention, as shown in FIG. 5 (a), a dedicated calibration tool for calibrating the distance camera and the thermal camera is used.

교정 도구(70)는 박스 모양의 정육면체 구조를 갖는 본체(701), 본체(701)의 각 꼭지점에서 열을 발산하는 발열체(703), 및 본체(701)에 연결된 손잡이(705)를 포함한다. 발열체(703)는 열선 또는 램프와 같이 열상 카메라에서 감지할 수 있는 열을 발산하는 물체로 구현될 수 있다. 손잡이(705)는 도 5(a)에 도시된 바와 같이 원통형일 수 있으며, 이에 한정되지 않고 사람이 교정 도구(70)를 들고 있을 수 있는 형태이면 충분하다. The calibration tool 70 includes a main body 701 having a box-like cube structure, a heating element 703 for dissipating heat at each vertex of the main body 701, and a handle 705 connected to the main body 701. The heating element 703 may be implemented as an object that radiates heat that can be sensed by a thermal imaging camera, such as a heat ray or a lamp. The handle 705 may be cylindrical as shown in Fig. 5 (a), but is not limited thereto, and it may suffice that the handle 705 is capable of holding a calibration tool 70 by a person.

사용자가 교정 도구(70)의 손잡이(705)를 잡고 움직이는 동안 거리 카메라와 열상 카메라가 각각 탑-뷰 거리 영상과 사이드-뷰 열 영상을 획득한다. 거리 영상에서는 정육면체의 면의 거리 변화량이 나오기 때문에 정육면체의 꼭지점의 위치를 검출할 수 있다. 열 영상에서는 정육면체의 발열 부분인 꼭지점을 검출할 수 있다. 거리 영상과 열 영상에서 검출된 다수의 꼭지점을 대응점으로 하여 거리 카메라와 열상 카메라 간의 병진 및 회전 관계와 투영 행렬을 산출할 수 있다. 이때 Least Mean Square 기법이 사용될 수 있다. 도 5(b)에서는 거리 영상과 열 영상의 교정 도구(70)의 촬영에 의해 검출된 꼭지점들의 대응을 보여준다. While the user grips the grip 705 of the calibration tool 70, the distance camera and the thermal camera acquire the top-view distance image and the side-view column image, respectively. In the distance image, the position of the vertex of the cube can be detected because the distance variation of the surface of the cube comes out. In a thermal image, a vertex, which is a heating part of a cube, can be detected. The translation and rotation relationships between the distance camera and the thermal camera and the projection matrix can be calculated by using a plurality of vertexes detected from the distance image and the thermal image as corresponding points. At this time, the Least Mean Square method can be used. 5 (b) shows the correspondence of the vertexes detected by the photographing of the distance image and the thermal image correcting tool 70.

도 5에 도시된 바와 같이 거리 카메라와 열상 카메라 간의 상관 관계가 산출되면, 이후 거리 영상에서 검출된 객체 영역의 좌표를 전술된 식 (1)을 이용하여 열상 카메라 기반의 3차원 좌표로 변환하고, 전술된 식 (2)를 이용하여 3차원 좌표를 열 영상에 투영된 좌표로 변환할 수 있다. When the correlation between the distance camera and the thermal image camera is calculated as shown in FIG. 5, the coordinates of the object area detected in the distance image are converted into three-dimensional coordinates based on the thermal camera using Equation (1) The three-dimensional coordinates can be converted into the projected coordinates on the thermal image using the above-described equation (2).

도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른 사람 계수 방법을 설명하는 흐름도이다. 6 is a flowchart illustrating a method of counting persons according to an embodiment of the present invention.

이하에서는 도 1 내지 도 5에서 설명한 내용과 중복하는 내용의 상세한 설명은 생략하겠다. Hereinafter, detailed description of the contents overlapping with those described in Figs. 1 to 5 will be omitted.

도 6을 참조하면, 사람 계수 시스템은 거리 카메라와 열상 카메라 간의 상관 관계를 산출한다(S61). 사람 계수 시스템은 거리 카메라와 열상 카메라의 교정을 통해, 거리 카메라와 열상 카메라 간의 병진(t) 및 회전량(R)에 관한 변환 행렬, 열상 카메라의 투영 행렬(P, projection metrix)을 상관 관계로서 산출할 수 있다. 상관 관계 산출을 위해 도 5에 도시된 바와 같은 교정 도구를 이용하여 거리 영상과 열 영상을 획득한 후 대응점 추적을 통해 상관 관계를 산출할 수 있다. Referring to FIG. 6, the human-counting system calculates the correlation between the distance camera and the thermal camera (S61). The human factor system correlates the translation matrix (P) and the projection matrix (P) related to the translation (t) and the rotation amount (R) between the distance camera and the thermal camera through the calibration of the distance camera and the thermal camera Can be calculated. In order to calculate the correlation, a distance image and a thermal image may be obtained by using a calibration tool as shown in FIG. 5, and correlation may be calculated by tracking the corresponding point.

사람 계수 시스템은 거리 카메라가 획득한 거리 영상에서 객체를 검출한다(S62). 사람 계수 시스템은 거리 영상에서 사람 또는 사람과 유사한 물체를 검출하고, 머리 영역 및 머리 외 신체 부위 영역을 검출할 수 있다. 이때 스켈레톤 기법 또는 슬라이스 기법 등이 이용될 수 있다. The human-counting system detects an object in the distance image acquired by the distance camera (S62). The human counting system can detect a human or human-like object in a distance image, and can detect a head region and a region of the body region outside the head. At this time, a skeleton technique or a slice technique can be used.

사람 계수 시스템은 상관 관계를 이용하여 거리 영상에서 검출한 객체에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 열상 카메라가 획득한 열 영상에서 검출한다(S63). 사람 계수 시스템은 객체의 적어도 하나의 국소 특징 영역을 추출하고, 상관 관계를 이용하여 열 영상에서 적어도 하나의 국소 특징 영역에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 검출한다. The human factor system detects at least one candidate region corresponding to the object detected in the distance image using the correlation in a thermal image acquired by the thermal camera (S63). The human factor system extracts at least one local feature region of the object and uses the correlation to detect at least one candidate region corresponding to at least one local feature region in the thermal image.

사람 계수 시스템은 적어도 하나의 후보 영역에서 적어도 하나의 온도 감지 영역을 선택한다(S64). 사람에 의해 착용 되는 모자, 장갑, 신발 등이 고려되어 사람 계수 시스템은 적어도 하나의 후보 영역에서 최적의 체온이 감지될 수 있는 온도 감지 영역을 선택할 수 있다. 온도 감지 영역은 하나 또는 하나 이상 선택될 수 있다. The human factor system selects at least one temperature sensing region in at least one candidate region (S64). A human wearing a hat, a glove, shoes, and the like can be considered, so that the human-counting system can select a temperature sensing region in which an optimal body temperature can be sensed in at least one candidate region. One or more temperature sensing areas may be selected.

사람 계수 시스템은 적어도 하나의 온도 감지 영역의 온도를 기초로 거리 영상에서 검출한 객체가 사람인지를 판단한다(S65). 사람 계수 시스템은 적어도 하나의 온도 감지 영역의 적어도 일부가 기준 온도 범위에 속하는지를 판단한다. 기준 온도 범위는 사람의 통상적인 체온 범위에서 의류 및 머리카락에 의한 열손실 및 열상 카메라의 오차 범위를 고려하여 설정될 수 있다. 기준 온도 범위는 사용자에 의해 가변적으로 설정될 수 있다. 사람 계수 시스템은 하나 또는 하나 이상의 온도 감지 영역에서 기준 온도 범위에 해당하는 영역이 기준 비율 이상이면 사람으로 판단할 수 있다. The human factor system determines whether the object detected in the distance image is a person based on the temperature of at least one temperature sensing area (S65). The human factor system determines if at least a portion of at least one temperature sensing zone belongs to a reference temperature range. The reference temperature range can be set in consideration of the heat loss due to clothes and hair and the error range of the thermal camera in a normal body temperature range of a person. The reference temperature range can be variably set by the user. The human factor system can judge a human if the region corresponding to the reference temperature range in one or more temperature sensing regions is equal to or greater than a reference ratio.

사람 계수 시스템은 객체가 사람으로 판단되면 사람을 계수한다(S66). 사람 계수 시스템은 사용자가 지정한 시간대에서 감지되는 사람을 계수할 수 있다. The human factor system counts a person if the object is judged to be a person (S66). The person counting system can count the persons who are detected in the time zone designated by the user.

거리 영상 및 열 영상과 계수 결과는 실시간으로 화면에 디스플레이될 수 있다. The distance image and the thermal image and the count result can be displayed on the screen in real time.

탑-뷰 영상으로만 사람을 계수하는 종래 방식에서는 사람과 유사한 형상의 경우에도 사람으로 판별하여, 계수 정확도가 감소하였지만, 본 발명의 실시예는 거리 카메라의 탑-뷰 거리 영상 외에 사람의 특징 정보를 추출할 수 있는 열상 카메라를 추가로 이용하여 사이드-뷰 열 영상을 통해 실제 사람인지를 판별한다. 이렇게 판별된 정보를 통해 화물 출입이 빈번한 게이트 등에서 화물을 사람으로 계수하지 않음으로써 계수 정확도를 획기적으로 향상시킬 수 있다. In the conventional method of counting people only with a top-view image, even though a human-like shape is determined as a person, the accuracy of counting is reduced. However, in the embodiment of the present invention, A thermal camera capable of extracting the image of the person is further used to determine whether the person is an actual person through a side-view thermal image. With the information thus determined, the cargo is not counted as a person at the gates where frequent cargo accesses are frequent, so that the accuracy of the counting can be drastically improved.

또한 본 발명의 실시예는 사람의 열상 정보로부터 체온의 고저 정보를 제공할 수 있기 때문에, 게이트 출입자의 체온을 검출하여 몸의 건강 상태를 전달할 수 있다. In addition, since the embodiment of the present invention can provide the high and low temperature information of the body temperature from the human heat information, it is possible to detect the body temperature of the gate entrance and transmit the health state of the body.

본 발명의 실시예는 정확한 사람 계수를 요하는 다양한 장소에서 유용하게 사용할 수 있다. 본 발명의 실시예는 공항, 항만 등 기반 시설과 상점, 카지노 등 상업 시설에서 활용이 가능하다. 또한 사고 발생을 대비하여 내부 인원 수 파악이 필요한 비행기, 배, 기차 등의 교통 수단 및 공장 및 작업장에서도 활용될 수 있다. 예를 들어, 사람이 출입하는 출입구라도 마트에서 카트를 미는 것이나, 작업장에서 물건을 운반하는 등 사람/사물의 대한 분류 기능에 적용될 수 있다. 최근에는 특히 재해/재난 대피에 대한 요구가 강하기 때문에, 본 발명의 실시예는 화재나 재난 사고시, 작업장 혹은 비행기/선박 등의 제한된 공간에서의 잔류 인원을 파악하는 시스템에 유용하게 활용될 수 있다. Embodiments of the present invention can be usefully used in various places that require accurate human factor. Embodiments of the present invention can be utilized in infrastructure such as airports, ports, and commercial facilities such as shops and casinos. It can also be used in transportation, such as airplanes, ships, trains, etc., where facts need to be identified, as well as in factories and workplaces, in order to prepare for accidents. For example, entrance and exit of a person can be applied to a sorting function of a person / object, such as pushing a cart at a mart or carrying an object at a workplace. In recent years, the demand for disaster / disaster evacuation has been particularly strong. Therefore, the embodiment of the present invention can be usefully applied to a system for grasping the remaining personnel in a limited space such as a workplace or a plane / ship when a fire or a disaster occurs.

본 발명의 실시예에 따른 이기종 카메라 기반의 사람 계수 시스템 및 방법은 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드로서 구현하는 것이 가능하다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 컴퓨터 시스템에 의해 읽혀질 수 있는 데이터가 저장되는 모든 종류의 기록장치를 포함한다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체의 예로는 ROM, RAM, CD-ROM, 자기 테이프, 플로피 디스크, 광데이터 저장장치 등이 있다. 또한, 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템에 분산되어, 분산방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 그리고, 본 발명을 구현하기 위한 기능적인(functional) 프로그램, 코드 및 코드 세그먼트들은 본 발명이 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있다.The human-counting system and method based on a heterogeneous camera according to an embodiment of the present invention can be implemented as a computer-readable code on a computer-readable recording medium. A computer-readable recording medium includes all kinds of recording apparatuses in which data that can be read by a computer system is stored. Examples of the computer-readable recording medium include ROM, RAM, CD-ROM, magnetic tape, floppy disk, optical data storage, and the like. In addition, the computer-readable recording medium may be distributed over network-connected computer systems so that computer readable codes can be stored and executed in a distributed manner. In addition, functional programs, codes, and code segments for implementing the present invention can be easily inferred by programmers of the technical field to which the present invention belongs.

본 발명은 첨부된 도면에 도시된 일 실시예를 참고로 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며, 당해 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 수 있을 것이다. While the present invention has been particularly shown and described with reference to exemplary embodiments thereof, it is clearly understood that the same is by way of illustration and example only and is not to be taken by way of limitation, You will understand.

Claims (20)

동일한 장면에 대하여 상이한 방향에서 영상을 획득하는 거리 카메라 및 열상 카메라 간의 상관 관계를 산출하는 교정부;
상기 상관 관계를 이용하여 상기 거리 카메라가 획득한 거리 영상에서 검출한 객체에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 상기 열상 카메라가 획득한 열 영상에서 검출하는 검출부; 및
상기 적어도 하나의 후보 영역의 온도를 기초로 상기 객체가 사람인지 여부를 판단하는 계수부;를 포함하는 사람 계수 장치.
A calibration unit for calculating a correlation between a distance camera and a thermal camera that acquire images in different directions with respect to the same scene;
A detector for detecting at least one candidate region corresponding to an object detected in the distance image acquired by the distance camera, from a thermal image acquired by the thermal imaging camera using the correlation; And
And a coefficient unit for determining whether the object is a person based on the temperature of the at least one candidate region.
제1항에 있어서,
상기 거리 카메라는 탑-뷰 거리 영상을 획득하고, 상기 열상 카메라는 사이드-뷰 열 영상을 획득하는, 사람 계수 장치.
The method according to claim 1,
Wherein the distance camera acquires a top-view distance image and the thermal camera acquires a side-view thermal image.
제1항에 있어서, 상기 검출부는,
상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 하나의 국소 특징 영역을 추출하고, 상기 상관 관계를 이용하여 상기 열 영상에서 상기 적어도 하나의 국소 특징 영역에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 검출하는, 사람 계수 장치.
The apparatus according to claim 1,
Extract at least one local feature region of the object from the distance image and use the correlation to detect at least one candidate region corresponding to the at least one local feature region in the thermal image.
제3항에 있어서, 상기 계수부는,
상기 적어도 하나의 후보 영역에서 적어도 하나의 온도 감지 영역을 선택하고, 상기 선택된 온도 감지 영역의 온도가 기준 온도 범위에 속하는 경우 상기 객체를 사람으로 판단하는, 사람 계수 장치.
The apparatus as claimed in claim 3,
Select at least one temperature sensing region in the at least one candidate region and determine the object as a person if the temperature of the selected temperature sensing region falls within a reference temperature range.
제4항에 있어서, 상기 계수부는,
상기 선택된 온도 감지 영역에서 상기 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 상기 객체를 사람으로 판단하는, 사람 계수 장치.
5. The image processing apparatus according to claim 4,
And judges the object as a person if the ratio of the region belonging to the reference temperature range in the selected temperature sensing region is equal to or greater than a reference ratio.
제3항에 있어서, 상기 검출부는,
상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 일부에 대한 골격 정보를 검출하고, 상기 골격 정보로부터 상기 객체의 적어도 하나의 국소 특징 영역을 검출하는, 사람 계수 장치.
4. The apparatus according to claim 3,
Detect skeleton information for at least a portion of the object in the distance image and detect at least one local feature region of the object from the skeleton information.
제1항에 있어서, 상기 검출부는,
상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 일부를 슬라이스 방식으로 재구성하여 형상을 모델링하고, 상기 상관 관계를 이용하여 상기 열 영상에서 상기 모델링된 형상에 대응하는 후보 영역을 검출하는, 사람 계수 장치.
The apparatus according to claim 1,
And reconstructs at least a part of the object in the distance image in a sliced manner to model the shape and detects the candidate region corresponding to the modeled shape in the thermal image using the correlation.
제7항에 있어서, 상기 계수부는,
상기 후보 영역에서 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 상기 객체를 사람으로 판단하는, 사람 계수 장치.
The apparatus as claimed in claim 7,
And judges the object as a person if the ratio of the region belonging to the reference temperature range in the candidate region is not less than the reference ratio.
동일한 장면에 대하여 상이한 방향에서 영상을 획득하는 거리 카메라와 열상 카메라; 및
상기 거리 카메라와 열상 카메라 간의 상관 관계를 이용하여 상기 거리 카메라가 획득한 거리 영상에서 검출한 객체에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 상기 열상 카메라가 획득한 열 영상에서 검출하고, 상기 적어도 하나의 후보 영역의 온도를 기초로 상기 객체가 사람인지 여부를 판단하는 사람 계수 장치;를 포함하는 사람 계수 시스템.
A distance camera and a thermal camera to acquire images in different directions for the same scene; And
Detecting at least one candidate region corresponding to an object detected in the distance image acquired by the distance camera from the thermal image acquired by the thermal image camera using the correlation between the distance camera and the thermal image camera, And a person counting device for determining whether the object is a person based on the temperature of the area.
제9항에 있어서,
정육면체 구조의 본체 및 꼭지점에 배치되어 열을 발산하는 발열체를 포함하는 교정 도구;를 더 포함하고,
상기 사람 계수 장치는, 상기 교정 도구에 대해 상기 거리 카메라와 열상 카메라 획득한 깊이 영상과 열 영상 간의 대응점을 산출하여 상기 상관 관계를 산출하는, 사람 계수 시스템.
10. The method of claim 9,
A calibration tool including a body of a cube structure and a heat generating element disposed at a vertex to emit heat,
Wherein the person counting apparatus calculates a correlation between the distance camera and the thermal image obtained by the distance camera and the thermal image with respect to the calibration tool to calculate the correlation.
제9항에 있어서,
상기 거리 카메라는 탑-뷰 거리 영상을 획득하고, 상기 열상 카메라는 사이드-뷰 열 영상을 획득하는, 사람 계수 시스템.
10. The method of claim 9,
Wherein the distance camera acquires a top-view distance image and the thermal camera acquires a side-view thermal image.
제9항에 있어서, 상기 사람 계수 장치는,
상기 적어도 하나의 후보 영역에서 적어도 하나의 온도 감지 영역을 선택하고, 상기 선택된 온도 감지 영역에서 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 상기 객체를 사람으로 판단하는, 사람 계수 시스템.
10. The apparatus according to claim 9,
Select at least one temperature sensing region in the at least one candidate region and determine that the object is a person if the ratio of regions within the reference temperature range in the selected temperature sensing region is greater than or equal to a reference ratio.
동일한 장면에 대하여 상이한 방향에서 영상을 획득하는 거리 카메라 및 열상 카메라 간의 상관 관계를 산출하는 단계;
상기 상관 관계를 이용하여 상기 거리 카메라가 획득한 거리 영상에서 검출한 객체에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 상기 열상 카메라가 획득한 열 영상에서 검출하는 단계; 및
상기 적어도 하나의 후보 영역의 온도를 기초로 상기 객체가 사람인지 여부를 판단하는 단계;를 포함하는 사람 계수 장치에 의한 사람 계수 방법.
Calculating a correlation between a distance camera and a thermal camera that acquires images in different directions for the same scene;
Detecting at least one candidate region corresponding to an object detected in the distance image acquired by the distance camera from the thermal image acquired by the thermal image camera using the correlation; And
And determining whether the object is a person based on the temperature of the at least one candidate region.
제13항에 있어서,
상기 거리 카메라는 탑-뷰 거리 영상을 획득하고, 상기 열상 카메라는 사이드-뷰 열 영상을 획득하는, 사람 계수 장치에 의한 사람 계수 방법.
14. The method of claim 13,
Wherein the distance camera obtains a top-view distance image and the thermal camera obtains a side-view thermal image.
제13항에 있어서, 상기 검출 단계는,
상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 하나의 국소 특징 영역을 추출하는 단계; 및
상기 상관 관계를 이용하여 상기 열 영상에서 상기 적어도 하나의 국소 특징 영역에 대응하는 적어도 하나의 후보 영역을 검출하는 단계;를 포함하는 사람 계수 장치에 의한 사람 계수 방법.
14. The method according to claim 13,
Extracting at least one local feature region of the object from the distance image; And
And detecting at least one candidate region corresponding to the at least one local feature region in the thermal image using the correlation.
제15항에 있어서, 상기 사람 판단 단계는,
상기 적어도 하나의 후보 영역에서 적어도 하나의 온도 감지 영역을 선택하는 단계; 및
상기 선택된 온도 감지 영역의 온도가 기준 온도 범위에 속하는 경우 상기 객체를 사람으로 판단하는 단계;를 포함하는 사람 계수 장치에 의한 사람 계수 방법.
16. The method according to claim 15,
Selecting at least one temperature sensing region in the at least one candidate region; And
And determining that the object is a human when the temperature of the selected temperature sensing area belongs to a reference temperature range.
제16항에 있어서, 상기 사람 판단 단계는,
상기 선택된 온도 감지 영역에서 상기 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 상기 객체를 사람으로 판단하는 단계;를 포함하는 사람 계수 장치에 의한 사람 계수 방법.
17. The method according to claim 16,
And determining that the object is a person if the ratio of the region within the reference temperature range to the selected temperature sensing region is equal to or greater than a reference ratio.
제15항에 있어서, 상기 검출 단계는,
상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 일부에 대한 골격 정보를 검출하는 단계; 및
상기 골격 정보로부터 상기 객체의 적어도 하나의 국소 특징 영역을 검출하는 단계;를 포함하는 사람 계수 장치에 의한 사람 계수 방법.
16. The method according to claim 15,
Detecting skeleton information for at least a portion of the object in the distance image; And
And detecting at least one local feature region of the object from the skeleton information.
제13항에 있어서, 상기 검출 단계는,
상기 거리 영상에서 상기 객체의 적어도 일부를 슬라이스 방식으로 재구성하여 형상을 모델링하는 단계; 및
상기 상관 관계를 이용하여 상기 열 영상에서 상기 모델링된 형상에 대응하는 후보 영역을 검출하는 단계;를 포함하는, 사람 계수 장치에 의한 사람 계수 방법.
14. The method according to claim 13,
Modeling a shape by reconstructing at least a part of the object in a slice manner in the distance image; And
And detecting a candidate region corresponding to the modeled shape in the thermal image using the correlation.
제19항에 있어서, 상기 사람 판단 단계는,
상기 후보 영역에서 기준 온도 범위에 속하는 영역의 비율이 기준 비율 이상이면, 상기 객체를 사람으로 판단하는 단계;를 포함하는 사람 계수 장치에 의한 사람 계수 방법.
20. The method according to claim 19,
And judging the object as a person if the ratio of the region belonging to the reference temperature range in the candidate region is not less than the reference ratio.
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