KR20170017265A - 폐쇄된 공간의 밀집도 산출 방법 - Google Patents

폐쇄된 공간의 밀집도 산출 방법 Download PDF

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Abstract

밀집도 산출 방법이 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 밀집도 산출 방법은 폐쇄된 공간을 촬영한 영상을 수신하는 단계, 영상에서 객체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 단계, 배경으로 인식된 폐쇄된 공간의 전체 바닥 영역 중 유휴 바닥 영역의 넓이를 산출하는 단계 및 전체 바닥 영역에 대한 객체의 점유율을 계산하는 단계를 포함한다.

Description

폐쇄된 공간의 밀집도 산출 방법{METHOD FOR CALCULATING DENSITY OF CLOSED SPACE}
본 발명은 폐쇄된 공간의 밀집도 산출 방법에 관한 것으로, 보다 상세하게는 폐쇄된 공간의 내부를 촬영한 영상을 분석하여 사람 또는 물체에 의해 점유된 공간의 비율을 계산할 수 있는 폐쇄된 공간의 밀집도 산출 방법에 관한 것이다.
안전하고 효율적인 승강기 운행을 위해 승강기 내 무게 측정을 통한 제어가 널리 활용되어 왔다. 예를 들어, 승강기에 탑승한 탑승객의 총 무게를 측정하여 측정된 값이 기 설정된 임계값을 초과하면 알람을 발생시켜 마지막에 탑승한 사람을 내리도록 하거나, 측정된 값이 임계값에 가까우면 탑승 버튼이 눌린 층을 지나쳐 운행하도록 제어하였다.
그러나, 상술한 종래 방식에 따른 승강기 제어 방법의 경우 승강기에 탑승 여유 공간이 없는데도 불구하고 탑승객의 총 무게가 임계값에 이르지 않아 비효율적인 상황이 발생될 수 있다는 문제점이 있었다.
예를 들어, 무게에 비해 부피를 많이 차지하는 물건이나 사람들이 승강기에 탑승한 경우, 더 이상 탑승 공간이 없음에도 불구하고 그 무게가 기 설정된 임계값을 초과하지 않아 탑승 버튼이 눌린 층마다 매번 정지하는 상황이 발생되었다.
이에, 승강기 내 탑승한 탑승객 및 물건의 무게 정보 뿐만 아니라 여유 공간을 보다 정확하게 파악하여 승강기의 운행을 제어할 수 있는 새로운 방법의 필요성이 대두되었다.
본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위해 안출된 것으로, 본 발명의 목적은 폐쇄된 공간의 밀집도를 분석할 수 있는 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 승강기에 탑승 여유 공간이 없는 경우 탑승 버튼이 눌린 층을 지나치게 함으로써 승강기를 더욱 효율적으로 운영할 수 있게 하는 방법을 제공하는데 있다.
본 발명의 기술적 과제들은 이상에서 언급한 기술적 과제들로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 기술적 과제들은 아래의 기재로부터 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
상술한 목적을 달성하기 위한 본 발명의 일 실시예에 따른 폐쇄된 공간의 밀집도 산출 방법은, 폐쇄된 공간을 촬영한 영상을 수신하는 단계, 상기 영상에서 사람 또는 물체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 단계, 상기 배경으로 인식된 영역 중 상기 폐쇄된 공간의 바닥 영역의 넓이를 산출하는 단계 및 전체 바닥 영역에 대한 상기 사람 또는 물체의 점유율을 계산하는 단계를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 배경으로 인식된 바닥 영역의 넓이를 산출하는 단계는, 기 저장된 바닥 영역의 마스크 이미지와 상기 배경으로 인식된 영역을 합성하여 상기 폐쇄된 공간의 바닥 영역을 추출하는 단계 및 상기 바닥 영역에서 상기 사람 또는 물체가 점유한 이외의 영역 넓이를 산출하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 영상에서 사람 또는 물체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 단계는, 상기 폐쇄된 공간을 빈 상태에서 촬영한 기준 이미지와, 상기 폐쇄된 공간을 촬영한 영상을 비교하는 단계 및 상기 폐쇄된 공간을 촬영한 영상에서 상기 기준 이미지와 상이한 영역은 전경으로 인식하고, 상기 기준 이미지와 동일한 영역은 배경으로 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 폐쇄된 공간을 촬영한 영상은 상기 영상 내 피사체까지의 거리 정보를 포함하고, 상기 영상에서 사람 또는 물체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 단계는, 상기 피사체의 거리 정보가 기 설정된 임계값 이상인 영역은 배경으로 인식하고, 상기 거리 정보가 기 설정된 임계값 미만인 영역은 전경으로 인식하는 단계를 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 픽셀의 밝기값이 기 설정된 임계값 이상인 영역을 상기 거리 정보가 기 설정된 임계값 이상인 영역으로 인식하고, 픽셀의 밝기값이 기 설정된 임계값 미만인 영역을 상기 거리 정보가 기 설정된 임계값 미만인 영역으로 인식할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 영상은, 폐쇄된 공간의 상부에서 상기 폐쇄된 공간의 바닥 방향으로 촬영한 영상 정보일 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 점유율이 기 설정된 임계값 이상이면 알림 메시지를 생성하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 폐쇄된 공간은 승강기 내부이고, 상기 점유율이 기 설정된 임계값 이상이면 상기 승강기의 탑승 버튼이 눌린 층을 통과하도록 제어하는 단계를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 밀집도 산출 장치는, 폐쇄된 공간을 촬영하는 촬영부, 상기 촬영된 영상에서 사람 또는 물체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 배경 분리부 상기 배경 영역으로 인식된 영역 중 상기 폐쇄된 공간의 바닥 영역 넓이를 산출하는 바닥 영역 넓이 산출부 및 전체 바닥 영역에 대한 상기 사람 또는 물체의 점유율을 계산하는 점유율 계산부를 포함한다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 바닥 영역의 마스크 이미지를 저장하는 저장부를 더 포함하고, 상기 바닥 영역 넓이 산출부는, 상기 마스크 이미지와 상기 배경으로 인식된 영역을 합성하여 바닥 영역을 추출하고, 상기 바닥 영역에서 상기 사람 또는 물체가 점유한 이외의 영역 넓이를 산출할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 폐쇄된 공간이 빈 상태에서 촬영한 기준 이미지를 저장하는 저장부를 더 포함하고, 상기 배경 분리부는, 상기 기준 이미지와, 상기 폐쇄된 공간을 촬영한 영상을 비교하여, 상기 기준 이미지와 상이한 영역은 전경으로 인식하고, 상기 기준 이미지와 동일한 영역은 배경으로 인식할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 촬영부는 영상 내 피사체 까지의 거리 정보를 획득할 수 있는 깊이 카메라이고, 상기 배경 분리부는, 상기 피사체까지의 거리가 기 설정된 임계값 이상인 영역은 배경으로 인식하고, 상기 파사체까지의 거리가 기 설정된 임계값 미만인 영역은 전경으로 인식할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 배경 분리부는, 픽셀의 밝기값이 기 설정된 임계값 이상인 영역을 상기 거리 정보가 기 설정된 임계값 이상인 영역으로 인식하고, 픽셀의 밝기값이 기 설정된 임계값 미만인 영역을 상기 거리 정보가 기 설정된 임계값 미만인 영역으로 인식할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 촬영부는, 폐쇄된 공간의 상부에서 상기 폐쇄된 공간의 바닥 방향을 촬영하도록 설치될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 점유율이 기 설정된 임계값 이상이면 알림 메시지를 생성하는 제어부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따르면, 상기 폐쇄된 공간은 승강기 내부이고, 상기 점유율이 기 설정된 임계값 이상이면 상기 승강기의 탑승 버튼이 눌린 층을 통과하도록 제어하는 제어부를 더 포함할 수 있다.
본 발명의 또 다른 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터와 결합하여, 폐쇄된 공간을 촬영한 영상을 수신하는 단계, 상기 영상에서 사람 또는 물체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 단계, 상기 배경으로 인식된 영역 중 상기 폐쇄된 공간의 바닥 영역의 넓이를 산출하는 단계 및 전체 바닥 영역에 대한 상기 사람 또는 물체의 점유율을 계산하는 단계를 실행하도록 기록 매체에 저장된다.
상술한 밀집도 산출 방법에 따라 승강기를 제어하면, 추가적인 사람이 탑승할 수 있는지 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있게 된다. 즉, 종래 무게만을 측정하여 승강기 운전을 제어하는 경우에 비해 보다 효율적으로 승강기를 제어할 수 있게 된다는 효과를 달성할 수 있다.
또한, 사람이 더 이상 탑승할 수 없음에도 불구하고 승강기가 탑승 버튼이 눌린 층에서 정지함에 따라 발생될 수 있는 비효율적인 제거할 수 있다는 효과를 달성할 수 있다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 폐쇄된 공간의 밀집도를 산출하기 위한 전체적인 시스템도를 설명하기 위한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 밀집도 산출 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 폐쇄된 공간의 상부에 설치된 촬영부를 통해 촬영한 영상을 설명하기 위한 도면이다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 촬영된 영상에서 배경을 분리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 바닥 영역의 넓이를 산출하기 위한 마스크 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 마스크 이미지를 이용하여 바닥 영역을 추출하고 그 넓이를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 폐쇄된 공간의 바닥 영역 넓이를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 촬영부가 깊이 카메라인 경우 밀집도를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 촬영부가 깊이 카메라인 경우 배경과 전경을 분리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상에 마스크 이미지를 중첩시켜 밀집도를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 11은 상술한 밀집도 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
도 12는 승강기의 밀집도 및 탑승객들의 무게 정보를 이용하여 승강기 운전을 제어하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 오류가 발생된 경우 이를 보정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명한다. 본 발명의 이점 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 첨부되는 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 게시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 수 있으며, 단지 본 실시예들은 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.
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.
또한, 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.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따라 폐쇄된 공간의 밀집도를 산출하기 위한 전체적인 시스템도를 설명하기 위한 도면이다.
이하에서는, 폐쇄된 공간이 승강기 내부인 것을 예로 들어 설명하나 이는 설명의 편의를 위한 것으로 다른 일반적인 폐쇄 공간에서 밀집도를 측정할 때도 동일하게 적용될 수 있다.
예를 들어, 폐쇄된 공간은 일반적인 사무 공간, 주거 공간이나 위락 시설의 내부가 될 수도 있다. 또한, 물리적으로 폐쇄된 공간 뿐만 아니라 개방된 공간에서 가상으로 정한 범위 내에 속하는 공간을 폐쇄된 공간으로 정의할 수도 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 밀집도 산출 장치(100) 승강기에 설치될 수 있다.
여기에서 밀집도란, 폐쇄된 공간에서 사람 또는 물체가 차지하고 있는 공간의 비율을 의미한다. 따라서, 승강기 내부의 밀집도를 산출한다라는 것의 의미는 승강기의 내부가 사람 또는 물체들에 의해 얼마나 빽빽한지 여부를 객관적인 데이터로 측정한다는 것이 될 수 있다.
밀집도 산출 장치(100)는 RGB 카메라, 깊이 카메라(Depth Camera), 등을 이용하여 생성한 데이터로 승강기 내부의 밀집도를 산출할 수 있다.
한편, 도 1에 도시한 실시예에서는 밀집도 산출 장치(100)가 승강기에 설치되는 것으로 예로 들었으나, 밀집도 산출 장치(100)의 일부 구성요소가 승강기 외부에 설치되도록 구현할 수도 있다.
즉, 승강기 내부에 설치된 측정 장치로부터 데이터를 유?무선으로 수신
받아 밀집도를 산출하고, 그 결과를 다시 승강기로 전송하는 형태로 구현할 수도 있다.
한편, 산출된 밀집도는 승강기를 안정적이고 효율적으로 운용하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 산출된 밀집도가 기 설정된 임계값 이상이면 알림음을 발생시켜 사람이 더 탑승하는 것을 막을 수 있다. 또는 밀집도가 기 설정된 임계값 이상이면 탑승 버튼이 눌린 층을 통과하도록 함으로써 승강기를 보다 효율적으로 운용할 수 있다.
추가적인 사람이 탑승할 수 없음에도 불구하고 탑승 버튼이 눌린 층에 승강기를 멈추도록 하면, 불필요하게 승강기가 정지함에 따라 탑승객들의 이동 시간이나 대기자들의 대기 시간이 길어지게 되기 때문이다.
이하에서는, 승강기 내부의 밀집도를 산출하는 방법을 상세하게 설명하도록 한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 밀집도 산출 장치를 설명하기 위한 기능 블록도이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 밀집도 산출 장치(100)는 촬영부(110), 배경 분리부(120), 바닥 영역 넓이 산출부(130) 및 점유율 계산부(140)를 포함한다.
다만, 도 2에 도시된 기능 블록도에는 본 발명의 실시예들과 관련된 구성요소들만이 도시되어 있다. 따라서, 본 발명이 속한 기술 분야의 통상의 기술자라면 도 2에 도시된 구성요소들 외에 다른 범용적인 구성요소가 더 포함될 수 있음을 알 수 있다.
촬영부(110)는 폐쇄된 공간의 내부를 촬영한다. 구체적으로, 촬영부(110)는 폐쇄된 공간의 상부에서 바닥 방향을 촬영하도록 설치될 수 있다. 이때, 촬영부(110)는 일반적인 RGB 카메라로 구현될 수 있다.
배경 분리부(120)는 촬영부(110)를 통해 촬영된 영상에서 사람 또는 물체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식한다. 즉, 폐쇄된 공간 내부에서 실제 공간을 차지하는 객체는 공간에 존재하는 사람이나 물체가 되므로, 그 사람이나 물체를 인식하기 위해 지각의 대상이 되는 전경과 나머지 부분인 배경을 분리한다.
배경 분리부(120)는 영상에서 각 픽셀의 밝기값의 변화를 측정하여 전경과 배경을 분리할 수 있다. 다만, 배경과 전경을 분리하는 방법은 이에 한정되지 않으며, 다양한 방식을 통해 영상에서 배경을 분리할 수 있다.
바닥 영역 넓이 산출부(130)는 배경으로 인식된 영역 중 폐쇄된 공간의 바닥 영역의 넓이를 산출한다. 폐쇄된 공간의 상부에 설치된 촬영부(110)를 통해 촬영된 영상에는 바닥 영역 이외에 벽면 영역 등이 포함될 수 있다.
폐쇄된 공간의 밀집도를 산출하기 위해서는 바닥 영역 중 사람이나 물체에 의해 차지간 공간에 대한 비율을 계산해야 하므로, 바닥 영역 넓이 산출부(130)는 벽면 영역을 제외한 바닥 영역만의 넓이를 산출하는 것이다.
바닥 영역 넓이 산출부(130)는 촬영된 영역에서 바닥 영역만의 넓이를 산출하기 위해 기 저장된 바닥 영역의 마스크 이미지를 사용할 수 있다. 마스크 이미지를 이용하여 바닥 영역의 넓이를 산출하는 구체적인 방법은 이하에서 상세하게 설명하도록 한다.
점유율 계산부(140)는 전체 바닥 영역에 대한 사람 또는 물체의 점유율을 계산한다. 구체적으로, 전체 바닥 영역의 넓이 중 사람 또는 물체에 의해 점유된 공간의 넓이의 비율을 산출하면 상술한 점유율을 계산할 수 있다.
예를 들어, 전체 바닥 영역 중 사람 또는 물체에 의해 점유된 면적의 비율이 60%인 경우 그 폐쇄된 공간의 밀집도는 60%가 된다.
상술한 바와 같이 폐쇄된 공간, 본 실시예에서 승강기 내부의 밀집도를 산출하면 이를 기초로 승강기를 효율적으로 운영할 수 있게 된다. 예를 들어, 겨울철 탑승객들이 부피가 큰 의류를 착용한 경우 탑승객들의 몸무게의 총 합이 기 설정된 임계값을 초과하지 않더라도 승강기 내부가 혼잡한 경우가 발생될 수 있다.
이 경우, 산출된 밀집도를 기초로 승강기를 제어하면 추가적인 사람이 탑승할 수 있는지 여부를 보다 정확하게 판단할 수 있게 된다. 즉, 종래 무게만을 측정하여 승강기 운전을 제어하는 경우에 비해 보다 효율적으로 승강기를 제어할 수 있게 된다는 효과를 달성할 수 있다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따라 폐쇄된 공간의 상부에 설치된 촬영부를 통해 촬영한 영상을 설명하기 위한 도면이다.
폐쇄된 공간이 승강기인 경우 도 3에 도시된 바와 같은 영상이 촬영될 수 있다. 구체적으로, 승강기에 탑승한 탑승객이나 승강기의 벽면 영역 및 바닥 영역이 영상에 포함될 수 있다.
도 3에 도시된 영상에서 배경 분리부(120)는 사람 또는 물체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식한다. 따라서, 배경으로 인식된 부분에는 승강기의 벽면 영역이나 바닥 영역이 포함될 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 배경 분리부(120)는 촬영부(110)에서 촬영된 영상에서 배경 정보를 학습하여 배경을 분리해낼 수 있다. 영상에서의 배경분리는 학습된 동영상 내에서 어떤 영역이 배경이고 어떤 영역이 전경인지의 가능성을 시간적 연관성이나 공간적 연관성 등을 이용하여 취득한 후, 각 픽셀 별로 배경일 가능성이 큰 영상 정보만을 남기는 것을 의미한다.
촬영된 영상에서 배경을 분리하는 방법은 본 발명이 속한 기술분야의 통상의 기술자라면 용이하게 구현할 수 있는 것이므로 구체적인 방법은 생략하도록 한다.
승강기 내부의 밀집도는 전체 바닥 영역 중 사람 또는 물체에 의해 점유된 영역의 비율을 계산함으로써 산출된다. 그러나, 배경으로 분리된 영역에는 승강기의 바닥 영역뿐만 아니라 벽면 영역 등과 같이 점유율을 계산하는데 불필요한 영역이 포함되어 있으므로, 배경으로 분리된 영역에서 바닥 영역만을 산출하는 과정이 필요하다.
한편, 상술한 실시예에서는 배경 분리부(120)가 촬영된 영상에서 배경 정보를 학습하여 배경과 전경을 분리하는 것만을 예로 들어 설명하였으나, 다른 방법으로 배경을 분리하도록 구현할 수도 있다.
도 4는 본 발명의 또 다른 실시예에 따라 촬영된 영상에서 배경을 분리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 밀집도 산출 장치(100)는 폐쇄된 공간이 빈 상태에서 촬영된 기준 이미지(410)를 저장하는 저장부(미도시)를 더 포함할 수 있다. 즉, 기준 이미지(410)란 촬영 대상이 되는 폐쇄된 공간을 사람이나 물체가 없는 상태에서 촬영한 이미지를 의미한다.
이후, 배경 분리부(120)는 사람 또는 물체가 있는 상태에서 촬영한 이미지(420)와 기준 이미지(410)를 비교하여 배경과 전경을 분리할 수 있게 된다. 구체적으로, 배경 분리부(120)는 폐쇄된 공간을 촬영한 영상에서 기준 이미지(410)와 상이한 영역은 전경으로 인식하고, 기준 이미지와 동일한 영역은 배경으로 인식할 수 있다.
사람 또는 물체가 있는 상태에서 폐쇄된 공간을 촬영하면, 배경에 해당되는 바닥 영역이나 벽면 영역이 가려지게 된다. 따라서, 사람 또는 물체가 있는 영역은 기준 이미지와 상이한 것으로 판단되는 것이다.
상술한 방법을 이용하면, 배경 학습을 위한 알고리즘을 사용하지 않더라도 배경과 전경을 분리할 수 있게 된다는 효과를 달성할 수 있다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따라 바닥 영역의 넓이를 산출하기 위한 마스크 이미지를 설명하기 위한 도면이다.
마스크 이미지(Mask Image)는 이미지의 일부를 선택하는데 사용하는 이미지이다. 마스크 이미지는 투명 영역(510)과 불투명 영역을(520) 포함한다. 마스크 이미지를 편집하고자 하는 이미지와 중첩하면 투명 영역(510)에 해당하는 부분만 남게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따른 밀집도 산출 장치(100)의 저장부(미도시)에는 바닥 영역을 추출할 수 있는 마스크 이미지가 저장되어 있을 수 있다.
구체적으로, 바닥의 위치 정보를 기초로 생성된 마스크 이미지가 기 저장되어 있을 수 있다. 즉, 촬영된 영상 중 바닥 영역의 좌표 정보를 이용하여 생성된 마스크 이미지가 기 저장되어 있을 수 있다.
예를 들어, 도 5에서 P1(530), P2(540), P3(550), P4(560)가 바닥 영역의 꼭지점에 해당되면, P1(530) 내지 P4(560)를 연결한 내부 영역이 투명 영역(510)이고 나머지 영역이 불투명 영역(520)인 마스크 이미지가 기 저장되어 있을 수 있다.
따라서, 배경과 전경이 분리된 영상과 도 5에 도시한 마스크 이미지를 중첩하면, 바닥 영역과 벽면 영역이 포함된 배경에서 바닥 영역만을 추출할 수 있다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따라 마스크 이미지를 이용하여 바닥 영역을 추출하고 그 넓이를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 6에 도시된 바와 같이 촬영부(110)에서 촬영된 영상과 저장부에 기 저장된 마스크 이미지를 합성하면, 촬영된 영상에서 바닥 영역만을 추출할 수 있다. 구체적으로, 촬영된 영상 중 불투명 영역(520)과 중첩되는 벽면 영역은 제외되고 투명 영역(510)과 중첩되는 바닥 영역만이 추출된다.
촬영부(110)에서 촬영된 영상이 마스크 이미지와 중첩되기 전에 전경에 해당되는 사람 또는 물체가 분리되어 있으므로, 마스크 이미지와 합성하여 바닥 영역을 추출하면, 사람 또는 물체에 의해 점유되어 있지 않은 영역의 넓이를 산출할 수 있게 된다.
상술한 과정을 거쳐 바닥 영역 중 사람 또는 물체에 의해 점유되어 있지 않은 넓이가 산출되면 전체 바닥 영역에 대해 사람 또는 물체에 의해 점유되어 있는 영역의 비율을 계산하여 폐쇄된 공간의 밀집도를 산출할 수 있게 된다.
본 발명의 일 실시예에 따라 산출된 밀집도는 승강기를 효율적으로 운용하는데 사용될 수 있다. 예를 들어, 승강기 내부의 밀집도가 기 설정된 임계값을 초과하면 추가적인 사람이 탑승할 수 없는 것으로 판단하여 알림 메시지를 생성할 수 있다.
또는, 승강기의 전반적인 동작을 제어하는 제어부(미도시)가 상술한 과정을 거쳐 산출된 밀집도가 기 설정된 임계값을 초과하면 탑승 버튼이 눌린 층을 통과하도록 제어할 수 있다.
따라서, 사람이 더 이상 탑승할 수 없음에도 불구하고 승강기가 탑승 버튼이 눌린 층에서 정지함에 따라 발생될 수 있는 비효율적인 제거할 수 있다는 효과를 달성할 수 있다.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따라 폐쇄된 공간의 바닥 영역 넓이를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
배경과 전경이 분리된 영상에 도 5에서 설명한 마스크 이미지를 합성하면, 도 7에 도시된 바와 같은 이미지를 얻을 수 있다.
도 7에 도시된 화면에서 사람은 전경으로 인식되고 바닥 영역은 배경으로 인식되어 있으므로, 바닥 영역만의 넓이를 산출하면 사람 또는 물체에 의해 점유되어 있지 않은 부분의 넓이를 산출할 수 있게 된다.
이후, 전체 바닥 영역에 대해 사람 또는 물체가 점유하고 있는 부분의 비율을 계산하면 폐쇄된 공간의 밀집도를 산출할 수 있게 된다.
예를 들어, 전체 바닥 영역의 넓이를 1이라고 했을 때, 도 6에서 산출된 바닥 영역의 넓이가 0.1이라면, 전체 바닥 영역 넓이에서 사람 또는 물체가 차지하고 있는 영역의 넓이가 0.9가 되므로 밀집도는 90%가 된다.
이때, 기 설정된 점유율의 임계값이 0.8인 경우 측정된 점유율이 임계값을 초과하므로 더 이상의 사람이 탑승하지 못하도록 알림 메시지가 생성될 수 있다. 여기에서, 알림 메시지는 알림음이거나 승강기 내부에 설치된 디스플레이부를 통해 표시되는 메시지일 수 있다.
한편, 상술한 실시예에서는 촬영부(110)가 RGB 카메라인 것을 예로 들어 배경과 전경을 분리하고, 마스크 이미지와 중첩하여 밀집도를 산출하는 것으로 설명하였으나 이에 한정되지 않으며 다른 방식으로 밀집도를 산출하도록 구현할 수도 있다.
도 8은 본 발명의 일 실시예에 따라 촬영부가 깊이 카메라인 경우 밀집도를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 촬영부(110)는 깊이 카메라로 구현될 수도 있다. 깊이 카메라는 일반적인 RGB 카메라와 능동형 센서를 통합하여 RGB 영상과 이에 해당되는 깊이 영상(Depth Map)을 실시간으로 생성할 수 있는 카메라이다.
깊이 카메라는 피사체에 적외선을 방출하고, 그 적외선이 반사되어 되돌아온 시간을 측정하여 피사체까지의 거리를 측정한 후 이를 영상에 반영할 수 있다.
깊이 카메라로 촬영한 영상은 0~255 중 하나의 밝기값을 갖는 픽셀들로 구현되며 가까운 곳에 있는 물체일수록 어둡게, 먼 곳에 있는 물체일수록 밝은값으로 표시된다.
본 발명의 일 실시에에 따른 촬영부(110)는 폐쇄된 공간의 상부에 설치되므로, 촬영부(110)가 깊이 카메라인 경우 폐쇄된 공간을 촬영된 영상은 도 8과 같을 수 있다. 즉, 사람이 있는 부분은 촬영부(110)가 설치된 상부와 가까우므로 어둡게 표시되고 사람이 없는 바닥 영역은 어둡게 표시될 수 있다.
배경 분리부(120)는 도 8과 같은 영상에서 사람 또는 물체를 전경으로, 바닥 영역이나 벽면 영역을 배경으로 분리할 수 있다. 본 발명의 일 실시예에 따른 배경 분리부(120)는 시간적 연관성이나 공간적 연관성 등을 이용하여 각 픽셀 별로 배경일 가능성이 높은 영역과 전경일 가능성이 높은 영역을 분리할 수 있다.
그러나, 촬영부(110)가 깊이 카메라인 경우 배경 학습 알고리즘 이외에 다른 방법을 이용하여 전경과 배경을 분리하도록 구현할 수도 있다.
도 9는 본 발명의 일 실시예에 따라 촬영부가 깊이 카메라인 경우 배경과 전경을 분리하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 배경 분리부(120)는 배경과 전경을 분리하기 위해 촬영부(110)에서 획득된 거리 정보를 이용할 수 있다.
촬영된 영상에서 폐쇄된 공간의 바닥 영역은 촬영부(110)가 설치된 상부와 가장 멀리 떨어져 있다. 반면, 사람이나 물체가 있는 경우 촬영부(110)에서 방사된 적외선이 사람 또는 물체에 반사되어 되돌아 오므로 바닥 영역에 비해 가까운 것으로 측정된다.
따라서, 촬영부(110)로부터의 거리가 기 설정된 임계값 d1(910) 미만인 영역은 사람 또는 물체가 있는 영역이라고 판단되어 전경에 해당되는 부분이라고 판단할 수 있다. 반면, 촬영부(110)로부터의 거리가 기 설정된 임계값 d1 (910) 이상인 영역은 바닥 영역일 가능성이 크므로 배경으로 인식할 수 있다.
동일한 바닥 영역이라 하더라도 촬영부(110)로부터의 거리가 다르게 측정될 수 있으나, 그 거리가 기 설정된 임계값 d1(910) 이상인 영역을 바닥 영역으로 설정하면 촬영된 영상에서 배경에 해당되는 영역을 용이하게 검출할 수 있게 된다는 효과를 달성할 수 있다.
또는 촬영부(110)에서 측정된 거리가 밝기값으로 변환된 영상에서 그 밝기값을 이용하여 배경인 바닥 영역을 검출하도록 구현할 수도 있다.
상술한 바와 같이 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상은 촬영부(110)로부터의 거리에 따라 다른 밝기값을 갖도록 표시되므로 이를 이용하면 배경인 바닥 영역을 검출할 수 있다.
깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상에서 촬영부(110)에서 가까운 물체일수록 어둡게 표시되므로 0에 가까운 값을 갖고, 멀리 있는 물체일수록 밝게 표시되므로 255에 가까운 값을 갖는다.
배경인 바닥 영역은 촬영부(110)로부터 멀리 떨어져 있으므로 255에 가까운 값을 갖고 사람 또는 물체가 있는 영역은 촬영부(110)와 가까이 있으므로 0에 가까운 값을 갖게 된다.
따라서, 픽셀의 밝기 값이 기 설정된 임계값 이상인 영역은 촬영부(110)로부터의 거리가 기 설정된 임계값 이상인 영역으로 인식하고, 필셀의 밝기 값이 기 설정된 임계값 미만인 영역은, 촬영부(110)로부터의 거리가 기 설정된 임계값 미만인 영역으로 인식할 수 있다.
상술한 과정을 통해 배경과 전경을 분리하면 배경 학습 알고리즘을 이용하지 않더라도 배경인 바닥 영역을 검출할 수 있다는 효과를 달성할 수 있다.
도 10은 본 발명의 일 실시예에 따라 깊이 카메라를 이용하여 촬영한 영상에 마스크 이미지를 중첩시켜 밀집도를 산출하는 과정을 설명하기 위한 도면이다.
도 9에서 설명한 방법 중 하나의 방법을 이용하여 촬영된 영상에서 배경과 전경을 분리한 후, 도 5에서 설명한 마스크 이미지를 중첩시키면 도 10에 도시된 바와 같은 이미지를 얻을 수 있다.
마스크 이미지의 불투명 영역(520)에 의해 폐쇄된 공간의 바닥 영역 이외의 영역이 제외되면 사람 또는 물체에 의해 점유되어 있지 않은 바닥 영역의 넓이를 산출할 수 있게 된다.
즉, 사람 또는 물체가 있는 영역은 전경으로 인식되고 나머지 바닥 영역이 배경으로 인식되므로, 전경이 차지하는 영역의 넓이 및 배경인 바닥 영역이 차지하는 넓이를 계산할 수 있게 된다.
이후, 각 영역의 넓이가 산출되면 전체 바닥 영역의 넓이에 대해 사람 또는 물체가 점유하고 있는 넓이의 비율을 계산하여 밀집도를 산출할 수 있게 된다. 마스크 이미지가 적용된 이미지에서 밀집도를 산출하는 방법은 도 7에서 상세하게 설명하였으므로 중복되는 설명은 생략하도록 한다.
도 11은 상술한 밀집도 산출 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
밀집도 산출 장치(100)는 폐쇄된 공간을 촬영한 영상을 수신한다(S310). 이때, 수신된 영상은 RGB 카메라를 이용하여 촬영한 영상이거나 깊이 카메라를 이용하여 촬영된 영상일 수 있다.
폐쇄된 공간을 촬영한 영상이 수신되면, 밀집도 산출 장치(100)는 영상에서 사람 또는 물체를 전경으로 인식하고 나머지 영역을 배경으로 인식한다(S320).
본 발명의 일 실시예에 따른 밀집도 산출 장치(100)는 배경 학습 알고리즘을 이용하거나, 기준 이미지와 촬영된 이미지를 비교하는 방식을 통해 배경과 전경을 인식할 수 있다. 또는 깊이 카메라를 이용하여 폐쇄된 공간을 촬영한 경우 거리 정보를 이용하여 배경과 전경을 인식하도록 구현할 수도 있다.
촬영된 영상에서 배경과 전경이 인식되면, 배경으로 인식된 영역 중 바닥 영역의 넓이를 산출한다(S330). 여기에서 바닥 영역의 넓이는 전체 바닥 영역의 넓이가 아니라, 사람 또는 물체에 의해 점유되어 있지 않은 바닥 영역의 넓이를 의미한다.
이후, 전체 바닥 영역 넓이에 대해 사람 또는 물체에 의해 점유되어 있는 영역의 넓이의 비율인 점유율을 계산한다(S330). 상술한 과정을 거쳐 계산된 점유율로 폐쇄된 공간의 밀집도를 산출할 수 있다. 밀집도는 폐쇄된 공간이 사람 또는 물체에 의해 얼마나 혼잡해졌는가를 나타내는 척도가 된다.
도 11에서 설명한 폐쇄된 공간이 승강기인 경우, 밀집도는 승강기를 효율적으로 운용하는데 사용될 수 있다. 또는 승강기에 탑승한 사람 또는 물체의 무게와 함께 승강기를 효율적으로 운용하는데 사용될 수 있다.
도 12는 승강기의 밀집도 및 탑승객들의 무게 정보를 이용하여 승강기 운전을 제어하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.
도 11에서 설명한 과정을 거쳐 산출된 밀집도는 승강기 운전을 제어하는데 사용될 수 있다. 구체적으로, 승강기에 탑승한 탑승객들 몸무게의 총합과 밀집도를 이용하여 승강기에 탑승객이 더 탑승할 수 있는지를 실질적으로 판단하는데 사용할 수 있다.
밀집도 산출 장치(100)는 승강기에 탑승한 탑승객들의 무게 정보를 수신힌다(S1210). 무게 정보는 승강기에 설치된 센서를 이용하여 획득할 수 있다. 이후, 측정된 무게값과 기 설정된 임계값을 비교한다(S1220). 밀집도 산출 장치(100)에는 승강기를 안정적으로 운영하기 위한 임계값이 기 설정되어 있을 수 있다.
이후, 측정된 무게 정보가 기 설정된 임계값 이상이라고 판단되면, 정원이 초과한 것으로 판단하고 알림 메시지를 생성할 수 있다(S1260). 알림음을 발생시키거나, 승강기에 설치된 디스플레이부를 통해 정원 초과 사실을 표시하는 것이 이에 해당될 수 있다.
탑승객 무게의 총합이 기 설정된 임계값 미만인 경우, 승강기 내부의 밀집도를 산출한다(S1230). 폐쇄된 공간 내부의 밀집도를 산출하는 방법은 도 1 내지 도 11에서 상세하게 설명하였으므로 중복되는 설명은 생략하도록 한다.
산출된 밀집도가 기 설정된 임계값을 초과하면 알림 메시지를 생성한다(S1260). 탑승객 무게의 총 합이 기 설정된 임계값을 초과하지 않더라도 밀집도가 임계값을 초과하면 탑승객이 탈 공간이 없는 것으로 판단하여 알림 메시지를 생성하는 것이다. 반면, 산출된 밀집도도 기 설정된 임계값보다 작은 경우 승강기가 정상적으로 운행하도록 제어한다(S1250).
상술한 바와 같이 종래 무게만을 측정하여 승강기를 제어하는 방식에 밀집도까지 반영하면, 실질적으로 탑승객이 더 탈 수 없는 경우까지 판단할 수 있으므로 더욱 효율적으로 승강기 운전을 제어할 수 있게 된다는 효과를 달성할 수 있다.
한편, 폐쇄된 공간 내부의 밀집도를 산출하는데 있어 오류가 발생되는 경우가 있을 수 있다. 이에, 본 발명의 일 실시예에 따른 밀집도 산출 장치(100)는 오류 발생되었다고 판단되면 밀집도를 다시 계산하도록 구현될 수 있다.
도 13은 본 발명의 일 실시예에 따라 오류가 발생된 경우 이를 보정하는 과정을 설명하기 위한 흐름도이다.
승강기 내부의 밀집도를 산출하는데 있어, 비정상적으로 밀집도가 높게 산출되거나 혹은 낮게 산출되는 경우가 발생될 수 있다. 예를 들어, 측정된 무게에 비해 밀집도가 비정상적으로 높게 산출되는 경우가 발생될 수 있다.
이러한 오류는 승강기 내부를 촬영한 영상에서 배경과 전경을 분리할 때 발생된 오류에 기인한 것일 수 있다. 이에, 본 발명의 일 실시예에 따른 밀집도 산출 장치(100)는 산출된 밀집도가 비정상적이라고 판단된 경우 이를 보정하기 위한 일련의 프로세스를 수행할 수 있다.
밀집도 산출 장치(100)는 승강기 내부에 탑승한 탑승객들의 몸무게 총합이 기 설정된 제1 임계값을 초과하는지 여부를 판단한다(S1310). 몸무게의 총합이 제1 임계값 미만인 경우, 승강기 내부의 밀집도를 산출하여, 산출된 밀집도가 제3 임계값을 초과하는지 여부를 판단한다(S1330).
측정된 무게의 총합이 제1 임계값 미만인데도 불구하고 산출된 밀집도가 제3 임계값을 초과한 경우, 밀집도 산출 장치(100)는 밀집도 산출에 오류가 발생된 것으로 판단하고 밀집도를 재산출한다(S1350). 예를 들어, 배경 학습 알고리즘을 통한 배경 분리에 오류가 발생된 것으로 판단하여 배경 분리를 다시 수행할 수도 있다.
반대로, 측정된 무게에 비해 밀집도가 낮게 산출되는 경우가 발생될 수도 있다. 승강기 내부의 무게가 제1 임계값 이상이면 다시 그 무게가 제2 임계값을 초과하는지 여부를 판단한다(S1320)
측정된 무게가 제2 임계값을 초과하는 경우, 승강기 내부의 밀집도를 산출하여(S1340) 산출된 밀집도가 제4 임계값을 초과하는지 여부를 판단한다. 이때, 측정된 밀집도가 제4 임계값 미만인 경우, 측정된 무게에 비해 밀집도가 비정상적으로 낮게 측정된 것으로 판단하여 밀집도를 재측정할 수 있다(S1350). 반면, 밀집도가 기 설정된 제4 임계값 이상인 경우 정상적인 경우로 판단할 수 있다(S1360).
상술한 바와 같이, 탑승객 몸무게의 총합과 승강기 내부의 밀집도 사이에 관계를 이용하여 밀집도를 보정하면, 밀집도 산출 과정에서 발생될 수 있는 오류를 최소화할 수 있다는 효과를 달성할 수 있다.
한편, 상술한 방법은 컴퓨터에서 실행될 수 있는 프로그램으로 작성 가능하고, 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체를 이용하여 상기 프로그램을 동작시키는 범용 디지털 컴퓨터에서 구현될 수 있다. 또한, 상술한 방법에서 사용된 데이터의 구조는 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체에 여러 수단을 통하여 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터로 읽을 수 있는 기록매체는 마그네틱 저장매체(예를 들면, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크 등), 광학적 판독 매체(예를 들면, 시디롬, 디브이디 등)와 같은 저장매체를 포함한다.
본 실시예와 관련된 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상기된 기재의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 변형된 형태로 구현될 수 있음을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로 개시된 방법들은 한정적인 관점이 아니라 설명적인 관점에서 고려되어야 한다. 본 발명의 범위는 전술한 설명이 아니라 특허청구범위에 나타나 있으며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 차이점은 본 발명에 포함된 것으로 해석되어야 할 것이다.

Claims (15)

  1. 폐쇄된 공간 을 촬영한 영상을 수신하는 단계;
    상기 영상에서 객체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 단계;
    상기 배경으로 인식된 상기 폐쇄된 공간의 전체 바닥 영역 중 유휴 바닥 영역 의 넓이를 산출하는 단계; 및
    상기 전체 바닥 영역에 대한 상기 객체의 점유율을 계산하는 단계를 포함하는 밀집도 산출 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    유휴 바닥 영역의 넓이를 산출하는 단계는,
    기 저장된 전체 바닥 영역의 마스크 이미지와 상기 배경으로 인식된 영역을 합성하여 상기 폐쇄된 공간의 상기 전체 바닥 영역을 추출하는 단계; 및
    상기 전체 바닥 영역에서 상기 객체가 점유한 이외의 영역인 상기 유휴 바닥 영역의 넓이를 산출하는 단계를 포함하는 밀집도 산출 방법.
  3. 제1항에 있어서,
    상기 영상에서 객체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 단계는,
    상기 폐쇄된 공간을 빈 상태에서 촬영한 기준 이미지와, 상기 폐쇄된 공간을 촬영한 영상을 비교하는 단계; 및
    상기 폐쇄된 공간을 촬영한 영상에서 상기 기준 이미지와 상이한 영역은 전경으로 인식하고, 상기 기준 이미지와 동일한 영역은 배경으로 인식하는 단계를 포함하는 밀집도 산출 방법.
  4. 제1항에 있어서,
    상기 영상을 수신하는 단계는,
    상기 영상 내 피사체까지의 거리 정보를 더 수신하는 단계를 포함하고,
    상기 영상에서 객체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 단계는,
    상기 피사체의 거리 정보가 기 설정된 임계값 이상인 영역은 배경으로 인식하고, 상기 거리 정보가 기 설정된 임계값 미만인 영역은 전경으로 인식하는 단계를 포함하는 밀집도 산출 방법.
  5. 제1항에 있어서,
    상기 영상은,
    상기 폐쇄된 공간의 상부에서 상기 폐쇄된 공간의 바닥 방향으로 촬영한 영상 정보인 밀집도 산출 방법.
  6. 제1항에 있어서,
    상기 점유율이 기 설정된 임계값 이상이면 알림 메시지를 생성하는 단계를 더 포함하는 밀집도 산출 방법.
  7. 제1항에 있어서,
    상기 폐쇄된 공간은 승강기 내부이고,
    상기 점유율이 기 설정된 임계값 이상이면 상기 승강기의 탑승 버튼이 눌린 층을 통과하도록 제어하는 단계를 더 포함하는 밀집도 산출 방법.
  8. 폐쇄된 공간을 촬영하는 촬영부;
    상기 촬영된 영상에서 객체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 배경 분리부;
    상기 배경으로 인식된 상기 폐쇄된 공간의 전체 바닥 영역 중 유휴 바닥 영역의 넓이를 산출하는 바닥 영역 넓이 산출부; 및
    상기 전체 바닥 영역에 대한 상기 객체의 점유율을 계산하는 점유율 계산부를 포함하는 밀집도 산출 장치.
  9. 제8항에 있어서,
    상기 전체 바닥 영역의 마스크 이미지를 저장하는 저장부를 더 포함하고,
    상기 바닥 영역 넓이 산출부는,
    상기 마스크 이미지와 상기 배경으로 인식된 영역을 합성하여 전체 바닥 영역을 추출하고, 상기 전체 바닥 영역에서 상기 객체가 점유한 이외의 영역인 유휴 바닥 영역의 넓이를 산출하는 밀집도 산출 장치.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 폐쇄된 공간이 빈 상태에서 촬영한 기준 이미지를 저장하는 저장부를 더 포함하고,
    상기 배경 분리부는,
    상기 기준 이미지와, 상기 폐쇄된 공간을 촬영한 영상을 비교하여, 상기 기준 이미지와 상이한 영역은 전경으로 인식하고, 상기 기준 이미지와 동일한 영역은 배경으로 인식하는 밀집도 산출 장치.
  11. 제8항에 있어서,
    상기 촬영부는 영상 내 피사체 까지의 거리 정보를 획득할 수 있는 깊이 카메라이고,
    상기 배경 분리부는,
    상기 피사체까지의 거리가 기 설정된 임계값 이상인 영역은 배경으로 인식하고, 상기 파사체까지의 거리가 기 설정된 임계값 미만인 영역은 전경으로 인식하는 밀집도 산출 장치.
  12. 제8항에 있어서,
    상기 촬영부는,
    폐쇄된 공간의 상부에서 상기 폐쇄된 공간의 바닥 방향을 촬영하도록 설치되는 밀집도 산출 장치.
  13. 제8항에 있어서,
    상기 점유율이 기 설정된 임계값 이상이면 알림 메시지를 생성하는 제어부를 더 포함하는 밀집도 산출 장치.
  14. 제8항에 있어서,
    상기 폐쇄된 공간은 승강기 내부이고,
    상기 점유율이 기 설정된 임계값 이상이면 상기 승강기의 탑승 버튼이 눌린 층을 통과하도록 제어하는 제어부를 더 포함하는 밀집도 산출 장치.
  15. 컴퓨터와 결합하여,
    폐쇄된 공간을 촬영한 영상을 수신하는 단계;
    상기 영상에서 객체를 전경으로 인식하고, 나머지 영역을 배경으로 인식하는 단계;
    상기 배경으로 인식된 상기 폐쇄된 공간의 전체 바닥 영역 중 유휴 바닥 영역의 넓이를 산출하는 단계; 및
    상기 전체 바닥 영역에 대한 상기 객체의 점유율을 계산하는 단계를 실행하도록 기록 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
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