KR20170028686A - 이동 객체 검출 장치 및 방법 - Google Patents

이동 객체 검출 장치 및 방법 Download PDF

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Abstract

이동 객체 검출 장치 및 방법에 개시된다. 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 객체 검출 장치는, 카메라로부터 영상을 획득하고, 획득된 영상을 평활화하는 평활화부, 상기 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지(edge) 크기 정보를 산출하는 에지 산출부, 상기 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보 및 상기 산출된 에지 크기 정보에 기초하여 상기 평활화된 영상으로부터 배경이 차감된 이진 영상을 생성하는 변환부 및 상기 이진 영상에서 이동 객체를 검출하는 검출부를 포함한다.

Description

이동 객체 검출 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD FOR DETECTING MOVING OBJECT}
본 발명의 실시예들은 영상에서 움직이는 객체를 검출하기 위한 객체 검출 기술과 관련된다.
최근 주차 시에 운전자가 룸 미러로 볼 수 없는 사각 지대를 차량 후방 카메라를 이용하여 촬영하여 운전자에게 제공함으로써 주차에 도움을 주는 기술이 많이 보급되어 있다.
그러나, 이러한 기술은 운전자에게 사각 지대에 대한 화면을 제공하는 것에 그치고 있으므로, 차량 후방뿐만 아니라 차량 근방에 갑자기 아이가 뛰어나오거나 공이 튀어 나오는 등, 운전자, 혹은 보행자에게 위험을 가할 수 있는 상황에서 운전자가 신속히 감지하지 못한다는 문제점이 있다.
한국공개특허 제10-2011-0119056호 (2011.11.02.)
본 발명의 실시예들은 영상에서 움직이는 객체를 검출하기 위한 이동 객체 검출 장치 및 방법을 제공하기 위한 것이다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이동 객체 검출 장치는, 카메라로부터 영상을 획득하고, 획득된 영상을 평활화하는 평활화부, 상기 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지(edge) 크기 정보를 산출하는 에지 산출부, 상기 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보 및 상기 산출된 에지 크기 정보에 기초하여 상기 평활화된 영상으로부터 배경이 차감된 이진 영상을 생성하는 변환부 및 상기 이진 영상에서 이동 객체를 검출하는 검출부를 포함한다.
상기 변환부는, 상기 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보와 상기 산출된 에지 크기 정보를 포함하는 6 채널 영상을 생성하고, 상기 생성된 6 채널 영상에서 배경을 차감하여 이진화할 수 있다.
상기 배경 차감부는, 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용하여 상기 6 채널 영상에서 배경을 차감할 수 있다.
상기 변환부는, 상기 산출된 에지 크기 정보를 포함하는 3 채널 영상을 생성하고, 상기 평활화된 영상 및 상기 3 채널 영상 각각에서 배경을 차감한 후 이진화하여 병합할 수 있다.
상기 변환부는, 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용하여 상기 평활화된 영상 및 상기 3 채널 영상 각각에서 배경을 차감할 수 있다.
상기 검출부는, 상기 이진 영상에서 동일한 픽셀값을 가진 인접 픽셀들을 라벨링(labeling)하여 동일한 값으로 라벨링된 영역 각각에 대하여 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스의 유무에 따라 이동 객체를 검출할 수 있다.
상기 검출부는, 모폴로지 필터를 이용하여 상기 이진 영상에 포함된 노이즈를 제거하고, 상기 노이즈가 제거된 이진 영상에서 상기 라벨링을 수행할 수 있다.
상기 검출부는, 상기 생성된 바운딩 박스의 크기 및 위치에 기초하여, 상기 생성된 바운딩 박스 중 상대적으로 크기가 큰 바운딩 박스와 겹치는 바운딩 박스를 제거할 수 있다.
상기 검출부는, 상기 생성된 바운딩 박스의 크기를 기준으로 상기 생성된 바운딩 박스를 내림차순으로 정렬하고, 정렬된 순서대로 차순위 바운딩 박스와 위치를 비교하여 상기 겹치는 바운딩 박스를 제거할 수 있다.
본 발명의 일 실시예에 따른 이동 객체 검출 방법은, 카메라로부터 영상을 획득하는 단계, 상기 획득된 영상을 평활화하는 단계, 상기 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지(edge) 크기 정보를 산출하는 단계, 상기 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보 및 상기 산출된 에지 크기 정보에 기초하여 상기 평활화된 영상으로부터 배경이 차감된 이진 영상을 생성하는 단계 및 상기 이진 영상에서 이동 객체를 검출하는 단계를 포함한다.
상기 생성하는 단계는, 상기 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보와 상기 산출된 에지 크기 정보를 포함하는 6 채널 영상을 생성하는 단계, 상기 생성된 6 채널 영상에서 배경을 차감하는 단계 및 상기 배경이 차감된 6 채널 영상을 이진화하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차감하는 단계는, 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용하여 상기 6 채널 영상에서 배경을 차감할 수 있다.
상기 생성하는 단계는, 상기 산출된 에지 크기 정보를 포함하는 3 채널 영상을 생성하는 단계, 상기 평활화된 영상 및 상기 3 채널 영상 각각에서 배경을 차감하는 단계 및 상기 배경이 차감된 각 영상을 이진화하여 병합하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 차감하는 단계는, 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용하여 상기 평활화된 영상 및 상기 3 채널 영상 각각에서 배경을 차감할 수 있다.
상기 검출하는 단계는, 상기 이진 영상에서 동일한 픽셀값을 가진 인접 픽셀들을 라벨링(labeling)하는 단계, 동일한 값으로 라벨링된 영역 각각에 대하여 바운딩 박스를 생성하는 단계 및 상기 바운딩 박스의 유무에 따라 이동 객체를 검출하는 단계를 포함할 수 있다.
상기 라벨링하는 단계 이전에, 모폴로지 필터를 이용하여 상기 이진 영상에 포함된 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함하고, 상기 라벨링하는 단계는, 상기 노이즈가 제거된 이진 영상에서 상기 라벨링을 수행할 수 있다.
상기 검출하는 단계는, 상기 생성된 바운딩 박스의 크기 및 위치에 기초하여, 상기 생성된 바운딩 박스 중 상대적으로 크기가 큰 바운딩 박스와 겹치는 바운딩 박스를 제거하는 단계를 더 포함할 수 있다.
상기 제거하는 단계는, 상기 생성된 바운딩 박스의 크기를 기준으로 상기 생성된 바운딩 박스를 내림차순으로 정렬하고, 정렬된 순서대로 차순위 바운딩 박스와 위치를 비교하여 상기 겹치는 바운딩 박스를 제거할 수 있다.
카메라에 의해 촬영된 영상에 포함된 색상 정보와 각각의 색상 정보에 대한 에지 크기 정보에 기초하여 배경 차감을 수행하여 이동 객체를 검출함으로써, 주변 조명 환경 변화에 강인한 이동 객체 검출이 가능하다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 객체 검출 장치의 구성도
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 객체 검출 방법의 순서도
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이진 영상 생성 과정을 나타낸 순서도
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 이진 영상 생성 과정을 나타낸 순서도
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이진 영상을 이용한 이동 객체 검출 과정을 나타낸 순서도
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 구체적인 실시형태를 설명하기로 한다. 이하의 상세한 설명은 본 명세서에서 기술된 방법, 장치 및/또는 시스템에 대한 포괄적인 이해를 돕기 위해 제공된다. 그러나 이는 예시에 불과하며 본 발명은 이에 제한되지 않는다.
본 발명의 실시예들을 설명함에 있어서, 본 발명과 관련된 공지기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 그리고, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로서 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례 등에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 그 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다. 상세한 설명에서 사용되는 용어는 단지 본 발명의 실시예들을 기술하기 위한 것이며, 결코 제한적이어서는 안 된다. 명확하게 달리 사용되지 않는 한, 단수 형태의 표현은 복수 형태의 의미를 포함한다. 본 설명에서, "포함" 또는 "구비"와 같은 표현은 어떤 특성들, 숫자들, 단계들, 동작들, 요소들, 이들의 일부 또는 조합을 가리키기 위한 것이며, 기술된 것 이외에 하나 또는 그 이상의 다른 특성, 숫자, 단계, 동작, 요소, 이들의 일부 또는 조합의 존재 또는 가능성을 배제하도록 해석되어서는 안 된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 객체 검출 장치의 구성도이다.
객체 검출 장치(100)는 카메라에 의해 촬영된 영상으로부터 움직이는 객체를 검출하기 위한 것으로, 예를 들어, 차량에 장착된 카메라로부터 수신된 영상으로부터 차량 주변의 움직이는 객체를 검출하여 운전자에게 경고하는 차량용 경고 시스템, CCTV에 의해 촬영된 영상으로부터 움직이는 객체를 검출하여 경고하는 영상 감시 시스템 등 영상을 이용하여 움직이는 객체를 감지하기 위한 다양한 형태의 시스템에 포함된 일 구성으로 구현될 수 있다.
도 1을 참고하면, 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 객체 검출 장치(100)는 평활화부(110), 에지 산출부(130), 변환부(150) 및 검출부(170)를 포함한다.
평활화부(110)는 카메라로부터 영상을 획득하고, 획득된 영상에 대한 평활화를 수행한다. 이때, 획득된 영상에 대한 평활화를 위해 공지된 다양한 평활화 알고리즘이 이용될 수 있다.
한편, 카메라로부터 획득되는 영상은 R, G, B 채널의 색상 정보를 가지는 컬러 영상을 의미한다. 또한, 카메라는 차량에 장착된 카메라, CCTV 등 다양한 형태의 카메라일 수 있으나, R, G, B 채널의 색상 정보를 가지는 컬러 영상을 생성할 수 있다면 그 용도 및 형태에 제한되지 않는다.
에지 산출부(130)는 평활화부(110)에 의해 평활화된 영상의 R, G, B 채널 각각(즉, R 채널, G 채널 및 B 채널)에 대한 에지(edge) 크기 정보를 산출한다.
구체적으로, 에지 산출부(130)는 R, G, B 채널 각각에 대하여 인접 픽셀들 사이의 픽셀 값에 기초하여 에지 크기 정보를 획득할 수 있다. 예를 들어, 에지 산출부(130)는 아래의 수학식 1 내지 3을 이용하여 R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보를 산출할 수 있다.
[수학식 1]
Figure pat00001
[수학식 2]
Figure pat00002
[수학식 3]
Figure pat00003
수학식 1 내지 3에서 i 및 j는 픽셀의 위치, σ는 상수, S는 영상의 픽셀 값(즉, 색상 정보), Gx는 가로 방향의 픽셀 값 변화, Gy는 세로 방향의 픽셀 값 변화, GM은 에지 크기 정보를 나타낸다.
변환부(150)는 평활화부(110)에 의해 평활화된 영상의 R, G, B 채널 각각에대한 컬러 정보와 에지 산출부(130)에서 산출된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보 기초하여 평활화된 영상으로부터 배경이 차감된 이진 영상을 생성할 수 있다.
이때, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 변환부(150)는 배경이 차감된 영상을 생성하기 위해 적응적 가우시안 혼합 모델(Adaptive Gaussian Mixture Model)을 이용할 수 있다.
구체적으로, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 변환부(150)는 R, G, B 채널 각각에 대한 색상 정보와 에지 산출부(130)에 의해 산출된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보를 포함하는 6 채널 영상을 생성할 수 있다.
예를 들어, RGB 영상의 각 픽셀은 BGR의 순서로 색상 정보가 포함되어 있으므로, 변환부(150)는 평활화된 영상에 포함된 각 픽셀의 픽셀값에 에지 산출부(130)에서 산출된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보를 B 채널의 에지 크기 정보, G 채널의 에지 크기 정보 및 R 채널의 에지 크기 정보의 순서로 추가하여 6채널 영상을 생성할 수 있다.
이후, 변환부(150)는 6 채널 영상의 각 픽셀값(즉, R, G, B 채널 각각에 대한 색상 정보와 R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보)을 k 개의 가우시안을 혼합한 분포로 모델링하여 6채널 영상에서 배경을 분리하고, 배경이 분리된 6채널 영상을 이진화할 수 있다.
한편, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 변환부(150)는 에지 산출부(130)에 의해 산출된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보를 포함하는 3 채널 영상을 생성하고, 평활화부(110)에 의해 평활화된 영상과 생성된 3 채널 영상 각각에서 배경을 차감하고, 배경이 차감된 각각의 영상을 이진화하여 병합할 수 있다.
구체적으로, 변환부(150)는 평활화부(110)에 의해 평활화된 영상의 픽셀값(즉, R, G, B 채널 각각에 대한 색상 정보)을 k 개의 가우시안을 혼합한 분포로 모델링하여 배경을 분리하고 배경이 분리된 영상을 이진화할 수 있다.
또한, 변환부(150)는 3 채널 영상의 픽셀값(즉, R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보를 포함하는)을 k 개의 가우시안을 혼합한 분포로 모델링하여 배경을 분리하고 배경이 분리된 영상을 이진화할 수 있다.
이후, 변환부(150)는 OR 연산을 통해 평활화된 영상으로부터 생성된 이진 영상과 3 채널 영상으로부터 생성된 이진 영상으로부터 하나의 이진 영상을 생성할 수 있다.
검출부(170)는 변환부(150)에서 생성된 이진 영상에서 동일한 픽셀값을 가진 인접 픽셀들을 라벨링(labeling)하고, 동일한 값으로 라벨링된 영역 각각에 대하여 바운딩 박스를 생성하여 바운딩 박스의 유무에 따라 움직이는 객체의 유무를 판단할 수 있다. 이때, 라벨링을 위해 공지된 다양한 방식의 라벨링 알고리즘이 이용될 수 있으며, 실시예에 따라, 이진 영상에 대한 라벨링 전에 모폴로지(morphology) 필터를 이용하여 이진 영상에서 노이즈를 제거하는 과정이 수반될 수 있다.
한편, 상술한 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용하여 배경을 차감한 이진 영상에서 라벨링을 수행하여 바운딩 박스를 생성하는 경우, 하나의 큰 바운딩 박스 내에 작은 바운딩 박스가 생성되는 경우가 발생할 수 있다.
따라서, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 검출부(170)는 생성된 바운딩 박스의 크기 및 위치에 기초하여 상대적으로 크기가 큰 바운딩 박스와 겹치는 바운딩 박스를 제거할 수 있다.
구체적으로, 검출부(170)는 바운딩 박스의 크기를 기준으로 생성된 바운딩 박스들을 내림차순 정렬하고, 정렬된 순서대로 순차적으로 차순위 바운딩 박스와 위치를 비교하여 겹치는 바운딩 박스가 존재하는 경우, 해당 바운딩 박스를 제거할 수 있다.
한편, 일 실시예에서, 도 1에 도시된 평활화부(110), 에지 산출부(130), 변환부(150) 및 검출부(170)는 하나 이상의 프로세서 및 그 프로세서와 연결된 컴퓨터 판독 가능 기록 매체를 포함하는 하나 이상의 컴퓨팅 장치 상에서 구현될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체는 프로세서의 내부 또는 외부에 있을 수 있고, 잘 알려진 다양한 수단으로 프로세서와 연결될 수 있다. 컴퓨팅 장치 내의 프로세서는 각 컴퓨팅 장치로 하여금 본 명세서에서 기술되는 예시적인 실시예에 따라 동작하도록 할 수 있다. 예를 들어, 프로세서는 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장된 명령어를 실행할 수 있고, 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 저장된 명령어는 프로세서에 의해 실행되는 경우 컴퓨팅 장치로 하여금 본 명세서에 기술되는 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 이동 객체 검출 방법의 순서도이다.
도 2에 도시된 방법은 예를 들어, 도 1에 도시된 이동 객체 검출 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 2를 참조하면, 이동 객체 검출 장치(100)는 카메라로부터 영상을 획득한다(210).
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 카메라로부터 획득된 영상을 평활화한다(220).
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보를 산출한다(230).
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보 및 산출된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보에 기초하여 평활화된 영상으로부터 배경이 차감된 이진 영상을 생성한다(240).
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 생성된 이진 영상에서 이동 객체를 검출한다(250).
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른 이진 영상 생성 과정을 나타낸 순서도이다.
도 3에 도시된 방법은 예를 들어, 도 1에 도시된 이동 객체 검출 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 3을 참조하면, 이동 객체 검출 장치(100)는 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보와 R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보를 포함하는 6 채널 영상을 생성한다(310).
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 생성된 6 채널 영상에서 배경을 차감한다(320). 이때, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 배경 차감을 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용할 수 있다.
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 배경이 차감된 6 채널 영상을 이진화하여 이진 영상을 생성한다(330).
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 이진 영상 생성 과정을 나타낸 순서도이다.
도 4에 도시된 방법은 예를 들어, 도 1에 도시된 이동 객체 검출 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 4을 참조하면, 이동 객체 검출 장치(100)는 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지 크기 정보를 포함하는 3 채널 영상을 생성한다(410).
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 평활화된 영상 및 생성된 3 채널 영상 각각에서 배경을 차감한다(420). 이때, 본 발명의 일 실시예에 따르면, 배경 차감을 위해 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용할 수 있다.
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 배경이 차감된 각 영상을 이진화한다(430).
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 이진화된 각 영상을 병합하여 하나의 이진 영상을 생성한다(440).
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 이진 영상을 이용한 이동 객체 검출 과정을 나타낸 순서도이다.
도 5에 도시된 방법은 예를 들어, 도 1에 도시된 이동 객체 검출 장치(100)에 의해 수행될 수 있다.
도 5를 참조하면, 이동 객체 검출 장치(100)는 생성된 이진 영상에서 동일한 픽셀 값을 가진 인접 픽셀들을 라벨링한다(510). 이때, 실시예에 따라, 라벨링을 수행하기 전에 모폴로지 필터를 이용하여 이진 영상에 포함된 노이즈를 제거하는 과정이 수반될 수 있다.
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 동일한 값으로 라벨링된 영역 각각에 대하여 바운딩 박스를 생성한다(520).
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 생성된 바운딩 박스의 크기 및 위치에 기초하여 생성된 바운딩 박스 중 상대적으로 크기가 큰 바운딩 박스와 겹치는 바운딩 박스를 제거한다(530).
구체적으로, 이동 객체 검출 장치(100)는 바운딩 박스의 크기를 기준으로 생성된 바운딩 박스들을 내림차순 정렬하고, 정렬된 순서대로 순차적으로 차순위 바운딩 박스와 위치를 비교하여 겹치는 바운딩 박스가 존재하는 경우, 해당 바운딩 박스를 제거할 수 있다.
이후, 이동 객체 검출 장치(100)는 바운딩 박스의 유무에 따라 이동 객체를 검출한다(540).
한편, 도 2 내지 도 5에 도시된 순서도에서는 상기 방법을 복수 개의 단계로 나누어 기재하였으나, 적어도 일부의 단계들은 순서를 바꾸어 수행되거나, 다른 단계와 결합되어 함께 수행되거나, 생략되거나, 세부 단계들로 나뉘어 수행되거나, 또는 도시되지 않은 하나 이상의 단계가 부가되어 수행될 수 있다.
한편, 본 발명의 실시예는 본 명세서에서 기술한 방법들을 컴퓨터상에서 수행하기 위한 프로그램을 포함하는 컴퓨터 판독 가능 기록매체를 포함할 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 기록매체는 프로그램 명령, 로컬 데이터 파일, 로컬 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체는 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나, 또는 컴퓨터 소프트웨어 분야에서 통상적으로 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM, DVD와 같은 광 기록 매체, 플로피 디스크와 같은 자기-광 매체, 및 롬, 램, 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함할 수 있다.
이상에서 본 발명의 대표적인 실시예들을 상세하게 설명하였으나, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자는 상술한 실시예에 대하여 본 발명의 범주에서 벗어나지 않는 한도 내에서 다양한 변형이 가능함을 이해할 것이다. 그러므로 본 발명의 권리범위는 설명된 실시예에 국한되어 정해져서는 안 되며, 후술하는 특허청구범위뿐만 아니라 이 특허청구범위와 균등한 것들에 의해 정해져야 한다.
100: 이동 객체 검출 장치
110: 평활화부
130: 에지 산출부
150: 변환부
170: 검출부

Claims (18)

  1. 카메라로부터 영상을 획득하고, 획득된 영상을 평활화하는 평활화부;
    상기 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지(edge) 크기 정보를 산출하는 에지 산출부;
    상기 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보 및 상기 산출된 에지 크기 정보에 기초하여 상기 평활화된 영상으로부터 배경이 차감된 이진 영상을 생성하는 변환부; 및
    상기 이진 영상에서 이동 객체를 검출하는 검출부를 포함하는 이동 객체 검출 장치.
  2. 청구항 1에 있어서,
    상기 변환부는, 상기 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보와 상기 산출된 에지 크기 정보를 포함하는 6 채널 영상을 생성하고, 상기 생성된 6 채널 영상에서 배경을 차감하여 이진화하는 이동 객체 검출 장치.
  3. 청구항 2에 있어서,
    상기 배경 차감부는, 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용하여 상기 6 채널 영상에서 배경을 차감하는 이동 객체 검출 장치.
  4. 청구항 1에 있어서,
    상기 변환부는, 상기 산출된 에지 크기 정보를 포함하는 3 채널 영상을 생성하고, 상기 평활화된 영상 및 상기 3 채널 영상 각각에서 배경을 차감한 후 이진화하여 병합하는 이동 객체 검출 장치.
  5. 청구항 4에 있어서,
    상기 변환부는, 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용하여 상기 평활화된 영상 및 상기 3 채널 영상 각각에서 배경을 차감하는 이동 객체 검출 장치.
  6. 청구항 1에 있어서,
    상기 검출부는, 상기 이진 영상에서 동일한 픽셀값을 가진 인접 픽셀들을 라벨링(labeling)하여 동일한 값으로 라벨링된 영역 각각에 대하여 바운딩 박스를 생성하고, 상기 바운딩 박스의 유무에 따라 이동 객체를 검출하는 이동 객체 검출 장치.
  7. 청구항 6에 있어서,
    상기 검출부는, 모폴로지 필터를 이용하여 상기 이진 영상에 포함된 노이즈를 제거하고, 상기 노이즈가 제거된 이진 영상에서 상기 라벨링을 수행하는 이동 객체 검출 장치.
  8. 청구항 6에 있어서,
    상기 검출부는, 상기 생성된 바운딩 박스의 크기 및 위치에 기초하여, 상기 생성된 바운딩 박스 중 상대적으로 크기가 큰 바운딩 박스와 겹치는 바운딩 박스를 제거하는 이동 객체 검출 장치.
  9. 청구항 8에 있어서,
    상기 검출부는, 상기 생성된 바운딩 박스의 크기를 기준으로 상기 생성된 바운딩 박스를 내림차순으로 정렬하고, 정렬된 순서대로 차순위 바운딩 박스와 위치를 비교하여 상기 겹치는 바운딩 박스를 제거하는 이동 객체 검출 장치.
  10. 카메라로부터 영상을 획득하는 단계;
    상기 획득된 영상을 평활화하는 단계;
    상기 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 에지(edge) 크기 정보를 산출하는 단계;
    상기 평활화된 영상에 포함된 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보 및 상기 산출된 에지 크기 정보에 기초하여 상기 평활화된 영상으로부터 배경이 차감된 이진 영상을 생성하는 단계; 및
    상기 이진 영상에서 이동 객체를 검출하는 단계를 포함하는 이동 객체 검출 방법.
  11. 청구항 10에 있어서,
    상기 생성하는 단계는, 상기 R, G, B 채널 각각에 대한 컬러 정보와 상기 산출된 에지 크기 정보를 포함하는 6 채널 영상을 생성하는 단계;
    상기 생성된 6 채널 영상에서 배경을 차감하는 단계; 및
    상기 배경이 차감된 6 채널 영상을 이진화하는 단계;를 포함하는 이동 객체 검출 방법.
  12. 청구항 11에 있어서,
    상기 차감하는 단계는, 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용하여 상기 6 채널 영상에서 배경을 차감하는 이동 객체 검출 방법.
  13. 청구항 10에 있어서,
    상기 생성하는 단계는, 상기 산출된 에지 크기 정보를 포함하는 3 채널 영상을 생성하는 단계;
    상기 평활화된 영상 및 상기 3 채널 영상 각각에서 배경을 차감하는 단계; 및
    상기 배경이 차감된 각 영상을 이진화하여 병합하는 단계;를 포함하는 이동 객체 검출 방법.
  14. 청구항 13에 있어서,
    상기 차감하는 단계는, 적응적 가우시안 혼합 모델을 이용하여 상기 평활화된 영상 및 상기 3 채널 영상 각각에서 배경을 차감하는 이동 객체 검출 방법.
  15. 청구항 10에 있어서,
    상기 검출하는 단계는, 상기 이진 영상에서 동일한 픽셀값을 가진 인접 픽셀들을 라벨링(labeling)하는 단계;
    동일한 값으로 라벨링된 영역 각각에 대하여 바운딩 박스를 생성하는 단계; 및
    상기 바운딩 박스의 유무에 따라 이동 객체를 검출하는 단계를 포함하는 이동 객체 검출 방법.
  16. 청구항 15에 있어서,
    상기 라벨링하는 단계 이전에, 모폴로지 필터를 이용하여 상기 이진 영상에 포함된 노이즈를 제거하는 단계를 더 포함하고,
    상기 라벨링하는 단계는, 상기 노이즈가 제거된 이진 영상에서 상기 라벨링을 수행하는 이동 객체 검출 방법.
  17. 청구항 15에 있어서,
    상기 검출하는 단계는, 상기 생성된 바운딩 박스의 크기 및 위치에 기초하여, 상기 생성된 바운딩 박스 중 상대적으로 크기가 큰 바운딩 박스와 겹치는 바운딩 박스를 제거하는 단계를 더 포함하는 이동 객체 검출 방법.
  18. 청구항 17에 있어서,
    상기 제거하는 단계는, 상기 생성된 바운딩 박스의 크기를 기준으로 상기 생성된 바운딩 박스를 내림차순으로 정렬하고, 정렬된 순서대로 차순위 바운딩 박스와 위치를 비교하여 상기 겹치는 바운딩 박스를 제거하는 이동 객체 검출 방법.













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