KR20170077623A - 객체 카운팅 시스템 및 그 방법 - Google Patents

Abstract

객체 카운팅 시스템 및 그 방법이 제공된다. 여기서, 객체 카운팅 시스템은 감시 공간 내에 소정의 제1 위치에 설치되어 상기 감시 공간의 영상을 촬영하고, 촬영한 영상을 분석하여 검출한 객체의 수를 카운팅하는 영상 분석 카메라, 상기 감시 공간 내에 상기 제1 위치와 다른 제2 위치에 설치되어 수직 방향으로 검출된 객체와의 거리를 측정하여 객체의 수를 카운팅하는 거리 측정 센서, 그리고 상기 영상 분석 카메라의 객체 카운팅 결과와 상기 거리 측정 센서의 객체 카운팅 결과를 통합하여 최종적으로 상기 감시 공간 내 객체의 수를 카운팅하는 데이터 통합 서버를 포함한다.

Description

객체 카운팅 시스템 및 그 방법{OBJECT COUNTING SYSTEM AND METHOD}

본 발명은 객체 카운팅 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

최근 카메라를 이용한 영상 분석이 급속히 보급되고 있다. 특히, 각종 매장이나 다수의 사람이 출입하는 건물, 공공장소의 출입구 등에서는 매일 몇 명의 사람이 출입하는지를 영상 분석 기술을 이용하여 높은 정확도로 카운팅 하고자 하는 수요가 있다.

CCTV 영상보안 기술이 진보함에 따라 지능형 영상 보안 기술에 대한 수요가 증가하고 있다. 최근에 CCTV(closed-circuit television)의 설치가 급격히 증가하고 있으며, 이러한 CCTV를 통하여 보안 감시 기능을 강화하기 위한 다양한 기술 개발이 진행되고 있다.

기존에 2D 카메라를 실내에 설치할 경우, 일반적으로 건물 층별 높이가 3m 이하로, 일반적인 지능형 영상분석 카메라로 활용하기 위한 화각 구축이 어려운 경우가 많다. 카메라의 설치 높이가 낮아지면 객체의 겹쳐짐과 이동방향 파악이 어려워지기에 일반적으로 요구되는 카메라 설치 높이는 최소 4.5미터 이상이고, 그 이하일 경우 객체가 조금이라도 붙어서 움직이는 경우 한 개의 오브젝트로 판단하는 오판율이 많이 발생한다.

실내에서 카메라 설치 높이가 4.5 미터 이상 나오기 어려운 경우가 많기 ‹š문에, 지능형 영상분석에 있어서 피검출을 요하는 복수의 객체가 조금이라도 붙어서 움직이면 하나의 객체로 인식하는 오판율이 많이 발생한다. 예를들어, 사람 5명이 붙어있는 경우 = 자동차 1대로 인식하는 것이다.

이러한 오판율을 줄이기 위하여‘렌즈가 2개 이상 설치되어있는 3D 카메라’를 설치하거나, 지능형 영상 분석 카메라를 2대 이상 설치해서 분석하거나 또는 거리측정 센서가 내장된 객체의 두상 위에 설치하는 어안렌즈 기반의 카메라들이 출시되었으나, 모두 고가의 장비 구조로 대중화에는 어려움이 있는 상태이다.

이러한 문제점을 종합적으로 고려하여 거리 측정 센서와 3D 카메라 일체형 센서가 출시되었으나, 동선 파악 위주로만 활용이 되고 있다. 그리고 지능형 영상분석의 주요 오브젝트 공유를 위한 피플 카운트 기능을 구현하기 위해 일반적으로 정확한 판단 측정이 용이한 지점의 90도 되는 천장, 즉 사람의 두상이 내려다보이는 위치에 설치하는 것이 일반적이다. 그러나 이렇게 설치하는 경우 계수만 가능할 뿐, 관제의 기본 기능인 오브젝트의 이미지 분석, 즉, 관제가 어려운 경우가 많다.

따라서, 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는 2D 기반 지능형 영상 분석 카메라를 실내에 설치하는 경우, 객체간 겹쳐짐 및 조도에 따른 객체 카운팅 오판율을 최소화할 수 있는 객체 카운팅 시스템 및 그 방법에 관한 것이다.

본 발명의 하나의 특징에 따르면, 객체 카운팅 시스템은 감시 공간 내에 소정의 제1 위치에 설치되어 상기 감시 공간의 영상을 촬영하고, 촬영한 영상을 분석하여 검출한 객체의 수를 카운팅하는 영상 분석 카메라, 상기 감시 공간 내에 상기 제1 위치와 다른 제2 위치에 설치되어 지면을 향하는 수직 방향으로 검출된 객체와의 거리를 측정하는 거리 측정 센서, 그리고 상기 영상 분석 카메라의 객체 카운팅 결과와 상기 거리 측정 센서의 객체 카운팅 결과를 통합하여 최종적으로 상기 감시 공간 내 객체의 수를 카운팅하는 데이터 통합 서버를 포함한다.

상기 거리 측정 센서는,

상기 감시 공간의 천장에 설치되어 초음파 신호를 상기 수직 방향으로 출력하고, 반사되는 신호가 돌아올때까지의 시간을 이용하여 상기 천장으로부터 상기 수직 방향으로의 거리를 측정하며, 측정된 거리값의 변화를 계수하여 상기 객체의 수를 카운팅할 수 있다.

상기 영상 분석 카메라는,

객체간 중첩 상태가 검출되면, 객체가 검출된 시점인 타임 스탬프 히스토리를 상기 데이터 통합 서버로 전달하고,

상기 데이터 통합 서버는,

상기 거리 측정 센서로부터 획득한 상기 타임 스탬프 히스토리에 측정된 거리값 변화의 개수를 계수하여 상기 객체의 수를 카운팅할 수 있다.

상기 제1 위치 및 상기 제2 위치는, 상기 감시 공간의 천장일 수 있다.

상기 영상 분석 카메라는,

한 객체의 평균 픽셀값을 기준치 픽셀로 저장하고, 상기 촬영한 영상을 분석하여 검출한 객체의 픽셀값과 상기 기준치 픽셀을 비교하여 상기 객체의 픽셀값이 상기 기준치 픽셀을 초과하지 않으면, 상기 검출된 객체를 한 객체로 카운팅하고, 상기 기준치 픽셀을 초과하면, 상기 객체의 검출 시점을 나타내는 타임 스탬프 히스토리를 상기 데이터 통합 서버로 전송할 수 있다.

상기 기준치 픽셀은, 상기 영상 분석 카메라가 측정한 복수의 픽셀값의 평균값으로 설정될 수 있다.

본 발명의 다른 특징에 따르면, 객체 카운팅 방법은 감시 공간 내 천장의 제1 위치에 설치된 영상 분석 카메라, 상기 천장에서 상기 제1 위치와 다른 제2 위치에 설치된 거리 측정 센서, 및 상기 영상 분석 카메라 및 상기 거리 측정 센서와 통신 연결된 데이터 통합 서버를 포함하는 객체 카운팅 시스템의 객체 카운팅 방법으로서, 상기 영상 분석 카메라가 상기 감시 공간 내 영상을 지속적으로 촬영하는 단계, 상기 거리 측정 센서가 상기 거리 측정 센서 아래를 통과하는 객체를 연속적으로 감지하는 단계, 상기 영상 분석 카메라가 촬영한 영상으로부터 검출한 객체가 객체간 중첩 상태로 판단되면, 객체가 검출된 시점인 타임 스탬프 히스토리를 상기 데이터 통합 서버로 전송하는 단계, 상기 데이터 통합 서버가 상기 거리 측정 센서에게 상기 타임 스탬프 히스토리의 객체 감지 결과를 요청하여 수신하는 단계, 그리고 상기 객체 감지 결과에 따라 상기 감시 공간 내 객체의 수를 카운팅하는 단계를 포함한다.

상기 감지하는 단계는,

상기 거리 측정 센서가 초음파 신호를 지면을 향하는 수직 방향으로 출력하여 반사되는 신호가 돌아올때까지의 시간을 이용하여 상기 천장으로부터 상기 수직 방향으로의 거리를 측정하고,

상기 카운팅하는 단계는,

상기 타임 스탬프 히스토리 내에서 측정된 거리값의 변화를 계수하여 상기 객체의 수를 카운팅할 수 있다.

상기 데이터 통합 서버로 전송하는 단계는,

상기 영상 분석 카메라가 상기 촬영한 영상을 분석하여 검출한 객체의 픽셀값과 사전에 정해진 기준치 픽셀을 비교하는 단계, 상기 객체의 픽셀값이 상기 기준치 픽셀을 초과하면, 객체간 중첩 상태로 판단하는 단계, 그리고 상기 객체의 검출 시점을 나타내는 타임 스탬프 히스토리를 상기 데이터 통합 서버로 전송하는 단계를 포함할 수 있다.

상기 데이터 통합 서버로 전송하는 단계는,

상기 객체의 픽셀값이 상기 기준치 픽셀을 초과하지 않으면, 상기 검출된 객체를 한 객체로 카운팅하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 발명의 실시예에 따르면, 기존의 정확한 카운팅을 위한 사람의 두상 위 카메라 설치 또는 고가의 3D 기반 카메라 설치가 필요없이 객체간 겹쳐짐 및 조도에 따른 객체 카운팅 오판율을 최소화할 수 있다.

또한, 초음파 센서의 가격은 비교적 비싼편에 속하고 있기에 방범 감시의 기능도 동시에 있는 카메라와 달리, 고유의 계수 측정 기능만 있는 초음파 센서만 사용하는 것은 현실적으로 무리가 있다. 반면, 영상 분석 카메라를 활용한 계수 측정 부분 사용운 실제로 빠르게 보급중이므로, 정확한 계수 측정을 요하는 장소에 영상 분석 카메라(100)와 거리 측정 센서(200)를 동시에 설치하여 객체 카운팅의 오판 확률을 최대한 줄일 수 있다.

또한, 계수 측정용 영상 분석 카메라를 활용하여 오판 가능성이 있는 객체들이 거리 측정 센서 쪽으로 접근하는 경우에만 거리 측정을 요청하므로, 불필요한 측정이 필요없다.

또한, 초음파 센서는 설치된 위치를 객체가 통과하는 경우에 객체가 감지되므로, 계수 측정에서 놓칠 수 있는 부분이 있는 반면, 일반적으로 영상을 이용한 계수 측정이 측정 가능 범위가 넓으므로, 영상만으로 또는 초음파 센서만으로 측정하는 것보다 객체 계수의 정확성을 개선할 수 있다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 객체 카운팅 시스템의 구성도이다.
도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 카메라 및 거리 측정 센서의 현장 설치 구조를 나타낸다.
도 3은 본 발명의 실시예에 따른 객체 겹쳐짐 상태를 나타낸다.
도 4는 본 발명의 실시예에 따른 거리 측정 결과를 나타낸다.
도 5는 본 발명의 실시예에 따른 객체 카운팅 방법을 나타낸 흐름도이다.

아래에서는 첨부한 도면을 참고로 하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.

명세서 전체에서, 어떤 부분이 어떤 구성 요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성 요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성 요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다.

또한, 명세서에 기재된 "…부", "…모듈" 의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.

이하, 도면을 참조로 하여 본 발명의 실시예에 따른 객체 카운팅 시스템 및 그 방법에 대하여 상세히 설명한다.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 객체 카운팅 시스템의 구성도이고, 도 2는 본 발명의 실시예에 따른 영상 분석 카메라 및 거리 측정 센서의 현장 설치 구조를 나타내고, 도 3은 본 발명의 실시예에 따른 객체 겹쳐짐 상태를 나타내며, 도 4는 본 발명의 실시예에 따른 거리 측정 결과를 나타낸다.

먼저, 도 1을 참조하면, 객체 카운팅 시스템은 영상 분석 카메라(100), 거리 측정 센서(200) 및 데이터 통합 서버(300)를 포함한다.

영상 분석 카메라(100)는 감시 공간 내에 소정의 제1 위치에 설치되어 감시 공간의 영상을 촬영하고, 촬영한 영상을 분석하여 검출한 객체의 수를 카운팅한다. 이때, 영상 분석 카메라(100)는 감시 공간 전체를 촬영하여 공간에 대응되는 영상 프레임을 생성한다. 이러한 영상 분석 카메라(100)는 솔루션 내장형 또는 VMS(Video Management System) 연계 외장형 카메라일 수 있다.

영상 분석 카메라(100)는 객체간 중첩 상태가 검출되면, 객체가 검출된 시점인 타임 스탬프 히스토리를 데이터 통합 서버(300)로 전달한다.

거리 측정 센서(200)는 감시 공간 내에 상기 제1 위치와 다른 제2 위치에 설치되어 지면을 향하는 수직 방향으로 검출된 객체와의 거리를 측정한다.

데이터 통합 서버(300)는 네트워크(400)를 통해 영상 분석 카메라(100) 및 거리 측정 센서(200)와 연결된다. 데이터 통합 서버(300)는 영상 분석 카메라(100)의 객체 카운팅 결과와 거리 측정 센서(200)의 객체 카운팅 결과를 통합하여 최종적으로 감시 공간 내 객체의 수를 카운팅한다. 데이터 통합 서버(300)는 거리 측정 센서(200)로부터 획득한 타임 스탬프 히스토리에 측정된 거리값 변화의 개수를 계수하여 객체의 수를 카운팅한다.

도 2를 참조하면, 감시 공간 내에 소정의 제1 위치에 영상 분석 카메라(100)가 설치된다. 영상 분석 카메라(100)는 영상 관제 및 객체 카운팅 기능을 수행한다. 영상 분석 카메라(100)는 관제 대상인 객체가 잘 보이는 위치에 설치되는데, 천장 중에서도 벽면과 맞닿는 지점에 설치되어 객체를 전면에서 촬영할 수 있는 지점에 설치된다.

영상 분석 카메라(100)는 연속적으로 촬영되는 영상 프레임들 각각에 대하여 영상 처리를 수행함으로써, 감지 공간을 통과하는 객체(즉, 방문자)를 인식한다.

영상 분석 카메라(100)는 영상 프레임을 기 저장된 레퍼런스 영상과 비교함으로써 객체를 검출하여 객체를 계수하는 응용 프로그램을 포함할 수 있다. 이때, 객체 검출은 영상 프레임과 기 저장된 레퍼런스 영상 간 정보 차이를 이용하여 객체를 검출할 수도 있고, 예를 들어, mean-shift나 칼만 필터를 이용한 객체 추적 기법 및 파티클 필터 알고리즘을 이용한 객체 추적 기법 등이 적용될 수 있다. 또한, 종래에 알려진 객체 영상 인식 방법 뿐만 아니라 촬영된 3D 이미지를 기초로 이미지 프로세싱을 거쳐 객체를 계수하는 것을 비롯하여 다양한 방법이 사용될 수 있다. 그러나 이에 국한되는 것은 아니며, 이미 널리 알려진 다양한 영상 분석을 통한 객체 검출 및 계수 알고리즘을 이용할 수 있다.

거리 측정 센서(200)는 감시 공간 내에서도 영상 분석 카메라(100)가 설치된 제1 위치와 다른 제2 위치에 설치된다. 거리 측정 센서(200)는 천장의 지점 중에서도 객체와 수직이 되는 위치에 설치된다. 거리 측정 센서(200)는 방문자들이 많이 방문하는 지역에서 기존의 피플 카운팅 카메라를 설치해놓던 위치에 설치될 수 있다.

거리 측정 센서(200)는 공간 필터의 출력 주파수로부터 대상의 높이를 측정할 수 있다. 거리 측정 센서(200) 아래에 객체가 지나가게 되면, 출력 주파수가 변화하게 되므로, 출력 주파수의 변화 값으로부터 객체를 감지할 뿐만 아니라 거리를 측정할 수 있다. 여기서, 거리란 거리 측정센서(200)를 천장에 설치하였다는 전제로, 위(측정 센서)에서 아래 방향으로 움직이는 대상(객체/사람)이 지나가는 시점의 높이를 측정하는 것을 의미한다. 즉, 센서(200)와 지면 사이에 객체가 위치하는 경우, 센서(200)로부터 객체까지의 거리를 측정하는 것이다.

거리 측정 센서(200)는 통과하는 물체 또는 사람의 윗부분에 설치되고, 통과하는 물체 또는 사람과의 거리를 연속적으로 측정할 수 있다. 일정 시간 단위로 시간당 거리의 변화를 계산하여 일정 시간 단위로 시간당 거리의 변화가 일정 기준을 초과하면 객체를 감지한 것으로 간주한다.

한 실시예에 따르면, 거리 측정 센서(200)는 초음파 센서를 포함할 수 있다.

초음파 센서는 초음파 신호를 송출하고 외부 물체에서 반사되는 반사파를 수신하어 그 외부 물체까지의 거리를 측정한다. 이때, 거리 측정 센서(200)는 초음파 센서 및 마이크로 프로세서를 포함할 수 있다. 즉, 초음파 신호를 출력하면, 초음파 신호는 고정 물체에서 반사되어 수신된다. 만약, 초음파 센서의 수직 방향으로 객체가 통과하게 되면, 초음파 센서에서 출력된 초음파 신호는 객체에서 반사되어 반사파로 되돌아온다. 이때, 마이크로 프로세서는 반사파로 되돌아올때까지의 시간을 측정하여 초음파 센서와 객체 간의 거리를 검출한다. 따라서, 객체가 없을때의 값을 알고 있으면, 이러한 거리가 변화하면 객체가 초음파 센서를 통과하는 것을 알 수 있다.

초음파 센서가 일정 대역의 주파수의 음파를 발신하고 나서, 그 음파가 물체에 반사되어 반사파로서 돌아올 때까지의 시간을 마이크로 프로세서가 측정함으로써 그 물체와의 거리를 검출한다.

초음파 센서의 구성 및 작용에 관하여는 당업자에게 자명하므로 상세한 기재를 생략한다.

이때, 객체1과 객체2가 근접해 있으면, 도 3과 같이, 영상 분석 카메라(100)가 객체 검출시 중첩된 상태(P1)로 검출된다. 이런 경우, 영상 분석 카메라(100)는 한 객체로 카운팅하는 오판을 하게 된다.

따라서, 영상 분석 카메라(100)는 객체 중첩 상태(P1)가 검출되면, 해당 객체가 촬영된 시점의 타임 스탬프를 데이터 통합 서버(300)로 전송하여 확인 요청한다.

그러면, 데이터 통합 서버(300)는 영상 분석 카메라(100)가 확인 요청한 타임 스탬프를 기준으로 측정된 거리 변화를 검출하며, 도 4와 같다.

즉, 영상 분석 카메라(100)의 타임 스탬프와 동일한 타임 스탬프 내에서 측정된 거리(또는 높이) 변화가 3개 발견되었으므로, 데이터 통합 서버(300)는 최종적으로 객체 수를 3개로 카운팅한다. 기본적으로 영상 분석 카메라(100)는 객체 카운팅 기능이 있으므로, 데이터 통합 서버(300)에서의 객체 카운팅 결과는 영상 분석 카메라(100)로 전송되고, 영상 분석 카메라(100)는 해당 타임 스탬프 태에 계수된 객체 수를 수신된 값으로 보정할 수 있다.

영상 분석 카메라(100)는 기 지정한 특정 사이즈 이상의 객체를 검출하는 경우, 객체 중첩 상태(P1), 즉 객체 겹쳐짐으로 판단한다. 이때, 기 지정한 특정 사이즈는 영상 분석 카메라(100)에서 보이는 뷰(View) 기준의 움직이는 객체의 픽셀 사이즈를 말한다.

영상 분석 카메라(100)는 한 객체의 평균 픽셀값을 기준치 픽셀로 저장한다. 그리고 촬영한 영상을 분석하여 검출한 객체의 픽셀값과 기준치 픽셀을 비교하여 검출한 객체의 픽셀값이 기준치 픽셀을 초과하지 않으면, 검출된 객체를 한(1) 객체로 카운팅한다. 그러나 기준치 픽셀을 초과하면, 객체의 검출 시점을 나타내는 타임 스탬프 히스토리를 데이터 통합 서버(300)로 전송한다.

이때, 일반적으로 객체는 특별히 큰 물건을 휴대하지 않은 사람으로 한정한다. 그리고 10개 이상의 샘플 객체 각각의 픽셀값을 측정하고, 측정된 각각의 픽셀값의 평균값을 기준치 픽셀로 설정한다. 즉, 기준치 픽셀은 ‘1인으로 OK’하는 경우와 ‘1인 이상 점검요망’으로 구분하기 위한 기준이 된다.

이때, 샘플은 영상 분석 카메라(100)로부터 (일반적으로) 2m에서 6m까지 0.1m 간격으로 기준 물체를 촬영하여 거리에 따른 화소수와 물체의 크기(넓이와 높이)에 따른 화소수를 기준으로 한다.

예를 들면, 영상 분석 카메라(100)에서 객체 픽셀값을 측정하는 경우, 기본적으로 사람 한명으로 정해진 픽셀값이 지정된 특정한 스팟, 예를 들면, 1인 기준 픽셀값을 100px를 기준으로 할때, 픽셀값이 110PX 이상 객체 검출시 1인 이상 점검요망’모드로 전환이 되어서 거리 측정 센서(200)를 통과한 객체의 개수 측정을 요청한다.

데이터 통합 서버(300)는 거리 측정 센서(200)에게 측정 결과를 요청한다. 거리 측정 센서(200)는 측정된 거리가 특정 거리 이하로 검출된 경우, 해당 검출 시점의 타임 스탬프 정보를 데이터 통합 서버(300)로 제공한다.

데이터 통합 서버(300)는 영상 분석 카메라(100)에서 제공된 타임 스탬프와 거리 측정 센서(200)에서 제공된 타임 스탬프를 매칭한다. 그리고 영상 분석 카메라(100)에서 객체 중첩이 검출된 시점의 타임 스탬프 히스토리와 동일한 시간에 거리 측정 센서(200)에서 검출된 거리값을 매칭시켜 최종적으로 객체 수를 카운팅한다.

이처럼, 기준치 픽셀을 초과하는 객체가 검출되면, 정확한 객체 카운팅을 위해 거리 측정 센서의 거리값 측정을 통해 객체의 개수를 확인 및 서로 동기화(Sync)한다.

지금까지 설명한 구성을 토대로 객체 카운팅 시스템의 일련의 동작을 설명하면 다음과 같다.

도 5는 본 발명의 실시예에 따른 객체 카운팅 방법을 나타낸 흐름도이다.

도 5를 참조하면, 영상 분석 카메라(100)가 기준치 픽셀을 저장한다(S101).

영상 분석 카메라(100)가 연속적으로 실시간 촬영하는 영상을 분석하여 객체를 검출한다(S103). 이때, 영상 분석 카메라(100)로부터 정해진 거리 구간 내에서 소정의 거리 간격으로 기준 객체를 촬영하여 거리 및 크기에 따른 픽셀값을 계산한다.

또한, 거리 측정 센서(200)는 거리 측정 센서(200) 아래로 객체가 지나가는 경우, 객체와의 거리를 측정한다(S105). 즉, 거리 측정 센서(200)가 거리 측정 센서(200) 아래를 통과하는 객체를 연속적으로 감지한다.

한편, 영상 분석 카메라(100)는 S103 단계에서 검출한 객체의 픽셀값과 S101 단계에서 저장된 기준치 픽셀을 비교하여 검출한 객체의 픽셀값이 기준치 픽셀을 초과하는지 판단한다(S105).

이때, 영상 분석 카메라(100)에서 객체 중첩을 감지하는 것은 객체 간의 거리상 행동 변경 체크를 위한 방법이 될 수 있다. 예를 들어 A라는 사람은 시속3km로 걸어오는데 뒤에서 시속5km의 속도로 달려오는 경우, 어느 한 시점에서 두 객체간 간격이 겹쳐지면서, 영상을 통한 객체 카운팅 분석에서는 한 사람의 객체로 오판될 확률이 높다. 이와 같은 경우, 영상을 통한 객체 카운팅의 정확성을 높이기 위해 거리 별로 객체의 픽셀 크기를 측정한 다음, 겹쳐짐이 의심되는 픽셀, 예를 들어 일반 1명 사이즈가 100인데 110 이상으로 보일 경우, 해당 객체가 거리 측정 센서(200)에 도달 전에 파악되었다면, 거리 측정 센서(200)에서는 객체 감지를 위한 선준비 작업에 들어가도록 할 수 있다. 결국, 조금이라도 빠른 시간 안에 이상 객체 검출을 위한 준비 시간을 마련할 수 있다.

이때, 초과하지 않으면, 1객체로 카운팅한다(S107).

반면, 초과하면, 객체 검출 시점의 타임 스탬프 히스토리와 객체 검출 결과를 데이터 통합 서버(300)로 전송한다(S111).

데이터 통합 서버(300)는 거리 측정 센서(200)에게 거리 측정을 요청(S113)하여 거리 측정 결과를 수신한다(S115). 이때, S115 단계에서는 거리 측정 결과와 거리가 측정된 시점인 타임 스탬프를 수신한다.

데이터 통합 서버(300)는 영상 분석 카메라(100)와 거리 측정 센서(200)의 타임 스탬프를 매칭(S117)하고, 매칭된 타임 스탬프 내에서 감지된 객체 수를 카운팅한다(S119).

이상에서 설명한 본 발명의 실시예는 장치 및 방법을 통해서만 구현이 되는 것은 아니며, 본 발명의 실시예의 구성에 대응하는 기능을 실현하는 프로그램 또는 그 프로그램이 기록된 기록 매체를 통해 구현될 수도 있다.

이상에서 본 발명의 실시예에 대하여 상세하게 설명하였지만 본 발명의 권리범위는 이에 한정되는 것은 아니고 다음의 청구범위에서 정의하고 있는 본 발명의 기본 개념을 이용한 당업자의 여러 변형 및 개량 형태 또한 본 발명의 권리범위에 속하는 것이다.

Claims (10)

1. 감시 공간 내에 소정의 제1 위치에 설치되어 상기 감시 공간의 영상을 촬영하고, 촬영한 영상을 분석하여 검출한 객체의 수를 카운팅하는 영상 분석 카메라,
   상기 감시 공간 내에 상기 제1 위치와 다른 제2 위치에 설치되어 지면을 향하는 수직 방향으로 검출된 객체와의 거리를 측정하는 거리 측정 센서, 그리고
   상기 영상 분석 카메라의 객체 카운팅 결과와 상기 거리 측정 센서의 객체 카운팅 결과를 통합하여 최종적으로 상기 감시 공간 내 객체의 수를 카운팅하는 데이터 통합 서버
   를 포함하는 객체 카운팅 시스템.
2. 제1항에 있어서,
   상기 거리 측정 센서는,
   상기 감시 공간의 천장에 설치되어 초음파 신호를 상기 수직 방향으로 출력하고, 반사되는 신호가 돌아올때까지의 시간을 이용하여 상기 천장으로부터 상기 수직 방향으로의 거리를 측정하며, 측정된 거리값의 변화를 계수하여 상기 객체의 수를 카운팅하는 객체 카운팅 시스템.
3. 제2항에 있어서,
   상기 영상 분석 카메라는,
   객체간 중첩 상태가 검출되면, 객체가 검출된 시점인 타임 스탬프 히스토리를 상기 데이터 통합 서버로 전달하고,
   상기 데이터 통합 서버는,
   상기 거리 측정 센서로부터 획득한 상기 타임 스탬프 히스토리에 측정된 거리값 변화의 개수를 계수하여 상기 객체의 수를 카운팅하는 객체 카운팅 시스템.
4. 제3항에 있어서,
   상기 제1 위치 및 상기 제2 위치는,
   상기 감시 공간의 천장인 객체 카운팅 시스템.
5. 제3항에 있어서,
   상기 영상 분석 카메라는,
   한 객체의 평균 픽셀값을 기준치 픽셀로 저장하고, 상기 촬영한 영상을 분석하여 검출한 객체의 픽셀값과 상기 기준치 픽셀을 비교하여 상기 객체의 픽셀값이 상기 기준치 픽셀을 초과하지 않으면, 상기 검출된 객체를 한 객체로 카운팅하고, 상기 기준치 픽셀을 초과하면, 상기 객체의 검출 시점을 나타내는 타임 스탬프 히스토리를 상기 데이터 통합 서버로 전송하는 객체 카운팅 시스템.
6. 제5항에 있어서,
   상기 기준치 픽셀은,
   상기 영상 분석 카메라가 측정한 복수의 픽셀값의 평균값으로 설정되는 객체 카운팅 시스템.
7. 감시 공간 내 천장의 제1 위치에 설치된 영상 분석 카메라, 상기 천장에서 상기 제1 위치와 다른 제2 위치에 설치된 거리 측정 센서, 및 상기 영상 분석 카메라 및 상기 거리 측정 센서와 통신 연결된 데이터 통합 서버를 포함하는 객체 카운팅 시스템의 객체 카운팅 방법으로서,
   상기 영상 분석 카메라가 상기 감시 공간 내 영상을 지속적으로 촬영하는 단계,
   상기 거리 측정 센서가 상기 거리 측정 센서 아래를 통과하는 객체를 연속적으로 감지하는 단계,
   상기 영상 분석 카메라가 촬영한 영상으로부터 검출한 객체가 객체간 중첩 상태로 판단되면, 객체가 검출된 시점인 타임 스탬프 히스토리를 상기 데이터 통합 서버로 전송하는 단계,
   상기 데이터 통합 서버가 상기 거리 측정 센서에게 상기 타임 스탬프 히스토리의 객체 감지 결과를 요청하여 수신하는 단계, 그리고
   상기 객체 감지 결과에 따라 상기 감시 공간 내 객체의 수를 카운팅하는 단계
   를 포함하는 객체 카운팅 방법
8. 제7항에 있어서,
   상기 감지하는 단계는,
   상기 거리 측정 센서가 초음파 신호를 지면을 향하는 수직 방향으로 출력하여 반사되는 신호가 돌아올때까지의 시간을 이용하여 상기 천장으로부터 상기 수직 방향으로의 거리를 측정하고,
   상기 카운팅하는 단계는,
   상기 타임 스탬프 히스토리 내에서 측정된 거리값의 변화를 계수하여 상기 객체의 수를 카운팅하는 객체 카운팅 방법
9. 제8항에 있어서,
   상기 데이터 통합 서버로 전송하는 단계는,
   상기 영상 분석 카메라가 상기 촬영한 영상을 분석하여 검출한 객체의 픽셀값과 사전에 정해진 기준치 픽셀을 비교하는 단계,
   상기 객체의 픽셀값이 상기 기준치 픽셀을 초과하면, 객체간 중첩 상태로 판단하는 단계, 그리고
   상기 객체의 검출 시점을 나타내는 타임 스탬프 히스토리를 상기 데이터 통합 서버로 전송하는 단계
   를 포함하는 객체 카운팅 방법
10. 제9항에 있어서,
    상기 데이터 통합 서버로 전송하는 단계는,
    상기 객체의 픽셀값이 상기 기준치 픽셀을 초과하지 않으면, 상기 검출된 객체를 한 객체로 카운팅하는 단계
    를 더 포함하는 객체 카운팅 방법
    
    

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