KR20190004162A - Method for controlling refrigerator and refrigerator controller - Google Patents

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Abstract

An embodiment discloses a refrigerator controller. The refrigerator controller includes an image obtaining unit for receiving a current frame of the internal state of the refrigerator; an area detecting unit for detecting a change area by calculating a pixel value for each pixel of the current frame and comparing the pixel value with a pixel value of a corresponding pixel of a previous frame; a half image generating unit for generating a half image which changes a pixel value of each pixel of the current frame to a first value or a second value based on the change area; a box extracting unit for extracting a bounding box including a pixel set to a first value included in the binary image; a determining unit for determining a state change of the refrigerator by comparing the bounding box extracted through the box extracting unit with at least one pre-stored bounding box; and a processing unit for generating images having sizes that are visually recognizably adjusted, while corresponding to the bounding box, when a state change is judged to be a load through the determining unit, generating a map in which the generated images are arranged in the first order, comparing object database constructed with the bounding box and images corresponding to the bounding box as a reference and the map, and determining a name of the loaded entity.

Description

냉장고 제어 방법, 냉장고 제어 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램{METHOD FOR CONTROLLING REFRIGERATOR AND REFRIGERATOR CONTROLLER}BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a refrigerator control method, a refrigerator control method, and a computer program for executing the method.

본 발명의 실시예는 냉장고 제어 방법, 냉장고 제어 장치 및 상기 방법을 실행시키기 위한 컴퓨터 프로그램에 관한 것이다. An embodiment of the present invention relates to a refrigerator control method, a refrigerator control apparatus, and a computer program for executing the method.

일반적으로 냉장고는 냉동 사이클의 구동에 따라 발생된 냉기를 공급하는 장치로서, 식품을 저온의 상태로 보관 하기 위한 장치이다. 종래의 냉장고의 경우, 단순히 식품을 저온의 상태로 보관하기 위한 기능만을 수행할 수 있었다. 그러나, 근래에 들어서는 식품 보관 기능 외에 추가적인 기능의 필요성이 증가되고 있다.2. Description of the Related Art Generally, a refrigerator is a device for supplying cold air generated by driving a refrigeration cycle, and is a device for storing food in a low temperature state. In the case of a conventional refrigerator, only the function of storing food in a low temperature state can be performed. However, in recent years, there is an increasing need for additional functions in addition to the food storage function.

냉장고는 일정 수납물을 수납하여 보관하는 장치로서, 내부를 확인하기 위해서는 냉장고 도어를 열어서 확인하는 수밖에 없다. 또한 사용자가 시장이나 마트에서 물건을 사려고 할 때에 냉장고에 보관된 식품의 양과 종류에 대해서 파악하지 못하는 경우에 동일한 식품을 중복해서 사거나, 필요한 식품을 사지 못하는 불편함이 있었다.The refrigerator is a device for storing and storing a certain object. In order to check the inside of the refrigerator, the refrigerator door must be opened and checked. In addition, when the user tries to buy goods from markets or marts, he or she can not buy the same food or buy necessary food if the amount and type of the food stored in the refrigerator can not be grasped.

종래 기술인 일본특허공보 특허 제3450907호와, 특허공개공보 특개 2004-183987에 따르면 카메라가 도어에 설치되어 냉장고의 고내를 촬영하는 기술이 개시되어 있다. 또한 일본특허공개공보 특개2001-294308호에 따르면 카메라가 고내, 드로워 내부, 도어에 각각 설치되어 있는 기술이 개시되어 있다.Japanese Patent Publication No. 3450907 and Japanese Patent Laid-Open No. 2004-183987 disclose techniques for photographing the inside of a refrigerator by installing a camera on a door. Further, according to Japanese Patent Application Laid-Open No. 2001-294308, a technique is disclosed in which a camera is installed in a room, a drawer, and a door, respectively.

본 발명은 냉장고 내부를 촬영한 현재 프레임을 획득하고, 이전에 촬영된 이전 프레임 간의 비교를 통해 냉장고 내부에 발생한 상태 변화를 결정하는데 그 목적이 있다. An object of the present invention is to obtain a current frame photographed inside a refrigerator and to determine a state change occurring in the refrigerator through comparison between previous frames photographed previously.

또한, 본 발명은 변화가 발생한 변화 영역을 기초로 현재 프레임으로부터 바운딩 박스를 추출하고, 사전 훈련된 데이터 베이스를 이용하여 바운딩 박스에 포함된 개체를 특정하는데 그 목적이 있다. It is also an object of the present invention to extract a bounding box from a current frame based on a change area in which a change occurs and to identify an object included in the bounding box using a pre-trained database.

또한, 본 발명은 현재 프레임 및 이전 프레임 간의 대응 픽셀의 픽셀값의 차이를 기초로 상태 변화가 하적인지 또는 적재인지 여부를 결정하는데 그 목적이 있다. It is also an object of the present invention to determine whether a state change is a downward trend or a load based on a difference between pixel values of a corresponding pixel between a current frame and a previous frame.

본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 장치는 냉장고의 내부 상황을 촬영한 현재 프레임을 수신하는 이미지 획득부; 상기 현재 프레임의 각 픽셀에 대해서 픽셀값을 산출하고, 이전 프레임의 대응 픽셀에 대한 픽셀값과 비교함으로써, 변화 영역을 검출하는 영역 검출부; 상기 변화 영역을 기준으로, 상기 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값을 제1 값 또는 제2 값으로 변경하는 이분 이미지를 생성하는 이분 이미지 생성부; 상기 이분 이미지 내에 포함된 제1 값으로 설정된 픽셀을 포함하는 바운딩 박스를 추출하는 박스 추출부; 상기 박스 추출부를 통해 추출된 바운딩 박스를 기 저장된 하나 이상의 바운딩 박스와 비교함으로써, 냉장고의 상태 변화를 결정하는 판단부; 상기 판단부를 통해 상태 변화가 적재로 판단된 경우, 상기 바운딩 박스와 대응되되, 시각적으로 인식되는 사이즈를 조절시킨 이미지들을 생성하고, 상기 생성된 이미지들을 제1 순서로 배열한 맵을 생성하고, 누적적으로 수신된 바운딩 박스 및 바운딩 박스와 대응된 이미지들로 구축된 개체 데이터베이스 및 상기 맵을 비교함으로써, 적재된 개체의 명칭을 결정하는 처리부;를 포함할 수 있다. An apparatus for controlling a refrigerator according to embodiments of the present invention includes: an image obtaining unit that receives a current frame of an internal situation of a refrigerator; An area detecting unit for detecting a change area by calculating a pixel value for each pixel of the current frame and comparing the pixel value with a pixel value of a corresponding pixel of a previous frame; A half image generating unit for generating a half image which changes a pixel value of each pixel of the current frame to a first value or a second value based on the change area; A box extracting unit for extracting a bounding box including a pixel set to a first value included in the binary image; A determining unit for determining a state change of the refrigerator by comparing the bounding box extracted through the box extracting unit with at least one pre-stored bounding box; When the state change is judged to be load through the determination unit, generates images in which the sizes are visually recognized, corresponding to the bounding box, generates a map in which the generated images are arranged in the first order, And a processing unit for determining the name of the loaded entity by comparing the object database constructed with the images corresponding to the bounding box and the bounding box received, and the map.

상기 판단부는 상기 추출된 바운딩 박스의 식별값 및 기 저장된 바운딩 박스의 식별값들을 대응 비교하여 비유사도를 산출하고, 상기 비유사도가 기 설정된 제1 임계값 이상이면, 상태 변화를 적재로 판단하고, 상기 비유사도가 상기 제1 임계값 미만이면, 상태 변화를 하적으로 판단할 수 있다. Wherein the determination unit compares the extracted identification value of the bounding box and the identification values of the previously stored bounding boxes to calculate a non-unidirectional figure, and determines that the state change is a load if the unidirectional angle is greater than or equal to a predetermined first threshold value, If the non-inference degree is less than the first threshold value, it is possible to determine the change in status as a decrease.

상기 영역 검출부는 현재 프레임 및 버퍼에 저장된 이전 프레임의 대응 픽셀의 픽셀값 사이의 차이인 차분값을 산출하고, 기설정된 제2 임계값을 초과하는 차분값을 가지는 픽셀을 변화 영역으로 설정할 수 있다. The area detecting unit may calculate a difference value which is a difference between pixel values of a corresponding pixel of a previous frame stored in a current frame and a buffer, and may set a pixel having a difference value exceeding a predetermined second threshold value as a change area.

상기 이분 이미지 생성부는 상기 변화 영역에 포함된 픽셀의 픽셀값은 제1 값으로, 상기 변화 영역에 포함되지 않은 픽셀의 픽셀값은 제2 값으로 변경한 이분 이미지를 생성할 수 있다. The binary image generating unit may generate a binary image in which a pixel value of a pixel included in the change area is changed to a first value and a pixel value of a pixel not included in the change area is changed to a second value.

상기 판단부는 상기 판단부를 통해 상태 변화가 적재로 판단된 경우, 사전 훈련된 데이터베이스를 이용하여 상기 바운딩 박스에 포함된 개체의 형태, 및 색상에 따른 적재된 개체의 명칭을 결정할 수 있다. The judging unit may determine the name of the loaded entity according to the type and color of the entity included in the bounding box using the pre-trained database when the state change is judged to be loaded through the judging unit.

상기 판단부는 상기 개체의 명칭을 결정한 이후에, 상기 판단부를 통해 적재된 개체의 명칭, 및 적재 일시를 포함하는 알림 메시지를 생성하여 사용자 단말기로 제공할 수 있다. After determining the name of the entity, the determination unit may generate a notification message including the name of the loaded entity and the loading date and time through the determination unit, and provide the generated notification message to the user terminal.

본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 방법은 제어 장치가 냉장고의 내부 상황을 촬영한 현재 프레임을 수신하는 단계; 상기 제어 장치가 상기 현재 프레임의 각 픽셀에 대해서 픽셀값을 산출하고, 이전 프레임의 대응 픽셀에 대한 픽셀값과 비교함으로써, 변화 영역을 검출하는 단계; 상기 제어 장치가 상기 변화 영역을 기준으로, 상기 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값을 제1 값 또는 제2 값으로 변경하는 이분 이미지를 생성하는 단계; 상기 제어 장치가 상기 이분 이미지 내에 포함된 제1 값으로 설정된 픽셀을 포함하는 바운딩 박스를 추출하는 단계; 상기 제어 장치가 상기 추출된 바운딩 박스를 기 저장된 하나 이상의 바운딩 박스와 비교함으로써, 냉장고의 상태 변화를 결정하는 단계;를 포함할 수 있다. A method of controlling a refrigerator according to embodiments of the present invention includes: receiving a current frame in which a controller captures an internal state of a refrigerator; Detecting the change area by the controller calculating a pixel value for each pixel of the current frame and comparing the pixel value with a pixel value for a corresponding pixel of the previous frame; The controller generating a dichromatic image that changes a pixel value of each pixel of the current frame to a first value or a second value based on the change area; The control device extracting a bounding box containing a pixel set to a first value contained in the binary image; And comparing the extracted bounding box with one or more pre-stored bounding boxes to determine a state change of the refrigerator.

상기 상태 변화를 결정하는 단계는 상기 추출된 바운딩 박스의 식별값 및 기 저장된 바운딩 박스의 식별값들을 대응 비교하여 비유사도를 산출하고, 상기 비유사도가 기 설정된 제1 임계값 이상이면, 상태 변화를 적재로 판단하고, 상기 비유사도가 상기 제1 임계값 미만이면, 상태 변화를 하적으로 판단할 수 있다. Wherein the step of determining the state change comprises: comparing the identification value of the extracted bounding box and the identification values of the previously stored bounding boxes to calculate a non-unidirectional diagram; if the non-inductive diagram is greater than or equal to a predetermined first threshold value, And if the non-inference degree is less than the first threshold value, it is possible to determine the change in state as a decrease.

상기 변화 영역을 검출하는 단계는 현재 프레임 및 버퍼에 저장된 이전 프레임의 대응 픽셀의 픽셀값 사이의 차이인 차분값을 산출하고, 기설정된 제2 임계값을 초과하는 차분값을 가지는 픽셀을 변화 영역으로 설정할 수 있다. Wherein the step of detecting the change area comprises: calculating a difference value, which is a difference between pixel values of a current frame and a corresponding pixel of a previous frame stored in the buffer; and calculating a pixel having a difference value exceeding a predetermined second threshold value as a change area Can be set.

상기 이분 이미지를 생성하는 단계는 상기 변화 영역에 포함된 픽셀의 픽셀값은 제1 값으로, 상기 변화 영역에 포함되지 않은 픽셀의 픽셀값은 제2 값으로 변경한 이분 이미지를 생성할 수 있다. The generating of the binary image may generate a binary image in which a pixel value of a pixel included in the change area is changed to a first value and a pixel value of a pixel not included in the change area is changed to a second value.

상기 상태 변화를 결정하는 단계는 상기 상태 변화가 적재로 판단된 경우, 사전 훈련된 데이터베이스를 이용하여 상기 바운딩 박스에 포함된 개체의 형태, 및 색상에 따른 적재된 개체의 명칭을 결정할 수 있다. The step of determining the state change may determine the type of the entity included in the bounding box and the name of the loaded entity based on the color using the pre-trained database when the state change is determined to be the load.

상기 상태 변화를 결정하는 단계는 상기 개체의 명칭을 결정한 이후에, 상기 판단부를 통해 적재된 개체의 명칭, 및 적재 일시를 포함하는 알림 메시지를 생성하여 사용자 단말기로 제공할 수 있다.After determining the name of the entity, the determining step may generate a notification message including the name of the entity loaded through the determination unit and the loading date and time, and provide the notification message to the user terminal.

본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 장치는 냉장고의 내부 상황을 촬영한 현재 프레임을 수신하는 이미지 획득부; 상기 현재 프레임의 각 픽셀에 대해서 픽셀값을 산출하고, 이전 프레임의 대응 픽셀에 대한 픽셀값과 비교함으로써, 변화 영역을 검출하는 영역 검출부; 상기 변화 영역을 기준으로, 상기 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값을 제1 값 또는 제2 값으로 변경하는 이분 이미지를 생성하는 이분 이미지 생성부; 상기 이분 이미지 내에 포함된 제1 값으로 설정된 픽셀을 포함하는 바운딩 박스를 추출하는 박스 추출부; 상기 박스 추출부를 통해 추출된 바운딩 박스를 기 저장된 하나 이상의 바운딩 박스와 비교함으로써, 냉장고의 상태 변화를 결정하는 판단부; 상기 판단부를 통해 상태 변화가 적재로 판단된 경우, 상기 바운딩 박스와 대응되며 사이즈를 조절시켜 하나 이상의 이미지를 생성하고, 상기 생성된 이미지들을 제1 순서로 배열한 맵을 형성하고, 누적적으로 수신된 이미지들로 구축된 개체 데이터베이스 및 상기 맵을 비교함으로써, 적재된 개체의 명칭을 추론하는 처리부;를 포함할 수 있다. An apparatus for controlling a refrigerator according to embodiments of the present invention includes: an image obtaining unit that receives a current frame of an internal situation of a refrigerator; An area detecting unit for detecting a change area by calculating a pixel value for each pixel of the current frame and comparing the pixel value with a pixel value of a corresponding pixel of a previous frame; A half image generating unit for generating a half image which changes a pixel value of each pixel of the current frame to a first value or a second value based on the change area; A box extracting unit for extracting a bounding box including a pixel set to a first value included in the binary image; A determining unit for determining a state change of the refrigerator by comparing the bounding box extracted through the box extracting unit with at least one pre-stored bounding box; Wherein when the state change is judged to be a load through the determination unit, the control unit generates at least one image by adjusting the size of the bounding box to correspond to the bounding box, forms a map in which the generated images are arranged in a first order, And a processor for inferring the name of the loaded entity by comparing the map with the object database constructed with the images.

상기 처리부는 상기 맵에 포함된 이미지들을 기 설정된 알고리즘을 이용하여 변환시켜 변환 맵을 생성하고, 상기 변환 맵의 제1 이미지 및 상기 개체 데이터에서 상기 제1 이미지와 대응되는 사이즈를 가지는 제2 이미지를 비교함으로써, 개체의 명칭을 결정하는 점을 특징으로 할 수 있다. Wherein the processing unit converts the images included in the map using a predetermined algorithm to generate a transformation map and extracts a second image having a size corresponding to the first image from the first image and the object data of the transformation map By comparison, it can be characterized that the name of the entity is determined.

상기 판단부는 상기 개체의 명칭을 결정한 이후에, 상기 판단부를 통해 적재된 개체의 명칭, 및 적재 일시를 포함하는 알림 메시지를 생성하여 사용자 단말기로 제공할 수 있다. After determining the name of the entity, the determination unit may generate a notification message including the name of the loaded entity and the loading date and time through the determination unit, and provide the generated notification message to the user terminal.

본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 방법은 제어 장치가 냉장고의 내부 상황을 촬영한 현재 프레임을 수신하는 단계; 상기 제어 장치가 상기 현재 프레임의 각 픽셀에 대해서 픽셀값을 산출하고, 이전 프레임의 대응 픽셀에 대한 픽셀값과 비교함으로써, 변화 영역을 검출하는 단계; 상기 제어 장치가 상기 변화 영역을 기준으로, 상기 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값을 제1 값 또는 제2 값으로 변경하는 이분 이미지를 생성하는 단계; 상기 제어 장치가 상기 이분 이미지 내에 포함된 제1 값으로 설정된 픽셀을 포함하는 바운딩 박스를 추출하는 단계; 상기 제어 장치가 상기 추출된 바운딩 박스를 기 저장된 하나 이상의 바운딩 박스와 비교함으로써, 냉장고의 상태 변화를 결정하는 단계; 상기 상태 변화가 적재로 판단된 경우, 상기 바운딩 박스의 사이즈를 조절시켜 상기 바운딩 박스와 대응되는 하나 이상의 이미지를 생성하고, 상기 생성된 이미지를 제1 순서로 배열한 맵을 형성하고, 누적적으로 수신된 이미지들로 구축된 개체 데이터베이스 및 상기 맵을 비교함으로써, 적재된 개체의 명칭을 추론하는 단계;를 포함할 수 있다. A method of controlling a refrigerator according to embodiments of the present invention includes: receiving a current frame in which a controller captures an internal state of a refrigerator; Detecting the change area by the controller calculating a pixel value for each pixel of the current frame and comparing the pixel value with a pixel value for a corresponding pixel of the previous frame; The controller generating a dichromatic image that changes a pixel value of each pixel of the current frame to a first value or a second value based on the change area; The control device extracting a bounding box containing a pixel set to a first value contained in the binary image; Comparing the extracted bounding box with one or more pre-stored bounding boxes to determine a state change of the refrigerator; Wherein when the state change is determined to be a load, the size of the bounding box is adjusted to generate at least one image corresponding to the bounding box, a map in which the generated images are arranged in a first order, And deducing the name of the loaded entity by comparing the map with the object database constructed from the received images.

상기 개체의 명칭을 추론하는 단계는 상기 맵에 포함된 이미지들을 기 설정된 알고리즘을 이용하여 변환시켜 변환 맵을 생성하고, 상기 변환 맵의 제1 이미지 및 상기 개체 데이터에서 상기 제1 이미지와 대응되는 사이즈를 가지는 제2 이미지를 비교함으로써, 개체의 명칭을 결정하는 점을 특징으로 할 수 있다. Wherein the step of inferring the name of the entity comprises the steps of generating a transformation map by transforming the images included in the map using a preset algorithm, And comparing the first image having the first image with the second image having the second image.

본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 방법은 상기 개체의 명칭이 복수로 획득되는 경우, 상기 맵 및 상기 개체 데이터베이스로부터 추출된 대응 이미지들의 하위 이미지들을 비교하여 적재된 개체의 명칭을 상기 개체 데이터베이스의 하위 이미지의 명칭으로 결정하는 단계;를 더 포함할 수 있다. In the refrigerator control method according to embodiments of the present invention, when a plurality of names of the entities are obtained, the controller compares the maps and the sub images of the corresponding images extracted from the entity database, And determining the name of the sub-image as the name of the sub-image.

본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 방법은 상기 개체의 명칭을 결정한 이후에, 상기 판단부를 통해 적재된 개체의 명칭, 및 적재 일시를 포함하는 알림 메시지를 생성하여 사용자 단말기로 제공하는 단계;를 더 포함할 수 있다. The method of controlling a refrigerator according to embodiments of the present invention may include generating a notification message including a name of a loaded entity and a loading date and time through the determination unit and providing the notification message to a user terminal after determining a name of the entity, .

본 발명의 실시예에 따른 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터를 이용하여 본 발명의 실시예에 따른 냉장고의 제어 방법 중 어느 하나의 방법을 실행시키기 위하여 매체에 저장될 수 있다. A computer program according to an embodiment of the present invention may be stored in a medium using a computer to execute any one of the control methods of the refrigerator according to the embodiment of the present invention.

이 외에도, 본 발명을 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체가 더 제공된다. In addition to this, another method for implementing the present invention, another system, and a computer-readable recording medium for recording a computer program for executing the method are further provided.

전술한 것 외의 다른 측면, 특징, 이점이 이하의 도면, 특허청구범위 및 발명의 상세한 설명으로부터 명확해 질 것이다.Other aspects, features, and advantages other than those described above will become apparent from the following drawings, claims, and the detailed description of the invention.

이와 같은 본 발명에 의해서, 냉장고 내부를 촬영한 현재 프레임을 획득하고, 이전에 촬영된 이전 프레임 간의 비교를 통해 냉장고 내부에 발생한 상태 변화를 결정할 수 있다. According to the present invention, it is possible to acquire a current frame photographed inside a refrigerator, and to determine a state change occurring in the refrigerator through comparison between previously photographed previous frames.

또한, 본 발명에 의해서, 변화가 발생한 변화 영역을 기초로 현재 프레임으로부터 바운딩 박스를 추출하고, 사전 훈련된 데이터 베이스를 이용하여 바운딩 박스에 포함된 개체를 특정할 수 있다. Further, according to the present invention, a bounding box can be extracted from a current frame based on a change area in which a change has occurred, and an object included in the bounding box can be specified using a pre-trained database.

또한, 본 발명에 의해서, 현재 프레임 및 이전 프레임 간의 대응 픽셀의 픽셀값의 차이를 기초로 상태 변화가 하적인지 또는 적재인지 여부를 결정할 수 있다. Further, the present invention can determine whether the state change is a downward change or a load based on a difference between pixel values of a corresponding pixel between a current frame and a previous frame.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 냉장고 제어 장치을 나타내는 도면이다.
도 2는 처리부의 구조를 나타내는 도면이다.
도 3 내지 도 8은 본 발명의 실시예들에 따른 냉장고의 제어 방법의 흐름도이다.
도 9은 본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 장치를 포함하는 냉장고의 일 예를 나타내는 도면이다.
도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 시스템을 설명하기 위한 도면이다.
1 is a view showing a refrigerator control apparatus according to an embodiment of the present invention.
2 is a view showing a structure of a processing section.
3 to 8 are flowcharts of a method of controlling a refrigerator according to embodiments of the present invention.
9 is a view illustrating an example of a refrigerator including a refrigerator control apparatus according to embodiments of the present invention.
10 is a view for explaining a refrigerator control system according to embodiments of the present invention.

본 발명은 다양한 변환을 가할 수 있고 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 특정 실시예들을 도면에 예시하고 상세한 설명에 상세하게 설명하고자 한다. 본 발명의 효과 및 특징, 그리고 그것들을 달성하는 방법은 도면과 함께 상세하게 후술되어 있는 실시예들을 참조하면 명확해질 것이다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예들에 한정되는 것이 아니라 다양한 형태로 구현될 수 있다. 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. The effects and features of the present invention and methods of achieving them will be apparent with reference to the embodiments described in detail below with reference to the drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments described below, but may be implemented in various forms.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예들을 상세히 설명하기로 하며, 도면을 참조하여 설명할 때 동일하거나 대응하는 구성 요소는 동일한 도면부호를 부여하고 이에 대한 중복되는 설명은 생략하기로 한다. Hereinafter, exemplary embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings, wherein like reference numerals refer to like or corresponding components throughout the drawings, and a duplicate description thereof will be omitted .

이하의 실시예에서, 제1, 제2 등의 용어는 한정적인 의미가 아니라 하나의 구성 요소를 다른 구성 요소와 구별하는 목적으로 사용되었다. In the following embodiments, the terms first, second, and the like are used for the purpose of distinguishing one element from another element, not the limitative meaning.

이하의 실시예에서, 단수의 표현은 문맥상 명백하게 다르게 뜻하지 않는한, 복수의 표현을 포함한다. In the following examples, the singular forms "a", "an" and "the" include plural referents unless the context clearly dictates otherwise.

이하의 실시예에서, 포함하다 또는 가지다 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 또는 구성요소가 존재함을 의미하는 것이고, 하나 이상의 다른 특징을 또는 구성요소가 부가될 가능성을 미리 배제하는 것은 아니다. In the following embodiments, terms such as inclusive or possessed mean that a feature or element described in the specification is present, and does not exclude the possibility that one or more other features or components are added in advance.

어떤 실시예가 달리 구현 가능한 경우에 특정한 공정 순서는 설명되는 순서와 다르게 수행될 수도 있다. 예를 들어, 연속하여 설명되는 두 공정이 실질적으로 동시에 수행될 수도 있고, 설명되는 순서와 반대의 순서로 진행될 수 있다. If certain embodiments are otherwise feasible, the particular process sequence may be performed differently from the sequence described. For example, two processes that are described in succession may be performed substantially concurrently, and may be performed in the reverse order of the order described.

이하의 실시예에서, "회로"는, 예를 들어, 프로그램가능한 회로에 의해 실행되는 인스트럭션을 저장하는 하드와이어드 회로, 프로그램가능한 회로, 상태 머신 회로, 및/또는 펌웨어를 단독으로 또는 임의의 조합으로 포함할 수 있다. 애플리케이션은 호스트 프로세서 또는 다른 프로그램가능한 회로와 같은 프로그램가능한 회로 상에서 실행될 수 있는 코드 또는 인스트럭션으로서 구현될 수 있다. 본원의 임의의 실시예에서 사용되는 바와 같은, 모듈은,회로로서 구현될 수 있다. 회로는 집적 회로 칩과 같은 집적 회로로서 구현될 수 있다.In the following embodiments, the term "circuit" refers to any circuitry, circuitry, and / or circuitry, including, for example, hardwired circuitry, programmable circuitry, state machine circuitry, and / or firmware that stores instructions executed by a programmable circuit, either alone or in any combination . The application may be implemented as code or instructions that may be executed on a programmable circuit, such as a host processor or other programmable circuit. A module, as used in any of the embodiments herein, may be implemented as a circuit. The circuitry may be implemented as an integrated circuit, such as an integrated circuit chip.

이하의 실시예에서, 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있는 것을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "…부", "…기", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어나 소프트웨어 또는 하드웨어 및 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.In the following embodiments, when a component is referred to as "comprising ", it means that it can include other components as well, without excluding other components unless specifically stated otherwise. Also, the terms " part, "" module," and " module ", etc. in the specification mean a unit for processing at least one function or operation and may be implemented by hardware or software or a combination of hardware and software have.

도 1은 본 발명의 실시예에 따른 냉장고 제어 장치(110)을 나타내는 도면이다. 1 is a view illustrating a refrigerator control apparatus 110 according to an embodiment of the present invention.

도 1을 참조하면, 본 발명의 실시예에 따른 냉장고 제어 장치(110)는 이미지 획득부(111), 버퍼(112), 영역 검출부(113), 이미지 생성부(114), 박스 추출부(115), 판단부(116), 처리부(117)를 포함할 수 있다. 1, a refrigerator control apparatus 110 according to an embodiment of the present invention includes an image obtaining unit 111, a buffer 112, an area detecting unit 113, an image generating unit 114, a box extracting unit 115 A determination unit 116, and a processing unit 117. [0033] FIG.

본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 장치(110)는 전기적으로 연결된 하나 이상의 촬상 장치로부터 이미지를 획득할 수 있다. 이때, 냉장고 제어 장치(110)는 전기적으로 연결된 센서로부터 소정의 신호가 감지되는 경우 촬상 장치로부터 이미지를 획득하도록 제어할 수 있다. 예를 들어 냉장고 제어 장치(110)는 도어의 개폐가 감지되는 경우, 촬상 장치로부터 이미지를 획득할 수 있다. 냉장고 제어 장치(110)는 주기적으로 이미지를 획득하고 상태 변화를 감지하기 보다는 도어의 개폐가 감지되는 경우에만 이미지를 획득하고 상태 변화를 감지하게 된다. 냉장고 제어 장치(110)는 3개 이상의 촬상 장치로부터 이미지를 획득할 수 있다. 3개의 촬상 장치들은 동일 지점을 각 90도의 촬영 각도로 촬영할 수 있다. 촬상 장치들은 동일 평면이 아닌 서로 직교하는 평면들을 촬영하게 된다. The refrigerator control apparatus 110 according to embodiments of the present invention can acquire images from one or more electrically connected imaging apparatuses. At this time, the refrigerator control device 110 may control to acquire an image from the imaging device when a predetermined signal is sensed from an electrically connected sensor. For example, when the opening and closing of the door is detected, the refrigerator control device 110 can acquire an image from the imaging device. The refrigerator control device 110 acquires an image periodically and senses a state change only when an opening and closing of the door is detected rather than detecting a state change. The refrigerator control device 110 can acquire images from three or more imaging devices. The three imaging devices can shoot the same point at an angle of 90 degrees each. The imaging devices take images of planes that are not coplanar but orthogonal to each other.

이미지 획득부(111)는 전기적으로 연결된 하나 이상의 촬상 장치로부터 현재 프레임을 획득할 수 있다. 획득된 현재 프레임은 버퍼(112)로 전달될 수 있다. The image acquiring unit 111 may acquire a current frame from one or more electrically connected devices. The acquired current frame may be passed to the buffer 112.

버퍼(112)는 획득된 프레임, 이미지를 기록할 수 있다. 새로운 프레임이 수신되면, 버퍼(112)는 기 저장된 프레임을 삭제하고, 새로운 프레임을 저장할 수 있다. 예를 들어, 버퍼(112)는 냉장고의 내부 상태가 변경된다고 판단되는 경우에만, 기 저장된 프레임을 삭제하고 새로운 프레임을 저장할 수 있다. 버퍼(112)는 연결된 촬상 장치의 수 만큼의 저장 영역을 가질 수 있다. 예를 들어, 3개의 촬상 장치들과 연결된 냉장고의 제어 장치(110)는 하나의 프레임 용량의 3배 만큼의 크기를 가지는 저장 영역을 가질 수 있다. 버퍼(112)는 촬상 장치 별로 구분되어 관리될 수 있다. 예를 들어, 제1 주소는 제1 촬상 장치와 연결되고, 제2 주소는 제2 촬상 장치와 연결되고, 제3 주소는 제3 촬상 장치와 연결될 수 있다. The buffer 112 may record the obtained frame, image. When a new frame is received, the buffer 112 may delete the previously stored frame and store the new frame. For example, the buffer 112 may delete the pre-stored frame and store a new frame only when it is determined that the internal state of the refrigerator is changed. The buffer 112 may have as many storage areas as the number of connected imaging devices. For example, the controller 110 of a refrigerator connected to three imaging devices may have a storage area that is three times the size of one frame capacity. The buffer 112 can be managed separately for each imaging device. For example, the first address may be connected to the first imaging device, the second address may be connected to the second imaging device, and the third address may be connected to the third imaging device.

영역 검출부(113)는 현재 프레임(frame) 및 버퍼에 저장된 이전 프레임(ex_frame)을 비교함으로써 변화 영역(area)을 검출할 수 있다. 영역 검출부(113)는 현재 프레임 내의 픽셀값과 이전 프레임 내의 픽셀값 사이의 차분값을 산출하여 소정의 임계값을 초과하는 차분값을 가지는 영역을 변화 영역으로 검출할 수 있다. 영역 검출부(113)는 현재 프레임 내의 각 픽셀의 픽셀값과 이전 프레임 내의 상기 각 픽셀의 대응 픽셀의 픽셀값 사이의 차이를 차분값으로 산출할 수 있다. 여기서, 픽셀값은 각 픽셀의 컬러값들의 평균에 해당하는 값일 수 있다. 컬러값들은 R, G, B 값일 수 있다. 여기서, 이전 프레임은 버퍼에 저장된 프레임이며, 냉장고에 아무것도 적재되지 않은 상태에 촬영된 프레임일 수도 있다. 또한, 이전 프레임은 현재 시점 이전의 임의의 시점에 촬영된 프레임일 수 있다. The area detecting unit 113 can detect a change area by comparing the current frame and a previous frame ex_frame stored in the buffer. The area detecting unit 113 may calculate a difference value between the pixel value in the current frame and the pixel value in the previous frame and detect a region having a difference value exceeding a predetermined threshold value as a change area. The area detecting unit 113 may calculate the difference between the pixel value of each pixel in the current frame and the pixel value of the corresponding pixel in the previous frame as a difference value. Here, the pixel value may be a value corresponding to an average of color values of each pixel. The color values may be R, G, B values. Here, the previous frame is a frame stored in the buffer, and may be a frame photographed in a state where nothing is loaded in the refrigerator. Further, the previous frame may be a frame photographed at an arbitrary point in time prior to the present point in time.

이분 이미지 생성부(114)는 변화 영역을 명확하게 구분될 수 있는 이분 이미지(bw_frame)를 생성할 수 있다. 이분 이미지 생성부(114)는 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값을 변경함으로써 이분 이미지를 생성할 수 있다. 현재 프레임 내의 각 픽셀 중에서 변화 영역에 포함되는 픽셀의 픽셀값은 제1 값으로 변경하고, 변화 영역에 포함되지 않는 픽셀의 픽셀값은 제2 값으로 변경할 수 있다. 이때, 제1 값 및 제2 값은 서로 다른 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 값은 #FFFFFF, 제2 값은 #000000 일 수 있다. 이때, 이분 이미지 생성부(114)는 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값과 이전 프레임의 대응 픽셀의 픽셀값을 차분한 차분 이미지를 기초로 이분 이미지를 생성할 수 있다. 이분 이미지 생성부(114)는 차분 이미지 내의 각 픽셀의 픽셀값이 소정의 제2 임계값을 초과하는 경우, 해당 픽셀의 픽셀값을 제1 값으로 설정하고, 그렇지 않은 경우, 해당 픽셀의 픽셀값을 제2 값으로 설정할 수 있다. The half image generating unit 114 can generate a half image bw_frame that can be clearly distinguished from the change area. The half image generating unit 114 can generate a half image by changing the pixel value of each pixel of the current frame. The pixel value of the pixel included in the change area among the pixels within the current frame may be changed to the first value and the pixel value of the pixel not included in the change area may be changed to the second value. At this time, the first value and the second value may be different values. For example, the first value may be #FFFFFF and the second value may be # 000000. At this time, the half-tone image generating unit 114 may generate a half-tone image based on the difference image obtained by subtracting the pixel value of each pixel of the current frame from the pixel value of the corresponding pixel of the previous frame. When the pixel value of each pixel in the difference image exceeds a predetermined second threshold value, the binary image generating unit 114 sets the pixel value of the corresponding pixel to the first value, and if not, Can be set to the second value.

선택적 실시예에서, 이분 이미지 생성부(114)는 이분 이미지의 노이즈를 제거하는 과정을 더 수행할 수 있다. 이분 이미지에서 제2 값으로 설정된 하나 이상의 영역들에 대해서 대응되는 직사각형을 추출할 수 있다. 이때, 직사각형은 이미지의 가로 축 또는 세로 축에 대해서 소정의 각도로 회전될 수 있다. 이분 이미지 생성부(114)는 하나 이상의 직사각형들 중에서, 가로 또는 세로 중 하나의 길이가 임계 길이 미만인 직사각형들을 검색하여 제거하고 남은 나머지 직사각형, 즉 가로 및 세로의 길이가 임계 길이를 초과하는 직사각형에 포함되는 객체의 외곽선을 추출하고 상기 개체의 외곽선을 기초로 상기 객체와 대응되는 블록다각형(convex)으로 변환한다. 최종적으로, 이분 이미지 생성부(114)는 개체 즉, 볼록 다각형의 내부를 흰색으로 채움으로써 보완된 이분 이미지를 생성할 수 있다. In an alternative embodiment, the half-image generating unit 114 may further perform a process of removing the noise of the half-image. A rectangle corresponding to one or more regions set to a second value in the two images can be extracted. At this time, the rectangle may be rotated at a predetermined angle with respect to the horizontal axis or the vertical axis of the image. The half-image generating unit 114 searches for and removes one or more rectangles whose lengths are shorter than the critical length of one of the one or more rectangles, and includes remaining rectangles, that is, rectangles whose length and width are longer than the critical length And converts the outline of the object into a block polygon (convex) corresponding to the object based on the outline of the object. Finally, the half-image generating unit 114 can generate a half-image complemented by filling the object, that is, the inside of the convex polygon, with white.

냉장고 제어 장치(110)는 복수의 촬상 장치들로부터 이미지들을 획득하는 경우, 획득된 현재 프레임들 및 대응 촬상 장치 별 이전 프레임들을 이용하여 변화 영역을 검출하고, 이분 이미지를 생성하는 과정을 수행할 수 있다.When obtaining images from a plurality of image capture devices, the refrigerator control device 110 can detect a change area using the obtained current frames and previous frames for the corresponding image capture device, and perform a process of generating a half image have.

박스 추출부(115)는 상기 이분 이미지 내에 포함된 제1 값으로 설정된 픽셀을 포함하는 바운딩 박스(box)를 추출할 수 있다. 바운딩 박스는 직사각형의 형태를 이루게 되며, 바운딩 박스와 대응되는 식별값은 시작점의 좌표 및 박스의 길이들(x, y, width, height)을 포함하게 된다. 박스 추출부(115)는 먼저, 이분 이미지로부터는 2차원의 바운딩 박스(box)를 추출할 수 있다. 박스 추출부(115)는 대응되는 현재 프레임들, 이분 이미지들을 이용하여 3차원의 바운딩 박스(box)로 변환할 수 있다. 박스 추출부(115)는 동일한 지점을 다른 각도에서 촬영한 현재 프레임들을 기초로 획득된 이분 이미지들을 이용하여 3차원의 바운딩 박스를 생성할 수 있다. 2차원의 바운딩 박스의 식별값은 소스인 현재 프레임이 획득된 위치에 따라서 식별값이 x-y, y-z, z-x 평면 기준으로 작성될 수 있다. 예를 들어, 좌측면에서 획득된 바운딩 박스의 식별값이 y-z 평면을 기준으로 설정되며, 후면에서 획득된 바운딩 박스의 식별값이 x-y 평면을 기준으로 설정될 수 있다. The box extracting unit 115 may extract a bounding box including a pixel set to a first value included in the binary image. The bounding box has the shape of a rectangle, and the identification value corresponding to the bounding box includes the coordinates of the starting point and the lengths (x, y, width, height) of the box. The box extracting unit 115 may first extract a two-dimensional bounding box from the two-dimensional image. The box extracting unit 115 can convert the three-dimensional bounding box into a three-dimensional box using the corresponding current frames and two images. The box extracting unit 115 may generate a three-dimensional bounding box using the half images obtained based on the current frames photographed at the same point from different angles. The identification value of the two-dimensional bounding box can be created on the basis of the x-y, y-z, and z-x planes according to the position where the current frame as the source is obtained. For example, the identification value of the bounding box obtained on the left side is set based on the y-z plane, and the identification value of the bounding box obtained on the back side can be set based on the x-y plane.

제1 지점에 대해서 제1 내지 제3 이분 이미지를 획득한 경우를 가정해 보겠다. 제1 내지 제3 이분 이미지는 다른 각도에서 촬영된 프레임으로부터 획득될 수 있다. 박스 추출부(115)는 3차원의 라운딩 박스를 획득하기 위해서, 적어도 3개의 2차원의 라운딩 박스들을 활용할 수 있다. 박스 추출부(115)는 3차원의 좌표계를 생성하고, 상기 좌표계의 x축, y축, z축에 따라 각 2차원의 라운딩 박스를 배치시킨다. 3개의 축을 설정하는데 있어서, 공간의 임의의 방향을 x축으로 설정하고, x축과 동일 평면 상에 있어서, 직교 관계에 있는 y축을 설정하고, x축 및 y축과 모두 90도를 이루는 직교 관계를 가지는 z축을 설정할 수 있다. 각 이분 이미지들의 바운딩 박스의 식별 값들을 기초로 가장 전면으로 돌출된 좌표값(z 성분 좌표가 가장 작은 좌표)이 선택되고, 상기 전면 좌표값을 z 성분으로 하는 평면이 제1 평면으로 결정된다. 각 이분 이미지들의 바운딩 박스의 식별 값들을 기초로 가장 후면에 위치한 좌표값(z 성분 좌표가 가장 큰 좌표)이 결정되고, 상기 후면 좌표값을 z 성분으로 하는 평면이 제2 평면으로 결정된다. 각 이분 이미지들의 바운딩 박스의 식별 값들을 기초로 가장 상위에 위치한 좌표값이 상위 좌표값(y 성분 좌표가 가장 큰 좌표)으로 사용된다. 상위 좌표값을 y 성분으로 하는 평면이 제3 평면으로 결정된다. 각 이분 이미지들의 바운딩 박스의 식별 값들을 기초로 가장 하위에 위치한 좌표값(y 성분 좌표가 가장 작은 좌표)이 하위 좌표값으로 사용된다. 하위 좌표값을 y 성분으로 하는 평면이 제4 평면으로 결정된다. 각 이분 이미지들의 바운딩 박스의 식별 값들을 기초로 가장 좌측에 위치한 좌표값(x 성분 좌표가 가장 큰 좌표)은 좌면 좌표값으로 사용된다. 좌면 좌표값을 x 성분으로 하는 평면이 제5 평면으로 결정된다. 각 이분 이미지들의 바운딩 박스의 식별 값들을 기초로 가장 우측에 위치한 좌표값(x 성분 좌표가 가장 작은 좌표)은 우면 좌표값으로 사용된다. 우면 좌표값을 x 성분으로 하는 평면이 제6 평면으로 결정된다. 상기의 과정을 통해 추출된 제1 내지 제6 평면 으로 이루어진 직육면체를 3차원의 바운딩 박스로 추출할 수 있다. Suppose that the first to third half images are acquired for the first point. The first to third half images can be obtained from frames photographed at different angles. The box extracting unit 115 may utilize at least three two-dimensional rounding boxes to obtain a three-dimensional rounding box. The box extracting unit 115 generates a three-dimensional coordinate system, and arranges each two-dimensional rounding box along the x-axis, the y-axis, and the z-axis of the coordinate system. In setting three axes, an arbitrary direction of the space is set as an x-axis, a y-axis in an orthogonal relationship on the same plane as the x-axis is set, and an orthogonal relationship Axis can be set. A coordinate value (the coordinate with the smallest z component coordinate) protruding most frontward is selected based on the identification values of the bounding boxes of the respective half images, and a plane having the front coordinate value as the z component is determined as the first plane. The coordinate value (the coordinate with the largest z component coordinate) located at the rear side is determined based on the identification values of the bounding boxes of the respective half images, and the plane having the rear coordinate value as the z component is determined as the second plane. Based on the identification values of the bounding boxes of the respective half images, the uppermost coordinate value is used as the upper coordinate value (the coordinate with the largest y component coordinate). And the plane having the upper coordinate value as the y component is determined as the third plane. Based on the identification values of the bounding boxes of the respective half images, the lowest coordinate value (coordinate with the smallest y component coordinate) is used as the lower coordinate value. And the plane having the y coordinate of the lower coordinate value is determined as the fourth plane. Based on the identification values of the bounding boxes of the respective half images, the leftmost coordinate value (the coordinate with the largest x component coordinate) is used as the sitting surface coordinate value. And the plane having the x-component of the seat surface coordinate value is determined as the fifth plane. Based on the identification values of the bounding boxes of the respective half images, the coordinate value located at the rightmost position (the coordinate with the smallest x component coordinate) is used as the right side coordinate value. And the plane having the x coordinate of the right side coordinate value is determined as the sixth plane. The rectangular parallelepiped made up of the first to sixth planes extracted through the above process can be extracted into a three-dimensional bounding box.

만약, 2차원의 바운딩 박스들 간의 불일치 영역이 존재하는 경우, 즉, 제1 이분 이미지를 통해서는 바운딩 박스로 추출된 지점이 제2 이분 이미지로부터는 바운딩 박스에 포함되지 않는 경우가 발생할 수 있다. 본 발명의 실시예에서, 3차원의 바운딩 박스를 추출하는 것은 불일치 영역이 발생하는 경우를 대비한 것이다. 박스 추출부(115)는 단순히 3개의 이분 이미지들로부터 추출된 바운딩 박스의 식별 값들에서 해당 조건을 만족하는 6개의 좌표 지점을 추출함으로써, 3차원의 바운딩 박스를 추출할 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따르면, 3차원의 바운딩 박스를 추출함으로써 적재 또는 하적된 개체의 명칭을 더 정확하게 검색할 수 있다. 박스 추출부(115)를 통해 추출된 바운딩 박스 특히 3차원의 바운딩 박스는 저장 매체(118)에 저장될 수 있다. 저장 매체(118)는 적재 리스트에 포함된 개체와 대응시켜 바운딩 박스를 저장할 수 있다. If there is an inconsistency region between two-dimensional bounding boxes, that is, a point extracted by the bounding box through the first dichromatic image may not be included in the bounding box from the second dichromatic image. In the embodiment of the present invention, extracting the three-dimensional bounding box is for the case where a mismatch area occurs. The box extracting unit 115 can extract a three-dimensional bounding box by extracting six coordinate points satisfying the corresponding condition from the identification values of the bounding box extracted from the three half images. According to the embodiments of the present invention, it is possible to retrieve the name of the loaded or unloaded object more accurately by extracting the three-dimensional bounding box. The bounding box extracted through the box extracting unit 115, especially the three-dimensional bounding box, may be stored in the storage medium 118. The storage medium 118 may store the bounding box in correspondence with the objects included in the loading list.

판단부(116)는 변화가 감지되어 박스 추출부(115)를 통해 추출된 바운딩 박스를 기 저장된 하나 이상의 적재 항목의 바운딩 박스와 각각 비교함으로써, 추출된 바운딩 박스의 상태 변화를 추론한다. 추론된 바운딩 박스의 상태 변화는 적재 또는 하적인지 여부를 판단할 수 있다. 판단부(116)는 개체의 이동으로 인해 감지된 변화 일 수 있기 때문에, 추출된 바운딩 박스를 모든 적재 항목의 바운딩 박스와 비교하는 과정을 반복적으로 수행할 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따르면, 개체의 이동과 관련하여, 판단부(116)는 개체의 하적 또는 개체의 적재를 감지할 수 있다. The determination unit 116 deduces the state change of the extracted bounding box by comparing the bounding box extracted through the box extracting unit 115 with the bounding box of one or more previously stored load items. A change in the state of the inferred bounding box can determine whether to load or not. The determination unit 116 may repeatedly compare the extracted bounding box with the bounding box of all the load items because the determination unit 116 may be a change detected due to movement of the entity. According to embodiments of the present invention, in connection with the movement of the object, the determination unit 116 may sense the load of the object or the loading of the object.

이때, 판단부(116)는 추출된 바운딩 박스를 이루는 식별 값(기준 좌표, 가로, 세로, 높이)과 기 저장된 적재 항목의 바운딩 박스의 식별 값들을 비교하여 비유사도를 산출할 수 있다. 비유사도가 기 설정된 제3 임계값 미만인 경우에는 바운딩 박스의 상태 변화가 하적이라고 판단되고, 비유사도가 제3 임계값을 초과하는 경우에는 바운딩 박스의 상태 변화가 적재라고 판단될 수 있다. At this time, the determination unit 116 may compute the non-dissimilarity by comparing the identification values (reference coordinates, width, height, height) of the extracted bounding box with the identification values of the bounding boxes of the stored loading items. When the non-inference degree is less than the predetermined third threshold value, it is determined that the state change of the bounding box is down. If the non-inference state exceeds the third threshold value, the state change of the bounding box may be determined as the load.

판단부(116)를 통해 바운딩 박스의 상태 변화가 하적으로 판단된 경우, 처리부(117)는 바운딩 박스에 포함된, 하적된 개체에 대한 데이터를 저장 매체(118)에서 삭제하게 된다. 냉장고의 개체 리스트에서 하적된 개체는 삭제될 수 있다. 하적된 개체와 관련된 이미지, 하적된 개체의 3차원 바운딩 박스, 하적된 개체의 적재 일시 등의 데이터는 개체 리스트에서 삭제된다. If the change of the state of the bounding box is determined to be lower through the determination unit 116, the processing unit 117 deletes the data of the lowered object included in the bounding box on the storage medium 118. Objects that are unloaded from the refrigerator object list can be deleted. The data related to the unloaded object, the 3D bounding box of the unloaded object, the loaded date and time of the unloaded object, and the like are deleted from the object list.

판단부(116)를 통해 적재로 판단된 경우, 처리부(117)는 2차적으로 적재인지를 확증하는 과정을 더 수행할 수 있다. 처리부(117)는 바운딩 박스와 대응되는 위치에 대해서 기 저장된 바운딩 박스를 비교하여 대응 픽셀들의 컬러값들의 차분을 색깔 별로 각각 산출할 수 있다. 처리부(117)에 의해 산출된 컬러값(Red, green, blue 값)들의 차분 들의 평균이 제4 임계값 이상인 경우, 바운딩 박스의 상태 변화는 적재로 컨폼(confirm)된다. 여기서, 기 저장된 바운딩 박스는 추출된 바운딩 박스와 대응되는 위치를 이전 시점에 촬영한 이미지 중에서, 상기 대응되는 위치가 비어있는 경우 촬영된 이미지에 포함된 바운딩 박스 일 수 있다. 산출된 컬러값들의 차이의 평균이 제4 임계값 미만인 경우, 바운딩 박스의 상태 변화는 하적으로 컨폼된다. If it is determined through the determination unit 116 that the data is to be loaded, the processing unit 117 may further perform a process of verifying whether or not the data is secondarily loaded. The processing unit 117 may compare the previously stored bounding box with the position corresponding to the bounding box to calculate the difference of the color values of the corresponding pixels for each color. When the average of the differences of the color values (Red, green, and blue values) calculated by the processing unit 117 is equal to or greater than the fourth threshold value, the state change of the bounding box is confirmed as a load. Here, the pre-stored bounding box may be a bounding box included in the photographed image when the corresponding position is empty, from the image photographed at the previous point corresponding to the extracted bounding box. When the average of the difference of the calculated color values is less than the fourth threshold value, the state change of the bounding box is conformed to the lower limit.

처리부(117)는 바운딩 박스에 포함된 개체를 사전 훈련된 데이터베이스를 활용하여 결정할 수 있다. 만약, 개체의 결정에 실패하게 되면, 즉 사전 훈련된 데이터베이스를 통해 바운딩 박스에 포함된 개체를 검색 또는 식별할 수 없는 경우에는 개체의 명칭은 개체와 가장 유사한 개체의 포괄적 명칭으로 결정될 수 있다. 여기서 사전 훈련된 데이터베이스는 개체를 포함하는 바운딩 박스의 경계(edge), 색상 등을 기초로 해당 개체에 적합한 명칭을 검색한다. 예를 들어, 처리부(117)는 개체를 포함하는 바운딩 박스가 가지는 특징들을 기준으로 개체와 관련된 명칭 그룹(group), 집합(set) 등을 결정하고 상기 명칭 그룹, 집합 내에서의 정확한 명칭을 확인하기 위해서, 개체의 형태 또는 특징을 활용할 수 있다. 개체의 전체적인 특징이 아니라 일부 특징 만으로 개체가 특정될 수 있다. 적재된 개체의 명칭이 검색되면, 처리부(117)는 사용자의 단말기 또는 냉장고의 표시부를 통해서 개체의 적재 일시, 권장 사용 제한일 등을 산출하여 제공할 수 있다. 이때, 권장 사용 제한일은 개체의 표준 유통 기한, 사용 가능 기한 등을 기준으로 결정되되, 개체의 신선도 또는 성숙도를 더 고려하여 결정할 수 있다. 권장 사용 제한일은 개체 별로 달라지며, 특히 개체의 구체적인 상태(신선도, 성숙도, 크기 등)에 따라서도 달라질 수 있다. 예를 들어, 성숙도가 기 설정된 기준 성숙도 미만인 과일의 경우에는 권장 사용 제한일은 기준 성숙도를 가지는 과일의 권장 사용 제한일 보다 더 길게 설정될 수 있다. 신선도가 기 설정된 기준 신선도 이상인 야채의 경우에는 권장 사용 제한일은 신선도 값이 기준 신선도 인 야채의 권장 사용 제한일 보다 더 짧게 설정될 수 있다. 권장 사용 제한일은 개체 별로 테이블화되며, 개체의 상태(신선도 또는 성숙도) 별로 테이블화 될 수 있다. The processing unit 117 can determine the object included in the bounding box using a pre-trained database. If the entity fails to be determined, that is, the entity included in the bounding box can not be searched or identified through the pre-trained database, the entity's name can be determined to be a generic name of the entity most similar to the entity. Here, the pre-trained database searches for an appropriate name for the object based on the boundaries of the bounding box containing the object, color, and the like. For example, the processing unit 117 may determine a naming group, set, or the like associated with an entity based on features of the bounding box that includes the entity and identify the exact name within the naming group, In order to do so, the form or characteristic of the entity may be utilized. The entity may be specified only by some features, not by the overall features of the entity. When the name of the loaded object is retrieved, the processing unit 117 can calculate and provide the load date and time of recommended use, etc. of the object through the display unit of the user's terminal or the refrigerator. At this time, the recommended use limit date is determined based on the standard expiration date of the individual, the expiration date, etc., but the freshness or maturity of the individual can be further considered. The recommended restricting days vary from individual to individual, and can vary depending on the specific status of the individual (freshness, maturity, size, etc.). For example, in the case of fruits whose maturity is less than the predetermined baseline maturity, the recommended use limit day may be set to be longer than the recommended use limit day of the reference maturity fruit. In the case of vegetables whose freshness is above the predetermined reference freshness, the recommended use limit date may be set to be shorter than the recommended use limit date of the freshness reference freshness. Recommended Use Limit Days are tabulated by entity and can be tabulated by entity state (freshness or maturity).

처리부(117)는 개체 데이터 베이스에 저장된 데이터를 기초로 개체의 명칭을 결정할 수 있다. 처리부(117)는 개체를 포함하는 바운딩 박스(이하, 개체 영역)과 대응되며, 상기 바운딩 박스를 다른 타입 또는 형식으로 변환할 수 있다. 처리부(117)는 개체 영역을 표현하는 색상 정보, 경계선 정보, 밝기 정보 중 적어도 하나의 정보를 채택하거나 제거함으로써 개체 영역을 변환 할 수 있다. 처리부(117)는 개체 영역을 구성하는 색상 정보, 경계선 정보, 밝기 정보 중 적어도 하나의 정보를 표현하도록 개체 영역의 타입 또는 형식을 변경할 수 있다. 처리부(117)는 개체의 명칭을 결정하는데 필요한 정보 만을 남기도록 개체 영역을 변환할 수 있다. 예를 들어, 처리부(117)는 개체의 색상 정보를 제거하고, 개체의 경계선 정보 만이 표현되도록 개체 영역을 변환할 수 있다. 또 다른 실시예에서, 처리부(117)는 각 픽셀과 각 픽셀의 주변에 인접하여 위치한 주변 픽셀들 사이의 픽셀값의 차분을 각각 산출하고, 산출된 차분을 기초로 각 픽셀의 방향을 결정할 수 있다. The processing unit 117 can determine the name of the entity based on the data stored in the entity database. The processing unit 117 corresponds to a bounding box (hereinafter referred to as an " entity area ") that includes an entity, and can convert the bounding box to another type or format. The processing unit 117 may convert the object region by adopting or removing at least one of color information, boundary information, and brightness information representing the object region. The processing unit 117 may change the type or format of the entity region so as to express at least one of color information, boundary information, and brightness information constituting the entity region. The processing unit 117 may convert the entity region so as to leave only the information necessary for determining the name of the entity. For example, the processing unit 117 may remove the color information of the object and convert the object region so that only the boundary information of the object is expressed. In another embodiment, the processing unit 117 may respectively calculate the difference of pixel values between each pixel and neighboring pixels located adjacent to the periphery of each pixel, and determine the direction of each pixel based on the calculated difference .

이를 통해, 처리부(117)는 컴퓨터가 이해할 수 있도록 개체 영역을 이루는 다양한 정보들을 단순화시킬 수 있다. 본 발명의 실시예에 따르면, 단순화시키는 과정에서 불필요한 정보는 제거되거나, 다른 정보로 각각 변경될 수 있다. Accordingly, the processing unit 117 can simplify various information constituting the object region so that the computer can understand it. According to the embodiment of the present invention, unnecessary information can be removed in the process of simplification or can be changed to different information, respectively.

여기서, 개체 데이터 베이스는 수신된 이미지 및 이미지에 포함된 개체 정보에 대한 학습을 통해 구축될 수 있다. 본 발명은 식품의 명칭을 검색하기 위한 용도로 개체 데이터 베이스를 활용할 수 있다. 개체 데이터 베이스는 동일한 개체에 속하는 하나 이상의 이미지를 개별적으로 관리하게 된다. 개체 데이터 베이스는 반복적으로 이미지를 수신하고, 각 이미지에 포함된 개체를 학습하는 과정을 통해 구축될 수 있다. 개체 데이터베이스는 인간이 하나의 사물을 인식하기 위해 다소 많은, 예를 들어 10,000번 이상의 사물 인식이 필요한 점에 착안하여 고안될 수 있다. 개체 데이터 베이스는 ‘고양이’에 속하는 복수의 이미지들을 수신하고, 각 이미지 및 각 이미지를 기초로 변환된 변환 이미지를 개별적으로 미리 설정된 기준, 또는 순서로 서열화 시킨 데이터를 포함할 수 있다. Here, the object database can be constructed by learning about the received image and the object information included in the image. The present invention can utilize an object database for searching for the name of a food. The object database manages one or more images belonging to the same object individually. The object database can be constructed through the process of repeatedly receiving images and learning objects included in each image. The object database can be designed in consideration of a somewhat large number of objects, for example, more than 10,000 objects, in order to recognize a single object. The object database may include a plurality of images belonging to the 'cat', and data obtained by sequencing the transformed images based on each image and each image individually in a preset reference or order.

처리부(117)는 개체 영역을 다양한 사이즈로 변환하고, 변환된 개체 영역을, 대응되는 사이즈를 가지는 개체 데이터 베이스에 저장된 이미지와 비교하게 됩니다. 구체적으로 처리부(117)는 변환된 개체 영역 중에서 가장 작은 제1 사이즈에 속하는 이미지를 개체 데이터 베이스에 저장된 이미지와 비교할 수 있다. 제1 사이즈의 이미지는 사이즈가 작아진 만큼 개체가 가지는 개별적인 특징이 희석될 수 있다. 처리부(117)는 개체를 포함하는 바운딩 박스의 크기, 해상도를 기준으로 바운딩 박스를 변환하는 과정을 수행할 수 있다. The processing unit 117 converts the object region into various sizes, and compares the converted object region with the image stored in the object database having the corresponding size. Specifically, the processing unit 117 may compare an image belonging to the smallest first size among the converted entity regions with an image stored in the object database. As the size of the image of the first size becomes smaller, individual characteristics of the object can be diluted. The processing unit 117 may convert the bounding box based on the size and resolution of the bounding box including the object.

추가적으로, 처리부(117)는 현재 명칭을 검색하기 위해 인식된 개체 영역들을 일정 순서로 배열시킨 맵을 생성할 수 있다. 상기 맵은 크기 순서로 생성될 수 있다. 처리부(117)는 맵과 개체 데이터베이스를 크기 별로 비교할 수 있다. 처리부(117)는 맵에 배열된 제1 사이즈의 제1-1 이미지 및 개체 데이터 베이스의 제1 사이즈에 해당하는 제1-2 이미지를 비교하고, 제1-1 이미지 및 제1-2 이미지 사이의 유사도가 임계 유사도 이상인 경우, 제1 사이즈 보다 한단계 큰 제2 사이즈의 제2-1 이미지 및 제2-2 이미지를 비교하게 된다. 제2-1 이미지는 제1-1 이미지의 자식 이미지라고 명명할 수 있다. 제2-2 이미지는 제1-2 이미지의 자식 이미지라고 명명할 수 있다. 이러한 비교 과정은 사이즈를 계속 감소 또는 증가시켜 반복하게 된다. 비교 과정은 수신된 이미지와 대응되는, 개체 데이터 베이스에 포함된 이미지의 명칭의 수가 1, 즉 단수가 될 때까지 반복된다. In addition, the processing unit 117 may generate a map in which the recognized entity regions are arranged in a predetermined order to search for the current name. The maps may be generated in magnitude order. The processing unit 117 may compare the map and the object database by size. The processing unit 117 compares the 1-1 second image of the first size arranged in the map and the 1-2 image corresponding to the first size of the object database, The second-1 image and the second-2 image of the second size, which are one step higher than the first size, are compared with each other. The 2-1 image can be called a child image of the 1-1 image. The image 2-2 may be called a child image of the image 1-2. This comparison process repeats itself by continuously decreasing or increasing the size. The comparison process is repeated until the number of names of the images included in the object database corresponding to the received image becomes 1, that is, the singular value.

이미지가 포함하는 다양한 정보(색상 정보, 경계 정보, 밝기 정보 등) 중에서 처리부(117)는 일부의 정보 만을 활용하고, 유사한 이미지를 검색할 수 있다. 예를 들어, 처리부(117)는 이미지의 경계 정보 만을 기초로 유사한 이미지를 검색할 수 있다. Among various information (color information, boundary information, brightness information, etc.) included in the image, the processing unit 117 can utilize only a part of the information and search for similar images. For example, the processing unit 117 can search for similar images based only on the boundary information of the image.

개체의 신선도는 바운딩 박스의 현재 프레임을 이용하여 결정될 수 있다. 개체의 신선도는 현재 프레임 내의 개체의 형태 또는 색상 등을 이용하여 결정될 수 있다. 예를 들어, 개체의 형태 즉, 개체의 경계선이 매끄럽지 못하고 울퉁불퉁한 경우, 개체의 신선도는 낮게 판단되며, 이런 경우, 개체의 권장 사용 제한일은 결정된 권장 사용 제한일 보다 앞선 시점으로 결정될 수 있다. 개체의 표준 유통 기한, 사용 가능 기한에 비례하는 만큼 앞선 시점으로 결정될 수 있다. The freshness of an entity may be determined using the current frame of the bounding box. The freshness of the object can be determined using the shape or color of the object in the current frame. For example, when the shape of an object, that is, the boundary of the object is not smooth and uneven, the freshness of the object is judged to be low. In such a case, the recommended use limit day of the object may be determined to be earlier than the determined recommended use limit day. The standard expiration date of the object, and the expiration date as long as it is proportional to the expiration date.

처리부(117)는 하적된 개체를 냉장고의 개체 리스트에서 삭제하고, 적재된 개체를 냉장고의 개체 리스트에 추가할 수 있다. 개체 리스트에 포함된 하나 이상의 객체의 권장 사용 제한일이 도래 또는 임박하게 되면, 개체의 사용을 독촉하는 알림 메시지를 생성하여 사용자의 단말기 또는 냉장고로 전송할 수 있다. 사용을 독촉하는 알림 메시지는 해당 식품을 활용한 레시피와 함께 제공될 수 있다. The processing unit 117 may delete the unloaded object from the object list of the refrigerator and add the loaded object to the object list of the refrigerator. When the recommended use restriction date of one or more objects included in the object list comes or is imminent, a notification message prompting the use of the object can be generated and transmitted to the user's terminal or the refrigerator. A notification message that prompts use may be provided with the recipe utilizing the food.

본 발명의 실시예에 따르면, 냉장고 제어 장치는 냉장고의 내부 상황을 촬영한 현재 프레임을 수신하는 이미지 획득부; 상기 현재 프레임의 각 픽셀에 대해서 픽셀값을 산출하고, 이전 프레임의 대응 픽셀에 대한 픽셀값과 비교함으로써, 변화 영역을 검출하는 영역 검출부; 상기 변화 영역을 기준으로, 상기 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값을 제1 값 또는 제2 값으로 변경하는 이분 이미지를 생성하는 이분 이미지 생성부; 상기 이분 이미지 내에 포함된 제1 값으로 설정된 픽셀을 포함하는 바운딩 박스를 추출하는 박스 추출부;를 포함할 수 있다. 또한, 판단부는 추출된 바운딩 박스에 포함된 개체 및 개체와 대응되는 명칭을 수신받고, 상기 박스 추출부를 통해 추출된 바운딩 박스를 기 저장된 하나 이상의 바운딩 박스와 비교함으로써, 냉장고의 상태 변화를 결정하는 판단부; 상기 판단부를 통해 상태 변화가 적재로 판단된 경우, 상기 바운딩 박스로부터 변환된 이미지들을 미리 설정된 순서로 배열한 맵을 생성하고, 개체 데이터베이스 및 상기 맵을 크기 별로 대응 비교함으로써, 적재된 개체의 명칭을 결정하는 처리부;를 포함할 수 있다. According to an embodiment of the present invention, an apparatus for controlling a refrigerator includes: an image obtaining unit that receives a current frame of an internal situation of a refrigerator; An area detecting unit for detecting a change area by calculating a pixel value for each pixel of the current frame and comparing the pixel value with a pixel value of a corresponding pixel of a previous frame; A half image generating unit for generating a half image which changes a pixel value of each pixel of the current frame to a first value or a second value based on the change area; And a box extracting unit for extracting a bounding box including a pixel set to a first value included in the binary image. The determining unit may receive a name corresponding to the object and the entity included in the extracted bounding box and compare the bounding box extracted through the box extracting unit with one or more pre-stored bounding boxes to determine a state change of the refrigerator part; A mapping unit configured to map the transformed images from the bounding box in a predetermined order and to compare the object database and the map on a size-by-size basis, And a processing unit for determining the processing unit.

도 2는 처리부(117)의 동작을 설명하기 위한 도면이다. Fig. 2 is a diagram for explaining the operation of the processing unit 117. Fig.

처리부(117)는 변환부(1171) 및 비교부(1172)를 포함할 수 있다. 처리부(117)는 수신된 개체의 명칭을 검색하기 위한 기능을 수행할 수 있다. 또한, 처리부(117)는 수신된 개체 및 개체를 포함하는 이미지를 학습시키는 기능을 수행할 수 있다. 처리부(117)는 개체의 특징을 희석시키기 위해서, 바운딩 박스의 형식을 변환하는 변환부(1171) 및 개체를 포함하는 바운딩 박스와 개체 데이터 베이스에 저장된 이미지를 비교하는 비교부(1172)를 포함할 수 있다. 처리부(117)는 상태 변화가 적재로 판단된 경우, 상기 바운딩 박스의 사이즈를 조절시켜 상기 바운딩 박스와 대응되는 하나 이상의 이미지를 생성하고, 상기 생성된 이미지들을 제1 순서로 배열한 맵을 형성하고 누적적으로 수신된 이미지들로 구축된 개체 데이터 베이스 및 상기 맵을 비교함으로써 적재된 개체의 명칭을 추론할 수 있다. The processing unit 117 may include a converting unit 1171 and a comparing unit 1172. [ The processing unit 117 may perform a function for searching for the name of the received entity. In addition, the processing unit 117 may perform a function of learning an image including the received entity and the entity. The processing unit 117 includes a conversion unit 1171 for converting the format of the bounding box and a comparison unit 1172 for comparing the image stored in the object database with the bounding box containing the object so as to dilute the characteristic of the object . The processing unit 117 generates one or more images corresponding to the bounding box by adjusting the size of the bounding box, and forms a map in which the generated images are arranged in a first order The name of the loaded object can be deduced by comparing the map of the object database constructed with the cumulatively received images and the map.

변환부(1171)는 개체를 포함하는 바운딩 박스를 기초로 변환된 이미지들을 미리 설정된 순서로 배열된 맵을 생성한다. 변환부(1171)는 개체를 포함하는 바운딩 박스(이하, 개체 영역)의 가로 세로 비율이 정해진 비율로 변환될 수 있도록 변환 과정을 더 수행할 수 있다. 변환부(1171)는 개체 영역을 미리 정해진 비율(예를 들어, 0.5, 0.7)로 개체 영역의 사이즈 또는 해상도를 다운사이징 할 수 있다. 변환부(1171)는 개체 영역의 이미지를 상기 이미지의 원 사이즈에 미리 정해진 비율을 적용한 제1 비율로 변환하고, 제1 비율에 미리 정해진 비율을 적용한 제2 비율로 상기 제1 비율로 변환된 이미지를 다시 변환한다. 이미지의 사이즈 또는 해상도를 조절하는 비율은 정해진 비율을 이용하여 산출될 수 있다. The converting unit 1171 generates a map in which the converted images are arranged in a predetermined order based on the bounding box including the object. The conversion unit 1171 may further perform a conversion process so that the aspect ratio of the bounding box (entity region) including the entity can be converted to a predetermined ratio. The conversion unit 1171 may downsize the size or resolution of the entity region to a predetermined ratio (e.g., 0.5, 0.7). The conversion unit 1171 converts the image of the object region into a first ratio of a predetermined ratio to the original size of the image, and converts the image of the first region into the first ratio by applying a predetermined ratio to the first ratio. Lt; / RTI > The ratio of adjusting the size or resolution of the image can be calculated using a predetermined ratio.

변환부(1171)는 개체 영역으로부터 색상 정보, 경계선 정보, 밝기 정보 중 적어도 하나의 정보를 추출할 수 있다. 변환부(1171)는 추출된 정보로 표현되는 이미지를 생성할 수 있다. 추가적으로, 변환부(1171)는 크기가 조절된 복수의 개체 영역들로부터 색상 정보, 경계선 정보, 밝기 정보 중 적어도 하나를 추출할 수 있다. 이때, 추출된 정보로 이루어진 이미지들은 크기 순서로 배열된 변환 맵으로 생성될 수 있다. The converting unit 1171 may extract at least one of color information, boundary information, and brightness information from the individual region. The conversion unit 1171 can generate an image represented by the extracted information. In addition, the converting unit 1171 may extract at least one of color information, boundary information, and brightness information from a plurality of size-adjusted entity regions. At this time, the images composed of the extracted information can be generated as transformation maps arranged in order of magnitude.

변환부(1171)는 맵에 포함된 이미지들에 포함된 개체의 특징이 드러나도록 이미지를 변환한다. 변환부(1171)는 이미지에 포함된 경계선의 방향성을 포함하도록 이미지를 변환할 수 있다. 변환된 이미지들을 포함하는 변환 맵이 생성될 수 있다. The conversion unit 1171 converts the image so that the characteristics of the object contained in the images included in the map are revealed. The conversion unit 1171 may convert the image so as to include the directionality of the boundary line included in the image. A transformation map containing transformed images may be generated.

비교부(1172)는 생성된 맵 또는 변환 맵의 n번째에 위치한 개체 영역과 유사한 이미지(이하, 제1 이미지)를 개체 데이터베이스(D1)에서 검색한다. 비교부(1172)는 n번째에 위치한 개체 영역의 사이즈와 대응되는 사이즈를 가지는 이미지들 중에서, n번째에 위치한 개체 영역과 유사한 이미지(이하, 제2 이미지)를 검색한다. 비교부(1172)는 검색된 이미지의 명칭을 제1 명칭으로 결정한다. 비교부(1172)는 이미지의 각 픽셀의 관계값들을 기초로 유사한 이미지를 검색할 수 있다. 예를 들어, 비교부(1172)는 각 픽셀과 각 픽셀의 주변 픽셀 사이의 특징값들의 차이값을 기초로 유사한 이미지를 검색할 수 있다. 이때, 비교부(1172)는 제1 이미지에 포함된 각 픽셀들 사이의 특징값들의 차이값들을 배열한 매트릭스와 유사하게 배열된 차이값들을 포함한 이미지를 유사한 이미지로 검색할 수 있다. The comparator 1172 searches the object database D1 for an image (hereinafter, referred to as a first image) similar to the n-th object area of the generated map or transformation map. The comparator 1172 searches for an image (hereinafter referred to as a second image) similar to the n-th object region among the images having the size corresponding to the size of the n-th object region. The comparing unit 1172 determines the name of the searched image as the first name. The comparator 1172 may search similar images based on the relationship values of each pixel of the image. For example, the comparator 1172 may search for similar images based on the difference value of the feature values between each pixel and the surrounding pixels of each pixel. At this time, the comparator 1172 may search the similar image for the image including the difference values arranged similarly to the matrix in which the difference values of the feature values among the pixels included in the first image are arranged.

검색된 유사한 제2 이미지에 연결된 개체의 명칭이 개체 영역에 포함된 개체의 명칭이 된다. 제2 이미지에 연결된 개체의 명칭이 복수인 경우, 검색된 이미지의 명칭이 하나가 될 때까지 상기 과정을 반복하게 된다. The name of the entity linked to the searched second image becomes the name of the entity included in the entity region. If the names of objects connected to the second image are plural, the above process is repeated until the name of the searched image becomes one.

예를 들어, 제2 이미지가 검색되고, 제2 이미지에 연결된 개체의 명칭이 복수인 경우, 비교부(1172)는 제2 이미지보다 큰 사이즈를 가지는 하나 이상의 제4 이미지들 중에서, 상기 맵의 n-1 번째에 위치한 이미지와 유사한 이미지를 검색한다. 검색된 이미지의 명칭이 하나가 될 때까지 검색 과정이 반복된다. 개체의 명칭이 특정될 때까지 n번째, n-1번째, n-2 번째, … 1번째에 위치한 이미지를 기초로 개체 데이터 베이스에서 유사한 이미지를 검색한다. 검색된 이미지의 명칭이 개체의 명칭으로 결정된다. 이때, 비교되는 두 이미지의 크기는 동일해야 한다. 비교부(1172)는 비교되는 이미지의 크기를 증가시킬 수 있다. For example, if the second image is searched and the names of the entities connected to the second image are plural, the comparing unit 1172 selects, among the one or more fourth images having a size larger than the second image, Search for an image similar to the one located at -1. The search process is repeated until the name of the searched image becomes one. N-1, n-2, ..., and so on until the name of the entity is specified. Similar images are retrieved from the object database based on the image located at the first position. The name of the searched image is determined as the name of the entity. At this time, the sizes of the two images to be compared should be the same. The comparing unit 1172 can increase the size of the compared image.

최종적으로, 개체와 대응되는 이미지가 검색되지 못한 경우에는, 비교부(1172)는 개체 영역들로부터 생성된 맵을 개체 데이터 베이스(D1)에 추가할 수 있다. 이때, 개체로부터 생성된 맵 또는 변환 맵은 개체 데이터 베이스(D1)에서 개체 영역과 대응되는 이미지에 추가된다. 추가된 맵의 개체의 명칭은 사용자에 의해 설정될 수 있다. Finally, when an image corresponding to the object is not found, the comparing unit 1172 may add the map generated from the object regions to the object database D1. At this time, the map or transformation map generated from the object is added to the image corresponding to the object area in the object database D1. The name of the object of the added map can be set by the user.

개체의 명칭이 결정된 이후, 개체를 포함하는 바운딩 박스로부터 생성된 맵, 또는 변환 맵은 개체 데이터 베이스에 대응 위치로 추가될 수 있다. 대응 위치는 개체의 명칭에 따라 결정되는 위치이다. After the name of the entity is determined, the map generated from the bounding box containing the entity, or the transformation map, may be added to the object database as a corresponding location. The corresponding location is a location determined by the name of the entity.

도 3 내지 도 7은 본 발명의 실시예들에 따른 냉장고의 제어 방법의 흐름도이다. 3 to 7 are flowcharts of a method of controlling a refrigerator according to embodiments of the present invention.

도 3를 참조하면, 냉장고의 제어 방법은 현재 프레임을 획득하는 단계(S100), 변화 영역을 검출하는 단계(S200), 이분 이미지를 생성하는 단계(S300), 박스 영역을 생성하는 단계(S400), 상태 변화를 결정하는 단계(S500)를 포함할 수 있다. Referring to FIG. 3, a method of controlling a refrigerator includes a step S100 of obtaining a current frame, a step S200 of detecting a change area, a step S300 of generating a half image, a step S400 of creating a box area, , And determining a state change (S500).

S100에서는 냉장고의 제어 장치는 전기적으로 연결된 하나 이상의 촬상 장치로부터 현재 프레임을 획득할 수 있다.In S100, the controller of the refrigerator can acquire the current frame from one or more electrically connected imaging devices.

S200에서는 냉장고의 제어 장치는 현재 프레임 및 버퍼에 저장된 이전 프레임을 비교함으로써 변화 영역을 검출할 수 있다. 냉장고의 제어 장치는 현재 프레임 내의 각 픽셀의 픽셀값과 이전 프레임 내의 대응 픽셀의 픽셀값 사이의 차분값을 산출할 수 있다. 냉장고의 제어 장치는 제1 임계값을 초과하는 차분값을 가지는 영역을 변화 영역으로 검출할 수 있다. 여기서, 픽셀값은 각 픽셀의 컬러값들의 평균에 해당하는 값일 수 있다. 컬러값들은 R, G, B 값일 수 있다. 여기서, 이전 프레임은 버퍼에 저장된 프레임이며, 현재 시점 이전의 임의의 시점에 촬영된 프레임이다. 이전 프레임은 냉장고에 아무것도 적재되지 않은 시점에 촬영된 프레임일 수도 있다. 또한, 이전 프레임은 하적 또는 적재가 판단된 시점에 촬영된 프레임일 수 있다. In S200, the controller of the refrigerator can detect the change area by comparing the current frame and the previous frame stored in the buffer. The controller of the refrigerator can calculate the difference value between the pixel value of each pixel in the current frame and the pixel value of the corresponding pixel in the previous frame. The controller of the refrigerator can detect the region having the difference value exceeding the first threshold value as the change region. Here, the pixel value may be a value corresponding to an average of color values of each pixel. The color values may be R, G, B values. Here, the previous frame is a frame stored in the buffer, and is a frame photographed at an arbitrary point in time prior to the present point in time. The previous frame may be a frame photographed at the time when nothing is loaded in the refrigerator. In addition, the previous frame may be a frame photographed at a time when a load or load is determined.

S300에서는 냉장고의 제어 장치는 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값을 변경함으로써 이분 이미지를 생성할 수 있다. 현재 프레임 내의 각 픽셀 중에서 변화 영역에 포함되는 픽셀의 픽셀값은 제1 값으로 변경하고, 변화 영역에 포함되지 않는 픽셀의 픽셀값은 제2 값으로 변경할 수 있다. 이때, 제1 값 및 제2 값은 서로 다른 값일 수 있다. 예를 들어, 제1 값은 #FFFFFF, 제2 값은 #000000 일 수 있다. 이때, 냉장고의 제어 장치는 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값과 이전 프레임의 대응 픽셀의 픽셀값을 차분한 차분 이미지를 기초로 이분 이미지를 생성할 수 있다. 냉장고의 제어 장치는 차분 이미지 내의 각 픽셀의 픽셀값이 소정의 제2 임계값을 초과하는 경우, 해당 픽셀의 픽셀값을 제1 값으로 설정하고, 그렇지 않은 경우, 해당 픽셀의 픽셀값을 제2 값으로 설정할 수 있다. In S300, the controller of the refrigerator can generate a half image by changing the pixel value of each pixel of the current frame. The pixel value of the pixel included in the change area among the pixels within the current frame may be changed to the first value and the pixel value of the pixel not included in the change area may be changed to the second value. At this time, the first value and the second value may be different values. For example, the first value may be #FFFFFF and the second value may be # 000000. At this time, the controller of the refrigerator can generate the half image based on the difference image obtained by subtracting the pixel value of each pixel of the current frame and the pixel value of the corresponding pixel of the previous frame. The controller of the refrigerator sets the pixel value of the corresponding pixel to the first value when the pixel value of each pixel in the difference image exceeds the predetermined second threshold value and otherwise sets the pixel value of the corresponding pixel to the second value Value.

S400에서는 냉장고의 제어 장치는 상기 이분 이미지 내에 포함된 제1 값으로 설정된 픽셀을 포함하는 바운딩 박스를 추출할 수 있다. 바운딩 박스는 직사각형의 형태를 이루게 되며, 바운딩 박스와 대응되는 식별값은 시작점의 좌표 및 박스의 길이들(x, y, width, height)을 포함하게 된다. 냉장고의 제어 장치는 먼저, 이분 이미지로부터는 2차원의 바운딩 박스를 추출할 수 있다. 냉장고의 제어 장치는 대응되는 현재 프레임들, 이분 이미지들을 이용하여 3차원의 바운딩 박스로 변환할 수 있다. 냉장고의 제어 장치는 동일한 지점을 다른 각도에서 촬영한 현재 프레임들을 기초로 획득된 이분 이미지들을 이용하여 3차원의 바운딩 박스를 생성할 수 있다. 3차원의 바운딩 박스를 생성하는 과정은 도 1에 대한 설명의 내용과 동일하므로 생략한다. In S400, the controller of the refrigerator may extract a bounding box including pixels set to a first value included in the binary image. The bounding box has the shape of a rectangle, and the identification value corresponding to the bounding box includes the coordinates of the starting point and the lengths (x, y, width, height) of the box. The controller of the refrigerator can first extract a two-dimensional bounding box from the half-image. The controller of the refrigerator may convert the three-dimensional bounding box using corresponding current frames, half images. The controller of the refrigerator can generate a three-dimensional bounding box using the half images obtained based on the current frames photographed from the same point at different angles. The process of creating the three-dimensional bounding box is the same as the description of FIG.

S500에서는 냉장고의 제어 장치는 박스 추출부(115)를 통해 추출된 바운딩 박스를 기 저장, 추출된 적재 항목의 바운딩 박스와 비교함으로써, 추출된 바운딩 박스의 상태 변화가 적재 또는 하적인지 여부를 판단할 수 있다. 이때, 냉장고의 제어 장치는 추출된 바운딩 박스를 이루는 식별 값(기준 좌표, 가로, 세로, 높이)과 적재 항목의 바운딩 박스의 식별 값들을 비교하여 비유사도를 산출할 수 있다. 냉장고의 제어 장치는 비유사도가 기 설정된 제3 임계값 미만인 경우에는 바운딩 박스의 상태 변화가 하적이라고 판단되고, 비유사도가 제3 임계값을 초과하는 경우에는 바운딩 박스의 상태 변화가 적재라고 판단될 수 있다. In S500, the controller of the refrigerator compares the bounding box extracted through the box extracting unit 115 with the bounding box of the stored storage item to determine whether the state change of the extracted bounding box is stacked or not . At this time, the controller of the refrigerator can calculate the non-guide figure by comparing the identification values (reference coordinates, width, height, height) of the extracted bounding box with the identification values of the bounding box of the load item. The controller of the refrigerator determines that the state change of the bounding box is lower when the non-inference degree is lower than the predetermined third threshold value, and when the non-inference degree exceeds the third threshold value, .

다음으로, 변화 영역을 검출하는 단계를 상세히 설명하겠다. 도 3를 참조하면, 변화 영역을 검출하는 단계(S200)는 현재 프레임 및 이전 프레임의 대응 픽셀들의 픽셀값들의 차분값을 산출하는 단계(S210), 대응 픽셀들의 차분값이 소정의 제1 임계값을 초과하는지 여부를 판단하는 단계(S220), 해당 픽셀을 포함하는 변화 영역을 검출하는 단계(S230)를 포함할 수 있다. Next, the step of detecting the change area will be described in detail. Referring to FIG. 3, the step of detecting a change area S200 includes calculating (S210) a difference value between pixel values of corresponding pixels of a current frame and a previous frame, comparing the difference value of the corresponding pixels with a predetermined first threshold value (S220), and detecting a change area including the pixel (S230).

S210에서는 냉장고 제어 장치는 현재 프레임 및 버퍼에 저장된 이전 프레임을 비교함으로써 변화 영역을 검출할 수 있다. 냉장고 제어 장치는 현재 프레임 내의 픽셀값과 이전 프레임 내의 픽셀값 사이의 차분값을 산출할 수 있다. 냉장고 제어 장치는 현재 프레임 내의 각 픽셀의 픽셀값과 이전 프레임의 대응 픽셀의 픽셀값 간의 차분값을 산출할 수 있다. S220에서는 냉장고 제어 장치는 각 픽셀의 차분값이 제1 임계값을 초과하는지 여부를 판단할 수 있다. S230에서는 냉장고 제어 장치는 차분값이 제1 임계값을 초과하는 픽셀을 포함하는 변화 영역을 검출할 수 있다. In S210, the refrigerator control device can detect the change area by comparing the current frame and the previous frame stored in the buffer. The refrigerator control device can calculate the difference value between the pixel value in the current frame and the pixel value in the previous frame. The refrigerator control device can calculate the difference value between the pixel value of each pixel in the current frame and the pixel value of the corresponding pixel of the previous frame. In S220, the refrigerator control device may determine whether the difference value of each pixel exceeds a first threshold value. In S230, the refrigerator control device may detect a change area including a pixel whose difference value exceeds a first threshold value.

다음으로 상태 변화를 결정하는 단계(S500)를 상세히 설명하겠다. 도 4를 참조하면, 상태 변화를 결정하는 단계(S500)는 비유사도를 산출하는 단계(S510), 비유사도가 제3 임계값의 미만인지 여부를 판단하는 단계(S520), 하적으로 처리하는 단계(S530), 적재로 처리하는 단계(S540)를 포함할 수 있다. Next, the step of determining the state change (S500) will be described in detail. Referring to FIG. 4, the step S500 of determining a state change includes a step S510 of calculating an unillustrated figure, a step S520 of determining whether the unillustrated figure is less than a third threshold value, (S530), and processing (S540) by loading.

S510에서는 냉장고 제어 장치는 박스 추출부를 통해 추출된 바운딩 박스를 기 저장 또는 추출된 적재 항목의 바운딩 박스와 비교하여 비유사도를 산출할 수 있다. 냉장고 제어 장치는 추출된 바운딩 박스를 이루는 식별 값(기준 좌표, 가로, 세로, 높이)과 적재 항목의 바운딩 박스의 식별 값들을 비교하여 비유사도를 산출할 수 있다. 예를 들어, 추출된 바운딩 박스의 식별 값 및 적재 항목의 바운딩 박스의 식별 값 간의 차이 값을 산출하고, 차이 값과 비례하여 비유사도가 산출할 수 있다. 비유사도는 0으로 수렴할수록 바운딩 박스 간에 유사하다고 볼 수 있다. In S510, the refrigerator control unit may calculate the non-union diagram by comparing the bounding box extracted through the box extracting unit with the bounding box of the stored or extracted loading item. The refrigerator control device can calculate the non-derivation by comparing the identification values (reference coordinates, width, height, height) of the extracted bounding box with the identification values of the bounding box of the loading item. For example, the difference value between the identification value of the extracted bounding box and the identification value of the bounding box of the load item can be calculated, and the non-inference degree can be calculated in proportion to the difference value. The convergence of 0 to the non - inference is similar between the bounding boxes.

S520에서는 냉장고 제어 장치는 바운딩 박스 간의 비유사도가 제3 임계값 미만인지 여부를 판단한다. 즉, 비유사도가 낮다는 것, 제3 임계값 미만이라는 것은 바운딩 박스 간에 유사하다는 것을 의미할 수 있다. S530에서는 바운딩 박스 간의 비유사도가 제3 임계값 미만인 경우, 냉장고 제어 장치는 바운딩 박스의 상태를 하적으로 결정할 수 있다. S540에서는 바운딩 박스 간의 비유사도가 제3 임계값 이상인 경우, 냉장고 제어 장치는 바운딩 박스의 상태를 적재로 결정할 수 있다. S530 및 S540에서는 하적 또는 적재를 확증하는 과정이 추가적으로 더 수행될 수 있다. 본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 장치는 비유사도 뿐만 아니라 현재 프레임 및 이전 프레임 내의 대응 픽셀 간의 컬러값들의 차이의 평균값들의 합계를 픽셀수로 나눈 차분값의 평균을 기초로 상태 변화가 하적 또는 적재 인지 여부를 판단할 수 있다. 현재 프레임 및 이전 프레임 내의 대응 픽셀 간의 컬러값들의 차이의 평균값들의 합계를 픽셀수로 나눈 차분값이 기 설정된 제4 임계값 미만인 경우, 상태 변화는 하적으로 판단되고, 그렇지 않은 경우, 상태 변화는 적재로 판단될 수 있다. In step S520, the refrigerator control device determines whether the relative angle between the bounding boxes is less than the third threshold value. In other words, it can be said that the non-inference is low, and below the third threshold is similar between bounding boxes. In step S530, if the relative angle between the bounding boxes is less than the third threshold value, the refrigerator control device can determine the state of the bounding box as a lower bound. In S540, when the relative angle between the bounding boxes is equal to or greater than the third threshold value, the refrigerator control device can determine the state of the bounding box to be loaded. In S530 and S540, a further process of confirming the load or loading can be additionally performed. The refrigerator control apparatus according to the embodiments of the present invention controls the refrigerator control device according to embodiments of the present invention based on the average of the difference value obtained by dividing the sum of the average values of the differences of the color values between the current frame and the corresponding pixels in the previous frame, It can be judged whether or not it is loaded. If the difference value obtained by dividing the sum of the average values of the differences of the color values between the current frame and the corresponding pixel in the previous frame by the number of pixels is less than the predetermined fourth threshold value, the state change is determined to be lower; otherwise, . ≪ / RTI >

도 6 및 도 7은 상태 변화가 감지된 경우의 처리 과정을 설명하기 위한 도면이다. FIGS. 6 and 7 are diagrams for explaining a processing procedure when a state change is detected.

S610에서는 하적의 상태 변화가 감지된 경우, 냉장고의 제어 장치는 하적된 개체를 개체 리스트에서 삭제할 수 있다. 또한, 냉장고의 제어 장치는 저장 매체(118)에 저장된 하적된 개체에 대한 바운딩 박스를 검색하여 삭제할 수 있다. In S610, when the state change of the load is detected, the control device of the refrigerator can delete the unloaded object from the object list. Further, the control device of the refrigerator can search for and delete the bounding box for the stored object stored in the storage medium 118.

S620에서는 냉장고의 제어 장치는 하적된 개체에 대한 메시지를 제공할 수 있다. ‘OO이 하적되었습니다.’와 같은 알림 메시지가 사용자 단말기 또는 냉장고의 출력부를 통해 출력될 수 있다. 알림 메시지는 하적 사실이 잘못 감지된 것으로 판단되는 경우, 이를 수정할 수 있는 아이콘을 포함할 수 있다. 수정할 수 있는 아이콘이 선택되는 입력이 수신되면, 하적된 개체가 개체 리스트에서 삭제되지 않고, 해당 개체의 바운딩 박스 역시 삭제되지 않도록 제어할 수 있다. In S620, the controller of the refrigerator can provide a message about the unloaded object. A notification message such as 'OO has been received' may be output through the output unit of the user terminal or the refrigerator. The notification message may include an icon that can be modified if it is determined that the unloading event has been detected incorrectly. When an input to which an icon that can be modified is selected is received, it is possible to control so that the unloaded object is not deleted from the object list and the bounding box of the corresponding object is also not deleted.

도 7에 도시된 바와 같이, S710에서는 적재의 상태 변화가 감지된 경우, 냉장고의 제어 장치는 적재된 개체를 사전 훈련된 데이터베이스를 이용하여 검색할 수 있다. 개체의 형태, 색상, 크기 등을 현재 프레임 및 바운딩 박스를 기초로 결정하고, 해당 개체의 형태, 색상, 크기에 따른 개체의 명칭을 검색할 수 있다. 식품의 형태는 다양하게 변형될 수 있기 때문에 냉장고의 제어 장치는 1차적으로는 색상을 기준으로 개체를 포함하는 명칭 그룹, 집합을 결정할 수 있다. 명칭 그룹, 집합 내의 정확한 명칭을 결정하기 위해서, 개체의 형태, 크기 등이 활용될 수 있다. As shown in FIG. 7, in S710, when the state change of the loading is detected, the controller of the refrigerator can retrieve the loaded object using the pre-trained database. Color, and size of the object based on the current frame and the bounding box, and retrieve the name of the object according to the shape, color, and size of the object. Since the form of the food can be modified in various ways, the control device of the refrigerator can primarily determine a group or group of names including individuals based on color. In order to determine the exact name within the name group, set, the type, size, etc. of the entity may be utilized.

S720에서는 냉장고의 제어 장치는 데이터베이스를 활용하여 검색된 개체의 명칭을 기초로 개체의 권장 사용 제한일을 결정할 수 있다. 이때, 권장 사용 제한일은 개체의 명칭 뿐만 아니라 개체의 상태(신선도, 익은 정도 등)에 따라 조절될 수 있다. 냉장고의 제어 장치는 현재 시점을 개체의 적재 일시로 판단할 수 있다. 적재 일시를 기준으로 권장 사용 제한일이 계산될 수 있다. In S720, the control device of the refrigerator can use the database to determine the recommended use restriction date of the object based on the name of the retrieved object. At this time, the recommended use limit date can be adjusted not only by the name of the individual but also by the state (freshness, ripe, etc.) of the individual. The controller of the refrigerator can judge the current time point as the load date and time of the object. The recommended use limit date can be calculated based on the date and time of loading.

S730에서는 냉장고의 제어 장치는 개체의 명칭, 적재 일시, 권장 사용 제한일을 포함하는 메시지를 생성할 수 있다. 개체의 명칭, 적재 일시, 권장 사용 제한일은 개체 리스트에 저장될 수 있다. 또한, 개체에 대한 바운딩 박스는 개체 리스트 내의 위치와 연결되어, 저장 매체에 저장될 수 있다. In S730, the control device of the refrigerator may generate a message including the name of the entity, the loading date, and the recommended use restriction date. The name of the entity, the date and time of loading, and the recommended use restriction date can be stored in the object list. In addition, the bounding box for an entity may be associated with a location in the object list and stored in a storage medium.

본 실시예에 따르면, 메시지는 적재 리스트에 포함된 각 개체의 부패 여부, 부패 정도 정보를 포함할 수 있다. 즉, 이는 각 개체의 권장 사용 제한일을 이용하여 결정될 수 있다. 알림을 원치 않는 사용자는 메시지의 하단에 존재하는 알림 중지 아이콘을 선택함으로써, 메시지의 수신을 중지 시킬 수 있다. According to the present embodiment, the message may include information on the degree of corruption and degree of corruption of each entity included in the load list. That is, it can be determined using the recommended use day of each entity. A user who does not want to be notified can stop receiving the message by selecting the stop notification icon at the bottom of the message.

본 실시예에 따른 냉장고의 제어 장치는 네트워크로 연결된 사용자 단말기로부터 수신된 요청에 따라 적재 리스트를 생성하여 제공할 수 있다. 사용자는 외부의 장소에 있으면서도 냉장고에 있는 식품들을 확인할 수 있게 된다. The controller of the refrigerator according to the present embodiment can generate and provide a loading list according to a request received from a user terminal connected to the network. The user will be able to identify the foods in the refrigerator while in an external location.

도 8은 개체를 검색하는 과정(S710)의 동작을 상세히 표현하는 흐름도이다. FIG. 8 is a flowchart detailing an operation of searching for an entity (S710).

개체를 검색하는 과정(S710)은 바운딩 박스를 수신하는 단계(S711), 바운딩 박스를 다운 사이징 하는 단계(S712), 다운 사이즈된 복수의 이미지들을 연결한 맵을 생성하는 단계(S713), 맵에 포함된 각 이미지의 형식을 변환한 변환 맵을 생성하는 단계(S714), 변환 맵 또는 맵의 n 번째에 위치한 이미지와 유사한 이미지를 개체 데이터 베이스에서 검색하는 단계(S715), 제1 명칭이 복수인지 여부를 판단하는 단계(S716), 바운딩 박스에 포함된 개체의 명칭을 제1 명칭으로 결정하는 단계(S718)을 포함할 수 있다. The object searching step S710 includes receiving a bounding box S711, downsizing a bounding box S712, creating a map connecting a plurality of downsized images S713, A step S714 of searching the object database for an image similar to the image located at the n-th position of the transformation map or map (S715), a step S715 for determining whether the first name is plural (S716), and determining the name of the entity included in the bounding box as the first name (S718).

S711에서는 냉장고 제어 장치는 적재된 개체를 포함하는 바운딩 박스를 수신한다. S712에서 냉장고 제어 장치는 개체를 포함하는 바운딩 박스의 크기가 2x2가 될 때까지 개체를 포함한 바운딩 박스를 다운사이징 한다. S713에서는 냉장고 제어 장치는 바운딩 박스를 다운사이징 함에 따라 생성된 복수의 이미지들을 크기 순서로 배열한 맵을 생성한다. 만약, 바운딩 박스의 가로 및 세로 길이가 1대1이 아니라면, 바운딩 박스를 정사각형화하는 작업이 선행적으로 필요할 수 있다. In S711, the refrigerator control device receives a bounding box containing the loaded object. In S712, the refrigerator control device downsizes the bounding box including the object until the size of the bounding box containing the object is 2x2. In S713, the refrigerator control device generates a map in which a plurality of images generated by downsizing the bounding box are arranged in order of magnitude. If the width and height of the bounding box are not one-to-one, then it may be necessary to square the bounding box proactively.

S714에서는 냉장고 제어 장치는 상기 맵에 포함된 각 이미지를 변환한 후, 변환된 이미지들로 구성된 변환 맵을 생성한다. 냉장고 제어 장치는 각 이미지를 표현하는 색상 정보, 경계선 정보, 밝기 정보 중 적어도 하나의 정보를 표현하도록 변환할 수 있다. 예를 들어, 냉장고 제어 장치는 개체의 경계선 정보를 표현하도록 이미지를 변환할 수 있다. In S714, the refrigerator control device converts each image included in the map, and then generates a conversion map composed of the converted images. The refrigerator control device can convert at least one of color information, boundary information, and brightness information representing each image. For example, a refrigerator control device can convert an image to represent boundary information of an object.

S715에서는 냉장고 제어 장치는 변환 맵의 n 번째에 위치한 이미지와 유사한 이미지를 개체 데이터 베이스에서 검색할 수 있다. 냉장고 제어 장치는 n 번째에 위치한 이미지와 유사한 이미지를 개체 데이터베이스의 동일 사이즈를 가지는 이미지들 중에서 검색한다. 냉장고 제어 장치는 검색된 이미지의 명칭을 제1 명칭으로 결정한다. 냉장고 제어 장치는 이미지의 각 픽셀의 관계값들을 기초로 유사한 이미지를 검색할 수 있다. 예를 들어, 냉장고 제어 장치는 각 픽셀과 각 픽셀의 주변 픽셀 사이의 특징값들의 차이값을 기초로 유사한 이미지를 검색할 수 있다. 이때, 냉장고 제어 장치는 제1 이미지에 포함된 각 픽셀들 사이의 특징값들의 차이값들을 배열한 매트릭스와 유사하게 배열된 차이값들을 포함한 이미지를 유사한 이미지로 검색할 수 있다. In S715, the refrigerator control device can search an object database for an image similar to the n-th image located in the conversion map. The refrigerator control device searches an image similar to the n-th image among the images having the same size of the object database. The refrigerator control device determines the name of the searched image as the first name. The refrigerator control device can search similar images based on the relationship values of each pixel of the image. For example, the refrigerator control device may search for similar images based on the difference value of the feature values between each pixel and the surrounding pixels of each pixel. At this time, the refrigerator control device can search for images including difference values arranged in a matrix similar to the array of difference values of the feature values between respective pixels included in the first image, by a similar image.

S716에서는 냉장고 제어 장치는 제1 명칭이 복수인지 판단할 수 있다. In S716, the refrigerator control device can determine whether the first name is plural.

S717에서는 냉장고 제어 장치는 제1 명칭이 복수인 경우, 변환 맵의 n-1 번째에 위치한 이미지와 개체 데이터 베이스에 위치한 이미지의 자식 이미지를 비교한다. 냉장고 제어 장치는 상기 자식 이미지의 명칭을 제1 명칭으로 결정한다. S718에서는 냉장고 제어 장치는 제1 명칭이 단수인 경우, 제1 명칭을 출력한다. In S717, the refrigerator control device compares the image located at the (n-1) th position of the conversion map with the child image of the image located in the object database when the first name is plural. The refrigerator control device determines the name of the child image as the first name. In S718, the refrigerator control device outputs the first name when the first name is a single number.

다른 실시예에서, 바운딩 박스에 포함된 개체의 명칭이 특정되지 않는 경우, 냉장고 제어 장치는 개체와 대응되는 이미지의 포괄적 명칭을 개체의 명칭으로 결정할 수 있다. In another embodiment, when the name of the entity included in the bounding box is not specified, the refrigerator control device can determine the generic name of the image corresponding to the entity as the name of the entity.

도 9는 본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 장치를 포함하는 냉장고(100)의 일 예를 나타내는 도면이다. 9 is a diagram illustrating an example of a refrigerator 100 including a refrigerator control apparatus according to embodiments of the present invention.

냉장고의 제어 장치(110)는 센서부(120), 촬상 장치(130), 입력부(140), 출력부(150)와 전기적으로 연결될 수 있다. 센서부(120), 촬상 장치(130), 입력부(140), 출력부(150) 중 적어도 하나는 냉장고에 포함되기도 하고 냉장고와 전기적으로 연결될 수 있다. The controller 110 of the refrigerator may be electrically connected to the sensor unit 120, the image sensing device 130, the input unit 140, and the output unit 150. At least one of the sensor unit 120, the image capturing apparatus 130, the input unit 140, and the output unit 150 may be included in the refrigerator or may be electrically connected to the refrigerator.

센서부(120)는 냉장고의 도어의 개폐 여부, 또는 사물의 근접 여부를 센싱하는 기능을 수행한다. 센서부(200)에 의해 냉장고의 도어의 개폐 여부가 감지되면, 냉장고의 제어 장치는 냉장고 내에 발생한 상태 변화에 대해서 결정하는 과정을 수행할 수 있다. 센서부(120)에 의해 냉장고에 근접하는 사용자를 감지하게 되면, 냉장고의 제어 장치는 냉장고 내의 상태, 즉 적재 리스트를 출력부(150)를 통해 출력하도록 제어할 수 있다. The sensor unit 120 senses whether the door of the refrigerator is open or closed or whether the object is close to the door. When it is detected by the sensor unit 200 whether the door of the refrigerator is open or closed, the controller of the refrigerator can perform a process of determining a change in state occurring in the refrigerator. When the sensor unit 120 senses a user approaching the refrigerator, the controller of the refrigerator can control the state of the refrigerator, that is, the loading list to be outputted through the output unit 150. [

촬상 장치(130)는 냉장고의 내부에 장착되어 내부 영상을 촬영하는 기능을 수행한다. 카메라 일 수 있으나, 실시 예가 이에 한정되는 것은 아니다. 냉장고의 내부의 상태, 상태의 변화를 확인하기 위해서 복수의 지점 즉 좌측, 우측, 후측에 촬상 장치(130)가 장착되어 있다. 각 촬상 장치(130)로부터 획득된 현재 프레임은 촬상 장치 별로 관리 될 수 있다. 촬상 장치(130)는 냉장고의 분할 구역 각각을 촬영할 수 있다. 냉장고에 포함된 복수의 분할 구역들을 The image pickup device 130 is mounted inside the refrigerator and performs shooting of an internal image. Camera, but the embodiment is not limited thereto. The imaging device 130 is mounted at a plurality of points, i.e., left, right, and rear, in order to check changes in the state and state of the inside of the refrigerator. The current frame obtained from each imaging device 130 can be managed for each imaging device. The imaging device 130 can photograph each of the divided areas of the refrigerator. A plurality of divided zones included in the refrigerator

입력부(140)는 사용자로부터의 요청을 입력하는 수단으로서, 키 패드(key pad), 돔 스위치 (dome switch), 터치 패드(접촉식 정전 용량 방식, 압력식 저항막 방식, 적외선 감지 방식, 표면 초음파 전도 방식, 적분식 장력 측정 방식, 피에조 효과 방식 등), 조그 휠, 조그 스위치 등이 있을 수 있으나 이에 한정되는 것은 아니다.The input unit 140 may include a key pad, a dome switch, a touch pad (a contact type capacitance type, a pressure resistive type, an infrared detection type, a surface ultrasonic wave An electromagnetism measuring method, an electromagnetism measuring method, a piezo effect method, etc.), a jog wheel, a jog switch, and the like.

출력부(150)는 하적 또는 적재로 판단된 경우, 냉장고의 상태 변화 및 적재 리스트와 관련된 메시지를 제공하는 수단으로서, 액정 디스플레이(liquid crystal display), 박막 트랜지스터 액정 디스플레이(thin film transistor-liquid crystal display), 유기 발광 다이오드(organic light-emitting diode), 플렉시블 디스플레이(flexible display), 3차원 디스플레이(3D display), 전기영동 디스플레이(electrophoretic display) 중에서 적어도 하나를 포함할 수 있다. The output unit 150 may be a liquid crystal display, a thin film transistor-liquid crystal display (LCD), or the like, as a means for providing a message related to the status change of the refrigerator and the loading list, ), An organic light-emitting diode, a flexible display, a 3D display, and an electrophoretic display.

도 10은 본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 시스템을 설명하기 위한 도면이다. 10 is a view for explaining a refrigerator control system according to embodiments of the present invention.

본 발명의 실시예들에 따른 냉장고 제어 시스템은 냉장고 제어 장치를 포함하는 냉장고(100), 사용자 단말기(200), 통신망(300)을 포함할 수 있다. The refrigerator control system according to embodiments of the present invention may include a refrigerator 100 including a refrigerator control device, a user terminal 200, and a communication network 300.

사용자 단말기(200)는 통신망(300)을 통해 수신된 적재 리스트 또는 상태 메시지를 제공하는 기능을 수행할 수 있다. 사용자 단말기(200)에 포함된 출력부를 통해 메시지들이 제공될 수 있다. 유무선 통신 환경에서 웹 서비스를 이용할 수 있는 통신 단말기를 의미한다. 여기서, 사용자 단말기(200)는 사용자의 퍼스널 컴퓨터일 수도 있고, 또는 사용자의 휴대용 단말일 수도 있다. The user terminal 200 may perform a function of providing a load list or status message received through the communication network 300. [ Messages may be provided via the output included in the user terminal 200. [ Means a communication terminal that can use a web service in a wired / wireless communication environment. Here, the user terminal 200 may be a user's personal computer or a user's portable terminal.

이를 더욱 상세히 설명하면, 사용자 단말기(200)는 컴퓨터(예를 들면, 데스크톱, 랩톱, 태블릿 등), 미디어 컴퓨팅 플랫폼(예를 들면, 케이블, 위성 셋톱박스, 디지털 비디오 레코더), 핸드헬드 컴퓨팅 디바이스(예를 들면, PDA, 이메일 클라이언트 등), 핸드폰의 임의의 형태, 또는 다른 종류의 컴퓨팅 또는 커뮤니케이션 플랫폼의 임의의 형태를 포함할 수 있으나, 본 발명이 이에 한정되는 것은 아니다. In more detail, the user terminal 200 may be a computer (e.g., a desktop, a laptop, a tablet, etc.), a media computing platform (e.g., a cable, a satellite set top box, a digital video recorder), a handheld computing device E. G., A PDA, an email client, etc.), any form of cellular telephone, or any other type of computing or communication platform, but the invention is not so limited.

한편, 통신망(300)은 사용자 단말기(200)와 냉장고(100)를 연결하는 역할을 수행한다. 즉, 통신망(300)은 사용자 단말기(200)가 냉장고 제어 장치(110)에 접속한 후 데이터를 송수신할 수 있도록 접속 경로를 제공하는 통신망을 의미한다. 통신망(300)은 예컨대 LANs(Local Area Networks), WANs(Wide Area Networks), MANs(Metropolitan Area Networks), ISDNs(Integrated Service Digital Networks) 등의 유선 네트워크나, 무선 LANs, CDMA, 블루투스, 위성 통신 등의 무선 네트워크를 망라할 수 있으나, 본 발명의 범위가 이에 한정되는 것은 아니다. Meanwhile, the communication network 300 connects the user terminal 200 and the refrigerator 100. That is, the communication network 300 refers to a communication network that provides a connection path so that the user terminal 200 can access the refrigerator control device 110 and transmit / receive data. The communication network 300 may be a wired network such as LANs (Local Area Networks), WANs (Wide Area Networks), MANs (Metropolitan Area Networks), ISDNs (Integrated Service Digital Networks), wireless LANs, CDMA, Bluetooth, But the scope of the present invention is not limited thereto.

이상 설명된 본 발명에 따른 실시예는 컴퓨터 상에서 다양한 구성요소를 통하여 실행될 수 있는 컴퓨터 프로그램의 형태로 구현될 수 있으며, 이와 같은 컴퓨터 프로그램은 컴퓨터로 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 이때, 매체는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체, CD-ROM 및 DVD와 같은 광기록 매체, 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical medium), 및 ROM, RAM, 플래시 메모리 등과 같은, 프로그램 명령어를 저장하고 실행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치를 포함할 수 있다. The embodiments of the present invention described above can be embodied in the form of a computer program that can be executed on various components on a computer, and the computer program can be recorded on a computer-readable medium. At this time, the medium may be a magnetic medium such as a hard disk, a floppy disk and a magnetic tape, an optical recording medium such as CD-ROM and DVD, a magneto-optical medium such as a floptical disk, , A RAM, a flash memory, and the like, which are specifically configured to store and execute program instructions.

한편, 상기 컴퓨터 프로그램은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것이거나 컴퓨터 소프트웨어 분야의 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수 있다. 컴퓨터 프로그램의 예에는, 컴파일러에 의하여 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용하여 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드도 포함될 수 있다.Meanwhile, the computer program may be designed and configured specifically for the present invention or may be known and used by those skilled in the computer software field. Examples of computer programs may include machine language code such as those produced by a compiler, as well as high-level language code that may be executed by a computer using an interpreter or the like.

본 발명에서 설명하는 특정 실행들은 일 실시 예들로서, 어떠한 방법으로도 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니다. 명세서의 간결함을 위하여, 종래 전자적인 구성들, 제어 시스템들, 소프트웨어, 상기 시스템들의 다른 기능적인 측면들의 기재는 생략될 수 있다. 또한, 도면에 도시된 구성 요소들 간의 선들의 연결 또는 연결 부재들은 기능적인 연결 및/또는 물리적 또는 회로적 연결들을 예시적으로 나타낸 것으로서, 실제 장치에서는 대체 가능하거나 추가의 다양한 기능적인 연결, 물리적인 연결, 또는 회로 연결들로서 나타내어질 수 있다. 또한, “필수적인”, “중요하게” 등과 같이 구체적인 언급이 없다면 본 발명의 적용을 위하여 반드시 필요한 구성 요소가 아닐 수 있다.The specific acts described in the present invention are, by way of example, not intended to limit the scope of the invention in any way. For brevity of description, descriptions of conventional electronic configurations, control systems, software, and other functional aspects of such systems may be omitted. Also, the connections or connecting members of the lines between the components shown in the figures are illustrative of functional connections and / or physical or circuit connections, which may be replaced or additionally provided by a variety of functional connections, physical Connection, or circuit connections. Also, unless explicitly mentioned, such as " essential ", " importantly ", etc., it may not be a necessary component for application of the present invention.

본 발명의 명세서(특히 특허청구범위에서)에서 “상기”의 용어 및 이와 유사한 지시 용어의 사용은 단수 및 복수 모두에 해당하는 것일 수 있다. 또한, 본 발명에서 범위(range)를 기재한 경우 상기 범위에 속하는 개별적인 값을 적용한 발명을 포함하는 것으로서(이에 반하는 기재가 없다면), 발명의 상세한 설명에 상기 범위를 구성하는 각 개별적인 값을 기재한 것과 같다. 마지막으로, 본 발명에 따른 방법을 구성하는 단계들에 대하여 명백하게 순서를 기재하거나 반하는 기재가 없다면, 상기 단계들은 적당한 순서로 행해질 수 있다. 반드시 상기 단계들의 기재 순서에 따라 본 발명이 한정되는 것은 아니다. 본 발명에서 모든 예들 또는 예시적인 용어(예들 들어, 등등)의 사용은 단순히 본 발명을 상세히 설명하기 위한 것으로서 특허청구범위에 의해 한정되지 않는 이상 상기 예들 또는 예시적인 용어로 인해 본 발명의 범위가 한정되는 것은 아니다. 또한, 당업자는 다양한 수정, 조합 및 변경이 부가된 특허청구범위 또는 그 균등물의 범주 내에서 설계 조건 및 팩터에 따라 구성될 수 있음을 알 수 있다.The use of the terms " above " and similar indication words in the specification of the present invention (particularly in the claims) may refer to both singular and plural. In addition, in the present invention, when a range is described, it includes the invention to which the individual values belonging to the above range are applied (unless there is contradiction thereto), and each individual value constituting the above range is described in the detailed description of the invention The same. Finally, the steps may be performed in any suitable order, unless explicitly stated or contrary to the description of the steps constituting the method according to the invention. The present invention is not necessarily limited to the order of description of the above steps. The use of all examples or exemplary language (e.g., etc.) in this invention is for the purpose of describing the present invention only in detail and is not to be limited by the scope of the claims, It is not. It will also be appreciated by those skilled in the art that various modifications, combinations, and alterations may be made depending on design criteria and factors within the scope of the appended claims or equivalents thereof.

Claims (8)

냉장고의 내부 상황을 촬영한 현재 프레임을 수신하는 이미지 획득부;
상기 현재 프레임의 각 픽셀에 대해서 픽셀값을 산출하고, 이전 프레임의 대응 픽셀에 대한 픽셀값과 비교함으로써, 변화 영역을 검출하는 영역 검출부;
상기 변화 영역을 기준으로, 상기 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값을 제1 값 또는 제2 값으로 변경하는 이분 이미지를 생성하는 이분 이미지 생성부;
상기 이분 이미지 내에 포함된 제1 값으로 설정된 픽셀을 포함하는 바운딩 박스를 추출하는 박스 추출부;
상기 박스 추출부를 통해 추출된 바운딩 박스를 기 저장된 하나 이상의 바운딩 박스와 비교함으로써, 냉장고의 상태 변화를 결정하는 판단부;
상기 판단부를 통해 상태 변화가 적재로 판단된 경우, 상기 바운딩 박스와 대응되며 사이즈를 조절시켜 하나 이상의 이미지를 생성하고, 상기 생성된 이미지들을 제1 순서로 배열한 맵을 형성하고, 누적적으로 수신된 이미지들로 구축된 개체 데이터베이스 및 상기 맵을 비교함으로써, 적재된 개체의 명칭을 추론하는 처리부;를 포함하는, 냉장고 제어 장치.
An image obtaining unit for receiving a current frame of the internal state of the refrigerator;
An area detecting unit for detecting a change area by calculating a pixel value for each pixel of the current frame and comparing the pixel value with a pixel value of a corresponding pixel of a previous frame;
A half image generating unit for generating a half image which changes a pixel value of each pixel of the current frame to a first value or a second value based on the change area;
A box extracting unit for extracting a bounding box including a pixel set to a first value included in the binary image;
A determining unit for determining a state change of the refrigerator by comparing the bounding box extracted through the box extracting unit with at least one pre-stored bounding box;
Wherein when the state change is judged to be a load through the determination unit, the control unit generates at least one image by adjusting the size of the bounding box to correspond to the bounding box, forms a map in which the generated images are arranged in a first order, And a processor for inferring the name of the loaded entity by comparing the map with the object database constructed with the images.
제1항에 있어서,
상기 처리부는
상기 맵에 포함된 이미지들을 기 설정된 알고리즘을 이용하여 변환시켜 변환 맵을 생성하고, 상기 변환 맵의 제1 이미지 및 상기 개체 데이터에서 상기 제1 이미지와 대응되는 사이즈를 가지는 제2 이미지를 비교함으로써, 개체의 명칭을 결정하는 점을 특징으로 하는, 냉장고 제어 장치.
The method according to claim 1,
The processing unit
By converting the images included in the map using a predetermined algorithm to generate a transformation map and comparing the first image of the transformation map and the second image having the size corresponding to the first image in the object data, Characterized in that the name of the entity is determined.
제1항에 있어서,
상기 판단부는
상기 개체의 명칭을 결정한 이후에, 상기 판단부를 통해 적재된 개체의 명칭, 및 적재 일시를 포함하는 알림 메시지를 생성하여 사용자 단말기로 제공하는, 냉장고 제어 장치.
The method according to claim 1,
The determination unit
And generates a notification message including the name of the loaded object and the loading date and time through the determination unit, and provides the notification message to the user terminal after determining the name of the entity.
제어 장치가 냉장고의 내부 상황을 촬영한 현재 프레임을 수신하는 단계;
상기 제어 장치가 상기 현재 프레임의 각 픽셀에 대해서 픽셀값을 산출하고, 이전 프레임의 대응 픽셀에 대한 픽셀값과 비교함으로써, 변화 영역을 검출하는 단계;
상기 제어 장치가 상기 변화 영역을 기준으로, 상기 현재 프레임의 각 픽셀의 픽셀값을 제1 값 또는 제2 값으로 변경하는 이분 이미지를 생성하는 단계;
상기 제어 장치가 상기 이분 이미지 내에 포함된 제1 값으로 설정된 픽셀을 포함하는 바운딩 박스를 추출하는 단계;
상기 제어 장치가 상기 추출된 바운딩 박스를 기 저장된 하나 이상의 바운딩 박스와 비교함으로써, 냉장고의 상태 변화를 결정하는 단계;
상기 상태 변화가 적재로 판단된 경우, 상기 바운딩 박스의 사이즈를 조절시켜 상기 바운딩 박스와 대응되는 하나 이상의 이미지를 생성하고, 상기 생성된 이미지를 제1 순서로 배열한 맵을 형성하고, 누적적으로 수신된 이미지들로 구축된 개체 데이터베이스 및 상기 맵을 비교함으로써, 적재된 개체의 명칭을 추론하는 단계;를 포함하는, 냉장고 제어 방법.
Receiving a current frame in which the control device has photographed the internal state of the refrigerator;
Detecting the change area by the controller calculating a pixel value for each pixel of the current frame and comparing the pixel value with a pixel value for a corresponding pixel of the previous frame;
The control device generating a dichromatic image that changes a pixel value of each pixel of the current frame to a first value or a second value based on the change area;
The control device extracting a bounding box containing a pixel set to a first value contained in the binary image;
Comparing the extracted bounding box with one or more pre-stored bounding boxes to determine a state change of the refrigerator;
Wherein when the state change is determined to be a load, the size of the bounding box is adjusted to generate at least one image corresponding to the bounding box, a map in which the generated images are arranged in a first order, And deducing the name of the loaded entity by comparing the map with the object database constructed from the received images.
제4항에 있어서,
상기 개체의 명칭을 추론하는 단계는
상기 맵에 포함된 이미지들을 기 설정된 알고리즘을 이용하여 변환시켜 변환 맵을 생성하고, 상기 변환 맵의 제1 이미지 및 상기 개체 데이터에서 상기 제1 이미지와 대응되는 사이즈를 가지는 제2 이미지를 비교함으로써, 개체의 명칭을 결정하는 점을 특징으로 하는, 냉장고 제어 방법.
5. The method of claim 4,
The step of deducing the name of the entity
By converting the images included in the map using a predetermined algorithm to generate a transformation map and comparing the first image of the transformation map and the second image having the size corresponding to the first image in the object data, Characterized in that the name of the entity is determined.
제5항에 있어서,
상기 개체의 명칭이 복수로 획득되는 경우, 상기 맵 및 상기 개체 데이터베이스로부터 추출된 대응 이미지들의 하위 이미지들을 비교하여 적재된 개체의 명칭을 상기 개체 데이터베이스의 하위 이미지의 명칭으로 결정하는 단계;를 더 포함하는, 냉장고 제어 방법.
6. The method of claim 5,
Comparing the maps and the lower images of the corresponding images extracted from the object database to determine the name of the loaded object as the name of the lower image of the object database when the names of the objects are obtained in plurality The refrigerator control method.
제6항에 있어서,
상기 개체의 명칭을 결정한 이후에, 상기 적재된 개체의 명칭, 및 적재 일시를 포함하는 알림 메시지를 생성하여 사용자 단말기로 제공하는 단계;를 더 포함하는, 냉장고 제어 방법.
The method according to claim 6,
And generating a notification message including the name of the loaded entity and the loading date and time and providing the notification message to the user terminal after determining the name of the entity.
컴퓨터를 이용하여 제4항의 방법을 실행시키기 위하여 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.A computer program stored in a computer-readable storage medium for executing the method of claim 4 using a computer.
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110674789A (en) * 2019-10-12 2020-01-10 海信集团有限公司 Food material management method and refrigerator

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012193873A (en) * 2011-03-15 2012-10-11 Nikon Corp Storage device
KR101552547B1 (en) * 2015-01-22 2015-09-11 엘아이지넥스원 주식회사 System for auto locking on moving target for portable guided weapon
KR20160000931A (en) * 2014-06-25 2016-01-06 (주)한국크레딕라이프 A SYSTEM FOR MANAGING FOOD KEEPING IN A REFRIGERATOR BY AN IoT AND THE REFRIGERATOR THEREOF
KR20160128869A (en) * 2015-04-29 2016-11-08 포항공과대학교 산학협력단 Method for visual object localization using privileged information and apparatus for performing the same

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2012193873A (en) * 2011-03-15 2012-10-11 Nikon Corp Storage device
KR20160000931A (en) * 2014-06-25 2016-01-06 (주)한국크레딕라이프 A SYSTEM FOR MANAGING FOOD KEEPING IN A REFRIGERATOR BY AN IoT AND THE REFRIGERATOR THEREOF
KR101552547B1 (en) * 2015-01-22 2015-09-11 엘아이지넥스원 주식회사 System for auto locking on moving target for portable guided weapon
KR20160128869A (en) * 2015-04-29 2016-11-08 포항공과대학교 산학협력단 Method for visual object localization using privileged information and apparatus for performing the same

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110674789A (en) * 2019-10-12 2020-01-10 海信集团有限公司 Food material management method and refrigerator
CN110674789B (en) * 2019-10-12 2022-04-29 海信集团有限公司 Food material management method and refrigerator

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