KR20200085418A - Targeted automatic identification and traceable artificial intelligence devices and methods - Google Patents

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KR20200085418A
KR20200085418A KR1020190001459A KR20190001459A KR20200085418A KR 20200085418 A KR20200085418 A KR 20200085418A KR 1020190001459 A KR1020190001459 A KR 1020190001459A KR 20190001459 A KR20190001459 A KR 20190001459A KR 20200085418 A KR20200085418 A KR 20200085418A
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tracking
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infrared temperature
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박영식
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주식회사 제이에스솔루션
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Abstract

The present invention relates to a device and a method for automatically recognizing, identifying, and tracking a target and, more specifically, to an artificial intelligence device and an artificial intelligence method capable of automatically sensing distinct temperature of a target using two non-contact type multi-infrared temperature sensors corresponding to each of both eyes to accurately identify a size and a distance of a sensed target and track movement of the identified target.

Description

표적 자동 식별과 추적 가능한 인공지능형 장치 및 방법{Targeted automatic identification and traceable artificial intelligence devices and methods} Targeted automatic identification and traceable artificial intelligence devices and methods}

본 발명은 표적을 자동으로 인식하고 식별 및 추적하기 위한 장치 및 방법에 관한 것으로서, 특히 본 발명은 좌우 양안에 각각 해당하는 두 개의 비접촉식 다중 적외선 온도 센서(이하 "IR센서"라 함)를 이용하여 입체적으로 표적을 자동 식별 및 추적할 수 있는 인공지능형 장치 및 방법에 관한 것이다. The present invention relates to an apparatus and a method for automatically recognizing, identifying, and tracking a target. In particular, the present invention uses two non-contact multi-infrared temperature sensors (hereinafter referred to as "IR sensors") corresponding to both eyes. The present invention relates to an artificial intelligence device and method capable of automatically identifying and tracking a target in three dimensions.

최근 들어 전자 및 통신 산업의 발달로 인하여, 은행, 박물관, 중요 문화재, 국가 산업 기관 등과 같은 주요 지역뿐만 아니라 기업체 및 일반 가정에서도 손쉽게 보안 및 방범 시스템을 구축하여 출입자 및 외부 침입자 등을 실시간으로 촬영하고, 감시할 수 있는 여건이 마련되어 있다. 이에 따라, 감시 영역의 각종 이상 상태를 감지하는 복수의 감지 수단들과 이 감지 수단들로부터 감지된 상황을 유무선으로 송수신하는 수단들을 구비하여 운영자에게 경보하는 다양한 장치 및 방법들이 제안되고 있다.In recent years, due to the development of the electronics and telecommunications industry, security and security systems can be easily deployed not only in major areas such as banks, museums, important cultural properties, national industrial institutions, etc., but also in businesses and homes, and real-time images of intruders and outside intruders are taken. However, there are conditions for monitoring. Accordingly, various apparatuses and methods for alerting an operator with a plurality of sensing means for sensing various abnormal conditions in the monitoring area and means for transmitting and receiving a situation sensed from the sensing means by wire or wireless have been proposed.

종래기술에 따른 감시 및 추적 방법들을 간략히 살펴보면, 접근 센서를 이용해 일정 공간 내로 물체의 접근을 감지하는 방법, 영상 처리 기술로 물체의 위치 및 움직임을 감지하는 방법, 소리의 방향을 감지해서 목표물의 위치를 감지하는 방법들이 사용되고 있으며, 보다 고급 기술로는 레이더, 레이저 및 초음파등을 사용하여 목표물의 출현을 감지하고 그 위치 및 움직임을 감지하고 있다.Briefly looking at the monitoring and tracking methods according to the prior art, a method of detecting the approach of an object into a certain space using an access sensor, a method of detecting the position and movement of an object using an image processing technology, and a position of a target by sensing the direction of sound Methods are used to detect, and more advanced technologies use radar, laser, and ultrasound to detect the appearance of a target and detect its position and movement.

또한, 이러한 목표물 감지 방법이 감시 로봇 등에 적용되어, 보안 및 방범을 요하는 지역에 사용자 단말기의 조작에 따라 일정한 영역을 감시하여 이상이 발생하면 해당 감시 대상을 추적 및 촬영하여 감시 결과를 무선으로 출력하는 로봇이 등장하였다. 그리고 로봇 기술이 발전함에 따라 전술한 목표물 감지 방법은 방범 분야뿐만 아니라 청소, 경비, 동물 케어, 문서 수.발신 등 그 응용 범위가 실생활로 확대되고 있다. In addition, this target detection method is applied to a surveillance robot, etc., and monitors a certain area according to the operation of a user terminal in an area requiring security and crime prevention. A robot has appeared. In addition, as the robot technology develops, the target detection method described above is expanding not only to the crime prevention field, but also to applications such as cleaning, security, animal care, and document transmission and reception.

그러나, 종래기술에 따른 상기 접근 센서를 사용한 목표물 감지 방법의 경우, 물 체가 지정된 감지 구역 내에 위치함을 알릴 뿐, 감지된 물체가 감지 구역 내 어 디에 위치하는지에 대한 정확한 정보를 제공하지 못하는 문제점이 있다.However, in the case of the target detection method using the access sensor according to the prior art, it only informs that the object is located within the designated detection area and does not provide accurate information about where the detected object is located in the detection area. There is this.

한편, 영상 처리 기술을 이용한 목표물 감지 방법의 경우에는 카메라에서 촬상된 영상화면의 프레임 데이터를 입력받아, 기 저장되어 있던 이전 프레임 데이터와 의 비교를 통해 출현한 객제의 움직임 백터를 산출하고, 이 움직임 백터 계산에 의해 산출된 객체 영역의 움직임 벡터 정보를 근거로 객체를 추적한다. 그러나, 이러한 영상 처리 기술에 따른 목표물 감지 및 추적 방법은 화상에서 색상의 변 화를 감지하는 방법 및 에지 검출(Edge detection) 등의 디지털 영상 처리에 의해 물체의 출현의 감지 및 이동을 추적하는 것이므로, 대용량 데이터의 계산이 요구되고, 이에 따라 촬영에서 감지에 이르는 시간이 매우 지연되는 문제점이 있다. 또한, 대한민국 공개특허 제2004-33986호(2004.04.28 공개)에는 "이동물체의 거리와 이동방향을 제공하는 인공지능형 영상경비 시스템"에 관한 기술이 개시되어 있다. 이 기술에 따르면, 인체의 양안과 같은 조건을 갖는 영상장치에 스테레오 비전 시스템을 구성하는 평행 식으로 두 개의 일체형 적외선 라이트 카메라를 장착하여 저장된 영상과 현재의 영상을 비교해 차 영상을 만들기 위한 임계값을 적응형 임계값을 사용함으로써 이동물체의 추출의 오차를 최소화시키고 두개의 카메라에서 취득한 영상을 가지고 이동물체의 거리와 부피 및 방향 등의 정보 산출하는 방법을 제공한다. On the other hand, in the case of the target detection method using the image processing technology, the frame data of the image screen captured by the camera is received, and the object motion vector that has appeared through comparison with the previously stored frame data is calculated, and this motion The object is tracked based on the motion vector information of the object area calculated by the vector calculation. However, the target detection and tracking method according to the image processing technology is a method of detecting color change in an image and tracking detection and movement of the appearance of an object by digital image processing such as edge detection. Calculation of a large amount of data is required, and accordingly there is a problem in that the time from shooting to detection is very delayed. In addition, Korean Patent Application Publication No. 2004-33986 (published on April 28, 2004) discloses a technique related to an "artificial intelligence video surveillance system that provides a distance and a moving direction of an animal". According to this technology, two integrated infrared light cameras are mounted in parallel to form a stereo vision system in an imaging device having the same conditions as both eyes of a human body, and the stored image is compared with the current image to create a threshold for making a difference image. By using an adaptive threshold value, it provides a method of minimizing errors in the extraction of a moving object and calculating information such as distance, volume, and direction of the moving object with images acquired from two cameras.

상기에 제시한 기술들을 살펴보면, 통상적으로 감시대상물의 위치와 이동방향을 검출하고 검출한 결과를 이용하기 위해서는 감시카메라가 사용된다. 감시카메라는 보통 감시대상물을 감지할 수 있는 센서와 상기 센서를 통해 감시대상물의 움직임이 검출되면 이를 촬영하여 감시자에게 알리기 위한 CCTV(Closed-Circuit Television)로 구성된다. 또한, 감시대상물에 움직임이 있는 경우에는 감시대상물의 이동을 감지하고 이를 추적하기 위한 추적센서가 따로 구성되거나 상기 감지센서와 통합적으로 구성된다. 상기 센서들은 일반적으로 적외선 센서가 사용되는데, 적외선 센서는 감시대상물이 방출하는 온도를 검출하고 상기 검출된 감시대상물의 온도와 기준온도를 비교하여 그 비교결과에 따라 감시대상물의 출현을 판단한다. Looking at the techniques presented above, a surveillance camera is usually used to detect the position and direction of movement of the object to be monitored and use the detected result. Surveillance cameras are usually composed of a sensor capable of detecting an object to be monitored and a CCTV (Closed-Circuit Television) for notifying the monitor by capturing the motion of the object being monitored through the sensor. In addition, when there is movement in the object to be monitored, a tracking sensor for detecting movement of the object to be monitored and tracking it is configured separately or integrated with the sensor. In general, infrared sensors are used for the sensors, and the infrared sensors detect the temperature emitted by the monitored object and compare the detected temperature and the reference temperature to determine the appearance of the monitored object.

종래기술에 따른 감시 장치들은 감시대상물의 위치 및 이동을 감시하는 센서와, 상기 센서의 신호를 받아 감시 대상의 위치 및 이동방향을 연산하여 제어신호를 생성하는 제어부와, 상기 제어부의 제어신호에 따라 CCTV의 방향을 제어하는 구동부 및 상기 CCTV를 통해 촬영된 영상과 검지된 물체에 대한 정보를 기록 및 저장하는 메모리부로 구성된다. 그런데, 종래기술에 따른 감시 장치는 최초 감시대상물의 검지신호를 수신한 제어부가 센서의 신호에 따라 감시 대상의 이동방향을 판단하고 이를 구동부에 전송하여 구동부를 제어해야 하므로 감시대상물의 이동방향이 크거나 이동속도가 빠른 경우에는 이를 신속하고 정확하게 추적하는 것이 불가능하다.Monitoring devices according to the prior art are a sensor for monitoring the position and movement of the object to be monitored, a control unit that receives a signal from the sensor to calculate the position and movement direction of the object to be monitored, and generates a control signal according to the control signal of the controller. It consists of a driving unit that controls the direction of CCTV and a memory unit that records and stores information about the images and objects detected through the CCTV. However, in the monitoring apparatus according to the prior art, since the control unit that receives the detection signal of the first monitoring object must determine the moving direction of the monitoring object according to the sensor signal and transmit it to the driving unit to control the driving unit, the moving direction of the monitoring object is large. Or, if the movement speed is high, it is impossible to track it quickly and accurately.

또한, 감시대상물의 입체적인 형상을 CCTV가 정확하게 촬영할 수 없음에도 불구하고 불필요한 영상데이터가 포함되어 있으므로 촬영 영상의 처리용량 및 저장용량이 필요한 데이터에 비해 매우 크므로 용량관리에 있어서 비효율적인 문제점이 있다. In addition, even though the CCTV cannot accurately photograph the three-dimensional shape of the object to be monitored, unnecessary image data is included, so the processing capacity and storage capacity of the captured image are very large compared to the required data, and thus there is an inefficient problem in capacity management.

이에 따라, 일정 적소에 각기 다른 방향으로 온도차를 통해 감시대상물을 검지하는 적외선 센서를 적어도 복수 이상 설치한 후, 상기 설치된 적외선 센서들에 있어, 감시대상물을 검지한 적외선 센서를 식별하여 상기 검지된 감시대상물이 위치한 방향을 검출하고, 상기 검출된 방향을 대상물이 위치한 방향으로 설정하여 그에 따른 제어 동작이 이루어지도록 하는 적외선 센서 이용 대상물 위치 방향 검출 장치 및 그 제어 방법이 제안되었다. Accordingly, after installing at least a plurality of infrared sensors for detecting a monitoring object through a temperature difference in different directions at a certain place, in the installed infrared sensors, the detected infrared sensor detects the infrared sensor and detects the monitoring An apparatus for detecting an object position direction using an infrared sensor to detect a direction in which an object is located, and setting the detected direction to a direction in which the object is located, so that a control operation is performed, and a control method thereof are proposed.

특히, 대한민국 공개특허 제2002-18515호(2002.03.08 공개)에는 상기 대상물을 검지한 적외선 센서 모듈을 식별하고, 상기 식별된 적외선 센서 모듈의 수광 범위를 판독함으로써 대상물이 위치한 방향을 검지하며, 상기 검지된 대상물이 위치한 방향으로 레이져 거리계의 레이저를 방사 위치를 조정함으로써 상기 대상물과의 거리를 측정하는 장치 및 방법이 개시되어 있다. In particular, Korean Patent Application Publication No. 2002-18515 (published on March 8, 2002) identifies the infrared sensor module that detects the object, and detects the direction in which the object is located by reading the light-receiving range of the identified infrared sensor module. Disclosed is an apparatus and method for measuring a distance from an object by adjusting a laser position of a laser range finder in a direction in which the detected object is located.

또한, 복수의 카메라를 구비하여, 하나의 카메라는 물체의 출현을 감지하고, 다른 하나의 카메라는 감지된 물체 이동을 추적하도록 하는 방법이 대한민국 공개특허 제2006-69799호(2006.06.22 공개), "지능형 경계 로봇 시스템"에 개시되어 있다. In addition, a method of providing a plurality of cameras, one camera to detect the appearance of an object, and the other camera to track the detected object movement is published in Korean Patent Publication No. 2006-69799 (2006.06.22 published), "Intelligent boundary robot system".

한편, 대한민국 공개특허 제2004-63170호(2006.02.16 공개)에는 "침입 감지 기능을 가진 로봇 및 그의 침입 감지 방법"에 관한 기술이 개시되어 있다. 이 기술에 따르면, 침입 감지 기능을 가진 로봇은, 움직이는 로봇의 이동 속도를 측정하는 속도 센서와 로봇이 움직이는 동안 침입자로부터 발생되는 적외선을 실시간으로 측정하여 출력하는 적어도 제1 및 제2 적외선 센서를 포함하는 복수의 적외선 센서가 장착되어, 제1 및 제2 적외선 센서간의 거리 정보를 입력받은 후에 로봇의 이동에 따라 제1 적외선 센서로부터 측정된 제1 아날로그 출력 신호와 제2 적외선 센서로부터 측정된 제2 아날로그 출력 신호 및 속도 센서로부터 측정된 로봇의 이동 속도를 실시간으로 입력받는다. 그리고 거리 정보와 이동 속도에 기초하여 제1 및 제2 아날로그 출력 신호를 비교하여 침입을 감지하여 통보함으로써, 로봇이 움직이는 동안에도 침입을 감지할 수 있다. On the other hand, Korean Patent Publication No. 2004-63170 (published on February 16, 2006) discloses a technique related to "a robot having an intrusion detection function and a method for detecting the intrusion thereof". According to this technology, a robot having an intrusion detection function includes a speed sensor that measures a moving speed of a moving robot and at least first and second infrared sensors that measure and output infrared rays generated from an intruder in real time while the robot is moving. A plurality of infrared sensors are mounted, and after receiving distance information between the first and second infrared sensors, the first analog output signal measured from the first infrared sensor and the second measured from the second infrared sensor according to the movement of the robot The moving speed of the robot measured from the analog output signal and the speed sensor is received in real time. In addition, an intrusion is detected and notified by comparing the first and second analog output signals based on the distance information and the moving speed, so that the intrusion can be detected even while the robot is moving.

그러나, 종래기술에 따른 감지 장치는 대상물을 검출할 시 방향과 거리만을 평면적으로 검출하는 것이므로, 대상물의 출현 여부를 감지하고, 감지된 출현물의 이동을 추적하는데 그칠 뿐 그 대상물을 식별할 수 없는 문제점이 있다. However, since the sensing device according to the prior art detects only an object and a plane in a direction when detecting an object, it detects whether an object appears or not and only tracks the movement of the detected object and cannot identify the object. There is this.

또한, 감시대상물의 입체적인 형상을 CCTV가 정확하게 촬영할 수 없음에도 불구하고 불필요한 영상데이터가 포함되어 있으므로 촬영 영상의 처리용량 및 저장용량이 필요한 데이터에 비해 매우 크므로 용량관리에 있어서 비효율적인 문제점이 있다. 뿐만 아니라, CCTV는 감시대상물을 촬영한다기 보다는 감시대상물이 포함된 화면을 촬영하는 것일 뿐이어서, 감시대상물을 정확히 감별하는데 충분한 정보를 제공할 수 없거나, 운영자의 육안에 의한 식별을 요하기 때문에 적외선 온도 센서에 의해 임의의 물체가 감지되었다고 할지라도 감지된 물체를 자동으로 식별할 수 없는 문제점이 있다. In addition, even though the CCTV cannot accurately photograph the three-dimensional shape of the object to be monitored, unnecessary image data is included, so the processing capacity and storage capacity of the captured image are very large compared to the required data, and thus there is an inefficient problem in capacity management. In addition, CCTV is not only shooting a surveillance object, but rather shooting a screen that includes the surveillance object, so it is not possible to provide enough information to accurately distinguish the surveillance object, or infrared rays are required because the operator's visual identification is required. Even if an arbitrary object is detected by the temperature sensor, there is a problem that the detected object cannot be automatically identified.

또한, 상기한 문제점들을 갖는 감지 및 추적 장치를 로봇에 적용하는 경우에는 감지 및 추적 자체의 불완전성뿐만 아니라, 궁극적으로 감지 및 추적하는 물체에 대하여 로봇의 자연스러운 반응을 이끌어낼 수가 없다. In addition, when the sensing and tracking device having the above-described problems is applied to the robot, not only the incompleteness of the sensing and tracking itself, but ultimately, it is impossible to elicit a natural response of the robot to the object to be detected and tracked.

따라서, 기존의 영성 처리 기술과 음성 인식 기술 및 비접촉식 다중 적외선 온도 센서 등 각 분야 별로 고도로 발달한 기술들을 융합함으로써 다수의 물체의 출현에 대하여 자동 감지하고, 감지된 물체에 대하여 자연스러운 반응을 동반하여 식별 및 추적할 수 있는 인공지능형 장치 및 방법이 요망된다. Therefore, by integrating highly developed technologies for each field, such as the existing spiritual processing technology, speech recognition technology, and non-contact multi-infrared temperature sensor, it automatically detects the appearance of multiple objects and identifies them with natural reaction to the detected objects. And AI devices and methods capable of tracking.

따라서 본 발명의 목적은 다수개의 표적들의 출현을 자동으로 감지하고, 감지한 표적들의 크기 및 위치를 파악하며, 파악된 표적들의 이동을 추적할 수 있는 인공지능형 장치 및 방법을 제공하는데 있다. Accordingly, an object of the present invention is to provide an artificial intelligence device and method for automatically detecting the appearance of multiple targets, grasping the size and position of the detected targets, and tracking the movement of the identified targets.

또한, 본 발명의 다른 목적은 다수개의 표적들을 감지, 식별 및 추적할 시, 추적자에게 발생하는 자연스러운 반응을 동반할 수 있는 인공지능형 장치 및 방법을 제공하는데 있다. In addition, another object of the present invention is to provide an artificial intelligence device and method capable of accommodating a natural reaction occurring to a tracker when detecting, identifying, and tracking a plurality of targets.

또한, 본 발명의 또 다른 목적은 다수개의 표적들을 감지, 식별 및 추적하는 과정에서 발생하는 외부의 다양한 변화에 능동적으로 반응하는 로봇의 얼굴 및 눈동자의 움직임을 구현할 수 있는 인공지능형 장치 및 방법을 제공하는데 있다. In addition, another object of the present invention is to provide an artificial intelligence device and method capable of realizing the movement of the face and pupil of a robot that actively responds to various external changes occurring in the process of detecting, identifying and tracking a plurality of targets. Is doing.

상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 표적 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치는, 소정 패턴에 따라 이동하면서 소정 감지 영역을 관찰하여, 출현하는 표적들의 위치를 감지하는 제1 비접촉식 다중적외선 온도 센서 상기 제1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서에 감지된 표적들의 크기 및 거리를 감지하는 제2비접촉식 다중 적외선 온도 센서 및 상기 제1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서의 표적들 감지 신호에 따라 감지된 표적들의 위치를 계산하고, 상기 제 2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서를 제어하여 상기 계산된 표적들의 위치로 이동시켜, 상기 제 2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서의 표적들 감지 신호에 따라 감지된 표적들의 크기 및 거리를 계산하는 제어부로 구성됨을 특징으로 한다. The AI device capable of automatically identifying and tracking a target according to the present invention for achieving the above objects is a first non-contact multi-infrared ray that detects a position of an emerging target by observing a predetermined detection area while moving according to a predetermined pattern. Temperature sensor Position of targets detected according to the detection signals of targets of the second non-contact multi-infrared temperature sensor and the first non-contact multi-infrared temperature sensor detecting the size and distance of the targets detected by the first non-contact multi-infrared temperature sensor Control unit for calculating and moving the position of the calculated target by controlling the second non-contact multi-infrared temperature sensor, and calculating the size and distance of the detected targets according to the target detection signal of the second non-contact multi-infrared temperature sensor It is characterized by consisting of.

또한, 상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 표적 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 방법은, 제 1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서를 소정 패턴에 따라 이동시켜, 소정 감지 영역을 스캐닝하도록 하고, 상기 감지 영역 스캐닝 시 발생하는 표적들 감지 신호를 수신하는 과정 상기 수신한 표적들 감지 신호로부터 감지된 표적들의 최고 온도 및 2차원 좌표를 계산하는 과정 제 2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서를 상기 계산된 표적들의 좌표로 이동시키는 과정 상기 제 2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서로부터의 감지 신호를 수신하여 표적들의 크기 및 거리를 계산하는 과정 상기 표적들이 위치한 감지 영역에 변화가 있으면, 상기 변화된 표적들의 좌표를 재계산하는 과정 및 상기 계산된 표적들의 좌표와 상기 재계산된 표적들의 좌표로부터 상기 표적들의 이동 방향을 계산하는 과정을 포함함을 특징으로 한다. In addition, the artificial intelligence method capable of automatic target identification and tracking according to the present invention for achieving the above objects is to move the first non-contact multi-infrared temperature sensor according to a predetermined pattern to scan a predetermined detection area, and A process of receiving target detection signals generated when scanning a detection area. A process of calculating the maximum temperature and two-dimensional coordinates of targets detected from the received target detection signals. A second non-contact multi-infrared temperature sensor is coordinates of the calculated targets. Process of calculating the size and distance of the targets by receiving the detection signal from the second non-contact multi-infrared temperature sensor, if there is a change in the detection area where the targets are located, recalculating the coordinates of the changed targets; And calculating a moving direction of the targets from the calculated target coordinates and the recalculated target coordinates.

또한, 상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 표적 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치는, 소정 패턴에 따라 이동하면서 소정 감지 영역을 관찰하여, 출현하는 표적들의 위치를 감지하는 제1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서와, 상기 제1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서에 감지된 표적들의 크기 및 거리를 감지하는 제2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서를 각각 구비하는 좌우 안구형 센서 상기 좌우 안구형 센서의 상하 좌우 및 원형 패턴의 회전을 구동하는 센서구동부 상기 안구형 센서가 장착된 두부의 상하 좌우 및 원형 패턴의 회전을 구동하는 장치구동부 상기 센서구동부 및 장치구동부를 제어하여 상기 안구형 센서를 소정 패턴에 따라 구동시켜, 소정 감시 영역을 스캐닝하도록 하고, 상기 안구형 센서로부터 수신한 표적들 감지 신호에 따라 감지된 표적들의 크기 및 위치를 계산하는 제어부로 구성됨을 특징으로 한다.또한, 상기와 같은 목적들을 달성하기 위한 본 발명에 따른 표적 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치는, 표적들의 영상을 촬영하는 영상카메라 상기 영상카메라의 외주면에 원통형으로 구비되어, 원형 패턴으로 움직이면서 표적들의 출현을 감지하는 추적용 비접촉식 다중 적외선 온도 센서 및 상기 추적용 비접촉식 다중 적외선 온도 센서의 외주면에 원통형으로 구비되어, 원형 패턴으로 움직이면서 상기 추적용 비접촉식 다중 적외선 온도 센서가 감지한 표적들의 크기 및 거리를 감지하는 식별용 비접촉식 다중 적외선 온도 센서로 구성됨을 특징으로 한다. In addition, the AI device capable of automatic target identification and tracking according to the present invention for achieving the above objects is a first non-contact type sensing position of emerging targets by observing a predetermined detection area while moving according to a predetermined pattern Left and right eye-shaped sensors each having a multi-infrared temperature sensor and a second non-contact multi-infrared temperature sensor that senses the size and distance of targets sensed by the first non-contact multi-infrared temperature sensor. Sensor driving unit for driving the rotation of the pattern The driving unit for driving the rotation of the upper, lower, left and right and circular patterns of the head mounted with the eye sensor controls the sensor driving unit and the device driving unit to drive the eye sensor according to a predetermined pattern, It is characterized in that it consists of a control unit that scans a predetermined surveillance area and calculates the size and position of the detected targets according to the target detection signals received from the eyeball sensor. The artificial intelligence device capable of automatic target identification and tracking according to the present invention is a video camera that captures images of targets. It is provided in a cylindrical shape on the outer circumferential surface of the video camera. The sensor is provided in a cylindrical shape on the outer circumferential surface of the non-contact multi-infrared temperature sensor for tracking, and consists of a non-contact multi-infrared temperature sensor for identification that detects the size and distance of targets detected by the non-contact multi-infrared temperature sensor for tracking while moving in a circular pattern. It is characterized by.

상술한 바와 같이 본 발명은 다수개의 표적들의 출현을 자동으로 감지하고, 감지한 표적들의 크기 및 위치를 파악하며, 파악된 표적들의 이동을 추적할 수 있는 효과가 있다. As described above, the present invention has an effect of automatically detecting the appearance of multiple targets, grasping the size and position of the detected targets, and tracking the movement of the identified targets.

또한, 본 발명은 다수개의 표적들을 감지, 식별 및 추적하는 과정에서 발생하는 외부의 다양한 변화에 능동적으로 반응하는 로봇의 얼굴 및 눈동자의 움직임을 구현할 수 있는 효과가 있다. In addition, the present invention has an effect capable of realizing the movement of the face and pupil of the robot that actively responds to various external changes occurring in the process of detecting, identifying and tracking a plurality of targets.

또한, 본 발명은 다수개의 표적들을 감지, 식별 및 추적할 시, 인공지능형 장치에게 자연스러운 반응을 표현케 함으로써, 방문자에게는 유대감을 주고 침입자에게는 위협감을 줄 수 있는 효과가 있다. In addition, the present invention has an effect that, when detecting, identifying, and tracking a plurality of targets, expresses a natural response to an artificial intelligence device, thereby giving a sense of bond to a visitor and a threat to an intruder.

도 1은 본 발명에 적용되는 비접촉식 다중 적외선 온도센서의 내부 구조도,
도 2는 도 1의 비접촉식 다중 적외선 온도센서로 구현한 좌/우 눈동자의 감지범위를 나타낸 도면,
도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 방법을 보인 도면,
도 4는 삼각함수에 의해 감시대상물의 2차원 및 3차원 좌표를구하는 방법을 설명하기 위한 도면,
도 5는 도 3의 인공지능형 방법을 적용한 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 <63> 인공지능형 장치의 일 예시도,
도 6은 도 3의 인공지능형 방법을 적용한 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치의 다른 일
예시도,
도 7은 본 발명에 따른 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치의 기능 블록 구성도,
도 8은 본 발명에 따른 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 방법의 제어 흐름도.
1 is an internal structure diagram of a non-contact multi-infrared temperature sensor applied to the present invention,
Figure 2 is a view showing the detection range of the left / right pupil implemented with the non-contact multi-infrared temperature sensor of Figure 1,
3 is a view showing an artificial intelligence method capable of target detection, identification, and tracking according to a preferred embodiment of the present invention,
4 is a view for explaining a method for obtaining 2-D and 3-D coordinates of a monitored object by a trigonometric function;
5 is an exemplary diagram of an artificial intelligence device capable of target detection, identification, and tracking by applying the artificial intelligence method of FIG. 3;
FIG. 6 is another work of the AI device capable of target detection, identification, and tracking by applying the AI method of FIG. 3.
Illustration,
7 is a functional block configuration diagram of an AI device capable of target detection, identification, and tracking according to the present invention;
8 is a control flow diagram of an artificial intelligence method capable of target detection, identification and tracking according to the present invention.

이하 본 발명의 바람직한 실시 예들의 상세한 설명이 첨부된 도면들을 참조하여 설명될 것이다. 하기 설명에서 구체적인 특정 사항들이 나타나고 있는데, 이는 본 발명의 보다 전반적인 이해를 돕기 위해 제공된 것이다. 그리고 본 발명을 설명함에 있어, 관련된 공지 기능 혹은 구성에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요 하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우 그 상세한 설명을 생략한다. Hereinafter, detailed descriptions of preferred embodiments of the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In the following description, specific specific matters are shown, which are provided to help a more comprehensive understanding of the present invention. And in the description of the present invention, if it is determined that a detailed description of related known functions or configurations may unnecessarily obscure the subject matter of the present invention, the detailed description will be omitted.

후술될 상세한 설명에는 상술한 기술적 과제를 이루기 위한 본 발명에 있어서 대표적인 실시 예들을 제시할 것이다. 또한 상기 실시 예에서 본 발명의 설명의 편의를 위하여 특정 배열을 갖는 다중 IR센서를 사용하여 소정 공간을 감시하는 장치와 방법을 설명할 것이나, 이러한 특정한 센서 및 이와 관련된 명칭들, 그리고 특정한 환경조건을 갖는 감시 장치가 본 발명의 범위를 한정하는 것은 아니며, 유사한 기술적 배경을 가지는 감시 시스템, 인간형 로봇, 곤충형 로봇 등에 적용 가능함은 물론이다. In the detailed description to be described later, representative embodiments of the present invention for achieving the above-described technical problems will be presented. In addition, in the above embodiment, for convenience of explanation of the present invention, an apparatus and method for monitoring a predetermined space using multiple IR sensors having a specific arrangement will be described, but these specific sensors and related names, and specific environmental conditions are described. The scope of the present invention does not limit the scope of the present invention, and of course, it can be applied to a surveillance system having a similar technical background, a humanoid robot, an insectoid robot, and the like.

도 1은 본 발명에 적용되는 비접촉식 다중 적외선 온도센서의 내부 구조도이고, 도 2는 도 1의 비접촉식 다중 적외선 온도센서로 구현한 좌/우 눈동자의 감지범위를 나타낸 도면이다. 1 is an internal structure diagram of a non-contact multi-infrared temperature sensor applied to the present invention, and FIG. 2 is a view showing a detection range of left/right pupils implemented with the non-contact multi-infrared temperature sensor of FIG. 1.

도 1 및 도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명에 적용되는 비접촉식 다중 적외선 온도 센서(이하, "IR센서"라 함)는 좌/우 양안의 역할을 하는 두 개의 IR센서로 구성된다. 우측 눈(또는 좌측 눈)의 역할을 담당하는 IR센서(R)는 넓은 범위의 영역을 관찰하여 감지되는 표적의 위치를 검출하기 위하여 1 * 8의 배열을 갖는다. 이때, 상1 and 2, a non-contact multi-infrared temperature sensor (hereinafter referred to as "IR sensor") applied to the present invention is composed of two IR sensors that serve as both left and right eyes. The IR sensor R serving as the right eye (or the left eye) has an array of 1 * 8 to detect the position of the target to be detected by observing a wide range of areas. At this time,

기 IR센서(R)의 배열은 반드시 1 * 8의 배열로 한정되지 않으며, 필요에 따라 다른 배열로 구성될 수 있음은 당연하다. 좌측 눈(또는 우측 눈)의 역할을 담당하는 IR센서(L)는 상기 IR센서(R)에 의하여 감지된 표적의 위치를 더욱 세분화하여 감지하기 위하여 4 * 4의 배열을 갖는다. 상기 IR센서(L)도 그 배열이 한정되지 않는다.The arrangement of the group IR sensor R is not necessarily limited to an arrangement of 1 * 8, and it is natural that other arrangements may be made as necessary. The IR sensor L, which plays the role of the left eye (or right eye), has an arrangement of 4 * 4 in order to further sense the position of the target detected by the IR sensor R. The arrangement of the IR sensor L is also not limited.

상기 IR센서들(L, R)을 구성하는 각 서브센서에 대응하는 알파벳(A~P) 또는 아라비아 숫자(1~8)는 각기 자기의 감지영역의 온도값을 이격된 거리에서 측정한다. 도 2를 참조하면, 상기 IR센서(R)는 넓은 범위의 영역을 상하, 좌우 및 원형으로 스캐닝하여 기준 온도와 다른 온도를 감지함으로써 표적의 출현을 인식한다. 또한, 상기 IR센서(L)은 상대적으로 좁은 범위의 영역을 상하, 좌우 및 원형으로 스캐닝하여 해당 영역을 좀 더 세분화하여 감지함으로써 표적을 감지한다. 이때, 상기 IR센서들(L, R)의 상하 및 좌우의 움직임은 센서가 장착된 장착부(일례로, 로봇의안구)를 기 프로그램된 프로세스에 따라 주기적 또는 비주기적인 패턴으로 구동함으로써 담당하는 감지 영역을 관찰할 수 있다. 현재의 기술수준에 의하면, 이러한 안구형 센서는 인간의 눈동자의 움직임 이상의 움직임이 가능하다. 이러한 안구형 센서의 기계적 동작 및 광학적 메커니즘은 공지의 기술이므로, 그 설명은 생략한다.Alphabets (A to P) or Arabic numerals (1 to 8) corresponding to each subsensor constituting the IR sensors (L, R) respectively measure the temperature value of the magnetic sensing area at a spaced distance. Referring to FIG. 2, the IR sensor R recognizes the appearance of a target by scanning a wide range of areas up, down, left, and circular to detect a temperature different from a reference temperature. In addition, the IR sensor (L) detects a target by scanning a region of a relatively narrow range up, down, left, and circular to further segment and detect the corresponding region. At this time, the up and down and left and right movements of the IR sensors L and R are sensed by driving the sensor-equipped mounting portion (eg, the robot's eyeball) in a periodic or aperiodic pattern according to a pre-programmed process. The area can be observed. According to the current level of technology, such an eye type sensor can move beyond the movement of the human pupil. Since the mechanical action and optical mechanism of the eye-shaped sensor are well-known techniques, the description is omitted.

이하, 도 3 및 도 4를 참조하여, 본 발명에 따른 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 방법을 상세히 설명한다. 도 3은 본 발명의 바람직한 실시 예에 따른 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 방법을 보인 도면이고, 도 4는 삼각함수에 의해 감시대상물의 2차원 및 3차원 좌표를 구하는 방법을 설명하기 위한 도면이다.Hereinafter, an artificial intelligence method capable of target detection, identification, and tracking according to the present invention will be described in detail with reference to FIGS. 3 and 4. 3 is a diagram showing an artificial intelligence method capable of target detection, identification, and tracking according to a preferred embodiment of the present invention, and FIG. 4 is a view for explaining a method of obtaining 2D and 3D coordinates of a monitored object by a trigonometric function It is a drawing.

도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명에 따른 표적 감지, 식별 및 추적 방법은, IR센서(R)가 상하, 좌우 및 원형으로 이동하면서 추적구간을 스캐닝하면서 표적의 출현을 감시한다. 이때, IR센서(R)의 이동은 센서가 안구형으로 제작된 경우 또는 원형 구동장치에 장착된 경우에는 관련 구동장치가 스캐닝 패턴에 따라 움직이는 형태로 구현될 수 있다. IR센서(R)은 광범위 표적 추적이 가능하다. 또한, 안구형 센서로 구현되어 인간형 로봇의 안구에 장착되면, 로봇의 머리가 스캐닝 패턴에 따라 움직임으로써, 센서가 해당 추적구간의 감시에 필요한 스캐닝 패턴과 동일한 움직임을 얻을 수 있다.As shown in FIG. 3, the target detection, identification and tracking method according to the present invention monitors the appearance of the target while the IR sensor R moves up, down, left and right and scans the tracking section. At this time, the movement of the IR sensor R may be implemented in a case where the sensor is manufactured in the form of an eyeball or when the sensor is mounted on a circular driving device, the related driving device moves according to the scanning pattern. The IR sensor (R) can track a wide range of targets. In addition, when implemented as an eyeball sensor and mounted on the eyeball of a humanoid robot, the head of the robot moves according to the scanning pattern, so that the sensor can obtain the same movement as the scanning pattern necessary for monitoring the corresponding tracking section.

도 3은 IR센서(R)가 광범위 표적 추적을 위한 스캐닝을 수행하는 중에 서브센서(<38> 6, 7)가 담당하는 감지 영역에서 온도 상승을 감지한 경우의 예를 도시하고 있다. I IR센서(R)는 감지 영역에서 온도 상승을 감지하면, 해당 감지 영역의 최고 온도 및 위치(좌표)를 계산한다. 이때 계산되는 표적의 위치는 2차원 좌표로서 얻어진다.FIG. 3 shows an example of a case where the IR sensor R detects a temperature rise in a sensing area covered by the sub-sensors 6 and 7 while performing scanning for wide target tracking. I When the IR sensor R detects a temperature rise in the detection area, it calculates the maximum temperature and position (coordinates) of the detection area. At this time, the calculated position of the target is obtained as two-dimensional coordinates.

IR센서(R)의 표적 감지 및 최고 온도와 위치의 계산이 완료되면, 로봇의 머리 또는 좌측안구가 이동하여 IR센서 (R)의 서브센서(4, 5)가 담당하는 감지 영역에 위치하던 IR센서(L)의 감지 영역이 표적이 감지된 IR센서(R)의 서브센서(6, 7)의 감지 영역으로 이동한다. 이를 로봇의 안구 형태로 구현하는 경우에는, 상기 IR센서(L)의 이동은 IR센서(R)의 서브센서(6, 7)의 감지 영역으로 IR센서(L)가 이동하도록 로봇의 눈동자가 움직이고, 이후 머리가 움직여 표적을 바라볼 수 있도록 프로그램될 수 있다.When the target detection of the IR sensor (R) and the calculation of the maximum temperature and position are complete, the head or left eye of the robot moves and the IR located in the detection area covered by the subsensors (4, 5) of the IR sensor (R) The detection area of the sensor L moves to the detection area of the subsensors 6 and 7 of the IR sensor R where the target is detected. When this is implemented in the form of an eyeball of a robot, the movement of the IR sensor (L) moves to the detection area of the subsensors (6, 7) of the IR sensor (R) so that the robot's pupil moves so that the IR sensor (L) moves. It can then be programmed to move the head to look at the target.

이어, 표적이 위치한 영역으로 이동한 IR센서(L)는 감지된 표적과 자신이 이루는 각도 및 IR센서(R)가 표적과 이루는 각도 및 표적과의 거리를 이용하여 표적의 크기 및 거리를 계산한다. 이때 계산되는 표적의 크기 및 위치는 3차원 좌표로 얻어진다.Subsequently, the IR sensor L moved to the area where the target is located calculates the size and distance of the target by using the sensed target and the angle formed by itself and the angle formed by the IR sensor R with the target and the distance from the target. . At this time, the calculated target size and position are obtained in three-dimensional coordinates.

도 4는 표적의 2차원 및 3차원 좌표를 계산하기 위한 수학적 근거를 설명하기 위한 것으로서, 삼각함수적 계산 방법을 이용한다. 도 4에 도시된 바와 같이, 거리(Eye L 에서 Eye R까지의)는 고정된 값으로 이미 알고 있는 값이며, 각도(Eye L 및 Eye R)를 알면 표적A(Target A)까지의 거리를 계산할 수 있다. 본 발명에 적용되는 IR센서들(L, R)은 어레이 센서이므로, Eye L, Eye R값이 각각 복수개이므로, 표적A에 대한 복수개의 좌표를 구할 수 있다.4 is for explaining the mathematical basis for calculating the two-dimensional and three-dimensional coordinates of the target, using a trigonometric calculation method. As shown in Fig. 4, the distance (from Eye L to Eye R) is a value that is already known as a fixed value, and when the angles (Eye L and Eye R) are known, the distance to Target A is calculated. Can. Since the IR sensors L and R applied to the present invention are array sensors, since the Eye L and Eye R values are plural, it is possible to obtain a plurality of coordinates for the target A.

한편, 상기 도 3 및 도 4의 설명에서는 표적을 감지하고 그 온도와 위치를 계산하기 위해 IR센서(R)와 IR센서 (L)이 순차적으로 각각 움직인 것으로 설명하였으나, 이는 두 IR센서(L, R)의 특징에 따라 설명한 것일 뿐, 표적의 감지를 위해 동시에 스캐닝 동작을 수행할 수 있음에 유의해야 한다.On the other hand, in the description of FIGS. 3 and 4, it has been described that the IR sensor R and the IR sensor L are sequentially moved in order to detect a target and calculate its temperature and position. , R), it should be noted that the scanning operation can be performed simultaneously for the detection of the target.

상기 도 3의 표적 감지, 식별 및 추적 방법은 표적이 다수개인 경우에도 적용될 수 있다. 이를 간략히 설명하면, 먼저 둘 이상의 표적들이 IR센서(R)에 감지되면, 각각의 표적의 온도를 1차로 측정한다. 이후 IR센서 (L)가 각각의 표적들의 크기와 온도를 정확히 측정하고, 측정된 크기와 온도를 기준으로 표적을 식별한다.The target detection, identification, and tracking method of FIG. 3 may be applied even when there are multiple targets. Briefly, when two or more targets are detected by the IR sensor R, the temperature of each target is first measured. Then, the IR sensor L accurately measures the size and temperature of each target, and identifies the target based on the measured size and temperature.

또한, 본 발명에 따른 표적의 이동 방향의 추적은 본 발명에 적용되는 IR센서가 어레이 센서이므로 용이하게 수행된다. 식별된 표적이 이동하는 경우, 시간의 경과에 따라 표적이 감지되는 서브센서의 영역이 달라지므로, 이러한 감지 정보에 의해 표적의 이동이 용이하게 추적된다. 또한, 표적의 현재 위치가 IR센서의 중앙에 위치하게 되므로, 표적의 이후 이동방향에 대한 예측도 가능하다.In addition, tracking of the moving direction of the target according to the present invention is easily performed because the IR sensor applied to the present invention is an array sensor. When the identified target moves, the area of the sub-sensor where the target is sensed changes over time, so the movement of the target is easily tracked by this detection information. In addition, since the current position of the target is located at the center of the IR sensor, it is possible to predict the target's moving direction.

도 5및 도 6은 도 3의 인공지능형 방법을 적용한 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치의 일 예시도로서, 이하, 도 5 및 도 6을 참조하여 본 발명에 따른 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 방법을 적용한 인공지능형 장치의 다양한 실시예들을 설명한다.5 and 6 is an exemplary view of an AI device capable of target detection, identification, and tracking by applying the AI method of FIG. 3, with reference to FIGS. 5 and 6, target detection, identification, and Various embodiments of the AI device to which the AI method capable of tracking are applied will be described.

도 5는 잠자리와 같은 곤충의 홑눈을 본 발명에 따른 인공지능형 장치에 응용한 예이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시 예에 따른 인공지능형 장치는 영상카메라(1), 추적용 IR센서(2), 식별용 IR센서(3), 근-원거리 조정용 렌즈(4)로 구성되며, 그 정면도와 측단면도를 함께 나타내었다. 도 5의 참조부호(A), (B) 및Figure 5 is an example of applying a single eye of an insect such as a dragonfly to the artificial intelligence device according to the present invention. As shown in Figure 5, the artificial intelligence device according to an embodiment of the present invention is a video camera (1), tracking IR sensor (2), identification IR sensor (3), near-far distance adjustment lens (4) It is composed of, and the front view and the side section view are shown together. 5, (A), (B) and

(C)는 각각 카메라 영상범위, 추적용 IR센서의 추적범위 및 식별용 IR센서의 식별범위를 나타낸 것이다.(C) shows the camera image range, the tracking range of the tracking IR sensor, and the identification range of the IR sensor for identification.

상기 영상카메라(1)는 자체 줌 기능 및 근-원거리 조정용 렌즈(4)를 이용한 광학적 줌기능이 부여된다. 즉, 상기 근-원거리 조정용 렌즈(4) 또는 영상카메라(1)가 전후로 이동함으로써 표적의 영상을 필요한 크기로 확인할 수 있다.The video camera 1 is provided with its own zoom function and an optical zoom function using a lens 4 for near-far adjustment. That is, the near-far distance adjusting lens 4 or the image camera 1 moves back and forth to check the target image to a required size.

상기 IR센서(2, 3)의 움직임은 각각 원형 패턴으로 움직이면서 센서의 방사 각도를 조절할 수 있다. 1차 조절된 방사각은 근-원거리 조정용 렌즈(4)를 통해 광범위한 범위의 추적 및 식별을 가능하게 한다. 이때, IR센서(2,3)의 각각의 IR셀들의 방사각도는 각각 고유한 값을 갖고, 회전 및 근-원거리 조정용 렌즈(4)를 이용해 다양하게 변경할 수 있다.The movements of the IR sensors 2 and 3 can be adjusted in a circular pattern, respectively, to adjust the radiation angle of the sensor. The primary adjusted radiation angle enables a wide range of tracking and identification through the near-far lens 4. At this time, the radiation angles of the respective IR cells of the IR sensors 2 and 3 each have a unique value, and can be variously changed using the lens 4 for rotation and near-far adjustment.

도 6은 본 발명에 따른 인공지능형 장치를 곤충의 촉수 형태의 눈으로 응용한 실시 예이다. 도 6에 도시된 바와 같이, 식별 IR센서 및 추적 IR센서를 좌우 양안으로 구비하고, 중앙에 카메라를 구비하며, 좌우 양안에 음성 인식센서를 함께구비하여 온도와 함께 소리를 스테레오로 감지할 수 있도록 구성되었다. 도 6의 실시 예에 따라 음성을 포함하여 표적의 3차원 감지를 지원할 수 있으며, 이러한 인공지능형 장치의 설치 위치는 잠자리의 눈형태와 더불어 상하 전후에 설치할 수 있다.6 is an embodiment in which the artificial intelligence device according to the present invention is applied to the eyes in the form of tentacles of an insect. As shown in FIG. 6, the identification IR sensor and the tracking IR sensor are provided in both right and left eyes, a camera is provided in the center, and a voice recognition sensor is provided in both left and right sides to detect sound with temperature in stereo. It was composed. According to the embodiment of FIG. 6, it is possible to support 3D detection of a target including a voice, and the installation position of the AI device may be installed before and after, up and down, as well as the shape of an eye of a dragonfly.

이하, 도 7 및 도 8을 참조하여, 상술한 실시예들을 포함하는 본 발명에 따른 <50> 표적 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치 및 방법을 정형적으로 설명한다. 도 7은 본 발명에 따른 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치의 기능 블록 구성도이고, 도 8은 본 발명에 따른 표적 감지, 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 방법의 제어 흐름도이다.Hereinafter, an artificial intelligence device and method capable of automatically identifying and tracking a target according to the present invention including the above-described embodiments will be described with reference to FIGS. 7 and 8. 7 is a functional block diagram of an AI device capable of target detection, identification, and tracking according to the present invention, and FIG. 8 is a control flowchart of an AI method capable of target detection, identification and tracking according to the present invention.

도 7을 참조하면, 본 발명에 따른 인공지능형 장치를 그 기능부에 따라 구성하면, 인공지능형 장치를 전반적으로 제어하는 제어부(110), 좌측 IR센서(121) 및 우측 IR센서(123)를 포함하는 센서부(120), 상기 제어부(110)의 제어에 따라 상기 센서부(130)를 구동시키는 센서구동부(130), 상기 센서부(120)가 로봇 등의 또 다른 기능을 수행하는 장치 등(170)에 장착되는 경우에 이 장치(170)를 구동하여 IR센서들을 구동시키는 장치구동부(140) 및 운영자를 위한 디스플레이장치나 스피커 등을 포함하는 표시부(150) 및 키입력장치나 마이크 등을 포함하는 입력부(160)로 구성된다. 상기 구성에 따라 본 발명에 따른 인공지능형 장치는 표적 감지, 식별 및 추적 방법을 수행한다. 또한, 도 7에는 도시하지 않았으나, 본 발명의 실시예들을 도시한 도 5 및 도 6에 도시된 바와 같이 영상촬영부를 포함하여 운용자에게 상기 감지된 표적을 영상으로 표시함이 바람직하다.Referring to FIG. 7, when the AI device according to the present invention is configured according to its functional unit, it includes a control unit 110, a left IR sensor 121, and a right IR sensor 123 for overall control of the AI device. The sensor unit 120, the sensor driving unit 130 for driving the sensor unit 130 under the control of the control unit 110, the sensor unit 120, a device for performing another function, such as a robot ( When mounted in 170), the device driving unit 170 drives the IR sensors, and includes a display unit 150 including a display device or a speaker for an operator, and a key input device or a microphone. It consists of an input unit 160. According to the above configuration, the artificial intelligence device according to the present invention performs target detection, identification, and tracking methods. In addition, although not illustrated in FIG. 7, it is preferable to display the detected target as an image to an operator, including an image capturing unit, as illustrated in FIGS. 5 and 6, showing embodiments of the present invention.

도 7 및 도 8을 참조하면, 본 발명에 따른 인공지능형 방법은, IR센서(R, 123)의 감지 영역 스캐닝을 통해 표적 감지 신호를 수신함으로써, 제어부(110)는 최초로 표적을 인식한다. 이러한 최초 표적 인식은 201단계의 스캐닝을 통해 수행된다. 상기 201단계의 스캐닝은 제어부(110)의 제어에 따라 센서구동부(130)의 센서부(120)의 구동에 따라 수행된다. 제어부(110)는 203단계에서 IR센서(R, 123)로부터 특정범위의 온도가 특정 서브센서에서 감지되면, 205단계로 진행하여, 표적의 최고온도 및 2차원 좌표를 계산한다.Referring to FIGS. 7 and 8, in the artificial intelligence method according to the present invention, the control unit 110 recognizes the target for the first time by receiving the target detection signal through the detection area scanning of the IR sensors R and 123. The initial target recognition is performed through 201 scanning. The scanning of step 201 is performed according to the driving of the sensor unit 120 of the sensor driving unit 130 under the control of the control unit 110. If the temperature of a specific range is detected by a specific sub-sensor from the IR sensors R and 123 in step 203, the controller 110 proceeds to step 205 to calculate the maximum temperature and two-dimensional coordinates of the target.

이어, 제어부(110)는 207단계로 진행하여, 상기 센서구동부(130)를 제어하여 IR센서(L, 121)를 상기 IR센서(R,123)에 의해 표적이 감지된 영역으로 이동하도록 한다. 상기 IR센서(L, 121)가 표적이 감지된 영역으로 이동하면, 제어부(110)는 209단계에서 상기 IR센서(L, 121)로부터의 감지 신호를 수신하여 표적의 크기 및 거리를 3차원 좌표로 정확히 계산한다.Subsequently, the control unit 110 proceeds to step 207, and controls the sensor driving unit 130 to move the IR sensors L and 121 to an area where the target is detected by the IR sensors R and 123. When the IR sensors (L, 121) move to the area where the target is detected, the control unit 110 receives the detection signals from the IR sensors (L, 121) in step 209 to 3D coordinate the size and distance of the target. Calculate exactly as.

상기 209단계에서 계산된 표적의 크기 및 거리, 그리고 온도는 상기 표시부(150)를 통해 운용자 등에게 제공될 수 있으며, 표적의 크기, 거리 및 온도에 대한 통계정보를 미리 구비하여, 이 통계정보에 근거한 표적의 실체에 대한 예측을 제공할 수 있다. 또한, 도시하지는 않았으나, CCTV, 영상카메라 등을 구비하여 상기 계산된 표적에 대한 정보를 바탕으로 표적을 정확히 촬영하고, 표적으로부터의 음성을 인식하여, 촬영한 영상 및 인식된 음성을 운용자에게 제공할 수도 있다.The size, distance, and temperature of the target calculated in step 209 may be provided to the operator and the like through the display unit 150, and provided with statistical information on the size, distance, and temperature of the target in advance, and It can provide a prediction of the identity of a target based on it. Also, although not shown, a CCTV, a video camera, and the like are provided to accurately photograph the target based on the calculated target information, recognize the voice from the target, and provide the captured image and the recognized voice to the operator. It might be.

이어, 상기 제어부(110)는 213단계에서, 상기 표적의 감지 셀(서브센서의 감지 영역)에 변화가 있으면, 이를 IR 센서들로부터 입력되는 신호로부터 인지하고, 215단계로 진행하여, 상기 센서구동부(130)를 제어하여 해당 셀로 IR센서(R, L)를 이동시키고, 표적의 이동방향의 추이로부터 표적의 다음 번 이동방향을 예측할 수도 있다.Subsequently, in step 213, if there is a change in the detection cell (the sensing area of the sub-sensor) of the target, in step 213, the controller 110 recognizes it from the signal input from the IR sensors, proceeds to step 215, and the sensor driving unit By controlling the 130, the IR sensors R and L are moved to the corresponding cell, and the next moving direction of the target may be predicted from the transition of the moving direction of the target.

한편, 상기 제어부(110)는 상기 장치구동부(140)를 제어하여 상기 센서부(120)가 장착된 장치를 움직이도록 함으로써, IR센서가 로봇 등의 눈동자에 장착되는 경우에, 로봇의 머리를 움직이도록 제어하여, 상기 센서구동부(130)의 동작과 동일한 결과를 얻을 수도 있다.Meanwhile, the control unit 110 controls the device driving unit 140 to move the device on which the sensor unit 120 is mounted, thereby moving the head of the robot when the IR sensor is mounted on a pupil such as a robot. By controlling this, the same result as the operation of the sensor driving unit 130 may be obtained.

또한, 본 발명에 따른 IR센서가 로봇 등에 눈동자로서 장착되면, 본 발명에 따른 인공지능형 장치 및 방법은 로봇으로 하여금 다수개의 표적들을 감지, 식별 및 추적할 시 발생하는 자연스러운 반응을 머리동작 또는 눈동자의 움직임을 나타낼 수 있도록 한다.In addition, when the IR sensor according to the present invention is mounted as a pupil on a robot or the like, the artificial intelligence device and method according to the present invention may cause the robot to react to the natural reactions that occur when the robot detects, identifies and tracks multiple targets. Be able to represent movement.

한편 본 발명의 상세한 설명에서는 구체적인 실시 예에 관해 설명하였으나, 본 발명의 범위에서 벗어나지 않는 한도 내에서 여러 가지 변형이 가능함은 물론이다. 그러므로 본 발명의 범위는 설명된 실시 예에 국한되어 정해져서는 안되며 후술하는 특허청구의 범위뿐 아니라 이 특허청구의 범위와 균등한 것들에 의해서 정해져야 한다.On the other hand, in the detailed description of the present invention, although specific embodiments have been described, various modifications are possible without departing from the scope of the present invention. Therefore, the scope of the present invention should not be limited to the described embodiments, but should be determined not only by the scope of the claims described below, but also by the scope and equivalents of the claims.

Claims (13)

표적들을 자동으로 감지하여, 식별 및 추적할 수 있는 인공지능형 장치에 있어서,소정 패턴에 따라 이동하면서 소정 감지 영역을 관찰하여, 출현하는 표적들의 위치를 감지하는 제1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서 상기 제1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서에 감지된 표적들의 크기 및 거리를 감지하는 제2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서 및 상기 제1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서의 표적들 감지 신호에 따라 감지된 표적들의 위치를 계산하고, 상기 제 2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서를 제어하여 상기 계산된 표적들의 위치로 이동시켜, 상기 제 2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서의 표적들 감지 신호에 따라 감지된 표적들의 크기 및 거리를 계산하는 제어부로 구성되는 표적들 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치. An AI device capable of automatically detecting, identifying, and tracking targets, the first non-contact multi-infrared temperature sensor detecting a position of an emerging target by observing a predetermined detection area while moving according to a predetermined pattern. Calculate the positions of the detected targets according to the detection signals of the second non-contact multi-infrared temperature sensor and the first non-contact multi-infrared temperature sensor detecting the size and distance of the targets detected by the non-contact multi-infrared temperature sensor, 2 Targets composed of a control unit that calculates the size and distance of the detected targets according to the target detection signal of the second non-contact multi-infrared temperature sensor by controlling the non-contact multi-infrared temperature sensor to move to the position of the calculated targets AI device capable of automatic identification and tracking. 제 1항에 있어서,상기 제어부에서 계산된 표적들의 크기 및 거리에 따라 상기 표적들을 촬영하는 영상촬영부 상기 영상촬영부에서 촬영된 영상을 디스플레이하는 표시부 및 상기 제어부를 제어하는 키입력신호를 입력하는 입력부를 더 구비함을 특징으로 하는 표적들 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치. According to claim 1, Image photographing unit for photographing the targets according to the size and distance of the targets calculated by the control unit Displaying an image photographed by the image photographing unit and a key input signal for controlling the control unit AI device capable of automatic identification and tracking of targets, further comprising an input. 제 2항에 있어서, 상기 제어부에서 계산된 표적들의 음성을 인식하여 오디오 신호로 변환하는 음성인식센서 및 상기 음성인식센서에서 변환된 오디오 신호를 음성으로 출력하는 스피커를 더 포함함을 특징으로 하는 표적들 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치. The target according to claim 2, further comprising a voice recognition sensor for recognizing the voices of the targets calculated by the controller and converting them into an audio signal, and a speaker for outputting the audio signal converted by the voice recognition sensor as voice. AI device capable of automatic identification and tracking. 표적들을 자동으로 감지하여, 식별 및 추적할 수 있는 인공지능형 방법에 있어서,제 1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서를 소정 패턴에 따라 이동시켜, 소정 감지 영역을 스캐닝하도록 하고, 상기 감지 영역 스캐닝 시 발생하는 표적들 감지 신호를 수신하는 과정 상기 수신한 표적들 감지 신호로부터 감지된 표적들의 최고 온도 및 2차원 좌표를 계산하는 과정 제 2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서를 상기 계산된 표적들의 좌표로 이동시키는 과정 상기 제 2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서로부터의 감지 신호를 수신하여 표적들의 크기 및 거리를 계산하는 과정 상기 표적들이 위치한 감지 영역에 변화가 있으면, 상기 변화된 표적들의 좌표를 재계산하는 과정 및 상기 계산된 표적들의 좌표와 상기 재계산된 표적들의 좌표로부터 상기 표적들의 이동 방향을 계산하는 과정을 포함하는 표적들 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 방법. In an artificial intelligence method capable of automatically detecting, identifying, and tracking targets, the first non-contact multi-infrared temperature sensor is moved according to a predetermined pattern to scan a predetermined sensing area, and a target generated when scanning the sensing area The process of receiving a field detection signal The process of calculating the maximum temperature and two-dimensional coordinates of the targets detected from the received target detection signal The process of moving the second non-contact multi-infrared temperature sensor to the coordinates of the calculated targets The second The process of calculating the size and distance of the targets by receiving the detection signal from the non-contact multi-infrared temperature sensor. If there is a change in the detection area where the targets are located, the process of recalculating the coordinates of the changed targets and the coordinates of the calculated targets An artificial intelligence method capable of automatically identifying and tracking targets, including calculating the direction of movement of the targets from the coordinates of the recalculated targets. 제 4항에 있어서, 상기 계산된 표적들의 이동 방향에 대한 결과값을 누적하고, 상기 누적된 결과값으로부터 표적들의 다음 번 이동 방향을 예측하는 과정을 더
구비함을 특징으로 하는 표적들 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 방법.
The method of claim 4, further comprising accumulating a result value for the calculated target movement direction and predicting a next movement direction of the targets from the accumulated result value.
Artificial intelligence method capable of automatic identification and tracking of targets, characterized by provision.
제 4항에 있어서, 상기 계산된 표적들의 좌표를 중심으로, 상기 계산된 표적들의
크기에 맞추어 촬영하는 과정을 더 구비함을 특징으로 하는 표적들 자동 식별 및
추적이 가능한 인공지능형 방법.
The method according to claim 4, centered on the coordinates of the calculated targets, the calculated targets
Automatic identification of targets, characterized in that it further comprises a process to shoot according to the size and
AI method that can be traced.
제 4항에 있어서, 상기 계산된 표적들의 이동 방향에 대한 결과값을 누적하고, 상기 누적된 결과값으로부터 표적들의 다음 번 이동 방향을 예측하는 과정을 더 구비
함을 특징으로 하는 표적들 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 방법.
The method of claim 4, further comprising accumulating a result value for the calculated direction of movement of the targets and predicting a next movement direction of the targets from the accumulated result value.
Artificial intelligence method capable of automatic identification and tracking of targets, characterized by ships.
제 4항에 있어서, 상기 계산된 표적들의 음성을 인식하고, 상기 인식된 음성을
출력하는 과정 을 더 구비함을 특징으로 하는 표적들 자동 식별 및 추적이
가능한 인공지능형 방법.
According to claim 4, Recognizing the voice of the calculated target, the recognized voice
Automatic identification and tracking of targets characterized by further comprising the process of printing
Possible AI method.
표적들을 자동으로 감지하여, 식별 및 추적할 수 있는 인공지능형 장치에 있어서,소정 패턴에 따라 이동하면서 소정 감지 영역을 관찰하여, 출현하는 표적들의 위치를 감지하는 제1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서와, 상기 제1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서에 감지된 표적들의 크기 및 거리를 감지하는 제2 비접촉식 다중 적외선 온도 센서를 각각 구비하는 좌우 안구형 센서 상기 좌우 안구형 센서의 상하 좌우 및 원형 패턴의 회전을 구동하는 센서구동부 상기 안구형 센서가 장착된 두부의 상하 좌우 및 원형 패턴의 회전을 구동하는 장치구동부 상기 센서구동부 및 장치구동부를 제어하여 상기 안구형 센서를 소정 패턴에 따라 구동시켜, 소정 감시 영역을 스캐닝하도록 하고, 상기 안구형 센서로부터 수신한 표적들 감지 신호에 따라 감지된 표적들의 크기 및 위치를 계산하는 제어부로 구성되는 표적들 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치.An artificial intelligence device capable of automatically detecting, identifying, and tracking targets, comprising: a first non-contact multi-infrared temperature sensor detecting a position of an emerging target by observing a predetermined sensing region while moving according to a predetermined pattern; and Left and right eyeball sensors each having a second non-contact multiple infrared temperature sensor that senses the size and distance of the targets detected by the first non-contact multi-infrared temperature sensor. Driving unit Device driving unit for driving the rotation of the upper, lower, left, and circular patterns of the head mounted with the eye-shaped sensor controls the sensor driving unit and the device driving unit to drive the eye-shaped sensor according to a predetermined pattern to scan a predetermined monitoring area. , An artificial intelligence device capable of automatically identifying and tracking targets comprising a control unit that calculates the size and position of the detected targets according to the target detection signals received from the eyeball sensor. 제 9항에 있어서, 상기 제어부는, 상기 안구형 센서의 제 1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서가 소정 감시 영역 전체를 관찰하여 표적들의 출현을 감지하기 위한 소정
패턴에 따른 움직임을 제공하도록 상기 센서구동부를 제어하고, 상기 제 1 비접촉
식 다중 적외선 온도 센서가 표적들을 감지하면, 상기 안구형 센서의 제 2 비접촉
식 다중 적외선 온도 센서가 상기 제 1 비접촉식 다중 적외선 온도 센서가 감지한
표적들의 위치로 이동하도록 상기 센서구 동부를 제어하며, 상기 안구형 센서가 장
착된 두부를 상기 감지된 표적들을 향하도록 상기 장치구동부를 제어함을 특징으로
하는 표적들 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치.
10. The method of claim 9, The control unit, The first contactless multi-infrared temperature sensor of the eye-shaped sensor is a predetermined for detecting the appearance of targets by observing the entire monitoring area
Control the sensor driving unit to provide movement according to a pattern, and the first non-contact
When the multiple infrared temperature sensor detects targets, the second non-contact of the eyeball sensor
Multi-infrared temperature sensor detected by the first non-contact multi-infrared temperature sensor
The eastern part of the sensor is controlled to move to the position of targets, and the eye-shaped sensor is mounted
Characterized in that the control unit to drive the device head to the sensed target head
AI device capable of automatic identification and tracking of targets.
표적들을 자동으로 감지하여, 식별 및 추적할 수 있는 인공지능형 장치에 있어서,
표적들의 영상을 촬영하는 영상카메라 상기 영상카메라의 외주면에 원통형으로 구
비되어, 원형 패턴으로 움직이면서 표적들의 출현을 감지하는 추적용 비접촉식 다
중 적외선 온도 센서 및 상기 추적용 비접촉식 다중 적외선 온도 센서의 외주면에
원통형으로 구비되어, 원형 패턴으로 움직이면서 상기 추적용 비접촉식 다중 적외
선 온도 센서가 감지한 표적들의 크기 및 거리를 감지하는 식별용 비접촉식 다중
적외선 온도 센서로 구성되는 표적들 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치.
In the artificial intelligence device that can automatically detect, identify and track targets,
A video camera that takes images of targets. It is formed in a cylindrical shape on the outer circumferential surface of the video camera.
Non-contact type tracking for detecting the appearance of targets while moving in a circular pattern
On the outer peripheral surface of the middle infrared temperature sensor and the tracking non-contact multi-infrared temperature sensor
Cylindrical, non-contact multi-infrared for tracking while moving in a circular pattern
Non-contact multiple for identification to detect the size and distance of the targets detected by the line temperature sensor
An artificial intelligence device that can automatically identify and track targets composed of infrared temperature sensors.
제 11항에 있어서, 상기 영상카메라, 상기 추적용 비접촉식 다중 적외선 온도 센
서 및 상기 식별용 비접촉식 다중 적외선 온도 센서의 전면에 구비되어, 전후 이동
이 가능한 근-원거리 조정용 렌즈를 더 구비함을 특징으로 하는 표적들 자동 식별
및 추적이 가능한 인공지능형 장치.
12. The method of claim 11, wherein the imaging camera, the contactless multi-infrared temperature sensor for tracking
Standing in front of the non-contact multi-infrared temperature sensor for identification and movement
Automatic identification of targets, characterized by further comprising a lens for near-far adjustment
And an AI device capable of tracking.
제 11항에 있어서, 상기 영상카메라, 상기 추적용 비접촉식 다중 적외선 온도 센
서 및 상기 식별용 비접촉식 다중 적외선 온도 센서의 전면에 구비되어, 전후 이동이 가능한 근-원거리 조정용 렌즈를 더 구비함을 특징으로 하는 표적들 자동 식별 및 추적이 가능한 인공지능형 장치.
12. The method of claim 11, wherein the imaging camera, the contactless multi-infrared temperature sensor for tracking
Standing and the front of the non-contact multi-infrared temperature sensor for identification, an artificial intelligence device capable of automatic identification and tracking of targets, further comprising a near-distant adjustment lens capable of moving back and forth.
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