KR20220067037A - Low latency point target detection and tracking apparatus implemented in field programmable gate array - Google Patents
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Abstract
Description
본 발명이 속하는 기술 분야는 점 표적 탐지 추적 장치 및 방법에 관한 것이다.The technical field to which the present invention pertains relates to a point target detection tracking device and method.
이 부분에 기술된 내용은 단순히 본 실시예에 대한 배경 정보를 제공할 뿐 종래기술을 구성하는 것은 아니다.The content described in this section merely provides background information for the present embodiment and does not constitute the prior art.
지대공 또는 공대공 탐색기는 환경의 특성상 표적이 점 표적이므로 알고리즘 측면에서 지상이나 해상 무기에 비해 표적 탐색 구현 복잡도가 높지 않을 수 있지만, 마하라는 탄 기동 속도 때문에 알고리즘 처리 시간 측면에서 난이도가 높다.The surface-to-air or air-to-air searcher may not have high target search implementation complexity compared to land or sea weapons in terms of algorithm because the target is a point target due to the nature of the environment, but the difficulty is high in terms of algorithm processing time due to the speed of the bullet maneuver.
본 발명의 실시예들은 이진화에 필요한 임계치를 이전 프레임을 통해 산출하고, 이진화 영상 생성, 노이즈 제거, 및 표적 추출을 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 통해 병렬로 처리하여 수행 시간을 최소화하는 데 주된 목적이 있다.Embodiments of the present invention calculate the threshold required for binarization through the previous frame, and process the binarization image generation, noise removal, and target extraction in parallel through a field programmable gate array (FPGA) to minimize the execution time. There is this.
본 발명의 명시되지 않은 또 다른 목적들은 하기의 상세한 설명 및 그 효과로부터 용이하게 추론할 수 있는 범위 내에서 추가적으로 고려될 수 있다.Other objects not specified in the present invention may be additionally considered within the scope that can be easily inferred from the following detailed description and effects thereof.
본 실시예의 일 측면에 의하면, 점 표적 탐지 추적 장치에 있어서, 적외선 영상으로부터 임계치에 기반하여 이진화 영상을 생성하는 이진화 영상 생성부, 제1 타이밍에 따라 상기 이진화 영상의 일부에서 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부, 및 제2 타이밍에 따라 상기 노이즈를 제거한 이진화 영상의 일부에서 표적군을 식별하는 표적군 식별부를 포함하는 점 표적 탐지 추적 장치를 제공한다.According to an aspect of this embodiment, in the point target detection and tracking apparatus, a binarized image generator for generating a binarized image based on a threshold from an infrared image, and a noise agent for removing noise from a portion of the binarized image according to a first timing It provides a point target detection and tracking device including a target group identification unit for identifying a target group from a part of the binarized image from which the noise has been removed according to rejection and a second timing.
상기 이진화 영상 생성부, 상기 노이즈 제거부, 및 상기 표적군 식별부는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array, FPGA)로 구현되어 병렬로 영상 처리할 수 있다.The binarized image generating unit, the noise removing unit, and the target group identification unit may be implemented as a field programmable gate array (FPGA) to process images in parallel.
상기 점 표적 탐지 추적 장치는 상기 표적군에서 가장 밝은 표적을 추출하고 추적하는 표적 탐지 추적부, 및 상기 적외선 영상을 프레임 별로 저장하고 상기 제1 타이밍 및 상기 제2 타이밍을 고려하여 상기 표적 탐지 추적부로 전송하는 내부 메모리를 포함할 수 있다.The point target detection and tracking device includes a target detection and tracking unit that extracts and tracks the brightest target from the target group, and stores the infrared image for each frame and converts it to the target detection and tracking unit in consideration of the first timing and the second timing. It may include an internal memory to transmit.
상기 임계치는 이전 프레임을 기반으로 임계치 계산부를 통해 (i) 평균값 계산부가 계산한 평균값 및 (ii) 분산 계산부가 계산한 분산을 이용하여 표준편차 계산부가 계산한 표준편차에 곱한 CFAR(Constant False Alarm Rate) 계수를 합하여 계산되며, 다음 프레임에 적용될 수 있다.The threshold is CFAR (Constant False Alarm Rate) multiplied by the standard deviation calculated by the standard deviation calculator using (i) the average value calculated by the average value calculator and (ii) the variance calculated by the variance calculator through the threshold calculator based on the previous frame. ) is calculated by summing the coefficients and can be applied to the next frame.
상기 노이즈 제거부는 제1 평균값 필터를 적용하며, 상기 제1 타이밍은 상기 이진화 영상에서 상기 제1 평균값 필터의 사이즈만큼 처리하는 시간을 의미할 수 있다.The noise removing unit may apply a first average value filter, and the first timing may mean a time for processing the binarized image by the size of the first average value filter.
상기 표적 식별부는 제2 평균값 필터를 적용하며, 상기 제2 타이밍은 상기 노이즈를 제거한 이진화 영상에서 상기 제2 평균값 필터의 사이즈만큼 처리하는 시간을 의미할 수 있다.The target identification unit may apply a second average value filter, and the second timing may mean a time for processing the noise-removed binarized image by the size of the second average value filter.
상기 점 표적 탐지 추적 장치는 상기 이진화 영상 생성부, 상기 노이즈 제거부, 및 상기 표적군 식별부로 동기 신호를 전송하는 동기 제어부를 포함하며, 상기 이진화 영상 생성부, 상기 노이즈 제거부, 및 상기 표적군 식별부는 상기 동기 신호에 따라 파이프라이닝을 수행할 수 있다.The point target detection and tracking apparatus includes a synchronization control unit for transmitting a synchronization signal to the binarized image generation unit, the noise removal unit, and the target group identification unit, the binarized image generation unit, the noise removal unit, and the target group The identification unit may perform pipelining according to the synchronization signal.
상기 이진화 영상 생성부는 상기 제1 타이밍마다 제1 제어 신호를 상기 노이즈 제거부로 전송하고, 상기 노이즈 제거부는 상기 제1 제어 신호를 수신하여 상기 제1 타이밍에 따라 동작할 수 있다.The binarized image generating unit may transmit a first control signal to the noise removing unit at the first timing, and the noise removing unit may receive the first control signal and operate according to the first timing.
상기 노이즈 제거부는 상기 제2 타이밍마다 제2 제어 신호를 상기 표적군 식별부로 전송하고, 상기 표적군 식별부는 상기 제2 제어 신호를 수신하여 상기 제2 타이밍에 따라 동작할 수 있다.The noise removing unit may transmit a second control signal to the target group identification unit at every second timing, and the target group identification unit may receive the second control signal and operate according to the second timing.
상기 표적군 식별부는 제3 제어 신호를 상기 내부 메모리로 전송하고, 상기 내부 메모리는 상기 제3 제어 신호를 상기 제1 제어 신호 및 상기 제2 제어 신호와 비교하여 지연 여부를 판단한 결과에 따라 상기 내부 메모리의 동작을 계속 수행하거나 일시 보류할 수 있다.The target group identification unit transmits a third control signal to the internal memory, and the internal memory compares the third control signal with the first control signal and the second control signal to determine whether to delay the internal memory. Memory operations can be continued or suspended.
상기 표적군 식별부는 제3 제어 신호를 상기 표적 탐지 추적부로 전송하고, 상기 내부 메모리는 제4 제어 신호를 상기 표적 탐지 추적부로 전송하고, 상기 표적 탐지 추적부는 상기 제3 제어 신호를 상기 제4 제어 신호와 비교하여 지연 여부를 판단한 결과에 따라 상기 표적 탐지 추적부의 동작을 계속 수행하거나 일시 보류할 수 있다.The target group identification unit transmits a third control signal to the target detection and tracking unit, the internal memory transmits a fourth control signal to the target detection and tracking unit, and the target detection and tracking unit transmits the third control signal to the fourth control The operation of the target detection and tracking unit may be continuously performed or temporarily suspended according to a result of determining whether there is a delay compared to the signal.
본 실시예의 다른 측면에 의하면, 점 표적 탐지 추적 장치에 의한 점 표적 탐지 추적 방법에 있어서, 적외선 영상으로부터 임계치에 기반하여 이진화 영상을 생성하는 단계, 상기 이진화 영상 중에서 제1 필터 사이즈의 영상이 처리되면 상기 이진화 영상의 일부에서 노이즈를 제거하는 단계, 및 상기 노이즈를 제거한 이진화 영상 중에서 제2 필터 사이즈의 영상이 처리되면 상기 노이즈를 제거한 이진화 영상의 일부에서 표적군을 식별하는 단계를 포함하는 점 표적 탐지 추적 방법을 제공한다.According to another aspect of this embodiment, in the point target detection and tracking method by the point target detection and tracking device, generating a binarized image from an infrared image based on a threshold value; Removing noise from a part of the binarized image, and identifying a target group from a part of the binarized image from which the noise has been removed when an image of a second filter size is processed among the binarized image from which the noise has been removed. Provides a tracking method.
이상에서 설명한 바와 같이 본 발명의 실시예들에 의하면, 이진화에 필요한 임계치를 이전 프레임을 통해 산출하고, 이진화 영상 생성, 노이즈 제거, 및 표적 추출을 FPGA(Field Programmable Gate Array)를 통해 병렬로 처리하여 수행 시간을 최소화할 수 있는 효과가 있다.As described above, according to the embodiments of the present invention, the threshold required for binarization is calculated through the previous frame, and binarized image generation, noise removal, and target extraction are processed in parallel through FPGA (Field Programmable Gate Array). This has the effect of minimizing the execution time.
여기에서 명시적으로 언급되지 않은 효과라 하더라도, 본 발명의 기술적 특징에 의해 기대되는 이하의 명세서에서 기재된 효과 및 그 잠정적인 효과는 본 발명의 명세서에 기재된 것과 같이 취급된다.Even if the effects are not explicitly mentioned herein, the effects described in the following specification expected by the technical features of the present invention and their potential effects are treated as if they were described in the specification of the present invention.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 점 표적 탐지 추적 장치를 예시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 점 표적 탐지 추적 장치의 동작을 예시한 타이밍도이다.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 점 표적 탐지 추적 장치의 필터를 예시한 도면이다.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 점 표적 탐지 추적 방법을 예시한 흐름도이다.1 is a diagram illustrating an apparatus for detecting and tracking a point target according to an embodiment of the present invention.
2 is a timing diagram illustrating the operation of the point target detection and tracking apparatus according to an embodiment of the present invention.
3 is a diagram illustrating a filter of a point target detection and tracking apparatus according to an embodiment of the present invention.
4 is a flowchart illustrating a point target detection and tracking method according to another embodiment of the present invention.
이하, 본 발명을 설명함에 있어서 관련된 공지기능에 대하여 이 분야의 기술자에게 자명한 사항으로서 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에는 그 상세한 설명을 생략하고, 본 발명의 일부 실시예들을 예시적인 도면을 통해 상세하게 설명한다. Hereinafter, in the description of the present invention, if it is determined that the subject matter of the present invention may be unnecessarily obscure as it is obvious to those skilled in the art with respect to related known functions, the detailed description thereof will be omitted, and some embodiments of the present invention will be described. It will be described in detail with reference to exemplary drawings.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 점 표적 탐지 추적 장치를 예시한 도면이다.1 is a diagram illustrating an apparatus for detecting and tracking a point target according to an embodiment of the present invention.
점 표적 탐지 추적 장치(10)는 평균값 계산부(110), 분산 계산부(120), 표준편차 계산부(130), 임계치 계산부(140), 이진화 영상 생성부(210), 노이즈 제거부(220), 표적군 식별부(230), 내부 메모리(240), 표적 탐지 추적부(250)를 포함한다. 점 표적 탐지 추적 장치(10)는 동기 제어부(200)를 포함할 수 있다.The point target detection and
점 표적 탐지 추적 장치(10)는 FPGA(Field Programmable Gate Array)로 구현될 수 있다. 평균값 계산부(110), 분산 계산부(120), 표준편차 계산부(130), 임계치 계산부(140), 이진화 영상 생성부(210), 노이즈 제거부(220), 표적군 식별부(230), 표적 탐지 추적부(250)는 FPGA로 구현될 수 있다.The point target detection and
입력된 영상을 가우시안 분포(Gaussian distribution)라고 가정하여 임계치를 기준으로 이진화 영상을 생성한다. 이진화 영상을 생성하기 위해서는 입력된 영상의 평균, 분산, 표준편차를 계산하여야 한다.Assuming that the input image is a Gaussian distribution, a binarized image is generated based on the threshold. In order to generate a binarized image, the mean, variance, and standard deviation of the input image must be calculated.
임계치는 이전 프레임을 기반으로 임계치 계산부(140)를 통해 계산된다. 임계치는 (i) 평균값 계산부(110)가 계산한 평균값 및 (ii) 분산 계산부(120)가 계산한 분산을 이용하여 표준편차 계산부(130)가 계산한 표준편차에 곱한 CFAR(Constant False Alarm Rate) 계수를 합하여 계산되며, 다음 프레임에 적용된다. (Thread hold = 평균값 + K x 표준편차, K = Constant false alarm rate)The threshold is calculated through the
이진화 영상 생성부(210), 노이즈 제거부(220), 표적군 식별부(230)는 병렬로 영상 처리를 수행한다.The binarized image generating unit 210 , the noise removing unit 220 , and the target
이진화 영상 생성부(210)는 적외선 영상으로부터 임계치에 기반하여 이진화 영상을 생성한다. 적외선 영상은 적외선 카메라로부터 획득된 영상을 의미한다. 입력 영상으로부터 노이즈를 제거하고 표적만 남긴다. 표적은 획득된 영상에서 의미 있는 정보를 담고 있는 부분을 의미한다.The binarized image generator 210 generates a binarized image from the infrared image based on a threshold. The infrared image refers to an image obtained from an infrared camera. Removes noise from the input image and leaves only the target. The target refers to the part containing meaningful information in the acquired image.
FPGA 프로세서 특징인 병렬 구조를 활용하여 영상 입력과 동시에 이진화 영상 생성을 시작한다. 적외선 영상은 #N-1 영상과 #N 영상의 밝기 차이가 크지 않다는 특징을 활용하여 이전 영상에서 미리 계산한 평균, 분산, 표준편차값을 바로 적용한다. 현재 영상의 평균값을 계산하려면 영상 입력이 완료된 후에야 계산이 가능하므로 이전 영상의 평균값을 활용하면 한 프레임 소요시간 단축이 가능하다.By utilizing the parallel structure characteristic of the FPGA processor, it starts generating a binary image at the same time as the image input. In the infrared image, the mean, variance, and standard deviation values calculated in advance from the previous image are directly applied by using the feature that the brightness difference between the #N-1 image and the #N image is not large. In order to calculate the average value of the current image, the calculation is possible only after the image input is completed, so it is possible to shorten the time required for one frame by using the average value of the previous image.
노이즈 제거부(220)는 이진화 영상 생성으로 인해 1차로 노이즈를 제거했지만 아직 제거되지 않은 노이즈를 제거하는 기능을 수행한다. 노이즈 제거부도 필터 사이즈만큼의 영상이 입력되면 바로 수행된다.The noise removing unit 220 performs a function of removing noise that has not been removed even though the noise has been primarily removed due to the generation of the binarized image. The noise removal unit is also performed immediately when an image corresponding to the filter size is input.
노이즈 제거부(220)는 제1 타이밍에 따라 이진화 영상의 일부에서 노이즈를 제거한다. 노이즈 제거부(220)는 제1 평균값(Mean) 필터를 적용하며, 제1 타이밍은 이진화 영상에서 제1 평균값 필터의 사이즈만큼 처리하는 시간을 의미한다. Mean 필터를 수행하여 평균값이 '1'이 아닌 픽셀들에 대해서 모두 배경으로 인지한다.The noise removing unit 220 removes noise from a part of the binarized image according to the first timing. The noise removing unit 220 applies a first mean filter, and the first timing refers to a processing time corresponding to the size of the first mean filter in the binarized image. By performing a mean filter, all pixels whose average value is not '1' are recognized as backgrounds.
표적군 식별부(230)는 예상 표적 사이즈를 고려하여 필터 사이즈를 결정한다. 표적군 식별부(230)는 노이즈 제거부(220)가 수행되고 필터 사이즈만큼의 영상이 수행되면 바로 수행된다.The target
표적군 식별부(230)는 제2 타이밍에 따라 노이즈를 제거한 이진화 영상의 일부에서 표적군을 식별한다. 표적군 식별부(230)는 제2 평균값(Mean) 필터를 적용하며, 제2 타이밍은 노이즈를 제거한 이진화 영상에서 제2 평균값 필터의 사이즈만큼 처리하는 시간을 의미한다. Mean 필터를 수행하여 평균값이 '1'인 픽셀들에 대해서 표적으로 인지한다. '1'인 것들에 대해서 left top (x, y), right bottom (x, y) 좌표 값을 기억한다.The target
내부 메모리(240)는 적외선 영상을 프레임 별로 저장하고 제1 타이밍 및 제2 타이밍을 고려하여 표적 탐지 추적부(250)로 전송한다.The
표적 탐지 추적부(250)는 표적군에서 가장 밝은 표적을 추출하고 추적한다. 여러 표적이 식별 될 때에는 밝기 값을 확인하여 가장 밝은 표적을 탐지한다.The target detection and tracking unit 250 extracts and tracks the brightest target from the target group. When multiple targets are identified, the brightest target is detected by checking the brightness value.
동기 제어부(200)는 이진화 영상 생성부(210), 노이즈 제거부(220), 및 표적군 식별부(230)로 동기 신호를 전송한다. 이진화 영상 생성부(210), 노이즈 제거부(220), 및 표적군 식별부(230)는 동기 신호에 따라 파이프라이닝을 수행할 수 있다.The
이진화 영상 생성부(210)는 제1 타이밍마다 제1 제어 신호를 노이즈 제거부로 전송하고, 노이즈 제거부(220)는 제1 제어 신호를 수신하여 제1 타이밍에 따라 동작할 수 있다.The binarized image generating unit 210 may transmit a first control signal to the noise removing unit at first timings, and the noise removing unit 220 may receive the first control signal and operate according to the first timing.
노이즈 제거부(220)는 제2 타이밍마다 제2 제어 신호를 표적군 식별부(230)로 전송하고, 표적군 식별부(230)는 제2 제어 신호를 수신하여 제2 타이밍에 따라 동작할 수 있다.The noise removing unit 220 may transmit a second control signal to the target
표적군 식별부(230)는 처리 완료에 따른 제3 제어 신호를 내부 메모리(240)로 전송할 수 있다. 내부 메모리(240)는 제3 제어 신호를 제1 제어 신호 및 제2 제어 신호와 비교하여 지연 여부를 판단한다. 내부 메모리(240)는 판단한 결과에 따라 내부 메모리(240)의 동작을 계속 수행하거나 일시 보류할 수 있다.The target
표적군 식별부(230)는 처리 완료에 따른 제3 제어 신호를 표적 탐지 추적부(250)로 전송하고, 내부 메모리(240)는 처리 완료에 따른 제4 제어 신호를 표적 탐지 추적부(250)로 전송할 수 있다.The target
표적 탐지 추적부(250)는 표적군 식별부(230)로부터 수신한 제3 제어 신호를 내부 메모리(240)로부터 수신한 제4 제어 신호와 비교하여 지연 여부를 판단한다. 표적 탐지 추적부(250)는 판단한 결과에 따라 표적 탐지 추적부(250)의 동작을 계속 수행하거나 일시 보류할 수 있다.The target detection and tracking unit 250 compares the third control signal received from the target
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 점 표적 탐지 추적 장치의 동작을 예시한 타이밍도이다.2 is a timing diagram illustrating the operation of the point target detection and tracking apparatus according to an embodiment of the present invention.
지대공 또는 공대공 탐색기는 마하라는 탄 기동 속도 때문에 영상을 200 Hz(5ms) 주기로 처리해야 하고, 영상 처리 및 탐지/추적 소요시간을 최소화한 표적 정보를 유도 조종 장치로 제공하여야 한다.The surface-to-air or air-to-air searcher should process the image at a 200 Hz (5 ms) cycle due to the maneuvering speed of the Mach, and provide target information that minimizes the time required for image processing and detection/tracking to the guidance control device.
탐색기 내부 영상의 흐름 구조에서는 두 가지 측면에서 지연을 줄일 수 있다. 첫 번째는 FPGA에서 CPU로 전송되는 지연이다. 아무리 실시간 운영체제인 RTOS를 사용한다 하더라도 영상 전송은 약 1ms 소요된다. 두 번째는 CPU에서 점표적 탐지/추적 알고리즘 수행에 따른 지연이다. 약 3ms 초반이 소요된다. 두 가지 측면을 보완하여 FPGA에서 점 표적 탐지 추적 장치를 구현 및 수행하였을 때 3~4 ms 정도 줄일 수 있다.In the flow structure of the image inside the explorer, delay can be reduced in two ways. The first is the delay in the transfer from the FPGA to the CPU. No matter how real-time operating system RTOS is used, video transmission takes about 1ms. The second is the delay due to the execution of the point target detection/tracking algorithm in the CPU. It takes about 3ms early. Complementing these two aspects, it can be reduced by 3 to 4 ms when implementing and performing a point target detection and tracking device in FPGA.
도 3는 본 발명의 일 실시예에 따른 점 표적 탐지 추적 장치의 필터를 예시한 도면이다.3 is a diagram illustrating a filter of a point target detection and tracking apparatus according to an embodiment of the present invention.
점 표적 탐지 추적 장치는 노이즈 제거 과정에서 제1 필터를 적용하고 표적군 식별 과정에서 제2 필터를 적용하는 이중 필터링을 수행한다. 제1 필터 및 제2 필터는 평균값 필터로 구현될 수 있다.The point target detection and tracking apparatus performs double filtering in which a first filter is applied in a noise removal process and a second filter is applied in a target group identification process. The first filter and the second filter may be implemented as an average value filter.
도 4는 본 발명의 다른 실시예에 따른 점 표적 탐지 추적 방법을 예시한 흐름도이다. 점 표적 탐지 추적 방법은 점 표적 탐지 추적 장치에 의하여 수행될 수 있다.4 is a flowchart illustrating a dot target detection and tracking method according to another embodiment of the present invention. The point target detection and tracking method may be performed by a point target detection and tracking device.
단계 S11에서 점 표적 탐지 추적 장치는 적외선 영상으로부터 임계치에 기반하여 이진화 영상을 생성한다.In step S11, the point target detection and tracking device generates a binarized image from the infrared image based on the threshold.
단계 S12에서 점 표적 탐지 추적 장치는 이진화 영상 중에서 제1 필터 사이즈의 영상이 처리되면 이진화 영상의 일부에서 노이즈를 제거한다.In step S12, the point target detection and tracking apparatus removes noise from a part of the binarized image when the image of the first filter size is processed among the binarized images.
단계 S13에서 점 표적 탐지 추적 장치는 노이즈를 제거한 이진화 영상 중에서 제2 필터 사이즈의 영상이 처리되면 노이즈를 제거한 이진화 영상의 일부에서 표적군을 식별한다.In step S13, when the image of the second filter size is processed from the noise-removed binarized image, the point target detection and tracking device identifies a target group from a part of the noise-removed binarized image.
CPU는 영상 입력이 완료한 후에야 처리가 가능한 반면에, CPU에서 수행하던 점 표적 탐지 추적 알고리즘을 FPGA에서 수행하게 되면 영상 전송 소요시간은 발생하지 않고 알고리즘 수행 소요시간도 약 1/3 이하로 줄일 수 있다. CPU 보드가 없는 탐색기에 대해서 외부에 별도의 점검 장비 제작 없이 단독으로 추적 시험을 하며 제작할 수 있다.On the other hand, CPU processing is possible only after the image input is completed, but if the point target detection and tracking algorithm performed by the CPU is performed on the FPGA, the image transmission time does not occur and the algorithm execution time can be reduced to about 1/3 or less. have. For a searcher without a CPU board, it can be produced by performing a tracking test independently without making an external inspection equipment.
점 표적 탐지 추적 장치는 하드웨어적 요소가 마련된 컴퓨팅 디바이스 또는 서버에 소프트웨어, 하드웨어, 또는 이들의 조합하는 형태로 탑재될 수 있다. 컴퓨팅 디바이스 또는 서버는 각종 기기 또는 유무선 통신망과 통신을 수행하기 위한 통신 모뎀 등의 통신장치, 프로그램을 실행하기 위한 데이터를 저장하는 메모리, 프로그램을 실행하여 연산 및 명령하기 위한 마이크로프로세서 등을 전부 또는 일부 포함한 다양한 장치를 의미할 수 있다.The point target detection and tracking apparatus may be mounted in the form of software, hardware, or a combination thereof on a computing device or server provided with hardware elements. A computing device or server includes all or part of a communication device such as a communication modem for performing communication with various devices or wired/wireless communication networks, a memory for storing data for executing a program, and a microprocessor for executing operations and commands by executing the program. It can mean a variety of devices, including
점 표적 탐지 추적 장치는 적어도 하나의 프로세서, 컴퓨터 판독 가능한 저장매체 및 통신 버스를 포함한다. The point target detection and tracking device includes at least one processor, a computer readable storage medium, and a communication bus.
프로세서는 점 표적 탐지 추적 장치로 동작하도록 제어할 수 있다. 예컨대, 프로세서는 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 하나 이상의 프로그램들을 실행할 수 있다. 하나 이상의 프로그램들은 하나 이상의 컴퓨터 실행 가능 명령어를 포함할 수 있으며, 컴퓨터 실행 가능 명령어는 프로세서에 의해 실행되는 경우 점 표적 탐지 추적 장치로 하여금 예시적인 실시예에 따른 동작들을 수행하도록 구성될 수 있다.The processor may be controlled to operate as a point target detection tracking device. For example, the processor may execute one or more programs stored in a computer-readable storage medium. The one or more programs may include one or more computer-executable instructions, which, when executed by a processor, may be configured to cause the point target detection and tracking apparatus to perform operations in accordance with the exemplary embodiment.
컴퓨터 판독 가능한 저장 매체는 컴퓨터 실행 가능 명령어 내지 프로그램 코드, 프로그램 데이터 및/또는 다른 적합한 형태의 정보를 저장하도록 구성된다. 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체에 저장된 프로그램은 프로세서에 의해 실행 가능한 명령어의 집합을 포함한다. 일 실시예에서, 컴퓨터 판독한 가능 저장 매체는 메모리(랜덤 액세스 메모리와 같은 휘발성 메모리, 비휘발성 메모리, 또는 이들의 적절한 조합), 하나 이상의 자기 디스크 저장 디바이스들, 광학 디스크 저장 디바이스들, 플래시 메모리 디바이스들, 그 밖에 점 표적 탐지 추적 장치에 의해 액세스되고 원하는 정보를 저장할 수 있는 다른 형태의 저장 매체, 또는 이들의 적합한 조합일 수 있다.The computer-readable storage medium is configured to store computer-executable instructions or program code, program data and/or other suitable form of information. A program stored in a computer-readable storage medium includes a set of instructions executable by a processor. In one embodiment, the computer-readable storage medium includes memory (volatile memory, such as random access memory, non-volatile memory, or a suitable combination thereof), one or more magnetic disk storage devices, optical disk storage devices, flash memory device or any other form of storage medium that can be accessed by the point target detection and tracking device and can store desired information, or a suitable combination thereof.
통신 버스는 프로세서, 컴퓨터 판독 가능한 저장 매체를 포함하여 점 표적 탐지 추적 장치의 다른 다양한 컴포넌트들을 상호 연결한다.A communication bus interconnects various other components of the point target detection and tracking device, including a processor and a computer readable storage medium.
점 표적 탐지 추적 장치는 또한 하나 이상의 입출력 장치를 위한 인터페이스를 제공하는 하나 이상의 입출력 인터페이스 및 하나 이상의 통신 인터페이스를 포함할 수 있다. 입출력 인터페이스 및 통신 인터페이스는 통신 버스에 연결된다. 입출력 장치는 입출력 인터페이스를 통해 점 표적 탐지 추적 장치의 다른 컴포넌트들에 연결될 수 있다.The point target detection tracking device may also include one or more input/output interfaces that provide interfaces for one or more input/output devices and one or more communication interfaces. The input/output interface and the communication interface are coupled to the communication bus. The input/output device may be coupled to other components of the point target detection and tracking device via an input/output interface.
점 표적 탐지 추적 장치는 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어 또는 이들의 조합에 의해 로직회로 내에서 구현될 수 있고, 범용 또는 특정 목적 컴퓨터를 이용하여 구현될 수도 있다. 장치는 고정배선형(Hardwired) 기기, 필드 프로그램 가능한 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array, FPGA), 주문형 반도체(Application Specific Integrated Circuit, ASIC) 등을 이용하여 구현될 수 있다. 또한, 장치는 하나 이상의 프로세서 및 컨트롤러를 포함한 시스템온칩(System on Chip, SoC)으로 구현될 수 있다.The point target detection and tracking apparatus may be implemented in a logic circuit by hardware, firmware, software, or a combination thereof, and may be implemented using a general-purpose or special-purpose computer. The device may be implemented using a hardwired device, a field programmable gate array (FPGA), an application specific integrated circuit (ASIC), or the like. In addition, the device may be implemented as a system on chip (SoC) including one or more processors and controllers.
도 4에서는 각각의 과정을 순차적으로 실행하는 것으로 기재하고 있으나 이는 예시적으로 설명한 것에 불과하고, 이 분야의 기술자라면 본 발명의 실시예의 본질적인 특성에서 벗어나지 않는 범위에서 도 4에 기재된 순서를 변경하여 실행하거나 또는 하나 이상의 과정을 병렬적으로 실행하거나 다른 과정을 추가하는 것으로 다양하게 수정 및 변형하여 적용 가능할 것이다.Although it is described that each process is sequentially executed in FIG. 4, this is only illustratively described, and those skilled in the art change the order described in FIG. Alternatively, various modifications and variations may be applied by executing one or more processes in parallel or adding other processes.
본 실시예들에 따른 동작은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능한 매체에 기록될 수 있다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 실행을 위해 프로세서에 명령어를 제공하는 데 참여한 임의의 매체를 나타낸다. 컴퓨터 판독 가능한 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 또는 이들의 조합을 포함할 수 있다. 예를 들면, 자기 매체, 광기록 매체, 메모리 등이 있을 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템 상에 분산되어 분산 방식으로 컴퓨터가 읽을 수 있는 코드가 저장되고 실행될 수도 있다. 본 실시예를 구현하기 위한 기능적인(Functional) 프로그램, 코드, 및 코드 세그먼트들은 본 실시예가 속하는 기술분야의 프로그래머들에 의해 용이하게 추론될 수 있을 것이다.The operations according to the present embodiments may be implemented in the form of program instructions that can be performed through various computer means and recorded in a computer-readable medium. Computer-readable medium represents any medium that participates in providing instructions to a processor for execution. Computer-readable media may include program instructions, data files, data structures, or a combination thereof. For example, there may be a magnetic medium, an optical recording medium, a memory, and the like. A computer program may be distributed over a networked computer system so that computer readable code is stored and executed in a distributed manner. Functional programs, codes, and code segments for implementing the present embodiment may be easily inferred by programmers in the art to which this embodiment belongs.
본 실시예들은 본 실시예의 기술 사상을 설명하기 위한 것이고, 이러한 실시예에 의하여 본 실시예의 기술 사상의 범위가 한정되는 것은 아니다. 본 실시예의 보호 범위는 아래의 청구범위에 의하여 해석되어야 하며, 그와 동등한 범위 내에 있는 모든 기술 사상은 본 실시예의 권리범위에 포함되는 것으로 해석되어야 할 것이다.The present embodiments are for explaining the technical idea of the present embodiment, and the scope of the technical idea of the present embodiment is not limited by these embodiments. The protection scope of this embodiment should be interpreted by the following claims, and all technical ideas within the scope equivalent thereto should be interpreted as being included in the scope of the present embodiment.
Claims (12)
적외선 영상으로부터 임계치에 기반하여 이진화 영상을 생성하는 이진화 영상 생성부;
제1 타이밍에 따라 상기 이진화 영상의 일부에서 노이즈를 제거하는 노이즈 제거부; 및
제2 타이밍에 따라 상기 노이즈를 제거한 이진화 영상의 일부에서 표적군을 식별하는 표적군 식별부를 포함하는 점 표적 탐지 추적 장치.A point target detection and tracking device comprising:
a binarized image generator for generating a binarized image from the infrared image based on a threshold;
a noise removing unit that removes noise from a portion of the binarized image according to a first timing; and
A point target detection and tracking device comprising a target group identification unit for identifying a target group from a part of the binarized image from which the noise has been removed according to a second timing.
상기 이진화 영상 생성부, 상기 노이즈 제거부, 및 상기 표적군 식별부는 필드 프로그래머블 게이트 어레이(Field Programmable Gate Array, FPGA)로 구현되어 병렬로 영상 처리하는 것을 특징으로 하는 점 표적 탐지 추적 장치.According to claim 1,
The binarized image generating unit, the noise removing unit, and the target group identification unit are implemented as a field programmable gate array (FPGA) and image processing in parallel.
상기 표적군에서 가장 밝은 표적을 추출하고 추적하는 표적 탐지 추적부; 및
상기 적외선 영상을 프레임 별로 저장하고 상기 제1 타이밍 및 상기 제2 타이밍을 고려하여 상기 표적 탐지 추적부로 전송하는 내부 메모리를 포함하는 것을 특징으로 하는 점 표적 탐지 추적 장치.According to claim 1,
a target detection and tracking unit for extracting and tracking the brightest target from the target group; and
and an internal memory for storing the infrared image for each frame and transmitting the infrared image to the target detection and tracking unit in consideration of the first timing and the second timing.
상기 임계치는 이전 프레임을 기반으로 임계치 계산부를 통해 (i) 평균값 계산부가 계산한 평균값 및 (ii) 분산 계산부가 계산한 분산을 이용하여 표준편차 계산부가 계산한 표준편차에 곱한 CFAR(Constant False Alarm Rate) 계수를 합하여 계산되며, 다음 프레임에 적용되는 것을 특징으로 하는 점 표적 탐지 추적 장치.According to claim 1,
The threshold is CFAR (Constant False Alarm Rate) multiplied by the standard deviation calculated by the standard deviation calculator using (i) the average value calculated by the average value calculator and (ii) the variance calculated by the variance calculator through the threshold calculator based on the previous frame. ) is calculated by summing the coefficients, and is applied to the next frame.
상기 노이즈 제거부는 제1 평균값 필터를 적용하며,
상기 제1 타이밍은 상기 이진화 영상에서 상기 제1 평균값 필터의 사이즈만큼 처리하는 시간을 의미하는 것을 특징으로 하는 점 표적 탐지 추적 장치.According to claim 1,
The noise removing unit applies a first average value filter,
The first timing is a point target detection and tracking apparatus, characterized in that it means a time for processing the binarized image by the size of the first average value filter.
상기 표적 식별부는 제2 평균값 필터를 적용하며,
상기 제2 타이밍은 상기 노이즈를 제거한 이진화 영상에서 상기 제2 평균값 필터의 사이즈만큼 처리하는 시간을 의미하는 것을 특징으로 하는 점 표적 탐지 추적 장치.According to claim 1,
The target identification unit applies a second average value filter,
The second timing is a point target detection and tracking apparatus, characterized in that it means a time for processing the noise-removed binarized image by the size of the second average value filter.
상기 이진화 영상 생성부, 상기 노이즈 제거부, 및 상기 표적군 식별부로 동기 신호를 전송하는 동기 제어부를 포함하며,
상기 이진화 영상 생성부, 상기 노이즈 제거부, 및 상기 표적군 식별부는 상기 동기 신호에 따라 파이프라이닝을 수행하는 것을 특징으로 하는 점 표적 탐지 추적 장치.According to claim 1,
a synchronization control unit for transmitting a synchronization signal to the binarized image generation unit, the noise removal unit, and the target group identification unit;
The binarized image generator, the noise remover, and the target group identification unit perform pipelining according to the synchronization signal.
상기 이진화 영상 생성부는 상기 제1 타이밍마다 제1 제어 신호를 상기 노이즈 제거부로 전송하고, 상기 노이즈 제거부는 상기 제1 제어 신호를 수신하여 상기 제1 타이밍에 따라 동작하는 것을 특징으로 하는 점 표적 탐지 추적 장치.According to claim 1,
The binarized image generating unit transmits a first control signal to the noise removing unit at the first timing, and the noise removing unit receives the first control signal and operates according to the first timing. tracking device.
상기 노이즈 제거부는 상기 제2 타이밍마다 제2 제어 신호를 상기 표적군 식별부로 전송하고, 상기 표적군 식별부는 상기 제2 제어 신호를 수신하여 상기 제2 타이밍에 따라 동작하는 것을 특징으로 하는 점 표적 탐지 추적 장치.The method of claim 1,
The noise removing unit transmits a second control signal to the target group identification unit at every second timing, and the target group identification unit receives the second control signal and operates according to the second timing. tracking device.
상기 표적군 식별부는 제3 제어 신호를 상기 내부 메모리로 전송하고,
상기 내부 메모리는 상기 제3 제어 신호를 상기 제1 제어 신호 및 상기 제2 제어 신호와 비교하여 지연 여부를 판단한 결과에 따라 상기 내부 메모리의 동작을 계속 수행하거나 일시 보류하는 것을 특징으로 하는 점 표적 탐지 추적 장치.4. The method of claim 3,
The target group identification unit transmits a third control signal to the internal memory,
The internal memory compares the third control signal with the first control signal and the second control signal to continuously perform or temporarily suspend the operation of the internal memory according to a result of determining whether there is a delay. tracking device.
상기 표적군 식별부는 제3 제어 신호를 상기 표적 탐지 추적부로 전송하고,
상기 내부 메모리는 제4 제어 신호를 상기 표적 탐지 추적부로 전송하고,
상기 표적 탐지 추적부는 상기 제3 제어 신호를 상기 제4 제어 신호와 비교하여 지연 여부를 판단한 결과에 따라 상기 표적 탐지 추적부의 동작을 계속 수행하거나 일시 보류하는 것을 특징으로 하는 점 표적 탐지 추적 장치.4. The method of claim 3,
The target group identification unit transmits a third control signal to the target detection and tracking unit,
The internal memory transmits a fourth control signal to the target detection and tracking unit,
The target detection and tracking unit compares the third control signal with the fourth control signal to continuously perform or temporarily suspend the operation of the target detection and tracking unit according to a result of determining whether there is a delay.
적외선 영상으로부터 임계치에 기반하여 이진화 영상을 생성하는 단계;
상기 이진화 영상 중에서 제1 필터 사이즈의 영상이 처리되면 상기 이진화 영상의 일부에서 노이즈를 제거하는 단계; 및
상기 노이즈를 제거한 이진화 영상 중에서 제2 필터 사이즈의 영상이 처리되면 상기 노이즈를 제거한 이진화 영상의 일부에서 표적군을 식별하는 단계를 포함하는 점 표적 탐지 추적 방법.
A point target detection and tracking method by a point target detection and tracking device, the method comprising:
generating a binarized image from the infrared image based on a threshold value;
removing noise from a portion of the binarized image when an image of a first filter size is processed among the binarized image; and
and identifying a target group from a part of the binarized image from which the noise has been removed when an image of a second filter size is processed from the noise-removed binarized image.
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20090038388A (en) * | 2007-10-15 | 2009-04-20 | 록히드 마틴 코포레이션 | Method of object recognition in image data using combined edge magnitude and edge direction analysis techniques |
| KR101533925B1 (en) * | 2014-05-20 | 2015-07-03 | 한양대학교 에리카산학협력단 | Method and apparatus for small target detection in IR image |
| KR101589713B1 (en) | 2015-05-15 | 2016-01-28 | 엘아이지넥스원 주식회사 | Infrared detector improved detecting distacne and target detecting method thereof |
| KR20160053520A (en) * | 2014-11-05 | 2016-05-13 | 국방과학연구소 | Efficient Method and Apparatus of Generating Inverse Synthetic Aperture Radar Image of Multiple Targets Using Flight Trajectory and Morphological Processing |
| KR101827889B1 (en) * | 2017-04-03 | 2018-02-09 | 대구대학교 산학협력단 | Real-time Small Target Detection Method using Local Contrast Difference Measure |
-
2020
- 2020-11-17 KR KR1020200153289A patent/KR102504675B1/en active IP Right Grant
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20090038388A (en) * | 2007-10-15 | 2009-04-20 | 록히드 마틴 코포레이션 | Method of object recognition in image data using combined edge magnitude and edge direction analysis techniques |
| KR101533925B1 (en) * | 2014-05-20 | 2015-07-03 | 한양대학교 에리카산학협력단 | Method and apparatus for small target detection in IR image |
| KR20160053520A (en) * | 2014-11-05 | 2016-05-13 | 국방과학연구소 | Efficient Method and Apparatus of Generating Inverse Synthetic Aperture Radar Image of Multiple Targets Using Flight Trajectory and Morphological Processing |
| KR101589713B1 (en) | 2015-05-15 | 2016-01-28 | 엘아이지넥스원 주식회사 | Infrared detector improved detecting distacne and target detecting method thereof |
| KR101827889B1 (en) * | 2017-04-03 | 2018-02-09 | 대구대학교 산학협력단 | Real-time Small Target Detection Method using Local Contrast Difference Measure |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| Hun-Ki Kim 등, FPGA-Based Real-Time Multi-Scale Infrared Target Detection on Sky Background, 한국컴퓨터정보학회논문지(2016.11.)* * |
| 김동진 등, SoC FPGA 기반 실시간 객체 인식 및 추적 시스템 구현, 대한임베디드공학회논문지(2015.12.)* * |
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