KR20230157237A - 카메라 이미지의 흐림 영역을 탐지하기 위한 방법, 시스템, 비일시성의 컴퓨터 판독가능 매체 - Google Patents

Abstract

본 개시는 카메라 이미지의 흐림 영역을 탐지하기 위한 방법, 시스템, 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 관한 것이다. 본 개시의 일 실시예에 따라 컴퓨터 시스템 상에서 수행되는 이미지의 흐림을 탐지하기 위한 방법은 이미지의 관심 영역을 설정하는 단계, 카메라로부터 상기 이미지를 수신하는 단계, 상기 이미지를 복수의 분할 영역으로 분할하는 단계, 상기 복수의 분할 영역의 각각에 대해 선명도를 측정하는 단계, 상기 복수의 분할 영역 중 사전결정된 선명도 임계치 이하의 선명도를 갖는 분할 영역을 흐림 분할 영역으로 판정하는 단계, 상기 흐림 분할 영역이 상기 관심 영역 내에 있는지 판정하는 단계, 및 상기 흐림 분할 영역이 상기 관심 영역 내에 있다는 판정에 응답하여, 상기 흐림 분할 영역의 선명도를 재분석하여 이미지의 흐림 여부를 결정하는 단계를 포함한다.

Description

카메라 이미지의 흐림 영역을 탐지하기 위한 방법, 시스템, 비일시성의 컴퓨터 판독가능 매체{METHOD, SYSTEM AND NON-TRANSITORY COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM FOR DETECTING BLUR REGION OF CAMERA IMAGE}

본 개시는 카메라 이미지의 흐림 영역을 탐지하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 관한 것으로, 보다 상세하게는 돈사에 설치된 모돈 및 자돈을 모니터링 하는 카메라 이미지의 흐림 영역을 탐지하기 위한 방법, 시스템 및 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체에 관한 것이다.

돈사에는 모돈 및 자돈 등을 모니터링하기 위해 카메라 등을 설치하여 돈사 내의 돼지들을 모니터링한다. 그러나, 돈사 내부의 습도, 가스 및 기타 환경으로 인해 카메라 렌즈 등에 습기가 발생하여 영상이 선명하지 않게 보이는 문제점이 발생할 수 있다.

이에 본 발명자는, 돈사 내에 설치된 카메라로부터 수신된 이미지를 분석하여 습기 등으로 인해 흐릿하게 촬영되는 부분을 효율적으로 탐지할 수 있는 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체를 제안하는 바이다.

본 개시는 전술한 종래 기술의 문제점을 모두 해결하는 것을 그 목적으로 한다.

본 개시는 카메라로부터 수신된 이미지를 분할하여 특히 관심 영역에 있는 분할 이미지에 흐림 영역이 있는지를 탐지할 수 있는 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체를 제공하는 것을 그 목적으로 한다.

또한, 본 개시는 이미지 중 흐림 부분을 보다 정밀하게 분석하여 조치가 필요한 경우 농장의 관리자 등에게 이를 알려줄 수 있는 방법, 시스템 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체를 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.

본 개시의 일 실시예에 따라 컴퓨터 시스템 상에서 수행되는 이미지의 흐림을 탐지하기 위한 방법은 이미지의 관심 영역을 설정하는 단계; 카메라로부터 상기 이미지를 수신하는 단계; 상기 이미지를 복수의 분할 영역으로 분할하는 단계; 상기 복수의 분할 영역의 각각에 대해 선명도를 측정하는 단계; 상기 복수의 분할 영역 중 사전결정된 선명도 임계치 이하의 선명도를 갖는 분할 영역을 흐림 분할 영역으로 판정하는 단계; 상기 흐림 분할 영역이 상기 관심 영역 내에 있는지 판정하는 단계; 및 상기 흐림 분할 영역이 상기 관심 영역 내에 있다는 판정에 응답하여, 상기 흐림 분할 영역의 선명도를 재분석하여 이미지의 흐림 여부를 결정하는 단계를 포함한다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 이미지의 흐림을 탐지하기 위한 방법은 상기 이미지의 흐림 여부에 관한 정보를 기록하고 통지하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 이미지의 흐림 여부를 결정하는 단계는 상기 흐림 분할 영역을 복수의 재분할 영역으로 더 분할하는 단계; 상기 복수의 재분할 영역의 각각에 대해 선명도 지표를 부여하는 단계; 상기 복수의 재분할 영역의 선명도 지표의 평균값을 산출하는 단계; 및 상기 선명도 지표의 평균값을 사전결정된 선명도 지표 임계치와 비교하여 이미지의 흐림 여부를 결정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 복수의 분할 영역의 각각에 대해 선명도를 측정하는 단계는 Laplacian blur 알고리즘에 기초하여 상기 복수의 분할 영역의 각각에 대해 선명도를 측정하는 단계를 더 포함할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따르면, 상기 카메라는 돈사에 설치되어 자돈 및 모돈을 포함하는 영역을 촬영하여 상기 이미지를 생성할 수 있다.

본 개시의 일 실시예에 따라 컴퓨터 시스템 상에서 수행되는 이미지의 흐림돈사를 모니터링하기 위한 시스템은 돈사를 촬영하기 위한 카메라; 모니터링 서버; 및 관리자 단말기 를 포함하고, 상기 모니터링 서버는, 이미지의 관심 영역을 설정하고; 상기 카메라로부터 상기 이미지를 수신하고; 상기 이미지를 복수의 분할 영역으로 분할하고; 상기 복수의 분할 영역의 각각에 대해 선명도를 측정하고; 상기 복수의 분할 영역 중 사전결정된 선명도 임계치 이하의 선명도를 갖는 분할 영역을 흐림 분할 영역으로 판정하고; 상기 흐림 분할 영역이 상기 관심 영역 내에 있는지 판정하고; 상기 흐림 분할 영역이 상기 관심 영역 내에 있다는 판정에 응답하여, 상기 흐림 분할 영역의 선명도를 재분석하여 이미지의 흐림 여부를 결정한다.

이 외에도, 본 개시를 구현하기 위한 다른 방법, 다른 시스템 및 상기 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체가 더 제공된다.

본 개시의 실시예에 따르면, 카메라를 이용하여 돈사의 모돈, 자동 등을 모니터링할 때, 카메라를 항상 선명한 상태로 유지하기 위한 시스템을 구축할 수 있다.

본 개시의 실시예에 따르면, 농장의 관리자가 카메라의 이상 여부를 신속하게 알 수 있어 돈사의 모돈, 자돈 등을 효율적으로 관리할 수 있다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 돈사 관리 시스템을 도시하는 도면이다.
도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 모니터링 서버의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 카메라 이미지의 흐림 영역 탐지 절차를 나타내는 흐름도이고, 도 4는 도 3의 각 흐림 영역 탐지 단계에 따라 카메라 이미지의 흐림 영역이 탐지되는 모습을 나타내는 예시적인 실시예를 도시한다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링 서버가 해당할 수 있는 컴퓨팅 장치의 예시적인 하드웨어 구성 요소에 대해서 도시한다.

이하, 첨부 도면을 참조하여 본 개시의 실시예에 관하여 상세히 설명한다. 이하에서는, 본 개시의 요지를 불필요하게 흐릴 우려가 있다고 판단되는 경우, 이미 공지된 기능 및 구성에 관한 구체적인 설명을 생략한다. 또한, 이하에서 설명하는 내용은 어디까지나 본 개시의 일 실시예에 관한 것일 뿐 본 개시가 이로써 제한되는 것은 아님을 알아야 한다.

본 명세서에서 사용되는 용어는 단지 특정한 실시예를 설명하기 위해 사용되는 것으로 본 개시를 한정하려는 의도에서 사용된 것이 아니다. 예를 들면, 단수로 표현된 구성요소는 문맥상 명백하게 단수만을 의미하지 않는다면 복수의 구성요소를 포함하는 개념으로 이해되어야 한다. 또한, 본 개시의 명세서에서, '포함하다' 또는 '가지다' 등의 용어는 명세서 상에 기재된 특징, 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것이 존재함을 지정하려는 것일 뿐이고, 이러한 용어의 사용에 의해 하나 또는 그 이상의 다른 특징들이나 숫자, 단계, 동작, 구성 요소, 부분품 또는 이들을 조합한 것들의 존재 또는 부가 가능성을 배제하려는 것은 아니다.

본 명세서에 기재된 실시예에 있어서 '블록' 또는 '부'는 적어도 하나의 기능이나 동작을 수행하는 기능적 부분을 의미하며, 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다. 또한, 복수의 '블록' 또는 '부'는, 특정한 하드웨어로 구현될 필요가 있는 '블록' 또는 '부'를 제외하고는, 적어도 하나의 소프트웨어 모듈로 일체화되어 적어도 하나의 프로세서로 구현될 수 있다.

덧붙여, 달리 정의되지 않는 한 기술적 또는 과학적인 용어를 포함하여, 본 명세서에서 사용되는 모든 용어들은 본 개시가 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 일반적으로 이해되는 것과 동일한 의미를 가진다. 일반적으로 사용되는 사전에 정의된 용어들은, 관련 기술의 문맥상 의미와 일치하는 의미를 갖는 것으로 해석되어야 하며, 본 개시의 명세서에서 명백하게 달리 정의하지 않는 한 과도하게 제한 또는 확장하여 해석되지 않는다는 점을 알아야 한다.

이하, 첨부된 도면을 참조하여, 본 개시의 실시예에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.

도 1은 본 개시의 일 실시예에 따른 카메라를 이용한 돈사 관리 시스템을 도시하는 도면이다. 본 개시의 일 실시예에 따른 돈사 관리 시스템(100)은 카메라(110), 모니터링 서버(120) 및 관리자 단말기(130)를 포함할 수 있다.

본 시스템(100)에서는 적어도 하나의 카메라(110)가 돈사 등에 설치되어 돈사 내의 자돈, 모돈 등의 돼지들을 촬영할 수 있다. 도 1에서는 하나의 카메라(110)만이 도시되었지만, 본 개시는 이에 한정되지 않으며, 넓은 영역을 관리하기 위해 복수의 카메라가 돈사 내에 설치되어 해당 촬영 영역을 실시간으로 촬영할 수 있으며, 각 카메라(110)는 서로 중첩된 영역을 촬영할 수도 있다. 또한, 상기 각 카메라(110)가 촬영하는 특정 촬영 영역은 복수의 돈사들을 포함할 수 있으며, 카메라(110)에서 촬영된 이미지는 통신망(140)을 통해 모니터링 서버(120)에 전송될 수 있다. 본 개시에서 "이미지"는 카메라에 의해 촬영되는 정지 영상 및 동영상을 모두 포함하는 것으로 이해되어야 한다.

본 개시의 일 실시예에 따른 통신망(140)은 유선 통신이나 무선 통신과 같은 통신 양태를 가리지 않고 구성될 수 있으며, 근거리 통신망(LAN; Local Area Network), 도시권 통신망(MAN: Metropolitan Area Network), 광역 통신망(WAN: Wide Area Network) 등 다양한 통신망으로 구성될 수 있다. 바람직하게는, 본 명세서에서 말하는 통신망(140)은 공지의 인터넷 또는 월드와이드웹(WWW: World Wide Web)일 수 있다. 그러나 통신망(140)은, 굳이 이에 국한될 필요 없이, 공지의 유무선 데이터 통신망, 공지의 전화망 또는 공지의 유무선 텔레비전 통신망을 그 적어도 일부에 있어서 포함할 수도 있다.

예를 들면, 통신망(140)은 무선 데이터 통신망으로서, 와이파이(WiFi) 통신, 와이파이 다이렉트(WiFi-Direct) 통신, 롱텀 에볼루션(LTE, Long Term Evolution) 통신, 5G 통신, 블루투스 통신(저전력 블루투스(BLE; Bluetooth Low Energy) 통신 포함), 적외선 통신, 초음파 통신 등과 같은 종래의 통신 방법을 적어도 그 일부분에 있어서 구현하는 것일 수 있다. 다른 예를 들면, 통신망(140)은 광 통신망으로서, 라이파이(LiFi, Light Fidelity) 등과 같은 종래의 통신 방법을 적어도 그 일부분에 있어서 구현하는 것일 수 있다.

본 개시의 일실시예에 따른 카메라(110)는 PTZ(Pan/Tilt/Zoom) 제어가 가능한 카메라일 수 있다. 또한, 본 개시의 일실시예에 따른 카메라(110)는 관리자 단말기(130) 또는 모니터링 서버(120)의 제어에 따라 카메라(110)의 위치를 일정량만큼 이동 또는 회전하거나, 카메라 렌즈를 제어하여 팬/틸트/줌 기능을 수행할 수 있다.

모니터링 서버(120)는 카메라(110)로부터 수신된 이미지를 분석하여 카메라 촬영 이미지에 흐림 영역이 있는지를 탐지하고, 흐림 영역이 탐지되는 경우 이를 통신망(140)을 통해 관리자 단말기(130)에 통지할 수 있다. 모니터링 서버(120)의 구체적인 기능적 구성은 도 2를 참조하여 후술한다.

본 시스템(110)에서 관리자 단말기(130)는 통신망(140)을 통해 모니터링 서버(120) 또는 카메라(110)에 접속하고 통신할 수 있는 기능을 포함하는 디지털 기기로서, 스마트폰, 태블릿 PC 등과 같이 메모리 수단을 구비하고 마이크로 프로세서를 탑재하여 연산 능력을 갖춘 휴대 가능한 디지털 기기일 수 있으며, 특정 형태로 제한되지 않는다.

도 2는 본 개시의 일 실시예에 따른 모니터링 서버의 기능적 구성을 개략적으로 도시한 기능 블록도이다. 도 2를 참조하면, 모니터링 서버(200)는 카메라 관심 영역 관리부(210), 카메라 이미지 데이터 수집부(220), 카메라 이미지 영역 분할부(230), 카메라 이미지 영역 선명도 측정부(240), 카메라 이미지 관심 영역 선명도 분석부(250), 흐림 영역 선명도 재분석부(260), 시스템 알림부(270) 및 카메라 이미지 DB부(280)를 포함할 수 있다.

먼저, 카메라 관심 영역 관리부(210)는 카메라에서 수신되는 이미지의 전체 영역 중 모니터링할 영역을 식별하여 다각형 형태(예를 들어, 사각형)로 관심 영역을 설정할 수 있다. 또한, 카메라의 재설치, 위치 이동, 또는 화각 변경 등이 있을 경우, 이에 따라 카메라 수신 이미지의 흐림 모니터링 관심 영역을 수정하여 설정할 수 있다. 본 발명의 일실시예에서 카메라 관심 영역 관리부(210)는 객체 식별 알고리즘 또는 객체 추적 알고리즘을 포함하는 촬영 이미지에서 돼지를 식별하기 위한 소정의 알고리즘에 기초하여 자돈 또는 모돈이 촬영된 영역을 관심 영역으로 설정할 수 있다. 카메라 관심 영역 관리부(210)에 의해 설정된 관심 영역에 관한 정보는 카메라 이미지 DB부(280)에 저장될 수 있다.

카메라 이미지 데이터 수집부(220)는 카메라가 촬영한 이미지를 통신망을 통해 수신하여 이를 카메라 이미지 DB부(280)에 저장할 수 있다. 카메라 이미지 데이터 수집부(220)에 의해 수신되어 카메라 이미지 DB부(280)에 저장된 이미지는 카메라 촬영 이미지 중 흐림 영역이 있는지 여부를 판정하기 위해 모니터링 서버(200)의 후술하는 구성 요소들에 의해 주기적으로 분석될 수 있다.

카메라 이미지 영역 분할부(230)는 카메라 이미지 데이터 수집부(220)에 의해 수집된 이미지를 복수의 분할 영역으로 분할할 수 있다. 본 발명의 일실시예에서, 카메라 이미지 영역 분할부(230)는 카메라 이미지를 3x3 내지 9x9개의 분할 영역으로 분할할 수 있다.

카메라 이미지 영역 선명도 측정부(240)는 카메라 이미지 영역 분할부(230)에 의해 분할된 카메라 이미지의 분할 영역의 각 영역별 선명도를 측정할 수 있다. 본 발명의 일실시예서 카메라 이미지 영역 선명도 측정부(240)는 소정의 선명도 측정 알고리즘에 기초하여 카메라 이미지의 분할 영역의 선명도를 측정할 수 있다. 본 개시의 일실시예에서 선명도 측정 알고리즘은 Laplacian blur, high-low frequency index(HLFI), spectral phase error(SPE), spectral magnitude error(SME), gradient-magnitude error(GME), gradient phase error(GPE), structural content(SC), average difference(AD), mean square error(MSE), signal-to-noise ratio in db(SNR), normalized absolute error(NAE), peak signal to noise ratio(PSNR), Laplacian MSE(LMSE), maximum difference(MD), R-averaged max difference(RAMD), normalized cross-correlation(NCC), visual information fidelity(VIF) 중 적어도 어느 하나의 알고리즘을 포함할 수 있다. 본 개시의 일실시예에서 카메라 이미지 영역 선명도 측정부(240)는 Laplacian blur 알고리즘에 기초하여 분할 영역의 이미지가 흐릴 수록 작은 값을 부여하고, 이미지가 선명할 수록 높은 값을 부여할 수 있다.

카메라 이미지 관심 영역 선명도 분석부(250)는 카메라 이미지 영역 선명도 측정부(240)에서 측정된 카메라 이미지 분할 영역의 선명도 측정 결과 카메라 관심 영역 관리부(210)에서 설정된 관심 영역 내에 있는 분할 영역의 선명도가 사전결정된 선명도 임계치 이하인지 여부를 비교하여 카메라 이미지의 흐림 여부를 판정할 수 있다. 예를 들어, 선명도 임계치가 100으로 사전결정된 경우, 관심 영역 내에 있는 이미지의 분할 영역의 선명도가 100이하로 측정되었다면 카메라 이미지에 흐림 영역이 있다고 판정할 수 있다.

흐림 영역 선명도 재분석부(260)는 카메라 이미지 관심 영역 선명도 분석부(250)에 의해 카메라 이미지에 흐림 영역이 있다고 판정된 경우, 관심 영역 내의 선명도 임계치 이하의 선명도를 가지는 분할 영역을 다시 3x3 내지 9x9의 복수의 재분할 영역으로 더 분할한 후 재분할 영역들의 선명도를 다시 분석할 수 있다. 본 발명의 일실시예에서, 흐림 영역 선명도 재분석부(260)는 선명도 지표 계산을 위해 최소/최대 임계값을 설정하고, 최소/최대 임계값 내의 선명도 값을 0과 1 사이의 값으로 맵핑하여 재분할 영역의 선명도를 분석할 수 있다. 예를 들어, 이미지 선명도의 최소 임계값을 0, 최대 임계값을 200으로 설정하였을 때, 선명도 값 150은 선명도 지표 0.75 = 150 / (최대 임계값 200 - 최소 임계값 0)로 맵핑될 수 있다. 흐림 영역 선명도 재분석부(260)는 재분할 영역 각각의 맵핑된 선명도 지표를 평균하여 산출된 평균 선명도 지표가 사전결정된 선명도 지표 임계치 이하일 경우 카메라 이미지에 흐림 영역이 있다고 결정할 수 있다.

이와 같이, 본 개시의 방법은 카메라 이미지를 분할 영역으로 분할하여 흐림 여부를 판정하고, 흐림으로 판정된 분할 영역을 다시 재분할 영역으로 분할하여 이들의 선명도 지표의 평균값을 선명도 지표 임계치와 비교하여 이미지의 흐림 여부를 결정하는 2단계의 흐림 분석 과정을 수행함으로써, 특정 이미지의 분할 영역이 전반적으로 흐린 것인지, 또는 특정 이미지의 분할 영역의 일부만이 흐리게 나온 것인지를 고려하여 카메라 이미지의 흐림 여부를 보다 정확하게 판정할 수 있다.

시스템 알림부(270)는 흐림 영역 선명도 재분석부(260)에서 카메라 이미지에 흐림 영역이 있다고 결정한 경우, 흐림 영역으로 결정된 분할 영역에 관한 정보를 카메라 이미지 DB부(280)에 기록하고, 관리자 단말기 등에 카메라 촬영 이미지에 흐림 영역이 있다는 사실을 통지할 수 있다.

도 2에서 모니터링 서버(200)는 하나의 시스템으로 도시되었으나, 본 발명의 다른 실시예에서는, 서버는 2 이상의 서버를 포함할 수 있고, 각각의 서버에는 상술한 구성들 가운데 일부를 포함하고, 각각의 서버가 통신을 수행하여 본 개시의 카메라 이미지의 흐림 영역을 탐지하는 방법을 수행할 수도 있다. 예를 들어, 카메라 이미지 데이터 수집부(220) 및 카메라 이미지 영역 분할부(230)와 관련된 기능들은 특정 서버에 포함되고, 카메라 이미지 관심 영역 선명도 분석부(250) 및 흐림 영역 선명도 재분석부(260)에 관련된 기능들은 또 다른 특정서버에 포함되어, 상기 특정 서버 및 상기 또 다른 특정서버가 간의 통신을 통해 카메라 이미지의 흐림 영역을 탐지하고 이에 대해 통지하는 방법이 수행될 수 있다.

도 3은 본 발명의 일실시예에 따른 카메라 이미지의 흐림 영역 탐지 절차를 나타내는 흐름도이고, 도 4는 도 3의 각 흐림 영역 탐지 단계에 따라 카메라 이미지의 흐림 영역이 탐지되는 모습을 나타내는 예시적인 실시예를 도시한다.

도 3을 참조하면, 단계 S310에서는 카메라에 의해 촬영되는 이미지 전체 영역 중 흐림 여부에 관한 모니터링이 필요한 관심 영역을 설정한다. 즉, 도 4a에 예시적으로 도시된 바와 같이, 카메라에 의해 촬영되는 이미지의 전체 영역(410) 중 일부 영역(420)을 관심 영역으로서 설정할 수 있다.

단계 S320에서는 통신망을 통해 카메라가 촬영한 이미지를 수신한다. 카메라로부터 수신된 이미지는 흐림 여부 분석을 위해 저장될 수 있다.

단계 S330에서는 S320에서 수신된 이미지를 흐림 여부 분석을 위해 분할한다. 즉, 도 4b 및 4c에 예시적으로 도시된 바와 같이, 카메라 이미지는 3x3개의 분할 영역 #1~#9으로 분할되어, 각 분할 영역에 대해 흐림 여부를 분석할 수 있다. 단, 본 개시는 이에 한정되지 않고, 카메라 이미지는 3x3보다 더 적거나 또는 더 많은 임의의 개수의 분할 영역으로 분할될 수 있다.

단계 S340에서는 분할 영역 #1~#9의 각각에 대해 소정의 선명도 측정 알고리즘에 기초하여 선명도를 측정할 수 있다. 본 개시의 일실시예에서, 각 분할 영역은 Laplacian blur 알고리즘에 기초하여 분할 영역의 이미지가 흐릴 수록 작은 값이 부여되고, 이미지가 선명할 수록 높은 값이 부여되는 방식으로 각 분할 영역의 선명도가 측정될 수 있다. 즉, 도 4d에 예시적으로 도시된 바와 같이, 분할 영역 #1, #2, #3, #5, #6, #8, #9는 선명도가 1000으로 측정되고, 분할 영역 #4, #7은 선명도가 각각 80 및 65로 측정될 수 있다.

단계 S350에서는 S340 단계에서 측정된 각 분할 영역의 선명도가 사전결정된 선명도 임계치보다 낮은 경우 해당 분할 영역을 흐림 분할 영역으로 판정하고, 판정된 흐림 분할 영역이 S310 단계에서 설정한 관심 영역 내에 있는지 여부를 판정한다. 예를 들어, 사전결정된 선명도 임계치가 100일 경우, 이보다 낮은 선명도를 가지는 분할 영역 #4, #7은 흐림 분할 영역으로 판정된다. 또한, 흐림 분할 영역으로 판정된 분할 영역 #4, #7이 관심 영역 내에 있는지 여부를 판정하여, S360 단계에서 관심 영역 내에 있는 흐림 분할 영역의 선명도를 재분석한다.

단계 S360에서는 관심 영역 내에 있는 흐림 분할 영역을 다시 복수의 재분할영역으로 더 분할한 후 재분할 영역들의 선명도를 다시 분석한다. 도 4e에 예시적으로 도시된 바와 같이, 흐림 분할 영역 #7은 다시 3x3의 재분할 영역으로 분할되고 각각의 재분할 영역에 대해 선명도 지표를 부여한다. 본 발명의 일실시예에서, 선명도 지표는 선명도의 최소/최대 임계값을 설정하고, 최소/최대 임계값 내의 선명도 값을 0과 1 사이의 값으로 맵핑하여 재분할 영역의 선명도 지표를 설정할 수 있다. 이후, 재분할 영역 각각에 맵핑된 선명도 지표를 평균하여 산출된 선명도 지표의 평균값이 사전결정된 선명도 지표 임계치 이하일 경우 카메라 이미지에 흐림 영역이 있다고 결정한다.

예를 들어, 도 4e에 도시된 바와 같이, 각 재분할 영역에 0.75, 0.5 또는 0.25의 선명도 지표가 설정되고, 이에 따라 재분할 영역의 선명도 지표의 평균값이 0.44로 산출될 수 있다. 이때, 사전결정된 선명도 지표 임계치가 0.5인 경우, 선명도 지표 평균값 0.44는 선명도 지표 임계치 이하이므로 카메라 이미지에 흐림 영역이 있다고 결정될 수 있다.

단계 S370에서는 단계S360에서 카메라 이미지 흐림 영역이 있다고 결정된 경우, 결정된 흐림 분할 영역에 관한 정보를 시스템에 기록하고, 카메라 이미지에 흐림 영역이 있다는 사실을 관리자 단말기 등에 통지한다.

도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른 모니터링 서버가 해당할 수 있는 컴퓨팅 장치의 예시적인 하드웨어 구성 요소에 대해서 도시한다. 예를 들어, 상술한 도 2에 도시된 모니터링 서버는 도 5에 도시된 컴퓨팅 장치의 구성 요소들을 포함할 수 있다.

도 5에 도시된 바와 같이, 컴퓨팅 장치(500)는 적어도 하나의 프로세서(processor)(510), 메모리(memory)(520), 주변장치 인터페이스(peripheral interface)(530), 전력 회로(540) 및 통신 장비(550)를 적어도 포함할 수 있다. 이때, 컴퓨팅 장치(500)는 도 2에 도시된 모니터링 서버(200) 혹은 상기 모니터링 서버(200)에 포함되는 1 이상의 서버에 해당될 수 있다.

메모리(520)는 일례로 고속 랜덤 액세스 메모리(high-speed random access memory), 자기 디스크, 에스램(SRAM), 디램(DRAM), 롬(ROM), 플래시 메모리 또는 비휘발성 메모리를 포함할 수 있다. 메모리(520)는 컴퓨팅장치(500)의 동작에 필요한 소프트웨어 모듈, 명령어 집합 또는 그 밖에 다양한 데이터를 포함할 수 있다.

이때, 프로세서(510)나 주변장치 인터페이스(530) 등의 다른 컴포넌트에서 메모리(510)에 액세스하는 것은 프로세서(510)에 의해 제어될 수 있다.

주변장치 인터페이스(530)는 컴퓨팅 장치(500)의 입력 및/또는 출력 주변장치를 프로세서(510) 및 메모리(520)에 결합시킬 수 있다.

프로세서(510)는 메모리(520)에 저장된 소프트웨어 모듈 또는 명령어 집합을 실행하여 컴퓨팅 장치(500)을 위한 다양한 기능을 수행하고 데이터를 처리할 수 있다.

전력 회로(540)는 단말기의 컴포넌트의 전부 또는 일부로 전력을 공급할 수 있다. 예를 들어 전력 회로(540)는 전력 관리 시스템, 배터리나 교류(AC) 등과 같은 하나 이상의 전원, 충전 시스템, 전력 실패 감지 회로(power failure detection circuit), 전력 변환기나 인버터, 전력 상태 표시자 또는 전력 생성, 관리, 분배를 위한 임의의 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다.

통신 회로(550)는 적어도 하나의 외부 포트를 이용하여 카메라 또는 관리자 단말기와 같은 다른 컴퓨팅 장치 또는 외부 장치와 통신을 가능하게 할 수 있다.

도 5는 컴퓨팅 장치(500)의 일실시예일 뿐이고, 컴퓨팅장치(500)는 도 5에 도시된 일부 컴포넌트가 생략되거나, 도 5에 도시되지 않은 추가의 컴포넌트를 더 구비하거나, 2개 이상의 컴포넌트를 결합시키는 구성 또는 배치를 가질 수 있다. 예를 들어, 모바일 환경의 통신 단말을 위한 컴퓨팅장치는 도 5에 도시된 컴포넌트들 외에도, 터치스크린이나 센서 등을 더 포함할 수도 있으며, 통신 회로(550)에 다양한 통신방식(WiFi, 3G, LTE, Bluetooth, NFC, Zigbee 등)의 RF 통신을 위한 회로가 포함될 수도 있다. 컴퓨팅장치(500)에 포함 가능한 컴포넌트들은 하나 이상의 신호 처리 또는 어플리케이션에 특화된 집적 회로를 포함하는 하드웨어, 소프트웨어, 또는 하드웨어 및 소프트웨어 양자의 조합으로 구현될 수 있다.

본 개시에서 설명된 단말기 및 서버에 의해 실행되는 프로그램은 하드웨어 구성요소, 소프트웨어 구성요소, 및/또는 하드웨어 구성요소 및 소프트웨어 구성요소의 조합으로 구현될 수 있다. 프로그램은 컴퓨터로 읽을 수 있는 명령어들을 수행할 수 있는 모든 시스템에 의해 수행될 수 있다.

소프트웨어는 컴퓨터 프로그램(computer program), 코드(code), 명령어(instruction), 또는 이들 중 하나 이상의 조합을 포함할 수 있으며, 원하는 대로 동작하도록 처리 장치를 구성하거나 독립적으로 또는 결합적으로 (collectively) 처리 장치를 명령할 수 있다. 소프트웨어는, 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체(computer-readable storage media)에 저장된 명령어를 포함하는 컴퓨터 프로그램으로 구현될 수 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체로는, 예를 들어 마그네틱 저장 매체(예컨대, ROM(Read-Only Memory), RAM(Random-Access Memory), 플로피 디스크, 하드 디스크 등) 및 광학적 판독 매체(예컨대, 시디롬(CD-ROM), 디브이디(DVD: Digital Versatile Disc)) 등이 있다. 컴퓨터가 읽을 수 있는 기록 매체는 네트워크로 연결된 컴퓨터 시스템들에 분산되어, 분산 방식으로 컴퓨터가 판독 가능한 코드가 저장되고 실행될 수 있다. 매체는 컴퓨터에 의해 판독가능하며, 메모리에 저장되고, 프로세서에서 실행될 수 있다.

컴퓨터로 읽을 수 있는 저장매체는, 비일시적(non-transitory) 저장매체의 형태로 제공될 수 있다. 여기서, '비일시적'은 저장매체가 신호(signal)를 포함하지 않으며 실재(tangible)한다는 것을 의미할 뿐 데이터가 저장매체에 반영구적 또는 임시적으로 저장됨을 구분하지 않는다.

또한, 본 개시의 실시예들에 따른 프로그램은 컴퓨터 프로그램(computer program product)에 포함되어 제공될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 상품으로서 판매자 및 구매자 간에 거래될 수 있다. 컴퓨터 프로그램은 소프트웨어 프로그램, 소프트웨어 프로그램이 저장된 컴퓨터로 읽을 수 있는 저장 매체를 포함할 수 있다. 예를 들어, 컴퓨터 프로그램은 디바이스의 제조사 또는 전자 마켓(예를 들어, 구글 플레이스토어, 앱 스토어)을 통해 전자적으로 배포되는 소프트웨어 프로그램 형태의 상품(예를 들어, 다운로드 가능한 애플리케이션 (downloadable application))을 포함할 수 있다. 전자적 배포를 위하여, 소프트웨어 프로그램의 적어도 일부는 저장 매체에 저장되거나, 임시적으로 생성될 수 있다. 이 경우, 저장 매체는 제조사의 서버, 전자 마켓의 서버, 또는 소프트웨어 프로그램을 임시적으로 저장하는 중계 서버의 저장매체가 될 수 있다.

컴퓨터 프로그램은, 서버 및 디바이스로 구성되는 시스템에서, 서버의 저장매체 또는 디바이스의 저장매체를 포함할 수 있다. 또는, 서버 또는 디바이스와 통신 연결되는 제3의 디바이스(예, 스마트폰)가 존재하는 경우, 컴퓨터 프로그램은 제3의 디바이스의 저장매체를 포함할 수 있다. 또는, 컴퓨터 프로그램은 서버로부터 디바이스 또는 제3 디바이스로 전송되거나, 제3 디바이스로부터 디바이스로 전송되는 소프트웨어 프로그램 자체를 포함할 수 있다. 이 경우, 서버, 디바이스 및 제3 디바이스 중 하나가 컴퓨터 프로그램을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행할 수 있다. 또는, 서버, 디바이스 및 제3 디바이스 중 둘 이상이 컴퓨터 프로그램을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 분산하여 실시할 수 있다. 예를 들면, 서버가 서버에 저장된 컴퓨터 프로그램을 실행하여, 서버와 통신 연결된 디바이스가 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행하도록 제어할 수 있다. 또 다른 예로, 제3 디바이스가 컴퓨터 프로그램을 실행하여, 제3 디바이스와 통신 연결된 디바이스가 개시된 실시예에 따른 방법을 수행하도록 제어할 수 있다. 제3 디바이스가 컴퓨터 프로그램을 실행하는 경우, 제3 디바이스는 서버로부터 컴퓨터 프로그램을 다운로드하고, 다운로드된 컴퓨터 프로그램을 실행할 수 있다. 또는, 제3 디바이스는 프리로드 (pre-loaded)된 상태로 제공된 컴퓨터 프로그램을 실행하여 개시된 실시예들에 따른 방법을 수행할 수도 있다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 컴퓨터 시스템 또는 모듈 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

100: 돈사 모니터링 시스템
110: 카메라
120: 모니터링 서버
130: 관리자 단말
140: 통신망

Claims (7)

1. 컴퓨터 시스템 상에서 수행되는 이미지의 흐림을 탐지하기 위한 방법으로서,
   이미지의 관심 영역을 설정하는 단계;
   카메라로부터 상기 이미지를 수신하는 단계;
   상기 이미지를 복수의 분할 영역으로 분할하는 단계;
   상기 복수의 분할 영역의 각각에 대해 선명도를 측정하는 단계;
   상기 복수의 분할 영역 중 사전결정된 선명도 임계치 이하의 선명도를 갖는 분할 영역을 흐림 분할 영역으로 판정하는 단계;
   상기 흐림 분할 영역이 상기 관심 영역 내에 있는지 판정하는 단계; 및
   상기 흐림 분할 영역이 상기 관심 영역 내에 있다는 판정에 응답하여, 상기 흐림 분할 영역의 선명도를 재분석하여 이미지의 흐림 여부를 결정하는 단계
   를 포함하는 방법.
2. 제1항에 있어서,
   상기 이미지의 흐림 여부에 관한 정보를 기록하고 통지하는 단계
   를 더 포함하는 방법.
3. 제1항에 있어서,
   상기 이미지의 흐림 여부를 결정하는 단계는,
   상기 흐림 분할 영역을 복수의 재분할 영역으로 더 분할하는 단계;
   상기 복수의 재분할 영역의 각각에 대해 선명도 지표를 부여하는 단계;
   상기 복수의 재분할 영역의 선명도 지표의 평균값을 산출하는 단계; 및
   상기 선명도 지표의 평균값을 사전결정된 선명도 지표 임계치와 비교하여 이미지의 흐림 여부를 결정하는 단계
   를 더 포함하는 방법.
4. 제1항에 있어서,
   상기 복수의 분할 영역의 각각에 대해 선명도를 측정하는 단계는,
   Laplacian blur 알고리즘에 기초하여 상기 복수의 분할 영역의 각각에 대해 선명도를 측정하는 단계
   를 더 포함하는 방법.
5. 제1항에 있어서,
   상기 카메라는 돈사에 설치되어 자돈 및 모돈을 포함하는 영역을 촬영하여 상기 이미지를 생성하는 방법.
6. 제1항 내지 제5항에 따른 방법을 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램을 기록하는 비일시성의 컴퓨터 판독 가능 기록 매체.
7. 돈사를 모니터링하기 위한 시스템으로서,
   돈사를 촬영하기 위한 카메라;
   모니터링 서버; 및
   관리자 단말기
   를 포함하고,
   상기 모니터링 서버는,
   이미지의 관심 영역을 설정하고;
   상기 카메라로부터 상기 이미지를 수신하고;
   상기 이미지를 복수의 분할 영역으로 분할하고;
   상기 복수의 분할 영역의 각각에 대해 선명도를 측정하고;
   상기 복수의 분할 영역 중 사전결정된 선명도 임계치 이하의 선명도를 갖는 분할 영역을 흐림 분할 영역으로 판정하고;
   상기 흐림 분할 영역이 상기 관심 영역 내에 있는지 판정하고;
   상기 흐림 분할 영역이 상기 관심 영역 내에 있다는 판정에 응답하여, 상기 흐림 분할 영역의 선명도를 재분석하여 이미지의 흐림 여부를 결정하는
   돈사를 모니터링하기 위한 시스템.