KR960013967A - 엘리베이터의 대기승객수 검출방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 엘리베이터의 대기승객수 검출방법에 관한 것으로서, 이는 대기승객이 없을때 촬영한 참조영상과 대기승객이 있을때의 입력 영상과의 차의 영상을 반영하여 거리정보를 연산하고 영역을 정밀하게 분할하여 결과적으로 화소수의 정확한 연산으로 빠른시간내에 대기승객의 수를 검출하도록 한 것이다.

이와같은 본 발명은 같은 장소에서 촬상된 참조영상과 유효영상의 차이에 의해 얻어진 차이영상과 유효영상과의 비교로 거리정보를 구하여 그 거리정보에 따라 영상을 분할 및 합침하는 분배모드 시험분할과정과, 상기 구한 영역에 몸통, 얼굴, 머리카락등의 신체부위의 확산도를 반영하여 머리확신도를 연산하는 머리확신도 연산 과정과, 상기 머리확신도 연산과정에서 구한 머리확신도의 영역을 제외한 모든 영역을 제거하는 몸통제거과정과, 상기 몸통제거과정에서 얻어진 남은 영역에 포함된 화소수와 기하학적 특징 추출과정에서 얻어진 화소수와를 계산하는 화소수 연산과정과, 상기 화소수연산과정에서 얻어진 화소수 및 기하학적특징 추출과정에서 모델링되어 얻어진 머리가 차지하는 화소수와를 연산하여 최종 승객수를 추출하는 승객수 추출과정과, 로 이루어짐으로서 달성된다.

Description

엘리베이터의 대기승객수 검출방법

본 내용은 요부공개 건이므로 전문내용을 수록하지 않았음

제4도는 본 발명 화상처리 시스템을 이용한 엘리베이터의 대기승객수 검출장치의 구성도,

제5도는 제4도의 동작설명에 대한 제어신호 흐름도,

제6도는 제5도의 입력영상과 참조영상과의 차로 얻어진 차이영상을 가지고 PMT 분할연산을 하는 과정을 간략하게 설명한 도,

제7도는 제5도를 보다 상세하게 도시한 신호흐름도.

Claims (13)

1. 같은 장소에서 촬상된 참조영상과 유효영상의 차이에 의해 얻어진 차이영상과 유효영상과의 비교로 거리 정보를 구하여 그 거리정보에 따라 영역을 분할 및 합침하는 분배모드 시험분할과정과, 상기 구한 영역에 몸통, 얼굴, 머리카락등의 신체부위의 확신도를 반영하여 머리확신도를 연산하는 머리확신도 연산과정과, 상기 구한 머리확신도의 영역수를 계산하는 영역수연산과정과, 상기 구한 영역수를 승객수로 판정하여 추출하는 승객수 추출과정과, 로 이루어짐을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.
2. 제1항에 있어서, 차이영상은 같은 장소에서 승객이 있을때의 유효영상과 승객이 없을때의 참조영상의 차이를 절대값으로 하여 얻은 것을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.
3. 제1항에 있어서, 분배모드 시험분할과정은 상기 유효영상의 인접하는 두화소의 밝기차이를 절대값으로 하여 구하는 제1단계와, 상기 유효영상과 참조영상의 동일 위치에서의 두화소의 밝기차이를 절대값으로 하여 구하는 제2단계와, 상기 제1단께 및 제2단계에서 구한 발기차이의 절대차값으로 거리정보를 구하는 제3단계와, 상기 구한 거리정보와 정해진 정보와를 비교하는 제4단계와, 상기 비교결과 거리정보가 가까우면 두화소를 같은 영역으로 합침하고 멀면 분할하는 제5단께로 이루어짐을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.
4. 제1항 또는 제3항에 있어서, 거리정보는 α|I(P)1)－I(P2)|+(1－α)|DI(P1)－DI(P2)|으로 구함을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.

   여기서, I(P1)는 유효영상의 화소(P1)의 밝기이고, I(P2)는 화소(P1)에 인접한 다른 화소(P2)의 밝기이며, DI(P1)는 유효영상의 화소(P1)의 밝기와 같은 위치인 참조영상의 화소(P1)의 밝기차이며, DI(P2)는 유효영상의 화소(P2)의 밝기와 같은 위치인 참조영상의 화소(P2)의 밝기차이고, α는 밝기정보와 차이정보를 조절하기 위한 계수이다.
5. 제1항에 있어서, 머리확신도 연산과정은 상기 분배모드 시험분할 과정에서 얻어진 분할 및 합침된 영역으로 부터 머리카락 확신도를 구하는 단계와, 상기 머리카락 확신도를 갖는 영역에 인접하고 그 영역의 하단에 있는 영역으로 부터 얼굴확신도를 구하는 단계와, 상기 머리카락 확신도를 갖는 영역과 머리카락 확신도를 갖는 영역을 합쳐 머리확신도를 구하는 단계와, 상기 머리확신도를 제외한 영역으로 몸통확신도를 구하는 단계로 이루어짐을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.
6. 제1항 또는 제5항에 있어서, 머리확신도 연산과정에서 구해진 머리확신도가 높은 영역을 머리로 두고 그 영역의 아래에 있는 영역을 몸통으로 가정하여 머리확신도를 더 증가시키는 단계를 더 포함하여 이루어진 것을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.
7. 제1항에 있어서, 영역수연산과정은 상기 머리확신도 연산과정에서 얻어진 영역중에서 머리확신도가 일정치 이상인 영역의 수를 계수하여 얻는 것을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.
8. 같은 장소에서 촬상된 참조영상과 유효영상의 차이에 의해 얻어진 차이영상과 유효영상과의 비교로 거리정보를 구하여 그 거리정보에 따라 영역을 분할 및 합침하는 분배모드 시험분활과정과, 상기 구한 영역에 몸통, 얼굴, 머리카락등의 신체부위의 확신도를 반영하여 머리확신도를 연산하는 머리확신도 연산과정과, 상기 머리확신도 연산과정에서 구한 머리확신도의 영역을 제외한 모든 영역을 제거하는 몸통제거과정과, 상기 몸통제거과정에서 얻어진 남은 영역에 포함된 화소수와 기하학적 특징 추출과정에서 얻어진 화소수와를 계산하는 화소수 연산과정과, 상기 화소수연산과정에서 얻어진 화소수 및 기하학적특징 추출과정에서 모델링되어 얻어진 머리가 차지하는 화소수와를 연산하여 최종 승객수를 추출하는 승객수 추출과정과, 로 이루어짐을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.
9. 제8항에 있어서, 기하학적특징 추출과정은 카메라와 승객수 거리에 따라 머리부분이 차지하는 화소수와 몸통이 차지하는 화소수를 연산하여 모델링한 것을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.
10. 제8항에 있어서, 몸통제거과정은 상기 기하학적 특징추출과정에서 모델링되어 얻어진 몸통확신도에 따라 머리확신도 연산과정에서 얻어진 머리확신도가 높은 영역을 제외한 나머지 모든 영역을 제거하는 것을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.
11. 제8항에 있어서, 화소수 연산과정에서의 화소수(N″)는로 구함을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.

    상기에서 N은 영역수이고, P′는 몸통제거과정에서 얻어진 머리가 차지하는 화소의 수이고, P″는 기하학적특징 추출과정에서 얻어진 머리가 차지하는 화소의 수이다.
12. 같은 장소에서 촬상된 참조영상과 유효영상의 차이에 의해 얻어진 차이영상과 유효영상과의 비교로 거리정보를 구하여 그 거리정보에 따라 영역을 분할 및 합침하는 분배모드 시험분할과정과, 상기 구한 영역에 몸통, 얼굴, 머리카락등의 신체부위의 확신도를 반영하여 머리확신도를 연산하는 머리확신도 연산과정과, 상기 구한 머리확신도의 영역수를 계산하는 영역수연산과정과, 상기 머리확신도 연산과정에서 구한 머리확신도의 영역을 제외한 모든 영역을 제거하는 몸통제거과정과, 상기 몸통제거과정에서 얻어진 남은 영역에 포함된 화소수와 기하학적특징 추출과정어에서 모델링되어 얻어진 머리부분이 차지하는 화소수와를 연산하는 화소수 연산과정과, 상기 화소수 연산과정에서 얻어진 화소수 영역수 연산과정에서 얻어진 영역수를 연산하여 최종 승객수를 추출하는 승객수 추출과정과, 로 이루어짐을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.
13. 제12항에 있어서, 승객수 추출과정에서의 승객수 추출은 β*N′+(1－β)*N″로 구하여 승객수로 판정함을 특징으로 한 엘리베이터의 대기승객수 검출방법.

    여기서, N′는 머리확신도가 높은 영역의 수이고, N″는 화소수 연산과정에서 얻어진 화소수이며, β는 사람키의 중간인 가중치값이다.

    ※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.