Claims (11)
카메라의 위치변동이나 주밍(ZOOMING)없이 입력되는 영상의 한 필드(FIELD)가 끝났는가를 검출하는 영상입력판단단계와; 상기 영상입력판단단계를 수행한 결과 입력된 한 필드 분의 영상이 카메라의 위치변동이나 주밍없이 입력된 영상으로 판단됨에 따라, 입력된 화면을 소정의 크기를 갖는 단위화면으로 소정의 갯수로 분할하여 각각의 단위화면에 대한 특징값을 저장하는 화면저장단계와; 상기 화면저장단계를 수행하여 얻어진 현재 필드에 대한 특징값을 이전 필드의 특징값과 비교하므로 인해 화면의 변화 유무를 판단하여 피사체를 인식하는 피사체인식단계로 구성됨을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.An image input judging step of detecting whether a field of an input image is finished without a camera position change or zooming; As a result of performing the image input determination step, it is determined that an image of one field input is an image input without a change in position or zooming of the camera, and the input screen is divided into a predetermined number of unit screens having a predetermined size. A screen storing step of storing feature values for each unit screen; Subject recognition of the surveillance camera, characterized in that it consists of a subject recognition step of recognizing the subject by determining whether there is a change in the screen because the feature value for the current field obtained by performing the screen storage step is compared with the feature value of the previous field Way.
제1항에 있어서, 상기 화면저장단계는, 입력된 화면을 소정의 크기인 단위화면으로 소정의 갯수 만큼 분할하는 화면분할단계와; 상기 화면분할단계를 수행하여 얻어진 각각의 단위화면에 대해 그 밝기값 및 촛점값을 계산하는 특징추출단계와; 상기 특징추출단계를 수행하여 얻어진 각각의 단위화면에 대한 특징값을 소정의 기억장소에 저장하는 특징값저장단계로 구성됨을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.The method of claim 1, wherein the screen storing step comprises: a screen splitting step of dividing the input screen into a predetermined number of unit screens of a predetermined size; A feature extraction step of calculating a brightness value and a focus value of each unit screen obtained by performing the screen division step; And a feature value storing step of storing a feature value for each unit screen obtained by performing the feature extraction step in a predetermined storage location.
제2항에 있어서, 상기 화면분할단계의 화면분할, 각각의 단위화면이 서로 중첩되지 않도록 함과 동시에, 각각의 단위화면을 모두 합하였을 시에는 전체화면을 구성하도록 분할함을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.The monitoring method as claimed in claim 2, wherein the screen division and the unit screens of the screen division step are not overlapped with each other, and the unit screens are divided to form the entire screen when the unit screens are added together. How to recognize the subject of the camera.
제2항에 있어서, 상기 특징추출단계의 각각의 단위화면에 대한 밝기값의 계산은, 각각의 단위화면내에 존재하는 각 화소(PIXEL)들의 밝기값을 모두 더한 값을 그 밝기에 대한 특징값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.The method of claim 2, wherein the calculation of the brightness value for each unit screen in the feature extraction step comprises adding the brightness value of each pixel PIXEL present in each unit screen as the feature value for the brightness. A subject recognition method of a surveillance camera, characterized in that used.
제2항에 있어서, 상기 특징추출단계의 각각의 단위화면에 대한 촛점값의 계산은, 각각의 단위화면내에 존재하는 각각의 화소들을, 연접 또는 소정의 거리를 두고 인접한 화소들과 소정의 방법으로 연산하여 그 차이값을 모두 더한 누적값을 그 단위화면의 촛점값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.The method of claim 2, wherein the calculation of the focus value for each unit screen of the feature extraction step comprises: in a predetermined manner, the pixels present in each unit screen are contiguous or adjacent to each other at a predetermined distance. A method for recognizing a subject of a surveillance camera, characterized in that a cumulative value obtained by adding all of the difference values is used as a focal value of the unit screen.
카메라의 위치변동이나 주밍(ZOOMING)없이 입력되는 영상의 한 필드(FIELD)가 끝났는가를 검출하는 영상입력판단단계와; 상기 영상입력판단단계를 수행한 결과 입력된 한 필드분의 영상이 카메라의 위치변동이나 주밍없이 입력된 영상으로 판단됨에 따라, 입력된 화면을 소정의 크기를 갖는 단위화면으로 소정의 갯수로 분할하여 각각의 단위화면에 대한 특징값을 추출하는 화면불할 및 특징추출단계와; 상기 화면불할 및 특징추출단계를 수행하여 얻어진 현재 필드의 각 단위화면에 대한 특징값을 기 입력된 각 단위화면의 기준값과 비교하므로 인해 화면의 변환 유무를 판단하여 피사체를 인식함과 동시에 화면의 변화가 있을 시에는 현재 입력된 필드의 값을 새로운 기준값으로 설정하는 피사체인식 및 기준값재설정단계로 구성됨을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.An image input judging step of detecting whether a field of an input image is finished without a camera position change or zooming; As a result of performing the image input determination step, it is determined that an image of one field input is an image input without a change in position or zooming of the camera, and the input screen is divided into a predetermined number of unit screens having a predetermined size. A screen incontinence and feature extraction step of extracting feature values for each unit screen; The feature value of each unit screen of the current field obtained by performing the screen unacceptable and feature extraction step is compared with the reference value of each unit screen that is input, thereby determining whether the screen is converted or not, thereby recognizing the subject and simultaneously If there is a change, the subject recognition method of the surveillance camera comprising a subject recognition and reference value reset step of setting the value of the current input field to a new reference value.
제6항에 있어서, 상기 화면분할 특징추출단계는, 입력된 화면을 소정이 크기인 단위화면으로 소정의 갯수 만큼 분할하는 화면분할단계와; 상기 화면분할단계를 수행하여 얻어진 각각의 단위화면에 대해 그 밝기값 및 초점값을 계산하므로 인해 각각의 단위화면에 대한 특징값을 추출하는 특징추출단계로 구성됨을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.The method of claim 6, wherein the screen split feature extraction step comprises: a screen split step of dividing an input screen into a predetermined number of unit screens by a predetermined number; Recognizing the subject of the surveillance camera, characterized in that the feature extraction step of extracting the feature value for each unit screen because the brightness value and the focus value is calculated for each unit screen obtained by performing the screen division step Way.
제7항에 있어서, 상기 화면분할단계의 화면분할은, 각각의 단위화면이 서로 중첩되지 않도록 함과 동시에, 각각의 단위화면을 모두 합하였을 시에는 전체화면을 구성하도록 분할함을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.8. The monitoring method according to claim 7, wherein the screen division of the screen division step divides each unit screen so as not to overlap each other, and divides each unit screen to form a full screen when all the unit screens are combined. To detect the subject of a camera.
제7항에 있어서, 상기 특징추출단계 각각의 단위화면에 대한 밝기값의 계산은, 각각의 단위화면내에 존재하는 각 화소(PIXEL)들을 밝기값을 모두 더한 값을 그 밝기에 대한 특징값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.The method of claim 7, wherein the brightness value of each unit screen is calculated by using the sum of the brightness values of the pixels PIXEL in each unit screen as the feature value for the brightness. A subject recognition method of a surveillance camera, characterized in that.
제7항에 있어서, 상기 특징추출단계의 각각의 단위화면에 대한 촛점값의 계산은, 각각의 단위화면내에 존재하는 각각의 화소들을, 연접 또는 소정의 거리를 두고 인접한 화소들과 소정의 방법으로 연산하여 그 차이값을 모두 더한 누적값을 그 단위화면의 촛점값으로 사용하는 것을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.8. The method of claim 7, wherein the calculation of the focus value for each unit screen of the feature extraction step comprises the steps of concatenating each pixel existing in each unit screen with adjacent pixels at a predetermined distance or in a predetermined manner. A method for recognizing a subject of a surveillance camera, characterized in that a cumulative value obtained by adding all of the difference values is used as a focal value of the unit screen.
제6항에 있어서, 상기 피사체인식 및 기준값재설정단계의 현재 필드의 각 단위화면에 대한 특징값과 기 입력된 각 단위화면의 기준값과의 비교는, 그 차이값에 소정의 오차한도를 설정하므로 인해 목적하는 피사체의 최소크기의 화면변화보다 적은 움직임에 대해서는 화면의 변화가 없는 것으로 판단하도록 구성함을 특징으로 하는 감시용 카메라의 피사체 인식방법.The method according to claim 6, wherein the comparison between the feature value of each unit screen of the current field of the subject recognition and reference value reset step and the reference value of each unit screen previously inputted sets a predetermined error limit to the difference value. A method for recognizing a subject of a surveillance camera, characterized in that it is configured to determine that there is no change in the screen for a movement less than the change in the screen of the minimum size of the subject.
※ 참고사항 : 최초출원 내용에 의하여 공개하는 것임.※ Note: The disclosure is based on the initial application.