KR20140134505A - 영상 객체 추적 방법 - Google Patents
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Abstract
본 발명은 카메라 등으로 촬영한 동영상에서 전경 영상 객체를 추출하고 해당 전경 영상 객체가 동일 객체인지 여부 또는 이동 방향을 판별할 수 있는 영상 객체 추적 방법에 관한 것이다.
본 발명에서 제안하는 영상 객체 추적 방법은 연속적으로 촬영된 영상을 구성하는 복수개의 프레임 중 임의의 제 1 프레임의 제 1 전경 영상에 포함된 적어도 하나 이상의 제 1 전경 객체의 제 1 위치 좌표와 제 1 면적을 각각 판단하는 단계; 상기 제 1 프레임과 상호 인접하는 제 2 프레임의 제 2 전경 객체에 포함된 적어도 하나 이상의 제 2 객체의 제 2 위치 좌표와 제 2 면적을 각각 판단하는 단계; 및 제 1 객체와 제 2 객체를 상호 중첩시켜 상호 중첩하는 영역의 제 3 면적을 판단하는 단계로 이루어지며; "상기 제 3 면적/(상기 제 1 면적+ 상기 제 2 면적- 상기 제 3 면적) ＞ 제 1 의 소정 임계치"라는 제 1 조건을 만족하는 경우 상기 제 1 및 제 2 전경 객체는 동일한 객체로 판단된다.
본 발명에 따른 영상 객체 추적 방법을 사용하는 경우 전경 객체의 동일 여부를 용이하게 파악할 수 있고 해당 객체의 이동 경로를 손쉽게 추적할 수 있다는 이점이 있다.
본 발명에서 제안하는 영상 객체 추적 방법은 연속적으로 촬영된 영상을 구성하는 복수개의 프레임 중 임의의 제 1 프레임의 제 1 전경 영상에 포함된 적어도 하나 이상의 제 1 전경 객체의 제 1 위치 좌표와 제 1 면적을 각각 판단하는 단계; 상기 제 1 프레임과 상호 인접하는 제 2 프레임의 제 2 전경 객체에 포함된 적어도 하나 이상의 제 2 객체의 제 2 위치 좌표와 제 2 면적을 각각 판단하는 단계; 및 제 1 객체와 제 2 객체를 상호 중첩시켜 상호 중첩하는 영역의 제 3 면적을 판단하는 단계로 이루어지며; "상기 제 3 면적/(상기 제 1 면적+ 상기 제 2 면적- 상기 제 3 면적) ＞ 제 1 의 소정 임계치"라는 제 1 조건을 만족하는 경우 상기 제 1 및 제 2 전경 객체는 동일한 객체로 판단된다.
본 발명에 따른 영상 객체 추적 방법을 사용하는 경우 전경 객체의 동일 여부를 용이하게 파악할 수 있고 해당 객체의 이동 경로를 손쉽게 추적할 수 있다는 이점이 있다.
Description
본 발명은 영상 객체 추적 방법에 관한 것으로 보다 구체적으로 카메라 등으로 촬영한 동영상에서 전경 영상 객체를 추출하고 해당 전경 영상 객체가 동일 객체인지 여부 또는 이동 방향을 판별할 수 있는 영상 객체 추적 방법에 관한 것이다.
일반적으로, CCTV 시스템이란 카메라 영상을 저장하는 디지털 영상저장장치, 모니터 및 네트워크로 구성된 영상보안시스템을 의미하는 개념으로 사용되고 있다.
이러한 영상보안시스템은 카메라에서 수집된 영상을 단순히 저장하고 관리자가 모니터를 통해 수동으로 감시하는, 즉 영상의 해석을 전적으로 사람에게 의존하는 시스템이 대부분 이었으나, 최근 들어 지능형 영상인식 기술이 영상보안시스템에 활용되면서 카메라가 실시간으로 수집되는 영상을 분석하고, 이를 통해 의미가 있는 이벤트를 감지하는 시스템들이 선보이고 있으며, 근자에는 촬영된 영상 중에서 이동하는 객체가 동일한 객체인지 여부 그 그 객체가 어느 방향으로 이동하는지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.
본 발명은 근자에 활발히 연구되고 있는 영상 객체 추적 방법에 대한 것으로, 추출된 전경 영상 객체가 동일한 객체인지 여부를 인접하는 한쌍의 프레임을 상호 비교하여 판단하는 영상 객체 추적 방법을 제공하고자 한다.
또한 본 발명에서는 이렇게 추적되는 전경 영상 객체의 이동 방향성을 구할 수 있는 방법을 제공하는 것을 또 다른 목적으로 한다.
본 발명에서 제안하는 영상 객체 추적 방법은 연속적으로 촬영된 영상을 구성하는 복수개의 프레임 중 임의의 제 1 프레임의 제 1 전경 객체에 포함된 적어도 하나 이상의 제 1 전경 객체의 제 1 위치 좌표와 제 1 면적을 각각 판단하는 단계; 상기 제 1 프레임과 상호 인접하는 제 2 프레임의 제 2 전경 객체에 포함된 적어도 하나 이상의 제 2 객체의 제 2 위치 좌표와 제 2 면적을 각각 판단하는 단계; 및 제 1 객체와 제 2 객체를 상호 중첩시켜 상호 중첩하는 영역의 제 3 면적을 판단하는 단계로 이루어지며; "상기 제 3 면적/(상기 제 1 면적+ 상기 제 2 면적- 상기 제 3 면적) ＞ 제 1 의 소정 임계치"라는 제 1 조건을 만족하는 경우 상기 제 1 및 제 2 전경 객체는 동일한 객체로 판단된다.
더불어, 본 발명에서는 상기 제 1 및 제 2 전경 객체를 동일한 객체로 판단함에 있어, 상기 제 1 조건에 "상기 제 1 위치 좌표- 상기 제 2 위치 좌표 ＞ 제 2 의 소정 임계치"라는 제 2 조건을 더 부가할 수도 있으며 이 경우 동일성 판단의 정밀도가 높아진다.
본 발명에 있어서, 상기 제 1 및 제 2 전경 객체가 동일한 객체로 판단된 경우, 상기 제 1 위치 좌표 및 상기 제 2 위치 좌표의 변화를 추적하여 이동 경로를 판단할 수 있다.
본 발명에 따른 영상 객체 추적 방법을 사용하는 경우 전경 객체의 동일 여부를 용이하게 파악할 수 있고 해당 객체의 이동 경로를 손쉽게 추적할 수 있다는 이점이 있다.
도 1은 다양한 영상 처리 기법을 사용하여 추출한 전경 영상의 일예이다.
도 2 는 레이블링 과정을 수행한 후의 모습을 보여주는 도면이다.
도 3은 상호 인접하는 한쌍의 영상 프레임으로부터 각각 추출된 전경 객체에 대한 개념도이다.
도 4는 본 발명에서 제안하는 전경 객체의 면적에 기준으로 영상 객체를 추적하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 2 는 레이블링 과정을 수행한 후의 모습을 보여주는 도면이다.
도 3은 상호 인접하는 한쌍의 영상 프레임으로부터 각각 추출된 전경 객체에 대한 개념도이다.
도 4는 본 발명에서 제안하는 전경 객체의 면적에 기준으로 영상 객체를 추적하는 방법을 설명하는 도면이다.
이하, 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예인 영상 객체 추적 방법에 대하여 설명하기로 한다.
알려진 바와 같이, 영상 객체 추적 방법은 다양한 방법으로 구현되고 있는데, 일반적으로 카메라 등과 같은 영상 촬영 장치를 통하여 촬영한 영상을 영상 신호 처리 장치로 전송한 후 촬영된 현재 영상을 기준으로 배경 영상과 이동하는 전경 영상을 분리하는 과정을 다양한 방법으로 수행하고 있으며 전경 영상에 대하여 레이블링 과정을 거치게 된다.
참고로, 본 발명에서 현재 영상이란 배경 영상과 전경 영상을 포함하는 영상을 의미하고, 배경 영상은 영상 좔영 장치에 의하여 촬상되는 고정적인 주변 환경의 이미지를 의미하고, 전경 영상은 비일상적인 환경 이미지로 사람, 구름, 자동차 등과 같이 시간에 따라 위치나 크기가 변화하는 이미지를 의미한다.
영상 통신과 관련된 당 업계에서는, 영상 촬영 장치를 통하여 수신된 현재 영상으로부터 배경 영상과 전경 영상을 분리하는 다양한 기법들이 소개되고 있으나 이는 본 발명의 핵심적인 사항이 아니므로 추가적 설명은 생략하기로 한다.
도 1은 다양한 영상 처리 기법을 사용하여 추출한 전경 영상의 일예이고 도 2 는 레이블링 과정을 수행한 후의 모습을 보여준다. 도 2에서 알 수 있듯이, 전경 영상 영역에 대하여 레이블링 과정을 통해 인접한 이동성 픽셀들을 군집화하여 사각형 형상의 전경 객체를 추출한다.
이하 도 3 및 도 4를 참조하여 본 발명에서 제안하는 영상 객체 추적 방법의 기술적 사상에 대하여 설명하기로 한다.
도 3은 상호 인접하는 한쌍의 영상 프레임으로부터 각각 추출된 전경 객체에 대한 개념도이고, 도 4는 본 발명에서 제안하는 전경 객체의 면적에 기준으로 영상 객체를 추적하는 방법을 설명하는 도면이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 본 발명은 연속적으로 촬영된 영상을 구성하는 복수개의 프레임 중 상호 인접하는 한쌍의 프레임 내에 포함된 전경 객체의 위치 좌표와 면적을 상호 비교하는 단계로 이루어진다.
먼저, 본 발명에서는 짧은 시간에 연속적으로 촬영되어 상호 인접하는 제 1 프레임과 제 2 프레임을 준비한다.
다음, 제 1 프레임의 제 1 전경 객체(예컨대, A)에 포함된 적어도 하나 이상의 제 1 전경 객체의 제 1 위치 좌표와 제 1 면적을 각각 판단한다.
다음, 제 1 프레임과 상호 인접하는 제 2 프레임의 제 2 전경 객체(예컨대, B)에 포함된 적어도 하나 이상의 제 2 객체의 제 2 위치 좌표와 제 2 면적을 각각 판단한다.
다음, 제 1 프레임 및 제 2 프레임의 제 1 객체와 제 2 객체를 상호 중첩시켜 상호 중첩하는 영역의 제 3 면적(도 4의 S3)을 판단한다.
만약, "제 3 면적/(상기 제 1 면적+ 상기 제 2 면적- 상기 제 3 면적) ＞ 제 1 의 소정 임계치"라는 제 1 조건을 만족하는 경우 상기 제 1 및 제 2 전경 객체는 동일한 객체로 판단된다.
왜냐하면, 연속 촬영되어 인접하는 한쌍의 프레임 속에서 위와 같은 조건을 만족하는 경우 특이한 상황이 발생하지 않는 한 동일한 객체로 인정하기에 충분하기 때문이다.
한편, 본 발명에서는 상기 제 1 및 제 2 전경 객체를 동일한 객체로 판단함에 있어, 상기 제 1 조건에 "상기 제 1 위치 좌표- 상기 제 2 위치 좌표 ＞ 제 2 의 소정 임계치"라는 제 2 조건을 더 부가할 수도 있다.
참고로, 본 발명에서의 위치 좌표란 레이블링 처리된 전경 객체의 중심점이 될 수도 있고 사각형 형상의 레이블링 처리된 각 전경 객체의 특정 모서리의 위치 좌표일 수 있다. 즉, 위치 좌표의 기준점은 다양하게 설정할 수 있다.
한편, 본 발명에서는 상기 제 1 및 제 2 전경 객체가 동일한 객체로 판단된 경우, 상기 제 1 위치 좌표 및 상기 제 2 위치 좌표의 변화를 추적하여 이동 경로를 용이하게 판정할 수 있다.
도 4를 참조하여 상기 제 1 조건을 다른 식으로 표시하면 다음과 같다.
S2/(S1+S2+S3) ＞ 제 1 소정 임계치
즉, 짧은 시간에 연속적으로 촬영되어 추출된 제 1 및 제 2 전경 객체를 상호 중첩시켰을 때 중첩 영역이 차지하는 비율이 소정 임계치 이상인 경우 동일 객체라고 판단하는 것이 자연스럽다.
또한 양 전경객체의 기준이 되는 위치 좌표의 차이가 소정 임계치 이하인 경우에 동일 객체라고 판단하는 것이 바람직할 것이다.
따라서 본 발명에서와 같은 방법을 사용하는 경우, 전경 객체의 동일성 여부와 이동 방향성을 매우 용이하게 획득할 수 있다는 이점이 있다.
참고로 본 발명은 인접하는 프레임내에서 상호 인접하는 전경 객체의 면적과 위치 좌표를 이용하여 동일성 여부와 이동성을 판별하는 방법에 관한 것으로 이러한 기술적 사상을 내포하는 한 처리 순서상의 차이가 발생하더라도 본 발명의 기술적 범주에 속한다고 보아야 한다.
예컨대, 본 발명에서는 프레임 순서별로 면적과 위치 좌표를 산출하여 비교하였으나 동시에 수행하는 것도 가능하다.
또한, 본 발명에 있어서 전경 객체의 면적은 다양한 위치 좌표를 기준으로 다양하게 산정할 수 있다.
예컨대, 전경 객체 A 또는 B의 면적은 대각선 방향으로 마주보는 양 모서리의 좌표를 산정하여 손쉽게 면적을 산출할 수 있다.
또한, 도 4의 경우 중첩 영역(S3)의 면적도 동일한 방법으로 계산할 수 있다.
따라서 면적(S1)의 경우는 A의 면적-중첩 여역(S3)로 계산할 수 있으며, 면적(S2)의 경우는 B의 면적-중첩 영역(S3)로 계산할 수 있다
Claims (3)
- 연속적으로 촬영된 영상을 구성하는 복수개의 프레임 중 임의의 제 1 프레임의 제 1 전경 객체에 포함된 적어도 하나 이상의 제 1 전경 객체의 제 1 위치 좌표와 제 1 면적을 각각 판단하는 단계;
상기 제 1 프레임과 상호 인접하는 제 2 프레임의 제 2 전경 객체에 포함된 적어도 하나 이상의 제 2 객체의 제 2 위치 좌표와 제 2 면적을 각각 판단하는 단계; 및
제 1 객체와 제 2 객체를 상호 중첩시켜 상호 중첩하는 영역의 제 3 면적을 판단하는 단계로 이루어지며;
"상기 제 3 면적/(상기 제 1 면적+ 상기 제 2 면적- 상기 제 3 면적) ＞ 제 1 의 소정 임계치"라는 제 1 조건을 만족하는 경우 상기 제 1 및 제 2 전경 객체는 동일한 객체로 판단되는 것을 특징으로 하는 영상 객체 추적 방법. - 제 1 항에 있어서,
상기 제 1 및 제 2 전경 객체를 동일한 객체로 판단함에 있어,
상기 제 1 조건에 "상기 제 1 위치 좌표- 상기 제 2 위치 좌표 ＞ 제 2 의 소정 임계치"라는 제 2 조건을 더 부가하는 것을 특징으로 하는 영상 객체 추적 방법. - 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
상기 제 1 및 제 2 전경 객체가 동일한 객체로 판단된 경우, 상기 제 1 위치 좌표 및 상기 제 2 위치 좌표의 변화를 추적하여 이동 경로를 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 객체 추적 방법.
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| KR20130054480A KR20140134505A (ko) | 2013-05-14 | 2013-05-14 | 영상 객체 추적 방법 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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| KR20130054480A KR20140134505A (ko) | 2013-05-14 | 2013-05-14 | 영상 객체 추적 방법 |
Publications (1)
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| KR20140134505A true KR20140134505A (ko) | 2014-11-24 |
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Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
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| KR20130054480A KR20140134505A (ko) | 2013-05-14 | 2013-05-14 | 영상 객체 추적 방법 |
Country Status (1)
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| KR (1) | KR20140134505A (ko) |
Cited By (3)
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|---|---|---|---|---|
| KR20170098388A (ko) * | 2016-02-19 | 2017-08-30 | 대전대학교 산학협력단 | 공간 증강 현실에서의 객체 중첩에 따른 오류 보정 장치 및 방법 |
| CN112188113A (zh) * | 2019-07-01 | 2021-01-05 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 一种视频分解方法及装置、终端 |
| KR20210002104A (ko) * | 2019-06-26 | 2021-01-06 | 베이징 센스타임 테크놀로지 디벨롭먼트 컴퍼니 리미티드 | 목표 검출 및 목표 검출 네트워크의 훈련 |
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2013
- 2013-05-14 KR KR20130054480A patent/KR20140134505A/ko active Search and Examination
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| CN112188113A (zh) * | 2019-07-01 | 2021-01-05 | 北京新唐思创教育科技有限公司 | 一种视频分解方法及装置、终端 |
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