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하이브리드 센서를 기반으로 하여 인간의 행동을 감지하는 시스템으로서,
사람의 행동에 관한 영상 및 속도 데이터를 획득하는 하이브리드 센서(100)와,
상기 하이브리드 센서(100)를 통해 획득된 사람의 행동에 관한 데이터를 분석 및 분류하는 지능화 컨텍스트 브로커(200)와,
상기 지능화 컨텍스트 브로커(200)로부터 전달된 사람의 행동인식에 관한 분석 및 분류 데이터를 분석하여 사람의 활동량과 생체지수를 확인하는 어플리케이션 장치(300)를 포함하되,
상기 하이브리드 센서(100)는 사람의 행동에 관한 영상을 감지하는 이미지 센서(101)와, 사람이 행동에 관한 속도를 감지하는 3축 가속도 센서(102)로 구성되는 것을 특징으로 하는 하이브리드 센서 기반의 인간행동 감지 시스템
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제 1항에 있어서,
상기 지능화 컨텍스트 브로커(200)는,
상기 하이브리드 센서(100)로부터 전달된 데이터들을 수신하여 이미지 센서(101) 및 3축 가속도 센서(102)로부터 획득한 데이터를 분석하는 센싱 리시버(210)와,
상기 센싱 리시버(210)로부터 분석된 영상 및 속도에 대한 데이터를 저장하는 캐쉬(220)와,
기저장된 알고리즘을 바탕으로 컨텍스트 정보를 참조하여 인간행동을 분류하는 프로세서(230)와,
인간행동에 대한 분류 데이터인 컨텍스트 정보를 저장하는 컨텍스트 레파지토리(240)와,
상기 프로세서(230)를 통해 분류된 사람의 행동인식 결과를 상기 어플리케이션 장치(300)에 전달하는 상기 라우터(250)를 포함하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 센서 기반의 인간행동 감지 시스템
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제 2항에 있어서,
상기 컨텍스트 정보는 인간행동에 대한 분류 데이터인 앞뒤로 걷기, 돌기, 달리기, 계단 내려가기, 계단 오르기, 엘리베이터 타기, 앉기, 일어서기에 관한 데이터를 포함하고 있는 것을 특징으로 하는 하이브리드 센서 기반의 인간행동 감지 시스템
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하이브리드 센서 기반의 인간행동 감지 시스템을 통해 인간의 행동을 감지하는 방법으로서,
(A) 이미지 센서(101)를 통해 사람의 행동에 대한 영상을 획득하는 단계(S510);
(B) 상기 이미지 센서(101)를 통해 획득된 영상을 이진화하여 잡음을 제거한 후, 영상을 격자 구조로 분할하는 단계(S520);
(C) 상기 (B) 단계를 통해 분할된 영상의 각 영역마다 특징점의 방향과 분포를 분석하여 사람의 행동에 대한 특징을 추출하는 단계(S530);
(D) 상기 (A) 내지 (C) 단계와 동시에, 3축 가속도 센서(102)를 통해, x축, y축 및 z축에 대한 사람의 행동별 신호를 획득하는 단계(S515);
(E) 상기 3축 가속도 센서(102)를 통해 획득된 데이터를 FIR 필터를 이용하여 노이즈를 제거하고, 고속 푸리에 변환을 이용하여 주파수 대역으로 변환한 후 신호를 해석하는 단계(S525);
(F) 상기 (E) 단계를 통해 변환된 각 축의 주파수 대역별로 에너지 크기 값을 구하고 축과 축 사이의 상관관계를 구하여 사람의 행동 인식에 필요한 특징을 추출하는 단계(S535);
(G) 상기 이미지 센서(101)로부터 추출된 특징과 3축 가속도 센서(102)로부터 추출된 특징을 통해 사람의 행동을 분류하는 단계(S540); 및
(H) 상기 (G) 단계를 통해 분류된 사람의 행동을 분류한 데이터를 어플리케이션 장치(300)로 전달하여 사람의 활동량과 생체지수를 확인하는 단계(S550)를 포함하는 것을 특징을 하는 하이브리드 센서 기반의 인간행동 감지방법
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제 4항에 있어서,
상기 (C) 단계 또는 (F) 단계에서,
사람의 행동에 대한 특징 추출은, 루카스-카네이드(Lukas-Kanade) 옵티컬 플로우 및 그리드 기반의 옵티컬 플로우 방식을 이용하는 것을 특징으로 하는 하이브리드 센서 기반의 인간행동 감지방법
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