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연속되는 영상 프레임을 전송받아 상기 영상 프레임 내에 있는 사물의 움직임에 따른 각 화소의 특성 변화를 분석하여 전경 영역과 배경 영역으로 구분하는 배경 구분 단계;
상기 배경 구분 단계에서 구분된 상기 전경 영역으로부터 인체식별 알고리즘을 이용하여 인체 이미지를 구분하여 추출하며, 이와 함께 상기 인체 이미지가 복수의 인체가 중첩된 중첩 이미지인지를 결정하는 인체 식별 단계;
상기 인체 식별 단계에서 추출된 상기 인체 이미지가 중첩 이미지가 아니면 1을, 중첩 이미지이면 해당 중첩 이미지에 포함된 인체의 수를 각각 합산하여 상기 영상 프레임 내의 보행자의 수를 세는 인체 계수 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상을 이용한 보행자 계수 방법
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연속되는 영상 프레임을 전송받아 상기 영상 프레임 내에 있는 사물의 움직임에 따른 각 화소의 특성 변화를 분석하여 전경 영역과 배경 영역으로 구분하는 배경 구분 단계;
상기 배경 구분 단계에서 구분된 상기 전경 영역으로부터 인체식별 알고리즘을 이용하여 인체 이미지를 구분하여 추출하는 인체 식별 단계;
상기 인체 식별 단계에서 추출된 상기 인체 이미지를 세부 격자로 나누어 상기 나누어진 세부 격자에 가중치를 부여한 후 상기 인체 이미지의 인체 밀도 - 여기서 '인체 밀도'란 인체 이미지에 포함된 인체의 수를 말한다 - 를 측정하는 밀도 측정 단계;
상기 밀도 측정 단계에서 측정한 상기 인체 이미지에 대한 인체 밀도를 합산하여 상기 영상 프레임 내의 보행자의 수를 세는 인체 이미지 합산 단계;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상을 이용한 보행자 계수 방법
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청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 배경 구분 단계에서,
상기 분석의 기준이 되는 배경 이미지를 화소별로 색상과 동시발생 색상에 대한 두 개의 테이블로 관리하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상을 이용한 보행자 계수 방법
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청구항 3에 있어서,
상기 분석의 방법으로서 조건부 확률에 기반한 베이즈 결정 이론(Bayesian decision theory)을 이용하고 상기 두 개의 테이블에 저장된 색상과 동시발생 색상의 통계를 이용하여 정적인 배경 부분과 움직이는 배경 부분을 배경 영역으로 구분하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상을 이용한 보행자 계수 방법
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5
청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 배경 구분 단계 이후에,
상기 전경 영역 중 사물의 모양을 이룰 수 없는 흩뿌려진 작은 화소를 전경 영역에서 제거하거나 전경 영역으로 병합하는 형태학적 처리를 통하여 영상의 노이즈를 제거하는 노이즈 제거 단계;
를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상을 이용한 보행자 계수 방법
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삭제
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청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 인체 식별 단계 이전에,
상기 영상 프레임을 여러 구역으로 나눈 후, 상기 나누어진 구역 단위 중 전경 영역이 포함된 구역에 대하여만 인체 식별 단계를 실행할 수 있도록 하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상을 이용한 보행자 계수 방법
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청구항 1 또는 청구항 2에 있어서,
상기 인체 식별 단계에서의 상기 인체식별 알고리즘은,
두 집단 사이의 분리 경계면(hyperplane)을 구하여 임의의 벡터를 두 집단으로 분류 또는 회귀시키기 위해 사용하는 관리학습형 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상을 이용한 보행자 계수 방법
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청구항 2에 있어서,
상기 인체 밀도를 측정하는 방법은,
두 집단 사이의 분리 경계면(hyperplane)을 구하여 임의의 벡터를 두 집단으로 분류 또는 회귀시키기 위해 사용하는 관리학습형 분류기인 SVM(Support Vector Machine)을 이용하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상을 이용한 보행자 계수 방법
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10
연속되는 영상 프레임을 전송받아 상기 영상 프레임의 내에 있는 사물의 움직임에 따른 각 화소의 특성 변화를 통계적으로 분석하여 전경 영역과 배경 영역으로 구분하는 배경모델링부;
상기 배경 모델링부에서 구분된 상기 전경 영역으로부터 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 인체 이미지를 식별하며, 이와 함께 상기 인체 이미지가 복수의 인체가 중첩된 중첩 이미지인지를 판별하는 인체식별부;
상기 중첩 이미지를 세부 격자로 나누어 가중치를 부여하고 SVM(Support Vector Machine)을 실행하여 상기 중첩 이미지에 포함된 인체의 수를 측정하는 밀도측정부;
를 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라의 영상을 이용한 보행자 계수 장치
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