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색상영상센서 및 깊이영상센서를 포함하는 영상카메라를 이용하여 주변에 대한 영상을 획득하는 단계;상기 획득된 영상으로부터 색상영상 및 깊이영상을 추출하는 단계;상기 추출된 색상영상을 HSV(Hue, Saturation, Value) 컬러영상으로 변환하는 단계;상기 변환된 HSV 컬러영상으로부터 적응적 가우시안 혼합(Adaptive Gaussian Mixture) 모델을 적용하여 상기 주변에 대한 배경영상을 생성하고 향상된 더블 프레임 디퍼런스(Enhanced Double Frame Difference) 방법을 이용하여 상기 배경영상으로부터 상기 색상영상에 따른 객체를 추출하는 단계;상기 추출된 객체로부터 모멘트 분석정보를 획득하고 상기 획득된 모멘트 분석정보와 상기 추출된 깊이영상으로부터 획득된 상기 객체의 깊이정보를 이용하여 객체의 특징정보를 추출하고 상기 추출된 특징정보로부터 상기 객체의 움직임을 추적하는 단계; 및상기 추적된 객체의 움직임 정보로부터 상기 객체의 위험행동 발생여부를 판단하는 단계; 를 포함하는 영상정보를 이용한 위험 행동 검지방법
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제1항에 있어서, 상기 객체를 추출하는 단계는,상기 향상된 더블 프레임 디퍼런스 방법을 적용하여 일정시간동안 상기 배경영상과 상기 추출된 색상영상 간의 각 픽셀별 색상차이를 검출하고 상기 검출된 색상차이가 기설정된 임계치 이상인 픽셀을 이용하여 상기 객체를 추출하는 영상정보를 이용한 위험 행동 검지방법
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제1항에 있어서, 상기 객체의 움직임을 추적하는 단계는,상기 추출된 객체의 중심점을 계산하고 상기 중심위치를 기준으로 탐색창을 설정한 후 다음 프레임에서 검출된 객체의 중심점을 계산하여 상기 다음 프레임의 객체의 중심점이 상기 탐색창 내에 존재하면 상기 객체의 움직임을 추적하는 영상정보를 이용한 위험 행동 검지방법
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제1항에 있어서, 상기 객체의 모멘트 분석정보를 생성하는 단계는,상기 배경영상으로부터 상기 객체의 분할된 영역의 윤곽선을 추출하는 단계;상기 객체의 분할된 영역을 병합하여 하나의 윤곽선으로 연결하는 단계; 및상기 하나의 윤곽선으로 연결된 객체의 모멘트 분석정보를 생성하는 단계; 를 포함하는 영상정보를 이용한 위험 행동 검지방법
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제1항에 있어서, 상기 객체의 위험행동 발생여부를 판단하는 단계는,상기 객체의 중심점(,,)으로부터 상기 객체의 하단까지 수직으로 내린 직선과 상기 중심점으로부터 상기 객체를 최소의 너비(A) 및 높이(B)로 둘러싼 사각형에서 좌측 또는 우측의 하단부 꼭짓점까지 이은 직선 간의 사잇각(θ)이 기설정된 기준값보다 큰 경우, 또는 상기 객체의 너비(A)와 높이(B) 변화량(MBR aspect ratio) + 상기 객체의 3차원 중심점 변화량(3D centroid variation) + 상기 객체의 중심점에서 Y의 변화량(Y centroid variation) + 상기 사잇각(θ)의 계산결과가 기설정된 임계치(ThresholdFD)보다 큰 경우 중 어느 하나의 경우에 상기 객체의 위험행동으로 판단하는 영상정보를 이용한 위험 행동 검지방법(여기서, α, β, γ, δ는 기설정된 가중치)
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