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현재 검출된 영상에서 배경과 다중 객체를 분리하는 단계; 상기 배경이 분리된 다중 객체를 인식하는 단계; 상기 다중 객체가 지향하는 정보인 상기 인식된 다중 객체의 전역적 움직임 정보를 산출하는 단계; 및 상기 산출된 전역적 움직임 정보를 이용하여 상기 인식된 다중 객체를 보정하고 다중 객체를 추적하는 단계;를 포함하는 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 방법
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제 1항에 있어서, 상기 배경과 다중 객체를 분리하는 단계는, 우도함수 기반으로 현재 프레임의 배경과 객체를 분리하는 단계; 동적 에지를 통해 현재 프레임의 배경과 객체를 분리하는 단계; 상기 동적 에지를 통해 분리된 객체가 상기 우도함수를 기반으로 분리된 배경에 포함되어 있는지를 판단하는 단계; 및 상기 판단단계에서 상기 동적 에지를 통해 분리된 객체가 상기 우도함수를 기반으로 분리된 배경에 포함되어 있으면, 동적 에지를 통해 객체로 판단된 영역을 상기 우도함수 기반으로 분리된 배경에서 분리하는 단계;를 포함하는 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 방법
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제 1항에 있어서, 상기 다중 객체를 인식하는 단계는, 객체 중심 좌표 정보로부터 지지 윈도우 영역을 설정하는 단계; 설정된 지지 윈도우 영역에 대하여 다중 스케일을 이용한 샘플링을 수행하는 단계; 및 설정된 지지 윈도우 영역의 이미지 블록 내 정보를 이용하여 각 객체와의 유사도를 판별하고, 객체를 인식하는 단계;를 더 포함하는 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 방법
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제 3항에 있어서, 상기 지지 윈도우 영역을 설정하는 단계는, 근접 공간 내 연결성분(CCA)의 최소, 최대 좌표를 이용하는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 방법
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제 1항에 있어서, 상기 전역적 움직임을 산출하는 단계는, 다중 객체의 방향 및 거리의 평균 값을 통해 전역적 움직임 정보를 산출하는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 방법
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제 1항에 있어서, 상기 다중 객체를 인식하는 단계는, 객체 중심 좌표 정보, 색상 정보, 속도 정보, 크기 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 통해 객체가 인식되는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 방법
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제 1항에 있어서, 상기 다중 객체를 추적하는 단계는, 상기 다중 객체를 인식하는 단계에서의 객체 중심 좌표 정보를 통해 이전 프레임과 현재 프레임에서 검출된 모든 객체의 움직임 정보를 획득하고 전역적 움직임 정보를 산출하고, 산출된 전역적 움직임 정보를 각 객체에 보정하여 각 객체 위치 추정에 적용하는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 방법
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제 1항에 있어서, 상기 다중 객체를 추적하는 단계는, 온라인 보간법을 이용하여 객체의 중심 좌표, 움직임 속도, 크기 및 색상 정보를 갱신하는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 방법
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검출된 영상에서 배경과 다중 객체를 분리하는 배경 분리부; 상기 배경이 분리된 다중 객체를 인식하는 객체 인식부; 상기 다중 객체가 지향하는 정보인 상기 인식된 다중 객체의 전역적 움직임 정보를 산출하는 전역적 정보 산출부; 및 상기 산출된 전역적 움직임 정보를 이용하여 상기 인식된 다중 객체를 보정하고 다중 객체를 추적하는 객체 추적부;를 포함하는 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 장치
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제 9항에 있어서, 상기 배경 분리부는, 픽셀의 밝기값을 사용하는 우도함수 기반으로 현재 프레임의 배경과 객체를 분리하고, 동적 에지를 통해 현재 프레임의 배경과 객체를 분리하며, 상기 동적 에지를 통해 분리된 객체가 상기 우도함수를 기반으로 분리된 배경에 포함되어 있으면, 동적 에지를 통해 객체로 판단된 영역을 상기 우도함수 기반으로 분리된 배경에서 분리하는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 장치
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제 9항에 있어서, 상기 객체 인식부는, 객체 중심 좌표 정보로부터 지지 윈도우 영역을 설정하고, 설정된 지지 윈도우 영역에 대하여 다중 스케일을 이용한 샘플링을 수행하며, 설정된 지지 윈도우 영역의 이미지 블록 내 정보를 이용하여 각 객체와의 유사도를 판별하고, 객체를 인식하는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 장치
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제 11항에 있어서, 상기 객체 인식부는, 근접 공간 내 연결성분(CCA)의 최소, 최대 좌표를 이용하는 지지 윈도우 영역을 설정하는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 장치
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제 10항에 있어서, 상기 객체 인식부는, 객체 중심 좌표 정보, 색상 정보, 속도 정보, 크기 정보 중 적어도 하나 이상의 정보를 통해 객체가 인식되는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 장치
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제 10항에 있어서, 상기 전역적 정보 산출부는, 다중 객체의 방향 및 거리의 평균 값을 통해 전역적 움직임 정보를 산출하는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 장치
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제 10항에 있어서, 상기 객체 추적부는, 상기 다중 객체를 인식하는 단계에서의 객체 중심 좌표 정보를 통해 이전 프레임과 현재 프레임에서 검출된 모든 객체의 움직임 정보를 획득하고 전역적 움직임 정보를 산출하고, 산출된 전역적 움직임 정보를 각 객체에 보정하여 각 객체 위치 추정에 적용하는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 장치
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제 10항에 있어서, 상기 객체 추적부는, 온라인 보간법을 이용하여 객체의 중심 좌표, 움직임 속도, 크기 및 색상 정보를 갱신하는 것인 전역적 움직임 기반의 실시간 다중 객체 추적 장치
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