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열(thermal)과 관련된 정보를 기초로 영상에서 제1 특징들을 추출하는 제1 특징 추출부;상기 영상의 방향별 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 특징과 관련된 블록의 위치 정보를 기초로 상기 영상에서 제2 특징들을 추출하는 제2 특징 추출부;상기 제1 특징들을 연산하여 얻은 정보를 기초로 상기 영상에서 제3 특징들을 추출하는 제3 특징 추출부; 및상기 제1 특징들, 상기 제2 특징들 및 상기 제3 특징들을 기초로 상기 영상에서 오브젝트를 검출하는 오브젝트 검출부를 포함하며,상기 제3 특징 추출부는 상기 제1 특징들을 연산하여 얻은 정보를 이용하며, 상기 제1 특징들의 표준편차의 역수와 상기 제1 특징들의 평균을 연산하여 얻은 값의 절대값을 기초로 상기 제3 특징들을 추출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 장치
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제 1 항에 있어서,상기 오브젝트 검출부는 상기 영상으로 야간에 촬영된 영상을 이용하여 상기 오브젝트로 야간 보행자를 검출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 장치
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제 1 항에 있어서,상기 제1 특징 추출부는 단위 셀의 크기를 조정하여 상기 영상의 크기를 축소시킨 후 상기 제1 특징을 추출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 장치
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제 1 항에 있어서,상기 제1 특징 추출부는 상기 영상으로 적외선 영상을 이용하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 장치
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제 1 항에 있어서,상기 제2 특징 추출부는 상기 블록에 포함된 셀의 값과 상기 블록과 관련된 방향의 임계값을 비교하여 얻은 비교 결과를 기초로 상기 제2 특징들을 추출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 장치
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제 5 항에 있어서,상기 제2 특징 추출부는 조건이 참일 때 0과 1 중 어느 하나를 반환하고 상기 조건이 거짓일 때 다른 하나를 반환하는 이진 함수(binary function)에 상기 비교 결과를 대입하여 얻은 정보를 기초로 상기 제2 특징들을 추출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 장치
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7
제 6 항에 있어서,상기 제2 특징 추출부는 상기 조건으로 상기 블록에 포함된 셀의 값이 상기 임계값보다 큰 값을 가진다는 조건을 이용하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 장치
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삭제
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9
삭제
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10
제 1 항에 있어서,상기 영상에서 HOG 특징들을 추출하는 HOG 특징 추출부를 더 포함하며,상기 오브젝트 검출부는 상기 영상에서 상기 오브젝트를 검출할 때 상기 HOG 특징들을 더 이용하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 장치
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11
열(thermal)과 관련된 정보를 기초로 영상에서 제1 특징들을 추출하는 단계;상기 영상의 방향별 HOG(Histogram of Oriented Gradient) 특징과 관련된 블록의 위치 정보를 기초로 상기 영상에서 제2 특징들을 추출하는 단계;상기 제1 특징들을 연산하여 얻은 정보를 기초로 상기 영상에서 제3 특징들을 추출하는 단계; 및상기 제1 특징들, 상기 제2 특징들 및 상기 제3 특징들을 기초로 상기 영상에서 오브젝트를 검출하는 단계를 포함하며,상기 제3 특징들을 추출하는 단계는 상기 제1 특징들을 연산하여 얻은 정보를 이용하며, 상기 제1 특징들의 표준편차의 역수와 상기 제1 특징들의 평균을 연산하여 얻은 값의 절대값을 기초로 상기 제3 특징들을 추출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 방법
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제 11 항에 있어서,상기 검출하는 단계는 상기 영상으로 야간에 촬영된 영상을 이용하여 상기 오브젝트로 야간 보행자를 검출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 방법
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제 11 항에 있어서,상기 제1 특징들을 추출하는 단계는 상기 영상으로 적외선 영상을 이용하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 방법
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제 11 항에 있어서,상기 제2 특징들을 추출하는 단계는 상기 블록에 포함된 셀의 값과 상기 블록과 관련된 방향의 임계값을 비교하여 얻은 비교 결과를 기초로 상기 제2 특징들을 추출하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 방법
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제 11 항에 있어서,상기 영상에서 HOG 특징들을 추출하는 단계를 더 포함하며,상기 검출하는 단계는 상기 영상에서 상기 오브젝트를 검출할 때 상기 HOG 특징들을 더 이용하는 것을 특징으로 하는 오브젝트 검출 방법
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