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객체에 대한 행동 탐지 장치에 있어서, 영상 수신부,행동 모델을 저장하는 데이터베이스,상기 객체에 대한 행동 탐지 프로그램이 저장된 메모리 및상기 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하고, 상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 따라, 상기 영상 수신부를 통하여 입력된 영상 데이터로부터 대상 객체를 인식하고, 상기 대상 객체에 대한 전역 행동 모델에 기초하여 상기 영상 데이터로부터 상기 대상 객체의 이상 경로를 감지하고, 상기 대상 객체에 대한 지역 행동 모델에 기초하여 상기 영상 데이터로부터 상기 대상 객체의 행동 변화를 감지하고, 상기 대상 객체의 이상 경로 및 상기 대상 객체의 행동 변화에 기초하여 상기 대상 객체의 이상 행동을 감지하되, 상기 전역 행동 모델 및 상기 지역 행동 모델은 기수집된 복수의 영상 데이터로부터 추출된 객체의 정상 행동에 기초하여 생성된 후, 상기 데이터베이스에 저장된 것이고,상기 전역 행동 모델은 상기 기수집된 복수의 영상 데이터로부터 객체를 인식한 이후, 각 영상 데이터에 포함된 복수의 공간에 대한 상기 인식된 객체의 천이 확률을 산출하여 생성된 것이며, 상기 지역 행동 모델은 상기 복수의 공간에 포함된 각 공간 내의 상기 인식된 객체의 행동에 기초하여 생성된 것인, 객체에 대한 행동 탐지 장치
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제 1 항에 있어서,상기 프로세서는 상기 기수집된 복수의 영상 데이터 중 어느 하나의 영상 데이터에 대하여 객체를 인식하고, 상기 어느 하나의 영상 데이터에 대한 군집화를 수행하여 복수의 공간으로 분할하며, 상기 분할된 복수의 공간에서의 상기 인식된 객체 각각의 천이 확률을 산출하고, 상기 산출된 천이 확률에 기초하여 상기 전역 행동 모델을 생성하고, 상기 분할된 각 공간에 대한 상기 인식된 객체 각각의 행동에 기초하여, 상기 각 공간에 대응하는 지역 행동 모델을 생성하는, 객체에 대한 행동 탐지 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 어느 하나의 영상 데이터에 대하여, 전처리를 수행하고, 상기 수행된 전처리에 기초하여 상기 객체를 인식하며, 상기 인식된 객체에 대한 궤적을 추출하고, 상기 추출된 궤적에 기초하여 상기 군집화를 수행하는, 객체에 대한 행동 탐지 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 군집화는 그래프 컷(graph cut) 알고리즘에 기초하여 수행되는 것인, 객체에 대한 행동 탐지 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 분할된 복수의 공간에서 상기 인식된 객체의 천이확률 및 공간 분할 기법에 기초하여 상기 전역 행동 모델을 생성하는 것인, 객체에 대한 행동 탐지 장치
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제 2 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 분할된 각 공간에 대한 상기 인식된 객체의 행동 및 단일 클래스 분류 기법에 기초하여, 상기 지역 행동 모델을 생성하는, 객체에 대한 행동 탐지 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 전역 행동 모델 및 상기 지역 행동 모델에 기초하여 상기 대상 객체에 대응하는 유사도를 산출하고,상기 산출된 유사도가 미리 정해진 값 이하인 경우, 상기 대상 객체의 행동을 이상 행동으로 감지하는, 객체에 대한 행동 탐지 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 대상 객체에 대한 이상 행동 감지에 대한 평가를 수행하고, 상기 평가의 결과에 기초하여 상기 전역 행동 모델 및 상기 지역 행동 모델을 재생성하는, 객체에 대한 행동 탐지 장치
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제 1 항에 있어서, 상기 프로세서는 상기 대상 객체에 대한 이상 행동 감지 결과를 시각화하는, 객체에 대한 행동 탐지 장치
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행동 탐지 장치의 객체에 대한 행동 탐지 방법에 있어서, 영상 데이터로부터 대상 객체를 인식하는 단계; 및상기 대상 객체에 대한 전역 행동 모델에 기초하여 상기 영상 데이터로부터 상기 대상 객체의 이상 경로를 감지하는 단계;상기 인식된 대상 객체에 대한 지역 행동 모델에 기초하여 상기 영상 데이터로부터 상기 대상 객체의 행동 변화를 감지하는 단계; 및상기 대상 객체의 이상 경로 및 상기 대상 객체의 행동 변화에 기초하여 상기 영상 데이터로부터 상기 대상 객체의 이상 행동을 감지하는 단계를 포함하되, 상기 전역 행동 모델 및 상기 지역 행동 모델은 기수집된 복수의 영상 데이터로부터 추출된 객체의 정상 행동에 기초하여 생성된 것이고, 상기 전역 행동 모델은 상기 기수집된 복수의 영상 데이터로부터 객체를 인식한 이후, 각 영상 데이터에 포함된 복수의 공간에 대한 상기 인식된 객체의 천이 확률을 산출하여 생성된 것이며, 상기 지역 행동 모델은 상기 복수의 공간에 포함된 각 공간 내의 상기 인식된 객체의 행동에 기초하여 생성된 것인, 객체에 대한 행동 탐지 방법
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제 10 항에 있어서, 상기 대상 객체를 인식하는 단계 이전에, 상기 기수집된 복수의 영상 데이터 중 어느 하나의 영상 데이터에 대하여 객체를 인식하는 단계;상기 어느 하나의 영상 데이터에 대한 군집화를 수행하여 복수의 공간으로 분할하는 단계; 및상기 분할된 복수의 공간에서의 객체의 행동에 대한 상기 전역 행동 모델 및 상기 지역 행동 모델을 생성하는 단계를 더 포함하는, 객체에 대한 행동 탐지 방법
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제 11 항에 있어서, 상기 전역 행동 모델 및 상기 지역 행동 모델을 생성하는 단계는, 상기 분할된 복수의 공간에서 상기 인식하는 단계를 통하여 인식된 상기 객체의 천이 확률을 산출하는 단계;상기 산출된 천이 확률에 기초하여 상기 전역 행동 모델을 생성하는 단계 및 상기 분할된 상기 각 공간에 대한 상기 객체의 행동에 기초하여 상기 각 공간에 대응하는 지역 행동 모델을 생성하는 단계를 포함하는, 객체에 대한 행동 탐지 방법
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제 10 항에 있어서, 상기 대상 객체의 이상 행동을 감지하는 단계는,상기 전역 행동 모델 및 상기 지역 행동 모델에 기초하여 상기 대상 객체에 대응하는 유사도를 산출하는 단계; 및상기 산출된 유사도가 미리 정해진 값 이하인 경우, 상기 대상 객체의 행동을 이상 행동으로 감지하는 단계를 포함하는, 객체에 대한 행동 탐지 방법
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제 10 항에 있어서, 상기 대상 객체의 이상 행동을 감지하는 단계 이후에, 상기 대상 객체에 대한 이상 행동 감지에 대한 평가를 수행하는 단계; 및상기 수행된 평가의 결과에 기초하여, 상기 전역 행동 모델 및 상기 지역 행동 모델을 재생성하는 단계를 더 포함하는, 객체에 대한 행동 탐지 방법
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제 10 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항에 기재된 방법을 컴퓨터 상에서 수행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
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