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열화상 영상 기반의 슈퍼픽셀을 활용한 객체 추적 방법에 있어서,프레임별 열화상 영상을 수집하는 단계;상기 열화상 영상을 세그먼트 단위의 복수의 슈퍼픽셀로 분할하는 단계;기준 프레임의 세그먼트 중 추적 대상 객체에 대응하는 세그먼트를 식별하는 라벨을 부여하는 단계;다음 프레임의 세그먼트와 상기 추적 대상 객체에 대응하는 상기 세그먼트 간의 비용함수를 연산하는 단계; 및상기 비용함수의 연산값에 기초하여 다음 프레임의 상기 추적 대상 객체에 대응하는 세그먼트에 라벨을 부여하는 단계,를 포함하고,상기 다음 프레임의 상기 추적 대상 객체에 대응하는 모든 세그먼트에 라벨이 부여되지 않고, 라벨이 부여된 세그먼트가 1개인 경우,상기 다음 프레임의 열화상 영상을 이진화 영상으로 변환하는 단계;상기 이진화 영상에 대하여 픽셀 연결 요소 분석(CCA)을 수행하여 상기 라벨이 부여된 1개의 세그먼트와 유사 특성을 갖는 상기 추적 대상 객체와 연계된 복수의 세그먼트를 검출하여 라벨 부여 대상을 결정하는 단계; 및검출된 상기 복수의 세그먼트에 상기 라벨을 보충하는 단계를 포함하고,상기 다음 프레임에서 상기 추적 대상 객체 외의 다른 객체의 세그먼트에 상기 라벨이 부여된 경우,상기 다음 프레임의 상기 라벨이 부여된 상기 다른 객체의 세그먼트와 상기 추적 대상 객체의 세그먼트간 이격거리를 연산하는 단계; 및상기 이격거리가 미리 설정된 거리 이상인 경우, 상대적으로 크기가 작은 세그먼트의 라벨을 제거하는 단계를 포함하는,객체 추적 방법
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제1항에 있어서,상기 비용함수를 연산하는 단계는,다음 프레임의 세그먼트와 기준 프레임의 객체에 대응하는 세그먼트 간의 색상 속성 및 다음 프레임의 세그먼트의 중심 위치와 기준 프레임의 객체에 대응하는 세그먼트의 중심 위치와 연계된 위치 속성에 기초하여 수행되는 것인, 객체 추적 방법
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제2항에 있어서,상기 다음 프레임의 세그먼트에 라벨을 부여하는 단계는,상기 비용함수의 연산값이 최소인 세그먼트에 상기 라벨을 부여하는 것인, 객체 추적 방법
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제3항에 있어서,상기 비용함수의 연산값이 최소인 세그먼트는 수학식 1에 기초하여 결정되고,[수학식 1]C는 프레임별 세그먼트의 평균 색 벡터이고, X는 프레임별 각 세그먼트의 중심 위치값이고, j(t)는 다음 프레임(t)의 전체 세그먼트이고, i(t)는 비용함수의 연산값이 최소인 다음 프레임의 세그먼트인 것인, 객체 추적 방법
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제3항에 있어서,상기 다음 프레임의 세그먼트에 라벨을 부여하는 단계는,상기 다음 프레임의 모든 세그먼트와 상기 기준 프레임의 상기 객체에 대응하는 복수의 세그먼트 각각의 상기 비용함수를 연산하되,상기 객체에 대응하는 세그먼트 별 연산값 중 최소값에 대응하는 다음 프레임의 세그먼트에 상기 라벨을 부여하는 것인, 객체 추적 방법
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제1항에 있어서,상기 슈퍼픽셀로 분할하는 단계는,상기 열화상 영상의 각 화소의 유사 특성을 고려하여 밀집성, 경계일치도, 과소분할의 최소화, 균일성 중 적어도 하나의 특성에 기초하여 수행되는 것인, 객체 추적 방법
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열화상 영상 기반의 슈퍼픽셀을 활용한 객체 추적 장치에 있어서,프레임별 열화상 영상을 수집하는 영상 수집부;상기 열화상 영상을 세그먼트 단위의 복수의 슈퍼픽셀로 분할하는 영상 제어부;기준 프레임의 세그먼트 중 추적 대상 객체에 대응하는 세그먼트를 식별하는 라벨을 부여하는 세그먼트 제어부; 및다음 프레임의 세그먼트와 상기 추적 대상 객체에 대응하는 상기 세그먼트 간의 비용함수를 연산하는 연산부,를 포함하되,상기 세그먼트 제어부는,상기 비용함수의 연산값에 기초하여 다음 프레임의 상기 추적 대상 객체에 대응하는 세그먼트에 상기 라벨을 부여하고,상기 다음 프레임의 상기 추적 대상 객체에 대응하는 모든 세그먼트에 라벨이 부여되지 않고, 라벨이 부여된 세그먼트가 1개인 경우,상기 영상 제어부는, 상기 다음 프레임의 열화상 영상을 이진화 영상으로 변환하고, 상기 세그먼트 제어부는, 상기 이진화 영상에 대하여 픽셀 연결 요소 분석(CCA)을 수행하여 상기 라벨이 부여된 1개의 세그먼트와 유사 특성을 갖는 상기 추적 대상 객체와 연계된 복수의 세그먼트를 검출하여 라벨 부여 대상을 결정하고, 검출된 상기 복수의 세그먼트에 상기 라벨을 보충하고,상기 다음 프레임에서 상기 추적 대상 객체 외의 다른 객체의 세그먼트에 상기 라벨이 부여된 경우,상기 연산부는, 상기 다음 프레임의 상기 라벨이 부여된 상기 다른 객체의 세그먼트와 상기 추적 대상 객체의 세그먼트간 이격거리를 연산하고,상기 세그먼트 제어부는, 상기 이격거리가 미리 설정된 거리 이상인 경우, 상대적으로 크기가 작은 세그먼트의 라벨을 제거하는 것인, 객체 추적 장치
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제9항에 있어서,상기 연산부는,다음 프레임의 세그먼트와 기준 프레임의 객체에 대응하는 세그먼트 간의 색상 속성 및 다음 프레임의 세그먼트의 중심 위치와 기준 프레임의 객체에 대응하는 세그먼트의 중심 위치와 연계된 위치 속성에 기초하여 상기 비용함수를 연산하는 것인, 객체 추적 장치
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제10항에 있어서,상기 세그먼트 제어부는,상기 비용함수의 연산값이 최소인 세그먼트에 상기 라벨을 부여하는 것인, 객체 추적 장치
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제11항에 있어서,상기 비용함수의 연산값이 최소인 세그먼트는 수학식 2에 기초하여 결정되고,[수학식 2]C는 프레임별 세그먼트의 평균 색 벡터이고, X는 프레임별 각 세그먼트의 중심 위치값이고, j(t)는 다음 프레임(t)의 전체 세그먼트이고, i(t)는 비용함수의 연산값이 최소인 다음 프레임의 세그먼트인 것인, 객체 추적 장치
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제11항에 있어서,상기 연산부는, 상기 다음 프레임의 모든 세그먼트와 상기 기준 프레임의 상기 객체에 대응하는 복수의 세그먼트 각각의 상기 비용함수를 연산하되,상기 세그먼트 제어부는, 상기 객체에 대응하는 세그먼트 별 연산값 중 최소값에 대응하는 다음 프레임의 세그먼트에 상기 라벨을 부여하는 것인, 객체 추적 장치
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제9항에 있어서,상기 영상 제어부는,상기 열화상 영상의 각 화소의 유사 특성을 고려하여 밀집성, 경계일치도, 과소분할의 최소화, 균일성 중 적어도 하나의 특성에 기초하여 슈퍼픽셀로 분할하는 것인, 객체 추적 장치
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객체 모니터링 시스템에 있어서,축사의 영상 정보를 획득하고, 상기 축사의 환경 정보를 수집하는 수집 장치; 및상기 수집 장치로부터 수신한 영상 정보 및 환경 정보에 기초하여 가축의 행동을 모니터링하는 서버,를 포함하되,상기 영상 정보는 상기 가축의 열화상 영상을 포함하고,상기 서버는 상기 제 1 항 내지 제5항 및 제 8 항 중 어느 한 항의 객체 추적 방법에 기초하여 가축의 행동을 모니터링하는 것인, 객체 모니터링 시스템
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제 1항 내지 5항 및 제 8항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체
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