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열화상 영상 기반 객체 추적 장치에 있어서,객체의 열화상 영상을 획득하는 열화상 영상 획득부;상기 열화상 영상을 이진화 영상으로 변환하는 이진화 영상 변환부; 상기 이진화 영상에 기초하여 거리 변환을 적용하여 거리 변환 영상을 생성하는 거리 변환 영상 생성부; 상기 거리 변환 영상에 기초하여 객체 각각에 마커를 부여하는 마커 생성부;각각의 객체에 부여된 마커를 중심으로 상기 각각의 객체와 연계하여 워터쉐드(Watershed) 분할을 수행하는 영상 분할부; 및상기 워터쉐드 분할의 결과에 기초하여 객체를 인식하는 객체 인식부,를 포함하되,상기 마커 생성부는 업데이트 되는 열화상 영상에 포함된 객체에 대응하는 마커의 위치를 업데이트하되, 상기 거리 변환 영상에 포함된 객체의 유역(basin)에 속하는 픽셀의 위치값에 기초하여 각각의 객체의 중심 위치를 업데이트하고, 상기 업데이트된 각각의 객체의 중심 위치와 상기 마커의 이동 속도에 기초하여 상기 마커의 위치를 업데이트하고, 영상 분할부는 업데이트된 마커를 중심으로 웨터쉐드 분할 방법을 적용하여 각각의 객체의 위치를 업데이트하는 것인, 객체 추적 장치
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제 1항에 있어서,상기 마커 생성부는 하기의 수학식 1에 기초하여 상기 마커의 위치를 업데이트 하고,[수학식 1]상기 k는 상기 열화상 영상의 프레임 인덱스이고, 는 업데이트 된 마커의 위치이고, 는 업데이트된 객체의 중심 위치이고, 는 마커의 이동 속도인 것인, 객체 추적 장치
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제 3 항에 있어서,상기 마커 생성부는, 하기의 수학식 2에 기초하여 객체의 중심 위치를 업데이트 하고,[수학식 2]상기 는 i번째 유역에 속하는 픽셀의 집합의 크기이고, 는 i번째 유역에 속하는 픽셀의 집합이고, q는 i번째 유역에 속하는 픽셀의 위치값인 것인, 객체 추적 장치
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제 1 항에 있어서,상기 마커 생성부는 하기의 수학식 3에 기초하여 상기 마커의 이동 속도를 업데이트 하고,[수학식 3]는 k번째 열화상 영상에서의 객체의 중심 위치이고, 은 k-1번째 열화상 영상에서의 마커의 위치인 것인, 객체 추적 장치
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제 1 항에 있어서,상기 마커 생성부는 제 1 객체에 제 1 마커를 부여하고, 제 2 객체에 제 2 마커를 부여하되, 상기 객체 인식부는 상기 제 1 마커를 중심으로 워터 쉐드 분할된 제 1 객체의 영역에 제 1 라벨을 부여하고, 상기 제 2 마커를 중심으로 워터 쉐드 분할된 제 2 객체의 영역에 제 2 라벨을 부여하는 것인, 객체 추적 장치
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제 1 항에 있어서,상기 열화상 영상 획득부는 상기 객체를 위에서 아래방향으로 바라보는 촬영 방법인 Top-down view를 적용하여 촬영한 열화상 영상을 획득하는 것인, 객체 추적 장치
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열화상 영상 기반 객체 추정 방법에 있어서,객체의 열화상 영상을 획득하는 단계;상기 열화상 영상을 이진화 영상으로 변환하는 단계;상기 이진화 영상에 기초하여 거리 변환을 적용하여 거리 변환 영상을 생성하는 단계;상기 거리 변환 영상에 기초하여 객체 각각에 마커를 부여하는 단계;각각의 객체에 부여된 마커를 중심으로 상기 각각의 객체와 연계하여 워터쉐드(Watershed) 분할을 수행하는 단계; 및상기 워터쉐드 분할의 결과에 기초하여 객체를 인식하는 단계;를 포함하되, 상기 마커를 부여하는 단계는, 업데이트 되는 열화상 영상에 포함된 객체에 대응하는 마커의 위치를 업데이트하되, 상기 거리 변환 영상에 포함된 객체의 유역(basin)에 속하는 픽셀의 위치값에 기초하여 각각의 중심 위치를 업데이트하고, 상기 업데이트된 각각의 객체의 중심 위치와 상기 마커의 이동 속도에 기초하여 상기 마커의 위치가 업데이트되고, 업데이트된 마커를 중심으로 워터쉐드 분할 방법을 적용하여 각각의 객체의 위치가 업데이트되는 것인, 객체 추적 방법
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제 8 항에 있어서,상기 마커를 부여하는 단계는 하기의 수학식 4에 기초하여 상기 마커의 위치를 업데이트 하고, [수학식 4]상기 k는 상기 열화상 영상의 프레임 인덱스이고, 는 업데이트 된 마커의 위치이고, 는 업데이트된 객체의 중심 위치이고, 는 마커의 이동 속도인 것인, 객체 추적 방법
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제 10항에 있어서,상기 마커를 부여하는 단계는, 하기의 수학식 5에 기초하여 객체의 중심 위치를 업데이트 하고,[수학식 5]상기 는 i번째 유역에 속하는 픽셀의 집합의 크기이고, 는 i번째 유역에 속하는 픽셀의 집합이고, q는 i번째 유역에 속하는 픽셀의 위치값인 것인, 객체 추적 방법
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제 8 항에 있어서,상기 마커를 부여하는 단계는 하기의 수학식 6에 기초하여 상기 마커의 이동 속도를 업데이트 하고,[수학식 6] 는 k번째 열화상 영상에서의 객체의 중심 위치이고, 은 k-1번째 열화상 영상에서의 마커의 위치인 것인, 객체 추적 방법
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제 8 항에 있어서,상기 마커를 부여하는 단계는 제 1 객체에 제 1 마커를 부여하고, 제 2 객체에 제 2 마커를 부여하되, 상기 객체를 인식하는 단계는 상기 제 1 마커를 중심으로 워터 쉐드 분할된 제 1 객체의 영역에 제 1 라벨을 부여하고, 상기 제 2 마커를 중심으로 워터 쉐드 분할된 제 2 객체의 영역에 제 2 라벨을 부여하는 것인, 객체 추적 방법
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제 8항에 있어서,상기 열화상 영상을 획득하는 단계는, 상기 객체를 위에서 아래방향으로 바라보는 촬영 방법인 Top-down view를 적용하여 촬영한 열화상 영상을 획득하는 것인, 객체 추적 방법
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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 8 항, 제 10 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항의 객체 추적 방법에 기초하여 가축의 행동을 모니터링하는 것인, 객체 모니터링 시스템
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제 8 항, 제 10 항 내지 제 14 항 중 어느 한 항의 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 프로그램을 기록한 컴퓨터에서 판독 가능한 기록매체
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