| 1 |
1
이동 물체 검출 방법에 있어서, 입력 영상에서 포함된 일 면에서의 반사 영역을 검출하는 반사 영역 검출 단계;화소 별로 배경 영상 신호가 정의된 배경 영상 모델을 이용하여 상기 입력 영상에서 전경을 추출하는 전경 추출 단계; 상기 추출한 전경에서 상기 배경 영상 모델을 이용하여 그림자 영역을 추출하되, 상기 반사 영역에 포함되는 영역에서는 상기 반사 영역의 주변 화소에서 정의된 상기 배경 영상 신호를 이용하여 상기 반사 영역에 포함되는 영역이 상기 그림자 영역에 해당하는지를 판단하는 그림자 영역 추출 단계; 및상기 전경에서 상기 그림자 영역을 제외한 영역을 이동 물체 영역으로 검출하는 이동 물체 검출 단계;를 포함하며,상기 그림자 영역 추출 단계는,상기 입력 영상에서 상기 반사 영역과 소정의 거리 이내에 있는 화소를 상기 반사 영역의 주변 화소로 선정하는 반사 영역 주변 화소 선정 단계;상기 추출한 전경에서 상기 배경 영상 모델을 이용하여 제1 그림자 영역을 추출하는 제1 그림자 추출 단계; 및상기 전경 중 상기 반사 영역에 포함되는 영역에서, 상기 반사 영역의 주변 화소에서 정의된 상기 배경 영상 신호를 이용하여 제2 그림자 영역을 추출하는 제2 그림자 추출 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 2 |
2
제1항에 있어서,시간의 흐름에 따라 복수개의 상기 입력 영상의 프레임을 입력받고, 상기 프레임들을 이용하여 상기 입력 영상에 대한 상기 배경 영상 모델을 생성하고 갱신하는 배경 영상 모델 생성 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 3 |
3
제1항에 있어서,상기 배경 영상 모델은 화소 별로 상기 배경 영상 신호의 분포 정보가 정의된 모델인 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 4 |
4
제1항에 있어서, 상기 반사 영역 검출 단계는 상기 입력 영상을 세그멘테이션하여 상기 일 면을 분할하는 영상 분할 단계; 및상기 분할한 일 면에서 상기 반사 영역을 추출하여 검출하는 반사 영역 추출 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 5 |
5
제4항에 있어서,상기 영상 분할 단계는 딥 러닝 영상 세그멘테이션 기법을 이용하여 상기 입력 영상을 세그멘테이션하고 상기 일 면을 분할하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 6 |
6
제4항에 있어서,상기 반사 영역 추출 단계는 상기 일 면에서 소정의 기준 이상으로 강한 반사 성분을 나타내는 화소들을 선별하여 상기 반사 영역으로 추출하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 7 |
7
제1항에 있어서, 상기 일 면은 조명으로 인하여 상기 이동 물체의 그림자가 형성되거나 상기 반사 영역이 형성되는 면인 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 8 |
8
제1항에 있어서,상기 전경 추출 단계는 화소 별로 상기 입력 영상의 영상 신호와 상기 배경 영상 모델에서 정의된 상기 배경 영상 신호를 이용하여, 상기 전경을 추출하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 9 |
9
제8항에 있어서,상기 전경 추출 단계는 상기 입력 영상의 영상 신호와 상기 배경 영상 신호 간의 차이를 소정의 임계치와 비교하여, 그 비교 결과에 따라 상기 전경에 해당하는지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 10 |
10
삭제
|
| 11 |
11
제1항에 있어서,상기 반사 영역 주변 화소 선정 단계는 상기 입력 영상에서 상기 반사 영역의 높이와 소정의 범위 이내의 높이를 가지면서 상기 반사 영역에 소정의 거리 이내로 인접한 영역에 포함되는 화소를 상기 주변 화소로 선정하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 12 |
12
제1항에 있어서,상기 제1 그림자 추출 단계는 상기 추출한 전경의 영상 신호와 상기 배경 영상 모델에서 정의된 상기 배경 영상 신호를 이용하여, 미리 정의된 그림자 색상 모델에 기초하여 상기 제1 그림자 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 13 |
13
제12항에 있어서,상기 제1 그림자 추출 단계는 상기 추출한 전경의 영상 신호와 상기 배경 영상 신호에 따른 연산 값과 상기 그림자 색상 모델에 의하여 결정되는 소정의 임계치를 비교하고, 그 비교 결과에 따라 상기 제1 그림자 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 14 |
14
제1항에 있어서,상기 제2 그림자 추출 단계는 상기 전경 중 상기 반사 영역에 포함되는 영역에서, 상기 전경의 영상 신호와 상기 반사 영역의 주변 화소에서 정의된 상기 배경 영상 신호를 이용하여, 미리 정의된 그림자 색상 모델에 기초하여 상기 제2 그림자 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 15 |
15
제14항에 있어서,상기 제2 그림자 추출 단계는 상기 전경의 영상 신호와 상기 반사 영역의 주변 화소에서 정의된 상기 배경 영상 신호에 따른 연산 값과 상기 그림자 색상 모델에 의하여 결정되는 소정의 임계치를 비교하고, 그 비교 결과에 따라 상기 제2 그림자 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 16 |
16
제1항에 있어서,상기 이동 물체 검출 단계는 상기 전경에서 상기 제1 그림자 영역 및 상기 제2 그림자 영역을 제외한 영역을 상기 이동 물체 영역으로 검출하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 방법
|
| 17 |
17
이동 물체 검출 장치에 있어서, 입력 영상에서 포함된 일 면에서의 반사 영역을 검출하는 반사 영역 검출부;화소 별로 배경 영상 신호가 정의된 배경 영상 모델을 이용하여 상기 입력 영상에서 전경을 추출하는 전경 추출부; 상기 추출한 전경에서 상기 배경 영상 모델을 이용하여 그림자 영역을 추출하되, 상기 반사 영역에 포함되는 영역에서는 상기 반사 영역의 주변 화소에서 정의된 상기 배경 영상 신호를 이용하여 상기 반사 영역에 포함되는 영역이 상기 그림자 영역에 해당하는지를 판단하는 그림자 영역 추출부; 및상기 전경에서 상기 그림자 영역을 제외한 영역을 이동 물체 영역으로 검출하는 이동 물체 검출부;를 포함하며,상기 그림자 영역 추출부는,상기 입력 영상에서 상기 반사 영역과 소정의 거리 이내에 있는 화소를 상기 반사 영역의 주변 화소로 선정하는 반사 영역 주변 화소 선정부;상기 추출한 전경에서 상기 배경 영상 모델을 이용하여 제1 그림자 영역을 추출하는 제1 그림자 추출부; 및상기 전경 중 상기 반사 영역에 포함되는 영역에서, 상기 반사 영역의 주변 화소에서 정의된 상기 배경 영상 신호를 이용하여 제2 그림자 영역을 추출하는 제2 그림자 추출부를 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 장치
|
| 18 |
18
제17항에 있어서,시간의 흐름에 따라 복수개의 상기 입력 영상의 프레임을 입력받고, 상기 프레임들을 이용하여 상기 입력 영상에 대한 상기 배경 영상 모델을 생성하고 갱신하는 배경 영상 모델 관리부를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 장치
|
| 19 |
19
삭제
|
| 20 |
20
제17항에 있어서,상기 제1 그림자 추출부는 상기 추출한 전경의 영상 신호와 상기 배경 영상 모델에서 정의된 상기 배경 영상 신호를 이용하여, 미리 정의된 그림자 색상 모델에 기초하여 상기 제1 그림자 영역을 추출하고,상기 제2 그림자 추출부는 상기 전경 중 상기 반사 영역에 포함되는 영역에서, 상기 전경의 영상 신호와 상기 반사 영역의 주변 화소에서 정의된 상기 배경 영상 신호를 이용하여, 미리 정의된 그림자 색상 모델에 기초하여 상기 제2 그림자 영역을 추출하는 것을 특징으로 하는 이동 물체 검출 장치
|
