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축사 근접 개체 탐지 장치에 있어서,축사 내부를 촬영하는 카메라부;근접 개체 탐지 프로그램이 저장된 메모리; 및상기 메모리에 저장된 근접 개체 탐지 프로그램을 실행하는 프로세서를 포함하며,상기 프로세서는 상기 프로그램의 실행에 응답하여, 상기 카메라부를 통해 촬영된 영상에서 복수의 개체가 근접하여 하나로 인식된 근접 개체 영역을 관심 영역으로 설정하고, 상기 관심 영역이 설정된 제 1 프레임의 이전 프레임인 제 2 프레임에 대해 형태학 연산(Morphological Operation) 처리하고, 상기 형태학 연산 처리된 제 2 프레임을 상기 제 1 프레임에 투영하고, 상기 투영의 결과에 따른 제 3 프레임 상에서 상기 관심 영역에 대해 상기 제 2 프레임의 객체 별 영역과의 겹침 여부에 기초하여 상기 관심 영역 내 구분된 영역들에 대한 영역 비율을 계산하고, 상기 영역 비율에 기초하여 상기 관심 영역 내 구분된 객체 별 영역을 조정하여 개별 개체를 분리 및 표시하고,상기 제 3 프레임 상에서, 상기 관심 영역에 대한 상기 제 2 프레임의 객체 별 영역과의 오버랩 여부에 기초하여, 상기 관심 영역에서 상기 제 2 프레임의 객체 별 영역 중 어느 하나와 오버랩된 제 1 영역, 둘 이상과 오버랩된 제 2 영역, 및 오버랩되지 않은 제 3 영역을 구분하는 축사 근접 개체 탐지 장치
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제 1 항에 있어서,상기 프로세서는,기설정된 영역 확장 알고리즘을 적용하여 상기 제 3 영역 내 픽셀들에 대해 인접 픽셀의 값을 적용하여 픽셀 값을 변환하고,상기 제 1 영역과 상기 제 2 프레임의 객체 별 영역 간의 영역 비율에 기초하여 상기 제 2 영역 내 픽셀 값을 변환하고,상기 제 2 영역 및 상기 제 3 영역의 픽셀 값이 변환된 결과까지 반영된 상기 관심 영역 내 구분된 영역 별로 상기 제 2 프레임의 객체 별 영역과의 영역 비율이 기설정된 영역 비율 범위 내 포함될 경우 개별 개체로 분리 처리하는 축사 근접 개체 탐지 장치
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제 1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제 2 프레임을 복사한 임시 프레임에 대해 상기 형태학 연산 중 열림 연산, 일회 이상의 침식 연산, 및 일회 이상의 팽창 연산을 처리한 후 상기 제 1 프레임에 투영하는 축사 근접 개체 탐지 장치
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제 1 항에 있어서,상기 프로세서는 상기 촬영된 영상의 일 프레임에 대해 HSV(Hue Saturation Value) 값을 설정하고, 상기 설정의 결과에 따른 영상을 이진화 처리하여 상기 개체 및 노이즈를 분리하는 축사 근접 개체 탐지 장치
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제 1 항에 있어서,상기 프로세서는,상기 제 2 프레임 상의 개별 객체들에 대해 레이블링 처리를 수행하는 축사 근접 개체 탐지 장치
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축사 근접 개체 탐지 장치를 통한 근접 개체 탐지 방법에 있어서,카메라부를 통해 축사 내부가 촬영된 영상에서 복수의 개체가 근접하여 하나로 인식된 근접 개체 영역을 관심 영역으로 설정하는 단계;상기 관심 영역이 설정된 제 1 프레임의 이전 프레임인 제 2 프레임에 대해 형태학 연산(Morphological Operation)을 처리하는 단계;상기 형태학 연산 처리된 제 2 프레임을 상기 제 1 프레임에 투영하는 단계;상기 투영의 결과에 따른 제 3 프레임 상에서, 상기 관심 영역에 대해 상기 제 2 프레임의 객체 별 영역과의 겹침 여부에 기초하여, 상기 관심 영역 내 구분된 영역들에 대한 영역 비율을 계산하는 단계; 및상기 영역 비율에 기초하여 상기 관심 영역 내 구분된 객체 별 영역을 조정하여 개별 개체를 분리하여 표시하는 단계를 포함하고,상기 관심 영역 내 구분된 영역들은,상기 제 3 프레임 상에서, 상기 관심 영역에 대한 상기 제 2 프레임의 객체 별 영역과의 오버랩 여부에 기초하여, 상기 관심 영역에서 상기 제 2 프레임의 객체 별 영역 중 어느 하나와 오버랩된 제 1 영역, 둘 이상과 오버랩된 제 2 영역, 및 오버랩되지 않은 제 3 영역으로 구분되는 축사 근접 개체 탐지 방법
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제 7 항에 있어서,상기 관심 영역 내 구분된 객체 별 영역을 조정하여 개별 개체를 분리하여 표시하는 단계는,기설정된 영역 확장 알고리즘을 적용하여 상기 제 3 영역 내 픽셀들에 대해 인접 픽셀의 값을 적용하여 픽셀 값을 변환하는 단계;상기 제 1 영역과 상기 제 2 프레임의 객체 별 영역 간의 영역 비율에 기초하여 상기 제 2 영역 내 픽셀 값을 변환하는 단계; 및상기 제 2 영역 및 상기 제 3 영역의 픽셀 값이 변환된 결과까지 반영된 상기 관심 영역 내 구분된 영역 별로 상기 제 2 프레임의 객체 별 영역과의 영역 비율이 기설정된 영역 비율 범위 내 포함될 경우 개별 개체로 분리 처리하는 단계를 포함하는 축사 근접 개체 탐지 방법
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제 7 항에 있어서,상기 제 2 프레임에 대해 형태학 연산을 처리하는 단계는,상기 제 2 프레임을 복사한 임시 프레임에 대해 상기 형태학 연산 중 열림 연산, 일회 이상의 침식 연산, 및 일회 이상의 팽창 연산을 처리하되,형태학 연산이 처리된 상기 임시 프레임을 상기 제 1 프레임에 투영하는 축사 근접 개체 탐지 방법
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제 7 항에 있어서,상기 근접 개체 영역을 관심 영역으로 설정하는 단계는,상기 촬영된 영상의 일 프레임에 대해 HSV(Hue Saturation Value) 값을 설정하는 단계;상기 설정의 결과에 따른 영상을 이진화 처리하여 상기 개체 및 노이즈를 분리하는 단계; 및상기 이진화 처리된 영상으로부터 복수의 개체가 근접되어 하나로 인식된 영역을 검출하여 관심 영역으로 설정하는 단계를 포함하는 축사 근접 개체 탐지 방법
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제 7 항에 있어서,상기 제 2 프레임을 상기 제 1 프레임에 투영하는 단계 이전에,상기 제 2 프레임 상의 개별 개체들에 대해 레이블링 처리를 수행하는 단계를 더 포함하는 축사 근접 개체 탐지 방법
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