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영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 방법으로,크라우드 소싱 기반으로 복수의 영상을 수집하는 단계;수집된 복수의 영상을 각각 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계;상기 객체 영역으로 분리된 영상들에서 추출한 특징점들을 서로 매칭하여 객체의 동일성을 식별하는 단계; 및상기 배경 영역으로 분리된 영상들에서 추출한 특징점들을 서로 매칭하여 객체 위치의 동일성을 식별하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 방법
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청구항 1에서,상기 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계는,수집된 복수의 영상에 대한 위치 정보를 기반으로 상기 복수의 영상을 하나 이상의 그룹으로 분류하는 단계; 및동일한 그룹으로 분류된 복수의 영상 각각을 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 방법
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청구항 2에서,상기 복수의 영상에 대한 위치 정보는,상기 복수의 영상 각각에 대하여 촬영한 촬상 장치에서 영상 촬영 시점에 획득되는 GPS 정보인, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 방법
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청구항 1에서,상기 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계는,상기 복수의 영상 각각에서 객체를 추출하는 단계; 및추출된 객체를 이용하여 상기 복수의 영상 각각에 대한 영역 분리 마스크를 생성하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 방법
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청구항 4에서,상기 영역 분리 마스크를 생성하는 단계 이후에,생성된 영역 분리 마스크를 픽셀 단위로 상기 복수의 영상과 곱하는 단계를 더 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 방법
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청구항 1에서,상기 객체의 동일성을 식별하는 단계는,매칭되는 특징점의 개수를 산출하는 단계; 및산출된 특징점의 개수에 기반하여 객체의 동일성을 식별하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 방법
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청구항 6에서,상기 특징점의 개수에 기반하여 객체의 동일성을 식별하는 단계는,상기 특징점의 개수가 미리 설정된 임계값보다 크면 객체의 동일성이 있는 것으로 결정하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 방법
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청구항 1에서,상기 객체 위치의 동일성을 식별하는 단계는,상기 복수의 영상을 상기 객체의 동일성을 식별한 결과에 따라 하나 이상의 그룹으로 분류하는 단계; 및동일한 그룹으로 분류된 복수의 영상 중에서 상기 배경 영역으로 분류된 영상들에 대하여 객체 위치의 동일성을 식별하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 방법
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영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 장치로,적어도 하나의 프로세서(processor); 및상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(isntructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고,상기 적어도 하나의 단계는,크라우드 소싱 기반으로 복수의 영상을 수집하는 단계;수집된 복수의 영상을 각각 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계;상기 객체 영역으로 분리된 영상들에서 추출한 특징점들을 서로 매칭하여 객체의 동일성을 식별하는 단계; 및상기 배경 영역으로 분리된 영상들에서 추출한 특징점들을 서로 매칭하여 객체 위치의 동일성을 식별하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 장치
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청구항 9에서,상기 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계는,수집된 복수의 영상에 대한 위치 정보를 기반으로 상기 복수의 영상을 하나 이상의 그룹으로 분류하는 단계; 및동일한 그룹으로 분류된 복수의 영상 각각을 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 장치
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청구항 10에서,상기 복수의 영상에 대한 위치 정보는,상기 복수의 영상 각각에 대하여 촬영한 촬상 장치에서 영상 촬영 시점에 획득되는 GPS 정보인, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 장치
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청구항 9에서,상기 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계는,상기 복수의 영상 각각에서 객체를 추출하는 단계; 및추출된 객체를 이용하여 상기 복수의 영상 각각에 대한 영역 분리 마스크를 생성하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 장치
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청구항 12에서,상기 영역 분리 마스크를 생성하는 단계 이후에,생성된 영역 분리 마스크를 픽셀 단위로 상기 복수의 영상과 곱하는 단계를 더 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 장치
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청구항 9에서,상기 객체의 동일성을 식별하는 단계는,매칭되는 특징점의 개수를 산출하는 단계; 및산출된 특징점의 개수에 기반하여 객체의 동일성을 식별하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 장치
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청구항 14에서,상기 특징점의 개수에 기반하여 객체의 동일성을 식별하는 단계는,상기 특징점의 개수가 미리 설정된 임계값보다 크면 객체의 동일성이 있는 것으로 결정하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 장치
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청구항 9에서,상기 객체 위치의 동일성을 식별하는 단계는,상기 복수의 영상을 상기 객체의 동일성을 식별한 결과에 따라 하나 이상의 그룹으로 분류하는 단계; 및동일한 그룹으로 분류된 복수의 영상 중에서 상기 배경 영역으로 분류된 영상들에 대하여 객체 위치의 동일성을 식별하는 단계를 포함하는, 영상들 간에 객체와 객체 위치의 동일성을 식별하기 위한 장치
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크라우드 소싱 기반의 영상들을 이용한 도로 환경 관리 시스템으로,하나 이상의 사용자 단말로부터 촬영된 복수의 영상과 상기 하나 이상의 사용자 단말에 대한 위치 정보를 수신하고, 수신된 상기 복수의 영상과 상기 위치 정보를 영상 식별 장치로 전송하여 분석 결과를 수신하는 도로 관제 서버; 및상기 도로 관제 서버로부터 수신한 복수의 영상을 학습하고, 학습한 데이터 및 상기 위치 정보를 이용하여 상기 복수의 영상에 포함된 객체와 객체 위치의 동일성 식별을 수행한 상기 분석 결과를 상기 도로 관제 서버로 전송하는 영상 식별 장치를 포함하고,상기 도로 관제 서버는, 상기 분석 결과를 기초로 실시간 도로 환경 상태를 모니터링하는, 크라우드 소싱 기반의 영상들을 이용한 도로 환경 관리 시스템
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청구항 17에서,상기 영상 식별 장치는,적어도 하나의 프로세서(processor); 및상기 적어도 하나의 프로세서가 적어도 하나의 단계를 수행하도록 지시하는 명령어들(isntructions)을 저장하는 메모리(memory)를 포함하고,상기 적어도 하나의 단계는,상기 복수의 영상을 수집하는 단계;수집된 복수의 영상을 각각 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계;상기 객체 영역으로 분리된 영상들에서 추출한 특징점들을 서로 매칭하여 객체의 동일성을 식별하는 단계; 및상기 배경 영역으로 분리된 영상들에서 추출한 특징점들을 서로 매칭하여 객체 위치의 동일성을 식별하는 단계를 포함하는, 크라우드 소싱 기반의 영상들을 이용한 도로 환경 관리 시스템
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청구항 18에서,상기 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계는,상기 위치 정보를 기반으로 상기 복수의 영상을 하나 이상의 그룹으로 분류하는 단계; 및동일한 그룹으로 분류된 복수의 영상 각각을 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계를 포함하는, 크라우드 소싱 기반의 영상들을 이용한 도로 환경 관리 시스템
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청구항 18에서,상기 객체 영역과 배경 영역으로 분리하는 단계는,상기 복수의 영상 각각에서 객체를 추출하는 단계; 및추출된 객체를 이용하여 상기 복수의 영상 각각에 대한 영역 분리 마스크를 생성하는 단계를 포함하는, 크라우드 소싱 기반의 영상들을 이용한 도로 환경 관리 시스템
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