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비감시 영역을 추정하는 장치로서,적어도 하나의 카메라로부터 입력되는 감시 영역의 이미지를 분석하여 상기 감시 영역 내의 보행자를 인식하는 보행자 인식부,상기 보행자를 보행로의 환경 지도에 투영하여 상기 감시 영역의 부분 보행자 지도를 생성하는 부분 지도 생성부,상기 보행로의 상기 환경 지도 및 상기 감시 영역의 상기 부분 보행자 지도를 바탕으로 기계 학습을 수행하여 상기 보행로의 비감시 영역 내의 보행자 상태를 추정하는 보행자 상태 추정부, 및 상기 감시 영역의 부분 보행자 지도 및 상기 비감시 영역에서 추정된 상기 보행자 상태를 바탕으로 상기 보행로의 전체 보행자 지도를 생성하는 전체 지도 생성부를 포함하는 비감시 영역 추정 장치
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제1항에서,상기 보행자 인식부는,상기 적어도 하나의 카메라 중 주 카메라로부터 입력되는 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 카메라 중 보조 카메라로부터 입력되는 제2 이미지를 분석하는, 비감시 영역 추정 장치
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제2항에서,상기 보조 카메라는 상기 주 카메라의 감시 영역을 주시하며 넓은 화각으로 감시를 수행하는 광각 카메라이거나 또는 상기 주 카메라에 인접하여 위치하고 상기 주 카메라의 감시 영역과 동일한 영역을 감시하는 다중 카메라인, 비감시 영역 추정 장치
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제1항에서,상기 부분 보행자 지도는, 상기 감시 영역 내의 상기 보행자의 밀도를 나타내는 부분 보행자 밀도 지도 및 상기 감시 영역 내의 상기 보행자의 속력 및 이동 방향을 나타내는 부분 보행자 속도 지도를 포함하는, 비감시 영역 추정 장치
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제1항에서,상기 보행자 상태 추정부는,상기 보행로의 상기 환경 지도 및 상기 감시 영역의 상기 부분 보행자 지도를 바탕으로 기계 학습을 수행할 때, 상기 환경 지도 및 상기 부분 보행자 지도를 랜덤 마스크로 마스킹하고, 마스킹이 수행된 지도를 바탕으로 기계 학습을 수행하여 상기 비감시 영역의 보행자 상태를 추정하는, 비감시 영역 추정 장치
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제1항에서,상기 비감시 영역은 상기 보행로에서 상기 감시 영역을 제외한 나머지 부분인, 비감시 영역 추정 장치
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비감시 영역을 추정하는 방법으로서,적어도 하나의 카메라로부터 입력되는 감시 영역의 이미지를 분석하여 상기 감시 영역 내의 보행자를 인식하는 단계,상기 보행자를 보행로의 환경 지도에 투영하여 상기 감시 영역의 적어도 하나의 부분 보행자 지도를 생성하는 단계,상기 보행로의 상기 환경 지도 및 상기 감시 영역의 상기 부분 보행자 지도를 바탕으로 기계 학습을 수행하여 상기 보행로의 비감시 영역 내의 보행자 상태를 추정하는 단계, 및 상기 감시 영역의 부분 보행자 지도 및 상기 비감시 영역에서 추정된 상기 보행자 상태를 바탕으로 상기 보행로의 전체 보행자 지도를 생성하는 단계를 포함하는 비감시 영역 추정 방법
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제7항에서,상기 보행자를 인식하는 단계는,상기 적어도 하나의 카메라 중 주 카메라로부터 입력되는 제1 이미지 및 상기 적어도 하나의 카메라 중 보조 카메라로부터 입력되는 제2 이미지를 분석하는 단계를 포함하는, 비감시 영역 추정 방법
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제8항에서,상기 보조 카메라는 상기 주 카메라의 감시 영역을 주시하며 넓은 화각으로 감시를 수행하는 광각 카메라이거나 또는 상기 주 카메라에 인접하여 위치하고 상기 주 카메라의 감시 영역과 동일한 영역을 감시하는 다중 카메라인, 비감시 영역 추정 방법
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제7항에서,상기 부분 보행자 지도는, 상기 감시 영역 내의 상기 보행자의 밀도를 나타내는 부분 보행자 밀도 지도 및 상기 감시 영역 내의 상기 보행자의 속력 및 이동 방향을 나타내는 부분 보행자 속도 지도를 포함하는, 비감시 영역 추정 방법
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제7항에서,상기 보행자 상태를 추정하는 단계는,상기 환경 지도 및 상기 부분 보행자 지도를 랜덤 마스크로 마스킹하는 단계, 그리고 마스킹이 수행된 지도를 바탕으로 기계 학습을 수행하여 상기 비감시 영역의 보행자 상태를 추정하는 단계를 포함하는, 비감시 영역 추정 방법
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제7항에서,상기 비감시 영역은 상기 보행로에서 상기 감시 영역을 제외한 나머지 부분인, 비감시 영역 추정 방법
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비감시 영역을 추정하는 장치로서,프로세서, 메모리, 및 통신 인터페이스를 포함하고,상기 프로세서는 상기 메모리에 저장된 프로그램을 실행하여,복수의 카메라로부터 상기 통신 인터페이스를 통해 입력되는 복수의 감시 영역의 복수의 이미지를 분석하여 상기 복수의 감시 영역 내의 보행자를 인식하는 단계,상기 보행자를 보행로의 환경 지도에 투영하여 상기 복수의 감시 영역의 복수의 부분 보행자 지도를 생성하는 단계,상기 보행로의 상기 환경 지도 및 상기 복수의 감시 영역의 상기 복수의 부분 보행자 지도를 바탕으로 기계 학습을 수행하여 상기 보행로의 비감시 영역 내의 보행자 상태를 추정하는 단계, 및 상기 복수의 감시 영역의 부분 보행자 지도 및 상기 비감시 영역에서 추정된 상기 보행자 상태를 바탕으로 상기 보행로의 전체 보행자 지도를 생성하는 단계를 수행하는, 비감시 영역 추정 장치
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제13항에서,상기 보행로는 상기 복수의 감시 영역 및 상기 비감시 영역을 포함하고, 상기 비감시 영역은 상기 복수의 감시 영역의 사이에 위치하는 영역인, 비감시 영역 추정 장치
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제13항에서,상기 프로세서는 상기 보행자를 인식하는 단계를 수행할 때,상기 복수의 카메라 중 제1 카메라로부터 입력되는 제1 감시 영역의 제1 이미지 및 상기 복수의 카메라 중 제2 카메라로부터 입력되는 제2 감시 영역의 제2 이미지를 분석하는 단계를 수행하고, 상기 비감시 영역은 상기 제1 감시 영역 및 상기 제2 감시 영역의 사이에 위치하는 영역인, 비감시 영역 추정 장치
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제13항에서,상기 부분 보행자 지도는, 상기 감시 영역 내의 상기 보행자의 밀도를 나타내는 부분 보행자 밀도 지도 및 상기 감시 영역 내의 상기 보행자의 속력 및 이동 방향을 나타내는 부분 보행자 속도 지도를 포함하는, 비감시 영역 추정 장치
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제13항에서,상기 프로세서는 상기 보행자 상태를 추정하는 단계를 수행할 때,상기 환경 지도 및 상기 부분 보행자 지도를 랜덤 마스크로 마스킹하는 단계, 그리고 마스킹이 수행된 지도를 바탕으로 기계 학습을 수행하여 상기 비감시 영역의 보행자 상태를 추정하는 단계를 수행하는, 비감시 영역 추정 장치
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