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적어도 하나의 컴퓨팅 장치를 포함하는 방문자 인식 및 관리 시스템의 동작 방법에 있어서, 상기 방법은,공간 내의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 카메라 각각으로부터 영상을 획득하는 단계;머신 러닝 기반의 네트워크를 이용하여, 상기 획득된 복수의 영상 중 적어도 일부의 영상으로부터 방문자를 검출하는 단계; 및검출된 방문자에 대해, 식별자를 할당하고 상기 공간 내의 3차원 위치 정보를 획득하는 단계를 포함하고,상기 식별자를 할당하고 상기 공간 내의 3차원 위치 정보를 획득하는 단계는,방문자가 검출된 상기 적어도 일부의 영상 각각에 대한 상기 방문자의 2차원 좌표, 및 상기 적어도 일부의 영상에 대응하는 적어도 일부의 카메라 각각의 위치에 기초하여, 상기 방문자에 대한 상기 3차원 위치 정보를 획득하는 단계를 포함하는,방법
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제1항에 있어서, 상기 식별자를 할당하고 상기 공간 내의 3차원 위치 정보를 획득하는 단계는,상기 검출된 방문자의 기 등록 여부를 확인하는 단계; 및확인 결과에 기초하여 상기 검출된 방문자에 대해 식별자를 할당하는 단계를 포함하는,방법
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제2항에 있어서, 상기 획득된 영상에 포함된 방문자를 검출하는 단계는,상기 방문자가 검출된 상기 적어도 일부의 영상 각각에 대해, 상기 검출된 방문자가 위치한 영역에 대응하는 바운딩 박스(bounding box)를 획득하는 단계를 포함하고,상기 검출된 방문자의 기 등록 여부를 확인하는 단계는,기 등록된 방문자에 대해 이전 시점에 획득된 3차원 위치 정보, 및 상기 바운딩 박스에 기초하여 상기 검출된 방문자의 기 등록 여부를 확인하는 단계를 포함하는,방법
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제3항에 있어서, 상기 검출된 방문자의 기 등록 여부를 확인하는 단계는,상기 이전 시점에 획득된 3차원 위치 정보를, 상기 방문자가 검출된 영상 각각에 대한 2차원 좌표로 변환하는 단계; 및변환된 2차원 좌표가 상기 바운딩 박스 내에 포함되는지 여부에 기초하여, 상기 검출된 방문자의 기 등록 여부를 확인하는 단계를 포함하는,방법
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제3항에 있어서, 상기 검출된 방문자가 기 등록된 방문자인 경우, 상기 식별자를 할당하는 단계는,상기 검출된 방문자에 대해 상기 기 등록된 방문자의 식별자를 재할당하는 단계를 포함하는,방법
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제3항에 있어서, 상기 검출된 방문자가 기 등록된 방문자에 해당하지 않는 경우, 상기 식별자를 할당하고 상기 3차원 위치 정보를 획득하는 단계는,상기 획득된 3차원 위치 정보를 상기 방문자가 검출된 영상 각각에 대한 2차원 좌표로 변환하는 단계; 및변환된 2차원 좌표 각각이 대응하는 바운딩 박스 내에 포함되는 경우, 상기 적어도 일부의 영상 각각에서 검출된 방문자에 대해 동일한 식별자를 할당하는 단계를 포함하는,방법
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제1항에 있어서, 상기 방법은,상기 방문자에 대한 상기 3차원 위치 정보의 변화를 모니터링하는 단계; 및상기 공간 내에 설정된 적어도 하나의 행동 감지 영역과 상기 모니터링 결과에 기초하여, 상기 방문자의 행동을 감지하는 단계를 더 포함하는,방법
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제1항에 있어서,상기 머신 러닝 기반의 네트워크는, 입력된 영상으로부터 방문자의 머리(head)에 대응하는 영역을 검출하도록 학습되는,방법
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적어도 하나의 컴퓨팅 장치를 포함하는 방문자 인식 및 관리 시스템에 있어서, 공간 내의 서로 다른 위치에 배치된 복수의 카메라 각각으로부터 영상을 수신하고, 수신된 복수의 영상 중 적어도 일부의 영상으로부터 방문자를 검출하는 머신 러닝 기반의 네트워크를 포함하는 방문자 검출 모듈; 및검출된 방문자에 대해 식별자를 할당하고, 상기 공간 내의 3차원 위치 정보를 획득하는 방문자 인식 및 관리 모듈을 포함하고,상기 방문자 인식 및 관리 모듈은,방문자가 검출된 상기 적어도 일부의 영상 각각에 대한 상기 방문자의 2차원 좌표, 및 상기 적어도 일부의 영상에 대응하는 적어도 일부의 카메라 각각의 위치에 기초하여, 상기 방문자에 대한 상기 3차원 위치 정보를 획득하는,시스템
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제9항에 있어서, 상기 방문자 인식 및 관리 모듈은,상기 검출된 방문자의 기 등록 여부를 확인하고, 확인 결과에 기초하여 상기 검출된 방문자에 대해 식별자를 할당하는,시스템
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제10항에 있어서,상기 방문자 검출 모듈은,상기 방문자가 검출된 상기 적어도 일부의 영상 각각에 대해, 상기 검출된 방문자가 위치한 영역에 대응하는 바운딩 박스를 획득하고,상기 방문자 인식 및 관리 모듈은,기 등록된 방문자에 대해 이전 시점에 획득된 3차원 위치 정보, 및 상기 바운딩 박스에 기초하여 상기 검출된 방문자의 기 등록 여부를 확인하는,시스템
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제11항에 있어서,상기 방문자 인식 및 관리 모듈은,상기 이전 시점에 획득된 3차원 위치 정보를, 상기 방문자가 검출된 적어도 일부의 영상 각각에 대한 2차원 좌표로 변환하고,변환된 2차원 좌표가 상기 바운딩 박스 내에 포함되는지 여부에 기초하여, 상기 검출된 방문자의 기 등록 여부를 확인하는,시스템
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제11항에 있어서,상기 방문자 인식 및 관리 모듈은,상기 검출된 방문자가 기 등록된 방문자인 경우, 상기 검출된 방문자에 대해 상기 기 등록된 방문자의 식별자를 재할당하는,시스템
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제11항에 있어서, 상기 방문자 인식 및 관리 모듈은,상기 검출된 방문자가 기 등록된 방문자에 해당하지 않는 경우, 상기 획득된 3차원 위치 정보를 상기 방문자가 검출된 적어도 일부의 영상 각각에 대한 2차원 좌표로 변환하고,변환된 2차원 좌표 각각이 대응하는 바운딩 박스 내에 포함되는 경우, 상기 적어도 일부의 영상 각각에서 검출된 방문자에 대해 동일한 식별자를 할당하는,시스템
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제9항에 있어서, 상기 방문자에 대한 상기 3차원 위치 정보의 변화를 모니터링하고,상기 공간 내에 설정된 적어도 하나의 행동 감지 영역과 상기 모니터링 결과에 기초하여 상기 방문자의 행동을 감지하는 방문자 모니터링 모듈을 더 포함하는,시스템
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제15항에 있어서, 상기 방문자 모니터링 모듈은,상기 방문자의 행동 감지 결과를 포함하는 정보를 출력부를 통해 출력하거나, 통신 인터페이스를 통해 연결된 디바이스로 전송하는,시스템
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제9항에 있어서, 상기 머신 러닝 기반의 네트워크는, 입력된 영상으로부터 방문자의 머리(head)에 대응하는 영역을 검출하도록 학습되는,시스템
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