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公开(公告)号：KR101467307B1
公开(公告)日：2014-12-01
申请号：KR1020130098020
申请日：2013-08-19
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/00778 , G06K9/6247 , G06K2009/487 , G06T5/30 , G06T2207/30196 , G06T2207/30242
Abstract: 본 발명의 보행자 계수 장치는 입력 이미지 프레임으로부터 배경을 추출하고, 추출된 배경을 기초로 입력 이미지 프레임으로부터 전경 영역을 추출하는 전경 영역 추출부, 추출된 전경 영역으로부터 특징점 추출 알고리즘들을 이용하여 특징점들을 추출하는 특징점 추출부, 전경 영역들과 보행자 수 사이의 통계적 관계를 나타내는 복수의 통계적 특징 성분들 중에서 주성분 분석을 통해 적어도 하나의 통계적 특징 주성분을 선정하는 주성분 분석부 및 학습용 이미지 프레임 내의 추출된 특징점들의 특징점 개수 성분, 통계적 특징 성분들 중에서 선정된 통계적 특징 주성분 및 학습용 이미지 프레임 내의 보행자 수에 기초하여 학습된 학습 모델을 구축하고, 입력 이미지 프레임으로부터 추출된 특징점 개수 성분 및 선정된 통계적 특징 주성분을 상기 � ��습 모델에 인가하여, 입력 이미지 프레임 내의 보행자들을 계수하는 인공 신경망 보행자 계수부를 포함할 수 있다.
Abstract translation: 根据本发明的用于计数行人的装置包括：背景区域提取单元，用于从输入图像帧中提取背景，以及背景区域，基于所提取的背景从输入图像帧; 特征提取单元，使用特征提取算法从所提取的背景区域中提取特征; 主分量分析单元，通过分析表示背景区域和行人数量之间的统计关系的多个统计特征分量中的主要分量来选择至少一个统计特征主要分量; 以及人造神经网络计数部件，基于从学习图像帧中提取的特征的特征量分量和统计特征成分以及学习图像帧中的行人数量中选择的统计特征主要成分构成学习模型，以应用 从输入图像帧中提取的特征号分量和所选择的统计特征主要分量到学习模型，以对输入图像帧中的行人进行计数。
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公开(公告)号：KR101173786B1
公开(公告)日：2012-08-16
申请号：KR1020100109632
申请日：2010-11-05
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06T7/00
Abstract: 본발명은이동물체의옵티컬플로우의크기값과동 물체의외곽선의픽셀수를신경망에입력하여이동물체의혼잡도를측정하는시스템및 방법에관한것이다. 본발명에따른신경망을이용한이동물체의혼잡도측정방법은입력영상에서검지되는이동물체의옵티컬플로우가검출되는 S1단계, 제1단계에서검출된옵티컬플로우로구성된영역으로부터상기이동물체의외곽선이추출되는 S2단계, S1에서검출된옵티컬플로우의크기값이산출되고, S2단계에서추출된외곽선의픽셀수가산출되는 S3단계및 S3단계에서산출된옵티컬플로우의크기값 및상기외곽선의픽셀수가신경망에입력되는 S4단계를포함한다.
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公开(公告)号：KR1020150005863A
公开(公告)日：2015-01-15
申请号：KR1020140095846
申请日：2014-07-28
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06T7/20 , G06K9/00369 , G06T7/194 , G06T2207/30242 , H04N19/51
Abstract: 본발명의이동방향별보행자계수장치는입력이미지프레임으로부터추출된전경영역들의모션벡터들을이동방향을기준으로한 적어도하나의방향군집으로군집화하고, 각방향군집에속하는모션벡터들을가지는전경영역픽셀들을집결하여전체전경영역을적어도하나의방향별전경영역집합들로분할하는방향분할모듈, 적어도입력이미지프레임으로부터추출된전경영역들의특징점개수성분에기초하여전체보행자들을계수하는보행자계수모듈및 입력이미지프레임내의전체보행자수와전경영역전체및 각방향별전경영역집합들의관계에기초하여방향별보행자들을계수하는방향별보행자계수모듈을포함할수 있다.
Abstract translation: 用于通过本发明的移动方向计数行人的装置可以包括：方向分割模块，基于移动方向聚集从输入图像帧提取的前景区域的运动矢量的移动方向，以及收集具有运动矢量的前景区域像素 属于每个方向簇，以将至少一个方向的总前景区划分成前景区集合; 基于至少输入图像帧提取的前景区域的特征点数分量来计数总行人的行人计数模块; 以及基于输入图像帧中的总行人数，整个前景区域和各方向的前景区域集合之间的关系的每个方向的行人计数模块。
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4.发明授权
公开(公告)号：KR101472674B1
公开(公告)日：2014-12-15
申请号：KR1020130051269
申请日：2013-05-07
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본발명의실시예들에따른영상감시장치는영상프레임들로부터전경을추출하는전경추출부, 카나데-루카스-토마시알고리즘을이용하여전경으로부터추출되는특징점들을기초로, 길이정보, 좌표정보및 방향정보로써표현되는특징점궤적들을추출하는특징점궤적추출부, 추출된특징점궤적들의각각에대해, 다른특징점궤적들과의길이유사도, 좌표유사도및 방향유사도를기준으로, 군중행동을판정하기위한특징점궤적들을선별하는궤적선별부및 선별된특징점궤적들의각각을정상궤적또는비정상궤적으로분류하는궤적분류부를포함할수 있다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR101419837B1
公开(公告)日：2014-07-21
申请号：KR1020130051268
申请日：2013-05-07
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06K9/00369 , G06K9/6256 , G06K9/6261
Abstract: According to the present invention, a method for detecting a pedestrian based on an Adaboost algorithm comprises the steps of: dividing an input image into unit cells; counting the number of pixels where each of first to third color components is greater than a threshold value, with respect to the respective unit cells, and generating the characteristic values of the first to third color components which are true or false, according to whether a ratio of the counted number of pixels to the total pixel number of unit cells exceeds a predetermined ratio; counting the number of black and white pixels when the respective pixels are divided into the black and white pixels, based on the threshold value, with respect to the respective unit cells, and generating binary characteristic values that are true or false, according to whether the ratio of the counted number of pixels to the total pixel number of unit cells exceeds the predetermined ratio; generating contour characteristic values that are true or false, according to whether contours are extracted, with respect to the respective unit cells; setting a strong classifier as classification weights selected to minimize a combined error of weak classifiers which generate the characteristic values of the first to third color components, the binary characteristic values, and the contour characteristic values from respective sample images, according to an Adaboost algorithm; and classifying whether a pedestrian object is included in the input image by the set strong classifier.
Abstract translation: 根据本发明，一种基于Adaboost算法检测行人的方法包括以下步骤：将输入图像划分为单位单元; 对相对于各个单位单元计数第一至第三颜色分量中的每一个的像素数量大于阈值的数量，并且根据第一至第三颜色分量是否为真或假产生第一至第三颜色分量的特征值 计数的像素数与单位像素的像素数的比例超过预定比例; 对于各个单位单元，基于阈值，将各像素分割成黑白像素的黑白像素的数量进行计数，根据是否生成真或假的二值特征值 计数的像素数与单位像素的像素数的比例超过预定比例; 根据轮廓是否相对于各个单位单元产生真或假的轮廓特征值; 将强分类器设置为选择的分类权重，以根据Adaboost算法最小化生成来自各样本图像的第一至第三颜色分量，二进制特征值和轮廓特征值的特征值的弱分类器的组合误差; 并通过设置的强分类器对步行对象是否包含在输入图像中进行分类。
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公开(公告)号：KR1020120048156A
公开(公告)日：2012-05-15
申请号：KR1020100109632
申请日：2010-11-05
Applicant: 성균관대학교산학협력단
IPC: G06T7/00
CPC classification number: G06K9/00778 , G06T7/13 , G06T7/215 , G06T9/002
Abstract: PURPOSE: A system for measuring the congestion level of a moving object using a nerve network and a method thereof are provided to measure the congestion level of a monitoring area by the nerve network during the absence of a manager. CONSTITUTION: A camera(100) photographs an moving object(200). An image analyzing device(300) detects an optical flow of the moving object from an input image. The image analyzing device extracts an outline of the moving object from an area consisting of the optical flow. A nerve network(400) receives the size of the optical flow and the pixel number of the outline from the image analyzing device. The nerve system outputs the congestion level of the moving object from the input image.
Abstract translation: 目的：提供一种用于测量使用神经网络的运动物体的拥挤水平的系统及其方法，以在缺乏管理者的情况下测量由神经网络监测区域的拥挤水平。 构成：相机（100）拍摄移动物体（200）。 图像分析装置（300）从输入图像检测移动物体的光流。 图像分析装置从由光流构成的区域提取移动物体的轮廓。 神经网络（400）从图像分析装置接收光流的尺寸和轮廓的像素数。 神经系统从输入图像输出移动物体的拥挤等级。
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公开(公告)号：KR101529620B1
公开(公告)日：2015-06-22
申请号：KR1020140095846
申请日：2014-07-28
Applicant: 성균관대학교산학협력단
Abstract: 본발명의이동방향별보행자계수장치는입력이미지프레임으로부터추출된전경영역들의모션벡터들을이동방향을기준으로한 적어도하나의방향군집으로군집화하고, 각방향군집에속하는모션벡터들을가지는전경영역픽셀들을집결하여전체전경영역을적어도하나의방향별전경영역집합들로분할하는방향분할모듈, 적어도입력이미지프레임으로부터추출된전경영역들의특징점개수성분에기초하여전체보행자들을계수하는보행자계수모듈및 입력이미지프레임내의전체보행자수와전경영역전체및 각방향별전경영역집합들의관계에기초하여방향별보행자들을계수하는방향별보행자계수모듈을포함할수 있다.
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公开(公告)号：KR101467360B1
公开(公告)日：2014-12-03
申请号：KR1020130078389
申请日：2013-07-04
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06T7/20 , G06K9/00369 , G06T7/194 , G06T2207/30242 , H04N19/51
Abstract: 본 발명의 이동 방향별 보행자 계수 장치는 입력 이미지 프레임으로부터 추출된 전경 영역들의 모션 벡터들을 이동 방향을 기준으로 한 적어도 하나의 방향 군집으로 군집화하고, 각 방향 군집에 속하는 모션 벡터들을 가지는 전경 영역 픽셀들을 집결하여 전체 전경 영역을 적어도 하나의 방향별 전경 영역 집합들로 분할하는 방향 분할 모듈, 적어도 입력 이미지 프레임으로부터 추출된 전경 영역들의 특징점 개수 성분에 기초하여 전체 보행자들을 계수하는 보행자 계수 모듈 및 입력 이미지 프레임 내의 전체 보행자 수와 전경 영역 전체 및 각 방향별 전경 영역 집합들의 관계에 기초하여 방향별 보행자들을 계수하는 방향별 보행자 계수 모듈을 포함할 수 있다.
Abstract translation: 根据移动方向对行人进行计数的装置包括：方向分割模块基于运动方向将从输入图像帧提取的前景区域的至少一个方向上的运动矢量聚集，收集具有属于每个方向的运动矢量的前景区域像素 组合，并将整个前景区域划分为至少一个方向的前景集合; 以及行人计算模块，用于基于从所述至少输入图像帧提取的前景区域的特征点收集分量来计算整个行人的数量; 根据方向，根据输入图像帧中的整个行人数，整个前景区域和前景区域划分之间的关系，计算各方向行人数量的定向行人收集模块。
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9.发明公开
公开(公告)号：KR1020140132140A
公开(公告)日：2014-11-17
申请号：KR1020130051269
申请日：2013-05-07
Applicant: 성균관대학교산학협력단
CPC classification number: G06T7/246 , G06T7/194 , G06T2207/10016 , G06T2207/20
Abstract: 본 발명의 실시예들에 따른 영상 감시 장치는 영상 프레임들로부터 전경을 추출하는 전경 추출부, 카나데-루카스-토마시 알고리즘을 이용하여 전경으로부터 추출되는 특징점들을 기초로, 길이 정보, 좌표 정보 및 방향 정보로써 표현되는 특징점 궤적들을 추출하는 특징점 궤적 추출부, 추출된 특징점 궤적들의 각각에 대해, 다른 특징점 궤적들과의 길이 유사도, 좌표 유사도 및 방향 유사도를 기준으로, 군중 행동을 판정하기 위한 특징점 궤적들을 선별하는 궤적 선별부 및 선별된 특징점 궤적들의 각각을 정상 궤적 또는 비정상 궤적으로 분류하는 궤적 분류부를 포함할 수 있다.
Abstract translation: 根据本发明的实施例，视频监控装置包括：前景提取单元，用于从视频帧中提取前景; 特征点轨迹提取单元，用于基于使用Kanade-Lucas-Tomasi算法从前景提取的特征点提取由长度信息表示的特征点轨迹，坐标信息和方向信息; 轨迹选择单元，用于基于与其他特征点轨迹的长度相似度，坐标相似度和方向相似度，选择特征点轨迹以确定关于每个所提取的特征点轨迹的人群行为; 以及用于将所选择的特征点轨迹分类为正常轨迹和异常轨迹的轨迹分类单元。
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