상황 기반 공간 변화를 이용한 다중 이동 물체 추적 방법
기본 정보
기술 내용
요약
본 발명은 상황 기반 공간 변화를 사용하는 다중 이동 물체 추적 방법에 관한 것으로, 이는 현재 프레임에 대한 타겟 정보, 상황 정보, 공간 정보 및 공간 분산 정보를 획득한 후 DCF(Discriminative Correlation Filters)에 모두 적용하여 다중 특징 응답 맵을 획득하는 단계; PSR(peak-to-sidelobe ratio) 방법을 통해 상기 다중 특징 응답 맵을 2개씩 융합하여 다수의 융합 응답 맵을 생성한 후, 하나로 결합하여 최종 응답 맵을 생성하는 단계; 상기 최종 응답 맵에 기반하여 타겟 위치를 결정하는 단계; 및 상기 타겟 위치를 기반으로 상기 DCF를 업데이트 하는 단계를 포함한다
기술 개요
본 기술은 상황 기반 공간 변화를 사용하는 다중 이동 물체 추적 방법에 관한 것. 특히 상황 기반 공간 변화라 는 새로운 정보를 이용하여 다중 이동 물체를 추적할 수 있도록 하는방법에 관한 것
기술 분야
본 발명은 영상 감시 시스템에서 다중 이동 물체를 추적하는 방법에 관한 것으로, 특히 상황 기반 공간 변화라 는 새로운 정보를 이용하여 다중 이동 물체를 추적할 수 있도록 하는 방법에 관한 것이다.
해결하고자 하는 과제
이에 상기와 같은 문제점을 해결하기 위한 것으로서, 본 발명은 상황 기반 공간 변화라는 새로운 정보를 이용함 으로써, 객체 자세 변화, 부분 가림, 배경 잡음 및 조명 변화 등의 환경하에서도 객체를 안정적으로 추적할 수 있도록 하는 상황 기반 공간 변화를 이용한 다중 이동 물체 추적 방법을 제공하고자 한다. [0012] 또한 주목도(saliency), HOG(Histogram of Gradients), CN(Color Name), 및 강도 기반으로 다중 특징 응답 맵 을 획득 및 이용할 수 있도록 함으로써, 보다 정확한 외관 평가가 가능하도록 하는 상황 기반 공간 변화를 이용 한 다중 이동 물체 추적 방법을 제공하고자 한다. [0013] 본 발명의 목적은 이상에서 언급한 목적으로 제한되지 않으며, 언급되지 않은 또 다른 목적들은 아래의 기재로 부터 본 발명이 속하는 통상의 지식을 가진 자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
효과
본 발명은 타겟의 상황 정보를 통해 타겟와 주변 간의 관계를 활용할 수 있도록 함으로써, 타겟 위치를 보다 정 확하게 결정할 수 있도록 한다. [0021] 그리고 현재 프레임의 공간 정보를 이용해서는 필터 계수 변화로 인한 경계 효과를 제거하고, 인접한 3개 프레 임간의 필터 2차 차이로 계산되는 공간 변화 정보를 이용해서는 과적합 문제 발생 없이 필터 업데이트가 수행될 수 있도록 한다. [0022] 또한 상관 필터에서 다중 특징 융합 전략을 채택함으로써, 타겟 외관을 보다 정확하게 평가할 수 있도록 한다. [0023] 더하여 ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers) 기술을 이용한 최적화를 수행하여, 계산 비용을 낮출 수 있도록 한다.
적용 분야
지능형 영상 감시 시스템
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