KR100532990B1 - 카메라의 움직임 검출 방법 - Google Patents

Abstract

본 발명은 카메라의 움직임 검출 방법에 관한 것으로 특히, 감시 카메라에 있어서 매 프레임마다 샘플링하여 화소간 편차를 구하고 이전 프레임과 현재 프레임에 대한 각각의 화소간 편차를 비교하여 그 차를 소정 기준값과 비교함에 의해 주변 밝기에 상관없이 움직임을 검출하도록 함에 목적이 있다. 이러한 목적의 본 발명은 매 프레임마다 소정 크기로 샘플링하는 제1 단계와, 상기에서 샘플링된 각 프레임마다 화소간 편차를 구하는 제2 단계와, 상기에서 현재 프레임과 이전 프레임에 대해 구한 각각의 화소간 편차를 비교하여 그 차의 절대값을 산출하는 제3 단계와, 상기에서 구한 절대값이 기준값보다 크면 움직임으로 인식하는 제4 단계와, 상기에서 움직임이 인식된 위치가 소정개 이상이면 현재 프레임에 움직임이 있는 것으로 판단하는 제5 단계를 반복 수행함을 특징으로 한다.

Description

카메라의 움직임 검출 방법{MOTION DETECTING METHOD FOR CAMERA}

본 발명은 카메라에 관한 것으로 특히, 감시 카메라에 있어서 움직임 검출시만 화상을 저장하기 위한 카메라의 움직임 검출 방법에 관한 것이다.

현재 다양한 분야에서 카메라가 사용되고 있다.

특히, 감시 카메라는 항상 온상태를 유지하여 화상을 저장하므로 많은 데이터 저장 공간을 필요로 하여 데이터의 보관이 용이하지 못하고 검색도 어렵다.

따라서, 이를 개선하기 위하여 움직임이 검출되는 경우에만 데이터를 저장하도록 하는 기술이 제시되었다.

종래의 움직임 검출 방법을 설명하면 다음과 같다.

카메라로부터 360*240 해상도의 데이터를 가정하면 도1 과 같이 매 프레임마다 소정개(36*24)의 데이터를 선택하여 샘플링하고 그 샘플링된 현재의 샘플링 프레임과 이전의 샘플링 프레임간의 화소()()를 도2 와 같이 비교하여 그 편차()를 구하고 그 편차의 절대값()이 소정 기준값보다 큰지 비교한다.

이때, 편차의 절대값이 소정 기준값보다 크면 움직임이 있는 것으로 인식하게 된다.

따라서, 움직임이 인식된 화소가 소정개이상이면 움직임이 있는 프레임으로 판단하여 저장하게 된다.

그러나, 종래에는 실내의 조명이 온/오프되어 주변의 밝기가 밝아지거나 어두워지는 경우 이전 프레임과 현재 프레임의 각각의 화소간의 편차가 커지게 되어 각 화소간 편차의 절대값이 기준값보다 커지게 된다.

따라서, 종래에는 주변의 밝기 변화를 움직임으로 인식하여 영상 프레임을 저장하는 오류가 발생할 수 있는 문제점이 있다.

본 발명은 종래의 문제점을 개선하기 위하여 매 프레임마다 화소간 편차를 구하고 이전 프레임과 현재 프레임에 대한 각각의 화소간 편차값의 차를 구하여 그 차를 소정 기준값과 비교함에 의해 주변 밝기에 상관없이 움직임을 검출하도록 창안한 카메라의 움직임 검출 방법을 제공함에 목적이 있다.

이러한 목적의 본 발명은 감시 시스템에 적용하여 움직임이 검출되는 경우에만 화상을 저장하도록 할 수 있다.

본 발명은 상기의 목적을 달성하기 위하여 매 프레임을 소정 크기로 샘플링하는 단계와, 상기 샘플링된 각 프레임마다 화소간 편차를 구하는 단계와, 상기에서 현재 프레임과 이전 프레임에 대해 구한 각각의 화소간 편차를 비교하여 그 차의 절대값을 구하는 단계와, 상기에서 구한 절대값이 기준값보다 크면 움직임으로 인식하는 단계와, 상기에서 움직임이 인식된 위치가 소정개 이상이면 현재 프레임에 움직임이 있는 것으로 판단하여 저장하는 단계를 수행함을 특징으로 한다.

이하, 본 발명을 도면에 의거 상세히 설명하면 다음과 같다.

먼저, 카메라로부터 360*240 해상도의 프레임 데이터를 받는다고 가정할 때 소정량의 데이터를 선택하는데, 종래와 마찬가지로 도1 과 같이 가로와 세로 방향으로 소정개(36*24)의 데이터를 선택하여 샘플링한다.

여기서, 상기와 같은 샘플링하는 이유는 프레임 전체에 대한 결과와 별 차이가 없으며 또한, 프레임의 전체 화소에 대해 변화 유무를 감지하는 것은 계산량이 많아 처리 시간이 길어지기 때문이다.

이때, 샘플링한 데이터(36*24)를 메모리에 저장한다.

이 후, 샘플링한 화소로 이루어지는 프레임마다 도3 의 예시도와 같이 각 화소간 편차()를 구하여 움직임 판단을 위한 비교값으로 메모리에 저장한다.

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여기서, 각 화소간 편차()를 구하는 이유는 주변 밝기의 변화를 움직임으로 판단하지 않기 위해서이다.

이때, 현재 프레임과 이전 프레임에 대해 샘플링한 후 구한 각각의 화소간 편차는 아래와 같다.

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따라서, 현재 프레임과 이전 프레임에 대한 각 화소간 편차를 비교하여 그 차()를 구하고 그 차의 절대값()을 구하고 그 절대값()이 소정 기준값보다 크면 그 위치에서 움직임이 있는 것으로 판단한다.

이때, 상기의 과정을 위치를 증가시키면서 반복하게 된다.

이에 따라, 움직임을 인식한 위치가 소정개 이상이상이면 현재 프레임에 움직임이 발생한 것으로 판단하여 저장함으로써 주변 밝기와 무관하게 움직임이 발생한 프레임만을 저장할 수 있다.

상기와 같은 과정을 통해 주변 밝기와 관계없이 움직임만을 검출하여 그때의 프레임을 저장할 수 있다.

한편, 상기에서 기준값은 임의로 가변하도록 함으로써 주변 조건에 따라 움직임에 대한 민감도를 조정하여 최적의 감시 기능을 수행할 수 있도록 한다.

또한, 한 프레임의 데이터를 저장한 후 계속된 움직임이 검출된다면 동일한 피사체가 움직이고 있는 경우이므로 프레임간의 저장 간격도 설정할 수 있도록 하여 동일 피사체에 대해 여러 프레임의 데이터를 저장하지 않으므로써 메모리를 낭비하지 않도록 한다.

상기에서 상세히 설명한 바와 같이 본 발명은 피사체의 움직임이 있을 경우에만 데이터를 저장하기 때문에 저장 공간을 줄일 수 있는 효과가 있다.

즉, 본 발명은 저가격의 피씨 카메라를 사용하여 화면의 밝기 변화에 관계없이 피사체의 움직임이 있는 프레임만을 저장하므로 데이터 관리 및 검색이 용이하다.

이러한 본 발명은 현금 자동 출납기가 설치된 장소 또는 현관문 등에 설치하여 최적의 감시 기능을 수행할 수 있다.

도 1은 종래의 움직임 검출을 보인 예시도.

도 2는 본 발명에서의 샘플링를 보인 예시도.

도 3은 본 발명에서 샘플링된 프레임에 대한 화소간 편차를 구하는 예시도.

도 4는 본 발명에서 화소간 편차를 이용한 움직임 검출을 보인 예시도.

Claims (3)

1. 매 프레임마다 소정 크기로 샘플링하는 제1 단계와, 상기에서 샘플링된 각 프레임마다 화소간 편차를 구하는 제2 단계와, 상기에서 현재 프레임과 이전 프레임에 대해 구한 화소간 편차를 서로 비교하여 그 차의 절대값을 산출하는 제3 단계와, 상기에서 구한 절대값이 기준값보다 크면 움직임으로 인식하는 제4 단계와, 상기에서 움직임이 인식된 위치가 소정개 이상이면 현재 프레임에 움직임이 있는 것으로 판단하는 제5 단계를 반복 수행함을 특징으로 하는 카메라의 움직임 검출 방법.
2. 제1항에 있어서, 움직임이 있는 프레임만을 저장하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 카메라의 움직임 검출 방법.
3. 제1항에 있어서, 기준값을 주변 조건에 따라 임의로 가변하여 움직임에 대한 민감도를 조정하는 단계를 더 포함하는 것을 특징으로 카메라의 움직임 검출 방법.