다중 객체 추적을 위한 트랙렛의 특징 벡터 할당이 가능한 전자 장치 및 그 동작 방법

컬러 히스토그램 특징 벡터 갱신 기반 정밀 다중 객체 추적 장치

본 기술은 영상의 연속 프레임 구간에서 검출된 트랙렛들의 컬러 히스토그램으로 특징 벡터를 만들고, 트랙렛 간 구별 정확도가 낮을 때 해당 트랙렛의 특징 벡터를 다시 계산해 할당하는 다중 객체 추적용 전자 장치입니다. 트랙렛 상호 간 구별 정확도와 트랙렛 대 미연관 검출 반응 간 구별 정확도를 2단계로 확인해 갱신 대상을 고릅니다.

CCTV나 자율주행 차량 카메라 영상에서 객체를 추적할 때 짧은 이동 경로인 트랙렛을 색상 유사도로 연결하지만, 영상 노이즈나 장애물에 의한 가림 때문에 색상 특징의 정확성이 떨어지는 문제가 있었습니다. 그 결과 서로 다른 객체의 트랙렛이 잘못 연결되어 전체 추적 경로가 끊기거나 뒤바뀌는 한계가 존재했습니다.

본 기술은 구별력이 부족한 트랙렛에 대해 과거 프레임들의 샘플 영역에서 추가 컬러 히스토그램을 수집하고 부분 최소 제곱법으로 가중치 행렬을 학습해 특징 벡터를 차원 축소 방식으로 갱신합니다. 이를 통해 가림이나 노이즈가 있어도 동일 객체의 트랙렛을 안정적으로 이어 붙일 수 있습니다. 지능형 CCTV 관제, 자율주행 차량의 보행자·차량 추적, 스포츠 영상 분석에 적용될 수 있어 혼잡한 장면에서도 객체별 이동 궤적을 끊김 없이 확보할 수 있습니다.

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Key Features:

• g개 프레임에서 검출된 복수의 트랙렛 각각에 대해 t번째 프레임의 컬러 히스토그램 수치 값으로 특징 벡터를 생성하는 특징 벡터 생성부
• 트랙렛 특징 벡터 간 유사도로 트랙렛들이 서로 구별되는 정도인 제1 구별 정확도를 연산하고 제1 기준치 미만 여부를 확인하는 구성
• 제1 구별 정확도가 기준치 미만이면 각 트랙렛과 미연관 검출 반응 간 유사도로 제2 구별 정확도를 연산하고 제2 기준치와 비교하는 구성
• 제2 구별 정확도가 낮은 트랙렛의 샘플 영역에서 추가 컬러 히스토그램을 얻어 부분 최소 제곱법 기반 가중치 행렬로 특징 벡터를 갱신하는 특징 벡터 갱신부

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본 발명은 과학기술정보통신부의 시각장애인 및 저시력자를 위한 영상기반 주변 안내 기술 지원을 통해 개발되었습니다.

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