시점변화에 적응적인 보행자 유동 속도 측정

Abstract

본 논문은 일반적인 영상 감시 비디오의 입력으로부터 영상 내 보행자들의 유동 속도를 측정하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 연속된 프레임 간에 얻어진 움직임 벡터로부터 실세계(real world)에서 보행자들의 이동량의 크기를 예측하고, 이를 통해 영상 내 보행자들의 평균 이동 속도를 측정한다. 제안한 방법에서는 이를 위해 영상 내 화소 단위를 실세계의 물리 단위(미터)로 변환하기 위한 변환 인자를 정의하였다. 또한, 정확한 속도 추정을 위해 카메라 투영 과정에서 잃어버리게 되는 실세계 움직임의 높이 정보를 시뮬레이션 실험을 통해 통계적으로 추정하였다. 제안한 방법은 카메라 매개변수를 속도 추정 과정에서 명시적으로 분리하여 표현하기 때문에 기존의 유동 속도 추정 방법과 달리 영상의 환경 변화에 적응적으로 대응할 수 있는 장점이 있다. 제안한 방법의 검증을 위하여 시뮬레이션 영상과 실제 영상에 대하여 실험이 이루어졌다. 실험 결과 제안한 방법은 시뮬레이션 영상에서 약 0.08m/s의 오차로 속도를 추정할 수 있었으며, 실제 영상에 대해서도 기대할 수 있는 결과를 보여주었다.

This paper proposes a method to estimate the flow speed of pedestrians in surveillance videos. In the proposed method, the average moving speed of pedestrians is measured by estimating the size of real-world motion from the observed motion vectors. For this purpose, a pixel-to-meter conversion factor is introduced which is calculated from camera parameters. Also, the height information, which is missing because of camera projection, is predicted statistically from simulation experiments. Compared to the previous works for flow speed estimation, our method can be applied to various camera views because it separates scene parameters explicitly. Experiments are performed on both simulation image sequences and real video. In the experiments on simulation videos, the proposed method estimated the flow speed with average error of about 0.08m/s. The proposed method also showed promising results for the real video.