• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.3
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• pp.462-470
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• 2011

We proposed a realtime object tracking system that detects the abandoned or disappeared objects. Because these events are caused by human, we used the tracking based algorithm. After the background subtraction by Gaussian mixture model, the shadow removal is applied for accurate object detection. The static object is classified as either of abandoned objects or disappeared object. We assigned monitoring time to the static object to overcome a situation that it is being overlapped by other object. We obtained more accurate detection by using region growing method. We implemented our algorithm by DSP processor and obtained an excellent result throughout the experiment.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.4
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• pp.107-113
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• 2023

This paper proposes a method for detecting smoking behavior in images using artificial intelligence technology. Since smoking is not a static phenomenon but an action, the object detection technology was combined with the posture estimation technology that can detect the action. A smoker detection learning model was developed to detect smokers in images, and the characteristics of smoking behaviors were applied to posture estimation technology to detect smoking behaviors in images. YOLOv8 was used for object detection, and OpenPose was used for posture estimation. In addition, when smokers and non-smokers are included in the image, a method of separating only people was applied. The proposed method was implemented using Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU in Python, and it was found that the smoking behavior was perfectly detected in the given video as a result of the test.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2007.10a
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• pp.449-450
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• 2007

오래 전 부터 영상처리와 컴퓨터 비전은 많은 분야에 응용되고 발전 되어 왔다. 그러한 기술 중에 최근 각광 받고 있는 그래프 짓(Graph cut) 알고리즘은 에너지함수를 최소화 하는 가장 강력한 최적화 기법중 하나이다. 그리고 일반적으로 Sobel, Prewitt, Roberts, Canny 에지(edge) 검출기 등은 영상처리에서 영상상의 에지를 검출하기 위해 이미 널리 사용되고 발전되어 온 기술이다. 물체에서의 윤곽만 검출하기 위해서는 우리가 원하지 않는 영상 위의 에지도 검출되기 때문에 예지 검출기만으로는 물체의 윤곽만을 검출하는 것은 불가능하다. 우리는 물체의 윤곽만 검출하기를 원하기 때문에 그래프 컷과 에지 검출기의 알고리즘을 결합하면 이러한 문제를 해결 할 수 있다는 것을 제안한다. 이 논문에서는 그래프 컷 알고리즘과 에지 검출기에 관해 간략하게 기술하고 그 결과를 보일 것이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.3 no.5
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• pp.454-460
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• 2000

To retrieve complex data such as images, the content-based retrieval method rather than keyword based method is required. In this paper, we implemented a content-based image retrieval system which retrieves object of user query effectively using invariant moments which have invariant properties about linear transformation like position transition, rotation and scaling. To extract the shape feature of objects in an image, we propose a labeling algorithm that extracts objects from an image and apply invariant moments to each object. Hashing method is also applied to reduce a retrieval time and index images effectively. The experimental results demonstrate the high retrieval efficiency i.e precision 85%, recall 23%. Consequently, our retrieval system shows better performance than the conventional system that cannot express the shale of objects exactly.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.9 no.2
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• pp.155-160
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• 2014

In this paper, an algorithm using RGB-depth camera is proposed to detect smoke in interrior. RGB-depth camera, the Kinect provides RGB color image and depth information. The Kinect sensor consists of an infra-red laser emitter, infra-red camera and an RGB camera. A specific pattern of speckles radiated from the laser source is projected onto the scene. This pattern is captured by the infra-red camera and is analyzed to get depth information. The distance of each speckle of the specific pattern is measured and the depth of object is estimated. As the depth of object is highly changed, the depth of object plain can not be determined by the Kinect. The depth of smoke can not be determined too because the density of smoke is changed with constant frequency and intensity of infra-red image is varied between each pixels. In this paper, a smoke detection algorithm using characteristics of the Kinect is proposed. The region that the depth information is not determined sets the candidate region of smoke. If the intensity of the candidate region of color image is larger than a threshold, the region is confirmed as smoke region. As results of simulations, it is shown that the proposed method is effective to detect smoke in interior.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.17 no.1
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• pp.90-97
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• 2013

Recently, intelligent transportation system based on image processing has been developed. In this paper, we propose a collision detection algorithm based on the analysis of motion vectors and the staying periods of vehicles in intersections. Objects in the region of interest are extracted from the subtraction image between background images based on Gaussian mixture model and input images. Collisions and traffic jams are detected by analysing measured motion vectors of vehicles and their staying periods in intersections. Experiments are performed on video sequences actually recoded at intersections. Correct detection rate and false alarm rate are 85.7% and 7.7%, respectively.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.5 no.3
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• pp.321-326
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• 2010

A method that can decide the existence and the severeness of flaws in ceramic materials through the use of non-destructive testing by image processing techniques, is proposed in this paper. The edges of the acquired image are first extracted using Sobel mask and the regions of the image are clustered using another mask after that. Histogram stretching is applied to each of the regions to enhance the image region-wise and objects are extracted by an edge following algorithm. Morphological information is incorporated to remove noise and detect flawed regions. The proposed method can detect flaws in the acquired images and the experimental results also supports that.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.10a
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• pp.168-170
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• 2011

본 논문에서는 항공 갑판의 비파괴 검사 영상에서, 조직의 이상이나 결함의 정도를 검출하는 기존의 방법보다 결함 검출의 정확도를 개선한 방법을 제안한다. 제안된 결함 검출 방법은 결함의 윤곽선을 추출하기 위하여 라플라시안 필터링 기법을 적용하여 윤곽선을 추출한다. 라플라시안 필터링 기법을 적용하여 윤곽선을 추출할 경우에는 결함 이외의 다른 객체들의 윤곽선도 검출된다. 따라서 본 논문에서는 이진화 기법과 팽창 연산을 적용하여 결함의 후보 객체들을 연결한다. 그리고 Grassfire 라벨링 기법을 적용하여 잡음을 제거하고 팽창 연산과 침식 연산을 이용하여 결함 후보 영역의 크기를 조정한다. 크기가 조정된 결함 후보 영역을 기반으로 원 영상에서 결함 후보 영역을 추출한다. 결함 후보 영역에서 결함 영역을 추출하기 위해 결함 후보 영역의 명암 대비를 증가시키고 결함 후보 영역의 주변 정보를 이용하여 이진화한다. 이진화 된 영역에서 Grassfire 라벨링 기법을 이용하여 잡음을 제거하고 최종적으로 결함 영역을 검출한다. 본 논문에서 제안한 방법으로 항공갑판의 결함을 추출한 결과, 기존의 방법보다 항공 갑판의 결함을 추출하는데 효과적인 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.848-849
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• 2014

특정 물체 혹은 객체 추적 기술은 해당 객체를 검출 및 인식하고 움직임을 감지하는 기능으로 구현된다. 시스템 자동화와 관련하여 이러한 영상 인식 및 추적 기술의 구현은 특정 물체를 정확히 감지 및 추적할 수 있는가가 성공의 관건이 되고 있다. 하지만 기존의 영상추적 기반 자동화 시스템은 이를 구현하기 위해 별도의 관리자가 카메라로부터 전송되는 영상을 모니터링 해야 하는 등 인력의 결합이 필수적이며, 결국 비용상승이라는 단점을 내포하고 있다. 이에 반해 최근 개발되고 있는 물체감지 및 추적 시스템의 구현은 별도의 모니터링 인력 없이도 특정 물체를 자동으로 식별하고, 움직이는 물체를 지속적으로 추적할 수 있다는 점에서 보다 효율적 이다. 본 연구에서는 특히 금속 화물 물체의 감지 및 추적 시스템 구현에 초점을 맞추고 있다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.709-713
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• 2020

본 논문에서 육안으로도 구별하기 힘든 송전선과 같은 객체가 포함된 송전설비를 효과적으로 검출하는 방법을 제안한다. 객체 인식 모델에 송전탑 데이터 셋을 학습시켜 송전설비 Region of Interest(ROI)를 추출한다. 송전선 데이터 셋을 ResNet50 에 학습하고, 추출된 ROI 영상을 Guided Grad-CAM 을 출력한다. 추출된 Guided Grad-CAM 에 노이즈 제거 후처리를 적용하여 송전설비를 추출한다. 본 논문에서 제안된 기법을 적용할 경우 드론 또는 UAV 헬기 등에서 촬영된 영상으로 송전설비 유지보수가 가능하다.