본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득 시 생길 수 있는 오차론 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다. 신경망은 주어진 정보론 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는 데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다. 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득 과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차론 줄이기 위해 초기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 그 중에서 가장 적절한 데이터를 고르게 하였다. 데이터 후보 추천 시스템은 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하였다. 후보 추천 결과, 상당수의 오차 데이터를 수정할 수 있었으며 이는 심리적 요인과 신체적 요인이 크게 작용한 데이터일수록 큰 효과를 나타냈다.
This paper introduces a novel approach that can provide the three dimensional information about the movement of a spreader by using two CCD cameras and a laser distance measuring unit in order to derive ALS (Automatic Landing System) in the crane used at a harbor. So far a kind of 2D Laser scanner sensor or laser distance measuring units are used as comer detectors for the geometrical matching between the spreader and a container. Such systems provide only two dimensional information which is not enough for an accurate and fast ALS. In addition to this deficiency in performance, the price of the system is too high to adapt to the ALS. Therefore, to overcome these defects, we proposed a novel method to acquire the three dimensional spreader information using two CCD cameras and a laser distance measuring unit. To show the efficiency of proposed method, real experiments are performed to show the improvement of accuracy in distance measurement by fusing the sensory information of the CCD cameras and a laser distance measuring unit.
We review recent research results on coupled line cameras (CLC) as a new geometric tool to reconstruct a scene quadrilateral from image quadrilaterals. Coupled line cameras were first developed as a camera calibration tool based on geometric insight on the perspective projection of a scene rectangle to an image plane. Since CLC comprehensively describes the relevant projective structure in a single image with a set of simple algebraic equations, it is also useful as a geometric reconstruction tool, which is an important topic in 3D computer vision. In this paper we first introduce fundamentals of CLC with reals examples. Then, we cover the related works to optimize the initial solution, to extend for the general quadrilaterals, and to apply for cuboidal reconstruction.
Stereoscopic PTV and Stereoscopic-PIV measurements have been carried out for the studies of the wake of a ship's propeller. Stereoscopic photogrammetry based on a 3D-PTV principle was introduced using two high-definition cameras(1k x 1k, 30Hz). The arrangement of the two cameras was based on angular position. The pair-matching of the three-dimensional velocity vectors were based on Genetic Algorithm based 3D-PTV technique. The results obtained by both measurement systems have been compared at the advance ratio J=0.88(290 rpm, d=54 mm). Turbulent properties have also been compared each other at the same condition.
The performances of the newly constructed Stereoscopic PTV and Stereoscopic PIV which had been completed based on a 3D-PTV principle are tested using the Standard Images. Virtual images were produced for the benchmark tests of the constructed two Stereoscopic techniques. The arrangement of the two cameras was based on angular position. The calibration of cameras and the pair-matching of the three-dimensional velocity vectors were based on Genetic Algorithm based 3D-PTV technique. The Standard data of LES are on the impinged jet proposed by VSJ. It is shown that the results obtained by Stereoscopic PTV have better reliability than those by Stereoscopic PTV.
Recently, the emergence of 3D cameras, 3D scanners and various cameras including Lidar is expected to be applied to applications such as AR, VR, and autonomous mobile vehicles that deal with 3D data. In Particular, the 3D point cloud data consisting of tens to hundreds of thousands of 3D points is rapidly increased in capacity compared with 2D data, Efficient encoding / decoding technology for smooth service within a limited bandwidth, and efficient service provision technology for differentiating the area of interest and the surrounding area are needed. In this paper, we propose a new quality parameter considering characteristics of 3D point cloud instead of quality change based on assumed video codec in MPEG V-PCC used in 3D point cloud compression, 3D Grid division method and representation for selectively transmitting 3D point clouds according to user's area of interest, and propose a new 3D Manifesto. By using the proposed technique, it is possible to generate more bitrate images, and it is confirmed that the efficiency of network, decoder, and renderer can be increased while selectively transmitting as needed.
This paper proposes a portable 3-D scanning technique using a laser pointer. 3-D scanning is a process that acquires surface information from an 3-D object. There have been many studies on 3-D scanning. The methods of 3-D scanning are summarized into some methods based on multiple cameras, line lasers, and light pattern recognition. However, those methods has major disadvantages of their high cost and big size for portable appliances such as smartphones and digital cameras. In this paper, a 3-D scanning system using a low-cost and small-sized laser pointer are introduced to solve the problems. To do so, we propose a 3-D localization technique for a laser point. The proposed method consists of two main parts; one is a fast recognition of input images to obtain 2-D information of a point laser and the other is calibration based on the least-squares technique to calculate the 3-D information overall. To verified our method, we carry out experiments. It is proved that the proposed method provides 3-D surface information although the system is constructed by extremely low-cost parts such a chip laser pointer, compared to existing methods. Also, the method can be implemented in small-size; thus, it is enough to use in mobile devices such as smartphones.
This paper is used in a recent civil engineering field in three-dimensional laser-meter tiles using thermal imaging cameras for the weathered rock slopes precisely measured indirectly, to the degree that began in the will. In the field is difficult to access the degree of weathering of the rock slope to the existing direct way to compensate for the shortcomings of 3D Terrestrial Laser Scanner and weathering characteristics of rocks using thermal imaging cameras to get the information to analyze the degree of rock weathering is. Intensity of 3D TLS and the thermal camera with image analysis to analyze the degree of weathering of bedrock in the field of core drilling targeting indoor laboratory tests were analyzed through the study. Granite, gneiss, sandstone, much of the cancerous samples, each experiment has a 40 per category, each of which 30 were used to analyze the data collected. That degree of rock weathering, the rock, depending on the strength of the Intensity values can change, depending on the level of thermal imaging camera, also weathered the changes in temperature could see. Intensity is the strength of weak rocks, the more value decrease, the temperature of the thermal imaging camera through the swell Intensity and notice that the temperature had an inverse relationship. Intensity value of the low strength of weak rock, but the value came out of the rocks have been proved to be largely dependent on the contrast. The contrast of the surface rocks are weathered dark Intensity values lower temperature to swell the contrary, the degree of weathering can be distinguished.
This study shows an alternative method for the determination of object's position, based on a computer vision method. This approach develops the vision system model to define the reciprocal relationship between the 3-D real space and 2-D image plane. The developed model involves the bilinear six-view parameters, which is estimated using the relationship between the camera space location and real coordinates of known position. Based on estimated parameters in independent cameras, the position of unknown object is accomplished using a sequential estimation scheme that permits data of unknown points in each of the 2-D image plane of cameras. This vision control methods the robust and reliable, which overcomes the difficulties of the conventional research such as precise calibration of the vision sensor, exact kinematic modeling of the robot, and correct knowledge of the relative positions and orientation of the robot and CCD camera. Finally, the developed vision control method is tested experimentally by performing determination of object position in the space using computer vision system. These results show the presented method is precise and compatible.
This paper proposes a novel three-dimensional mapping algorithm in Omni-Directional Vision SLAM based on a fisheye image and laser scanner data. The performance of SLAM has been improved by various estimation methods, sensors with multiple functions, or sensor fusion. Conventional 3D SLAM approaches which mainly employed RGB-D cameras to obtain depth information are not suitable for mobile robot applications because RGB-D camera system with multiple cameras have a greater size and slow processing time for the calculation of the depth information for omni-directional images. In this paper, we used a fisheye camera installed facing downwards and a two-dimensional laser scanner separate from the camera at a constant distance. We calculated fusion points from the plane coordinates of obstacles obtained by the information of the two-dimensional laser scanner and the outline of obstacles obtained by the omni-directional image sensor that can acquire surround view at the same time. The effectiveness of the proposed method is confirmed through comparison between maps obtained using the proposed algorithm and real maps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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