We deal with the target selection in seeker-detection image through network, using the detection information from aerial vehicle and the target information from surveillance and reconnaissance system. Especially, we constrain the sea battle environment, where it is difficult to perform scene-matching rather than land. In this paper, we suggest the target selection algorithm based on the confidence estimation with respect to distance and size. In detail, we propose the generation method of reference point for distance evaluation, and we investigate the effect of pixel margin and target course for size evaluation. Finally, the proposed algorithm is simulated and analyzed through several scenarios.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is an aerial vehicle that can accomplish the mission without pilot. UAV was developed for a military purpose such as a reconnaissance in an early stage. Nowadays usage of UAV expands into a various field of civil industry such as a drawing a map, broadcasting, observation of environment. These UAV, need vision system to offer accurate information to person who manages on ground and to control the UAV itself. Especially LOS(Line-of-Sight) system wants to precisely control direction of system which wants to tracking object using vision sensor like an CCD camera, so it is very important in vision system. In this paper, we propose a method to recognize object from image which is acquired from camera mounted on gimbals and offer information of displacement between center of monitor and center of object.
컴퓨터의 눈이라고 불리우는 감지 장치를 통하여 얻어진 항공 사진에 관한 영상을 분할하고, 이런 초기자료를 바탕으로 영상을 해석하여 건물 및 도로에 관한 정보를 추출하는 흑판 시스템을 소개한다. 흑판 시스템의 구성요소인 흑판, 지식원, 제어 모듈의 기능및 역할이 지식 표현과 제어 전략 측면에서 설명된다. 프레임 형태를 취하는 흑판위의 가설들의 계층적 구조와 가설 생성및 검증을 담당하는 지식원의 구조에 대하여 소개하고, 이들 지식원을 운영하여 원하는 해를 구해가는 제어 전략에 대하여 상세히 소개한다. 특히, 영상자료의 탐색 영역을 제한하기 위한 매핑 영상의 활용 방법에 대하여 소개한다.
In this paper, we propose a jellyfish distribution recognition and monitoring system using a UAV (unmanned aerial vehicle). The UAV was designed to satisfy the requirements for flight in ocean environment. The target jellyfish, Aurelia aurita, is recognized through convolutional neural network and its distribution is calculated. The modified deep neural network architecture has been developed to have reliable recognition accuracy and fast operation speed. Recognition speed is about 400 times faster than GoogLeNet by using a lightweight network architecture. We also introduce the method for selecting candidates to be used as inputs to the proposed network. The recognition accuracy of the jellyfish is improved by removing the probability value of the meaningless class among the probability vectors of the evaluated input image and re-evaluating it by normalization. The jellyfish distribution is calculated based on the unit jellyfish image recognized. The distribution level is defined by using the novelty concept of the distribution map buffer.
This paper presents 3D line segment extraction method, which can be used in generating 3D rooftop model. The core of our method is that 3D line segment is extracted by using line fitting of elevation data on 2D line coordinates of ortho-image. In order to use elevations in line fitting, the elevations should be reliable. To measure the reliability of elevation, in this paper, we employ the concept of self-consistency. We test the effectiveness of the proposed method with a quantitative accuracy analysis using synthetic images generated from Avenches data set of Ascona aerial images. Experimental results indicate that the proposed method shows average 30 line errors of .16 - .30 meters, which are about $10\%$ of the conventional area-based method.
There has been much advancement in the field of aerial cameras for geographical features with the help of drones, image processing power and computer aided optical programs. In this study, we propose a new optical lens design technique which minimizes the amount of ‘the third order Seidel aberration’ for enhancing MTF. In addition, we suggest a new optical lens design which stabilizes the mass-production yield through R.S.M and has robustness secure through the Taguchi method. Eventually, the image processing algorithm of stereo matching is implemented in order to evaluate whether the proposed lens design result meets adequate specifications for the use of dual aerial photographs or not. This paper provides good guidance for the optical design by development of experiments.
In this paper, an algorithm that finds man-made structures in a praylevel aerial images is proposed to perform stereo matching. An extracted contour of buildings must have a high accuracy in order to get a good feature-based stereo matching result. Therefore this study focuses on the use of edge following in the original image rather than use of ordinary edge filters. The Algorithm is composed of two main categories; one is to find candidate regions in the whole image and the other is to extract exact contours of each building which each candidate region.. The region growing method using the centroid linkage method of variance value is used to find candidate regions of building and the contour line tracing algorithm based on an adge following method is used to extract exact contours. The result shows that the almost contours of building composed of line segments are extracted.
농경지 지적경계 설정은 보편적으로 지상측량으로 수행되고 있으나, 많은 시간과 경비의 투입이 단점으로 지적되고 있다. 한편, 최근 고성능 디지털 항공카메라의 개발로 항공사진측량을 이용한 지적 경계설정에 관한 연구가 크게 관심을 받고 있는 실정이다. 본 연구에서는 대공표지를 기반으로 고해상도 항공정사영상으로부터 경계점을 추출하여 현실경계와 부합하는 농경지역의 필지경계를 신속하게 설정하는 방안을 제시하고자 한다. 이 방안의 적용성을 검토하기 위하여 농경지 두 지역을 연구대상지로 선정하여 지상측량에 의한 필지경계점의 좌표와 면적을 기준으로 정사영상에서 항공타겟을 추출한 결과의 정확도와 상호 비교하였다. 연구대상지 중 창원지역은 ADS80 카메라로 GSD 8cm로, 수원지역은 DMCII 카메라로 GSD 5cm로 각각 촬영하여 영상을 취득하고 처리하였다. 연구결과 항공영상을 이용한 필지경계 설정의 정확도는 지상측량에 의한 방법과 비교하여 경계점 좌표와 면적의 허용오차 한계 이내임을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 제시한 항공타겟 기반의 고해상도 항공영상은 향후 농경지의 필지경계 설정에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 고해상도 위성영상을 정사보정하여 위치정확도를 검증하고 정사보정된 고해상도 영상간의 밴드 상관성과 NDVI 상관성을 분석하는데 목적이 있다. KOMPSAT2와 IKONOS 영상의 정사보정은 RPC자료로 정오차를 제거하고 GPS측량자료로 비평면적 왜곡을 보정하였다. 그리고 정사영상내 동일한 위치의 영상점을 선점하여 각 영상의 영상점과 GPS 측량점간 위치정확도를 비교하고 영상간 영상점의 위치정확도를 분석하였다. 밴드 상관성과 NDVI 상관성은 구입시 정사보정된 Quickbird영상과 항공사진을 추가하여 밴드별로 DN값의 기술통계를 구하고 각 영상간 밴드상관성과 NDVI의 상관성을 분석하였다. 그 결과, KOMPSAT2와 IKONOS 정사영상의 위치정확도 비교에서 각 영상내 영상점과 GPS 측량점간 RMSE는 KOMPSAT2가 3.41m, IKONOS가 1.45m로 1.96m의 차이를 보였고 영상점간 RMSE는 1.88m였다. Quickbird, KOMPSAT2, IKONOS, 항공사진을 이용한 영상간 밴드와 NDVI 상관성은 Band2에서 항공사진과 KOMPSAT2의 상관성이 높은 것을 제외하면 모든 Band와 NDVI에서 Quickbird 와 IKONOS의 상관성이 높게 나타났다. 밴드간 상관성이 낮은 경우는 Band1에서 Quickbird와 항공사진, Band2와 Band4에서 KOMPSAT2와 IKONOS, Band3에서 KOMPSAT2와 항공사진이었고 NDVI는 KOMPSAT2가 QuickBird, IKONOS 모두와 낮은 상관성을 보였다.
The purpose of this study is to make out a history of the coastline deformation with annual aerial photos of the target area and to suggest an efficient method for interpreting the coastline deformation. First, there were difficulties in obtaining annual aerial photos of an identical area as well as collecting periodical datum because of too much change of the real area during more than 27 years. Besides the past aerial photo is inferior to the latest one in quality. So there is nothing but to exclude an accuracy evaluation of the ortho photo. Taken into account the extent of the coastline change for 27 years is more than 10M and the all errors of the ortho image is included in this extent, both an accuracy and an error are ignored. The result of this study show that the coastline in the sea area of Namhangjin maintain advanced forward the ocean and keeps on moving with maintaining fairly wider shape of balance beach. Also The coastline deformation off l㎞ from the estuary is greatly irregular, which means the erosion of the sea in this area is in progress. The latest data being the aerial photo in 1996, it is difficult to find out the current conditions of a coastal erosion. However, considered the construction of a breakwater in Anmok Harbor is going on, the beach erosion becomes more accelerative recently. The aerial photos of the present Namhangjin's situation will make it possible to understand the history of the coastline change more accurately.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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