• 제목/요약/키워드: Automatic occlusion sensing

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시각 기반 감시 및 관측을 위한 광각 영상에서의 중첩된 보행자 구분 (Dividing Occluded Pedestrians in Wide Angle Images for the Vision-Based Surveillance and Monitoring)

  • 박재형;도용태
    • 센서학회지
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    • 제24권1호
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    • pp.54-61
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    • 2015
  • In recent years, there has been increasing use of automatic surveillance and monitoring systems based on vision sensors. Humans are often the most important target in the systems, but processing human images is difficult due to the small sizes and flexible motions. Particularly, occlusion among pedestrians in camera images brings practical problems. In this paper, we propose a novel method to separate image regions of occluded pedestrians. A camera equipped with a wide angle lens is attached to the ceiling of a building corridor for sensing pedestrians with a wide field of view. The output images of the camera are processed for the human detection, tracking, identification, distortion correction, and occlusion handling. We resolve the occlusion problem adaptively depending on the angles and positions of their heads. Experimental results showed that the proposed method is more efficient and accurate compared with existing methods.

수정체유화장치의 초음파 출력속도 및 자동막힘감지 기능 향상의 술 후 임상결과 비교 (Clinical Effects of an Improved Pump Reaction Rate and Automatic Occlusion Sensing System in Phacoemulsification)

  • 김유나;이진아;김재용;김명준;차흥원
    • 대한안과학회지
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    • 제59권11호
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    • pp.1017-1023
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    • 2018
  • 목적: 최근 펌프조절장치와 발판의 반응속도가 빨라지고 자동막힘감지(automatic occlusion sensing) 기능이 향상되어 수술 중 흡입력과 절단력을 향상시킨 수정체유화장치가 소개된 바 있다. 본 연구에서는 수정체유화술 시행 중 여러 매개변수를 비교하여 기기의 반응속도 향상과 자동막힘감지 기능이 수정체유화술의 임상결과에 미치는 영향을 비교하고자 하였다. 대상과 방법: 단일 술자에게 수정체유화술을 시행받은 68명의 백내장 환자, 총 80안이 본 연구에 포함되었다. 기존의 기기(WhiteStar $Signature^{(R)}$ system)를 사용하여 초음파유화술을 시행한 40안을 대조군으로 하였으며, 반응속도 향상 및 자동막힘감지 기능 효과를 분석하기 위해서 향상된 기기(WhiteStar $Signature^{(R)}$ PRO system)를 사용하여 초음파유화술을 시행한 40안을 실험군으로 정하였다. 두 군 모두에서 수술 중 parameter of effective phaco time with a specific coefficient for the transversal movement expressed in seconds (EFX), 총 초음파 사용시간(ultrasound time), 유효 초음파 사용시간(effective phaco time, EPT), 평균 초음파 출력(average phaco power, AVG) 및 평형염액 사용량을 확인하였고 수술 전후 중심각막두께(central corneal thickness)를 확인하여 수술 전후의 상관관계를 독립표본검정을 통하여 분석하였다. 결과: 두 군의 비교에서 수정체혼탁도와 상관없이 Signature $PRO^{(R)}$ system에서 수술 중 적은 EFX (p<0.001), 짧은 유효 초음파 사용시간(EPT, p<0.001), 작은 평균 초음파 출력(AVG, p<0.001)을 사용함을 확인하였다. 수술 후 중심각막두께는 양 군에서 차이가 없었다. 결론: 수정체유화술을 시행함에 있어 기기의 반응속도 향상 및 자동막힘감지 기능은 수술 중 수정체 핵의 흡입력과 절단력을 높이면서도 전방을 안정적으로 유지할 수 있도록 하여 유의하게 짧은 시간 동안 적은 초음파 출력을 사용하면서 효율적인 수술이 가능하게 함을 확인하였다.

표적 SAR 시뮬레이션 영상을 이용한 식별 성능 분석 (Performance Analysis of Automatic Target Recognition Using Simulated SAR Image)

  • 이수미;이윤경;김상완
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제38권3호
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    • pp.283-298
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    • 2022
  • Synthetic Aperture Radar (SAR)영상은 날씨와 주야에 관계없이 취득될 수 있어 감시, 정찰 및 국토안보 등의 목적을 위한 자동표적인식(Automatic Target Recognition, ATR)에 활용 가능성이 높다. 그러나, 식별 시스템 개발을 위해 다양하고 방대한 양의 시험영상을 구축하는 것은 비용, 운용측면에서 한계가 있다. 최근 표적 모델을 이용하여 시뮬레이션된 SAR 영상에 기반한 표적 식별 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. SAR-ATR 분야에서 대표적으로 이용되는 산란점 매칭과 템플릿 매칭 기반 알고리즘을 적용하여 표적식별을 수행하였다. 먼저 산란점 매칭 기반의 식별은 점을 World View Vector (WVV)로 재구성 후 Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM)을 수행하였고, 템플릿 매칭을 통한 식별은 서로 인접한 산란점으로 재구성한 두 영상간의 상관계수를 사용하였다. 개발한 두 알고리즘의 식별성능시험을 위해 최근 미국 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)에서 배포한 표적 시뮬레이션 영상인 Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) 자료를 사용하였다. 표준 환경, 표적의 부분 폐색, 랜덤 폐색 정도에 따른 알고리즘 성능을 분석하였다. 산란점 매칭 알고리즘의 식별 성능이 템플릿 매칭보다 전반적으로 우수하였다. 10개 표적을 대상으로 표준환경에서의 산란점 매칭기반 평균 식별률은 85.1%, 템플릿 매칭기반은 74.4%이며, 표적별 식별성능 편차 또한 산란점 매칭기법이 템플릿 매칭기법보다 작았다. 표적의 부분 폐색정도에 따른 성능은 산란점 매칭기반 알고리즘이 템플릿 매칭보다 약 10% 높고, 표적의 랜덤 폐색 60% 발생에도 식별률이 73.4% 정도로 비교적 높은 식별성능을 보였다.

MSTAR 자료를 이용한 EOC 조건(표적 폐색 및 촬영부각)에 따른 표적인식 정확도 분석 (Accuracy Analysis of Target Recognition according to EOC Conditions (Target Occlusion and Depression Angle) using MSTAR Data)

  • 김상완;한아림;조근후;김동한;박상은
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제35권3호
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    • pp.457-470
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    • 2019
  • Synthetic Aperture Radar(SAR)영상을 이용한 자동 표적 인식(Automatic Target Recognition(ATR))은 날씨와 주야에 영향을 받지 않는 장점으로 감시, 정찰, 및 국토안보 등의 분야에서의 관심이 증대되고 있다. 그러나 SAR 자동표적인식은 실제 환경에서 발생하는 다양한 문제로 인해 자동으로 표적을 식별하는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 실제 환경과 유사한 Extended Operating Conditions(EOC)에서의 ATR 문제에 대한 분석을 수행하였다. 특히, 표적의 폐색 조건과 훈련 영상과 테스트 영상의 관측 부각 차이에 따른 표적 식별률의 변화를 정량적으로 분석하였다. 관측 부각은 $30^{\circ}$$45^{\circ}$로 구분하였으며, 10%부터 50%까지의 다양한 폐색 조건에 대한 영상을 생성하기 위해 SARBake 알고리즘을 적용하였다. 표적에 대한 정량적인 식별률은 표적인식 분야에서 대표적으로 이용되는 템플릿 매칭과 Adaboost 알고리즘을 적용해 분석하였다. 분석 결과 관측부각에 따른 식별률은 두 알고리즘 모두 $45^{\circ}$에서 $30^{\circ}$보다 30%이상 급감했다. $30^{\circ}$의 관측 부각에서 템플릿 매칭은 75.88%, Adaboost 알고리즘은 94.46%로 Adaboost의 식별률이 높았다. 폐색 조건에 따른 식별률은 템플릿 매칭의 경우 폐색이 없을 때 95.77%에서 10%의 폐색 조건일 때 52.69%로 식별률이 급감하였다. Adaboost 알고리즘의 경우 폐색이 없을 때 85.16%, 10%의 폐색 조건일 때 68.48%로 폐색 조건에서의 식별률이 높았다. Adaboost 알고리즘은 50%의 폐색조건에서도 52.48%로 템플릿 매칭이 동일한 조건에서 30% 이하의 식별률을 보이는 것에 비해 전반적으로 높은 식별률을 보였다.