KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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pp.5624-5638
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2016
A novel method based on Surf points is proposed to detect and lock-track single ground target in aerial videos. Videos captured by moving cameras contain complex motions, which bring difficulty in moving object detection. Our approach contains three parts: moving target template detection, search area estimation and target tracking. Global motion estimation and compensation are first made by grids-sampling Surf points selecting and matching. And then, the single ground target is detected by joint spatial-temporal information processing. The temporal process is made by calculating difference between compensated reference and current image and the spatial process is implementing morphological operations and adaptive binarization. The second part improves KALMAN filter with surf points scale information to predict target position and search area adaptively. Lastly, the local Surf points of target template are matched in this search region to realize target tracking. The long-term tracking is updated following target scaling, occlusion and large deformation. Experimental results show that the algorithm can correctly detect small moving target in dynamic scenes with complex motions. It is robust to vehicle dithering and target scale changing, rotation, especially partial occlusion or temporal complete occlusion. Comparing with traditional algorithms, our method enables real time operation, processing $520{\times}390$ frames at around 15fps.
A detection algorithm, based on the combined local-global (CLG) optical-flow model and Gaussian pyramid for a moving target appearing against a dynamic background, can compensate for the inadaptability of the classic Horn-Schunck algorithm to illumination changes and reduce the number of needed calculations. Incorporating the hypothesis of gradient conservation into the traditional CLG optical-flow model and combining structure and texture decomposition enable this algorithm to minimize the impact of illumination changes on optical-flow estimates. Further, calculating optical-flow with the Gaussian pyramid by layers and computing optical-flow at other points using an optical-flow iterative with higher gray-level points together reduce the number of calculations required to improve detection efficiency. Finally, this proposed method achieves the detection of a moving target against a dynamic background, according to the background motion vector determined by the displacement and magnitude of the optical-flow. Simulation results indicate that this algorithm, in comparison to the traditional Horn-Schunck optical-flow algorithm, accurately detects a moving target undergoing illumination changes against a dynamic background and simultaneously demonstrates a significant reduction in the number of computations needed to improve detection efficiency.
오늘날 FMCW 레이더 시스템은 차량의 능동 안전 시스템에 널리 활용되어지고 있다. 레이더 시스템에서 탐지확률을 높이고 오경보율을 줄이기 위해서는 정지타겟을 포함한 클러터 성분을 제거하고 관심 있는 이동타겟을 효과적으로 탐지하기 위한 알고리즘이 필요하다. 본 논문에서는 이동타겟 탐지 및 클러터 제거 알고리즘을 제안한다. 먼저 제안된 이동타겟 비트주파수 검출 필터를 이용하여 클러터를 제거한다. 검출된 이동타겟 비트주파수들을 이용하여 데이터-결합 한 후, 제로-도플러 제거 알고리즘을 이용하여 남아있는 클러터를 제거한다. 이 알고리즘을 검증하기 위해 실제 FMCW 레이더를 이용하여 도로 상에서 실험하였다.
본 논문에서는 잠망경을 탐지할 수 있는 항공용 레이다를 이용한 MMTI(Maritime Moving Target Indicator)에 대해 기술한다. 먼저 해상 클러터와 해상 표적의 특성을 알아보고, GMTI(Ground Moving Target Indicator)와 MMTI의 차이를 분석하여, 최적의 MMTI 운용환경 및 운용방법을 제안한다. 그리고 저속의 작은 해상 표적을 탐지하기 위하여 STAP(Space-Time Adaptive Processing)을 활용한 신호처리 알고리즘을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 다양한 RCS에 대한 2채널 시스템과 3채널 시스템의 최소탐지속도 탐지확률을 분석하고, 거리 정확도, 속도 정확도, 방위각 정확도와 같은 주요 성능 변수를 분석한다.
제어로봇시스템학회 1994년도 Proceedings of the Korea Automatic Control Conference, 9th (KACC) ; Taejeon, Korea; 17-20 Oct. 1994
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pp.494-497
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1994
We propose a novel velocity detection method of moving object based on a speckle pattern on the target surface using a self-mixing laser diode (SMLD). By this measurement, it was confirmed that the speckle signal has its waveform independent of the target velocity, and has its averaged frequency directly proportional to the target velocity. So it will be possible to detect the velocity of the target transversely translating against the laser light beam using a compact measuring system.
As the need of automatized system has been increased recently together with the development of industrial and military technologies, the adaptive real-time target detection technologies that can be embedded on vehicles, planes, ships, robots and so on, are hgihly demanded. Accordingly, this paper proposes a novel approach to detect and segment the moving targets using the binary phase extraction joint transform correlator (BPEJTC), the advanced image subtraction filter and convex hull processing. The BPEJTC which was used as a target detection unit mainly for target tracking compensating the camera movement. The target region has been detected by processing the successful three frames using the advanced image subtraction filter, and has become more accurate by applying the developed convex hull filter. As shown by some experimental results, it is expected that the proposed approaches for compensation of the camera movement and segmentationof of target region, can be used for th emissile guiddance, aero surveillance, automatic inspectin system as well as the target detection unit of automatic target recognition system that request adaptive real-time processing.
In this paper, we design a rake-based cellular radar receiver (CRR) scheme to detect a moving target located in a multipath environment. The modules of Doppler filter banks, threshold level test, and target detection module are newly introduced into the conventional rake receiver so that it can function as a radar system. The proposed CRR tests the Doppler-shift frequency and signal-to-noise ratio of the received signal against predefined threshold levels to determine detection and then calculates target velocities and ranges. The system performance is evaluated in terms of detection probability and the maximum detection range under a Nakagami-n channel that reflects the multipath environment.
In this paper, a new realtime algorithm called the RTPBTD-HPDAF (Recursive Temporal Profile Base Target Detection with Highest Probability Data Association Filter) is presented for tracking fast moving small targets with IIR (Imaging Infrared) sensor systems. Spatial filter algorithms are mainly used for target in IIR sensor system detection and tracking however they often generate high density clutter due to various shapes of cloud. The TPBTD (Temporal Profile Base Target Detection) algorithm based on the analysis of temporal behavior of individual pixels is known to have good performance for detection and tracking of fast moving target with suppressing clutter. However it is not suitable to detect stationary and abruptly maneuvering targets. Moreover its computational load may not be negligible. The PTPBTD-HPDAF algorithm proposed in this paper for real-time target detection and tracking is shown to be computationally cheap while it has benefit of tracking targets with abrupt maneuvers. The performance of the proposed RTPBTD-HPDAF algorithm is tested and compared with the spatial filter with HPDAF algorithm for run-time and track initiation at real IIR video.
This paper deals with the problem of moving object detection and location in computer vision. We describe a new object-dependent motion analysis method for tracking target in an image sequence taken from a moving platform. We tackle these tasks with three steps. First, we make an active contour model of a target in order to build some of low-energy points, which are called kernels. Then we detect interest points in two windows called tracking windows around a kernel respectively. At the third step, we decide the correspondence of those detected interest points between tracking windows by the probabilistic relaxation method In this algorithm, the detecting process is iterative and begins with the detection of all potential correspondence pair in consecutive image. Each pair of corresponding points is then iteratively recomputed to get a globally optimum set of pairwise correspondences.
본 논문에서는 화면상 약속된 동작을 찾고 추적하는 알고리즘을 이용한 사용자 인터페이스를 제안한다. 현재 frame과 복수의 이전 frame간의 차영상을 이용하여 움직임 영역을 검출하고 약속된 제스처를 취하는 영역을 제어대상으로 인식한다. 이를 통하여 사용자가 장갑을 사용한다던지, 인종, 피부색등에 구애받지 않고 손동작 영역을 검출해 낼 수 있다. 또한 기존 색체 분포 추적 알고리즘을 개량하여 유사한 배경을 가로지르는 경우의 무게중심 위치의 정확성을 높였다. 그 결과 기존 피부색 인식 방법에 비해 약속된 손동작 인식률의 향상이 있었으며 기존 색체 추적 알고리즘에 비교하여 추적 인식률 향상을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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