• 제목/요약/키워드: Detection-by-tracking

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행동 탐지 기반의 효율적인 객체 선택 알고리듬 (Efficient Object Selection Algorithm by Detection of Human Activity)

  • 박왕배;서융호;두경수;최종수
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권3호
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    • pp.61-69
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    • 2010
  • 본 논문에서는 행동 탐지 기반으로 사람의 지시행위를 인식하여 지시방향의 객체를 선택하고 이를 추적하는 시스템을 제안한다. 일반적으로 사람은 무엇인가를 지시할 경우, 얼굴 방향을 목표물에 두게 된다. 따라서 얼굴과 손끝을 연결한 직선을 지시방향이라 간주하고, 지시된 객체를 선택한다. 제안된 알고리듬에서는 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 움직임 영역을 검출하기 위해 배경 차분을 사용하여 실시간으로 관심 객체의 움직임을 추출한다. 보행 여부의 판단은 주성분(PCA) 분석과 객체의 움직임 변위로 결정되며, 이 때 사람이 정지 상태면, 머리를 기준으로 손에 이르는 벡터 관계를 계산하여 사용자의 지시방향을 최종적으로 결정한다. 실험결과를 통하여 다시점 카메라를 이용한 다각도의 영상에서 사람의 지시 방향을 정확하게 추정해 냄으로서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

정지위성 방위각 정보를 활용한 전자 컴퍼스 편차 자동보정기법 연구 (A Study on Automatic Correction Method of Electronic Compass Deviation Using the Geostationary Satellite Azimuth Information)

  • 이재원;이건호
    • 한국항해항만학회지
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    • 제41권4호
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    • pp.189-194
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    • 2017
  • 이동형해상감시레이더는 해안을 따라 이동하며, 해역을 감시하는 기능을 수행한다. 초기 레이더의 방향은 차량의 선수방향으로 정렬되어 있기 때문에 전개지 이동 후 신속하게 표적의 방위각을 획득하기 위해서는 변경된 차량의 선수방향을 아는 것이 중요하다. 차량의 선수방위각은 자이로 컴퍼스, GPS 컴퍼스 혹은 전자 컴퍼스로 획득할 수 있다. 그 중에서 전자 컴퍼스는 가격이 저렴할 뿐만 아니라, 부피가 작고, 안정화 시간이 짧아서 빠른 기동성을 요구하는 이동형해상감시레이더에 적합하다. 하지만, 지자계 센서를 사용하다보니 주변 자장의 영향으로 오차가 발생될 수 있으며, 발생된 오차는 초기 위성의 자동추적을 어렵게 하고, 레이더의 탐지정확도를 떨어뜨린다. 따라서 본 논문에서는 이동형해상감시레이더 및 정지 위성간의 두 위치좌표로부터 측지학적 역 문제 해석을 통해 기준 방위각을 산출하고 이를 위성 안테나가 실제 지향한 방위각과 비교 산출하여 얻어진 보정값을 레이더에 반영하는 자동보정절차를 제안하고 제안된 방법을 실제 운용 중인 이동형해상감시레이더에 적용함으로써 운용가능성 및 편리성을 검증하였다.

퍼지 시스템을 이용한 골프 스윙 분류 (Golf Swing Classification Using Fuzzy System)

  • 박준욱;곽수영
    • 방송공학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.380-392
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    • 2013
  • 본 논문에서는 키넥트와 퍼지 시스템을 이용하여 골프 스윙 동작을 7가지 구간으로 분류하는 방법을 제안한다. 퍼지 논리의 입력으로 골프 클럽과 클럽의 헤드 위치를 사용하였으며 이 정보는 키넥트로부터 획득한 골퍼의 관절 정보와 컬러 영상 정보로부터 검출하였다. 제안하는 방법은 크게 신체 관절 추출 모듈, 골프 클럽 검출 및 헤드 추적 모듈, 골프 스윙 동작 분류 모듈로 구성되어 있다. 신체 관절 추출 모듈은 키넥트 센서로부터 검출되는 신체 관절 정보 중 골프 클럽의 검출을 위해 손의 좌표를 추출한다. 두 번째 모듈에서는 손의 좌표를 기준으로 허프 직선 변환 알고리즘을 사용하여 골프 클럽과 골프 클럽의 헤드를 검출한다. 마지막으로 인식 오류를 줄이고 동작별 인식 성능을 향상시키기 위해 퍼지 시스템을 적용하여 골프 스윙 동작을 분류하였다. 실시간 골프 스윙 영상에 대해 제안한 방법의 성능 평가를 시행하였고 제안한 방법은 평균 85.2%의 골프 스윙 동작 분류 신뢰도를 보여줌을 확인하였다.

Edge-Based Tracking of an LED Traffic Light for a Road-to-Vehicle Visible Light Communication System

  • Premachandra, H. Chinthaka N.;Yendo, Tomohiro;Tehrani, Mehrdad Panahpour;Yamazato, Takaya;Fujii, Toshiaki;Tanimoto, Masayuki;Kimura, Yoshikatsu
    • 방송공학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.475-487
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    • 2009
  • We propose a visible light road-to-vehicle communication system at intersection as one of ITS technique. In this system, the communication between vehicle and a LED traffic light is approached using LED traffic light as a transmitter, and on-vehicle high-speed camera as a receiver. The LEDs in the transmitter are emitted in 500Hz and those emitting LEDs are captured by a high-speed camera for making communication. Here, the luminance value of each LED in the transmitter should be found for consecutive frames to achieve effective communication. For this purpose, first the transmitter should be identified, then it should be tracked for consecutive frames while the vehicle is moving, by processing the images from the high-speed camera. In our previous work, the transmitter was identified by getting the subtraction of two consecutive frames. In this paper, we mainly introduce an algorithm to track the identified transmitter in consecutive frames. Experimental results using appropriate images showed the effectiveness of the proposal.

2D/3D 동영상 변환을 위한 그룹화된 객체별 깊이 정보의 차등 적용 기법 (Applying differential techniques for 2D/3D video conversion to the objects grouped by depth information)

  • 한성호;홍영표;이상훈
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.1302-1309
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    • 2012
  • 본 논문은 2D/3D 동영상 변환을 위한 그룹화된 객체별 깊이 정보의 차등 적용 기법에 관한 연구이다. 기존의 깊이 정보 획득 기법 중 움직임 정보를 깊이 정보로써 사용할 때 움직임이 존재하지 않는 객체의 경우 깊이 정보를 획득할 수 없어 해당 객체의 3D 효과를 얻을 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 객체와 배경을 추출하고 객체에 움직임 정보를 이용한 깊이 정보를 할당하는 과정을 거친 후, 배경과 깊이 정보가 할당되지 못한 객체에 깊이 단서 중 하나인 상대적 높이 단서를 이용한 깊이 정보를 할당함으로써 모든 객체에서 3D 효과를 얻을 수 있는 기법을 제안한다. 제안한 기법으로 깊이맵을 생성하여 DIBR(Depth Image Based Rendering)으로 3D 영상을 생성하여 확인한 결과 움직임이 없는 객체에서도 3D 효과를 얻을 수 있음을 확인하였다.

Molecular Characterization of Plasmids Encoding CTX-M β-Lactamases and their Associated Addiction Systems Circulating Among Escherichia coli from Retail Chickens, Chicken Farms, and Slaughterhouses in Korea

  • Jo, Su-Jin;Woo, Gun-Jo
    • Journal of Microbiology and Biotechnology
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    • 제26권2호
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    • pp.270-276
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    • 2016
  • Extended-spectrum β-lactamases (ESBLs), particularly those of the CTX-M types, are the predominant resistance determinants of Escherichia coli that are rapidly spreading worldwide. To determine CTX-M types, E. coli isolates were collected from retail chickens (n = 390) and environmental samples from chicken farms (n = 32) and slaughterhouses (n = 67) in Korea. Fifteen strains harboring blaCTX-M genes were isolated from 358 E. coli isolates. The most common CTX-M type was eight of CTX-M-15, followed by six of CTX-M-1 and one of CTX-M-14. The blaCTX-M genes were identified in the isolates from retail chickens (n = 9), followed by feces, water pipes, floors, and walls. Conjugations confirmed the transferability of the plasmids carrying blaCTX-M genes to the recipient E. coli J53 strain. Furthermore, eight addiction systems carried by the replicons in CTX-M types were confirmed. The dominant system was identified as ccdAB, vagCD, and pndAC in donor strains and transconjugants. The clonal relationship between the two strains carrying blaCTX-M genes indicates that E. coli may transmit from the farm to retail chickens, suggesting a possible public health risk. Our findings demonstrate that the detection of CTX-M types in E. coli isolates is important for tracking ESBL production in animals, and suggest linkage of multiple addiction systems in plasmids bearing blaCTX-M genes.

인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법에 관한 연구 (A Study on Establishment Method of Smart Factory Dataset for Artificial Intelligence)

  • 박윤수;이상덕;최정훈
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제21권5호
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    • pp.203-208
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    • 2021
  • 제조현장에서 작업자는 작업 지시서에 따라 제조 공정에 소재를 투입하고 투입 기록을 남기는 방식으로 운영해왔으나, 누락하는 경우가 많아 제품 LOT 추적이 안되는 경우가 발생하고 있었으며, 최근 스마트공장 구축으로 RFID-Tag를 활용하여 소재 투입 정보를 자동입력 하는 시스템으로 진행되고 있다. 특히, 생산라인에 투입되는 RACK에 부착된 TAG 정보를 수신하여 RACK(TAG) ID와 RACK 투입시간 데이터 분석을 통한 투입정보를 자동으로 생성토록 하여 초기 자동인식률이 97%로 양호하였으나 멀티소재 사용 RACK, TAG분실, 신규 제품 투입 이슈 등이 발생하면서 자동인식률이 계속 낮아지는 상황이다. 인공지능형 스마트공장 데이터셋 구축 방법은 자동인식률 향상과 실시간 모니터링이 가능해지므로 생산 공정의 전반에 있어 속도와 수율(정상제품 비율)을 높이는데 기여할 것으로 기대한다.

인공지능 기반 유해조류 탐지 관제 시스템 (Artificial Intelligence-Based Harmful Birds Detection Control System)

  • 심현
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.175-182
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    • 2021
  • 본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.

Correlation Extraction from KOSHA to enable the Development of Computer Vision based Risks Recognition System

  • Khan, Numan;Kim, Youjin;Lee, Doyeop;Tran, Si Van-Tien;Park, Chansik
    • 국제학술발표논문집
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    • The 8th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.87-95
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    • 2020
  • Generally, occupational safety and particularly construction safety is an intricate phenomenon. Industry professionals have devoted vital attention to enforcing Occupational Safety and Health (OHS) from the last three decades to enhance safety management in construction. Despite the efforts of the safety professionals and government agencies, current safety management still relies on manual inspections which are infrequent, time-consuming and prone to error. Extensive research has been carried out to deal with high fatality rates confronting by the construction industry. Sensor systems, visualization-based technologies, and tracking techniques have been deployed by researchers in the last decade. Recently in the construction industry, computer vision has attracted significant attention worldwide. However, the literature revealed the narrow scope of the computer vision technology for safety management, hence, broad scope research for safety monitoring is desired to attain a complete automatic job site monitoring. With this regard, the development of a broader scope computer vision-based risk recognition system for correlation detection between the construction entities is inevitable. For this purpose, a detailed analysis has been conducted and related rules which depict the correlations (positive and negative) between the construction entities were extracted. Deep learning supported Mask R-CNN algorithm is applied to train the model. As proof of concept, a prototype is developed based on real scenarios. The proposed approach is expected to enhance the effectiveness of safety inspection and reduce the encountered burden on safety managers. It is anticipated that this approach may enable a reduction in injuries and fatalities by implementing the exact relevant safety rules and will contribute to enhance the overall safety management and monitoring performance.

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환자움직임 감지를 위한 효율적인 하드웨어 및 소프트웨어 혼성 모드 영상처리시스템설계에 관한 연구 (A study on the design of an efficient hardware and software mixed-mode image processing system for detecting patient movement)

  • 정승민;정의성;김명환
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제25권1호
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    • pp.29-37
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    • 2024
  • 본 논문에서는 환자와 같은 특정 객체의 움직임을 감지하고 추적하기 위한 효율적인 영상처리 시스템을 제안한다. 이진화된 차 영상에서 객체의 윤곽선추출을 위하여 기존 알고리즘대비 대비 정밀한 감지가 가능하고 혼성모드설계에 용이한 세선화 알고리즘을 적용하여 영역을 추출한다. 연산량이 많은 이진화와 세선화 단계를 RTL(Register Transfer Level) 기반으로 설계하여 논리회로 합성을 거쳐 최적화된 하드웨어 블록으로 대체된다. 설계된 이진화 및 세선화 블록은 표준 180n CMOS 라이브러리를 이용하여 논리회로로 합성한 후 시뮬레이션을 통하여 동작을 검증하였다. 소프트웨어기반의 성능비교를 위해 32bit FPGA 임베디드시스템 환경에서 640 × 360 해상도의 샘플 영상을 적용하여 이진 및 세선화 연산에 대한 성능분석도 실시하였다. 검증결과 혼성모드 설계가 이전의 소프트웨어로만 이루어지는 처리속도에서 이진 및 세선화 단계에서 93.8% 향상될 수 있음을 확인하였다. 제안된 객체인식을 위한 혼성모드 시스템은 인공지능 네트워크가 적용되지 않는 엣지 컴퓨팅 환경에서도 환자의 움직임을 효율적으로 감시할 수 있을 것으로 기대된다.