본 논문은 스테레오 카메라가 이동하는 환경에서 카메라 움직임을 보정하여 새로운 다수의 사람을 검출하는 방법과 검출된 사람을 추적하고, 실루엣을 추출하는 통합된 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사람 검출, 추적, 실루엣 추출 3가지 모듈로 구성되어 있으며 3가지 모듈은 카메라가 이동하는 환경을 고려한 것이다. 사람 검출 모듈에서는 카메라 움직임(egomotion) 보정을 이용한 움직이는 영역 추출 결과와 스테레오 정보를 결합하여 움직이는 객체를 검출하였으며, 추적모듈은 변위 정보가 가중된 히스토그램 알고리즘으로 검출된 객체를 추적한다. 실루엣을 추출하는 모듈은 트라이맵(trimap)을 이용하여 사람의 실루엣 부분을 대략적으로 추정하는 단계와 그래프컷(graph cut)을 적용하여 정교하게 실루엣 추출하는 단계로 이루어져 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 실내 환경에서 팬-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득한 실험데이터를 대상으로 실험한 결과 다수의 사람의 검출 및 추적, 정교한 실루엣 추출이 가능한 것을 확인하였다. 본 논문의 실루엣 추출결과는 제스처 인식이나 걸음걸이 인식 등의 다양한 분야에도 적용가능하다.
차량의 물체 인식에 사용되던 센서인 레이더 센서를 위치 추정에 사용하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 특히 레이더 센서에서 출력되는 도플러 속도를 이용하여 동적 물체와 정적 물체를 분류하고, 정적 물체만을 이용하여 에고 모션을 계산하는 방법이 연구되었다. 기존의 동적 물체 분류에서는 RANSAC을 사용한 방법이 제시되었는데, 단 한 번의 알고리즘 실패가 큰 영향을 미치는 위치 추정의 특성상 더 높은 성능을 가진 분류 방법이 필요하다. 본 논문에서는 동적 물체의 추적 및 필터링을 통해 기존 방법보다 분류 성능을 높이는 방법에 대해 제안한다. 추가적으로 GMPHD 필터를 사용하여 추적 성능을 최대로 향상시킨다. 제안된 방법은 기존의 방법과 비교하여 분류 정확도에서 더 높은 성능을 보였으며, 특히 알고리즘의 실패를 방지할 수 있다는 것을 보인다.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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제9권6호
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pp.693-704
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2017
Blended-Wing-Body Underwater Glider (BWBUG), which has excellent hydrodynamic performance, is a new kind of underwater glider in recent years. In the shape optimization of BWBUG, the lift to drag ratio is often used as the optimization target. However this results in lose of internal space. In this paper, the energy reserve is defined as the direct proportional function of the internal space of BWBUG. A motion model, which relates gliding range to steady gliding motion parameters as well as energy consumption, is established by analyzing the steady-state gliding motion. The maximum gliding range is used as the optimization target instead of the lift to drag ratio to optimizing the shape of BWBUG. The result of optimization shows that the maximum gliding range of initial design is increased by 32.1% though an Efficient Global Optimization (EGO) process.
본 논문에서는 레이더와 비전센서 융합 기반의 움직임추정을 이용한 전방차량 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 움직임추정을 통하여 레이더로 관측한 타겟의 부정확한 횡방향 위치를 보정할 뿐만 아니라 자차의 거동에 따른 자차-지면 간의 기하학적 관계 변화에 적응적으로 전방차량을 검출하고 추적한다. 또한 연산량 부담이 적은 특징점기반의 움직임추정 방법을 사용하여 차량을 검증하는 과정의 수행 횟수 감소를 도모하였다. 제안하는 움직임추정 방법으로 보정한 타겟이 기존의 방법에 비해 높은 시간적 일관성(temporal consistency)을 가지고 전방차량을 추적하는 것은 물론 다양한 도로환경에서 강건하게 전방차량을 검출하는 것을 실험을 통해 입증하였다.
드론 또는 무인기의 정밀 자세제어를 위해서는 정확한 고도계가 필수적이며, 지상으로부터의 고도측정 정확도로 인해 레이다 고도계가 일반적으로 사용된다. 크기, 무게 및 전력소모 등에 제한으로 인해, 드론에 장착 가능한 레이다 고도계는 PD (pulse Doppler) 방식에 비해 낮은 복잡도를 갖는 FMCW (frequency modulated continuous wave) 방식이 적절하며, 특히, 짧은 송신시간으로 인해 드론 자체 움직임 (ego-motion)에 대응 가능한 fast-ramp FMCW 레이다가 보편적으로 활용된다. 이에, 본 논문에서는 fast-ramp FMCW 레이다 시스템을 위한 드론 고도 측정용 레이다 신호처리 프로세서 (RSP; radar signal processor)의 설계 및 구현 결과를 제시한다. 설계된 RSP는 Verilog-HDL을 이용하여 RTL 설계 후, Altera Cyclone-IV FPGA device를 활용하여 구현 및 검증되었다. 구현 결과, 총 27,523의 logic elements, 15,798개의 register, 138 Kbits의 memory로 구현 가능하며, 50MHz의 동작주파수로 100Hz의 실시간 고도측정이 가능함이 확인되었다.
컴퓨터 비젼에 관한 고전적인 연구 주제들 중의 하나는 두 개 이상의 이미지로부터 3차원 형상을 재구성하는 3차원 변환에 관한 것이다. 본 논문은 단안 카메라로 촬영한 일반적인 2차원 영상물에서 능동적으로 움직이는 3차원 영상의 깊이 정보를 추출하는 문제를 다룬다. 연속하는 프레임들간의 영상 블록의 움직임을 평가하여 카메라의 회전과 배율효과를 보상하고 다음과 같은 두 개의 단계에 걸쳐 블록의 움직임을 추출한다. (i) 블록의 위치와 움직임을 이용하여 카메라의 이동과 초점거리에 대한 전역 파라메타를 계산한다. (ii) 전역 파라메타, 블록의 위치와 움직임을 이용하여 평균 영상 깊이에 대한 상대적인 블록의 깊이를 계산한다. 다양한 동영상을 대상으로 특이점인 경우와 그렇지 않은 경우를 실험하였다. 결과로 얻어지는 상대적인 깊이 정보와 객체는 인간이 판단하는 경우와 동일함을 보였다.
This paper presents a lateral collision risk index between an ego vehicle and a rear-side vehicle. The lateral collision risk is designed to represent a lateral collision risk and provide the appropriate threshold value of activation of the lateral collision management system such as the Blind Spot Detection(BSD). The lateral collision risk index is designed using the Time to Line Crossing(TLC) and the longitudinal collision index at the predicted TLC. TLC and the longitudinal collision index are calculated with the signals from the exterior sensor such as the radar equipped on the rear-side of a vehicle and a vision sensor which detects the distance and time to the lane departure. For the robust situation assessment, the perception of driving environment determining whether the road is straighten or curved should be determined. The relative motion estimation method has been proposed with the road information via the integrated estimator using the environment sensors and vehicle sensor. A lateral collision risk index was composed with the estimated relative motion considering the relative yaw angle. The performance of the proposed lateral collision risk index is investigated via computer simulations conducted using the vehicle dynamics software CARSIM and Matlab/Simulink.
This paper describes a multiple vehicle tracking algorithm using an integrated probabilistic data association filter (IPDAF) in urban environments. The algorithm consists of two parts; a pre-processing stage and an IPDA tracker. In the pre-processing stage, measurements are generated by a feature extraction method that manipulates raw data into predefined geometric features of vehicles as lines and boxes. After that, the measurements are divided into two different objects, dynamic and static objects, by using information of ego-vehicle motion. The IPDA tracker estimates not only states of tracks but also existence probability recursively. The existence probability greatly assists reliable initiation and termination of track in cluttered environment. The algorithm was validated by using experimental data which is collected in urban environment by using single laser scanner.
In this paper, we propose a traffic accident detection on vehicle-mounted camera. In the proposed method, the minimum bounding box coordinates the central coordinates on the bird's eye view and motion vectors of each vehicle object, and ego-motions of the vehicle equipped with dash-cam are extracted from the dash-cam video. By using extracted 4 kinds features as the input of Bi-LSTM (bidirectional LSTM), the accident probability (score) is predicted. To investigate the effect of each input feature on the probability of an accident, we analyze the performance of the detection the case of using a single feature input and the case of using a combination of features as input, respectively. And in these two cases, different detection models are defined and used. Bi-LSTM is used as a cascade, especially when a combination of the features is used as input. The proposed method shows 76.1% precision and 75.6% recall, which is superior to our previous work.
Purpose: This study examined grandmothers' experience of child care with grandchildren to understand how it affects their stage of life based on the methodology of grounded theory. Methods: This study used grounded theory, a method of qualitative study, as the theoretical foundation. The subjects of this study were 10 grandmothers who have reared their grandchildren for at least 6 months and volunteered to participate in the study after listening to an explanation. Resources were collected through in-depth interviews and the interviews were recorded and dictated. Results: The core category of participants in this study was "solidifying the family relationship". There were five steps in the process of "solidifying the family relationship". The first step of process was "affection motion" of rearing to help their daughters. The second step was "conflict" due to physical constraint and burden of child care. The third step was "acceptance" based on compensation and support and the fourth step was "development" in search of their ego. The last step was "integration" of family relationship. Conclusion: This study provided basic data for appropriate nursing intervention to grandmother to care for their grandchildren according to the five steps of grandmother's child care experience process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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