차세대 실감 내비게이션 시스템은 2D 기반 내비게이션 시스템의 단점을 보완하고 보다 안전한 운전을 할 수 있도록 다양한 서비스를 제공하기 위해 연구되고 있다. 실감 내비게이션 시스템 차선인식과 도로시설물 객체 DB, 교차로 인식 모듈등의 기능 블록들로 구성된다. 본 논문에서는 실감내비게이션의 중요 요소 중 하나인 교차로 인식을 위한 신호등과 표지판 인식 시스템을 개발하였다. 개발된 알고리듬은 색상 정보를 이용해 인식 대상을 검출하고 객체의 특징을 이용하여 신호등과 표지판을 객체별로 인식할 수 있도록 하였으며 실험을 통해 검증하였다. 실험결과 신호등의 경우 60-30m의 거리에서 평균90%의 인식률을 보였으며, 표지판의 경우 90-40m의 거리에서 평균 97%의 인식률을 보였고, 프레임 당 평균 처리시간이 46msec로서 실시간 처리가 가능함을 보였다.
온라인 아바타 커뮤니티서비스를 위해서는 의사소통, 감정표현, 유행하는 춤 등을 자연스럽게 표현해야하며 다양한 서비스를 제공해야한다. 또한 공간이 동적이며 아바타의 움직임과 공간과의 상호 작용이 필요하며, 3D 아바타의 개발에서 경쟁력을 갖추기 위해서는 아바타가 자연스러운 동작과 재미있고 다양한 동작과 가상공간의 인터렉티브가 함께 구현되어야 한다. 3D 아바타는 전자상거래를 위한 3차원쇼핑몰, 사이버 모델하우스, 3차원 시뮬레이션, 3차원 가상현실 게임 등의 폭넓은 영역에서 응용 될 것으로 기대된다. 이에 온라인 3D 아바타 커뮤니티서비스를 위해서 3D 아바타 애니메이션과 함께 인터렉티브 가상공간을 제작하고 그 방법을 제시하고자 한다.
최근 영상처리 기법에 기반한 지능형 교통시스템의 개발이 활성화되고 있다. 본 논문에서는 도심 사거리에서 획득한 비디오를 분석하여 차량의 움직임 변화와 체류시간에 기반한 추돌 검출 알고리즘을 제안한다. 가우시안 혼합 모델 기반으로 생성된 배경과 입력영상의 차 영상으로부터 관심영역(ROI)안의 객체를 추출한다. 추출된 객체에 대해 계산된 움직임벡터와 화면 내 차량 체류시간을 이용하여 교차로 내 차량추돌과 교통체증을 검출하였다. 제안된 알고리즘은 추돌을 포함한 실제 교차로 영상에 대해 테스트되었고, 탐지율은 85.7%이고, 오탐율은 7.7%였다.
최근 차량 항법 장치에서 널리 사용되고 있는 GPS 기술은 다음과 같은 두 가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 빌딩숲, 터널 등과 같은 도시 계곡(Urban Canyon) 지역에서는 GPS 신호 수신이 불가능하다. 둘째, GPS 신호를 이용한 측위는 항상 내재적인 위치 오차율 갖고 있다. 전자는 기존의 많은 연구를 통해 해결되었지만, 후자는 여전히 병행 도로와 같은 지역에서는 부정확한 위치 정보를 운전자에게 제공한다. 이 논문에서는 차량 네트워크와 기타 장비로부터 획득한 영상을 이용하여 차량의 주행 경로를 인식하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 실시간 영상 매칭 알고리즘을 이용한다. 또한 영상 매칭 정확도를 높이기 위한 기법 또한 제안한다. 이 논문에서 제안한 시스템은 실시간 주행 실험을 통해 원활하게 동작함을 보였다. 또한 매칭 정확도가 향상됨을 보여주었다.
본 논문에서는 휴머노이드 로봇의 코바 기반 비주얼 서보잉 시스템에 대해 논하고자한다. 네트워크로 연결된 휴머노이드 로봇의 효율적인 제어를 위해서 비주얼 서보잉에 필요한 각 서비스를 분산객체로 정의하고, 이를 코바 미들웨어 상에서 구현한다. 필요한 서비스로는 각 서비스를 고유한 이름으로 탐색할 수 있는 네이밍 서비스, 스테레오 카메라로부터 획득되는 영상을 제공하는데 필요한 영상 서비스 그리고 목표물을 추적하면서 3차원 위치 정보를 추출하는 비주얼 서보잉 서비스 등이 있다. 실험에서는 실시간으로 목표물인 풍선을 추적하고 일정시간 정지해 있을 경우 풍선을 터뜨리는 결과를 보인다.
In this paper, a robot vision technique is presented to detect obstacles, particularly approaching humans, in the images acquired by a mobile robot that autonomously navigates in a narrow building corridor. A single low-cost color camera is attached to the robot, and a trapezoidal area is set as a region of interest (ROI) in front of the robot in the camera image. The lower parts of a human such as feet and legs are first detected in the ROI from their appearances in real time as the distance between the robot and the human becomes smaller. Then, the human detection is confirmed by detecting his/her face within a small search region specified above the part detected in the trapezoidal ROI. To increase the credibility of detection, a final decision about human detection is made when a face is detected in two consecutive image frames. We tested the proposed method using images of various people in corridor scenes, and could get promising results. This method can be used for a vision-guided mobile robot to make a detour for avoiding collision with a human during its indoor navigation.
고해상도 위성 영상 레이다(SAR)에서 획득한 대용량의 레이다 영상신호는 주어진 임무시간 내에 실시간으로 지상에 전송해 주어야 하기 때문에 위성탑재 영상 레이다의 고속 데이터 전송 능력이 시스템의 성능을 결정하는 중요한 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 소형 정량의 위성 SAR의 임무 요구 조건을 만족하고, 위성 영상 레이다의 운용모드에 따라 고해상도에서 광역모드에 이르기까지 광범위한 데이터를 고속으로 처리할 수 있는 멀티 채널 데이터 전송모듈 설계에 관하여 논한다. 주어진 위성 데이터 링크 모델을 바탕으로 링크 버짓과 영상 모드별 데이터 전송률을 분석하고, 시스템의 요구 전송률과 오차율 만족하는 온 보드 영상 자료 저장기, 자료 처리기, 송신기 및 전송 안테나의 설계 곁과를 제시하고 성능을 분석한다.
본 논문에서는 복잡한 배경영상에서 움직이는 물체를 자동으로 추적하는 표적중심 추적기의 효과적인 전처리 방법을 제안하였다. 이진 표적중심 추적기의 성능은 다음과 같은 요소가 추적성능을 좌우한다: (1) 효과적인 실시간 전처리 방법 (2) 복잡한 배경영상에서의 정확한 표적 추출방법 (3) 지능적인 표적창 크기 조절법. 본 논문에서 제안하는 표적중심 추적기는 배경과 움직이는 표적을 좀 더 쉽게 판별할 수 있도록 추적필터를 이용한 효과적인 실시간 전처리 방법에 의한 적응적인 표적분할방법을 사용한다. 효과적인 전처리 방법이란 추적필터에 의해 추정된 표적중심을 중심으로 입력영상에 다른 가중치를 줌으로써 표적과 배경을 더 쉽게 분리할 수 있다. 제안한 방법은 합성영상 및 실제 적외선 영상을 이용한 다양한 추적실험을 통하여 그 효용성 및 성능을 검증하였다.
본 논문은 Daubechies 정상 웨이블릿 변환을 이용하여 무인항공기 항공촬영 영상의 성능을 향상하기 위한 기법에 대해 연구하였다. 무인항공기에서 획득된 영상이 가장 일반적이고 보편적으로 적용되는 가우시안 잡음에 의하여 손상되었을 경우, 영상의 성능을 개선하기 위한 실험을 수행하였다. 정상 웨이블릿 변환은 DWT (discrete wavlet transform)에서 다운샘플링에 의해 발생하는 문제점을 해결하기 위한 변환방법으로써 잡음제거에 DWT보다 효과적이라고 알려져 있다. 또한 Haar 웨이블릿은 불연속 함수인 이유로 매끄러운 신호나 영상처리에 효과적이지 못하다. 이에 본 연구에서는 daubechies 정상 웨이블릿을 이용하여 잡음을 제거하였으며 기존 haar 정상 웨이블릿을 적용하였을 때 보다 더 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 논문에서는 마커 없이 증강 현실을 구현하기 위한 물체 인식 기법을 제안한다. 먼저 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 사용하여 물체 영상으로부터 특징점을 찾는데, 이러한 특징점들은 비율, 회전 또는 이동시에도 그 특징이 변하지 않는 장점이 있다. 또한 조도의 변화에도 일부는 변화지 않는 특성을 갖는다. 추출된 특징점의 독립적인 특성을 이용해 화면내의 다른 이미지의 매칭 포인트를 찾을 수 있는데, 학습된 영상과 매칭이 이루어지면, 매칭된 점을 이용해 화면내의 물체를 찾는다. 본 논문에서는 장면의 첫 프레임에서 발생하는 템플릿 이미지와의 매칭을 통해 현재의 화면에서 물체를 인식하였다. 네 종류의 물체에 대해 인식 실험을 한 결과 제안한 방법이 우수한 성능을 갖는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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