본 논문에서는 EGML (Effective Gaussian Mixture Learning) 기반 이동 객체 검출 알고리듬의 하드웨어 구현을 위한 설계조건을 분석하였다. EGML 알고리듬을 OpenCV 소프트웨어로 구현하였으며, 다양한 영상들에 대한 시뮬레이션을 통해 배경학습 시간과 이동 객체 검출에 영향을 미치는 파라미터 조건을 분석하였다. 또한, 고정소수점 시뮬레이션을 통해 파라미터들의 비트 폭이 이동 객체검출 성능에 미치는 영향을 평가하고, 최적 하드웨어 설계 조건을 도출하였다.
본 논문에서는 클라우드 기반의 모바일 지능형 관제시스템 개발을 제안하였다. 모바일 지능형 관제시스템은 클라우드 서버, 미들웨어, 센서로 구성되어 있다. 각 모듈들은 모바일 환경에서 제어되고 주변 환경에 대한 각 기기의 동작 상태를 모니터링 할 수 있다. 본 논문에서는 침입자를 감지하기 위해 영상 기반 움직임 감지 알고리즘을 적용하였고, 움직임 감지 실험에서 움직임 검출율이 평균 12.3% 높게 측정되어 보안장치로써의 타당성을 확인하였다.
Identification of steady-state is the first step in developing a fault detection and diagnosis (FDD) system. In a complete FDD system, the steady-state detector will be included as a module in a self-learning algorithm which enables the working system's reference model to "tune" itself to its particular installation. In this study, a steady-state detector of a residential air conditioner based on moving windows was designed. Seven representing measurements were selected as key features for steady-state detection. The optimized moving window size and the feature thresholds was suggested through startup transient test and no-fault steady-state test. Performance of the steady-state detector was verified during indoor load change test. From the research, the general methodology to design a moving window steady-state detector was provided for vapor compression applications.
In this research a theoretical and numerical study on a bridge damage detection procedure is presented based on vibration measurements collected from a set of accelerometers. This method, referred to as "Adjoint Variable Method", is a sensitivity-based finite element model updating method. The approach relies on minimizing a penalty function, which usually consists of the errors between the measured quantities and the corresponding predictions attained from the model. Moving mass is an interactive model and includes inertia effects between the model and mass. This interactive model is a time varying system and the proposed method is capable of detecting damage in this variable system. Robustness of the proposed method is illustrated by correct detection of the location and extension of predetermined single, multiple and random damages in all ranges of speed and mass ratio of moving vehicle. A comparative study on common sensitivity and the proposed method confirms its efficiency and performance improvement in sensitivity-based damage detection methods. In addition various possible sources of error, including the effects of measurement noise and initial assumption error in stability of method are also discussed.
MV (Moving Vehicle) detection using satellite imagery is important for traffic monitoring and provides a wide range of observations. Specifically, MV detection methods utilizing the time lag in single-pass optical satellite images have been studied for detecting MVs from a single set of images. Because of limitations in detecting MVs outside of roads, most previous studies required road information to limit the moving object to cars on the road. However, it is difficult to obtain road information from inaccessible areas. Therefore, this study proposed a new method for detecting MVs regardless of their locations from single-pass optical satellite images without using additional data. WV-3 (Worldview-3) satellite images were used, and a spatial correlation coefficient map was proposed to detect spatial displacement which denotes MVs across two WV-3 MS images. Finally, evaluation was performed through quantitative metrics and visual inspection. The evaluation results revealed that the proposed method can detect MV movements from the single-pass satellite images. On the contrary, misdetected or undetected MVs due to radiometric differences between the images could be identified by visual inspection. The performance of the proposed method can be improved by minimizing radiometric variations and adding conditions that are robust to radiometric differences between the images.
본 논문에서는 카메라 회전에 의한 배경의 왜곡이 존재하는 환경에서 조명변화와 대상물체의 흔들림에도 강건한 에지 세그먼트 정합을 통한 이동물체 자동 검출방법을 제안한다. 이동물체 검출을 위한 기존의 연구는 카메라가 고정되어 있는 환경을 대상으로 한 연구가 주를 이루지만 응용분야의 확대로 카메라를 회전함으로써 하나의 카메라로 보다 넓은 영역을 커버할 수 있는 시스템에 대한 요구가 커지고 있다. 본 연구에서는 왜곡이 적은 에지세그먼트 기반 배경 파노라마 영상 생성 방안, 왜곡이 포함된 파노라마 영상에서 신속하게 현재 영상의 배경에지영상을 추출할 수 있는 에지특징 기반 GHT를 이용한 배경영상생성 방안, 시점의 차이와 왜곡을 극복하고 신뢰성 있게 이동 에지 세그먼트를 추출할 수 있는 에지 정합방안을 제안한다. 실험결과 제안한 방법은 조명 변화와 카메라의 흔들림에도 정확한 이동물체 검출이 가능함이 입증되었다.
직교 주파수 분할 다중화 방식 시스템에서는 유효 심벌의 구간에서 푸리에 변환을 수행하기 위하여 데이터 심벌 사이의 보호 구간을 제거해야 한다. 이러한 과정은 정확한 심벌 타이밍 검출을 기반으로 수행되어야 한다. 수신단에서 심벌 타이밍 검출은 프리앰블과 페이로드부의 경계의 시작점은 각 심벌의 인덱스 시작 시점을 결정하는 기준을 제공한다. 또한 이 과정에서 발생하는 검출 에러는 전체 시스템 성능의 영향을 주는 중요한 요소 중 하나이다. 본 논문에서는 심벌 타이밍 검출장치에서 이동 평균 필터의 대역폭이 미치는 영향에 대해 논의한다. 이동 평균 필터 대역폭과 연관된 이동 평균 필터의 윈도우 크기의 값을 가변하여 시뮬레이션을 수행하고 이를 통하여 검출 성능에 미치는 영향을 분석한다.
This paper proposes a method of real-time segmentation of moving region and detection of head position in a single omnidrectional camera Segmentation of moving region used background modeling method by a mixture of Gaussian(MOG) and shadow detection method. Circular constraint was proposed for detecting head position.
본 논문에서는 다시점 카메라 환경에서 비디오 압축 도메인의 이동체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 비디오 압축 비트열로부터 추출된 움직임 벡터와 블록 모드를 기반으로 이동블록 검증 및 라벨링, 이웃 blob 결합 알고리즘을 제안한다. 또한, 단일시점 및 다시점 환경에서 이동체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 추적이 가능한 일정 시간 구간내 이동체 정보 갱신 기법을 제안한다. 기준 카메라 화면에 나타나지 않는 이동체는 다른 카메라 화면의 이동체 위치로부터 기준 카메라 화면상 좌표로 변환하여 참조하였다. 제안 기법의 성능은 부호기의 움직임 벡터 정밀도에 의존적인데, 두 대의 카메라 환경에서 H.264 JM15.1 압축 비트열로부터 복호화 없이 평균 89%와 84%의 검출률과 추적률을 보였다. 또한, 물체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 이동체 검출 및 추적이 가능하며, 단일시점 환경에 비해 다시점 환경에서 평균 6%의 검출률과 7%의 추적률 개선을 확인할 수 있었다.
This paper describes detection and tracking of a moving object for unmanned visual surveillance. security systems. Using images obtained from camera it detects and tracks a moving object and displays bounding box enclosing the moving object. The algorithm for detection and tracking is tested using a personal computer, and then implemented on EMPOS II embedded system. Simulation results show that the tracking of a moving object based on embedded system is working well. However it needs to improve image acquisition time for real time implementation to apply security systems.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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