KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2141-2155
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2020
In order to meet the requirements of background change, illumination variation, moving shadow interference and high accuracy in object detection of moving camera, and strive for real-time and high efficiency, this paper presents an object detection algorithm based on sparse approximation recursion and sparse coding migration in subspace. First, low-rank sparse decomposition is used to reduce the dimension of the data. Combining with dictionary sparse representation, the computational model is established by the recursive formula of sparse approximation with the video sequences taken as subspace sets. And the moving object is calculated by the background difference method, which effectively reduces the computational complexity and running time. According to the idea of sparse coding migration, the above operations are carried out in the down-sampling space to further reduce the requirements of computational complexity and memory storage, and this will be adapt to multi-scale target objects and overcome the impact of large anomaly areas. Finally, experiments are carried out on VDAO datasets containing 59 sets of videos. The experimental results show that the algorithm can detect moving object effectively in the moving camera with uniform speed, not only in terms of low computational complexity but also in terms of low storage requirements, so that our proposed algorithm is suitable for detection systems with high real-time requirements.
본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.
The LBS (Location-Based Services) are valuable information services combined the location of moving object with various contents such as map, POI (point of Interest), route and so on. The must general service of LBS is route determination service and its applicable parts are FMS (Fleet Management System), travel advisory system and mobile navigation system. The core function of route determination service is determination of optimal route from source to destination in various environments. The MODB (Moving Object Database) system, core part of LBS composition systems, is able to manage current or past location information of moving object and massive trajectory information stored in MODB is value-added data in CRM, ERP and data mining part. Also this past trajectory information can be helpful to determine optimal route. In this paper, we suggest methods to determine optimal route by querying past trajectory information in MODB system and verify the effectiveness of suggested method.
주가지수선물시장은 주식투자에 따르는 위험을 효과적으로 관리할 수 있는 제도적 장치로서 오늘날 불안한 주식시장 현황에 있어서 더욱더 중요한 위치를 갖고 있다. 현재 이러한 주가지수선물거래에 있어서 Moving Average 를 예측하고자 하는 여러 트레이딩 시스템을 선보이고 있다. 이 논문에서는 과거의 데이터를 토대로 한 Moving Average Line 분석에 있어서 일반적으로 기존방법보다 효과적이라고 알려진 유전자 알고리즘을 이용하여 Moving Average 의 최적 Period 예측 시스템을 구현한다.
본 논문에서는 이동 카메라 환경에서 이동물체 추적을 위한 영상 분할에 대하여 연구하였다. 입력영상으로 부터 이동물체영역을 분할하기위하여 입력영상에 대하여 윤곽선을 구한 다음 윤곽선 영역에 대하여 BMA을 이용하여 이동벡터를 구한다. 구해진 이동벡터를 같은 특성의 벡터들을 분류하여 이동물체를 분할한다. 제안된 알고리즘이 다중 이동물체의 분할이 가능하였다.
Kim, Young-Bin;Ryu, Kwang-Ryol;Sun, Min-Gui;Sclabassi, Robert
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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pp.157-160
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2008
A realization for moving object detecting and tracking system in two dimensional plane using stereo line CCDs and lighting source is presented in this paper. Instead of processing camera images directly, two line CCD sensor and input line image is used to measure two dimensional distance by comparing the brightness on line CCDs. The algorithms are used the moving object tracking and coordinate converting method. To ensure the effective detection of moving path, a detection algorithm to evaluate the reliability of each measured distance is developed. The realized system results are that the performance of moving object recognizing shows 5mm resolution and mean error is 1.89%, and enables to track a moving path of object per 100ms period.
삼성전자나 현대차와 같은 기업뿐만 아니라, UN에서 정상회의를 주제하는 국제 컨퍼런스 담당자들은 이해관계자들과의 커뮤니티에서 현재 조직의 목표와 미래의 비전을 강하게 어필하는 Moving Identity를 중시한다. 이러한 Moving Identity를 홍보와 광고에 어떻게 Dynamic Branding을 내포하여야 할 것인가가, 연구해야 할 중요한 부분이다. 본 논문에서는 ACM SIG CHI 2015 Conference opening에서 상영된 애니메이션에, Moving Identity를 설계 적용한 홍보영상을 Dynamic Branding 관점에서 설계하고 연구하여 제작하였다.
In our contribution, the new idea of parking/moving discrimination is proposed by using Three Line Scanner Imagery. The framework of our study consists of three main stages: preprocessing, vehicle detection and parking/moving detection respectively. First two stages of framework have been done in our previous work. Parking/ Moving Discrimination algorithm have been developed by using generic vehicle characteristics and some principle of photogrammetry. By using detected vehicles from our previous work, stopping/moving vehicles are able to discriminate. Moving vehicle is detected by detecting generic moving vehicle in TLS, inter-band gap. Stopping vehicle is verified by 3 dimensional viewing of Stereoscopic measurement. Finally, the conceptual framework has been done and the result will been realized soon.
시간영역 해석 기법의 하나인 전달선로행렬 모델링을 이용하여 수중물체 이동시 나타나는 도플러 효과를 구현하는 방법에 관한 연구를 수행하였다. 수중물체가 이동하는 상황을 고려하기 위해 입력 신호의 위치를 수중물체의 이동속도에 맞추어 매 시각 마다 신호를 입력한 결과, 최대 2.47%의 아주 작은 오차 범위에서 도플러 효과를 얻을 수 있었다. 또한, 수중물체의 이동 속도를 조절하기 위해 입력 신호의 입력 속도를 조절하는 것에 의해 이론치와 비교하여 최대 0.63% 이내의 오차를 가지는 신뢰할 수 있는 수치 시뮬레이션 결과를 얻을 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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