본 논문은 움직이는 물체가 존재하는 영상열에서 특정 물체만을 계속 추적하고자 하는 방법을 제안하였다. 밝기값과 동작(motion)경계점에 기반을 둔 윤곽선(contour) 추적 알고리즘을 이용하였다. 영상에서 움직이는 물체의 윤곽선의 동작은 이동, 회전, 크기변화를 나타내는 아핀 동작 모델에 의해 잘 묘사되어짐을 가정한다. 움직이는 물체의 윤곽선은 영상열을 따라 추정되는 B-스플라인에 의해 위치와 동작이 표현된다. 패턴인식을 이용하여 추적하고자하는 물체인지를 판별한다. 선형 칼만 필터를 사용하기 위해 아핀 동작 매개변수와 움직이는 물체의 윤곽선 모양(shape)의 두 필터로 추정과정을 나누었다. 차량계기판을 대상으로 한 실험영상에서 이 방법을 이용하여 방해물체가 존재하는 경우에도 안정된 동작의 추정과 추적된 궤적의 획득이 가능함을 보였다.
This paper proposes a new strategy for a quad-rotor to track a moving object efficiently by using image processing and an extended Kalman filter. The goal of path planning for the quad-rotor is to design an optimal path from the start point to the destination point. To lengthen the freight time of the quad-rotor, an optimal path is required to reduce the energy consumption. To track a moving object, the mark signed on the moving object has been detected by a camera mounted first on the quad-rotor. The center coordinates of the mark and its area are calculated through the blob analysis which is one type of image processing. The mark coordinates are utilized to obtain information on the motion direction and the area of the mark is utilized to recognize whether the object moves backward or forward from the camera on the quad-rotor. In addition, an extended Kalman filter has been applied to predict the direction and speed of the dynamically moving object. Through these schemes, it is aimed that the quad-rotor can track the dynamic object efficiently in terms of flight distance and time. Through the two different route freights of the quad-rotor, the performance of the proposed system has been demonstrated.
본 논문은 트래픽 정보취득을 위하여 영상의 라인 샘플링을 이용한 고속이동물체 속도 측정 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 트래픽 정보 취득을 위한 속도 측정은 도로에 제 1 샘플라인과 제 2 샘플라인을 설정해 놓고, 물체가 샘플라인을 통과할 때 취득된 영상의 시변환 색조 데이터와 기준영상 색조 데이터 사이에서 차영상 기법으로 자동차를 검출하고, 자동차가 두 샘플라인 사이에 거리를 통과할 때 점유하는 프레임수로 속도를 측정하였다. 제 1 샘플라인과 제 2 샘플라인에서 각각 검출된 자동차의 색조로 동일성 판별을 하였다. 제안된 방법의 타당성을 검토하기 위하여 주행하는 자동차를 대상으로 동일성 판별 및 속도 측정을 한 결과, 동일성 판별은 두 개의 샘플링 라인을 통과하는 자동차의 색조 데이터로 판별됨을 보였고, 자동차의 속도 측정은 X-밴드 속도 측정 시스템과 비교한 결과 3% 이내임을 보였다.
원격지에 있는 이동 모형을 제어하기 위해서는 이동 모형이 있는 곳의 환경 정보(또는 이미지)를 획득해야 한다. 그러나 센서 네트워크로 구성되지 않은 중앙 통제형 시스템에서는 이동 모형에 대한 원격 제어가 쉽지 않다. 이를 위해 본 논문에서는 지그비(Zigbee) 기술에 기반한 이미지전송시스템과 통신 프로토콜을 설계하고 구현한다. 지그비는 근거리에서 Bluetooth에 비해 적은 전력소모로 신호를 송수신하기에 편리하다는 기술 특성을 이용해 다양한 서비스를 가능하게 해준다. 본 논문에서는 구현된 지그비 기반 제어 시스템과 통신프로토콜은 서버 PC와 WiFi에 기반한 스마트 기기를 이용하여 이동 모형을 원격으로 제어하며, 제어 기능으로는 일반 제어기능과 반복재생 기능을 탑재하고 있다. 최종적으로 구현된 시스템을 실제 무선 홈 네트워크 환경에 적용하여 기능적 동작성과 성능을 분석 하였다.
디지털 방사선 검출기의 주된 연구동향은 영상의 해상도 향상, 대면적화, 동영상 구현 등${\cdots}$ 이라 할 수 있다. 이런 연구는 방사선 변환과정에 따라 크게 직접변환 방식과 간접 변환 방식으로 나눌 수 있으며 각각 고유한 장단점을 내포하고 있다. 간접변환 방식의 경우 형광체의 사용으로 인한 Light scattering 문제로 해상력의 저하 그리고 직접방식의 경우는 낮은 system 안정성과 동영상 구현의 어려움 등이 대표적이라 할 수 있다. 이런 문제를 해결하기 위한 연구로써 액정을 이용한 엑스선 검출기 연구가 진행되었으나 그 구조의 특성상 균일한 액정의 주입이 어려워 제작에 있어 많은 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 문제점을 해결할 수 있는 구조를 제안하고 이를 Simulation 통해 제안된 구조의 가능성을 검토해 보았다.
In image jacobian based visual servoing, generally, inverse jacobian should be calculated by complicated coordinate transformations. These are required excessive computation and the singularity of the image jacobian should be considered. This paper presents a visual servoing to control the pose of the robotic manipulator for tracking and grasping 3-D moving object whose pose and motion parameters are unknown. Because the object is in motion tracking and grasping must be done on-line and the controller must have continuous learning ability. In order to estimate parameters of a moving object we use the kalman filter. And for tracking and grasping a moving object we use a fuzzy inference based reinforcement learning algorithm of dynamic recurrent neural networks. Computer simulation results are presented to demonstrate the performance of this visual servoing
This paper deals with the problem of moving object detection and location in computer vision. We describe a new object-dependent motion analysis method for tracking target in an image sequence taken from a moving platform. We tackle these tasks with three steps. First, we make an active contour model of a target in order to build some of low-energy points, which are called kernels. Then we detect interest points in two windows called tracking windows around a kernel respectively. At the third step, we decide the correspondence of those detected interest points between tracking windows by the probabilistic relaxation method In this algorithm, the detecting process is iterative and begins with the detection of all potential correspondence pair in consecutive image. Each pair of corresponding points is then iteratively recomputed to get a globally optimum set of pairwise correspondences.
한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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pp.113-117
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2005
This paper describes a visual control scheme, fuzzy logic system for visual servoing of an autonomous mobile robot. An existing communication autonomous mobile robot always needs to keep the object in image to detect the moving object. This is a problem in an autonomous mobile robot for spontaneous activity. To solve it, some features for an object are taken from an image and then use in the design of fuzzy logic system for decision of moving location and direction of visual servoing contrivance(apparatus). So continuous tracking is possible by moving the visual servoing contrivance. We present some simulation results and further studies in the Section of Simulation and Concluding Remarks.
This paper presents the active eye system for tracking a moving object in 3D space. A prototype system able to track a moving object is designed and implemented. The mechanical system ables the control of platform that consists of binocular camera and also the control of the vergence angle of each camera by step motor. Each camera has two degrees of freedom. The image features of the object are extracted from complicated environment by using zero disparity filtering(ZDF). From the cnetroid of the image features the gaze point on object is calculated and the vergence angle of each camera is controlled by step motor. The Proposed method is implemented on the prototype with robust and fast calculation time.
This paper presents a visual servoing combined by Neural Network with optimal structure and predictive control for robotic manipulators to tracking or grasping of the moving object. Using the four feature image information from CCD camera attached to end-effector of RV-M2 robot manipulator having 5 dof, we want to predict the updated position of the object. The Kalman filter is used to estimate the motion parameters, namely the state vector of the moving object in successive image frames, and using the multi layer feedforward neural network that permits the connection of other layers, evolutionary programming(EP) that search the structure and weight of the neural network, and evolution strategies(ES) which training the weight of neuron, we optimized the net structure of control scheme. The validity and effectiveness of the proposed control scheme and predictive control of moving object will be verified by computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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