최근, 모바일을 이용한 페이스북, 인스타그램, 트윗과 같은 SNS의 등장으로 대량의 동영상을 제작 및 배포하는 셀프 카메라가 급속도로 증가하고 있다. 특히, 모바일 폰을 이용한 SNS 접속량은 기존 PC보다 사용량, 접속 횟수, 사용시간에서 대폭적으로 증가하고 있다. 그러나 스스로 스마트 폰을 이용한 셀프 녹화 시스템 사용은 사용 방법에 있어서 뿐만 아니라 사용 빈도에서도 극히 제한적이다. 그리고 기존의 무인 녹화 시스템은 적외선 신호를 이용하여 촬영 대상을 자동으로 추적 및 회전하여 녹화하는 시스템으로 매우 고가이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 폰을 이용한 저비용 무인녹화 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 상용 모바일 카메라와 좌우로 카메라를 움직이는 서보모터, 모터를 제어하는 마이크로 컨트롤러 그리고 동영상 오디오 입력을 담당할 상용 무선 블루투스 이어셋으로 구성된다. 그리고 모바일을 이용한 무인 자동화 시스템으로 누구나 개인 스스로 이미지 영상 추적에 따른 녹화 기능이 제공된다.
In contrast to the method in Part I, which is considered to be the general approach, Part II pursues a closed-form solution. However, this closed-form solution is available only in the 2D situation under the assumption that the moving object is restricted to a 2D space, and also requires the use of only two laser-slit sensors. Since the motion of the container loaded on top of an AGV is restricted to a plane parallel to the ground, it can be considered a 2D motion. As a simple method, but with a high cost, the use of a laser scanner is also discussed. Since the approach in Part I already uses three laser-slit sensors, it is desirable to use the schemes presented in Part II for supplementary purposes.
본 논문에서는 일반적인 2차원 영상에서 운동 시차론 이용하여 서로 다른 원근 깊이를 갖는 입체 영상을 생성하고, 2차원 영상에서 운동 물체의 운동 방향과 속도에 상관없이 3차원 효과를 제공할 수 있는 입체 영상 변환 방법을 제안하고자 한다. 입체 영상은 제안한 움직임 검출, 영역 분할, 그리고 깊이 지도 생성 방법을 이용하여 인접한 2차원 영상 사이에서 운동 시차를 계산하여 생성된다. 제안한 방법은 다양한 영상원에 대해서 실시간으로 입체 영상 변환이 가능하며, MTD 방식과의 성능 비교를 통하여 제안한 방법의 성능 평가를 수행하였다.
Radar is an object-detection system that uses radio waves to determine the range, altitude, direction, or speed of objects. High power amplifier Module is the most critical part of the high-power radar transmitter systems. It can be used to detect aircraft, ships, spacecraft, guided missiles, motor vehicles, weather formations, and terrain. Research related to radar has been conducted in various fields according to improvement of the communication technology. But only performance-originated technology development has been dashed; study concerning environment duality and safety concerning reliability are still insufficient. In general, radar module is exposed to the outside, on the means of moving or fixed in a certain place. It should be guaranteed sufficient immunity for a variety of environmental stresses that can occur in the outdoor. HALT is a great process used for quickly finding failure mechanisms in a hardware design and product. By applying various kinds and extreme level of stresses, we can find the operating limits of products. In thesis, we conducted HALT test of the high power amplifier modules which used in military and automotive radar. After the test, we analyzed environmental weaknesses of high power amplifier modules using conventional construction data.
본 논문에서는 백색 Gauss 잡음이 섞인 연속영상으로 부터 물체의 이동정보를 검출하기 위하여 최소자승추정의 시공간경사법을 제안하였다. 제안된 방법은 하나의 이동물체를 실시간으로 추적하도록 고속의 16-bit 마이크로 프로세서를 사용한 자동목표 추적장치에 적용되었다. 실험결과 제안된 방법은 기존의 최소자승추정의 시공간경사법에 비해서 매우 우수한 성능을 보였다.
In this paper, we propose a new method to improve low light image. In order to improve the image quality of a night image with a moving object as much as the quality of a daytime image, the following tasks were performed. Firstly, we reduce the noisy of the input night image and improve the night image by the tone mapping method. Secondly, we segment the input night image into a foreground with motion and a background without motion. The motion is detected using both the difference between the current frame and the previous frame and the difference between the current frame and the night background image. The background region of the night image takes pixels from corresponding positions in the daytime image. The foreground regions of the night image take the pixels from the corresponding positions of the image which is improved by the tone mapping method. Experimental results show that the proposed method can improve the visual quality more clearly than the existing methods.
본 논문에서는 특정 지역을 연속해서 촬영하는 고정된 카메라 영상에서 사람들의 움직임을 검출하고 움직임을 분석하여 정량화 하는 방법을 제안한다. 먼저 배경 영상을 획득하기 위하여 일정 시간동안의 입력 영상을 누적하고 평균값으로 정규화 한다. 그리고 영상을 계속 누적하여 배경 영상을 실시간으로 갱신한다. 다음으로 획득된 배경 영상과 현재 영상에 대하여 차영상과 이진화를 수행하고 팽창 연산과 연결 성분 분석으로 잡영을 제거한다. 그리고 잡영이 제거된 영상에서 원근감 효과를 고려하는 가중치를 적용하여 움직임이 있는 객체를 클러스터링 하는 수정된 ART2 클러스터링 방법을 제안한다. 마지막으로 클러스터링 결과 정보를 이용하여 움직임을 정량화 한다. 제안하는 방법을 실내 환경에 설치된 네트워크 카메라로부터 영상을 획득하여 실험한 결과, 영상의 원근감 효과에 따라 군집 크기가 차이남에도 강인하게 분석할 수 있음을 확인하였다.
영상감시기술은 공공장소의 사랑 행동패턴 분석을 통한 범죄 예측, 실내 환경에서의 사람의 출입여부 확인, 다중 카메라에서의 특정 이동객체 추적 등 다양하게 이용되고 있다. 또한 유비쿼터스 환경에서 영상센서로 사용 될 수 있다. 영상감시기술에서는 입력된 영상을 여러 과정을 통하여 분석 하게 된다. 여러 과정 중 이동 객체의 정확한 분석을 위해서는 효과적인 이동객체 검출 방법이 필요하게 된다. 어떤 감시카메라는 객체가 감지되었을 때 감지된 영상을 자동으로 보정한다. 이와 같이 자동보정 카메라에 입력된 영상을 분석할 경우 보정된 정도에 따른 영상처리가 필요하게 된다. 이동객체 검출 단계는 배경영상 모델링, 이동객체 검출, 그림자 제거 단계로 나눌 수 있다. 이 같은 과정 중에 감지된 영상의 자동보정 정도를 측정하고 영상 분석시 측정값을 적용하게 된다. 보정 정도를 적용한 방법과 하지 않은 방법 중에 적용한 방법이 더욱 정확한 검출 정도를 나타냈으며, 검출된 이진 이미지의 개선을 위한 과정 중 Reconstruction의 형태학적 영상처리 방법을 적용하여 기존의 검출 방법보다 향상된 결과 영상을 획득할 수 있었다. 이렇게 검출된 이동객체의 분석을 통해 보다 향상된 분석을 할 수 있게 되며, 차후 유비쿼터스 환경에서의 영상 센서로 사용 될 수 있다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제9권3호
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pp.166-171
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2009
In recent years, video detection systems have been implemented in various infrastructures such as airport, public transportation, power generation system, water dam and so on. Recognizing moving objects in video sequence is an important problem in computer vision, with applications in several fields, such as video surveillance and target tracking. Segmentation and tracking of multiple vehicles in crowded situations is made difficult by inter-object occlusion. In the system described in this paper, the mean shift algorithm is firstly used to filter and segment a color vehicle image in order to get candidate regions. These candidate regions are then analyzed and classified in order to decide whether a candidate region contains a license plate or not. And then some characters in the license plate is recognized by using the fuzzy ARTMAP neural network, which is a relatively new architecture of the neural network family and has the capability to learn incrementally unlike the conventional BP network. We finally design a license plate recognition system using the mean shift algorithm and fuzzy ARTMAP neural network and show its performance via some computer simulations.
기존 방송 콘텐츠 대비 더욱 생생한 현장감을 주는 초고해상도 콘텐츠에 대한 관심이 증가하고 있다. 하지만 기존의 방송 서비스에서 초고해상도 콘텐츠를 제공하기 위해서는 영상 획득 장치의 화각 및 개별 해상도 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 여러대의 입력 장치를 통한 영상합성 방법인 스티칭에 대한 연구가 다수 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존 스티칭 연구에서의 단점 중 하나인 수평방향으로 촬영된 영상들 정합과정에서 이동하는 물체의 시불변성 훼손을 극복하기 위해, 최소 오류 경계를 활용한 동적 물체 기반 동영상 정합 방안을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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