• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권3호
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• pp.192-198
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• 2020

The 3D point cloud is a key technology of object detection for virtual reality and augmented reality. In order to apply various areas of object detection, it is necessary to obtain 3D information and even color information more easily. In general, to generate a 3D point cloud, it is acquired using an expensive scanner device. However, 3D and characteristic information such as RGB and depth can be easily obtained in a mobile device. GNN (Graph Neural Network) can be used for object detection based on these characteristics. In this paper, we have generated RGB and RGBD by detecting basic information and characteristic information from the KITTI dataset, which is often used in 3D point cloud object detection. We have generated RGB-GNN with i-GNN, which is the most widely used LiDAR characteristic information, and color information characteristics that can be obtained from mobile devices. We compared and analyzed object detection accuracy using RGBD-GNN, which characterizes color and depth information.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1572-1579
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• 2006

An usual acoustic emission(AE) event has two widely characterized parameters in time domain, peak amplitude and event duration. But noise in AE measuring may disturb the signals with its parameters and aggrandize the signal incertitude. Experiment activity of detection of the nick inside of porcelain with AE was made and study on AE signal processing with statistic be presented in this paper in order to pick-up information expected from the signal with noise. Effort is concentrated on developing a novel arithmetic to improve extraction of the characteristic from stochastic signal and to enhance the voracity of detection. The main purpose discussed in this paper is to treat with signals on amplitudes with statistic mutuality and power density spectrum in frequency domain, and farther more to select samples for neural networks training by means of least-squares algorithm between real measuring signal and deterministic signals under laboratory condition. By seeking optimization with the algorithm, the parameters representing characteristic of the porcelain object are selected, while the stochastic interfere be weakened, then study for detection on neural networks is developed based on processing above.

• 산업기술연구
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• 제21권B호
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• pp.91-98
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• 2001

In this paper, center detection and motion analysis of a moving object are studied. Kohonen's self-organizing neural network models are used for the moving objects tracking and time delay neural networks are used for dynamic characteristic analysis. Instead of objects brightness, neuron projections by Kohonen Networks are used. The motion of target objects can be analyzed by using the differential neuron image between the two projections. The differential neuron image which is made by two consecutive neuron projections is used for center detection and moving objects tracking. The two differential neuron images which are made by three consecutive neuron projections are used for the moving trajectory estimation. It is possible to distinguish 8 directions of a moving trajectory with two frames and 16 directions with three frames.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.328-330
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• 2015

에지는 영상에 포함된 물체의 크기, 방향, 위치 등을 쉽게 획득할 수 있는 특징 정보이며, 에지 검출은 물체 검출, 물체 인식 등의 여러 영상 처리 응용 분야에서 전처리 과정으로 활용되고 있다. 기존의 에지 검출 방법에는 Sobel, Prewitt, Roberts 에지 검출 방법 등이 있다. 이러한 기존의 에지 검출 방법들은 구현이 간단하며, 고정 가중치 마스크를 적용하므로 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 기존의 에지 검출 방법들의 문제점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 국부 마스크 내의 평균 및 표준편차에 따라 가중치를 적용한 후 에지를 검출하는 알고리즘을 제안하였다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-6
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• 2014

컬러 영상 처리 기반의 연기 검출은 화재의 조기 검출에 적합한 검출 대상이다. 연기 검출을 위한 방법으로 움직임과 색상이 전처리로서 처리되며, 확산, 질감, 형태, 방향성 등의 성질이 후처리로서 사용된다. 본 논문은 연기의 특성 중 밀도적인 분포 특성 검출 방법을 제안한다. 연기의 움직임을 10Frame 간격으로 1초 동안 축적한 이미지에 색상을 문턱치 처리해 후보영역을 생성하고, OBTP(Object Block Ternary Pattern)을 적용해 연기의 패턴임을 확인한다. 모든 처리는 Block 기반으로, 움직임 검출은 차분 영상에 적응 문턱치를 적용해 움직이는 물체의 후보영역을 결정했다. 결정된 후보영역을 1초간 축적하고 연기 색상의 문턱치 조건을 적용한다. 각각의 연기 후보 영역을 특정 위치의 16개 Block 값을 중앙 Block 값과 비교하고 삼진화 된 패턴을 연기의 패턴과 비교하여 연기를 결정한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.272-287
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• 2016

Recently, various and effective contrast based salient object detection models to focus on a single target have been proposed. However, there is a lack of research on detection of multiple objects, and also it is a more challenging task than single target process. In the multiple target problem, we are confronted by new difficulties caused by distinct difference between properties of objects. The characteristic of existing models depending on the global maximum distribution of data point would become a drawback for detection of multiple objects. In this paper, by analyzing limitations of the existing methods, we have devised three main processes to detect multiple salient objects. In the first stage, regional features are extracted from over-segmented regions. In the second stage, the regional features are categorized into homogeneous cluster using the mean-shift algorithm with the kernel function having various sizes. In the final stage, we compute saliency scores of the categorized regions using only spatial features without the contrast features, and then all scores are integrated for the final salient regions. In the experimental results, the scheme achieved superior detection accuracy for the SED2 and MSRA-ASD benchmarks with both a higher precision and better recall than state-of-the-art approaches. Especially, given multiple objects having different properties, our model significantly outperforms all existing models.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.551-562
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• 2024

본 연구는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것으로, 특히 인접 영상 간의 차영상을 이용하여 객체를 추출하고, 추출된 객체의 위치정보를 지속적으로 전달함으로써 적어도 하나의 이동 객체의 정확한 위치정보를 토대로 이동 객체를 추적하는 이동 객체 추출 및 추적 방법 및 장치에 관한 것이다. 사람과 컴퓨터의 상호작용의 표현에서 시작된 사람추적은 로봇학습, 객체의 카운팅, 감시 시스템 등의 많은 응용분야에서 사용되고 있으며, 특히 보안 시스템분야에서 카메라를 이용하여 사람을 인식하고 추적하여 위법행위를 자동적으로 찾아낼 수 있는 감시 시스템 개발의 중요성이 나날이 커져 가고 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2005년도 ICCAS
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• pp.62-67
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• 2005

Object recognition in the field of robotics generally has depended on a computer vision system. Recently, RFID(Radio Frequency IDentification) technology has been suggested to support recognition and has been rapidly and widely applied. This paper introduces the more advanced RFID-based recognition. A novel tag named 3D tag, which facilitates the understanding of the object, was designed. The previous RFID-based system only detects the existence of the object, and therefore, the system should find the object and had to carry out a complex process such as pattern match to identify the object. 3D tag, however, not only detects the existence of the object as well as other tags, but also estimates the orientation and position of the object. These characteristics of 3D tag allows the robot to considerably reduce its dependence on other sensors required for object recognition the object. In this paper, we analyze the 3D tag's detection characteristic and the position and orientation estimation algorithm of the 3D tag-based RFID system.

• 전기학회논문지
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• 제59권3호
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• pp.636-644
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• 2010

A method for the detection of on-road succeeding vehicles using visual characteristic features like horizontal edges, shadow, symmetry and intensity is proposed. The proposed method uses the prominent horizontal edges along with the shadow under the vehicle to generate an initial estimate of the vehicle-road surface contact. Fast symmetry detection, utilizing the edge pixels, is then performed to detect the presence of vertically symmetric object, possibly vehicle, in the region above the initially estimated vehicle-road surface contact. A window defined by the horizontal and the vertical line obtained from above along with local perspective information provides a narrow region for the final search of the vehicle. A bounding box around the vehicle is extracted from the horizontal edges, symmetry histogram and a proposed squared difference of intensity measure. Experiments have been performed on natural traffic scenes obtained from a camera mounted on the side view mirror of a host vehicle demonstrate good and reliable performance of the proposed method.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권9호
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• pp.69-76
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• 2011

해양 안전 사고 관련 연구에 의하면 선박 충돌 사고의 약 60%는 인적 요인에 의한 운용상의 실수로 인해 발생되고 있으며, 특히 항해사의 견시 소홀로 인한 사고는 인적 요인으로 인한 사고의 66.8%에 달하는 것으로 보고되고 있다. 그러므로 주야간을 막론하고 우천이나 안개 속에서도 거의 변함없는 화질을 보이는 IR 영상으로부터 자동으로 물표를 탐지하고 추적할 수 있다면 항해사의 근무 피로를 경감시키면서 인간 시각 특성의 불완전성을 보완할 수 있어 선박의 안전항행을 위한 중요 정보로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 해양 IR 영상으로부터 선박, 암초, 부이와 같은 해상 물표를 탐지하기 위한 기법을 제안한다. 해양 영상에서 대부분의 에지 방향은 수평이며, 수직 방향의 에지는 대부분 물표 영역에서만 집중적으로 발견된다. 또한 물표와 해수면이 만나는 영역에는 수평 방향의 에지가 존재한다. 제안된 방법은 물표 추출을 위해해양 환경에서만 발견되는 이런 에지의 특징을 이용한다. 먼저 주어진 입력 IR 영상으로부터 에지를 추출하여 수평, 수직 에지로 분리한 다음 고립되어 있는 에지들을 제거한다. 그런다음 수직 에지에 대하여 모폴로지 닫힘 연산을 이용하여 물표를 구성하는 수직 에지들을 서로 연결하여 물표 후보 영역을 얻는다. 물표 후보 영역 중 아래에 수평에지 영역이 존재하는 영역은 해수면 바로 위의 물표를 의미하기 때문에 물표 후보 영역과 바로 아래의 수평 에지를 통합하여 기준 영역으로 삼고, 이 기준 영역을 기준으로 좌, 우, 위의 물표 후보 영역들을 통합하여 최종 물표를 얻는다.