• 한국항해항만학회:학술대회논문집
• /
• 한국항해항만학회 2023년도 춘계학술대회
• /
• pp.40-41
• /
• 2023

본 논문에서는 VTS 레이더 이미지 기반 객체의 탐지, 인식, 추적 알고리즘의 설계에 대해 소개한다. 레이더 이미지 기반 객체 탐지는 인공지능 기술을 이용하여 객체 유무 여부를 확인하고, 탐지의 경우 인공지능 기술을 이용하여 선종을 구분하게 된다. 추적은 탐지된 객체에 대해 시간에 따른 연속적 추적을 실시하며 이동경로의 혼선을 방지하는 기술이 포함되어 있다. 특히 육상레이더의 경우 지형지물에 따라 탐지가 불필요한 영역이 있어, 레이더 이미지에서 관심영역(ROI)을 설정하여 영역 내 선박을 탐지하고 인식하는 기능이 포함되어 있다. 또한, 추출한 좌표정보를 통해 속도와 방향 등을 계산하여 다양한 응용 해석이 가능하도록 설계하였다.

• 대한임베디드공학회논문지
• /
• 제18권5호
• /
• pp.203-208
• /
• 2023

Recently, with the growing interest in the field of autonomous driving, many researchers have been focusing on developing autonomous driving software platforms. In particular, we have concentrated on developing 3D object detection models that can improve real-time performance. In this paper, we introduce a self-constructed 3D LiDAR dataset specific to domestic environments and propose a VariFocal-based CenterPoint for the 3D object detection model, with improved performance over the previous models. Furthermore, we present experimental results comparing the performance of the 3D object detection modules using our self-built and public dataset. As the results show, our model, which was trained on a large amount of self-constructed dataset, successfully solves the issue of failing to detect large vehicles and small objects such as motorcycles and pedestrians, which the previous models had difficulty detecting. Consequently, the proposed model shows a performance improvement of about 1.0 mAP over the previous model.

• ETRI Journal
• /
• 제45권5호
• /
• pp.795-810
• /
• 2023

Unmanned aerial vehicles (UAV) and ground vehicles (UGV) require advanced video analytics for various tasks, such as moving object detection and segmentation; this has led to increasing demands for these methods. We propose a zero-shot video object segmentation method specifically designed for UAV and UGV applications that focuses on the discovery of moving objects in challenging scenarios. This method employs a background memory model that enables training from sparse annotations along the time axis, utilizing temporal modeling of the background to detect moving objects effectively. The proposed method addresses the limitations of the existing state-of-the-art methods for detecting salient objects within images, regardless of their movements. In particular, our method achieved mean J and F values of 82.7 and 81.2 on the DAVIS'16, respectively. We also conducted extensive ablation studies that highlighted the contributions of various input compositions and combinations of datasets used for training. In future developments, we will integrate the proposed method with additional systems, such as tracking and obstacle avoidance functionalities.

• 로봇학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.106-116
• /
• 2024

Ensuring robust 3D object detection is a core challenge for autonomous driving systems operating in urban environments. To tackle this issue, various 3D representation, including point cloud, voxels, and pillars, have been widely adopted, making use of LiDAR, Camera, and Radar sensors. These representations improved 3D object detection performance, but real-world urban scenarios with unexpected situations can still lead to numerous false positives, posing a challenge for robust 3D models. This paper presents a post-processing algorithm that dynamically adjusts object detection thresholds based on the distance from the ego-vehicle. While conventional perception algorithms typically employ a single threshold in post-processing, 3D models perform well in detecting nearby objects but may exhibit suboptimal performance for distant ones. The proposed algorithm tackles this issue by employing adaptive thresholds based on the distance from the ego-vehicle, minimizing false negatives and reducing false positives in the 3D model. The results show performance enhancements in the 3D model across a range of scenarios, encompassing not only typical urban road conditions but also scenarios involving adverse weather conditions.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권12호
• /
• pp.2905-2910
• /
• 2015

CW 레이더 센서는 IF 출력 방식에 따라 단일 IF 방식과 이중 IF 방식이 있다. 움직이는 물체의 방향을 검출하기 위해서는 이중 IF 방식을 사용한다. 하지만 이중 IF 방식은 단일 IF 방식에 비해 회로가 복잡하며 부품 추가로 인해 가격이 높아진다. 본 논문에서는 단일 IF 방식 CW 레이더 센서에서 움직이는 물체의 방향을 검출할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 물체가 움직일 때 발생하는 IF 출력단의 신호를 FFT를 수행하고 진폭의 변화에 따라 접근/정지/이탈을 판단한다. 알고리즘의 검증을 위해 함수발생기를 사용하여 가상의 신호를 발생시키고 신호의 진폭 변화에 따라서 방향을 정확하게 판단하는 것을 확인하였다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제12권6호
• /
• pp.130-141
• /
• 2011

2006년부터 한국에서 개발중인 지능형 굴삭 시스템(IES)은 이동, 굴삭, 상차를 포함하는 굴삭 작업 일련의 과정을 전자동으로 실현하기 위한 프로젝트로서, 굴삭 로봇 주변 지형의 3차원 모델링과 상차트럭의 위치, 사람의 접근, 이동경로상의 장애물 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 굴삭 자동화 장비의 작업 품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심 요소 기술이라 할 수 있다. 이 연구의 목적은 레이저 스캐닝 시스템을 이용하여 지능형 굴삭 로봇 주변의 지형과 객체를 3차원으로 탐지함으로써 자동화 굴삭 작업의 품질과 안전성을 확보하는 데 있다. 본 연구에서는 굴삭기 주변의 3차원 지형으로부터 객체의 위치, 높이, 너비, 형상 정보를 추출하는 알고리즘을 제안하였으며, 실제 토공현장을 대상으로 한 실험을 통하여 알고리즘의 성능을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제25권3호
• /
• pp.430-436
• /
• 2021

비접촉형 체온 측정 시스템은 광학 및 열화상 카메라를 활용하여 집단시설의 발열성 질병을 관리하는 핵심 요소 중 하나이다. 기존 체온 측정 시스템은 딥러닝 기반 얼굴검출 알고리즘이 사용되어 얼굴영역의 단순 체온 측정에는 활용할 수 있지만, 의사표현이 어려운 영유아의 이상 징후를 인지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 기존의 체온 측정 시스템에서 영유아의 이상징후 감지를 위해 표정인식 알고리즘을 개선한다. 제안된 방법은 객체탐지 모델을 사용하여 영상에서 영유아를 검출한 후 얼굴영역을 추출하고 표정인식의 핵심 요소인 눈, 코, 입의 좌표를 획득한다. 이후 획득된 좌표를 기반으로 선택적 샤프닝 필터를 적용하여 표정인식을 진행한다. 실험결과에 따르면 제안된 알고리즘은 UTK 데이터셋에서 무표정, 웃음, 슬픔 3가지 표정에 대해 각각 2.52%, 1.12%, 2.29%가 향상되었다.

• 대한건축학회논문집:계획계
• /
• 제36권5호
• /
• pp.93-103
• /
• 2020

The purpose of this study is to suggest a supervisory way to improve the efficiency of Building Supervision using Deep Learning, especially object detecting technology. Since the establishment of the Building Supervision system in Korea, it has been changed and improved many times systematically, but it is hard to find any improvement in terms of implementing methods. Therefore, the Supervision is until now the area where a lot of money, time and manpower are needed. This might give a room for superficial, formal and documentary supervision that could lead to faulty construction. This study suggests a way of Building Supervision which is more automatic and effective so that it can lead to save the time, effort and money. And the way is to detect the hoop-bars of a column and count the number of it automatically. For this study, we made a hoop-bar detecting network by transfor learnning of YOLOv2 network through MATLAB. Among many training experiments, relatively most accurate network was selected, and this network was able to detect rebar placement in building site pictures with the accuracy of 92.85% for similar images to those used in trainings, and 90% or more for new images at specific distance. It was also able to count the number of hoop-bars. The result showed the possibility of automatic Building Supervision and its efficiency improvement.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.11-17
• /
• 2000

본 논문에서는 강체와 변형 객체 사이에서 발생할 수 있는 자체관통을 포함한 충돌처리 방법을 제시한다. 충돌은 객체간 계층구조 교차검사를 통해 감지된다. 연속된 프래임 사이에서 발생하는 충돌을 감지하기 위해 객체간 교차검사 외에 모조객체와 상대 객체 사이의 교차검사를 수행한다. 모조객체는 두 프래임 사이의 객체 움직임을 기반으로 구성된다. 일단 충돌이 발생되면, 객체간 관통은 허용되지 않으며 객체의 변형이 유발된다. 변형과정에서 발생 가능한 자체관통은 또 다른 종류의 모조객체와 객체 사이의 교차검사에 의해 빠르게 감지된다. 이때의 모조객체는 연속된 두 프래임간의 변형된 영역을 나타낸다. 객체 변형은 자체 접촉이 발생한 때까지로 제한된다. 제안 방법은 객체 형태와 무관하게 적용될 수 있다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.141-152
• /
• 2011

다양한 감시 환경에서의 보안의 중요성이 대두됨에 따라 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 물체를 연속적으로 추적하기 위해 비겹침 다중 카메라 기반의 영삼감시시스템을 제안한다. 제안된 다중 IP 카메라 기반 객체추적 기술은 장치 간 hand-off 기술 및 프로토콜을 바탕으로 객체추적 모듈과 추적관리 모듈로 구성된다. 객체추적 모듈은 IP 카메라에서 실행되며 객체추적 정보 생성, 객체추적 정보 공유, 객체추적 정보를 이용한 객체 검색 및 모듈 내 설정 기능을 제공하고, 추적관리 모듈은 영상관제 서버에서 실행되며 객체추적 정보 실시간 수신, 객체추적 정보 검색, IP 카메라 컨트롤 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안한 객체추적 기술은 다양한 감시 환경과 기술 방법에 의존하지 않는 범용적 프레임워크를 제안한다.