• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.763-764
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• 2008

Sensing is an important part of a smart home system. Vision sensors are a type of passive systems, which are not sensitive to noise. In this paper, we implement a prototype for stereo vision systems using OpenCV. It is an open source library for computer vision developed by Intel corporation. The prototype will by used for comparing performance among various stereo algorithms and for developing a stereo vision smart camera.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.538-539
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• 2018

본 논문에서는 오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리 중 하나인 OpenCV를 사용하여 차선 인식 기능을 구현한 내용을 정리하였다. ARM 프로세서 기반인 Raspberry Pi 3 보드에 Linux 운영체제인 Rasbian(r18.03.13)을 탑재하였고, 영상처리를 수행하기 위해 Raspberry Pi Camera를 사용하였다. 차선인식을 구현하기 위해서 OpenCV 라이브러리에 구현된 Canny Edge Detection, Hough Transform 알고리즘을 사용하였고, 소실점(Vanishing Point)의 흔들림을 방지하고 원하는 직선만을 검출하도록 RANSAC 알고리즘을 사용하였다. 또한, 검출된 차선에 따라 자동차가 주행하도록 DC모터와 Servo모터를 제어하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38C권9호
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• pp.781-786
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• 2013

Multiplexing information over parallel data channels based on RF MIMO concept is possible to achieve considerable data rates over large transmission ranges with just a single transmitting element. Visual multiplexing MIMO techniques will send independent streams of bits using the multiple elements of the light transmitter array and recording over a group of camera pixels can further enhance the data rates. The proposed system is a combination of the reliance on computer vision algorithms for tracking and OOK cell frame modulation. LED array are controlled to transmit message in the form of digital information using ON-OFF signaling with ON-OFF pulses (ON = bit 1, OFF = bit 0). A camera captures image frames of the array which are then individually processed and sequentially decoded to retrieve data. To demodulated data transmission, a motion tracking algorithm is implemented in OpenCV (Open source Computer Vision library) to classify the transmission pattern. One of the most advantages of proposed architecture is Computer Vision (CV) based image analysis techniques which can be used to spatially separate signals and remove interferences from ambient light. It will be the future challenges and opportunities for mobile communication networking research.

• 한국음향학회지
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• 제42권4호
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• pp.370-376
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• 2023

수중영상은 수중 잡음과 낮은 해상도로 표적의 형상과 구분이 명확하지 않다. 그리고 딥러닝의 입력으로 수중영상은 전처리가 필요하며 Segmentation이 선행되어야 한다. 전처리를 하여도 표적은 명확하지 않으며 딥러닝에 의한 탐지, 식별의 성능도 높지 않을 수 있다. 따라서 표적을 구분하며 명확하게 하는 작업이 필요하다. 본 연구에서는 수중영상에서 표적 그림자의 중요성을 확인하고 그림자에 의한 물체 탐지 및 표적 영역 획득, 그리고 수중배경이 없는 표적과 그림자만의 형상이 담긴 데이터를 생성하며 더 나아가 픽셀값이 일정하지 않은 표적과 그림자 영상을 표적은 흰색, 그림자는 흑색, 그리고 배경은 회색의 3-모드의 영상으로 변환하는 과정을 제시한다. 이를 통해 딥러닝의 입력으로 명확히 전처리된 판별이 용이한 영상을 제공할 수 있다. 또한 처리는 Open Source Computer Vision(OpenCV)라이브러리의 영상처리 코드를 사용했으면 처리 속도도 역시 실시간 처리에 적합한 결과를 얻었다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.1-9
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• 2015

In this paper, we implemented the computer vision platform design with MEAN Stack through Raspberry PI 2 model which is an open source platform. we experimented the face recognition, temperature and humidity sensor data logging with WiFi communication under Raspberry Pi 2 model. Especially we directly made the shape of platform with 3D printing design. In this paper, we used the face recognition algorithm with OpenCV software through haarcascade feature extraction machine learning algorithm, and extended the functionality of wireless communication function ability with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the vision platform for identifying the face recognition characteristics of scanning with PI camera with gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. and made the vision platform with 3D printing technology. Especially we used MongoDB for developing the performance of vision platform because the MongoDB is more akin to working with objects in a programming language than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of vision platform for clouding functionalities.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.17-22
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• 2021

청각장애인들은 수어통역 없이 상담서비스를 이용하기에는 어려움이 있다. 수어 통역사 인력이 많이 부족하여 수어 통역사까지 상담이 연결되는데 많은 시간이 걸리거나 연결이 되지 않는 경우가 많이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 OpenCV와 CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 수어를 영상으로 촬영하고 수어 동작을 인식하여 수어가 뜻하는 의미를 텍스트 형태의 데이터로 변환하여 사용자에게 제공하는 시스템을 제안한다. 상담사는 저장된 수어번역 상담내용을 열람하여 상담을 진행할 수 있다. 전문 수어 통역사가 없어도 상담이 가능하여 수어 통역사를 기다려야 하는 부담을 줄일 수 있다. 제안 시스템을 청각장애인 상담서비스에 적용할 경우 상담 효과의 향상과 향후 청각장애인 상담에 관한 학문적 연구를 촉진하는 계기가 될 것으로 기대된다.

• 전기전자학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.90-96
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• 2024

본 논문에서는 라즈베리파이 카메라와 함수 발생기를 활용하여 이미지에서 휘도를 분석하고 이를 바탕으로 전압을 인가하여 스마트 윈도우에 착색을 통해 광 투과를 조절할 수 있는 자동화 시스템을 제안한다. 기존 휘도 측정에 사용되는 휘도계는 가격대가 높고 사용자의 불필요한 움직임을 요구해 실생활에서 활용하기 어렵다. 그러나 사진 촬영 후 Python Open Source Computer Vision Library (OpenCV)를 활용한 이미지에서의 휘도 분석은 저렴하고 휴대가 간편하여 실생활에서 쉽게 응용할 수 있다. 이 시스템을 스마트 윈도우가 적용된 환경에 사용하여 창호의 휘도를 검출하였다. 이미지의 휘도를 바탕으로 스마트 윈도우의 착색 조절을 통해 창호의 휘도를 감소시켜 재실자는 쾌적한 시 환경을 구축할 수 있다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권1호
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• pp.207-212
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• 2020

The human centric lighting (HCL) control is a major focus point of the smart lighting system design to provide energy efficient and people mood rhythmic motivation lighting in smart buildings. This paper proposes the HCL control using indoor surveillance camera to improve the human motivation and well-beings in the indoor environments like residential and industrial buildings. In this proposed approach, the indoor surveillance camera video streams are used to predict the day lights and occupancy, occupancy specific emotional features predictions using the advanced computer vision techniques, and this human centric features are transmitted to the smart building light management system. The smart building light management system connected with internet of things (IoT) featured lighting devices and controls the light illumination of the objective human specific lighting devices. The proposed concept experimental model implemented using RGB LED lighting devices connected with IoT features open-source controller in the network along with networked video surveillance solution. The experiment results are verified with custom made automatic lighting control demon application integrated with OpenCV framework based computer vision methods to predict the human centric features and based on the estimated features the lighting illumination level and colors are controlled automatically. The experiment results received from the demon system are analyzed and used for the real-time development of a lighting system control strategy.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2022년도 학술발표회
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• pp.279-279
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• 2022

최근 이미지분석 기술은 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 급격한 발전으로 인해 의학, 생물학, 지리학, 재료공학 등에서 수많은 연구 분야에서 광범위하게 활용되고 있으며, 이미지분석은 다량의 토사에 대하여 입경을 포함한 형상학적 특성을 간편하게 정량화 할 수 있기 때문에 매우 효과적인 분석 방법으로 판단된다. 현재 모래의 입도분석 방법으로는 신뢰성 있는 체가름 시험법(KSF2302) 등이 있으나, 번거로운 처리과정과 많은 시간이 소요된다. 또한 입자형상은 입경이 세립 할수록 직접 측정이 어렵기 때문에, 최근에는 이미지 분석을 이용하는 방법이 시도되고 있다. 본 연구에서는 75㎛ 이상의 조립질 하상 토사 이미지를 취득하여, 입자들의 장·축단 길이, 면적, 둘레, 공칭직경 및 종횡비 등의 형상학적 특성인자를 자동으로 측정하는 프로그램 개발을 수행하였다. 프로그램은 이미지 분석에 특화된 라이브러리인 OpenCV(Open Source Computer Vision)를 적용하였다. 이미지 분석 절차는 크게 이미지 취득, 기하보정, 노이즈제거, 객체추출 및 형상인자 측정 단계로 구성되며, 이미지 취득시 패널의 하단에 Back light를 부착해 시료에 의해 발생되는 음영을 제거하였다. 기하보정은 원근변환(perspective transform)을 적용했으며, 노이즈 제거는 모폴로지 연산과 입자간의 중첩으로 인한 뭉침을 제거하기 위해 watershed 알고리즘을 적용하였다. 최종적으로 객체의 외곽선 추출하여 입자들의 다양한 정보(장축, 단축, 둘레, 면적, 공칭직경, 종횡비)를 산출하고, 분포형으로 제시하였다. 본 연구에서 제안하는 이미지분석을 적용한 토사의 형상학적 특성 측정 방법은 시간과 비용의 측면에서 보다 효율적으로 하상 토사에 대한 다양한 정보를 획득 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제49권6호
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• pp.469-480
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• 2016

본 연구는 안드로이드 기반의 스마트폰을 이용한 실시간 표면영상유속계를 개발하는 것이다. 스마트폰이 내장한 카메라, GPS, 방향 센서, CPU를 활용하여, 실시간으로 현장에서 하천의 표면유속을 측정하는 것이다. 먼저, 스마트폰의 GPS를 이용하여 측정 현장의 위치를 파악하고, 경사계(방향 센서)를 활용하여 카메라와 촬영면의 기하적인 관계를 설정한다. 이 때 입력해야 할 유일한 변수는 수면과 카메라의 연직 높이뿐이다. 내장된 카메라로 정해진 시간만큼 동영상을 촬영한다. 촬영된 동영상을 개방 소스의 영상처리 라이브러리인 OpenCV를 이용하여 프레임별로 분할하고, 이를 시공간 영상 분석하여 하천 표면의 2차원 유속장을 추정한다. 시판되는 안드로이드 스마트폰에 적용하여 현장 시험한 결과 약 11초에 1회의 순간유속 측정 (1초간의 평균유속 측정)을 할 수 있어, 현장에서 즉각적으로 하천 수표면의 표면유속을 측정할 수 있었다. 또한 이 순간유속을 수십회 반복한 뒤 평균하여 시간평균유속을 구할 수 있었다. 개발된 시스템을 실험 수로에서 시험한 결과, 측정이 매우 효과적이며 편리하였다. 측정된 결과를 프로펠러 유속계에 의한 측정값과 비교한 결과, 최대 오차 13.9%, 평균적으로 10 % 이내의 오차로 실험 수로의 표면 유속을 측정할 수 있었다.