• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 1999년도 하계종합학술대회 논문집
• /
• pp.615-618
• /
• 1999

In this paper, a object detection and tracking algorithm is presented which exhibits robust properties for image sequences with complex background. The proposed algorithm is composed of three parts: moving object detection, object tracking, and motion analysis. The moving object detection algorithm is implemented using a temporal median background method which is suitable for real-time applications. In the motion analysis, we propose a new technique for removing a temporal clutter, such as a swaying plant or a light reflection of a background object. In addition, we design a multiple vehicle tracking system based on Kalman filtering. Computer simulation of the proposed scheme shows its robustness for MPEG-7 test image sequences.

• 한국산업융합학회 논문집
• /
• 제26권2_1호
• /
• pp.217-223
• /
• 2023

With the rapid advancement of technologies, need for different research fields where this technology can be used is also increasing. One of the most researched topic in computer vision is object detection, which has widely been implemented in various fields which include healthcare, video surveillance and education. The main goal of object detection is to identify and categorize all the objects in a target environment. Specifically, methods of object detection consist of a variety of significant techniq ues, such as image processing and patterns recognition. Anomaly detection is a part of object detection, anomalies can be found various scenarios for example crowded places such as subway stations. An abnormal event can be assumed as a variation from the conventional scene. Since the abnormal event does not occur frequently, the distribution of normal and abnormal events is thoroughly imbalanced. In terms of public safety, abnormal events should be avoided and therefore immediate action need to be taken. When abnormal events occur in certain places, real time detection is required to prevent and protect the safety of the people. To solve the above problems, we propose a modified YOLOv5 object detection algorithm by implementing dilated convolutional layers which achieved 97% mAP50 compared to other five different models of YOLOv5. In addition to this, we also created a simple mobile application to avail the abnormal event detection on mobile phones.

• 전자공학회논문지CI
• /
• 제41권4호
• /
• pp.85-94
• /
• 2004

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제 중 하나이다 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다. 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다. 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체의 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• 실천공학교육논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.491-496
• /
• 2021

본 논문에서 기존 주차장들에 설치되어 있는 CCTV를 활용하여 주차장의 현황을 파악하고 안드로이드 애플리케이션을 통해 사용자에게 실시간 정보를 제공하고자 한다. YOLO V3를 활용하여 주차구역에 관심 영역을 설정하는 방법과 설정된 관심 영역을 통해 실시간으로 변경되는 빈자리 수를 제공하는 방법에 대해 서술하고, ImageZMQ와 파이어베이스를 이용하여 CCTV-서버-사용자 간에 연동하는 방법에 대해 서술한다. 사용자는 애플리케이션을 통해 목적지에 도착하기 전 목적지 근처 주차장 실시간 상황을 파악할 수 있으며 그에 따른 다양한 방안을 마련할 수 있다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제17권2호
• /
• pp.124-132
• /
• 2022

With growth in intelligence of mobile robots, interaction with humans is emerging as a very important issue for mobile robots and the pedestrian tracking technique following the designated person is adopted in many cases in a way that interacts with humans. Among the existing multi-object tracking techniques for pedestrian tracking, Simple Online and Realtime Tracking (SORT) is suitable for small mobile robots that require real-time processing while having limited computational performance. However, SORT fails to reflect changes in object detection values caused by the movement of the mobile robot, resulting in poor tracking performance. In order to solve this performance degradation, this paper proposes a more stable pedestrian tracking algorithm by correcting object tracking errors caused by robot movement in real time using wheel odometry information of a mobile robot and dynamically managing the survival period of the tracker that tracks the object. In addition, the experimental results show that the proposed methodology using data collected from actual mobile robots maintains real-time and has improved tracking accuracy with resistance to the movement of the mobile robot.

• 사물인터넷융복합논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.103-108
• /
• 2024

본 논문에서는 YOLO(You only look once)v5를 기반으로 한 실시간 객체 검출 기술을 활용하여 스마트 엘리베이터 시스템을 연구하였다. 외부 엘리베이터 버튼이 눌러지면 YOLOv5 모델이 카메라 영상을 분석하여 대기자의 유무를 판별하고, 대기자가 없다고 판별되면 해당 버튼을 자동으로 취소시킨다. 연구에서는 YOLOv5와 사물인터넷에서 활용되는 MQTT(Message Queuing Telemetry Transport)를 통한 객체 탐지 및 통신 기술의 효과적인 구현 방법을 소개한다. 그리고 이를 활용하여 대기자 유무를 실시간으로 판별하는 스마트 엘리베이터 시스템을 구현하였다. 제안한 시스템은 불필요한 소비 전력을 절감하면서 CCTV(closed-circuit television)의 역할을 할 수 있다. 따라서 제안한 스마트 엘리베이터 시스템은 안전 및 치안 문제에도 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제10권4호
• /
• pp.110-116
• /
• 2021

This paper proposed a real-time earlobe detection system using deep learning on the web. Existing deep learning-based detection methods often find independent objects such as cars, mugs, cats, and people. We proposed a way to receive an image through the camera of the user device in a web environment and detect the earlobe on the server. First, we took a picture of the user's face with the user's device camera on the web so that the user's ears were visible. After that, we sent the photographed user's face to the server to find the earlobe. Based on the detected results, we printed an earring model on the user's earlobe on the web. We trained an existing YOLO v5 model using a dataset of about 200 that created a bounding box on the earlobe. We estimated the position of the earlobe through a trained deep learning model. Through this process, we proposed a real-time earlobe detection system on the web. The proposed method showed the performance of detecting earlobes in real-time and loading 3D models from the web in real-time.

• 로봇학회논문지
• /
• 제12권4호
• /
• pp.425-431
• /
• 2017

As drones gain more popularity these days, drone detection becomes more important part of the drone systems for safety, privacy, crime prevention and etc. However, existing drone detection systems are expensive and heavy so that they are only suitable for industrial or military purpose. This paper proposes a novel approach for training Convolutional Neural Networks to detect drones from images that can be used in embedded systems. Unlike previous works that consider the class probability of the image areas where the class object exists, the proposed approach takes account of all areas in the image for robust classification and object detection. Moreover, a novel loss function is proposed for the CNN to learn more effectively from limited amount of training data. The experimental results with various drone images show that the proposed approach performs efficiently in real drone detection scenarios.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.59-68
• /
• 2005

실시간 영상에서 객체 추적은 수년간 컴퓨터 비전 및 여러 실용적 응용 분야에서 관심을 가지는 주제중 하나이다. 하지만 배경영상의 잡음을 객체로 인식하는 오류로 인하여 추출하고자 하는 객체를 찾지 못하는 경우가 있다 본 논문에서는 실시간 영상에서 적응적 배경영상을 이용하여 객체를 추출하고 추적하는 방법을 제안한다 입력되는 영상에서 배경영역의 잡음을 제거하고 조명에 강인한 객체 추출을 위하여 객체 영역이 아닌 배경영역 부분을 실시간으로 갱신함으로써 적응적 배경영상을 생성한다. 그리고 배경영상과 카메라로부터 입력되는 입력영상과의 차를 이용하여 객체를 추출한다. 추출된 객체는 내부점을 이용하여 최소사각영역을 설정하고, 이를 통해 객체를 추적한다. 아울러 제안방법의 성능에 대한 실험결과를 기존 추적알고리즘과 비교, 분석하여 평가한다.

• 반도체디스플레이기술학회지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.140-145
• /
• 2021

This paper deals with the development of a deep-learning-based runway cleaning robot using an optical camera. A suitable model to realize real-time object detection was investigated, and the differences between the selected YOLOv3 and other deep learning models were analyzed. In order to check whether the proposed system is applicable to the actual runway, an experiment was conducted by making a prototype of the robot and a runway model. As a result, it was confirmed that the robot was well developed because the detection rate of FOD (Foreign Object Debris) and cracks was high, and the collection of foreign substances was carried out smoothly.