본 논문은 특징 융합과 공간 강조를 적용하여 작고 페색된 객체 검출을 위한 개선된 YOLOv4S를 제안하였다. 기존 YOLOv4S은 경량 네트워크로 깊은 네트워크 대비 특징 추출 능력 부족하다. 제안하는 방법은 먼저 feature fusion으로 서로 다른 크기의 특징맵을 결합하여 의미론적 정보 및 저수준 정보를 개선하였다. 또한, dilated convolution으로 수용 영역을 확장하여 작고 폐색된 객체에 대한 검출 정확도를 향상시켰다. 두 번째로 spatial attention으로 기존 공간 정보 개선하여 객체간 구분되어 폐색된 객체의 검출 정확도를 향상시켰다. 제안하는 방법의 정량적 평가를 위해 PASCAL VOC 및 COCO 데이터세트를 사용하였다. 실험을 통해 제안하는 방법은 기존 YOLOv4S 대비 PASCAL VOC 데이터세트에서 mAP 2.7% 및 COCO 데이터세트에서 mAP 1.8% 향상되었다.
컴퓨터 비전 기술이 위성영상에 적용되면서, 최근 들어 딥러닝 영상인식을 이용한 구름 탐지가 관심을 끌고 있다. 본연구에서는 SPARCS (Spatial Procedures for Automated Removal of Cloud and Shadow) Cloud Dataset과 영상자료증대 기법을 활용하여 U-Net 구름탐지 모델링을 수행하고, 10폴드 교차검증을 통해 객관적인 정확도 평가를 수행하였다. 512×512 화소로 구성된 1800장의 학습자료에 대한 암맹평가 결과, Accuracy 0.821, Precision 0.847, Recall 0.821, F1-score 0.831, IoU (Intersection over Union) 0.723의 비교적 높은 정확도를 나타냈다. 그러나 구름그림자 중 14.5%, 구름 중 19.7% 정도가 땅으로 잘못 예측되기도 했는데, 이는 학습자료의 양과 질을 보다 더 향상시킴으로써 개선 가능할 것으로 보인다. 또한 최근 각광받고 있는 DeepLab V3+ 모델이나 NAS(Neural Architecture Search) 최적화 기법을 통해 차세대중형위성 1, 2, 4호 등의 구름탐지에 활용 가능할 것으로 기대한다.
Spatial multiuser access is investigated for the reverse link of multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) systems. In particular, we consider two alternative a aches to spatial multiuser access that adopt the same detection algorithm at the base station: one is a closed-loop approach based on singular value decomposition (SVD) of the channel matrix, whereas the other is an open-loop approach based in space-time block coding (STBC). We develop multiuser detection algorithms for these two spatial multiuser access schemes based on the minimum mean square error (MMSE) criterion. Then, we compare the bit error rate (BER) performance of the two schemes and a single-user MIMO scheme. Interestingly, it is found that the STBC approach can provide much better BER performance than the SVD approach as well as than a single-user MIMO scheme.
Lee, Dae Yeol;Pinto, Guilherme O.;Hemami, Sheila S.
한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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pp.165-168
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2013
Image distortions, such as quantization errors, can have a severe negative impact on the performance of computer vision algorithms, and, more specifically, on object detection algorithms. State-of-the-art implementations of the JPEG-2000 image coder commonly allocate the available bits to minimize the Mean-Squared-Error (MSE) distortion between the original image and the resulting compressed image. However, considering that some state-of-the-art object detection methods use the gradient information as the main image feature, an improved object detection performance is expected for JPEG-2000 image coders that allocate the available bits to minimize the distortions on the gradient content. Accordingly, in this work, the Gradient Mean-Squared-Error (GMSE) based JPEG-2000 coder presents an improved object detection performance over the MSE based JPEG-2000 image coder when the object of interest is located at the same spatial location of the image regions with the strongest gradients and also for high bit-rates. For low bit-rates (e.g. 0.07bpp), the GMSE based JPEG-2000 image coder becomes overly selective in choosing the gradients to preserve, and, as a result, there is a greater chance of mismatch between the spatial locations of the gradients that the coder is trying to preserve and the spatial locations of the objects of interest.
In this paper, we propose a fast small target detection method using multiple filters, and describe system implementation using IPP libraries. To detect small targets in Infra-Red images, it is mandatory that you should apply a filter to eliminate a background and identify the target information. Moreover, by using a suitable algorithm for the environments and characteristics of the target, the filter must remove the background information while maintaining the target information as possible. For this reason, in the proposed method we have detected small targets by applying multi area(spatial) filters in a low luminous environment. In order to apply the multi spatial filters, the computation time can be increased exponentially in case of the sequential operation. To build this algorithm in real-time systems, we have applied IPP library to secure a software optimization and reduce the computation time. As a result of applying real environments, we have confirmed a detection rate more than 90%, also the computation time of the proposed algorithm have been improved about 90% than a typical sequential computation time.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권4호
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pp.385-390
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2011
In this paper, various ultra-wideband (UWB) spatial multiplxing (SM) multiple input multiple output (MIMO) receivers based on a prerake diversity combining scheme are discussed and their performance is analyzed. Several UWB MIMO detection approaches such as zero forcing (ZF), minimum mean square error (MMSE), ordered successive interference cancellation (OSIC), sorted QR decomposition (SQRD), and maximum likelihood (ML) are considered in order to cope with inter-channel interference. The UWB SM systems based on transmitter-side multipath preprocessing and receiver-side MIMO detection can either boost the transmission data rate or offer significant diversity gain and improved BER performance. The error performance and complexity of linear and nonlinear detection algorithms are comparatively studied on a lognormal multipath fading channel.
최근 위성센서 기술의 발전함에 따라 다양한 분광파장대의 고해상도 영상 취득이 가능해졌다. Worldview-3 위성센서는 높은 공간해상도를 지닌 panchromatic 영상과 함께 낮은 공간해상도를 지닌 VNIR (Visible Near InfraRed), SWIR (ShortWave InfraRed) 밴드들을 제공하고 있어, 국방, 환경, 측량 등 다양한 분야에서 활용이 가능하다. 본 연구에서는 Worldview-3 위성영상을 활용하여 광물탐지를 수행하였다. Worldview-3 위성영상의 VNIR, SWIR 밴드들을 효과적으로 활용하기 위해 융합기법을 적용을 통해 panchromatic 영상의 공간해상도로 융합하여 광물탐지에 이용하였다. 광물탐지에 SWIR 밴드들의 활용성을 확인하기 위해 VNIR 밴드들만을 활용한 광물탐지를 수행하여 비교평가하였다. 광물탐지 기법으로는 대표적인 유사도 기법인 SAM (Spectral Angle Mapper)을 적용하였으며, 분석 결과에 경험적 임계치를 적용하여 광물로 탐지되는 화소들을 선정하였다. 광물탐지의 정확도 평가를 위해 유사도 분석을 수행한 결과에 참조자료를 이용하여 정량적평가를 수행하였다. 정확도 평가 결과, SWIR 밴드들을 활용한 광물탐지 결과의 탐지율과 오탐지율이 각각 0.882, 0.011로 계산되었으며, VNIR 밴드들만을 활용한 결과는 각각 0.891, 0.037로 나타났다. SWIR 밴드를 추가적으로 활용한 경우의 탐지율이 VNIR 밴드만을 사용한 경우보다 다소 낮은 것으로 나타났지만, 오탐지율이 크게 감소한 것으로 나타나, 이를 통해 광물탐지에서의 SWIR 밴드들의 활용가능성을 확인할 수 있었다.
This article suggests a new algorithm for detecting two-wheelers on the road that have various shapes according to viewpoints. Because of complicated shapes, it is more difficult than detecting a human. In general, the Histograms of Oriented Gradients(HOG) feature is well known as a useful method of detecting a standing human. We propose a method of detecting a human on a two-wheelers using the spatial relocation of HOG (Histogram of Oriented Gradients) features. And this paper adapted the contrast method which is generally using in the image process to improve the detection rate. Our experimental results show that a two-wheelers detection system based on proposed approach leads to higher detection accuracy, less computation, and similar detection time than traditional features.
본 논문에서는 공공장소에 광범위하게 설치되어있는 CCTV의 감시 기능을 활용하여 화재 발생 감지 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 고정된 카메라로부터 칼라 정보를 이용하여 비디오 시퀀스의 화재 프레임 후보를 찾아내고, 공간 기법을 기반으로 감지된 화재 정보의 전경 색상을 분석하였다. 실험 결과, 비디오 시컨스에서 시 공간적 화재 후보 정보들이 급격히 변화할 때, 화재 감지의 성능이 우수함을 확인할 수 있었다.
본 논문은 모니터나 스마트TV 등에서 재생 중인 동영상 재생기의 창 영역을 정확하게 검출하는 기법을 제안한다. 단순히 시간적 차이 유무로 판단하거나 운영체제로부터 정보를 가져오는 기존 기법들과 달리, 제안하는 동영상 재생기 검출 기법은 영상 신호의 시공간적 특성 및 꼭지점 검출 필터를 이용하여 매우 정확하게 재생기 영역을 검출할 수 있다. 먼저, 영상 신호의 시간적 특성을 이용하여 재생기 창의 초기 영역을 설정한 뒤, 그 초기 영역을 기반으로 영상의 공간적 특성인 에지 정보와 꼭지점 검출 필터를 이용하여 재생기 창 영역의 네 꼭지점들의 위치를 계산한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법이 빠른 연산 속도와 정확한 검출 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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