Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.38
no.6
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pp.648-656
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2001
In this paper, we propose a new feature-based vehicle tracking system using trajectory matching for intelligent traffic surveillance. The proposed system consists of three parts: feature extraction, feature tracking, and feature grouping using trajectory matching. For feature extraction and feature tracking, features of vehicles are selected based on the measure of cornerness and are tracked using linear Kalman filtering. We then group features from the same vehicle in the grouping step. We suggest a new grouping algorithm using the spatial information of features and trajectory matching to solve the over-grouping Problems of the feature-based tracking method. Finally, our proposed tracking system demonstrates good performance for typical traffic scenes with partial occlusion and neighboring conditions.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.16
no.10
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pp.6917-6924
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2015
The universal nature of humans is formed by the view angle and the visibility range. However, the majority of theories on spatial structure analysis based on the visual perception do neither reflect the view angle nor consider only the flat view angle. Some theories that reflect them is a theory where the part included in the view angle and the part excluded in the view angle have been separated in a dichotomous way, excluding the universal characteristics of humans. This study applied an observing probability to a 3-D visibility analysis theory by conducting a eye-tracking experiment, empirically determining the limits of the field of view, and deriving the observing probability by view angle. In addition, it attempted to identify the probability by manufacturing an application of spacial, visual perception analysis and applying the concept of multiple frustum culling. For the characteristics of observation, the data were measured and collected regarding the walking course for 3 minutes for an optional space, aimed for 33 people as subjects. Subsequently, the data were prepared by analyzing the observation fixation frequency probability.
C-ITS(Cooperative Intelligent Transport System) that pursues traffic safety and convenience uses various sensors to generate traffic information. Therefore, it is necessary to improve the sensor-related technology to increase the efficiency and reliability of the traffic information. Recently, the role of CCTV in collecting video information has become more important due to advances in AI(Artificial Intelligence) technology. In this study, we propose to identify and track dynamic objects(vehicles, people, etc.) in CCTV images, and to analyze and provide information about them in various environments. To this end, we conducted identification and tracking of dynamic objects using the Yolov4 and Deepsort algorithms, establishment of real-time multi-user support servers based on Kafka, defining transformation matrices between images and spatial coordinate systems, and map-based dynamic object visualization. In addition, a positional consistency evaluation was performed to confirm its usefulness. Through the proposed scheme, we confirmed that CCTVs can serve as important sensors to provide relevant information by analyzing road conditions in real time in terms of road infrastructure beyond a simple monitoring role.
Recently, mean shift tracking algorithms have been proposed which use the information of color histogram together with some spatial information provided by the kernel. In spite of their fast speed, the algorithms are suffer from an inherent instability problem which is due to the use of an isotropic kernel for spatiality and the use of the Bhattacharyya coefficient as a similarity function. In this paper, we analyze how the kernel and the Bhattacharyya coefficient can arouse the instability problem. Based on the analysis, we propose a novel tracking scheme that uses a new representation of the location of the target which is constrained by the color, the area, and the spatiality information of the target in a more stable way than the mean shift algorithm. With this representation, the target localization in the next frame can be achieved by one step computation, which makes the tracking stable, even in difficult situations such as low-rate-frame environment, and partial occlusion.
The habitat composition in the Han-river estuary, where white-naped crane(Grus vipio; endangered migrating bird) spend winter, was analysed by the geographic information system(GIS). And the habitat use pattern of white-naped crane collected by satellite tracking method was analysed. The % composition of seven habitat categories of land cover classification was compared for the buffers of radii 100 m, 200 m, 500 m, and 1 km, respectively, around the white-naped crane position point(n=228), and the statistical analysis was done using chi-square test. The results showed no selective use of habitat area by white-naped crane in the buffers of 100 m, 200 m and 500 m, but showed clear selection of habitat use (p < 0.05) in the case of 1 km buffer.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers B
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v.23
no.9
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pp.1178-1184
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1999
The in-cylinder flow field of gasoline engine comprises unsteady compressible turbulent flows caused by the intake port, combustion chamber geometry and the change of the spatial shape. Thus the quantitative analysis of the in-cylinder bulk flow plays an important role in the improvement of engine performances and the reduction of exhaust emission. The influences of tumble intensifying valve (TIV) and swirl intensifying valve (SIV), and various intake-flow conditions are compared with the tumble ratio obtained by the measured results of the in-cylinder gas flow. In order to obtain the quantitative analysis of the in-cylinder gas flows of gasoline engine this investigation applied the particle tracking method to the analysis of gas flow characteristics. Various intake conditions such as tumble and swirl intensifying valve, the deactivated condition of one valve among two intake valves, and the other factors of gas flow are considered.
This paper presents vessel contour for extracting features and segmentating narrow blood vessels down to a diameter of two pixels in digital subtraction angiographic image. We present a new tracking algorithm for contour, mainly blood vessels in DSA image, and extracting properties such as their intensities, diameters, and center lines by exploiting spatial continuity. The proposed algorithm comes to detect blood vessel's boundary using difference edge detector one of homogeneity operator and find a next centerline position by direction vector of edge information. This algorithm enhanced variation of vessel's diameter compared to Sun's tracking algorithm and lessoned to compute as direction vector decide adaptively entire vessel's direction field. The processed images are intended to support radiologists in diagnosis, radiation therapy planning, and surgical planning. The algorithm should be useful for automating angiographic analyses of blood vessels.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.18
no.2
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pp.93-97
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2010
This paper presents the improved KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) of registration of Image sequence captured by camera mounted on unmanned helicopter assuming without camera attitude information. It consists of following procedures for the proposed image registration. The initial interested points are detected by characteristic curve matching via dynamic programming which has been used for detecting and tracking corner points thorough image sequence. Outliers of tracked points are then removed by using Random Sample And Consensus(RANSAC) robust estimation and all remained corner points are classified as inliers by homography algorithm. The rectified images are then resampled by bilinear interpolation. Experiment shows that our method can make the suitable registration of image sequence with large motion.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
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v.39
no.3
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pp.41-47
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2002
Turbulent wake behind a ship propeller has been investigated using the adaptive hybrid 2-frame PTV(Particle Tracking Velocimetry). 400 instantaneous velocity fields were measured according to 4 different blade phases and ensemble-averaged to investigate the spatial evolution of the vortical structure of near wake within one propeller diameter downstream. The phase averaged mean velocity fields show the potential wake and the viscous wake formed by the boundary layers developed on the blade surfaces. As the tip vortex evolves downstream, the slipstream is contracted and the turbulent intensity is decreased with viscous dissipation and turbulent diffusion.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.49
no.1
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pp.1-10
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2012
In this paper, we propose a new class of color histogram model suitable for object tracking. In addition to the pixel count, each bin of the proposed model also contains the spatial mean and the average value of the pixels located at a certain distance from the mean location of the bin. Using the proposed color histogram model, we derive a mean shift procedure using the modified Bhattacharyya distance. Unlike most mean shift based methods, our algorithm performs well even when the object being tracked shares similar colors with the background. Experimental results demonstrate improved tracking performance over existing methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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