IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.17
no.6
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pp.355-365
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2022
This paper addresses the problem of real-time tracking a high-speed ballistic target. Particle filters can be considered to overcome the nonlinearity in motion and measurement models in the ballistic target. However, it is difficult to apply particle filters to real-time systems because particle filters generally require much computation time. This paper proposes an accelerated particle filter using graphics processing unit (GPU) for real-time ballistic target tracking. The real-time performance of the proposed method was tested and analyzed on a widely-used embedded system. The comparison results with the conventional particle filter on CPU (central processing unit) showed that the proposed method improved the real-time performance by reducing computation time significantly.
The time-dependent tracking inversion method is developed to extract the potential of the excited state from frequency-domain measurements, such as the absorption profile. Based on the relay of the regularized inversion procedure and time-dependent wave-packet propagation, the algorithm extract the underlying potential piece by piece by tracking the time-dependent data which can be synthesized from frequency-domain measurements. We have demonstrated the algorithm to extract the potential of excited state for a model diatomic molecule. Finally, we describe the merits of the time-dependent tracking inversion method compared to the time-dependent inversion and discuss several extensions of the algorithm.
In this paper, an improved method for tracking maneuvering target is proposed. The proposed tracking filter is constructed by combining the input estimation approach with the variable dimension filtering approach. In this approach, the filter also provides the estimated time instant at which target starts maneuver, when the target maneuver is detected. Using this estimated maneuvering time, the maneuver input is estimated and the tracking system changes to the maneuver model. Simulations are performed to demonstrate the efficiency of the proposed tracking filter.
Many AR (Augmented Reality) applications have been interested in a marker-less tracking since the tracking methods give camera poses without attaching explicit markers. In this paper, we propose a new marker-less page recognition and tracking algorithm for an AR book application such as DigilogBook. The proposed method only requires orthogonal images of pages, which need not to be trained for a long time, and the algorithm works in real-time. The page recognition is done in two steps by using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) descriptors and the comparison evaluation function. And also, the method provides real-time tracking with 25fps ~ 30fps by separating the page recognition and the frame-to-frame matching into two multi-cores. The proposed algorithm will be extended to various AR applications that require multiple objects tracking.
The CONDENSATION (Conditional Density Propagation) algorithm has a robust tracking performance and suitability for real-time implementation. However, the CONDENSATION tracker has some difficulties with real-time implementation for multiple people tracking since it requires very complicated shape modeling and a large number of samples for precise tracking performance. Further, it shows a poor tracking performance in the case of close or partially occluded people. To overcome these difficulties, we present three improvements: First, we construct effective templates of people´s shapes using the SOM (Self-Organizing Map). Second, we take the discrete HMM (Hidden Markov Modeling) for an accurate dynamical model of the people´s shape transition. Third, we use the competition rule to separate close or partially occluded people effectively. Simulation results shows that the proposed CONDENSATION algorithm can achieve robust and real-time tracking in the image sequences of a crowd of people.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.19
no.2
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pp.125-132
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2014
In this paper, we present marker-less fingertip and brush tracking system with inexpensive web camera. Parallel computation using CUDA is applied to the tracking system. This tracking system can run on inexpensive environment such as a laptop or a desktop and support for real-time application. We also present realistic water-based sign pen drawing model and implementation. The realistic drawing application with our inexpensive real-time fingertip and brush tracking system shows us the art class of the future. The realistic drawing application, along with our inexpensive real-time fingertip and brush tracking system, would be utilized in test-bed for the future high-technology education environment.
Nguyen, Van Ngoc Nghia;Nguyen, Thanh Binh;Chung, Sun-Tae
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.2
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pp.167-177
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2019
Even though so much progresses have been achieved in Multiple Object Tracking (MOT), most of reported MOT methods are not still satisfactory for commercial embedded products like Pan-Tilt-Zoom (PTZ) camera. In this paper, we propose a real-time multiple pedestrians tracking method for embedded environments. First, we design a new light weight convolutional neural network(CNN)-based pedestrian detector, which is constructed to detect even small size pedestrians, as well. For further saving of processing time, the designed detector is applied for every other frame, and Kalman filter is employed to predict pedestrians' positions in frames where the designed CNN-based detector is not applied. The pose orientation information is incorporated to enhance object association for tracking pedestrians without further computational cost. Through experiments on Nvidia's embedded computing board, Jetson TX2, it is verified that the designed pedestrian detector detects even small size pedestrians fast and well, compared to many state-of-the-art detectors, and that the proposed tracking method can track pedestrians in real-time and show accuracy performance comparably to performances of many state-of-the-art tracking methods, which do not target for operation in embedded systems.
In this paper, a novel feasible real-time system was researched for a differential driven wheeled autonomous mobile robot so that the mobile robot can move in a smooth, safe and elegant way. Least Square Minimum Path Planning was well used for the system to generate a smooth executable path for the mobile robot, and the point-to-point tracking algorithm was presented as well as its application in arbitrary path tracking. In order to make sure the robot can run elegantly and safely, trapezoidal speed was integrated into the point-to-point path tracking algorithm. The application to guest following for the autonomous mobile robot shows its wide application of the algorithm. The novel design was successfully proved to be feasible by our experiments on our mobile robot Interactive Robot Usher (IRU) in National University of Singapore.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics A
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v.31A
no.3
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pp.1-9
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1994
In this paper as a new approach for real-time multitarget tracking, a hybrid OptoNeural multitarget tracking system based on optical BJTC and neural networks data association algorithm is suggested. In the proposed hybrid tracking system, an optical BJTC is introduced as a preprocessor to reduce the massive input target data into a few correlation peak signals and then the neural networks data association algorithm is used for the massively parallel data association between measurement signals and targets in real-time. Finally, new hybrid type OptoNeural target tracking system is constructed and then some experimental results on multitarget tracking is included. The real-time implementation method of the proposed hybrid system is also discussed.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2002.07a
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pp.435-438
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2002
In this paper, the effect of surface tension, wettability, flow rate of contaminants with varying surfactant content and frequency of applied voltage on the tracking breakdown of epoxy insulating materials were investigated. As the flow rate of contaminant is increased, the surface resistivity is decreased, and the leakage current is increased, the time to tracking breakdown is decreased. It is found that time to tracking breakdown depends on the surface tension of contaminant, that is difference of wettability And as the frequency of applied voltage is increased, time to tracking breakdown decreased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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