• 대한교통학회지
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• 제23권5호
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• pp.177-185
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• 2005

각종 환경적, 기술적 요인으로 인하여 영상검지기는 사용연한에 따라 정확도는 감소하기 마련인데 변화정도에 대해서 체계적으로 연구된 바가 없다. 영상검지기의 정확도를 적정수준으로 유지하기 위해서는 교정작업이 필수적이지만 예산적, 제도적 문제로 인해 엄밀한 교정이 실시되지 못해 양질의 교통관리에 제약으로 작용하고 있다. 본 연구는 실제 현장에서 쓰이고 있는 영상검지기들을 대상으로 정확도 검사방안을 개발하였고, 현장 조사를 통해 수집된 자료를 기반으로 최적 교정주기 설정방안을 개발하였다. 이는 정보의 질을 중시하는 ITS센터의 유지관리업무와 연계하여 정책적으로도 활용될 수 있을 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제1권1호
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• pp.27-31
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• 2005

Vehicle detector system based on image processing technology is a significant domain of ITS (Intelligent Transportation System) applications due to its advantages such as low installation cost and it does not obstruct traffic during the installation of vehicle detection systems on the road[1]. In this paper, we propose architecture for vehicle detection by using image processing. The architecture consists of two main parts such as an image processing part, using high speed FPGA, decision and calculation part using CPU. The CPU part takes care of total system control and synthetic decision of vehicle detection. The FPGA part assumes charge of input and output image using video encoder and decoder, image classification and image memory control.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.28-38
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• 2001

교통정보는 크게 지점정보와 공간정보로 나눌 수 있다. 지점정보는 한 지점에서의 차량의 유무 판정을 통해 얻을 수 있는 정보이며, 공간정보는 일정 공간을 관찰해야만 얻을 수 있는 고급 교통정보이다. 영상처리를 이용해 공간정보를 측정하기 위해서는 차량의 전역 추적을 필요로 하는데 전역 추적에 기반한 영상검지기는 비디오 입력, 차량 탐지, 차량 추적, 교통정보 측정의 네 부분으로 나눌 수 있다. 기존의 연구들은 비디오 입력시 자동 아이리스를 사용하여 급격한 밝기변화에 대응치 못하는 단점이 있고 차량 탐지시 기존의 배경생성 방법들은 정체가 심한 교차로에서 매우 좋지 않은 결과를 보인다. 또한 대부분의 연구에서 교통정보 측정을 지점 정보로만 국한하였다. 본 연구에서는 자동 아이리스의 단점 개선을 위해 사용자 제어 아이리스 방법을 제안하였고, 복잡한 교차로에서도 배경생성을 견고히 할 수 있는 장면차이 기반 배경생성 방법을 제안하였다. 또한 통행량/시간/속도는 물론 대기행렬 길이, 회전/직진 교통류의 공간 교통정보를 측정하는 방법을 제안하였고 실제 실험을 해 본 결과 95%∼100%의 정확도를 보였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1992년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1250-1254
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• 1992

This paper describes the designed and fabricated thermal imaging system with the SPRITE(Signal PRocessing in The Element) detector, operating in the 3-12 micron band. This system consists of an afocal telescope, a scan unit containing the SPRITE detector, an electronic processor unit and a cooler. The optical scan system utilizing rotating polygon and oscillating mirror, is 2-dimensional serial/parallel scan type using five elements of the detector. And the electronic processor unit performs digital scan conversion to reform the parallel data stream into serial analog data compatable with conventional RS-170 video. The scan field of view is 40 ${\times}$ 26.7 and the MRTD(Minium Resolvable Temperature Difference) is 0.6 K at 7.5 cycles/mm. The acquired thermal image indicates that this system has a satisfactory performance.

• Smart Structures and Systems
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• 제28권6호
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• pp.811-825
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• 2021

High-voltage isolating switches play a paramount role in ensuring the safety of power supply systems. However, their exposure to outdoor environmental conditions may cause serious physical defects, which may result in great risk to power supply systems and society. Image processing-based methods have been used for anomaly detection. However, their accuracy is affected by numerous uncertainties due to manually extracted features, which makes the anomaly detection of isolating switches still challenging. In this paper, a vision-based anomaly detection method for isolating switches, which uses the rotational angle of the switch system for more accurate and direct anomaly detection with the help of deep learning (DL) and image processing methods (Single Shot Multibox Detector (SSD), improved frame differencing method, and Hough transform), is proposed. The SSD is a deep learning method for object classification and localization. In addition, an improved frame differencing method is introduced for better feature extraction and a hough transform method is adopted for rotational angle calculation. A number of experiments are conducted for anomaly detection of single and multiple switches using video frames. The results of the experiments demonstrate that the SSD outperforms the You-Only-Look-Once network. The effectiveness and robustness of the proposed method have been proven under various conditions, such as different illumination and camera locations using 96 videos from the experiments.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 한국측량학회지
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• 제35권1호
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• pp.41-53
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• 2017

A thermal camera is used to obtain thermal information of a certain area. However, it is difficult to depict all the information of an area in an individual thermal image. To form a high-resolution panoramic thermal image, we propose an optimized FAST (feature from accelerated segment test) algorithm to combine two or more images of the same scene. The FAST is an accurate and fast algorithm that yields good positional accuracy and high point reliability; however, the major limitation of a FAST detector is that multiple features are detected adjacent to one another and the interest points cannot be obtained under no significant difference in thermal images. Our proposed algorithm not only detects the features in thermal images easily, but also takes advantage of the speed of the FAST algorithm. Quantitative evaluation shows that our proposed technique is time-efficient and accurate. Finally, we create a mosaic of the video to analyze a comprehensive view of the scene.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 신호처리소사이어티 추계학술대회 논문집
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• pp.241-244
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• 2003

Nowadays image processing is very useful for some field of traffic applications. The one reason is we can construct the system in a low price, the other is the improvement of hardware processing power, it can be more fast to processing the data. In this study, I propose the traffic monitoring system that implement on the embedded system environment. The whole system consists of two main part, one is host controller board, the other is image processing board. The part of host controller board take charge of control the total system, interface of external environment. and OSD(On screen display). The part of image processing board takes charge of image input and output using video encoder and decoder, image classification and memory control of using FPGA, control of mouse signal. And finally, fer stable operation of host controller board, uC/OS-II operating system is ported on the board.

• Radiation Oncology Journal
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• 제16권4호
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• pp.497-504
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• 1998

목적 : matrix ion chamber type의 EPID와 video camera based EPID를 이용한 portal image와 기존의 film을 이용한 port film의 영상의 질을 객관적으로 비교 평가하여 EPID의 유용성을 알아보고자 본 연구를 계획하였다. 대상 및 방법 : 1997년 4월부터 10월까지의 인하대 병원과 세브란스 병원에서 방사선 치료를 받은 골반강내 치료 환자 각 10명씩을 대상으로 환자 1명 당 5-10회의 port film과 EPID를 이용한 portal image를 동시에 얻어 비교하였다. 환자의 나이는 32세에서 79세이었고 2명의 AP영상을 제외하고는 모두 PA영상을 얻었다. 환자의 두께는 17cm에서 20cm으로 비교적 균일하였다. beam energy는 10MV X-ray를 사용하였고 dose rate은 100-300MU/min으로 2-10MU을 주어 영상을 얻었다. port film은 Kodak diagnostic film을 사용하였고 film을 넣는 cassette는 납을 전후에 부착한 것을 이용하였다. source to detector(film) distance는 140cm으로 하였다. 영상의 판독은 4명의 치료방사선과 의사에 의해서 시행되었으며 pelvic brim, sacrum, acetabulum, iliopectineal line, symphysis, ischium, obturator foramen, sacroiliac joint를 각각 very clear(1), clear(2), visible(3), not clear(4), not visible(5) 다섯 단계로 나누어 점수를 주었다. 결과 : video camera based EPID를 이용하여 얻은 영상을 비교하여 보았을 때 film을 이용한 port film과 enhancement를 시행하지 않은 portal image는 각 해부학적 구조에서는 차이를 보이지 않았다. 그러나 portal image를 window level로 영상의 변화를 주었을 때는 sacrum과 obturator는 영상의 판독에 도움이 되었다. 또한 portal image를 CLAHE로 enhance를 하였을 때는 모든 해부학적 구조물의 판독이 film보다 용이한 것으로 나타났다. matrix ion chamber type의 EPID를 이용하여 얻은 영상에서도 역시 port film과 영상의 변화를 주지 않은 portal image간에는 커다란 차이를 보이지 않았으나, portal image를 window level로 변화를 주었을 경우는 portal film에 비하여 영상의 질이 더욱 좋아지을 알 수 있었다. 결론 : 방사선 치료를 받는 환자 중에서 골반강의 영상에서는 EPID의 영상의 질은 기존의 port film과 비교하여 차이가 없었으며, window level로 영상에 변화를 주거나 enhance를 하였을 경우는 port film보다 더 나은 영상을 얻을 수 있어 기존의 port film을 대체 할 수 있을 것으로 생각된다.

• International Journal of Control, Automation, and Systems
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• 제1권1호
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• pp.119-126
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• 2003

The problem of tracking moving objects in a video stream is discussed in this pa-per. We discussed the popular technique of optical flow for moving object detection. Optical flow finds the velocity vectors at each pixel in the entire video scene. However, optical flow based methods require complex computations and are sensitive to noise. In this paper, we proposed a new method based on the Hough transform and on voting accumulation for improving the accuracy and reducing the computation time. Further, we applied the Boo-lean based edge detector for edge detection. Edge detection and segmentation are used to extract the moving objects in the image sequences and reduce the computation time of the CHT. The Boolean based edge detector provides accurate and very thin edges. The difference of the two edge maps with thin edges gives better localization of moving objects. The simulation results show that the proposed method improves the accuracy of finding the optical flow vectors and more accurately extracts moving objects' information. The process of edge detection and segmentation accurately find the location and areas of the real moving objects, and hence extracting moving information is very easy and accurate. The Combinatorial Hough Transform and voting accumulation based optical flow measures optical flow vectors accurately. The direction of moving objects is also accurately measured.