In this paper, we propose an efficient moving object tracking technique for multi-camera surveillance system. Color CCD cameras used in this system are network cameras with their own IP addresses. Input image is transmitted to the media server through wireless connection among server, bridge, and Access Point (AP). The tracking system sends the received images through the network to the tracking module, and it tracks moving objects in real-time using color matching method. We compose two sets of cameras, and when the object is out of field of view (FOV), we accomplish hand-over to be able to continue tracking the object. When hand-over is performed, we use MHI(Motion History Information) based on color information and M-bin histogram for an exact tracking. By utilizing MHI, we can calculate direction and velocity of the object, and those information helps to predict next location of the object. Therefore, we obtain a better result in speed and stability than using template matching based on only M-bin histogram, and we verified this result by an experiment.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.10
no.9
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pp.1027-1032
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2015
Using the radio wave, RFID(: Radio Frequency IDentification) wirelessly transmits the unique information saved in a tag attached on the specific object. In the construction area, the trend in using RFID for managing the input and inventory of the construction materials is upward. General management systems for the construction materials have only a function of identifying the tag attached on the construction materials, but the management system with a function of identifying and managing the location information of the construction materials employing RFID, for reusing it, is not actively developed. For the efficient reuse of the construction materials, in this paper, we propose the RFID system with a function of estimating and saving the location information of the specific construction materials, based on the estimated distances between the particular subs and reader. The proposed system consists of RFID reader, distance estimate, communication, and memory units.
SURF is a robust local invariant feature descriptor and has been used in many applications such as object recognition. Even though this algorithm has similar matching accuracy compared to the SIFT, which is another popular feature extraction algorithm, it has advantage in matching time. However, these descriptors do not consider relative location information of extracted interesting points to guarantee rotation invariance. Also, since they use gray image of original color image, they do not use the color information of images, either. In this paper, we propose a method for improving matching performance of SURF descriptor using the color and relative location information of interest points. The location information is built from the angles between the line connecting the centers of interest points and the orientation line constructed for the center of each interest points. For the color information, color histogram is constructed for the region of each interest point. We show the performance of our scheme through experiments.
In the present study, we measured the performance (accuracy and reaction time) of the user in the virtual environment with see-through Head-Mounted Display system that includes 3D sound generated through Head-Related Transfer Function (HRTF) to investigate the feasibility of auditory display for a certain object's spatial information. To sum up the results of two experiments, when presenting location information of the object with 3D sound, it is desirable that information arrangement from the user should be an orthogonal pattern which is located with right angle, not a diagonal pattern. Like these results propose that spatial information presentation with 3D sound make the optimal object arrangement of virtual environment possible.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.355-357
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2022
In this paper, as a positioning technology for predicting the movement path of a moving object using a recurrent neural network (RNN) model, which is a deep learning network, in an indoor environment, continuous location information is used to predict the path of a moving vehicle within a local path. We propose a movement path generation technique that can reduce decision errors. In the case of an indoor environment where GPS information is not available, the data set must be continuous and sequential in order to apply the RNN model. However, Wi-Fi radio fingerprint data cannot be used as RNN data because continuity is not guaranteed as characteristic information about a specific location at the time of collection. Therefore, we propose a movement path generation technique for a vehicle moving a local path in an indoor environment by giving the necessary sequential location continuity to the RNN model.
Indexing techniques are used to implement selective tuning in wireless environments Indices are broadcast together with data to help mobile clients locate the required information. As a result, clients stay in doze mode most of the time. The drawback of this solution is that broadcast cycles are lengthened due to additional index information. In location-aware mobile services(LAMSs), it is important to reduce the query response time, since a late query response nay contain out-of-date information. In this paper, we present a broadcast-based spatial query processing method (BBS) designed to support k-NN query processing. In the BBS, broadcasted data objects are sorted sequentially based on their locations, and the server broadcasts the location dependent data along with an index segment. The performance of this scheme is investigated in relation to various environmental variables, such as the distributions of the data objects, the average speed of the clients and the size of the service area.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.8
no.1
s.16
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pp.37-57
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2006
To support Location Based Services, the technology to store and search locations information of moving objects effectively was needed. And the study about indexes to manage these moving objects effectively has been done. As these indexes for moving objects was not considered for the objects which are moving along constrained networks such as road and railroad, indexes for the moving objects based on constrained networks was proposed. But these kinds of indexes have two problems as following. First, as the indexes for the moving objects based on constrained networks is divided according to time domain, when the places of moving objects from the present to the past are needed, the problem to search past indexes as well as present indexes occurs. Second, in this case, we should construct both present indexes and past indexes, so we have no other choice but to spend space cost and reconstruction cost additionally. This paper proposes A Unified Index for Moving Objects in Constrained Networks to solve these kinds of problems. As this proposed indexes support both present location and past location of moving objects, it can solve the current problems such as when we search present and past location of moving objects, we need a separate processing procedure. And as it consolidated the common parts of current location indexes and past location indexes, we can use less space cost and reconstruction cost than when we maintain indexes separately.
More than 70 percent of terrestrial territory of Korea is mountainous areas where degradation becomes serious year by year due to illegal tombs, expanding golf courses and stone mine development. We elaborate the potential usage of high resolution image for the monitoring of the phenomena. We made the classification of tombs and the statistical radiometric characteristics of graves were identified from this project. The graves could be classified to 4 groups from the field survey. As compared with grouping data after clustering and discriminant analysis, the two results coincided with each other. Object-oriented classification algorithm for feature extraction was theoretically researched in this project. And we did a pilot project, which was performed with mixed methods. That is, the conventional methods such as unsupervised and supervised classification were mixed up with the new method for feature extraction, object-oriented classification method. This methodology showed about $60\%$ classification accuracy for extracting tombs from satellite imagery. The extraction of tombs' geographical coordinates and graves themselves from satellite image was performed in this project. The stone mines and golf courses are extracted by NDVI and GVI. The accuracy of classification was around 89 percent. The location accuracy showed extraction of tombs from one-meter resolution image is cheaper and quicker way than GPS method. Finally we interviewed local government officers and made analyses on the current situation of mountainous area management and potential usage of KOMPSAT-II images. Based on the requirement analysis, we developed software, which is to management and monitoring system for mountainous area for local government.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.7
no.2
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pp.110-120
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2002
This paper presents the method that allows easy and rapid integration of legacy resources within the company and between departments. The proposed system can easily construct a distributed environment for collaborative design between departments in the companies. It supports knowledge-based integration system, which allows designers to develop product with deep knowledge about product design. For the purpose, DOME (Distributed Object-based Modeling Environment)-which has been developed through various studies-was used in this paper. To overcome its problems and insufficiency, the Web-Integrator is proposed. The Web-Integrator is very suitable for an Internet environment because it uses HTTP (Hyper Text Transfer Protocol) and XML (extensible Markup Language) as its main communication method. By supporting the remote object access via URL (Uniform Resource Locator), the implementation of the integrated system makes the Web-Integrator systematic and intuitive. All the functions and resources provided by DOME could be used with the interface that enables bi-directional communication with the DOME system. Web-Integrator provides full web-based environments for the general designers, who do not have a full design knowledge and experience, and the proposed system allows design operations to happen at any place and anytime. Also it provides XML-RPC(Remote Procedure Call) based web service framework, which allows other systems to use easily the service that the DOME system supplies regardless the location and the platform.
In this paper, we present a method for generating and providing spatially encoded video data that can be effectively used by GIS applications. We collect the video data by a mobile mapping system called 4S-Van that is equipped by GPS, INS, CCD camera, and DVR system. The information about spatial object appearing in video, such as occupied region in each frame, attribute value, and geo-coordinate, are generated and encoded. We suggest methods that can generate such data for each frame in semi-automatic manner. We adopt standard MPEG-7 metadata format for representation of the spatially encoded video data to be generally used by GIS application. The spatial and attribute information encoded to each video frame can make visual browsing between map and video possible. The generated video data can be provided and applied to various GIS applications where location and visual data are both important.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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