• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.297-302
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• 2012

본 논문은 이미지 상황분석을 기반으로 하여 객체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 배경이 복잡한 형태이거나 배경이 동적으로 움직일 때에도 일관성 있는 결과를 얻을 수 있다. 입력 영상의 상황분석은 K-means와 RBF의 하이브리드 네트워크를 이용하여 수행되어진다. 제안된 객체 검출은 일정하지 않은 객체 이미지 때문에 생기는 영향을 감소시키기 위해 상황 기반 적응적 베이지안 네트워크를 이용한다. 본 논문에서는 학습 속도를 높이기 위해 2D Haar 웨이블릿 변형을 이용한 특징 벡터 생성기와 베이지안 판별식 방법을 이용하여 학습 시간이 적게 걸리며 학습 데이터의 변화에 일정한 성능을 갖는 방법론을 제안하였다. 제안하는 방법을 개발하여 실환경에 적용한 결과 검출하고자 하는 물체가 예측 영역을 넘나들거나 다른 불확실한 변화에도 안정적으로 반응함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권1호
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• pp.78-87
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• 2016

The major problems of recent object tracking methods are related to the inefficient detection of moving objects due to occlusions, noisy background and inconsistent body motion. This paper presents a robust method for the detection and tracking of a moving in infrared animal videos. The tracking system is based on adaptive optical flow generation, Gaussian mixture and Kalman filtering. The adaptive Gaussian model of optical flow (GMOF) is used to extract foreground and noises are removed based on the object motion. Kalman filter enables the prediction of the object position in the presence of partial occlusions, and changes the size of the animal detected automatically along the image sequence. The presented method is evaluated in various environments of unstable background because of winds, and illuminations changes. The results show that our approach is more robust to background noises and performs better than previous methods.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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• pp.157-160
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• 2008

A realization for moving object detecting and tracking system in two dimensional plane using stereo line CCDs and lighting source is presented in this paper. Instead of processing camera images directly, two line CCD sensor and input line image is used to measure two dimensional distance by comparing the brightness on line CCDs. The algorithms are used the moving object tracking and coordinate converting method. To ensure the effective detection of moving path, a detection algorithm to evaluate the reliability of each measured distance is developed. The realized system results are that the performance of moving object recognizing shows 5mm resolution and mean error is 1.89%, and enables to track a moving path of object per 100ms period.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.209-212
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• 2005

This paper describes detection and tracking of a moving object for unmanned visual surveillance. security systems. Using images obtained from camera it detects and tracks a moving object and displays bounding box enclosing the moving object. The algorithm for detection and tracking is tested using a personal computer, and then implemented on EMPOS II embedded system. Simulation results show that the tracking of a moving object based on embedded system is working well. However it needs to improve image acquisition time for real time implementation to apply security systems.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.418-427
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• 2016

A smart parking management requires to track a vehicle in a indoor parking lot and to detect the place where the vehicle is parked. An advanced parking system watches all space of the parking lot with CCTV cameras. We can use these cameras for vehicles tracking and detection. In order to cover a wide area with a camera, a fisheye lens is used. In this case the shape and size of an moving vehicle vary much with distance and angle to the camera. This makes vehicle detection and tracking difficult. In addition to the fisheye lens, the vehicle headlights also makes vehicle detection and tracking difficult. This paper describes a method of realtime vehicle detection and tracking robust to the harsh situation described above. In each image frame, we update the region of a vehicle and estimate the vehicle movement. First we approximate the shape of a car with a quadrangle and estimate the four sides of the car using multiple histograms of oriented gradient. Second we create a template by applying a distance transform to the car region and estimate the motion of the car with a template matching method.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.32-39
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• 2016

지능형 교통 시스템(Intelligent Transportation System, ITS)은 첨단기술을 사용하여 도로의 상황을 판단하고 적절한 처리를 수행하므로 이상적인 차량의 흐름을 유도하는 시스템이다. 교통상황에 대한 정보는 다양한 지점에서 측정되고 관리되어야 하므로 주로 컴퓨터를 이용한 영상이 사용된다. 컴퓨터를 이용한 영상처리는 실시간으로 다양한 교통 파라미터를 수집하기 용이한 방법이고, 기술들도 점점 발전하고 있다. 지능형 교통 시스템의 교통 파라미터 중 차량 검출은 기본적으로 매우 중요한 기술이다. 이를 위해 영상의 배경 차를 이용한 검출방법, 에지를 이용한 윤곽선 추출 방법 등의 기술들이 사용되고 있으나 검출률의 정확도에 문제점이 제기되고 있다. 본 논문에서는 레이블링에 의한 차량검출과 감지선을 이용한 영상처리 방법으로 차량을 검출하였다. 제안된 방법의 정확도를 확인하기 위해 국도와 고속도로 등 두 곳의 장소에서 20개의 수직, 수평 방향 영상을 수집하여 차량 계수를 측정하였다. 그 결과 수직 방향 92%, 수평 방향 91.3%의 검출률을 얻었다.

• 방송공학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.192-199
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• 2020

최근 딥러닝 모델을 기반으로 한 객체 추적 알고리즘의 활용도가 증가하고 있다. 영상에서의 다중 객체의 추적을 위한 시스템은 대표적으로 객체 검출 알고리즘과 객체 추적 알고리즘의 연쇄된 형태로 구성되어있다. 하지만 여러 모듈로 구성된 연쇄 형태의 시스템은 고성능 컴퓨팅 환경을 요구하며 실제 어플리케이션으로의 적용에 제한사항으로 존재한다. 본 논문에서는 위와 같은 객체 검출-추적의 연쇄 형태의 시스템에서 객체 검출 모듈의 연산 관련 프로세스를 조정하여 저성능 컴퓨팅 환경에서도 실시간 동작을 가능하게 하는 방법을 제안한다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 1996년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.254-258
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• 1996

In this paper, we proposed realtime visual tracking system of moving object for 2D target using extended Kalman Filter Algorithm. A targeting marker are recongnized in each image frame and positions of targer object in each frame from a CCD camera while te targeting marker is attached to the tip of the SCARA robot hand. After the detection of a target coming into any position of the field-of-view, the target is tracked and always made to be located at the center of target window. Then, we can track the moving object which moved in inter-frames. The experimental results show the effectiveness of the Kalman filter algorithm for realtime tracking and estimated state value of filter, predicting the position of moving object to minimize an image processing area, and by reducing the effect by quantization noise of image

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제2권1호
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• pp.52-57
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• 2004

In this paper, we propose a panorama-based object tracking scheme for wide-view surveillance systems that can detect and track moving objects with a pan-tilt camera. A dynamic mosaic of the background is progressively integrated in a single image using the camera motion information. For the camera motion estimation, we calculate affine motion parameters for each frame sequentially with respect to its previous frame. The camera motion is robustly estimated on the background by discriminating between background and foreground regions. The modified block-based motion estimation is used to separate the background region. Each moving object is segmented by image subtraction from the mosaic background. The proposed tracking system has demonstrated good performance for several test video sequences.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.574-578
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• 2009

정지 영상이나 비디오 영상 시퀀스에서 배경 영상으로부터 움직이는 관심 물체를 구별하기 위한 실시간 물체 검출은 물체의 위치 추적과 인식에 있어 필수적인 단계이다. 물체 분할 후에 그림자 영역이 움직이는 물체 영역에 포함되어지기 때문에 그림자는 물체의 일부분 혹은 움직이는 물체로 오분류될 수 있다. 이러한 이유로 그림자 제거 알고리즘은 움직이는 물체 검출 및 추적 시스템의 결과에 중요한 역할을 한다. 이 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 움직이는 물체의 특징과 색상공간에서 그림자의 특징에 기반을 둔 정확한 물체 검출과 그림자 제거 알고리즘을 제안한다. 실험결과는 제안 알고리즘이 실험 영상에서 물체 검출과 그림자 제거에 대해 효과적인 것을 알 수가 있다.