본 논문은 흠 내부의 Non-SIP 기반 비디오 카메라로부터 홈 외부의 SIP 기반 단말기로 비디오 스트림을 전송할 수 있는 흠 게이트웨이의 설계 구현에 목적이 있다. 홈 게이트웨이는 OSGi 프레임워크를 기반으로 하였으며 흠 내부의 기기로부터 흠 외부의 이동 중인 모바일 사용자를 연결하기 위해 SIP 스택을 내포하는 마이크로소프트 사의 RTC 기술을 이용하였다. 홈 게이트웨이 상에, SIP 세션의 연결 등을 관리하는 RTC 번들을 개발하였으며, 홈 내부의 Non-SIP 기반 비디오 카메라로부터 비디오 스트림을 읽기 위해 가상 비디오 캡쳐 드라이버를 개발하였다. 최종적으로 설계 구현된 홈 게이트웨이를 테스트하기 위해 SIP 프로토콜을 탑재한 윈도우 메신저를 흠 외부의 단말기로 설정하고 AXIS 2100 UPnP 비디오 카메라를 홈 네트워크에 연결하여 비디오 카메라로부터 이동중인 윈도우 메신저로의 세션 연결과 라이브 비디오의 스트리밍을 실험하고 확인하였다.
보안이 중요시되는 공간에서 임의의 사람을 추적하고 인식할 수 있는 시스템의 필요성이 점차 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 영상과 음원 추적 기반의 임베디드 모바일 로봇을 개발함으로써 무인 지능형 시스템을 구현하였고 영상에서 객체 추적을 위해 블록 매칭 알고리즘을 이용하고 음원 추적을 위해 소리의 시간차와 세기차를 이용하여 시스템을 구현 하였다. 본 논문에서는 Pan-Tilt 카메라와 음원 추적 모듈을 이용한 시스템, Network 카메라와 모바일 로봇을 이용한 시스템과 모바일 로봇을 이용한 시스템을 구현함으로써 침입자 추적 알고리즘을 검증하였다. 각 구현된 시스템에서 문제점을 보완하고 서로 연동이 가능한 시스템을 구현하여 지능형 무인 감시 시스템으로 신뢰성을 더할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
This paper presents a camera calibration method using several images for three dimensional measurement applications such as stereo systems, mobile robots, and visual inspection systems in factories. Conventional calibration methods that use single image suffer from errors related to reference point extraction in image, lens distortion, and numerical analysis of nonlinear optimization. The camera parameter values obtained from images of same camera is not same even though we use same calibration method. The camera parameters that are obtained from several images of different view for a calibration target is usaully not same with large error values and we can not assume a special probabilistic distribution when we estimate the parameter values. In this paper, the median value of camera parameters from several images is used to improve estimation of the camera values in an iterative step with nonlinear optimization. The proposed method is proved by experiments using real images.
Researching in text detection and segmentation has been done for a long period in the OCR area. However, there is some other area that the text detection and segmentation from images can be very useful. In this report, we first propose the design of a mobile translator system which helps non-native speakers to understand the foreign language using ubiquitous mobile network and camera mobile phones. The main focus of the paper will be the algorithm in detecting and segmenting texts embedded in the natural scenes from taken images. The image, which is captured by a camera mobile phone, is transmitted to a translator server. It is initially passed through some preprocessing processes to smooth the image as well as suppress noises. A threshold is applied to binarize the image. Afterward, an edge detection algorithm and connected component analysis are performed on the filtered image to find edges and segment the components in the image. Finally, the pre-defined layout relation constraints are utilized in order to decide which components likely to be texts in the image. A preliminary experiment was done and the system yielded a recognition rate of 94.44% on a set of 36 various natural scene images that contain texts.
이동로봇은 고정된 로봇에 비해 작업영역을 확장할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 이러한 장점은 센서들을 사용하여 자신의 위치를 추정하거나 로봇이 원하는 목적지를 파악함으로써 얻어질 수 있다. 본 논문은 전방향 위치추정 시스템을 이용한 이동로봇의 주행방법에 대하여 설명하고 있다. 이 시스템은 간단한 위치검출 장치를 이용하여 간소화된 위치 데이터를 프로세서에 제공한다. 즉, 사용자가 로봇의 도착점을 지시하면 이 시스템이 위치 방향을 실시간으로 비교 분석하여 오차를 보정한다. 이를 위하여 원뿔형 거울과 단일 카메라를 사용하였다. 이 결과, 사용자가 로봇을 움직이기 위해 가리킨 타겟을 찾아내는 영상처리 시간을 줄일 수 있었다.
본 연구는 자율주행을 위한 정밀지도 구축 및 신속갱신을 위한 다중카메라 기반의 MMS (Mobile Mapping System)기술개발을 목표로 한다. 고가의 라이다 센서를 대체하고 긴 처리시간을 단축하기 위해 다수의 카메라를 적용하고 실시간 데이터 전처리를 통해 저가이면서 효율적인 MMS를 개발하고자 한다. 이를 위해 다중카메라 저장 기술개발, 다중카메라 시각동기화 기술개발, MMS 시제품 개발을 수행하였다. 다중의 카메라로부터 취득되는 고속영상의 실시간 JPG압축저장을 위해 엔진을 선정하고 저장모듈을 개발하였으며, 다중영상이 촬영된 정확한 시간을 실시간으로 기록하기 위해 이벤트 및 GNSS (Global Navigation Satellite System) 타임서버 기반 시각동기화 방안을 개발했다. 그리고 각 부문별 요구사항을 바탕으로 MMS를 설계하고 시제품을 제작하였다. 마지막으로 제작된 다중카메라기반 MMS의 성능검증을 위해 실제 1,000km 도로에서 데이터를 취득하고 정량적 평가를 수행했고, 평가결과 시각동기화 성능은 1/1000초 이하를 나타내었으며, SFM영상처리를 통해 얻은 포인트 클라우드의 위치정확도는 5cm 내외를 나타냈다. 정량적 평가 결과를 통해 본 연구에서 개발된 다중카메라 기반 MMS기술이 정밀지도 구축 기준을 만족하는 성능을 나타내는 것을 알 수 있었고, 향후 정밀지도 구축 분야에서 특히 외산기술에 의존하고 있던 고가의 MMS를 대체하는데 기여할 것으로 판단된다.
비콘 또는 태그를 이용한 기존 실내 위치결정 방법은 상황에 따라 검출하지 못하거나 잡음에 의한 오차가 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 위치가 알려져 있는 대상 객체와의 거리와 로봇의 정면 방향에서 대상 개체를 보는 방향 사이의 각도를 이용하여 로봇의 실내 위치를 결정하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 거리를 측정하고, 각도를 계산하기 위해 깊이 측정 카메라를 이용한다. 거리는 카메라가 측정한 깊이 정보를 이용하며, 각도는 카메라가 캡처한 이미지를 이용하여 대상 객체의 각도를 결정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 거리 정보와 각도 정보를 이용하여 좌표 변위를 계산하고, 이 변위와 대상 객체의 좌표를 이용하여 이동 로봇의 위치를 결정한다. 본 논문에서 제안한 방법이 실내 위치결정에 사용될 수 있음을 보이기 위해 시험 구현하여 실측한 변위 비교하였다. 그 결과 50mm 이내의 오차가 있었지만 이동 로봇의 크기를 고려할 때 본 논문에서 제안한 방법이 실내 위치결정에 충분히 사용될 수 있다고 판단된다.
본 논문에서는 실감 콘텐츠 생성에 쓰이는 움직이는 다수 카메라 시스템을 위한 분해법 기반 자동 보정 알고리즘을 제안한다. 대부분의 기존 자동 보정 연구는 스테레오 카메라 혹은 고정된 다수 카메라 시스템에 한정되어왔다. 보다 넓은 영역의 3차원 복원이나, 다수 카메라를 사용하는 일반적인 응용으로의 확장을 위해서는 새로운 알고리즘에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 일반적인 다수 카메라 시스템 (동적인 시스템 포함) 구조에 대한 강건한 자동 보정 방법을 제안하고, 카메라 구조가 평면 구성을 갖는 다수 카메라 시스템 보정 알고리즘을 제안한다. 우선, 기하학적 제한 요소를 바탕으로 분해법을 사용하기 위한 수식을 유도하고, 유도된 정리를 바탕으로 실질적인 자동 보정 사용법을 설명한다. 특히, 평면을 이루는 카메라 시스템에서의 분해법 적용이 어파인 복원과 같다는 성질을 증명하고, 어파인 분해법을 활용한 자동 보정 알고리즘을 제시한다. 실험에서는 제안된 알고리즘을 시뮬레이션 데이터와 실제 영상에 적용한 실험 결과를 보인다. 제안된 알고리즘은 다수 카메라 시스템을 활용한 영상 기반 3차원 실감 콘텐츠 복원이나, 하드웨어의 지원과 함께 실시간 다수 카메라 증강 현실 시스템에 활용될 수 있다.
In this paper, we studied for the real-time azimuthal measurement of HMD (Head Mounted Display) to control the tele-operated vision system on the mobile robot. In the preexistence tele-operated vision system, a joystick was used to control the pan-tilt unit of the remote camera system. To give the sense of presence to the tele-operator, we used a HMD to display the remote scene, measured the rotation angle of the HMD on a real time basis, and transmitted the measured rotation angles to the mobile robot controller to synchronize the pan-tilt angles of remote camera with the HMD. In this paper, we suggest an algorithm for the real-time estimation of the HMD rotation angles using feature points extraction from pc-camera image. The simple experiment is conducted to demonstrate the feasibility.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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