• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.139-146
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• 2007

Wireless Sensor network를 이용하여 객체를 추적하는 방법에 대해 많은 연구가 진행되어 왔다. 본 연구는 객체 추적에 사용되는 방법에 따라 에너지의 양과 추적의 정확도 사이에 존재하는 상관관계를 관찰하고, 움직임 예측 방법에서 에너지 소비량을 최소화할 수 있음을 확인하였다. 추적에 사용되는 에너지는 센서노드가 객체를 감지하기 위해 소모하는 것이며, 추적의 정확도는 객체의 실제위치와 감지에 의해 계산된 위치의 차이이다. 몇 가지 추적방법과 파라미터의 조절에 따라 추적의 정확도와 소비되는 에너지의 양에 차이가 있고, 움직임 예측 알고리즘을 사용할 때 가장 좋은 에너지 효율을 얻을 수 있었다. 또한 가속도를 고려한 움직임 예측 알고리즘의 개선을 통해 더 나은 정확도와 에너지 효율을 기록하였다. 시뮬레이션 결과 움직임 예측 알고리즘에서 목표의 미래위치에 따라 노드를 활성화시키는 범위는 예측 알고리즘이 정확할 경우 센서 노드의 감지범위 정도로 제한하는 것이 유리함을 알 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2004년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.396-400
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• 2004

본 연구에서는 단일 이동 객체를 추적할 수 있는 추적 시스템을 제안하였다. 추적 시스템은 차영상 기법을 이용하여 객체의 움직임을 추정하고, 카메라의 Pan/Tilt를 제어함으로서 이동 객체를 추적할 수 있도록 하였다. 구현된 시스템은 영상획득 및 전처리 단계, 움직임 추정 단계, 객체 추적 단계로 구성되었다. 시간 간격을 두고 획득된 두 영상에 있어 움직임 추정은 기본적으로 차영상 기법을 이용하였다. 차영상의 이진화 작업에 있어 임계값의 결정은 배경과 객체의 변화에 적응적으로 동작할 수 있는 기법을 사용하였다. 또한 객체 영역의 그룹화에 있어 블록 단위의 재귀적 레이블링 방법을 사용하여 연결성을 향상시켰다. 실험 결과 이동 객체의 움직임을 추정할 수 있었고, 추적 과정에서도 객체를 잃어버리지 않고 정상적으로 추적할 수 있었다.

• 스마트미디어저널
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• 제11권8호
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• pp.84-92
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• 2022

Precision livestock monitoring promises greater management efficiency for farmers and higher welfare standards for animals. Recent studies on video-based animal activity recognition and tracking have shown promising solutions for understanding animal behavior. To achieve that, surveillance cameras are installed diagonally above the barn in a typical cattle farm setup to monitor animals constantly. Under these circumstances, tracking individuals requires addressing challenges such as occlusion and visual appearance, which are the main reasons for track breakage and increased misidentification of animals. This paper presents a framework for multi-cattle tracking in closed barns with appearance and motion models. To overcome the above challenges, we modify the DeepSORT algorithm to achieve higher tracking accuracy by three contributions. First, we reduce the weight of appearance information. Second, we use an Ensemble Kalman Filter to predict the random motion information of cattle. Third, we propose a supplementary matching algorithm that compares the absolute cattle position in the barn to reassign lost tracks. The main idea of the matching algorithm assumes that the number of cattle is fixed in the barn, so the edge of the barn is where new trajectories are most likely to emerge. Experimental results are performed on our dataset collected on two cattle farms. Our algorithm achieves 70.37%, 77.39%, and 81.74% performance on HOTA, AssA, and IDF1, representing an improvement of 1.53%, 4.17%, and 0.96%, respectively, compared to the original method.

• 대한기계학회논문집A
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• 제29권1호
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• pp.139-144
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• 2005

A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion. have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권11호
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• pp.2733-2737
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• 2014

실시간 영상을 이용하여 움직임 검출을 하는데 사용하는 배경 차영상 기법에 의한 움직임 및 변화 영역 검출 방법과 움직임 히스토리에 의한 움직임 검출법, 광류에 의한 움직임 검출법, 움직임 추적을 위한 추적하려는 물체의 히스토그램의 역투영을 이용하면서 물체의 중심점을 추적하는 MeanShift와 물체의 중심, 크기, 방향을 함께 추적하는 CamShift, Kalman 필터에 의한 움직임 추적 알고리즘 등이 있다. 본 논문에서는 물체의 색상과 모양 정보를 이용한 움직임 검출 알고리즘을 구현하고 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.143-150
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• 2017

본 논문에서는 스마트 폰 추적 및 색상 통신을 이용한 새로운 동작인식 플랫폼을 개발한다. 카메라가 탑재된 PC 혹은 스마트 TV와 개인 스마트 폰 가지고 영상을 기반으로 한 객체 인식 기술을 이용하여 동작 인식 유저 인터페이스를 제공한다. 사용자는 손으로 스마트 폰을 움직여 모션 컨트롤러처럼 사용할 수 있으며, 플랫폼에서는 이 스마트폰을 실시간으로 검출하고, 3차원 거리와 각도를 추정하여 사용자의 동작을 인식한다. 또한, 스마트 폰과 서버의 통신을 위하여 색상 디지털 코드를 이용한 통신 시스템이 사용된다. 사용자들은 색상 통신 방법을 이용하여 텍스트 데이터를 자유자재로 주고받을 수 있으며, 동작을 취하는 도중에도 끊임없이 데이터를 전송할 수 있다. 제안한 동작인식 플랫폼 기반의 실행 가능한 콘텐츠를 구현하여 결과를 제시한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권12호
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• pp.111-122
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• 2014

방사선요법이 암의 치료에 널리 사용되는 방법 중의 하나가 되면서 호흡에 의한 환자 움직임의 정확한 추적은 치료 계획이나 조사량 계산에 있어 매우 중요한 요소가 되고 있다. 호흡에 의한 움직임의 부정확한 추적은 일반 조직의 오류나 높은 준위의 방사선에 노출되는 건강한 조직의 범위를 확대시키는 심각한 논란을 야기할 수 있다. 다양한 호흡 예측에 대한 기술이 연구가 되었지만, 대부분의 기술들은 특정 전자장치나 고가의 부품을 필요로 하였다. 본 논문에서는 기존의 기술에 비하여 저가이고 사용이 간편한 대안으로서 스테레오 비전 기술을 이용하여 시각 코드 타겟을 추출하고 복호화하여 새로운 3차원 호흡 추적 방법을 제안한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제28권5호
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• pp.676-683
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• 2007

A non-invasive respiratory gated radiotherapy system like those based on external anatomic motion gives better comfortableness to patients than invasive system on treatment. However, higher correlation between the external and internal anatomic motion is required to increase the effectiveness of non-invasive respiratory gated radiotherapy. Both of invasive and non-invasive methods need to track the internal anatomy with the higher precision and rapid response. Especially, the non-invasive method has more difficulty to track the target position successively because of using only image processing. So we developed the system to track the motion for a non-invasive respiratory gated system to accurately find the dynamic position of internal structures such as the diaphragm and tumor. The respiratory organ motion tracking apparatus consists of an image capture board, a fluoroscopy system and a processing computer. After the image board grabs the motion of internal anatomy through the fluoroscopy system, the computer acquires the organ motion tracking data by image processing without any additional physical markers. The patients breathe freely without any forced breath control and coaching, when this experiment was performed. The developed pattern-recognition software could extract the target motion signal in real-time from the acquired fluoroscopic images. The range of mean deviations between the real and acquired target positions was measured for some sample structures in an anatomical model phantom. The mean and max deviation between the real and acquired positions were less than 1mm and 2mm respectively with the standardized movement using a moving stage and an anatomical model phantom. Under the real human body, the mean and maximum distance of the peak to trough was measured 23.5mm and 55.1mm respectively for 13 patients' diaphragm motion. The acquired respiration profile showed that human expiration period was longer than the inspiration period. The above results could be applied to respiratory-gated radiotherapy.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.575-582
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• 2015

Obtaining the complete trajectory of the object is a very important task in computer vision applications, such as video surveillance. Previous studies to recover the trajectory between two disconnected trajectory segments, however, do not takes into account the object's motion characteristics and uncertainty of trajectory segments. In this paper, we present a novel approach to recover the trajectory between two disjoint but associated trajectory segments, called goal-directed tracking. To incorporate the object's motion characteristics and uncertainty, the goal-directed state equation is first introduced. Then the goal-directed tracking framework is constructed by integrating the equation to the object tracking and trajectory linking process pipeline. Evaluation on challenging dataset demonstrates that proposed method can accurately recover the missing trajectory between two disconnected trajectory segments as well as appropriately constrain a motion of the object to the its goal(or the target state) with uncertainty.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제19권1호
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• pp.80-88
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• 2023

RGB-thermal (RGB-T) tracking using unmanned aerial vehicles (UAVs) involves challenges with regards to the similarity of objects, occlusion, fast motion, and motion blur, among other issues. In this study, we propose dynamic tracking aggregation (DTA) as a unified framework to perform object detection and data association. The proposed approach obtains fused features based a transformer model and an L1-norm strategy. To link the current frame with recent information, a dynamically updated embedding called dynamic tracking identification (DTID) is used to model the iterative tracking process. For object association, we designed a long short-term tracking aggregation module for dynamic feature propagation to match spatial and temporal embeddings. DTA achieved a highly competitive performance in an experimental evaluation on public benchmark datasets.