International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제10권4호
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pp.70-74
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2018
In order to ensure the flow of goods available and more flexible, reduce labor costs, many factories and industrial zones around the world are gradually moving to use automated solutions. One of them is to use Automated guided vehicles (AGV). Currently, there are a line tracing method as an AGV operating method, and a method of estimating the current position of the AGV and matching with a factory map and knowing the moving direction of the AGV. In this paper, we propose ceiling Light and guided line based moving direction estimation algorithm using multi-camera on the AGV in smart factory that can operate stable AGV by compensating the disadvantages of existing AGV operation method. The proposed algorithm is able to estimate its position and direction using a general - purpose camera instead of a sensor. Based on this, it can correct its movement error and estimate its own movement path.
3차원 공간정보를 구축하기 위해서는 고정밀의 3차원 점군데이터를 취득할 수 있는 레이저스캐닝 기술과 고해상도의 다중분광 영상정보를 취득할 수 있는 사진측량용 카메라의 활용은 필수이다. 그러나 사진측량용 카메라는 장비특성상 높은 구입비와 어려운 구입경로, 낮은 적용성으로 폭넓은 활용분야에 비해 활용성이 떨어진다. 따라서 일반사용자가 빠르고 간편하게 접근할 수 있는 디지털카메라를 이용하여 다차원 정사영상을 구축하는 기법을 연구하였다. 즉 3차원공간정보의 핵심자료인 3차원 다중분광영상정보를 구축하기 위해 디지털카메라를 개조하고 캘리브레이션 작업을 수행하였다. 스테레오 사진측량을 위한 기준점 측량과 관측대상에 대한 다중분광촬영, 정사영상으로의 변환 등을 거쳐 다차원 정사영상을 구축하였다.
The narrow dynamic range of most smart phone cameras is severely limited. It usually is narrower than the dynamic range of most scenes. So we proposes a illuminance dynamic range expansion using multi-point knee for smart phone camera. Such as logarithmic functions the proposed method compress the image sensor output signal. Additionally, the proposed method was merged into the gamma that is essential circuit for any cameras. To justifying multi-point knee effectiveness, we configure the control and quality evaluation system for smart phone camera module. Experimental results show that the lost information by cut off and saturated affectively reconstructed in darker and in brighter areas. Finally this methods have advantage to implement without any changing hardware for conventional smart phones.
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.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권2호
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pp.165-171
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2004
Robots will be able to coexist with humans and support humans effectively in near future. One of the most important aspects in the development of human-friendly robots is to cooperation between humans and robots. In this paper, we proposed a method for multi-object identification in order to achieve such human-centered system and robot localization in intelligent space. The intelligent space is the space where many intelligent devices, such as computers and sensors, are distributed. The Intelligent Space achieves the human centered services by accelerating the physical and psychological interaction between humans and intelligent devices. As an intelligent device of the Intelligent Space, a color CCD camera module, which includes processing and networking part, has been chosen. The Intelligent Space requires functions of identifying and tracking the multiple objects to realize appropriate services to users under the multi-camera environments. In order to achieve seamless tracking and location estimation many camera modules are distributed. They causes some errors about object identification among different camera modules. This paper describes appearance based object representation for the distributed vision system in Intelligent Space to achieve consistent labeling of all objects. Then, we discuss how to learn the object color appearance model and how to achieve the multi-object tracking under occlusions.
This study used aerial and terrestrial images to build a three-dimensional model of cliffs located in Pado beach using SfM (Structure from Motion) techniques. Using both images, the study purposed to reduce the shadow areas that were found when using only aerial images. Accuracy of the two campaigns was assessed by root mean square error, and monitored by M3C2 (Multiscale Model to Model Cloud Comparison) method. The result of the M3C2 in closed areas such as sea cave and notch did not express the landforms partly. However, eroded debris on sea cliffs were detected as eroded area by M3C2, as well as in captured pictures by multi-camera. The result of this study showed the applicability of multi-camera and SfM in monitoring changes of sea cliffs.
In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.
본 논문에서는 기존 유선기반 CCTV 감시시스템과 IP 카메라 시스템에서 발생되는 구축비용에 대한 부담을 절감하고자 무선 통신기술을 활용한 TDMA기반 PoE 무선 다중 IP 카메라 전송시스템 개발이며, 국산 무선통신기술을 활용한 고화질 영상의 원거리 무선 전송 기술에 대해 설계 및 구현 하고자 한다. 제안 관련 기술에 대한 선 IP 전송 시스템의 송수신 프로토타입과 무선 다중 IP 카메라 전송 단말장치 및 영상 수집 장치(SB-200)에 대해 기술하였다.
본 논문에서는 기존 유선기반 CCTV 감시시스템과 IP 카메라 시스템에 국산 무선통신기술을 활용한 고화질 영상의 원거리 무선 전송 기술에 대해 설계 및 구현에 대해 성능 평가을 하였다. 무선 다중 IP 카메라 전송 단말장치및 무선통신 RF 모듈간 연동시험과 무선 다중 IP 카메라 기반 영상전송시스템 통합 연동시험으로 영상 전송 시 모듈 연동 적합성을 확인한다.
MSC(Multispectral Camera), which will be a unique payload on KOMPSAT-II, is designed to collect panchromatic and multi-spectral imagery with a ground sample distance of 1m and a swath width of 15km at 685km altitude in sun-synchronous orbit. The instrument is designed to have an orbit operation duty cycle of 20% over the mission life time of 3 years. MSC electronics consists of three main subsystems; PMU(Payload Management Unit), CEU(Camera Electronics Unit) and PDTS(Payload Data Transmission Subsystem). PMU performs all the interface between spacecraft and MSC, and manages all the other subsystems by sending commands to them and receiving telemetry from them with software protocol through RS-422 interface. CEU controls FPA(Focal Plane Assembly) which contains TDI(Timc Delay Integration) CCD(Charge Coupled Device) and its clock drivers. PMU provides a Master Clock to synchronize panchromatic and multispectral camera. PDTS performs compression, storage and encryption of image data and transmits them to the ground station through x-band.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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