Measuring the depth of water is very important in ensuring the protection and safety of seaside. There are many difficulties in making the contour bathymetric map, and contour line due to the limitation of continuous measurement of water depth and collimation with the conventional measuring and positioning methods. But the real-time kinematic GPS (RTK GPS) positioning using a carrier phase enables us to decide a precise position without breaking a signal even under the condition of a moving environment. It is also possible to obtain an accurate depth of water in real time with a fathometer through the measuring of time delay between sending and receiving epochs. This research aims at investigation of accuracy potential of RTK GPS in combination with Echo Sounder(E/S) for the coastal mapping. Apart from this purpose, the accuracy of ambiguity resolution with the OTF(On the Fly) method was tested with respect to the initialization time. The result shows that the accuracy is better than 1cm with 5-minute initialization in the distance of 10km baseline. The seaside topography was measured by the RTK GPS only, on the other hand the seafloor topography was surveyed in combination of RTK GPS and E/S. Comparing to the volume of seaside measured by RTK GPS and digital topographical map, the difference of only 2 % was achieved. This indicates that the coastal mapping with RTK GPS is successfully conducted. In addition it is also demonstrated that the 3-dimensional perspective model resulted from the undersea topography measured by RTK GPS and E/S is very close to that from the digital map. Through this study, it was verified that RTK GPS is to be very useful method in the analysis of coastal morphology owing to its capability of getting the precise DTM for the using of harbor reclamation, dredging, and the estimation of soil movement in a river.
영상 기반의 모션 캡처에 대한 연구는 인체의 특징 영역 검출, 정확한 자세 추정 및 실시간 성능 등의 문제를 풀기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 특히, 인체의 많은 관절 정보를 복원하기 위해 다양한 방법이 제안되고 있다. 본 논문에서는 수치적인 역운동학 방법의 단점을 개선한 실시간 모션 캡처 방법을 제안한다. 기존의 수치적인 역운동학 방법은 많은 반복 연산이 필요하며, 국부최소치 문제가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기존의 수치적인 역운동학 해법과 UKF를 결합하여 중간관절을 복원하는 방법을 제안한다. 수치적인 역운동학의 해와 UKF를 결합함으로써, 중간 관절 추정 시 최적값에 보다 안정적이고 빠른 수렴이 가능하다. 모션 캡처를 위해 먼저, 배경 차분과 피부색 검출 방법을 이용하여 인체의 특징 영역을 추출한다. 다수의 카메라로부터 추출된 2차원 인체 영역 정보로부터 3차원 정보를 복원하고, UKF와 결합된 수치적인 역운동학 해법을 통해 동작자의 중간 관절 정보를 추정한다. 수치적인 역운동학의 해는 UKF의 상태 추정 시 안정적인 방향을 제시하고, UKF는 다수의 샘플을 기반으로 최적 상태를 찾음으로써, 전역해에 보다 빠르게 수렴한다.
In the case of satellite navigation positioning, the shielding of satellite signals is determined by the environment of the region at which a user is located, and the navigation performance is determined accordingly. The accuracy of user position determination varies depending on the dilution of precision (DOP) which is a measuring index for the geometric characteristics of visible satellites; and if the minimum visible satellites are not secured, position determination is impossible. Currently, the GLObal NAvigation Satellite system (GLONASS) of Russia is used to supplement the navigation performance of the Global Positioning System (GPS) in regions where GPS cannot be used. In addition, the European Satellite Navigation System (Galileo) of the European Union, the Chinese Satellite Navigation System (BeiDou) of China, the Quasi-Zenith Satellite System (QZSS) of Japan, and the Indian Regional Navigation Satellite System (IRNSS) of India are aimed to achieve the full operational capability (FOC) operation of the navigation system. Thus, the number of satellites available for navigation would rapidly increase, particularly in the Asian region; and when integrated navigation is performed, the improvement of navigation performance is expected to be much larger than that in other regions. To secure a stable and prompt position solution, GPS-GLONASS integrated navigation is generally performed at present. However, as available satellite navigation systems have been diversified, finding the minimum satellite constellation combination to obtain the best navigation performance has recently become an issue. For this purpose, it is necessary to examine and predict the navigation performance that could be obtained by the addition of the third satellite navigation system in addition to GPS-GLONASS. In this study, the current status of the integrated navigation performance for various satellite constellation combinations was analyzed based on 2014, and the navigation performance in 2020 was predicted based on the FOC plan of the satellite navigation system for each country. For this prediction, the orbital elements and nominal almanac data of satellite navigation systems that can be observed in the Korean Peninsula were organized, and the minimum elevation angle expecting signal shielding was established based on Matlab and the performance was predicted in terms of DOP. In the case of integrated navigation, a time offset determination algorithm needs to be considered in order to estimate the clock error between navigation systems, and it was analyzed using two kinds of methods: a satellite navigation message based estimation method and a receiver based method where a user directly performs estimation. This simulation is expected to be used as an index for the establishment of the minimum satellite constellation for obtaining the best navigation performance.
소형 및 저가형 CCD 카메라의 성능은 소형 쿼드콥터의 정밀 추적기능을 구현하는데 있어서 충분한 성능을 갖추고 있지 못하는데 본 연구에서는 덜 정확한 GPS 보다 CCD 카메라를 이용한 보행자와 같은 대상물의 상공에서 강건한 호버링을 유지시키기 위한 방법을 제시하였다. 기존의 연구 대상이었던 고정된 물체가 아닌 보행자를 타깃으로 이용한 UAV의 절대 위치를 추정하는 방법을 제시하였다. 이는 UAV가 산악이나 사람들이 붐비는 공공지역에서 이동할 때 UAV의 절대위치를 인식할 수 있는 방법이 없을 경우 UAV 주변에서 움직이는 물체의 정보를 활용하여 UAV의 절대위치를 보정하는 방법으로 매우 유용하다. 연구를 위해서 보행자의 위치를 알고 있는 것으로 가정하나 실제적인 상황 속에서는 영상매칭을 통하여 그 정보를 수신하는 것으로 해석한다. 본 연구를 위하여 UAV의 위치 추정 불확실성을 정량적으로 나타내었으며, 좌표계 변환을 통한 영상기반의 기하학적 구속 식을 유도하여, 칼만 필터를 적용하여 로봇의 위치를 보정하여 위치 추정 불확실성을 줄일 수 있음을 보였다.
본 논문에서는 저가형 하천측량시스템 개발을 위해 다중의 단일주파수 GPS 수신기를 사용하여 측량선의 정밀 위치와 자세각을 동시에 결정할 수 있는 관측데이터 모델링 기법을 연구하여 기준국 2대와 이동국 3대에서 취득한 GPS 관측데이터와 이동국 기선장을 구속하는 동적네트워크 관측데이터 모델을 도출하였다. 이 모델을 기반으로 정수제약 최소제곱법에 의한 정밀 3차원 위치추정 및 자세각 결정알고리즘을 구현하고 측량구역 2km 내외에 대한 수치실험을 통해 그 정확도를 분석하였다. 동적모드에 대하여 OTF 연속미지정수결정 알고리즘을 적용한 결과 99.0% 경우에서 2초 이내에 미지정수 결정이 가능하였으며, 이때 추정위치의 평균제곱근 오차는 수평과 수직방향에 대해 각각 ±1cm와 ±2cm정도였다. 또한 측량선의 기하구조에 대한 GPS 추정 자세각 정확도는 요각, 피치각, 롤각 순서를 보였으며, 정량적으로 이동국 기선장이 3∼6m인 하천측량선을 고려 할 때 요각 ±1′ 내외, 피치 및 롤각 각각 10′과 ±20′ 이상, 이에 반해 기선장 6∼15m 정도인 수로조사선의 경우 요, 피치, 롤각에 대해 각각 ±1′, ±5′ 그리고 ±10′ 이상 확보가 가능 할 것으로 분석되었다.
글로벌 포지셔닝 시스템(GPS)의 기술이 점점 발전하고 있으나, 그 정확성은 건물의 내부나 지하도로에서의 위치인식이 아닌, 실외에서의 위치인식에서만 적합하다. 건물의 내부나 지하도로에 대한 위치 인식의 응용분야에 대하여, 글로벌 포지셔닝 시스템은 빌딩의 내부나 지하도로에서 정확한 위치인식을 요구 받을 경우, 건축구조물들로 인하여 정확성을 달성할 수 없다. 왜냐하면 사람이 필요로 하는 공간은 건물의 내부나 지하도로에서 수 평방미터에 불과한 매우 작은 공간이기 때문이다. 위치추정에 기반을 둔 수신신호강도(RSS)는 거의 모든 건물과 지하도로에서 수신이 가능한 무선 근거리통신망, IEEE 802.11, WiFi 전파신호 위치추정을 이용한 방안으로서, 특별히, 매우 좋은 선택이 될 수 있다. 이와 같은 위치추정시스템들의 근본적인 필요성은 특정 위치에서 수신신호 강도를 이용하여 통신기지국으로부터 모바일장치에 이르는 위치의 평가를 가능하도록 하는 것이다. 이와 같은 과정에서 발생하는 다중 경로 페이딩 현상들은 위치추정에서 불확실성의 원인으로서, 수신신호강도를 예측하기 어렵게 만든다. 이와 같은 문제들을 해결하기 위하여, 신경망과 푸시-풀 평가 방법의 결합은 건물의 내부나 지하도로에서 모바일장치들을 이용하여 위치의 결정을 학습하고, 결정할 수 있도록 적용된다.
최근 다시점 카메라 시스템을 기반으로 한 3차원 영상 렌더링 방법을 통해 3차원 콘텐츠가 많이 제작되고 있다. 이러한 깊이 영상 기반 렌더링에서는 필연적으로 색상 카메라와 깊이 카메라 간의 시점 차이가 발생하기 때문에 두 카메라의 시점을 일치시키는 전처리 과정으로서 카메라 파라미터가 중요한 역할을 수행한다. 기존의 카메라 캘리브레이션 방법은 평면의 체스보드 패턴을 회전과 이동이 수행된 여러 자세로 촬영한 다음 획득된 영상에서 패턴 특징 점을 손으로 직접 선택해야하는 불편함이 따른다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 해소하기 위해 원형 샘플 화소 검사와 호모그래피 예측을 이용한 반자동 카메라 캘리브레이션을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 FAST 코너 검출 알고리즘을 이용하여 패턴 특징 점의 후보를 영상으로부터 추출한다. 다음으로 원형 샘플 화소를 검사하여 후보군의 크기를 줄이고 호모그래피 예측을 통해 손실된 패턴 특징 점을 보완하는 완전한 패턴 특징 점군을 획득한다. 마지막으로 쌍곡 포물면 근사를 통해 실수 단위의 정확성을 가지는 패턴 특징 점의 위치를 획득한다. 실험을 통해 각 단계에서 어떤 요인이 패턴 특징 점 검출에 영향을 미치는가에 대해 조사했고 제안하는 방법이 기존의 방법과 비교하여 카메라 파라미터의 정확성은 유지하고 수작업의 불편함을 해소할 수 있음을 확인했다.
Previous area-based stereo matching algorithms find the disparity by first computing the sum of squared differences (SSD) between corresponding points using a rectangular window, and then searching the position of the minimum SSD within the disparity range. These algorithms generate relatively many matching errors around depth discontinuities, since the SSD function may fail to search for the minimum because of varying disparity profiles in such areas. In this paper, in order to improve the matching accuracy around the depth discontinuities, a new correlation function based on robust estimation technique is proposed for stereo matching. In addition, while previous stereo algorithms utilize a single rectangular window for computing the correlation function, the proposed matching algorithm utilizes 4-directional line masks additionally to reduce the matching errors further. It has been turned out that the proposed algorithm reduces matching errors around depth discontinuities significantly. Experimental results are presented in this paper, comparing the performance of the proposed technique with those of previous algorithms using both synthetic and real images.
Kim, Jin-Hyun;Baek, Yeul-Min;Yun, Jea-Ho;Kim, Whoi-Yul
한국멀티미디어학회논문지
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제14권12호
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pp.1536-1543
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2011
Video stabilization is a very important step for vision based applications in the vehicular technology because the accuracy of these applications such as obstacle distance estimation, lane detection and tracking can be affected by bumpy roads and oscillation of vehicle. Conventional methods suffer from either the zooming effect which caused by a camera movement or some motion of surrounding vehicles. In order to overcome this problem, we propose a novel video stabilization method using FOE(Focus of Expansion). When a vehicle moves, optical flow diffuses from the FOE and the FOE is equal to an epipole. If a vehicle moves with vibration, the position of the epipole in the two consecutive frames is changed by oscillation of the vehicle. Therefore, we carry out video stabilization using motion vector estimated from the amount of change of the epipoles. Experiment results show that the proposed method is more efficient than conventional methods.
Cho, Chul Woo;Lee, Ji Woo;Shin, Kwang Yong;Lee, Eui Chul;Park, Kang Ryoung;Lee, Heekyung;Cha, Jihun
ETRI Journal
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제34권4호
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pp.542-552
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2012
In this paper, a gaze estimation method is proposed for use with a large-sized display at a distance. Our research has the following four novelties: this is the first study on gaze-tracking for large-sized displays and large Z (viewing) distances; our gaze-tracking accuracy is not affected by head movements since the proposed method tracks the head by using a near infrared camera and an infrared light-emitting diode; the threshold for local binarization of the pupil area is adaptively determined by using a p-tile method based on circular edge detection irrespective of the eyelid or eyelash shadows; and accurate gaze position is calculated by using two support vector regressions without complicated calibrations for the camera, display, and user's eyes, in which the gaze positions and head movements are used as feature values. The root mean square error of gaze detection is calculated as $0.79^{\circ}$ for a 30-inch screen.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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