최근 교통감시시스템은 실시간의 영상검지시스템(VIPS)을 가장 선호하고 있으며, 그 수요는 매년 증가하고 있는 추세이다. 일반적으로 영상검지시스템은 공간기반의 검지알고리즘을 사용하고 있으며, 교통량, 속도, 점유율 등의 교통정보를 제공하고 있다. 현재 전 세계적으로 이미 상용화되어 있는 대부분의 영상검지시스템들은 Tripwire기반의 검지영역 내 차량의 존재유무를 판단하여 교통정보를 수집하는 알고리즘으로 구성되어 있으나, 개별차량에 대한 걸지는 불가능한 한계를 갖고 있다. 반면 개벽차량의 추적시스템은 보다 구체적인 공간적 교통정보를 제공할 수 있어 사고검지, 급차선 변경 등 교통정보를 보다 다양화 할 수 있다는 장점이 있으나 추적길이가 불과 100미터이내이면, 그 이상 관측하기 위해서는 운영자가 카메라를 줌인을 하여 영상을 확대하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 차량 추적의 효과를 높이기 위해서 기존의 100미터 이내 추적거리를 여러 대의 CCTV시스템을 이용하더라도 200미터이상으로 확대함으로써 사고 또는 비정상적 차량흐름을 검지할 수 있는 알고리즘을 제안한다.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제3권4호
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pp.195-204
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2014
This paper presents the depth evaluation for object detection by automated assembling robots. Pattern distortion analysis from a structured light system identifies an object with the greatest depth from its background. An automated assembling robot should prior select and pick an object with the greatest depth to reduce the physical harm during the picking action of the robot arm. Object detection is then combined with a depth evaluation to provide contour, showing the edges of an object with the greatest depth. The contour provides shape information to an automated assembling robot, which equips the laser based proxy sensor, for picking up and placing an object in the intended place. The depth evaluation process using structured light for an automated electronics assembling robot is accelerated for an image frame to be used for computation using the simplest experimental set, which consists of a single camera and projector. The experiments for the depth evaluation process required 31 ms to 32 ms, which were optimized for the robot vision system that equips a 30-frames-per-second camera.
일반적으로 이미지 센서 및 모듈의 영상 취득 특성 테스트는 테스트할 이미지 센서 및 모듈의 특성, 해당 센서 및 모듈이 장착될 기기의 사용 목적, 테스트 장비의 기능 등에 따라 세부적인 내용은 많이 다르지만, 산업체에서 자주 사용되어 사실상 표준으로 굳어진 몇몇 테스트는 불량을 판별하기 위한 기준치 등 몇몇 파라미터만 다르게 하여 대부분의 이미지 센서 및 모듈에 적용된다. 본 논문에서는 이들 중에서 대표적인 11개 테스트를 자세히 설명하고, 이를 단일 프레임워크 내에서 간단하고 명확한 형태로 표기하여 테스트 프로그램을 작성할 때의 오류와 노력을 크게 줄이도록 한다.
본 논문은 위성 영상을 위한 안개 제거 및 표면반사율 기반의 특징점 검출 방법을 제안한다. 기존의 안개 제거를 위한 DCP 방법은 패치 기반의 처리 방식으로 인해 전달맵 생성 과정에서 블록현상이 발생하게 되고, 이는 영상을 흐리게 하는 원인이 된다. 따라서 제안한 은닉마코프 기반의 방법은 영상의 블록 현상을 제거하고 선명도를 향상한다. 또한 표면반사율 기반의 견고한 특징점 추출을 통해서 영상 정합의 정확성을 향상하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법에 비해 안개 제거의 성능에서 우수함을 확인하였으며 이를 통해 특징 검출 및 위성 영상 정합에 적합함을 확인하였다.
모바일 환경에서 딥러닝을 통한 손 제스처 인터페이스를 제공하려면 높은 인식률을 제공하면서 실행속도의 저하를 막기 위한 네트워크 경량화의 연구가 필수적이다. 본 논문은 딥러닝 모델의 경량화를 통해 모바일 기기에서 손가락을 이용하여 공중에 쓴 문자를 실시간으로 인식하는 방법을 제안한다. MobileNet을 특징 추출기로 활용하는 객체 탐지 모델인 SSD (Single Shot Detector)를 기반으로 집게손가락을 탐지하고 손끝 경로를 이어 결과문자 영상을 생성한다. 이 영상은 서버로 전송되어 정규화 과정을 수행한 다음 학습된 OCR 모델을 이용하여 문자를 인식한다. 본 방법을 검증하기 위하여 12명의 사용자가 GALAXY S10+ 기기를 사용하여 1,000개의 단어를 실험한 결과 평균 88.6%의 정확도로 손가락을 인식하고 124 ms 이내로 인식된 텍스트가 출력되어 실시간으로 활용 가능함을 알 수 있었다. 본 연구결과는 모바일 환경에서 손가락을 이용한 간단한 문자 전송, 메모 및 공중 서명 등에 활용될 수 있다.
With the recent expansion of electric kickboards and bicycle sharing services, more and more people use them. In addition, the rapid growth of the delivery business due to the COVID-19 has significantly increased the use of two-wheeled vehicles and personal mobility. As the accident rate increases, the rule related to the two-wheeled vehicles is changed to 'mandatory helmets for kickboards and single-person transportation' and was revised to prevent boarding itself without driver's license. In this paper, we propose a wearable smart safety equipment, called SafetyHelmet, that can keep helmet-wearing duty and lower the accident rate with the communication between helmets and mobile devices. To make this function available, we propose a safe driving assistance function by notifying the driver when an object that interferes with driving such as persons or other vehicles are detected by applying the YOLO v5 object detection algorithm. Therefore it is intended to provide a safer driving assistance by reducing the failure rate to identify dangers while driving single-person transportation.
본 논문에서는 주행 중인 차량의 차선 인식을 위해 4단계로 구성된 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 단계에서는 관심영역 추출한다. 두 번째 단계에서는 신호 잡음을 제기하기 위해 중간 값 필터를 이용한다. 세 번째 단계에서는 입력되는 이미지의 배경과 전경의 두 클래스로 구분하기 위한 이진화 알고리즘을 수행한다. 마지막 단계에서는 이진화 과정 후에 남아 있는 노이즈나 불완전한 에지 등을 제거하여 선명한 차선을 얻기 위해 이미지 침식 알고리즘을 이용한다. 하지만 이러한 차선 인식 앍고리즘은 높은 계산량을 요구하여 실시간 처리가 어려운 실정이다. 따라서 본 논문에서는 멀티코어 아키텍처를 이용하여 실시간 차선이탈 감지 알고리즘을 병렬구현 한다. 또한, 차선이탈 감지 알고리즘을 위한 최적의 멀티코어 아키텍처의 구조를 탐색하기 위해 총 8가지의 서로 다른 프로세싱 엘리먼트 구조를 이용하여 실험하였고, 모의실험 결과 40×40의 프로세싱 엘리먼트 구조에서 최적의 성능, 에너지 효율 및 면적 효율을 보였다.
본 연구에서는 웨이블릿 변환과 경계선 검출 필터를 이용하여 초음파영상의 다해상도 분해를 한 후 경계선 검출 필터링을 통해 초음파 영상의 화질을 개선하는 방안을 제안하였다. 제안된 방법에서는 잡음을 줄이고 에지를 강화하기 위해 웨이블릿 변환된 영상으로부터 얻어진 저해상도 영상에서 고해상도 영상으로 단계적으로 영역별 선택계수 조정과 방향성을 고려한 에지 필터링을 수행하였다. 이를 통해 반점영역의 픽셀은 웨이블릿 계수를 줄여 에지를 제외한 영역에서 선택적 저역통과 필터링 효과를 만들고, 에지에서는 접선 방향으로 평활화를 하여 연속성을 향상시키고, 법선 방향으로는 세선화를 하여 contrast를 높였다. 실험을 통해 단일해상도에서 비선형적 이방성의 확산모델을 이용한 필터링 방법과 웨이블릿 수축구조를 이용한 필터링 방법에 대해 비교하였다.
Canlin Li;Shun Song;Pengcheng Gao;Wei Huang;Lihua Bi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.980-997
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2024
To improve the brightness of images and reveal hidden information in dark areas is the main objective of low-light image enhancement (LLIE). LLIE methods based on deep learning show good performance. However, there are some limitations to these methods, such as the complex network model requires highly configurable environments, and deficient enhancement of edge details leads to blurring of the target content. Single-scale feature extraction results in the insufficient recovery of the hidden content of the enhanced images. This paper proposed an edge detection-based multi-scale feature enhancement network for LLIE (EDMFEN). To reduce the loss of edge details in the enhanced images, an edge extraction module consisting of a Sobel operator is introduced to obtain edge information by computing gradients of images. In addition, a multi-scale feature enhancement module (MSFEM) consisting of multi-scale feature extraction block (MSFEB) and a spatial attention mechanism is proposed to thoroughly recover the hidden content of the enhanced images and obtain richer features. Since the fused features may contain some useless information, the MSFEB is introduced so as to obtain the image features with different perceptual fields. To use the multi-scale features more effectively, a spatial attention mechanism module is used to retain the key features and improve the model performance after fusing multi-scale features. Experimental results on two datasets and five baseline datasets show that EDMFEN has good performance when compared with the stateof-the-art LLIE methods.
본 논문에서는 단일 비디오카메라와 초음파센서를 이용한 스마트 에어백용 승객 감지 시스템을 제안하였다. 승객의 체형과 얼굴 위치를 검출하기 위하여, 실시간 검출이 용이한 얼굴색 및 움직임 정보를 이용한다. 비디오 카메라 영상에서 얼굴색에 해당하는 색차신호 (U/V)의 경계값과 휘도신호 (Y)의 현재 프레임과 이전 프레임간의 차이값을 이용하여 후보 얼굴 블록 영상을 만든 후 모폴로지 및 라벨링 과정을 거쳐 얼굴 위치를 검출한다. 제안한 승객 자세감지 시스템의 성능을 평가하기 위하여 차량 지그에 IEEE 카메라, 초음파 센서 및 적외선 LED를 설치하여 다양한 실험을 수행하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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