Lane-level vehicle positioning is an important task for enhancing the accuracy of in-vehicle navigation systems and the safety of autonomous vehicles. GPS (Global Positioning System) and DGPS (Differential GPS) are generally used in navigation service systems, which however only provide an accuracy level up to 2~3 m. In this paper, we propose a 3D vision based lane-level positioning technique which can provides accurate vehicle position. The proposed method determines the current driving lane of a vehicle by tracking the 3D position of traffic signs which stand at the side of the road. Using a stereo camera, the 3D tracking paths of traffic signs are computed and their projections to the 2D road plane are used to determine the distance from the vehicle to the signs. Several experiments are performed to analyze the feasibility of the proposed method in many real roads. According to the experimental results, the proposed method can achieve 90.9% accuracy in lane-level positioning.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics D
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v.35D
no.12
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pp.99-107
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1998
A stereo vision system such as the structure of human's eyes has two cameras at separated positions from which we can obtain two input images and then put them together to create 3-D image. It can show more virtual effect than the conventional 2-D image system. But, the stereo image system has to control the convergence angle so that the stereo disparity could always be zero because observers can be fatigued and unconscious of stereo image in conditions that the stereo disparity is not zero for a long work. Therefore, in the paper, optical JTC system which can process adaptive tracking of a specific moving object is proposed as a new approach to keep the stereo disparity to be zero. In this method, optical JTC system obtains the values of the relative locations of a moving objects in left and right images and then these values are used for maintaining the stereo disparity to be zero. Through some optical experiments the proposed stereo vision system is proved to be insensitive to background noises and operate in real-time.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.20
no.12
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pp.1259-1266
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2014
Road signs provide important safety information about road and traffic conditions to drivers. Road signs include not only common traffic signs but also warning information regarding unexpected obstacles and road constructions. Therefore, accurate detection and identification of road signs is one of the most important research topics related to safe driving. In this paper, we propose a 3-D vision technique to automatically detect and track road signs in a video sequence which is acquired from a stereo vision camera mounted on a vehicle. First, color information is used to initially detect the sign candidates. Second, the SVM (Support Vector Machine) is employed to determine true signs from the candidates. Once a road sign is detected in a video frame, it is continuously tracked from the next frame until it is disappeared. The 2-D position of a detected sign in the next frame is predicted by the 3-D motion of the vehicle. Here, the 3-D vehicle motion is acquired by using the 3-D pose information of the detected sign. Finally, the predicted 2-D position is corrected by template-matching of the scaled template of the detected sign within a window area around the predicted position. Experimental results show that the proposed method can detect and track many types of road signs successfully. Tracking comparisons with two different methods are shown.
Kim, Chan-O;Choi, Sung;Cheong, Joo-No;Yang, Gwang-Woong;Kim, Hong-Seo
The Journal of Korea Robotics Society
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v.2
no.2
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pp.129-136
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2007
This paper introduces a position-based robust visual servoing method which is developed for operation of a human-like robot with two arms. The proposed visual servoing method utilizes SIFT algorithm for object detection and CAMSHIFT algorithm for object tracking. While the conventional CAMSHIFT has been used mainly for object tracking in a 2D image plane, we extend its usage for object tracking in 3D space, by combining the results of CAMSHIFT for two image plane of a stereo camera. This approach shows a robust and dependable result. Once the robot's task is defined based on the extracted 3D information, the robot is commanded to carry out the task. We conduct several position-based visual servoing tasks and compare performances under different conditions. The results show that the proposed visual tracking algorithm is simple but very effective for position-based visual servoing.
Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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2012.05a
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pp.26-27
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2012
Reflection considered as the view disturbing noise in optical systems, such as stereo camera in autonomous vehicles especially in night. Reflection caused by the street light or due to rainwater under adverse weather conditions. A blur image detected by the camera that results in wrong guidance to vehicle for detecting its track. A vehicle guidance approach through stereo vision can be same in day and night time. However it cannot be guided with same image analysis due to diverse illumination conditions. We develop the technique that shows its efficacy with illustrations of reflection removal off the camera lens and vehicle tracking control.
Increasing demands on the safety of public train services have led to the development of various types of security monitoring systems. Most of the surveillance systems are focused on the estimation of crowd level in the platform, thereby yielding too many false alarms. In this paper, we present a novel security monitoring system to detect critically dangerous situations such as when a passenger falls from the station platform, or when a passenger walks on the rail tracks. The method is composed of two stages of detecting dangerous situations. Objects falling over to the dangerous zone are detected by motion tracking. 3D depth information retrieved by the stereo vision is used to confirm fallen events. Experimental results show that virtually no error of either false positive or false negative is found while providing highly reliable detection performance. Since stereo matching is performed on a local image only when potentially dangerous situations are found; real-time operation is feasible without using dedicated hardware.
This paper describes a method of stereo image composition for mixed reality without camera calibration or complicate tracking algorithm. The proposed system tracks the panel which has blob makers, and composes virtual objects naturally using the method of texture mapping which is often used in geological computer graphics mapping when we do mapping 2D computer graphic data or man-made 2D images. The proposed algorithm makes it possible for us to compose virtual data even in the case that the panel is bent. For composing 3D object, the system uses depth information obtained from stereo image so that we do not need cumbersome procedure of camera calibration.
Stereo matching technique is used in many practical fields like satellite image analysis and computer vision. In this paper, we suggest a method to extract a target object image from a complicated background. For example, human face image can be extracted from random background. This method can be applied to computer vision such as security system, dressing simulation by use of extracted human face, 3D modeling, and security system. Many researches about stereo matching have been performed. Conventional approaches can be categorized into area-based and feature-based method. In this paper, we start from area-based method and apply area tracking using scanning window. Coarse depth information is used for area merging process using area searching data. Finally, we produce a target object image.
In this paper we extract the position value of the tracking object using the hierarchical optic-digital algorithm and to control the main visual angle and Pan/Tilt. And then we propose the optic-digital stereo object tracking system for adaptive extracting the moving-target.
In this paper, we propose a distance measurement system for automatic berthing control using a stereo camera mounted on a rotation control device, and a radial pattern target. Automatically controlling the position and attitude of a ship aims to prevent maritime accidents due to human error. Our goal is to measure the relative distance between a ship and an onshore or offshore target for berthing. Therefore, the distance should be continuously measured while tracking a fixed point on a target. To this end, we developed a stereo camerabased distance measurement system that satisfied these requirements. This paper describes the structure and principle of the measurement system. We validate the distance error for target incline due to the relative position and attitude between a camera and a target in miniature scale. In addition, the findings of an experiment in an outdoor environment demonstrate that the proposed measurement system has accuracy within 1 m at a range of 20-100 m which is the acceptable accuracy for automatic berthing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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