• 제목/요약/키워드: video tracking

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이동 물체를 추적하기 위한 감각 운동 융합 시스템 설계 (The Sensory-Motor Fusion System for Object Tracking)

  • 이상희;위재우;이종호
    • 대한전기학회논문지:시스템및제어부문D
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    • 제52권3호
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    • pp.181-187
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    • 2003
  • For the moving objects with environmental sensors such as object tracking moving robot with audio and video sensors, environmental information acquired from sensors keep changing according to movements of objects. In such case, due to lack of adaptability and system complexity, conventional control schemes show limitations on control performance, and therefore, sensory-motor systems, which can intuitively respond to various types of environmental information, are desirable. And also, to improve the system robustness, it is desirable to fuse more than two types of sensory information simultaneously. In this paper, based on Braitenberg's model, we propose a sensory-motor based fusion system, which can trace the moving objects adaptively to environmental changes. With the nature of direct connecting structure, sensory-motor based fusion system can control each motor simultaneously, and the neural networks are used to fuse information from various types of sensors. And also, even if the system receives noisy information from one sensor, the system still robustly works with information from other sensors which compensates the noisy information through sensor fusion. In order to examine the performance, sensory-motor based fusion model is applied to object-tracking four-foot robot equipped with audio and video sensors. The experimental results show that the sensory-motor based fusion system can tract moving objects robustly with simpler control mechanism than model-based control approaches.

지능형 영상 감시 시스템을 위한 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적 (Collaborative Tracking Algorithm for Intelligent Video Surveillance Systems Using Multiple Network Cameras)

  • 이덕용;전형석;주영훈
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.743-748
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    • 2011
  • 본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템을 위한 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 각의 카메라는 모션 템플릿 기법을 통하여 영상내의 움직임 물체를 추출하고, 추출된 움직임 물체의 이동방향을 추정한다. 움직임 물체가 추출되면 칼만 필터를 이용하여 움직임 물체의 정확한 좌표를 추정한다. 움직임 물체의 이동방향과 카메라의 상태를 이용하여 가장 효율적인 협동추적 카메라를 선정하고, 각 카메라의 공간정보를 이용하여 PTZ 변수를 설정하고 협동요청을 한다. 협동요청을 받은 카메라는 설정된 PTZ 변수를 이용하여 움직임 물체를 협동 추적하고 확대영상을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 협동추적 알고리즘의 성능분석 및 그 응용 가능성을 확인한다.

객체추적을 위한 웨이블릿 기반 계층적 능동형태 모델 (Wavelet transform-based hierarchical active shape model for object tracking)

  • 기현종;신정호;이성원;백준기
    • 한국통신학회논문지
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    • 제29권11C호
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    • pp.1551-1563
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    • 2004
  • 여기는 본 논문에서는 움직이는 물체 추적을 위한 윤곽선 및 형태 파라미터 추출을 위해 웨이블릿 변환을 이용한 능동형태모델의 계층적인 접근방법에 대해 제안한다. 능동형태 모델의 여러 단계 중 지역구조 모델링은 비정형 객체의 형태를 추출하기 위해 가장 중요한 비중을 차지한다. 제안한 알고리듬은 웨이블릿을 이용하여 계층적인 접근은 물론 지역구조 모델링단계를 웨이블릿 대역 분할을 이용하여 복잡한 환경에서의 객체를 강건하게 추적할 수 있도록 하였다. 또한 비정형객체를 실시간 비디오 추적에 이용하기 위해 웨이블릿을 이용한 계층적 움직임 추정방법을 적용하여 객체의 움직임을 예측, 보정하는 효과적인 방법을 제시하였다. 제안하는 알고리듬은 객체 추적에 대한 성능을 평가하기 위해 다양한 실험영상을 통해 우수함을 확인하였다.

지능형 감시 시스템을 위한 객체 추적 및 PTZ 카메라 제어 (Object Tracking & PTZ camera Control for Intelligent Surveillance System)

  • 이영식;김태우;남기환;박호식;배철수
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제1권2호
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    • pp.65-70
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    • 2008
  • 본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 객체 추적 방법과 PTZ 카메라 제어에 대하여 제안하고 있다. 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하고자 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 카메라의 PTZ 를 제어하여 차량의 번호판 영상을 취득하도록 하였다. 실험에 참여한 차량은 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 그리고 정차해 있는 차량에 대해 번호판 위치로 정확한 PTZ 제어가 된 경우는 65대로 84.6% 이었다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 지능형 영상 감시 시스템에서 효율적으로 사용되어 질 수 있음을 입증하였다.

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큐브맵 비디오에서 칼만 필터를 사용한 빠른 패턴 추적 (Fast Pattern Tracking in Cubemap Video Using Kalman Filter)

  • 김기식;박종승
    • 한국게임학회 논문지
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    • 제20권6호
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    • pp.43-52
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    • 2020
  • 본 논문에서는 360도 VR을 위한 큐브맵 비디오 환경에서 패턴의 위치 예측을 사용한 빠른 패턴 추적 방법을 제안한다. 구면 큐브맵 프레임은 6면의 텍스처를 가지므로 패턴 탐색도 6면 텍스처에 대해서 모두 수행해야 하므로 평면 프레임의 경우보다 매우 느리다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 칼만 필터를 활용하여 패턴의 향후 위치를 예측하고 패턴이 존재할 가능성이 큰 텍스처만 탐색하여 탐색 영역을 축소하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 시스템은 6면을 모두 탐색하는 방법보다 월등히 빠르게 수행하면서 정확한 패턴 인식 성능을 보였다.

드론 영상을 이용한 딥러닝 기반 회전 교차로 교통 분석 시스템 (Deep Learning-Based Roundabout Traffic Analysis System Using Unmanned Aerial Vehicle Videos)

  • 이장훈;황윤호;권희정;최지원;이종택
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제18권3호
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    • pp.125-132
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    • 2023
  • Roundabouts have strengths in traffic flow and safety but can present difficulties for inexperienced drivers. Demand to acquire and analyze drone images has increased to enhance a traffic environment allowing drivers to deal with roundabouts easily. In this paper, we propose a roundabout traffic analysis system that detects, tracks, and analyzes vehicles using a deep learning-based object detection model (YOLOv7) in drone images. About 3600 images for object detection model learning and testing were extracted and labeled from 1 hour of drone video. Through training diverse conditions and evaluating the performance of object detection models, we achieved an average precision (AP) of up to 97.2%. In addition, we utilized SORT (Simple Online and Realtime Tracking) and OC-SORT (Observation-Centric SORT), a real-time object tracking algorithm, which resulted in an average MOTA (Multiple Object Tracking Accuracy) of up to 89.2%. By implementing a method for measuring roundabout entry speed, we achieved an accuracy of 94.5%.

A review of missing video frame estimation techniques for their suitability analysis in NPP

  • Chaubey, Mrityunjay;Singh, Lalit Kumar;Gupta, Manjari
    • Nuclear Engineering and Technology
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    • 제54권4호
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    • pp.1153-1160
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    • 2022
  • The application of video processing techniques are useful for the safety of nuclear power plants by tracking the people online on video to estimate the dose received by staff during work in nuclear plants. Nuclear reactors remotely visually controlled to evaluate the plant's condition using video processing techniques. Internal reactor components should be frequently inspected but in current scenario however involves human technicians, who review inspection videos and identify the costly, time-consuming and subjective cracks on metallic surfaces of underwater components. In case, if any frame of the inspection video degraded/corrupted/missed due to noise or any other factor, then it may cause serious safety issue. The problem of missing/degraded/corrupted video frame estimation is a challenging problem till date. In this paper a systematic literature review on video processing techniques is carried out, to perform their suitability analysis for NPP applications. The limitation of existing approaches are also identified along with a roadmap to overcome these limitations.

고기동 비행체를 위한 추적시스템 개발 (Development of Tracking System for High Maneuvering Vehicle)

  • 조동식;나성웅
    • 한국항공우주학회지
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    • 제36권4호
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    • pp.399-406
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    • 2008
  • 본 추적 시스템은 고기동 비행체에 대한 비행 시험시 원거리에서 무선으로 전송되는 계측 데이터와 영상 데이터를 수신하기 위하여 개발되었다. 추적 시스템의 추적 방식은 위상비교 모노펄스 방식이며 이 방식은 추적 시스템에 장착되는 4개의 패치 안테나로 입력되는 무선 신호의 위상차를 측정하여 추적 데이터를 산출한다. 제작된 추적 시스템은 무선 조종 헬기 추적 시험, 로켓 추적 시험 등을 통하여 추적 성능을 입증하였다.

마커인식을 통한 동영상 Tracking 데이터 추출에 관한 연구 (A Study on the video tracking data extracted by the marker recognition)

  • 박정근;한종성;이근호;이기정
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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    • pp.213-214
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    • 2014
  • 본 논문에서는 증강현실 저작도구를 사용 할 때 마커인식을 통하여 동영상의 Tracking 데이터를 추출하는 방법을 제안한다. 실험에 이용한 마커는 직사각형모양의 특징점이 잘 나타나는 물체로서, 사각형 마커인식을 위해 CornerDetection과 Matching기법을 사용하였다. Tracking을 활용하는 방식에는 동영상의 기준프레임을 활용하여 Tracking하는 방법과 각 프레임을 순차적으로 Tracking하여 비교하는 방법, 그리고 마커를 사용하지 않고 동영상의 Tracking데이터를 추출하는 방법이 있는데 본 논문에서는 이 세 가지 방법을 비교하여, 증강현실 저작도구의 상용화를 위한 최적화된 알고리즘을 제안한다.

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Multi-pedestrian tracking using deep learning technique and tracklet assignment

  • Truong, Mai Thanh Nhat;Kim, Sanghoon
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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    • pp.808-810
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    • 2018
  • Pedestrian tracking is a particular problem of object tracking, and an important component in various vision-based applications, such as autonomous cars or surveillance systems. After several years of development, pedestrian tracking in videos is still a challenging problem because of various visual properties of objects and surrounding environment. In this research, we propose a tracking-by-detection system for pedestrian tracking, which incorporates Convolutional Neural Network (CNN) and color information. Pedestrians in video frames are localized by a CNN, then detected pedestrians are assigned to their corresponding tracklets based on similarities in color distributions. The experimental results show that our system was able to overcome various difficulties to produce highly accurate tracking results.