• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.3
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• pp.89-96
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• 1999

본 논문에서는 빠른 수행 속도를 가지고 여러 대의 차량을 동시에 추적할 수 있는 다중 차량 추적 알고리즘을 제안한다. 이러한 작업은 연속 영상으로부터 움직이는 물체의 동작 정보를 구하는 동작 분할(motion segmentation)단계와 칼만 필터(Kalman filter)를 이용해서 물체의 위치를 예측하는 동작 예측(motion estimation)단계로 나누어진다. 제안된 알고리즘은 아핀 동작 모델(Affine motion model)을 적용하여 동작 정보를 근사화함으로써 두 개의 선형 칼만 필터를 사용하고, 칼만 필터에서 예측된 위치 정보를 동작 분할 과정에 사용하여 빠른 추적이 이루어지도록 하였다. 또한, 다중 물체 추적 시 중요한 데이터 연결 문제(data association problem)를 해결하기 위해서 패턴 인식 방법을 도입하였다. 제안된 알고리즘을 고속 도로 영상에 대해 적용했을 때, 빠르고 정확한 다중 차량 추적이 이루어짐을 실험 결과를 통해 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1309-1312
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• 2015

본 논문에서는 현대 자율 주행 차량 경진대회에 적용되었던 LIDAR 기반의 다중 물체 추적 알고리즘을 소개한다. 물체 추적은 자율 주행 차량이 외부 환경을 인지하는데 중요한 역할을 한다. 본 논문의 물체 추적 알고리즘은 동시에 여러 개의 물체를 추적할 수 있도록 Multiple Data Association 방식을 사용하였고 순수하게 LIDAR만으로 동작하기 때문에 밤과 낮 모든 경우에 적용 가능하다. 알고리즘은 Clustering, Data Association, State Estimation, Data Arrangement 총 4단계로 이루어져 있으며 본 논문에서는 각 단계별로 알고리즘의 동작 방식을 소개한다. 실제 구현에는 Velodyne사의 HDL-32e이 사용되었고 실제 주행에서 교차로 내의 차량 추적 및 선행 차량의 동향을 추적하는데 적용되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.117-120
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• 2008

동영상의 다중 물체 인식 및 추적은 의료영상이나 무인 주행 시스템 등의 응용분야에서 중요성이 높아지고 있다. 본 논문에서는 스포츠 동영상의 다중 물체를 인식 및 추적하기 위해 칼만필터 알고리즘을 사용한다. 칼만필터 알고리즘을 이용한 물체의 이동 궤적 관리를 통해 표적 겹침 현상에 대한 추적 실패를 극복하도록 하였다. 표적 겹침이 일어나는 동영상을 입력 영상으로 이용하여 제안한 실시간 시뮬레이터의 추적 성능을 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.419-423
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• 2007

감시 및 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 효율적인 알고리즘 및 시스템에 대한 개발이 활발하다. 본 논문에서는 물체를 연속적으로 추적하기 위해 다중 카메라 간의 hand-off 기술을 제안한다. 먼저 움직이는 물체의 검출을 위한 몇 가지 단계의 전처리 과정을 거친다. 그리고 나서 검출된 영역들 간의 상관관계를 파악하기 위해 물체를 가장 잘 검출 한 주 카메라를 선택하고 이동 경로에 따른 다음 주 카메라를 예측한다. 예측된 카메라 정보와 칼라 정보 등을 이용해서 동일 물체를 추적하고 있음을 확인한다. 실험 결과는 움직이는 특정 물체에 대해 주 카메라가 어떻게 변해 가는지를 보여준다.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.11
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• pp.95-101
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• 1999

In this paper, we propose an adaptive method of tracking multiple moving objects using contour and features in surrounding conditions. We use an adaptive background model for robust processing in surrounding conditions. Object segmentation model detects pixels thresholded from local difference image between background and current image and extracts connected regions. Data association problem is solved by using feature extraction and object recognition model in searching window. We use Kalman filters for real-time tracking. The results of simulation show that the proposed method is good for tracking multiple moving objects in highway image sequences.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06b
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• pp.516-518
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• 2012

본 논문은 Particle Filtering과 계층적인 Boosting 알고리즘을 이용한 다중 객체 추적 기법을 제안한다. Particle Filtering을 이용하여 각 객체를 단일 객체로 추적하고 Boosting 기반의 데이터 연관 알고리즘을 사용하여 영상에서 움직이는 물체들을 추적한다. 본 제안한 알고리즘에서는 객체들의 이동경로 정확한 감지를 위해 Particle Filtering을 통해 각 객체가 움직이는 예측 정보를 이용하고, Boosting 알고리즘을 계측적인 형태로 설계함에 따라 데이터 물체의 추적 정확도를 높일 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.04a
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• pp.113-114
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• 2008

본 논문에서는 HD 비디오 영상 처리를 효과적으로 수행할 수 있는 다중 DSP 아키텍쳐를 제안하고 프로토타입 보드를 설계 제작하였다. 또한, 구현된 보드를 이용하여 비디오 영상 내 물체(얼굴)의 실시간 추석시스템을 구현하였다. 물체 추적 기법인 PF(Particle Filtering) 기법은 배경 클러터가 존재하는 환경에서도 강인하게 물체를 추적할 수 있지만 많은 수의 샘플을 사용하는 경우 필요한 계산량이 많아져 실시간 구현이 매우 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 경우에도 실시간 추적이 가능하도록 병렬화된 PF 추적 방법을 제안하고 제작된 보드 상에 구현하였다. 구현된 병렬 처리 추적에서는 150개의 PF 샘플들을 5개의 슬레이브 DSP로 분산하여 컬러 유사도 기탄의 관측 확률을 계산하고 그 결과를 마스터 DSP에서 종합하여 추적의 정확도를 높이고자 하였다. 실험에는 $720{\times}480$ 픽셀 영상이 사용되었으며, 실험 결과 배경 클러터가 존재하는 경우에도 충분한 PF 샘플 수의 사용에 따라 대상 물체를 강인하게 추적하는 우수한 성능을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.2
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• pp.435-442
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• 2015

In this paper, we propose a tracking and recognition of pedestrian/vehicle for intelligent multi-visual surveillance system. The intelligent multi-visual surveillance system consists of several fixed cameras and one calibrated PTZ camera, which automatically tracks and recognizes the detected moving objects. The fixed wide-angle cameras are used to monitor large open areas, but the moving objects on the images are too small to view in detail. But, the PTZ camera is capable of increasing the monitoring area and enhancing the image quality by tracking and zooming in on a target. The proposed system is able to determine whether the detected moving objects are pedestrian/vehicle or not using the SVM. In order to reduce the tracking error, an improved camera calibration algorithm between the fixed cameras and the PTZ camera is proposed. Various experimental results show the effectiveness of the proposed system.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2001.05a
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• pp.633-637
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• 2001

In this paper, we proposed model creation algorithm for multiple moving objects tracking. The proposed algorithm is divided that the initial model creation step as moving objects are entered into background image and the model reformation step in the moving objects tracking step. In the initial model creation step, the initial model is created by AND operating division image, divided using difference image and clustering method, and edge image of the current image. In the model reformation step, a new model was reformed in the every frame to adapt appearance change of moving objects using Hausdorff Distance and 2D-Logarithmic searching algorithm. We simulated for driving cart in the road. In the result, model was created over 98% in case of irregular approach direction of cars and tracking objects number.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.1
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• pp.50-58
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• 2001

본 논문에서는 움직임을 갖는 다중 물체 중에서 하나의 물체를 선택하고, 선택된 물체를 계속 추적하는 알고리즘을 제안하였다. 일반적으로 차영상을 이용하는 이동물체의 동작정보 추출방법은 주로 연속되는 영상내에서 일정한 영역의 영상특성을 정합하는 방법이 주로 사용되어왔다. 본 논문에서 제안한 동작정보의 추출방법은 연속영상간의 차연산을 한번 시행함으로써 얻어진 움직임영역을 기반으로 사용자에 의해 임의로 선택된 특정한 움직임영역을 추출하는 것이다. 특정한 모양이나 패턴을 인식하여 추적하는 것과는 달리 본 논문에서는 사용자에 의해 선택된 물체를 추적목표물체로 삼는 새로운 이동추적 방법을 제시하였다. 실험은 CCD 카메라로 입력된 실제 금붕어 영상을 이용하여 선택된 이동물체의 추적이 효과적으로 수행됨을 보였다.