• Title/Summary/Keyword: 동적객체추적

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Visual Tracking Using Monte Carlo Sampling and Background Subtraction (확률적 표본화와 배경 차분을 이용한 비디오 객체 추적)

  • Kim, Hyun-Cheol;Paik, Joon-Ki
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.48 no.5
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    • pp.16-22
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    • 2011
  • This paper presents the multi-object tracking approach using the background difference and particle filtering by monte carlo sampling. We apply particle filters based on probabilistic importance sampling to multi-object independently. We formulate the object observation model by the histogram distribution using color information and the object dynaminc model for the object motion information. Our approach does not increase computational complexity and derive stable performance. We implement the whole Bayesian maximum likelihood framework and describes robust methods coping with the real-world object tracking situation by the observation and transition model.

Location Trigger Model for Intelligent Location Tracking (지능적 위치 추적을 위한 위치 트리거 모델)

  • Kim, Young-Ja;Nam, Kwang-Woo;Lee, Yon-Sik
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2017.01a
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    • pp.241-243
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    • 2017
  • 이동 단말기에서 실시간 데이터 제공을 위하여 대부분의 객체 위치 추적 시스템은 GPS 기반의 추적 기법을 사용하고 있으나, 본 논문에서는 위치 트리거 모델을 제안하여 객체의 이동 위치에 따른 시점과 위치 특성과 같은 지능적 정보를 통한 효율적 저비용의 위치 추적 기법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 위치 트리거 모델은 객체 정보의 흐름에 대한 실시간 모니터링과 예외상황 발생 시 지능화된 경고/조치, 최적화된 이동 경로 수립 및 계획의 동적/지능적 재조정을 위한 객체추적 및 이동의 최적화를 목표로 하는 시스템을 구성하기 위해 사용될 수 있다.

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Real-Time Object Tracking Algorithm based on Adaptive Color Model in Surveillance Networks (서베일런스 네트워크에서 적응적 색상 모델을 기초로 한 실시간 객체 추적 알고리즘)

  • Kang, Sung-Kwan;Lee, Jung-Hyun
    • Journal of Digital Convergence
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    • v.13 no.9
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    • pp.183-189
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    • 2015
  • In this paper, we propose an object tracking method using the color information of the image in surveillance network. This method perform a object detection using of adaptive color model. Object contour detection plays an important role in application such as object recognition. Experimental results demonstrate successful object detection over a wide range of object's variation in color and scale. In applications to detect an object in real time, when transmitting a large amount of image data it is possible to find the mode of a color distribution. The specific color of an object is modified at dynamically changing color in image. So, this algorithm detects the tracking area information of object within relevant tracking area and only tracking the movement of that object.Through experiments, we show that proposed method is more robust than other methods under certain ideal situations.

Real-time 3D Object Perception Algorithm Implementation for Autonomous Driving Robots at Construction Sites (건설 현장을 위한 자율주행 로봇의 실시간 3D 객체 인지 알고리즘 구현)

  • Ji-Ye Choi;In-Gu Choi;Hyeong-Keun Hong;Jae-Wook Jeon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2024.05a
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    • pp.11-12
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    • 2024
  • 건설 현장에서 자율주행 로봇의 안전한 주행을 위해 동적 장애물의 정확한 인식 및 추적이 중요하다. 본 논문에서는 실시간 3D 객체 인식 및 추적을 위한 방법을 제안한다. Complex-YOLOv4 모델을 이용한 객체 인식, SORT 알고리즘 확장을 통한 객체 추적을 구현하였다. Jetson AGX Orin 보드의 ROS2 환경에서 시스템을 구축하여, 실시간 3D 객체 인식 및 추적이 가능함을 확인하였다.

CenterTrack-EKF: Improved Multi Object Tracking with Extended Kalman Filter (CenterTrack-EKF: 확장된 칼만 필터를 이용한 개선된 다중 객체 추적)

  • Hyun-Sung Yang;Chun-Bo Sim;Se-Hoon Jung
    • Smart Media Journal
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    • v.13 no.5
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    • pp.9-18
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    • 2024
  • Multi-Object trajectory modeling is a major challenge in MOT. CenterTrack tried to solve this problem with a Heatmap-based method that tracks the object center position. However, it showed limited performance when tracking objects with complex movements and nonlinearities. Considering the degradation factor of CenterTrack as the dynamic movement of pedestrians, we integrated the EKF into CenterTrack. To demonstrate the superiority of our proposed method, we applied the existing KF and UKF to CenterTrack and compared and evaluated it on various datasets. The experimental results confirmed that when EKF was integrated into CenterTrack, it achieved 73.7% MOTA, making it the most suitable filter for CenterTrack.

Feature-Based Panoramic Background Generation for Object Tracking in Dynamic Video (가변시점 비디오 객체추적을 위한 특징점 기반 파노라마 배경 생성)

  • Im, Jae-Hyun;Paik, Joon-Ki
    • Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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    • v.45 no.6
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    • pp.108-116
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    • 2008
  • In this paper, we propose the algorithm for making panoramic background and object tacking using pan-tilt-zoom camera. We draw an analogy relation between images for cylinder projection, rearrange of images, stitching, and blending. We can then make the panoramic background, and can track the object use the panoramic background. After generated the background, the proposed algorithm tracks the moving object. Therefore it can detect the wide area, and it tracks the object continuously. So the proposed algorithm is able to use at wide area to detect and track the object.

Block Matching Algorithm Using an Adaptive Matching Block for Object Tracking (객체추적을 위한 적응적 정합 블록을 이용한 블록정합 알고리즘)

  • Kim, Jin-Tea;Ahn, Soo-Hong;Oh, Jeong-Su
    • Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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    • v.15 no.2
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    • pp.455-461
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    • 2011
  • In object tracking using the block mating algorithm, it is not proper to use a fixed matching block to track an object of which size may be various and can be changed at any time. This paper defines an adaptive matching block for the dynamic environment and proposes a block matching algorithm for it. The matching block is composed of a main-block of $10{\times}10$ pixels and 8 sub-blocks of $6{\times}6$ pixels in a wide area of $42{\times}42$ pixels, the main-block located its center is used as an object block, and the sub-blocks located its boundary are used as candidates for the object block. The proposed algorithm extracts the object blocks from the sub-blocks by using their motion vectors for 10 previous frames and performs the block matching with the main block and them. The experiments for perform estimation show that the proposed algorithm extracts just valid object blocks from the matching block and keeps an object having free movement in image center area.

Appendicitis Extraction of Ultrasonographic Images using Enhanced FCM (개선된 FCM을 이용한 초음파 영상에서 충수염 추출)

  • Jung, Seung Hwan;Yi, Gyeong Yun;Kim, Kwang Beak
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2015.10a
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    • pp.239-241
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    • 2015
  • 본 논문에서는 클러스터 개수를 동적으로 생성하는 개선된 FCM을 적용하여 초음파 영상에서 충수염을 추출하는 방법을 제안한다. 초음파 영상에서 ROI 영역을 추출한 후, Max-Min 기반 이진화 기법을 적용한다. 이진화된 영상에서 근막 영역의 크기가 ROI 영역의 1/3이상을 차지한다는 정보를 이용하여 Labelling 기법을 적용하여 근막 영역을 추출한다. 근막의 최하단 좌표를 이용하여 근막의 하단 영역을 추출한 후, 근막의 하단 영역에서 객체들의 선명도를 높이기 위해 Blurring 기법과 Sharpening 기법을 적용한다. 충수염의 후보 영역을 추출하기 위해 FCM 알고리즘을 개선하여 양자화를 수행한다. 개선된 FCM 알고리즘으로 양자화를 수행하여 충수염의 후보 영역을 추출한다. 추출된 충수염의 후보 영역에서 8방향 윤곽선 추적 기법을 적용하여 객체들을 추출한다. 추출된 객체들 중에서 낮은 명암도를 가지고 초음파 전체 영상 크기의 1/3이하 되는 객체를 충수염으로 추출한다. 초음파 영상을 대상으로 제안된 방법을 적용하여 실험한 결과, 기존의 방법보다 충수염 영역의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.

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Probabilistic Model for Adaptive WebMedia Educational Systems (적응형 웹미디어 교육 시스템을 위한 확률 모델)

  • 이재호;이윤수;윤경섭;왕창종
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2003.04a
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    • pp.800-802
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    • 2003
  • 이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

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