• Journal of Sensor Science and Technology
• /
• v.18 no.3
• /
• pp.190-196
• /
• 2009

In a conventional camera system, a target tracking system consists of a camera part and a image processing part. However, in the field of the real time image processing, the vision chip for edge detection which was made by imitating the algorithm of humanis retina is superior to the conventional digital image processing systems because the human retina uses the parallel information processing method. In this paper, we present a high speed target tracking system using the function of the CMOS vision chip for edge detection.

• Proceedings of the Korean Institute of Navigation and Port Research Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.321-332
• /
• 1999

It is important to detect objects movement for obstacle recognition and path searching of UCT(unmanned container transporters) with vision sensor. This paper shows the method to draw out objects and to trace the trajectory of the moving object using a CCD camera and it describes the method to recognize the shape of objects by neural network. We can transform pixel points to objects position of the real space using the proposed viewport. This proposed technique is used by the single vision system based on floor map.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.1011-1013
• /
• 2014

2D/3D 입체영상의 변환을 위해 산업현장에서 아티스트가 경험적으로 양자화된 깊이 정보를 제작하고, 입력된 깊이 정보의 차이와 픽셀 간의 유사성을 이용하여 물체의 윤곽을 보존하는 한편, 실시간으로 평활화 과정을 수행하는 방법을 제안한다. 아티스트의 의도를 반영하기 위해 초기 입력한 깊이 정보를 바탕으로 적응적인 스무딩 파라미터를 할당함으로써 기존의 수작업을 반자동화하였다. 제안된 방법에서는 기존 방법의 평활화 단계에서 Domain Transformation 기법을 적용하고, 노이즈 제거 단계에서 양방향 필터를 적용하였다. 즉 산업 현장에서 문제점들을 해결하도록 알고리즘을 변형하여 기존 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 기존의 제작 방법과 비교하여 적은 양자화 단계로 동일한 성능을 내는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.1131-1134
• /
• 2002

본 논문에서는 블록 다중 텍스쳐 영상으로부터 바코드 영역을 추출하기 위한 한 방법을 제안한다. 일반적으로 택배 등의 물류 처리에서 사용되는 바코드는 직선 형태의 바로 구성되며, 물체의 윗면에 붙여진 바코드의 방향에 따라 바의 방향은 수직, 수평, 대각선의 방향으로 나타난다. 따라서, 제안된 방법에서는 다양한 텍스쳐의 특징 벡터를 사용하여 바코드의 특징을 검출한다. 또한 처리 시간의 단축을 위하여 영상을 일정한 블록으로 분할한 후에 국부 특징 마스크를 사용하여 텍스쳐 특징 벡터를 산출하고, 우편물 영상에서 각각의 특징에 따른 분류를 통해 바코드 영역을 결정한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2019.06a
• /
• pp.243-245
• /
• 2019

영상 주석 생성 기술은 주어진 영상에 대하여 최대한 자세히 묘사하는 문장을 생성하는 것을 목표로 한다. 따라서, 이 분야에서는 생성된 주석과 입력 영상 간의 연관성이 가장 중요하다. 영상 주석 생성과 관련된 최근 연구들은 영상 내에서 집중해야 될 후보 영역들을 먼저 추출한 뒤, 이들을 LSTM 디코더 등에 입력하여 주석을 생성한다. 비록, 최근에 제안된 방법들이 입력 영상과 매우 연관성 높은 주석들을 생성하지만, 아직 영상 안에 존재하지 않는 물체가 종종 생성된 주석에 포함되는 환각(Hallucination) 문제가 발생하고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 Beam search를 이용하여 기존 방법들보다 더 정확한 여러 주석 후보 군을 생성한 뒤, 각각의 주석을 객체 검출기에서 나온 객체 후보군과 비교하는 방법을 제안한다. 우리는 제안한 방법을 최근에 제안된 주석 생성 기술에 접목한 결과, 환각 문제가 효과적으로 제거되는 것을 확인할 수 있었다. 또한, MS COCO 온라인 서버 제출을 통하여 주석 생성기술의 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• Journal of the Semiconductor & Display Technology
• /
• v.20 no.3
• /
• pp.117-119
• /
• 2021

With the development of the industry, the use of drones in specific mission flight is being actively studied. These drones fly a specified path and perform repetitive tasks. if the drone system will detect objects in real time, the performance of these mission flight will increase. In this paper, we implement object detection system and mount GPU acceleration to maximize the efficiency of limited device resources with drone video using Tensorflow Lite which enables in-device inference from a mobile device and Mobile SDK of DJI, a drone manufacture. For performance comparison, the average processing time per frame was measured when object detection was performed using only the CPU and when object detection was performed using the CPU and GPU at the same time.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.05a
• /
• pp.529-532
• /
• 2021

본 논문은 서비스 로봇 분야에서 역할을 수행하는 ROS 및 딥러닝 기반 모듈형 6자유도 매니퓰레이터의 설계 방법 및 성능 개선 결과를 제시한다. 기구적 설계, 모터 선정, 역 기구학 해석 방법 및 지능적 제어 방법에 대한 개선점과 향후 연구과제에 대해 다루었다. 특히 고정된 작업 반경 안에 있는 물체를 검출하고 이동시키는 방법을 딥러닝학습에 의해 정확도를 증가시키며, 임의의 위치에 존재하는 다양한 작업환경에서도 성공적인 작업수행이 가능하도록 수직 다관절 모듈형 매니퓰레이터를 설계하고 주요 성능을 검증하였으며 사용자의 사용 목적에 맞게 다양한 환경에서의 임무 수행이 가능하도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2021.11a
• /
• pp.640-642
• /
• 2021

비전 기반의 재활용-PET 선별공정에서, PET 외 물체와의 식별 성능은 물론 PET 용기 내 포함된 이물질 및 라벨, 뚜껑의 존재 여부, 색상에 대한 검출 성능은 재활용 소재 품질에 중요한 영향을 미친다. 본 연구에서는 비전 인공지능 기반의 재활용-PET 자동 선별 시스템을 제안하고, 인공지능 모델의 제작에서 감독학습의 학습 효과를 최적화하기 위한 데이터 레이블링 기법을 제안한다. 재활용대상 PET 와 이물질 파트가 포함된 용기의 컨베이어벨트 선별공정 혼입을 재현한 실험을 통해서, 재활용 소재화 물량과 순도를 최대화하기 위한 인공지능 모델 생성 방법에 대해 고찰한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2020.07a
• /
• pp.239-240
• /
• 2020

마스크 쓴 얼굴에 대해 랜드마크 분석을 진행하기 위해서는 대량의 마스크가 착용된 얼굴 데이터셋이 필요하다. 본 논문에서는 공개된 얼굴 데이터셋에 자동으로 마스크를 합성하여 대량의 마스크를 착용한 얼굴 데이터셋을 생성하는 시스템을 제안한다. 마스크는 얼굴의 많은 부분을 가리는 물체이다. 따라서 마스크를 쓴 얼굴에 대해서는 일반적인 얼굴 데이터셋으로 학습된 landmark detector가 잘 작동하지 않는다. landmark detector가 잘 작동하게 하려면 마스크를 쓴 얼굴에 대해서 학습을 시켜야 한다. 그러나 현재 마스크를 쓴 얼굴 이미지와 풍부한 landmark 정보를 함께 가지고 있는 데이터셋이 존재하지 않기 때문에 학습에 어려움이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 마스크 얼굴 이미지 데이터셋을 만들어내는 방법을 제안하고 마스크를 착용한 얼굴에도 잘 작동하는 랜드마크 검출기를 학습시켜 그 효용을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.542-543
• /
• 2023

최근 일회용품의 사용 증가 및 재질과 종류가 다양해짐에 따라, 올바른 분리배출 방법 공유 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 실시간 물체 인식 알고리즘인 YOLOv7 (You Only Look Once)를 이용하여 재활용 마크를 자동으로 분류하고 그에 따른 올바른 분리배출을 알려주는 시스템을 구현했다. 그 결과, mAP값이 90%로 좋은 객체 검출률을 보였다. 또한, 카카오톡 챗봇 API를 이용하여 올바른 분리배출 방법을 공유하는 서비스를 제공하며 사용자 접근성을 높여 많은 사람이 쉽게 사용할 수 있도록 구현했다.