• 제목/요약/키워드: 물체 검출

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선박안전 운항을 위한 이진 분할 알고리즘 기반 해상 객체 검출 하드웨어 가속기 설계 및 구현 (Design and Implementation of a Hardware Accelerator for Marine Object Detection based on a Binary Segmentation Algorithm for Ship Safety Navigation)

  • 이효찬;송현학;이성주;전호석;김효성;임태호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제24권10호
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    • pp.1331-1340
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    • 2020
  • 해상 객체 검출은 선장이 육안으로 해상 주변의 충돌 위험성이 있는 부유물을 컴퓨터를 통해 자동으로 검출하여 사람이 확인하는 방법과 유사한 정확도로 인지하는 방법을 말한다. 기존 선박에서는 레이더의 전파를 통해 해상 부유물의 유무와 거리를 판단하였지만 형체를 알아내어 장애물이 무엇인지는 판단할 수 없는 약점이 있다. 반면, 카메라는 인공지능 기술이 발달하면서 물체를 검출하거나 인식하는데 성능이 우수하여 항로에 있는 장애물을 정확하게 판단할 수 있다. 하지만, 디지털 영상을 분석하기 위해서는 컴퓨터가 대용량의 화소를 연산해야 하는데 CPU는 순차적 처리 방식에 특화된 구조이기에 처리속도가 매우 느려 원활한 서비스 지원은 물론 안전성도 보장할 수 없게 된다. 따라서 본 논문에서는 해상 객체 인식 소프트웨어를 개발하였고 연산량이 많은 부분을 가속화하기 위해 FPGA로 구현하였다. 또한, 임베디드 보드와 FPGA 인터페이스를 통해 시스템 구현 완성도를 높였으며 소프트웨어 기반의 기존 구현 방법보다 약 30배의 빠른 성능을 얻었고 전체 시스템의 속도는 약 3배 이상이 개선되었음을 확인할 수 있었다.

CP4 EPSPS 검출을 위한 단클론 항체 생산 (Monoclonal antibody production for CP4 EPSPS detection assays)

  • 윤아미;김일룡;최원균
    • 환경생물
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    • 제39권4호
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    • pp.445-451
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    • 2021
  • Agrobacterium tumefaciens strain CP4 유래 5-enolpyruvylshikimate-3-phosphate synthase (EPSPS) 유전자를 포함하는 유전자변형생물체(Living modified organism, LMO)가 개발되었다. 이 같은 LMO는 국내 승인되어 사료용, 식품용, 가공용으로 이용 중이다. 간이면역 검사키트 개발을 위해서는 고효율의 단클론 항체 개발이 필수적이다. 본 연구에서는 대장균 BL21 (DE3)에서 재조합 CP4 EPSPS 단백질을 정제하였으며 SDS-PAGE와 MALDI-TOF MS 분석으로 단백질 특성을 분석하였다. 단클론 항체 제작은 (주)앱클론의 SOP 매뉴얼에 따라 진행하였다. 본 연구 결과 5개의 단클론 항체 클론(2F2, 4B9, 6C11, 10A9, 10G9)를 확보하였다. 5종의 단클론 항체의 효율과 특이도 검정을 위해서 LM 면화 추출액을 이용한 western blotting 분석을 실시하였다. 모든 단클론 항체는 CP4 EPSPS를 함유하는 MON1445와 MON88913을 특이적으로 검출하였으며 비변형 면화 및 타종의 LM 면화에서는 검출되지 않았다. 이러한 결과들을 바탕으로 CP4 EPSPS 단클론 항체는 LMO에 함유된 CP4 EPSPS 단백질을 타겟으로 항체 기반 검출법 개발에 활용될 것으로 사료된다.

고성능 광각 3차원 스캐닝 라이다를 위한 스터드 기술 기반의 대면적 고속 단일 광 검출기 (Large-area High-speed Single Photodetector Based on the Static Unitary Detector Technique for High-performance Wide-field-of-view 3D Scanning LiDAR)

  • 한문현;민봉기
    • 한국광학회지
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    • 제34권4호
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    • pp.139-150
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    • 2023
  • 다양한 구조의 라이다(light detection and ranging, LiDAR)가 존재함에도 불구하고 넓은 화각을 유지하면서 장거리 측정과 수직, 수평 방향 모두에서 높은 해상도를 만족하는 LiDAR를 구현하는 것은 매우 어렵다. 스캐닝 구조는 장거리 탐지 및 수직, 수평 방향에 대한 높은 해상도를 만족하는 고성능 LiDAR를 구현하는 데 유리하지만, 넓은 화각을 확보하기 위해서는 검출 속도에 불리한 대면적 광 검출기(photodetector, PD)가 필수적이다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해 다수의 소면적 PD를 고속의 단일 대면적 PD로 작동할 수 있는 static unitary detector(STUD) 기술 기반의 PD를 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 InP/InGaAs STUD PIN-PD는 1,256 ㎛×19 ㎛의 단위 면적을 가지는 32개 소면적 PD를 활용하여 1,256 ㎛×949 ㎛ 이내에서 다양한 형태로 설계 및 제작하였다. 이후 다양한 형태로 제작된 STUD PD의 특성과 감도는 물론 이를 활용한 LiDAR 수신 보드의 잡음 및 신호 특성에 대해 측정 및 분석하였다. 마지막으로 STUD PD가 적용된 LiDAR 수신 보드를 1.5-㎛ master oscillator power amplifier 레이저를 광원으로 활용하는 3차원 스캐닝 LiDAR 시제품에 적용하였고, 이를 통해 대각 32.6도의 광각에서 50 m 이상의 장거리 물체를 정밀하게 탐지하면서 320 px×240 px의 고해상도 3차원 영상을 동시에 확보하였다.

Yolov4와 전이학습을 기반으로한 실시간 철강 표면 결함 검출 연구 (Real-time Steel Surface Defects Detection Appliocation based on Yolov4 Model and Transfer Learning)

  • 김복경;배준희;환;이용은;옥영석
    • 한국빅데이터학회지
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    • 제7권2호
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    • pp.31-41
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    • 2022
  • 철강은 기계 산업의 가장 기본적인 구성 요소 중 하나이다. 그러나 철강의 표면 결함은 제품의 품질에 큰 영향을 미친다. 따라서 연구자들은 표면 결함 감지기의 필요성에 주목하고 딥 러닝을 이용한 방법은 객체 결함 감지를 하는데 많이 사용된다. 연구 개발용으로 학습 모델 개발에 초점을 맞추지만 실제 산업환경에 실질적인 영향을 미치는 실시간 적용은 아직 적용되지 않는 한계와 개선의 여지가 필요하다. 본 연구는 YOLOv4를 기반으로 한 철강 표면 결함 감지의 실시간 적용을 제안한다. 첫째, 본 연구는 실시간 응용 모델을 적용하는 것을 목적으로 하며 실시간 객체 검출기의 가장 유명한 알고리즘 중 하나인 one-stage Detector의 YOLO 알고리즘을 중심으로 연구를 진행하였다. 둘째, 사전 훈련된 YOLOv4-Darknet 플랫폼 모델과 전이학습을 사용하여 철강 표면 오픈 소스 데이터셋 NEU-DET을 이용하여 학습과 테스트를 진행하였다. 본 연구에서는 철강 표면의 패치, 구멍 난 표면, 불순물, 스크래치 4가지 유형의 결함을 이용하였다. 셋째, 87.1% mAP@0.5의 정확도와 60fps 이상의 시스템 구축을 위해 YOLOv4를 이용하여 훈련된 모델의 실시간 성능을 평가하였다.

실시간 영상에서 반복적인 움직임에 적응한 블록정합 알고리즘 설계 (The Design of Repeated Motion on Adaptive Block Matching Algorithm in Real-Time Image)

  • 김장형;강진석
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제8권3호
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    • pp.345-354
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    • 2005
  • 실시간 동영상에서의 프레임간의 상관관계를 이용하여 움직임 추정과 움직임 보상기법을 수행한다. 이 방법은 동영상에 존재하는 중복된 데이터를 제거하기 때문에 실시간 영상에서 중요한 역할을 하지만 실시간 응용 및 고해상도 응용에 적용하기에는 많은 계산량을 필요로 한다. 따라서 움직임 벡터를 결정하기 전에 블록 내부의 움직임을 예측한다면, 이를 바탕으로 탐색 영역에서 초기 탐색점 위치와 탐색 패턴을 결정할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 차영상을 통해 움직임의 검출되었을 때, 이 움직임의 물체의 반복적인 영상인지, 아니면 침입자가 발생한 영상인지를 구분하였으며 움직임 검출 영역 간 픽셀 값의 분포도를 나타낸다. 제안된 알고리즘은 움직임 보상 예측된 화질 및 계산량의 감소에 있어서 높은 성능 향상을 보였다.

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복도환경에서의 이동로봇 주행을 위한 3차원 특징추출을 통한 장애물 인식 (Obstacle Recognition by 3D Feature Extraction for Mobile Robot Navigation in an Indoor Environment)

  • 진태석
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제14권9호
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    • pp.1987-1992
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    • 2010
  • 본 논문에서는 이동로봇에 장착된 CCD 카메라를 통해 입력되는 영상에서 3차원 물체가 가지는 특징정보를 분석 및 추출하여하여 주행전방의 환경을 구분하는데 적용하게 된다. 복도 내에서 주행하는 로봇에 탑재된 카메라로 입력된 영상은 3차원 특징정보에 의해 장애물과 복도의 코너, 문으로 검출되어진다. 바닥의 장애물 정보 인식을 통한 이동로봇의 주행경로를 구하는데 있어 이들 세 가지는 최적의 경로 생성과 장애물 회피를 위한 매우 중요한 정보로 사용될 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 입력영상을 전처리 후에 제안된 알고리즘을 기반으로한 이동로봇의 주행방향결정과, 입력 영상에서 신경망을 통하여 장애물 인식 및 특징정보 검출을 통한 이동로봇의 주행을 위한 선행 실험결과를 제시하였다.

조도 변화를 고려한 동영상 색 유동성 저감 알고리즘 (Temporal Color Rolling Suppression Algorithm Considering Time-varying Illuminant)

  • 오현묵;강문기
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제48권5호
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    • pp.55-62
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    • 2011
  • 본 논문은 조도 변화에 의해 동영상 시퀀스에서 발생하는 주기적인 색상 및 밝기 변화를 저감하기 위한 알고리즘을 제안한다. 밝기 변화가 주기적으로 일어나는 광원 환경에서 동영상을 촬영하는 경우, 노출 시간이 짧아짐에 따라 색상 및 밝기가 주기적으로 변하는 색 유동성 현상, 즉 컬러 롤링 현상(color rolling phenomenon)이 발생한다. 색 유동성 현상이 발생하는 경우 화이트 밸런스 알고리즘을 적용함으로써 개별 프레임의 색상을 보정할 수 있지만, 프레임 간에 발생하는 밝기 차이를 고려하지 않기 때문에 동영상의 밝기가 주기적으로 변하는 문제가 남게 된다. 제안하는 방법에서는 프레임 간에 발생하는 밝기 변화를 추정함으로써 색 유동성 현상으로 인해 나타나는 밝기 및 색상 변화를 보정하는 알고리즘을 제안한다. 이 때, 움직이는 물체에 의해 발생하는 밝기 변화 추정 에러를 줄이기 위해 움직임 검출(motion detection) 방법에 기반하여 색 유동성에 의한 밝기 변화만을 선택적으로 검출하여 보상한다. 또한 이전 밝기 정보를 이용하여 색 유동성에 의한 밝기 변화량을 예측함으로써 실시간 영상 처리에 적합하도록 하였다. 실험 결과를 통해 제안하는 방법을 사용하는 경우 조도 변화에 의한 밝기 변화를 보상함으로써 동영상의 프레임 간 밝기 및 색상의 항상성을 유지하는 것을 확인할 수 있다.

특수목적을 위한 이동형 영상 터미널 장비의 추적안테나 시스템에 적용하기 위한 방위각보정 알고리즘 구현 (The antenna azimuth correction method for a special purpose mobile video terminal tracking antenna system implementation)

  • 김남우;허창우
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권11호
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    • pp.2541-2546
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    • 2013
  • 본 논문에서는 가시선 데이터링크용 추적안테나 시스템에 적용하기 위한 방위각 보정 알고리즘에 대해 연구한다. 이동하는 물체와 가시선 통신링크를 유지하기 위해서는 추적안테나 시스템이 필수적이다. 방위각과 고각계산을 위해서는 이동체와 안테나시스템의 GPS값을 이용하는데, 이때 두 좌표계의 동일성을 유지하기 위해서 초기에 지자기센서나 beacon등을 이용하여 보정을 하게 된다. 하지만 지형적으로 지자기교란이 생기기 쉬운 장소에서는 정확한 보정이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 초기에 RF신호의 수신세기추적을 통해서 신호의 발생 위치를 검출하고 검출된 위치까지의 방위각 보정 값을 계산하여 통신링크개설 후 수신된 GPS값에 보정 값을 적용함으로서 주변의 영향을 최소화하면서 쉽고 빠르게 보정할 수 있다.

손 모양 인식을 이용한 모바일 로봇제어 (Mobile Robot Control using Hand Shape Recognition)

  • 김영래;김은이;장재식;박세현
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제45권4호
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    • pp.34-40
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    • 2008
  • 본 논문에서는 손 모양 인식을 이용한 비전기반의 모바일 로봇제어 시스템을 제안한다. 손 모양을 인식하기 위해서는 움직이는 카메라로부터 정확한 손의 경계선을 추출하고 추적하는 것이 필요하다. 이를 위해 본 논문에서는 초기 윤곽선 위치 및 경계에 강건하고, 빠른 물체를 정확히 추적할 수 있는 mean shift를 이용한 활성 윤곽선 모델(ACM) 추적 방법을 개발하였다. 제안된 시스템은 손 검출기, 손 추적기, 손 모양 인식기, 로봇 제어기 4가지 모듈로 구성된다. 손 검출기는 영상에서 피부색 영역으로 정확한 모양을 손으로 추출한 이후 활성 윤곽선 모델(ACM) 과 mean shift를 사용하여 손 영역을 정확히 추적한다. 마지막으로 Hue 모멘트에 이용하여 손의 형태를 인식한다. 제안된 시스템의 적합성을 평가하기 위하여 2족 보행로봇 RCB-1에서 실험이 수행되었다. 실험 결과는 제안된 시스템의 효율성을 증명하였다.

셀룰라 비선형 네트워크를 이용한 특징점 궤적 상에서 Optical Flow 검출 (Detection of Optical Flows on the Trajectories of Feature Points Using the Cellular Nonlinear Neural Networks)

  • 손혼락;김형숙
    • 전자공학회논문지CI
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    • 제37권6호
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    • pp.10-21
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    • 2000
  • 거리 변환(Distance Transform)을 수행할 수 있는 셀룰라 비선형 네트워크 구조와 특징 점들의 제적 상에서 거리 변환을 이용한 optical flow 검출 방법을 제안하였다. 움직이는 물체의 추적이나 카메라의 움직임 파악 같은 응용 분야에서는 수가 적더라도 정확하고 확실한 optical flow가 더 중요하다. 본 연구는 특징점들의 이동 궤적 상에서 거리 변환 기법을 이용하여 거리 변환 필드(Distance Transform Field)를 생성시키고 거리 변환 필드상에서 궤적의 움직인 거리 값과 방향을 추출함으로써 optical flow를 구하는 방법이다. 이 방법은 영상 정보를 거리 정보로 변환하여 사용하게 되므로 잡음의 영향을 적게 받으며 필요한 연산들이 아날로그 회로에 의해 처리되므로 처리 속도가 빠르고, 지역적 처리 특성을 갖기 때문에 하드웨어 구현이 용이하다는 특징이 있다. 또한, 본 연구에서는 제안한 알고리즘의 핵심부분을 하드웨어로 구현하기 위해 셀룰라 비선형 네트워크(Celluar Nonlinear Neural Network)구조를 제안하였다. 제안한 구조와 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 영상과 환경에 대한 시뮬레이션을 수행하여 결과를 제시하였다.

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