• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.1179-1186
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• 2013

본 논문에서는 터널 내에서 차량의 운행 상태를 모니터링하기 위하여 차량 검출 및 추적 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 세 단계로 이루어진다. 첫 단계는 배경추정으로서 비교적 간단한 Running Gaussian Average (RGA)를 사용한다. 두 번째 단계는 차량검출 단계이며, Adaboost 알고리즘을 적용한다. 상대적으로 먼거리의 차량에 대한 오검출을 줄이기 위하여 차량의 높이별 부분 특징을 이용하여 차량을 검출한다. 물체의 부분 특징들이 임계값 이상이면 차량으로 분류한다. 마지막 단계는 차량추적 단계이며, Kalman 필터를 적용하여 이동하는 물체를 추적한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안하는 알고리즘이 터널 내에서 차량 검출 및 추적에 유용한 것을 확인하였다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제48권4호
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• pp.86-97
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• 2011

본 논문에서는 칼라분류 및 방향성 에지정보의 클러스터링과 이들의 통합에 의한 새로운 도로영역 및 차선검출 알고리즘을 제안한다. 도로영역 및 차선을 하나의 인식대상 물체로 취급하고, 통계적 파라미터의 반복 최적화에 의한 칼라정보의 클러스터링을 수행해서 검출과 인식을 위한 초기정보로 사용한다. 다음으로, 칼라정보가 갖는 물체인식 의 한계를 개선하기 위해 에지정보를 검출하고, 관심영역(Region Of Interest for Lane Boundary(ROI-LB))의 추출과 ROI-LB 영역에서 방향성 에지정보의 검출과 클러스터링을 수행한다. 칼라분류 및 에지 클러스터링의 결과를 통합해, 이들 각각의 정보가 갖는 특징을 이용함으로서 도로환경에 적합한 도로영역 및 차선을 검출할 수 있도록 한다. 제안방법은 도로와 차선에 관한 파라미터릭 수학적 모델을 사용하지 않고 칼라 및 에지의 클러스터링 정보에 의한 non-parametric 방법으로 다양한 도로 환경에 유연한 대응이 가능한 장점을 갖는다. 본 제안방법의 유효성을 입증하기 위해 상이한 촬상조건 및 도로환경에서의 영상에 대한 실험결과를 제시한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.1-6
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• 2014

컬러 영상 처리 기반의 연기 검출은 화재의 조기 검출에 적합한 검출 대상이다. 연기 검출을 위한 방법으로 움직임과 색상이 전처리로서 처리되며, 확산, 질감, 형태, 방향성 등의 성질이 후처리로서 사용된다. 본 논문은 연기의 특성 중 밀도적인 분포 특성 검출 방법을 제안한다. 연기의 움직임을 10Frame 간격으로 1초 동안 축적한 이미지에 색상을 문턱치 처리해 후보영역을 생성하고, OBTP(Object Block Ternary Pattern)을 적용해 연기의 패턴임을 확인한다. 모든 처리는 Block 기반으로, 움직임 검출은 차분 영상에 적응 문턱치를 적용해 움직이는 물체의 후보영역을 결정했다. 결정된 후보영역을 1초간 축적하고 연기 색상의 문턱치 조건을 적용한다. 각각의 연기 후보 영역을 특정 위치의 16개 Block 값을 중앙 Block 값과 비교하고 삼진화 된 패턴을 연기의 패턴과 비교하여 연기를 결정한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권6호
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• pp.122-129
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• 2016

컴퓨터 비전(Computer vision) 분야에서 물체인식을 위한 많은 알고리즘이 연구되고 있다. 그중 특징점(feature) 기반의 SURF(Speeded Up Robust Features) 알고리즘은 다른 알고리즘에 비해 속도와 정확도 면에서 우수하다. 하지만 SURF 알고리즘은 대응점 검출 시 대응점 오정합으로 물체인식에 실패하는 단점이 있다. 본 논문은 물체 인식률을 향상하기 위하여 SURF와 RANSAC(Random Sample Consensus) 알고리즘을 기반으로 물체인식 시스템을 구현하고, 패턴인식 필터링을 제안하였다. 또한, 실험을 통하여 물체 인식률 향상 결과를 제시하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.603-609
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• 2010

본 논문은 SURF(Speeded Up Robust Features)를 기반으로 한 대상 물체 인식 알고리즘과 GP(Genetic Programming)를 기반으로 한 직진, 회전, 정지, 후진 걸음새(gait) 자동 생성을 각각 구현한다. 그리고 이를 결합 하여, 대상을 인식하고 자율적으로 접근 및 추종할 수 있는 인식 기반 지능적인 보행 기법을 제안한다. 4족 보행 로봇의 걸음새는 GP를 사용하여 각 관절의 궤적에 대한 회귀분석으로 생성한다. 고속의 특징점 검출에 적합한 SURF를 사용해서 물체의 위치와 크기를 인식하고, 물체까지의 거리를 계산한다. 4족 보행로봇의 물체 인식 및 이를 통한 자율접근 보행 실험은 ODE(Open Dynamics Engine) 기반의 Webots 시뮬레이션과 실제 로봇에 대해서 수행된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.125-133
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• 2024

본 논문에서는 깊이 카메라에 의해 촬영된 깊이 영상을 이용하여 객체의 부피를 측정하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 깊이 정보를 활용하여 물체의 영역의 실제 거리 단위의 폭과 높이를 계산하여 물체의 부피를 측정한다. 배경 깊이 영상과 촬영된 깊이 영상에서 화소 값의 차이를 통해 영상을 이진화하여 물체 영역을 구한다. 이진화된 영상으로부터 검출된 물체 영역에 해당하는 화소의 3차원 좌표를 이용하여 실제 단위의 거리를 계산한다. 각 화소가 가지는 깊이 정보를 이용하여 인접한 4개의 화소로 이루어진 2×2화소 영역 사각형에 대한 부피를 계산한다. 모든 2×2화소 영역들에 대한 부피를 더하여 물체의 부피를 계산한다. 부피를 계산하였을 때 60cm의 측정거리에서 평균 2.1%의 오차가 측정된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2016년도 하계학술대회
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• pp.361-363
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• 2016

현재 차량 내 운전자에게 편의성과 안전성을 제공하는 시스템이 활발히 개발 중이고 향후 ADAS(Advanced Driver Assistance System)와 스마트 자동차에서 영상 정보를 이용한 물체 추적과 분석은 매우 중요한 부분을 차지하고 있다. 영상에서 얻을 수 있는 정보 중 현재 도로의 이정표 정보는 중요한 분석 정보로 사용된다. 하지만 국내 도로표지판 검출 연구의 경우 유럽과 북미와 비교하여 연구 개발이 활발히 진행되고 있지 않다. 국내의 경우 도로 이정표에서 영문자뿐만 아니라 한글 문자 정보까지 포함하고 있어 검출이 쉽지 않다. 또한 비교적 밝고 잡음이 적은 검출하기 좋은 환경에서는 검출이 잘 되지만 명암이 뚜렷하지 않고 잡음이 많은 환경에서는 도로 이정표 문자 검출이 어렵다. 이에 본 논문에서는 CLAHE(Contrast-Limited Adaptive Histogram Equalization) 방법을 적용하여 영상이 어둡고 잡음이 많은 환경에서 국내 도로 이정표의 문자 정보를 얻는다. 실험 결과, 기존 방법에 비해 문자 영역 검출 성능이 향상되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.326-331
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• 2019

실제 환경에서는 움직이지 않는 정적 물체만큼이나 많은 수의 움직이는 동적 물체가 존재한다. 사람은 정적 물체와 동적 물체를 쉽게 구분할 수 있지만, 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 이를 구분하지 못한다. 따라서 차량이나 로봇이 성공적이고 안정적인 자율 주행을 수행하기 위해서는 정적 물체와 동적 물체를 정확하게 구분하는 것이 중요하다. 이를 수행하기 위해서 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 카메라, 라이다 등과 같은 다양한 센서 시스템을 활용할 수 있다. 그중에서 스테레오 카메라 영상은 자율 주행을 위해 많이 활용하는 데이터이다. 스테레오 카메라 영상은 물체 분할, 분류, 추적과 같은 물체 인식 분야는 물론 3차원 지도 복원과 같은 네비게이션 분야에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 주행하는 차량과 로봇을 위하여 스테레오 영상을 활용한 정적/동적 물체 구분 방법을 제안하고, 향후 네비게이션 목적으로도 활용할 수 있도록 3차원 지도를 복원하여 이를 적용한 결과 및 성능 확인을 위한 정확도 분석 결과(99.81%)를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.185-188
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• 2009

단일 카메라 영상으로 입력되는 환경 정보에 대해서 보도에 대한 길의 소실점과 보도 영역에 대한 정보를 획득하는 방법과 보도 영역에 대해 블록 세그멘테이션을 통하여 장애물과 같은 물체 영역을 구분한다. 소실정과 보도 영역을 획득하기 위한 방법으로 에지영상에서 보도의 외곽선 정보를 추출하도록 한다. 이를 위해 체인코드를 이용하여 특정한 방향으로 향하는 직선 성분을 검출하도록 한다 보도 영역 내에 존재하는 물체의 영역을 구분하기 위해서 영역을 특정 크기를 가지는 블록으로 구분하고 각 블록이 가지는 평균 컬러 정보를 이용하여 영역을 세그멘테이션 한다. 세그멘테이션을 통해 얻은 영역을 통해 보도의 영역과 장애물의 영역을 구분하고 각 장애물의 위치를 계산하다. 알고리즘의 평가를 위해 실내의 복도 환경과 단순한 형태를 가지는 실외 환경에서 획득한 영상을 이용하여 실험하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.151-156
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• 2006

본 논문에서는 이동 카메라를 이용하여 얻은 영상에서 이동 물체 자동 검출 알고리즘을 위한 배경 에지 생성을 제시한다. 배경 영상은 삼각대 위에 고정시킨 카메라를 수평방향으로 회전하여 얻은 영상을 정렬시켜 재구성하여 만든다. 입력영상과 배경영상간의 에지 매칭 방법과 함께 강건한 파노라믹 배경 에지 생성을 위한 효율적인 방법을 제시한다. 제안한 알고리즘은 실제 영상 열에 적용하였다. 제안된 방법은 비디오 감시는 물론 침입자 검출과 같은 여러 감시 시스템에 성공적으로 이용될 수 있다.