• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2009.07a
• /
• pp.1843_1844
• /
• 2009

본 논문에서는 영상처리 기술을 기반으로 한 내부 운전자에게 위협이 될 수 있는 금속 물체를 탐지하기 위한 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 퍼지 이론을 이용하여 금속물체를 탐지할 수 있는 색상 필터를 설계하여 사용하였다. 차량안의 특정 탐지 영역 내에서 FCF(Fuzzy Skin Filter)를 이용하여 운전자의 얼굴 영역을 탐지하고, 동승자가 위협을 가한다는 가정 하에 손 영역을 탐지한다. 탐지된 동승자의 손 영역을 중심으로 색상기반 원형 탐색기법을 사용하여 최종 금속물체의 후보영역을 설정하고, 금속물체 색상필터를 적용하여 최종적인 금속물체영역을 탐지 한다. 제안된 방법은 여러 실험을 통해 내부 운전자 보호를 위한 금속물체 탐지 시스템의 우수성을 증명한다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2007.10a
• /
• pp.457-458
• /
• 2007

우리는 동영상에서 낮은 연산량으로 강인하게 움직이는 물체를 탐지하는 방법을 제안한다. 동영상에서 움직이는 물체를 탐지하기 위한 많은 방법들이 제안되었는데, 각각의 방법은 접근 방법에 따라 탐지 성능과 처리속도에 trade-off가 존재한다. 최근 폭넓게 사용되고 있는 가우시안 혼합모델을 이용한 배경모델생성 법의 경우 탐지성능은 우수하나 연산량이 많고, 차영상(Temporal difference)을 이용한 방법은 연산량은 적으나 노이즈에 민감하게 반응한다. 또한 알고리즘 특성상 탐지된 물체에 Hole과 Ghost가 발생하는 문제가 있다. 우리는 이러한 단점들을 극복하기 위해 이 두 가지 알고리즘을 효율적으로 결합하여 움직이는 물체를 탐지하였다. 실험은 사람, 차, 오토바이와 같이 실외환경에서 흔히 움직이는 물체로 탐지되는 요소들이 다양한 환경에서 실시하였으며, 실험한 결과 배경영역에서 발생하는 노이즈는 효과적으로 제거하면서 움직이는 물체를 탐지하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2017.04a
• /
• pp.514-516
• /
• 2017

금속탐지 센서는 공항, 유물 탐지, 지뢰 탐지 등 여러 분야에서 유용하게 사용하고 있다. 하지만 기존의 금속 탐지기의 경우 탐지되어진 물체를 구분할 수 없어 사람이 직접 그 물체가 어떤 것인지 확인을 해야 한다. 만약 이 과정을 컴퓨터를 통해 처리할 수 있다면 물체가 무엇인지 확인하는 검사시간을 줄일 수 있으며, 인적자원의 낭비를 줄일 수 있다. 이 연구에서는 AMR 자기 스위치 센서를 이용하여 금속을 탐지하고, 데이터를 분석하여 탐지된 물체의 철의 함유량을 파악, 어떠한 물체인지 유추하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 금속 함유량이 다른 여러 물체의 데이터, 센서를 지나가는 속도에 다른 데이터, 센서와의 거리에 다른 데이터등을 측정하였고, 이를 통해 철의 함량을 구하기 위한 요소를 파악하였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2008.10b
• /
• pp.260-261
• /
• 2008

이동 물체 탐지(Object Detection) 기법은 대부분의 감시 시스템에서 가장 초기 단계로서, 이후에 물체 추적(Object Tracking) 및 물체 식별(Object Classification) 등의 지능 알고리듬에 입력으로 사용된다. 따라서 물체의 윤곽의 변화 없이 최대한 정교하게 이동 물체 영역 맵을 생성하는 것이 물체 탐지의 가장 중요한 요소가 된다. 카메라가 고정되어 있는 경우에는 현재 들어오는 영상에 대한 확률적 배경 모델을 생성할 수 있지만, 팬틸트 카메라와 같이 영상의 좌표가 변하는 환경에서는 배경 모델도 계속 변하기 때문에 기존의 배경 모델을 그대로 사용할 수 없다. 본 논문에서는 팬틸트 카메라와 같이 동적인 카메라에서 이동 물체 탐지를 위해, 국소 특징점(Local Feature)를 통해 카메라의 움직임을 판단하여 연속되는 영상간의 변환 행렬(Transformation Matrix)를 구하고 하고, 확률적 배경 모델링을 통한 이동 물체 탐지 기법을 제안한다. 자제 촬영한 이동 카메라 실험영상을 통해서 이 알고리듬이 동적 배경에서도 매우 강인하게 동작하는 것을 검증하였다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
• /
• v.19 no.5
• /
• pp.609-614
• /
• 2009

The purpose of this paper is to design the metal object detection system for drive inside protection. To do this, we propose the algorithm for designing the color filter that can detect the metal object using fuzzy theory and the algorithm for detecting area of the driver's face using fuzzy skin color filter. Also, by using the proposed algorithm, we propose the algorithm for detecting the metallic object candidate regions. And, the metallic object color filter is then applied to find the candidate regions. Finally, we show the effectiveness and feasibility of the proposed method through some experiments.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.24 no.10
• /
• pp.1262-1270
• /
• 2020

Recently, the smart video surveillance research, which has been receiving increasing attention, has mainly focused on the intruder detection and tracking, and abandoned object detection. On the other hand, research on real-time detection of stolen objects is relatively insufficient compared to its importance. Considering various smart surveillance video application environments, this paper presents two different types of stolen object detection algorithms. We first propose an algorithm that detects theft of statically and dynamically registered surveillance objects using a dual background subtraction model. In addition, we propose another algorithm that detects theft of general surveillance objects by applying the dual background subtraction model and Mask R-CNN-based object segmentation technology. The former algorithm can provide economical theft detection service for pre-registered surveillance objects in low computational power environments, and the latter algorithm can be applied to the theft detection of a wider range of general surveillance objects in environments capable of providing sufficient computational power.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2018.11a
• /
• pp.29-32
• /
• 2018

본 논문에서는 IR-UWB(Impulse-Radio Ultra Wideband) 레이더와 서보 모터를 이용한 실내 환경의 물체 위치(거리, 각도) 탐지 방법을 제안한다. 기존의 카메라나 적외선을 사용한 기술은 비용이 비싸고 장애물이 있을 시 측정이 어려워 정확도가 떨어지는 단점을 가지고 있다. 반면 IR-UWB 레이더는 저 전력, 저 가격, 소형으로 구현이 가능하고 광대역을 사용하여 투과성이 좋다는 장점을 가져 실내 환경의 물체 움직임 탐지에 적합하다. 하지만 IR-UWB 레이더를 이용한 물체 탐지 시 각도 측정 없이 거리만을 측정하기 때문에 물체의 정확한 위치를 탐지할 수 없다. 이러한 점을 보완하고자 레이더를 모터 위에 설치하고 모터를 180 도 회전시키는 방법을 사용함으로써 넓은 측정 범위를 가짐과 동시에 물체의 위치를 보다 정확히 탐지해내는 결과를 보였다.

• Proceedings of the KIEE Conference
• /
• 2001.07b
• /
• pp.678-680
• /
• 2001

본 연구는 탐지대상물체의 형상인식이 가능한 비접촉, 원격 탐지장치의 개발에 관한 것이다. 본 연구에서는 2극 또는 4극의 정자기장을 인가할 때 탐지 대상 물체에 의한 자기장의 자계외곡을 32개의 Hall Sensor로 감지하여 탐지 대상 물체를 인식하는 원격 감지 System을 설계하였다. 투자율에 따른 민감도는 10 이하에서 우수한 특성을 보였고 위치에 따른 민감도는 2극에서는 어느곳에 있어도 특성이 좋았고 4극에서는 중심에서는 특성이 좋지 않으나 물체가 센서 가까이에 있을 때 특성이 좋았다.

• Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
• /
• v.28 no.4
• /
• pp.499-506
• /
• 2022

For autonomous ships to be commercialized and be able to navigate in coastal water, they must be able to detect maritime obstacles. One of the most common obstacles seen in coastal area are the farm buoys. In this study, a maritime object detection system was developed that detects buoys using the YOLO algorithm and visualizes the distance and bearing between buoys and the ship through geometric interpretation of camera images. After training the maritime object detection model with 1,224 pictures of buoys, the precision of the model was 89.0%, the recall was 95.0%, and the F1-score was 92.0%. Camera calibration had been conducted to calculate the distance and bearing of an object away from the camera using the obtained image coordinates and Experiment A and B were designed to verify the performance of the maritime object detection system. As a result of verifying the performance of the maritime object detection system, it can be seen that the maritime object detection system is superior to radar in its short-distance detection capability, so that it can be used as a navigational aid along with the radar.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2013.07a
• /
• pp.49-50
• /
• 2013

본 논문에서는 물체탐지를 위한 적응적 배경 생성 기법을 제안한다. 연속적으로 입력되는 영상들의 통계적 평균을 이용하여 배경을 생성하고 배경과 입력영상간의 차영상을 구하여 물체를 탐지한다. 탐지된 물체를 추척하여 일정시간이상 계속 정지해 있는 경우에는 그 물체영역을 배경으로 갱신하고, 이동 물체인 경우에는 배경 갱신에서 배제함으로써 지속적으로 물체를 탐지할 수 있도록 한다. 실험결과는 제안된 방법의 강건함을 보인다.