본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 운전자의 피로도를 측정하여 졸음운전을 판단하는 실시간 비젼시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 얼굴 영상 분석과 퍼지 이론을 이용하여 운전자의 졸음 또는 부주의함을 경고함으로서 교통사고를 미연에 방지하는 시스템이다. 본 논문에서는 실시간 얼굴 탐색 알고리즘 개발을 위해 퍼지 색상 필터와 가상 얼굴 모형을 이용하여 얼굴 위치 및 눈 영역을 보다 빠르게 검출하고, 눈 깜박임의 빈도수(eye blinking frequency)와 눈의 닫힘 지속 기간(eye closure duration)을 측정하는 방법은 제안한다. 그 다음, 측정된 데이터를 기반으로 퍼지논리를 사용하여 운전자의 피로도를 결정하고 졸음운전 여부를 판단하는 방법을 제안한다. 마지막으로 제안된 방법은 여러 실험을 통해 그 우수성과 응용 가능성을 증명한다.
본 논문에서는 인간의 머리부분을 흉내 낸 시각 시스템으로서, 4 축의 각도 조절이 자유로운 시스템에 두 개의 CCD 카메라를 연결하여 실시간으로 입력되는 영상 데이터로부터 레이져 포인터의 위치 정보를 추출한 후 주 카메라를 이용하여 시스템 전체를 레이저 포인터의 중심위치로 이동한 후 버전스 각도(vergence angle)를 이용하여 실시간으로 오브젝트의 절대거리를 측정하는 효과적인 시스템을 제안하였다. 객체까지의 거리는 교차식 카메라를 적용한 스테레오 비전 시스템을 사용하여 삼각측량의 방법으로 거리를 측정하였다. 실험결과 객체에 대한 거리 측정 오차가 평균 2% 나타남으로써 제안한 알고리즘을 이용한 이동객체의 거리측정 가능성을 제시하였다.
마이크로 매니퓰레이션에서는 제어에 활용 할 수 있는 센싱 정보의 제약, 마이크로 영역 특유의 물리현상 등으로 인하여 원하는 제어 성능을 달성하는데 큰 어려움이 따른다. 마이크로 영역의 여러 센싱 정보 중에서 특히 비젼 정보를 잘 활용하면 이러한 제약을 크게 완화할 수 있을 뿐만 아니라 실시간 영상처리를 통해 페루프 제어도 가능하다. 대부분의 마이크로 비젼 시스템에서는 초점 심도가 낮고 초점 영역의 선택에 제약이 따르기 때문에 종횡비가 큰 3차원 마이크로 부품을 인식하고 조작하는데 큰 어려움이 있다. 본 논문에서는 3차원 마이크로 부품의 조작을 위해, 초점 영역의 선택이 가능한 마이크로 비전 시스템을 제안하고 실험을 통하여 그 유용성을 실증하였다.
본 논문에서는 비젼 시스템을 이용하여 이동 물체를 추적하는 방법을 제안하였다. 이동 물체를 계속적으로 추적하기 위해서는 이동 물체의 영상이 화상의 중심점 부근에 위치하도록 해야 한다. 따라서 이동 물체의 영상이 화상의 중심점의 부근에 위치하도록 하기 위하여 팬/틸트(Pan/Tilt)구조의 카메라 모듈을 제어하는 퍼지 제어기를 구현하였다. 향후, 시스템을 이동로봇에 적용하기 위하여 비젼 시스템을 위한 영상처리보드를 설계 제작하였고, 대상물체의 색상과 형태를 파악한 후 퍼지 제어기를 이용하여 카메라모듈이 물체를 추적할 수 있도록 StrongArm 보드를 이용하여 구성하였다. 그리고, 실험에 의해서 제안된 퍼지 제어기 가 실시간 이동물체 추적 시스템에 적용 가능함을 확인 하였다.
본 논문에서는 비젼을 이용한 영상처리 기술을 기반으로 운전자의 피로도를 측정하여 졸음운전을 감지하여 경고하는 실시간 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 얼굴 영상 분석과 퍼지 이론을 이용하여 운전자의 졸음 또는 부주의함을 감지하여 경고함으로서 교통사고를 미연에 방지하는 시스템이다. 본 논문에서는 실시간 얼굴 탐색 알고리즘 개발을 위해 퍼지 색상 필터와 가상 얼굴 모형을 이용하여 얼굴위치 및 눈 영역을 보다 빠르게 검출하고, 눈 깜박임의 빈도수(Eye blinking frequency)와 눈의 닫힘 지속 기간(Eye closure duration)을 측정하는 방법은 제안한다. 그 다음, 측정된 데이터를 기반으로 퍼지논리를 사용하여 운전자의 피로도를 결정하고 졸음운전 여부를 감지 및 판단하는 방법을 제안한다. 마지막으로, 제안된 방법은 여러 실험을 통해 운전자의 졸음운전 감지 능력의 우수성을 증명한다.
본 논문은 영상 정보를 통하여 원거리에 있는 자율주행 로봇을 실시간으로 원격 제어하기 위한 시스템 설계를 제안하고 실제로 구현한다. 본 논문에서의 제안한 시스템은 인터넷상에서 이동 로봇을 제어하기 위한 웹서버 시스템, 웹을 통하여 제어하거나, 웹 브라우저 없이 서버와 연결된 네트워크 선로를 통하여 제어하는 클라이언트 시스템, 클라이언트 시스템과 자율이동 로봇간의 양방향 통신을 가능하게 하고 모든 시스템 총괄하는 제어서버 시스템, 무선 네트웍카드를 통하여 서버의 명령을 실행하고 영상 정보를 감지하여 서버 시스템에 전송하는 로봇 시스템으로 구성된다. 클라이언트, 제어서버 시스템은 플랫폼의 이식성을 고려하여 Java 어플리케이션으로써 구현되어 질 것이며, 웹 사용자 인터페이스는 HTML 과 Java 애플릿을 사용하여 구현한다. 본 논문에서는 앞에서 제시한 이러한 원격제어 시스템을 실제로 구현하여 실험함으로써 원거리에 있는 자율이동 로봇의 실시간 제어를 검증하고 적용하고자 한다.
This paper describes realtime visual tracking system of moving object for three dimensional target using EKF(Extended Kalman Filter). We present a new realtime visual tracking using EKF algorithm and image prediction algorithm. We demonstrate the performance of these tracking algorithm through real experiment. The experimental results show the effectiveness of the EKF algorithm and image prediction algorithm for realtime tracking and estimated state value of filter, predicting the position of moving object to minimize an image processing area, and by reducing the effect by quantization noise of image.
본 논문에서는 미지의 환경에서 인터넷 기반에 대한 이동로봇의 자율 주행이 가능하도록 비젼시스템과 퍼지규칙을 이용한 경로 설정 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 소개 하고자 한다. 한편 원격지에서도 로봇의 움직임을 파악할 수 있도록 인터넷을 통한 원격운용 기능을 추가함으로써 로봇의 효율적인 제어가 가능하도록 하였다. 원격지에서 제어하고자 할 때 대부분이 인터넷이나 무선을 이용한 원격제어 또는 실시간 모니터링을 통해 제어하여 그 상황을 시뮬레이션으로 구현하고 있다. 현재 이동로봇 제어를 할 때 많이 사용되는 방법은 IEEE 802.11b를 기반으로 한 wireless LAN Socket, TCP/IP, RF, 블루투스 통신등이 있다. 이러한 방식중 본 논문에서는 Internet 방식 중에 TCP/IP 프로토콜을 사용하였다. 전체 시스템은 이동로봇과 서버 그리고 클라이언트로 구성되며 이동 로봇은 인터넷을 통해서 로봇을 제어하거나 필요에 따라서는 로봇이 직접 제어권을 가지고 자율주행이 가능하도록 설계되었다. 본 논문에서는 퍼지규칙을 이용하여 경로 계획 및 장애물 회피를 위한 알고리즘을 생성하였으며, 실험을 통한 그 효율성을 검증하였다. 또한 실제 이동 로봇을 제작하여 실험한 결과에서도 제안된 알고리즘이 우수한 성능을 발휘함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 컴퓨터 비젼 기술 기반의 무구속적 사용자 자세분석 시스템에 관한 것으로, 사용자의 착석자세 데이터를 키넥트 영상으로 획득하고 분석을 통해 사용자로 하여금 올바른 착석자세로 유도 및 자세교정을 위한 시스템이다. 또한, 영상처리를 이용하여 분석된 자세 데이터는 PC와 스마트 폰간에 근거리 통신으로 전송됨으로서 사용자뿐만 아니라, 제 2의 관찰자가 애플리케이션을 통하여 실시간으로 사용자의 착석자세 확인이 가능하도록 구성되었다.
본 시스템은 어항 속의 물고기 움직임을 추적하기 위해 직교식 스테레오 비젼 시스템(Othogonal Stereo Vision System)으로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame Grabber를 사용하여 초당 8-Frame의 두 개의 영상(정면영상, 상면영상)을 획득하며, 실시간으로 갱신하는 배경영상과의 차영상을 통하여 이동객체를 추출하고, Labeling을 이용하여 Clustering한 후, Cluster의 중심좌표를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 직선방정식을 이용하여 3차원 좌표보정을 수행하여 이동객체의 좌표를 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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