• 제목/요약/키워드: 연속감시

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웨이블릿 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 실시간 이동물체 인식 및 추적 방법 (Real-time Moving Object Recognition and Tracking Using The Wavelet-based Neural Network and Invariant Moments)

  • 김종배
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제45권4호
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    • pp.10-21
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    • 2008
  • 본 논문은 실시간 감시 시스템을 위한 웨이블릿(wavelet) 기반의 신경망과 불변 모멘트를 이용한 이동물체 인식과 추적 방법을 제안한다. 제안한 방법의 첫 번째인 움직임 후보영역 검출 단계에서는 연속된 두 프레임간의 차영상 분석 방법을 기반으로 하여 물체의 움직임에 의해 화소값 변화가 발생한 후보영역을 검출한다. 두 번째인 물체 인식 단계에서는 검출된 후보영역에 웨이블릿 신경망(wavelet neural network: WNN) 기반의 인식 방법을 사용하여 추적하고자하는 물체가 포함되어 있는지를 판별한다. 세 번째인 물체 추적 단계에서는 인식된 물체에 웨이블릿 불변 모멘트(invariant moments) 기반의 매칭 방법을 사용하여 인식된 이동 물체를 추적한다. 영상내에서 이동물체를 검출하기 위해 본 논문에서는 이전 영상과 현재 영상간의 화소밝기 차이에서 적응적 임계값(adaptive threholding)을 사용하여 주위 환경 변화에 강인한 이동물체 검출이 가능하였다. 또한 물체의 인식과 추적을 위해 웨이블릿 특징값을 사용함으로써, 계산 시간의 감소와 영상의 잡음에 의한 영향을 최소화시킬 수 있을 뿐만 아니라, 물체 인식 정확도가 향상되었다. 제안한 방법을 일반 도로에서 획득한 영상에서 실험한 결과, 자동차 검출율은 92.8%, 프레임당 처리 시간은 0.24초이다. 이것을 통해 제안한 방법은 실시간 지능형 교통 감시 시스템에 유용하게 적용될 수 있음을 알 수 있다.

GPS 선간거리계측 시스템에 의한 묘박상황의 감시 (Ship′s Distance Measuring System by the GPS Receiver in Anchoring Watch)

  • 김광홍;신형일
    • 수산해양기술연구
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    • 제37권4호
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    • pp.257-266
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    • 2001
  • 경상대학교 해양과학대학의 실습선 새바다호를 사용하여 통영항 내의 동호만에서 1999년 9월 3~4일 사이에 투묘와 양묘를 포함한 선박의 궤적을 PATK-GPS 선간거리계측 시스템을 이용하여 위치와 거리 및 상대방위를 측정하고, 그 측위 정도의 유효성과 묘박의 실시간 가능성에 대하여 분석한 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 투묘 후 묘가 브로트업 앵커가 될 때까지의 시간은 4분이 소요되었고, 완전한 묘박 상태로 되어 선박의 궤적이 나타나기 시작하는데 요하는 시간은 10분 정도였다. 2. 묘박중 선체는 묘를 중심으로 하여 8자형의 요동운동을 나타내었다. 3. 측정 전체 시간대의 평균 묘박위치는 투묘위치로부터 북으로 49m, 동으로 89m로 편향되었다. 4. 선박의 궤적은 묘를 중심으로 하여 상태방위 $186.1^\circ$에서 $194.2^\circ$까지의 $8.1^\circ$ 폭 사이를 장반경 63m, 단반경 53m의 거리로 타원형에 가까운 궤적을 그리고, 반시계 방향으로 이동하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 5. 선위의 분포 빈도가 가장 높은 것은 상대방위 $187^\circ$, 거리 558m 지점이었고, 가장 낮은 점은 상대방위 $194^\circ$, 거리 556m의 지점이었다. 6. PRTK-GPS는 거리와 방위를 동시에 측정할 수 있으므로 선박의 묘박에 요구되는 적정한 면적과 주묘의 상태를 연속적으로 정밀하게 파악할 수 있으므로 묘박의 감시에 매우 적절한 시스템이라 판단된다.

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지상 고정형 작물 원격탐사 센서 자료와 표준 생육정보를 융합한 작물 모니터링 기법 (Crop Monitoring Technique Using Spectral Reflectance Sensor Data and Standard Growth Information)

  • 김현기;문현동;류재현;권동원;백재경;서명철;조재일
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권5_1호
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    • pp.1199-1206
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    • 2021
  • 원격탐사 기술을 이용하면 작물의 생육·생리 상태를 비파괴적이고 연속적으로 탐지할 수 있어 그 농업적 활용 가치가 크다. 원격탐사 기반 센서를 농장에 설치하여 스마트팜 시스템에 활용하면, 작물의 이상 여부를 실시간으로 연속해서 감시하여 농업정보(Agro-information)를 생산할 수 있다. 하지만, 작물은 동적으로 변하는 생물이므로, 관측 물리량이 작물의 이상 상태를 나타내는 것인지 생육단계에 따른 생육 변화를 나타내는 것인지 판단하기는 쉽지 않다. 따라서, 작물의 표준 생육정보(Standard growth information) 와 비교한 상대적인 생육을 파악해야 한다. 이상적인 재배관리에서 획득한 작물 생육관련 누적기온인 GDD (Growing Degree Days)와 식생지수의 관계를 표준 생육정보로 두고, 표준 재배관리 시행 논과 무비료처리한 논 각각에서 분광반사측정 센서로 관측된 식생지수(NDVI, Normalized Difference Vegetation Index; CCI, Chlorophyll/Carotenoid Index)와 비교해 작물 상태를 파악했다. 영양생장기 동안에는 생육 정도에 따라 NDVI의 차이가 나타났으며, 식물 스트레스에 따라 CCI가 반응했다. 벼가 익는 동안은 NDVI와 CCI 모두 감소하지만, 표준 생육에서 노화에 따른 그 감소 폭이 더 컸다. 향후 공학적 관측 기법과 농학적 해석 방법을 융합하여 유용한 농업정보를 생산하기 위해 다양한 기후조건과 품종을 대상으로 표준 생육정보 데이터베이스 구축이 필요하겠다.

순차 임계 설정법을 이용한 비디오에서의 실시간 얼굴검출 (Real Time Face Detection in Video Using Progressive Thresholding)

  • 예수영;이선봉;금대현;김효성;남기곤
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제7권3호
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    • pp.95-101
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    • 2006
  • 얼굴검출은 얼굴인식과 비디오감시 시스템, HCI등 응용분야가 다양하므로 많은 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 실시간으로 얼굴을 검출하기 위하여 카메라에서 연속 얼굴 영상을 획득 한 후, 이 영상을 YCbCr 칼라 공간으로 변환하였다. 변환된 칼라 공간에서는 필터를 이용하여 피부색만을 분리하여 연결성분 분석으로 얼굴후보 블록을 결정하였다. 또한 외부 환경 변화에 영향을 받지 않기 위해 밝기 분포 평준화를 수행하였다. 밝기 분포를 평준화한 영상에서는 눈 영역이 다른 영역에 비해 뚜렷하게 구별되기 때문에 임의의 임계값을 적용하여 이진화 영상으로 변환 후 눈 검출을 할 수 있었다. 순차 임계값은 낮은 값에서부터 순차적으로 값을 증가시키면서 눈을 검출하고, 실패하였을 경우는 임계값이 조정되어 다시 눈을 검출한다. 순차 임계법에 의해 검출된 눈 영역은 정규화과정을 거친 후 역전파 알고리듬을 이용하여 눈 검증을 실시하고, 최종적으로 얼굴 검출을 수행하였다.

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계단 주파수 변조된 펄스 도플러 기법을 이용한 고해상도 전방 충돌 회피용 차량 레이다 성능 분석 (High Resolution Forward-Looking Collision Avoidance Automotive Radar Using Stepped-Frequency Pulsed-Doppler(SFPD) Technique)

  • 우성철;곽영길
    • 한국전자파학회논문지
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    • 제20권8호
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    • pp.784-790
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    • 2009
  • 전방 감시 차량용 레이다에서 표적 거리와 속도 정보를 얻기 위해서는 일반적으로 주파수 변조된 연속파형(FMCW)이나 펄스 도플러(PD) 파형을 사용하고 있다. 그러나 고해상도의 표적 정보를 얻기 위해서는 펄스 폭이 매우 좁고 넓은 대역폭을 사용하여야 하므로 상대적으로 높은 첨두 전력이 필요하고 고속의 디지털 변환 처리속도가 요구된다. 본 논문에서는 계단 주파수 변조된 펄스 도들러 파형을 이용하여 고해상도의 표적 정보를 획득할 수 있는 SFPD(Stepped-frequency Pulsed-Doppler) 처리 기법을 제시한다. 제안된 SFPD 기법은 시뮬레이션을 통하여 기존의 FMCW 및 펄스 도플러 파형 방식과 비교 분석하였다. 본 기법은 필요에 따라서 거리 및 도플러 해상도를 가변할 수 있는 장점이 있기 때문에 이론적으로 고해상도의 표적 영상 형성이 가능하여 향후 정밀한 차량 충돌 방지를 위한 표적 식별에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

기울기 히스토그램 및 폐색 탐지를 통한 다중 보행자 추적 (Multiple Pedestrians Tracking using Histogram of Oriented Gradient and Occlusion Detection)

  • 정준용;정병만;이규원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제16권4호
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    • pp.812-820
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    • 2012
  • 본 논문에서는 지능형 감시 시스템에 부합하는 기울기 히스토그램 및 폐색 추적을 통한 다중보행자 추적 시스템을 제안한다. 먼저, 연속 영상에서 보행자의 특징을 이용하여 보행자를 검출한다. 보행자의 특징을 획득하기 위해 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 기반으로 기울기의 방향성을 이용한 블록별 히스토그램을 생성하고, Linear-SVM(Support Vector Machine)의 학습을 통해 보행자만을 분류한다. 다음으로 보행자의 위치정보를 이용하여 추적을 행한다. 마지막으로 추적이 끝날 경우 내용기반 검색이 가능한 움직임 궤적 디스크립터를 생성한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 방법보다 빠르고 정확한 움직임 추적에 효과적임을 증명하였다.

스켈레톤 벡터 정보와 RNN 학습을 이용한 행동인식 알고리즘 (Using Skeleton Vector Information and RNN Learning Behavior Recognition Algorithm)

  • 김미경;차의영
    • 방송공학회논문지
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    • 제23권5호
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    • pp.598-605
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    • 2018
  • 행동 인식은 데이터를 통해 인간의 행동을 인식하는 기술로서 비디오 감시 시스템을 통한 위험 행동과 같은 어플리케이션에 활용되어 질 수 있다. 기존의 행동 인식 알고리즘은 2차원 카메라를 통한 영상이나 다중모드 센서, 멀티 뷰와 같은 장비를 이용한 방법을 사용하거나 3D 장비를 이용하여 이루어져 왔다. 2차원 데이터를 사용한 경우 3차원 공간의 행위 인식에서는 가려짐과 같은 현상으로 낮은 인식율을 보였고 다른 방법은 복잡한 장비의 구성이나 고가의 추가적인 장비로 인한 어려움이 많았다. 본 논문은 RGB와 Depth 정보만을 이용하여 추가적인 장비 없이 CCTV 영상만으로 인간의 행동을 인식하는 방법을 제안한다. 먼저 RGB 영상에서 스켈레톤 추출 알고리즘을 적용하여 관절과 신체부위의 포인트를 추출한다. 이를 식을 적용하여 변위 벡터와 관계 벡터를 포함한 벡터로 변형한 후 RNN 모델을 통하여 연속된 벡터 데이터를 학습한다. 학습된 모델을 다양한 데이터 세트에 적용하여 행동 인식 정확도를 확인한 결과 2차원 정보만으로 3차원 정보를 이용한 기존의 알고리즘과 유사한 성능을 입증할 수 있었다.

이중 채널 기반 방송 디스크 환경에서 읽기 전용 트랜잭션을 위한 동시성 제어 기법 (A Concurrency Control Scheme for Client Transaction in Dual-Channel Broadcast Disk Environments)

  • 이상호;김진홍;이수인
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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    • 한국방송공학회 2013년도 하계학술대회
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    • pp.97-100
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    • 2013
  • 최근 4세대(4G) 통신망으로의 전환의 가속화와 스마트 모바일 기기의 확산으로 인하여 무선 통신망에서 데이터 트래픽이 급증하고 있다. 이러한 급증하는 데이터 트래픽을 분산시키기 위하여 2개의 주파수 밴드를 사용하는 멀티 캐리어 기술이 선보이고 있다. 방송 디스크는 서버가 데이터베이스에 저장된 모든 데이터를 연속적으로 다수의 모바일 클라이언트에게 방송하고, 클라이언트는 방송 채널을 감시하여 원하는 데이터가 방송될 경우 방송 채널로부터 데이터를 수신하는 통신 구조이다. 이런 관점에서 방송 채널은 클라이언트가 데이터를 액세스할 수 있는 디스크의 역할을 담당한다. 본 논문에서는 무선 통신망이 멀티 캐리어를 지원할 경우, 클라이언트에서 실행되는 읽기 전용 트랜잭션의 정확성을 보장하기 위한 동시성 제어 기법(Dual-Channel based Concurrency Control: DCC)을 제안한다. 기존에 동시성 제어 기법들은 단일 방송채널에서 트랜잭션의 철회률을 줄이기 위하여 추가적인 제어 정보들을 방송하거나 방송 데이터의 타임스탬프 필드를 이용하고 있다. 클라이언트에서 실행되는 트랜잭션은 단일 방송 사이클이 아니라 여러 방송 사이클에 걸쳐서 실행된다. 이러한 방송 디스크 환경의 특징은 클라이언트 트랜잭션이 디스크에서 방송 인덱스를 판독하여 방송 프로그램 상에서 트랜잭션에 필요한 데이터가 방송 될 때까지 기다리게 된다. 이와는 달리 DCC는 주력 망과 보조 망에서 방송되는 방송 프로그램의 순서를 서로 다르게 하여 데이터 판독에 필요한 대기 시간을 줄일 수 있다. 보조망의 방송 프로그램의 순서는 주력망의 방송 프로그램 순서의 역순서로 방송함으로써 보조 망 또는 주력 망에서 실행되고 있는 트랜잭션이 다른 방송 채널의 방송 인덱스를 판독하지 않아도 방송 프로그램 순서를 예측할 수가 있다. 그 결과, DCC는 방송 디스크의 데이터 판독에 요구되는 대기시간을 줄여 읽기 전용 트랜잭션의 철회률을 줄일 수 있다는 장점을 갖는다.

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채널별 색상정보 외삽법 기반 시간적 초해상도 기법을 활용한 전자광학 센서의 프레임률 향상 연구 (Improvement of Frame Rate of Electro-Optical Sensor using Temporal Super Resolution based on Color Channel Extrapolation)

  • 노상우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제18권5호
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    • pp.120-124
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    • 2017
  • 시간적 초해상도 기법은 일반 카메라로 찍은 영상을 고속카메라로 찍은 영상과 같이 보일 수 있도록 프레임률을 증가시키는 방법이다. 전자광학 센서는 다양한 감시정찰 무기체계에 탑재되는데, 각 무기체계별 작전요구성능에 따라 필요로 하는 전자광학 센서의 공간적 해상도와 시간적 해상도가 달라진다. 대부분의 영상센서가 30~60 프레임/초로 영상을 촬영하기 때문에, 표적의 이동 및 변화가 이보다 더 빠른 경우 프레임률의 증가가 필요하다. 본 논문은 채널별 색상정보 외삽법을 활용하여 프레임률을 증가시키는 기법을 제안한다. DMD의 각 화소를 카메라 센서의 각 화소와 정합한 후, 카메라 센서의 베이어 패턴에 맞추어 각 채널별로 화소 그룹을 분리한다. DMD를 이용해 일반 카메라의 한 프레임이 채널별로 서로 다른 연속된 노출 시간을 가지도록 조절하여, 촬영한 영상을 프레임률이 증가한 단일채널 영상으로 변환한다. 옵티컬 플로우 기법을 활용하여 각 채널별로 시점에 맞는 가상의 영상을 생성하여, 프레임률이 증가한 단일채널 영상을 컬러채널 영상으로 만들었다. 시뮬레이션을 통해 제안된 시간적 초해상도 기법의 성능을 확인하였다.

연속적인 배경 모델 학습을 이용한 코드북 기반의 전경 추출 알고리즘 (Codebook-Based Foreground Extraction Algorithm with Continuous Learning of Background)

  • 정재영
    • 디지털콘텐츠학회 논문지
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    • 제15권4호
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    • pp.449-455
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    • 2014
  • 이동 물체의 검출은 비디오 감시, 보행자의 행동 분석과 같은 컴퓨터 시각 분야에서 매우 중요한 전처리 작업이다. 이는 실제 외부 환경을 대상으로 할 때, 영상 시퀀스에 존재하는 배경의 불규칙한 움직임, 조명 변화, 그림자, 배경 물체의 위상 변화 및 잡음 등으로 인하여 매우 어려운 작업이다. 본 논문에서는 코드북 기반의 전경 검출 알고리즘을 제안한다. 코드북은 입력 영상으로부터 얻어지는 배경화소에 대한 정보 데이터베이스이다. 먼저, 첫 번째 프레임을 배경 영상으로 가정하고 이를 입력 영상과 비교하여 차 영상을 구한다. 구해진 차 영상에는 순수한 이동 물체뿐만 아니라, 잡음까지 포함된다. 둘째로, 전경으로 검출된 화소의 색상과 밝기 값을 가지고 코드북을 조사하여 존재하는 경우 잘못 추출된 전경 화소로 판단하고 전경에서 제거한다. 마지막으로, 다음번 입력되는 프레임을 반복 처리하기 위하여 배경 영상을 새롭게 갱신하는데, 배경 화소로 검출된 화소의 경우에는 현재의 입력 영상으로부터 추정되며, 전경 화소로 검출된 경우에는 이전 배경 영상의 화소 값을 복사하여 사용한다. 제안한 알고리즘을 PETS2009 데이터에 적용한 결과를 GMM 알고리즘과 표준 코드북 알고리즘의 결과와 비교하여 보인다.