• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2018.06a
• /
• pp.5-7
• /
• 2018

지능형 자동차는 역사가 깊은 연구 분야이다. 과거에는 낮은 하드웨어 성능에 맞추기 위하여 복잡한 알고리즘을 경량화하면서 성능을 유지하고자 하는 제한적인 연구들이 주로 이루어졌으나, 최근 하드웨어 성능이 높아지면서는 다양한 알고리즘 적용이 가능해졌기 때문에 매우 활발하게 연구되는 분야가 되었다. 본 논문은 차량의 주행 특성을 반영한 움직임 벡터 필드 모델링을 수행하고, 이 모델 값과 실제 추정된 움직임 벡터와의 차이를 이용해서 차량의 후보 영역을 검출하는 객체 영역 검출 알고리즘을 제안한다. 제안하는 움직임 벡터 필드 모델링 기법은 기존의 움직임 벡터 추정 기법에 비해 계산량이 적고, 음영 영역이나 밝기가 포화된 영역에서도 움직임 필드를 모델링해낼 수 있는 장점이 있어서 상용화된 블랙박스에 적용이 가능하다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• v.10 no.5
• /
• pp.251-257
• /
• 2010

In this paper, we propose modified algorithm of motion vector detection for the pixel of image in the optical sensor. It is designed to reduce the amount of operation and have more accuracy in the motion detection than previous block matching algorithm. The proposed algorithm is implemented with Cyclone and fabricated using SEC 0.35um CMOS 1-poly-4-metal technology. The result of test with CARTESIAN ROBOT meets the desired performance.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
• /
• v.9 no.4
• /
• pp.149-156
• /
• 2008

There is the temporal correlation of a animation sequence between the motion vector of current block and the motion vector of previous block. In this paper, we propose the scene change detection algorithm for block matching using the temporal correlation of the animation sequence and the center-biased property of motion vectors. The proposed algorithm determines the location of a better starting point for the search of an exact motion vector using the point of the smallest SAD(sum of absolute difference) value by the predicted motion vector from the same block of the previous frame and the predictor candidate point on each search region. Simulation results show that the proposed algorithm has better detection performance, such as recall rate, then the existing method. The algorithm has the advantage of speed, simplicity and accuracy. In addition, it requires less amount of storage.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
• /
• v.7 no.5
• /
• pp.440-450
• /
• 2001

This paper discusses an effective algorithm which is proposed for abrupt scene change detection in MPEG bitstream. The proposed algorithm restores DC images by decoding only DC coefficients and estimates the new motion vectors between adjacent DC images and detects scene change by similarity measure between frames. The proposed algorithm calculates similarity measure between adjacent frames, i.e motion compensated inter-frame correlation, and detects scene change by comparing this similarity measure with threshold value independent of sequences. Experimental results show that the proposed algorithm has more than 90% \`recall\` and \`precision\` in almost sequences and these results can be considered better than other algorithms using threshold value dependent of sequences.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2011.01a
• /
• pp.257-260
• /
• 2011

본 논문에서는 비디오 데이터로부터 물체의 초기 움직임 영역을 자동으로 검출하는 방법을 소개한다. 제안하는 시스템은 먼저 입력 영상을 받아들인 후 인접된 영상으로부터 일정 크기의 정방향의 블록 단위로 움직임을 나타내는 모션 벡터를 추출한다. 그리고 추출된 모션벡터를 아웃라이어를 제거하는 강건 예측 알고리즘에 적용하여 배경에 해당하는 모션벡터와 잡음 및 움직이는 물체에 해당하는 모션벡터를 구분한다. 그런 다음, 군집화 알고리즘을 적용하여 이동하는 물체를 나타내는 모션벡터를 군집화하고, 군집화된 모션벡터에 해당하는 영역의 크기가 일정 수치 값 이상일 때 움직이는 물체가 감지되었다고 판단한다. 본 논문의 실험에서는 제안된 물체의 움직임 감지 방법이 기존의 방법에 비해 성능이 보다 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2000.04a
• /
• pp.1153-1158
• /
• 2000

본 논문에서는 H.261로 압축된 비디오 데이터에서 움직임 검출과 장면 변환과 같은 이벤트를 압축된 정보인 움직임벡터를 이용하여 검출하는 새로운 알고리즘을 제안하고 구현하였다. 본 논문에서 제시하는 알고리즘은 압축된 데이터를 이용함으로써 성능 향상은 물론 움직임 검출, 움직임 기간 검출, I 프레임 검출 등의 다양한 이벤트의 실시간 검출을 가능하게 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2010.11a
• /
• pp.254-256
• /
• 2010

최근 감시시스템 구축에서 디지털 비디오 레코더(DVR)를 이용하는 방식이 주를 이루고 있다. 영상압축 기술의 발전에 따라 디지털 비디오 레코더는 H.264/AVC 인코더를 기반으로 저장 공간 대비 고화질의 영상 저장이 가능해졌다. 또한, 다수 채널의 동시 처리가 가능해졌을 뿐만 아니라 영상 압축 및 저장 기능 외에 지능형 감시를 위한 기능이 요구되고 있다. 본 논문에서는 H.264/AVC 압축 비트열에서 움직임 벡터 추출 및 분석을 통한 영상내 이동 물체 검출 방법을 제안한다. 압축 비트열에서 현재 프레임과 이전 프레임의 움직임 벡터들의 크기와 각도를 비교하여 임계값 이하인 움직임 벡터들을 추출하여 이동 물체를 검출하였다. 이동 물체 검출 성능 평가를 위해 H.264/AVC의 참조 프로그램인 JM 15.1을 사용하여 인코딩 및 비트열 분석을 수행 하였고, 움직임이 검출된 시간 구간만을 디코딩 후 저장하는 알고리즘을 구현하였다. 제안된 방식은 디코딩 부분의 연산량 감소뿐만 아니라 저장소의 물리적 공간 절약이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.56-58
• /
• 2014

본 논문에서는 압축 도메인에서 고속으로 움직임을 검출하고 해당 구간을 저장 하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 H.264/AVC 기반의 압축 비트스트림에서 움직임 벡터와 참조프레임을 이용하여 움직임이 있는 프레임을 검출하고 움직임 유무에 따라 GOP 단위로 저장하는 과정을 수행한다. 압축도메인에서 움직임 검출과 구간 저장을 수행함으로써 복잡도를 낮추고 비디오 저장을 위한 공간을 절약해 실시간 다채널 영상 처리에 최적화 된 성능을 제공한다. 제안하는 움직임 검출 및 저장 시스템은 single thread 환경에서 실시간으로 평균 2957 프레임을 처리 가능하며, Multi thread의 경우 30 fps 영상 98개 채널을 실시간으로 처리 가능하다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
• /
• v.37 no.5
• /
• pp.31-41
• /
• 2000

This paper proposes a block-based motion detection algorithm for digital video surveillance system which adaptively decides the threshold according to the kinds of images We first compute the features of a block after dividing each Image into small sub-block regions, and analyze performance of the motion detection algorithm based on statistic features by using the proposed threshold-decision method. Motion vectors are used to analyze motion degree and adaptively determine the threshold The simulation results show the performances of motion detection algorithms according to sub-block size, statistic features, noise, and threshold.

• Fire Science and Engineering
• /
• v.22 no.4
• /
• pp.27-32
• /
• 2008

In this paper, a flame and smoke detection algorithm is proposed to recognize a fire. Flame and smoke have specific color distribution and continuously change shapes of them. In the proposed flame detection algorithm, specific regions are candidated as flame by color distributions and variations of frames of video. Some of candidated regions are decided as flame by the magnitude of motion vector. To determine smoke in the field of view of camera, edge is important because high frequency component is decreased by it. Candidated region of smoke is assigned by color distributions, inter-frame differences and the value of edge. The candidated region is settled as smoke region with magnitude of motion vector. As results of simulations, it is shown that the proposed algorithm is useful for flame and smoke detection.