• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.20 no.2
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• pp.31-37
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• 2012

Because of road construction and expansion, Update of the road traffic facilities DB is steadily increased each year, and, Increasing drivers and cars, safety signs for traffic safety are required management and additional installation continuously. To update Safety Sign database promptly, we have developed auto recognition function of safety sign, and analyzed coordinates accuracy. The purpose of this study was to propose methods to update about road traffic facilities efficiently. For this purpose, omni-directional camera was calibrated for acquisition of 3-dimensional coordinates, integrated GPS/IMU/DMI system and applied image processing. In this experiment, we proposed a effective method to update database of road traffic facilities for digital map.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.31 no.2
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• pp.171-182
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• 2015

We propose a camera system to acquire indoor stereo omni-directional images and its calibration method. These images can be utilized for indoor precise mapping and sophisticated imagebased services. The proposed system is configured with a rotating stereo line camera system, providing stereo omni-directional images appropriate to stable stereoscopy and precise derivation of object point coordinates. Based on the projection model, we derive a mathematical model for the system calibration. After performing the system calibration, we can estimate object points with an accuracy of less than ${\pm}16cm$ in indoor space. The proposed system and calibration method will be applied to indoor precise 3D modeling.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.21 no.3
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• pp.55-62
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• 2013

This paper aims to detect Speed Bump by using Omni-directional Camera and to suggest Real-time update scheme of Speed Bump through Vision Based Approach. In order to detect Speed Bump from sequence of camera images, noise should be removed as well as spot estimated as shape and pattern for speed bump should be detected first. Now that speed bump has a regular form of white and yellow area, we extracted speed bump on the road by applying erosion and dilation morphological operations and by using the HSV color model. By collecting huge panoramic images from the camera, we are able to detect the target object and to calculate the distance through GPS log data. Last but not least, we evaluated accuracy of obtained result and detection algorithm by implementing SLAMS (Simultaneous Localization and Mapping system).

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.556-559
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• 2021

해당 연구는 Insta evo 360° 카메라로 촬영한 Equirectangular 형태의 영상을 활용하여 보행자에게 위험한 차량을 구분한 후 실시간적으로 차량 접근 알림을 주는 시스템에 관한 연구이다. 360° 영상 속 위험 차량 탐지와 추적을 위해 파노라마와 일반도로 이미지 데이터 세트로 전이학습 된 You Look Only Once v5 (YOLOv5), 객체 추적 알고리즘 Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric (DeepSORT), 그리고 실험을 통해 개발한 비 위험 차량 필터링 알고리즘을 활용한다. Insta evo 360° 카메라를 머리 위에 얹어 촬영한 영상을 개발한 최종 시스템에 적용한 결과, 약 90% 정확도로 영상에서 비 위험 차량과 위험 차량을 구분할 수 있고, 위험 차량의 경우 차량의 방향을 시각적으로 알려줄 수 있다. 본 연구를 바탕으로 보행자 시야각 외부의 위험 차량에 대한 경고 알림을 주어 보행자 교통사고 발생 가능성을 줄이고, 전방위를 볼 수 있는 360° 카메라의 활용 분야가 보행 안전 시스템뿐만 아니라 더 다양해질 것으로 기대한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.11 no.8
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• pp.767-772
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• 2016

The purpose of this paper is to develop a gimbal system installed in the UFV(unmanned flight vehicles) for 360 degree VR video. In particular, even if the UFV rotated any direction the camera position is fiexd to minimize the shaking using the gyro sensor and the camera system is stable for taking $360^{\circ}$ panorama VR images.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1455-1458
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• 2015

위 논문은 전방 카메라에 촬영된 내차의 전방 보닛 영역을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 현재 스마트카나 무인카 등에서 사물인식을 위한 영상처리의 필요가 증가하고 있는데 영상처리의 실시간성을 위해서 ROI를 잘 한정할 필요가 있다. 이때 본 연구에서 제안한 보닛 영상을 효과적으로 검색 대상에서 배제하면 속도와 정확도에 도움이 될 것이다. 제안된 보닛 검출 방법의 핵심은, 사다리꼴을 형성하는 3개의 직선을 검출하여 보닛 영역 후보들을 찾고 이를 여러 프레임에 걸친 일관성을 관찰하여 종합 판단하는 것이다. 다양한 블랙박스 카메라에 촬영된 영상에 대해서 실험한 결과 실제 보닛과의 인식결과의 차이는 평균 5 픽셀이다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.06a
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• pp.234-235
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• 2019

본 논문은 실사 객체를 360도 전방위에서 관찰이 가능한 3D 그래픽 모델로 변환하는 시스템에서 뼈대를 추출하는 방법을 제시한다. 각 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상을 이용하여 뼈대를 추출하고, 깊이 정보로부터 얻어진 포인트 클라우드 정보를 이용하여 뼈대 정보를 정합, 보정하는 과정을 수행한다. 카메라로부터 촬영된 텍스쳐 영상에 대해 딥러닝 기술 등을 이용하여 뼈대를 획득한다. 텍스쳐 영상으로부터 획득된 뼈대 정보는 동일 위치에서 획득된 외부 파라미터를 이용하여 월드좌표계로 변환하여 공간상에 위치시킨다. 이러한 과정을 모든 카메라로부터 획득된 뼈대 정보에 동일하게 적용함으로써 모든 뼈대 정보를 공간상에 표현하여 최종적인 뼈대 정보를 추출하는 방법을 제시한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.5
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• pp.765-774
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• 2019

In this paper, we propose a point cloud matching algorithm for multiple RGB-D cameras. In general, computer vision is concerned with the problem of precisely estimating camera position. Existing 3D model generation methods require a large number of cameras or expensive 3D cameras. In addition, the conventional method of obtaining the camera external parameters through the two-dimensional image has a large estimation error. In this paper, we propose a method to obtain coordinate transformation parameters with an error within a valid range by using depth image and function optimization method to generate omni-directional three-dimensional model using 8 low-cost RGB-D cameras.

• Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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• v.23 no.6 s.183
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• pp.22-28
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• 2006

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.22 no.6
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• pp.850-853
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• 2017

In this paper, we propose an image analysis system based on omnidirectional image and object tracking image display using super wide angle camera. In order to generate spherical images, the projection process of converting from two wide-angle images to the equirectangular panoramic image was performed and the spherical image was expressed by converting rectangular to spherical coordinate system. Object tracking was performed by selecting the desired object initially, and KCF(Kernelized Correlation Filter) algorithm was used so that robust object tracking can be performed even when the object's shape is changed. In the initial dialog, the file and mode are selected, and then the result is displayed in the new dialog. If the object tracking mode is selected, the ROI is set by dragging the desired area in the new window.