• Title/Summary/Keyword: 차영상 분석

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Impacts of Automated Vehicle Platoons on Car-following Behavior of Manually-Driven Vehicles (군집주행 환경이 비자율차량의 차량 추종에 미치는 영향분석)

  • Suh, Sanghyuk;Lee, Seolyoung;Oh, Cheol;Choi, Saerona
    • The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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    • v.16 no.4
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    • pp.107-121
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    • 2017
  • This study conducted a 3-stage survey and simulation experiment to identify the impact of vehicle platoons on car-following behavior of manually-driven vehicles. Vehicle maneuvering data obtained from driving simulations was statistically analyzed based on three measures including average speed, acceleration noise, and offset to represent the deviation of lateral movements. Results indicate that MV drivers tended to have psychological burden while driving in automated vehicle platooning environments, which resulted in different vehicle maneuvers. It is expected that the outcome of this study would be useful fundamentals in developing various traffic operations strategies for managing mixed traffic stream consisting of MVs and autonomous vehicles.

Image Data Classification using a Similarity Function based on Second Order Tensor (2차 텐서 기반 유사도 함수를 이용한 영상 데이터 분류)

  • Yoon, Dong-Woo;Lee, Kwan-Yong;Park, Hye-Young
    • Journal of KIISE:Software and Applications
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    • v.36 no.8
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    • pp.664-672
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    • 2009
  • Recently, studies on utilizing tensor expression on image data analysis and processing have been attracting much interest. The purpose of this study is to develop an efficient system for classifying image patterns by using second order tensor expression. To achieve the goal, we propose a data generation model expressed by class factors and environment factors with second order tensor representation. Based on the data generation model, we define a function for measuring similarities between two images. The similarity function is obtained by estimating the probability density of environment factors using a matrix normal distribution. Through computational experiments on a number of benchmark data sets, we confirm that we can make improvement in classification rates by using second order tensor, and that the proposed similarity function is more appropriate for image data compared to conventional similarity measures.

Performance Improvement of Independent Component Analysis by Adaptive Learning Parameters (적응적 학습파라미터를 이용한 독립성분분석의 성능개선)

  • 조용현;민성재
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2003.05b
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    • pp.210-213
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    • 2003
  • 본 연구에서는 뉴우턴법의 고정점 알고리즘에 적응 조정이 가능한 학습파라미터를 이용한 신경망 기반 독립성분분석기법을 제안하였다. 이는 고정점 알고리즘의 1차 미분을 이용하는 뉴우턴법에서 역혼합행렬의 경신 상태에 따라 학습율과 모멘트가 적응조정되도록 함으로써 분리속도와 분리성능을 개선시키기 위함이다. 제안된 기법을 512$\times$512 픽셀의 10개 영상으로부터 임의의 혼합행렬에 따라 발생되는 영상들의 분리에 적용한 결과, 기존의 고정점 알고리즘에 의한 결과보다 우수한 분리성능과 빠른 분리속도가 있음을 확인하였다.

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Thermal Resolution Analysis of Lock-in Infrared Microscope (위상잠금 열영상 현미경의 온도분해능 분석)

  • Kim, Ghiseok;Lee, Kye-Sung;Kim, Geon-Hee;Hur, Hwan;Kim, Dong-Ik;Chang, Ki Soo
    • Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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    • v.35 no.1
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    • pp.12-17
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    • 2015
  • In this study, we analyzed and showed the enhanced thermal resolution of a lock-in infrared thermography system by employing a blackbody system and micro-register sample. The noise level or thermal resolution of an infrared camera system is usually expressed by a noise equivalent temperature difference (NETD), which is the mean square of the deviation of the different values measured for one pixel from its mean values obtained in successive measurements. However, for lock-in thermography, a more convenient quantity in the phase-independent temperature modulation amplitude can be acquired. On the basis of results, it was observed that the NETD or thermal resolution of the lock-in thermography system was significantly enhanced, which we consider to have been caused by the averaging and filtering effects of the lock-in technique.

Automatic Picking/Classification System using Video Analysis (영상분석을 이용한 자동 피킹/분류 시스템)

  • Park, Cha-Hun;Bae, Sun-Dong;Choi, Seung-Gi;Choi, Seok-Hun;Choi, Jin-Won;Seok, Jae-Ho;Go, Gil-Yong
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.661-662
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    • 2020
  • 현대사회의 산업 현장에서 작업효율과 안전사고예방은 기업의 이익과 직결된다. 현장에서의 인력의 사용으로 인한 한계점을 가지고 있기 때문에 효율적이고 안정적으로 작업 효율을 내며 현장의 많은 안전사고를 미연에 방지하기 위해 많은 산업현장들은 4차 산업 혁명을 통해 수많은 작업들을 로봇을 이용한 자동화로 대체해 오고 있다. 단순히 짐을 옮기고 재고를 파악할 뿐인 간단한 작업임에도 불구하고 물류 피킹/분류 작업은 아직까지 인력을 사용한다. 인력을 한계를 극복하기 위해 작업 현장을 라인 트레이서를 통해 이동하고, 영상분석을 이용해 로봇 암으로 원하는 물건을 정확하게 피킹하고자 적재 하도록 설계한 '영상분석을 이용한 자동 피킹.분류시스템' 기술을 제안한다. 기존의 단순 반복 노동의 피킹/분류 작업을 수행하며 영상분석을 통해 어플리케이션을 이용하여 재고 관리또한 가능하다,

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Quality Assessment and Analysis of Stereoscopic 3D Television Pictures (양안식 3D 텔레비전 영상의 화질 평가와 분석)

  • Park, Dae-Chul
    • Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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    • v.11 no.4
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    • pp.278-288
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    • 2010
  • In this paper, we carried out quality assessment and analysis of stereoscopic 3D Television pictures according to ITU-R contribution and recommendation by rating scales using DSCQS (Double-Stimuli Continuous Quality Scale) method. The evaluation results show that overall quality and sharpness of stereoscopic pictures revealed almost no difference compared to cases of mono pictures as to natural outdoor scenes, graphic images, and indoor scenes (about 3.0 above ~ 4.0), but depth perception and sensation of reality of stereoscopic images exhibit better quality performance over mono images as indicated more than 4.0 out of 5.0 grade. Evaluation results should be considered as human factors such as disparity when shooting and/or editing 3DTV.

A study on Scene-Change Detection Using Histogram Characteristic and Region-based Edge Characteristic (히스토그램 특징과 영역기반의 에지 특징에 의한 장면 전환 검출에 관한 연구)

  • 이득재;최기호
    • Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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    • 2002.11b
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    • pp.110-113
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    • 2002
  • 통신과 멀티미디어 기술의 발전으로 대용량의 멀티미디어 자료에 대한 효율적인 검색 방법이 대두되고 있다. 본 논문에서 다루고자 하는 동영상 장면전환 검출 연구는 멀티미디어 데이터베이스의 내용기반 비디오 정보검색 및 비디오 데이터 인덱싱 구현의 기반이 되는 첫번째 단계의 핵심적인 분야에 속한다. 비디오 데이터를 내용기반으로 처리 하기 위해서는 우선 비디오데이터를 연속성에 의한 유사 영역으로 분할하여야 한다. 동영상을 분할하기 위한 방법으로 비디오의 불연속점을 찾아내는 장면전환 검출이 널리 사용되어 이에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 방법인 히스토그램 방식과 에지검출 방식의 장단점을 비교하고 두 알고리즘의 장점을 혼합한 방식을 제안하였다. 영상을 1차로 히스토그램의 피크값과 계곡특징값을 이용하고 2차로 에지검출 방식으로 두 단계로 나누어 처리하여 속도향상과 정확도를 높이고자 하는 방법을 제안하였다. 그리고 실험을 통하여 기존의 방법들과의 비교 분석을 통하여 성능평가를 하고자 한다.

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Train Status Estimation for Safety Management in Subway (지하철 안전관리를 위한 열차 상태 판별기법)

  • Park, Ki-Seo;Lee, Dea-Ho;Park, Young-Tae;Kim, Gil-Dong;Oh, Seh-Chan;Lee, Jun-Hee
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2007.10c
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    • pp.404-408
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    • 2007
  • 본 논문에서는 지하철 선로상의 CCTV영상을 이용하여 열차의 인식 및 진출입유무를 검출하는 기법을 제안한다. 움직이는 열차는 프레임 차, 임계치 이진화, 연결영역분석, 영역합병과정을 거쳐 인식을 한다. 또한 영상에서 매 프레임이 진행될 때 지하철의 유무(off, on)와 진출입(in, out)으로 나누어 판단할 수 있다. 실험 결과로서 선로상에 진입하는 지하철의 영상은 모두 인지, 판별하였으며, 진출입유무도 5프레임 차를 이용하여 모두 정확하게 판별하였다. 본 연구는 차후 이루어질 지하철 선로상의 낙하하는 물체를 인지하기 위한 필수적인 기법으로 사용할 수 있다.

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Technology and Standardization Trends of Ultra-High-Definition TV (UHDTV 방송기술 및 표준화 동향)

  • Jun, D.S;Cho, S.K.;Jeong, S.Y.;Kim, H.Y.;Choi, J.S.
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.26 no.4
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    • pp.123-133
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    • 2011
  • 2009년 말 개봉된 영화 아바타의 흥행 성공과 함께 새롭게 시작된 3차원 영상에 대한 열풍은 영화뿐 아니라 방송, 게임 등 영상산업 전반에 커다란 파급효과를 가져왔다. 이에 그치지 않고, 디스플레이의 대형화 추세에 따라 대화면 TV가 범용화되면서 초고해상도 고품질 영상에 대한 소비자의 욕구가 어느 때보다 높아졌고, 주요 선진국에서는 Post-HDTV 시대를 선점하기 위하여 치열한 경쟁 속에 차세대 방송 서비스를 준비하고 있다. HDTV 이후의 차세대 방송을 UHDTV라고 하며, 가정에서 70mm 영화보다 뛰어난 화질(HD 화면 4~16배 크기에 해당, 최대 비디오 해상도 $7,680{\times}4,320$)과 다채널(~22.2ch) 음질로 극장급의 초고품질 서비스를 제공하여, 소비자의 실감방송에 대한 요구를 만족시킬 수 있는 방송 서비스 제공을 목표로 한다. 본 고에서는 UHDTV 방송을 위한 국내외 관련 기술동향 및 표준화 동향에 대해 살펴보고, 끝으로 UHDTV의 향후전망에 대해 살펴보고자 한다.

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Vehicle Detection and Tracking by Frame Difference in Intersection Images (프레임간 차를 이용한 교차로 영상에서 차량검지 및 추적 기법)

  • 이대호;박영태
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.04b
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    • pp.511-513
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    • 2001
  • 지능형 교통 시스템(ITS)은 1) 도로의 상황 분석과 2) 위반 차량의 검지를 자동으로 수행하여 원활한 교통 제어를 제공하는 목적을 가지고 있다. 본 논문에서는 교차로에서 위반 차량을 검지하기 위하여 도로위의 차량 검지하고 차량의 진행 경로를 추적하는 기법으로 주간에는 배경 영상을 사용하지 않고 프레임간의 차를 이용하여 차량의 움직임 정보를 추출하고 야간에는 전조등을 검출하여 차량을 추적하는 기법으로 주간의 겨우 차량의 움직임만을 감지하므로 칼만 필터(Kalman Filter) 등에 의한 예측이 불가능하므로 현재 위치와 진행방향으로 움직임 정보를 추적하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 주간 그림자의 영향과 야간의 난반사의 영향을 제거할 수 있고 입력 영상을 320x240으로 축소하여 초당 10프레임이상으로 처리하므로 정확한 차량의 움직임을 추적할 수 있다.

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