Recently, research and development on immersive virtual reality(VR) technology to provide a realistic experience is being widely conducted. To provide realistic experience in immersive virtual reality for VR participants, virtual environments should consist of high-realistic environments using 3D reconstruction. In this paper, to acquire 3D information in real space using multiple cameras in the reconstruction process, we propose a novel method of optimal camera placement for accurate reconstruction to minimize distortion of 3D information. Through our approach in this paper, real 3D information can obtain with minimized errors during environment reconstruction, and it is possible to provide a more immersive experience with the created virtual environment.
무선 센서 네트워크란 센서를 통해 주변환경에 대한 정보를 수집하고 센서간의 무선 통신을 이용하여 다른 센서들과 정보를 나눔으로써 하나의 네트워크를 구성하는 것이며, 최근 기술 발전으로 인해 다양한 센서들이 널리 보급되면서 다양한 응용 분야가 등장하고 있다. 최근에는 다양해져가는 센서 네트워크에서 카메라 센서 기반 도로 감시 센서 네트워크에 대한 이슈가 대두되고 있으며, 도로 감시 센서 네트워크의 영역이 점점 대규모화가 되면서 최소의 네트워크 구축 비용으로 센서 네트워크의 요구사항을 만족하는 센서 배치 문제에 관심이 증가되고 있다. 본 고에서는 카메라 센서 기반 도로 상황을 감지하는 네트워크에서 최소의 네트워크 구축비용으로 이벤트 감지에 대한 성능을 보장하는 센서 배치 기법을 고려한다. 이를 위해 카메라 센서의 이벤트 전달 및 감지 성능을 만족하는 센서간의 간격을 도출하여서 이를 센서 배치에 적용한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2010.06b
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pp.299-302
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2010
보안 시스템에 사용되는 많은 감시 카메라들이 RS-485 통신 방식을 통해 제어된다. 이러한 상황에서 RS-485 연결을 센서 네트워크 기술을 이용한 무선 연결로 대체할 수 있다면 선으로 연결할 필요가 없어 설치가 쉬워지고 카메라의 배치 또한 자유로워 질 것이다. 본 논문은 RS-485 연결을 대체할 수 있는 무선 센서 네트워크 기반의 감시 카메라 제어 시스템에 대한 개발로 홈게이트웨이와 무선 센서 노드, 스마트폰 감시 카메라 제어 어플리케이션의 개발 및 구현에 대해 설명한다. 홈 게이트웨이는 유 무선 인터넷 뿐만 아니라 무선 센서 네트워크를 지원하도록 설계되었으며 MicaZ 기반의 센서 노드는 RS-485 인터페이스로 카메라와 연결된다. 넓은 지역에 분산된 보안 카메라들을 제어하기 위해 멀티-홉 또한 지원하도록 구현되었다. 보안 시스템의 감시 카메라들은 스마트폰 기반의 어플리케이션에 의해 제어 된다. 실제 환경에 배치하여 실험한 결과, 스마트폰에서의 카메라 제어에 대해 실제 카메라가 매우 빠르게 반응하는 것을 확인할 수 있었다.
Kim, Changjae;Park, Jaemin;Choi, Kanghyuk;Shin, Hyu-Soung;Hong, Sungchul
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.20
no.12
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pp.271-279
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2019
In extreme environment regions, unmanned rovers equipped with various sensors and devices are being developed for long-term exploration on behalf of humans. On the other hand, due to the harsh weather conditions and rough terrain, the rover camera has limited visible distance and field of view. Therefore, the rover cameras should be located for safe navigation and efficient terrain mapping. In this regard, to minimize the cost and time to manufacture the camera system on a rover, the simulation method using the rover design is presented to optimize the camera locations on the rover efficiently. In the simulation, a simulated terrain was taken from cameras with different locations and angles. The visible distance and overlapped extent of camera images, and terrain data accuracy calculated from the simulation were compared to determine the optimal locations of the rover's cameras. The simulated results will be used to manufacture a rover and camera system. In addition, self and system calibrations will be conducted to calculate the accurate position of the camera system on the rover.
지능형 주거공간에서 손 지시 명령을 통하여 가전기기를 선택하거나 로봇에게 이동하여야 하는 장소를 알려 주기 위해, 기존의 시스템은 선택되는 대상 기기의 3 차원 절대 위치를 미리 알고 있어야 한다. 또한 카메라 위치가 변동되었을 경우, 카메라의 위치를 절대좌표계 기준으로 새롭게 측정해야 하는 불편함이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 팬/틸트 모듈을 가진 두 대의 USB 카메라를 임의의 위치에 배치하더라도, 두 번의 손 지시만으로 선택 대상이 되는 기기의 3 차원 위치를 파악하고 이를 동작시키는 방법을 다룬다. 제안하는 방법에서는 두 대의 카메라 간의 상대 좌표계를 형성하기 위해 각 카메라에 표식을 부착한다. 각 카메라에서 다른 카메라의 표식을 관찰하면 카메라 간의 거리 및 각도를 구할 수 있기 때문에, 하나의 카메라를 기준으로 3 차원 절대 좌표계를 자동으로 설정할 수 있다. 또한, 두 대의 카메라로 사용자의 얼굴과 손을 검출하면 얻어진 기준 좌표계에 대해 얼굴과 손의 3 차원 위치를 계산하고, 두 지점을 연결하는 방향 벡터를 구함으로써 사용자가 손으로 지시하는 방향을 찾는다. 따라서, 카메라를 임의의 위치에 두더라도 사용자의 손 지시 동작만으로 대상체의 차원 위치를 파악할 수 있게 된다. 개발된 시스템의 유용성을 검증하기 위해 각 가전기기의 위치를 제안한 방법으로 구하고 실제 위치와의 오차를 분석하였다. 제안한 방법은 두 대의 USB 카메라와 일반 PC 또는 마이크로 프로세서만으로 구현할 수 있기 때문에 비용이 적게 들고 실시간 처리가 가능하며 사용자의 환경에서 편리성을 높이는 등 많은 장점을 가진다.
In this paper, we propose an optimal camera placement using agent-based simulation. To derive importance of space and to cover the space efficiently, we accomplished an agent-based simulation based on classification of space and pattern analysis of moving people. We developed an agent-based camera placement method considering camera performance as well as space priority extracted from path finding algorithms. We demonstrate that the method not only determinates the optimal number of cameras, but also coordinates the position and orientation of the cameras with considering the installation costs. To validate the method, we compare simulation results with videos of real materials and show experimental results simulated in a specific space.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2015.07a
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pp.457-459
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2015
본 논문에서는 원의 호 곡선에 따라 배치된 다중 RGB 카메라 영상으로 생성한 깊이 지도를 정렬하는 방법을 제안한다. 원의 호 곡선에 따라 배치된 카메라는 각 카메라의 광축이 한 점으로 만나서 수렴하는 형태가 이상적이다. 그러나 카메라 파라미터를 살펴보면 광축이 서로 수렴하지 않는다. 또한 카메라 파라미터는 오차가 존재하고 내부 파라미터도 서로 다르기 때문에 각 카메라 영상들은 수평과 수직 오차가 발생한다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 첫 번째로 광축이 한 점으로 수렴하기 위해서 카메라 외부 파라미터를 보정하여 깊이 영상 정렬을 하였다. 두 번째로 내부 파라미터를 수정하여 각 깊이 영상들의 수평과 수직 오차를 감소시켰다. 일반적으로 정렬된 깊이 지도를 얻기 위해서는 초기 RGB 카메라 영상으로 정렬을 수행하고 그 결과 영상으로 깊이 영상을 생성한다. 하지만 RGB 영상으로 카메라의 회전과 위치를 보정하여 정렬하면 카메라 위치 변화에 따른 깊이 지도 변화값 적용이 복잡해 진다. 즉 정렬 계산 과정에서 소수점 단위 값이 사라지기에 최종 깊이 지도의 값에 영향을 미친다. 그래서 RGB 영상으로 깊이 지도를 생성하고 그것을 처음 RGB 카메라 파라미터로 워핑(warping)하였다. 그리고 워핑된 깊이 지도 값을 가지고 정렬을 수행하였다.
카메라 센서의 한계로 인하여 촬영 장면에 따라 한 번의 촬영으로 모든 영역의 밝기가 적절하게 촬영되지 않는 경우가 존재한다. 이러한 센서의 한계는 하이 다이나믹 레인지 이미징 기술을 통해서 극복이 가능하다. 한 장면을 다양한 노출 설정으로 여러 번 촬영하는 브라케팅은 움직이는 피사체를 찍기에 적절하지 않으며 촬영 시간이 길다는 단점이 있다. 본 연구는 한 번의 촬영으로 서로 다른 노출의 이미지를 얻을 수 있는 소형 라이트필드 카메라를 제안한다. 라이트필드 카메라는 대표적으로 두 가지 형태가 있는데, 첫 번째는 여러 대의 카메라를 어레이로 배치한 라이트필드 카메라 시스템이며, 두 번째는 대물렌즈 뒤에 마이크로 렌즈 어레이를 배치한 카메라이다. 본 연구에서 제작된 초박형 라이트필드 카메라는 센서 위에 마이크로 렌즈어레이가 부착되어있는 형태의 카메라로 각 렌즈 조리개 크기를 다르게 설계하여 한 번의 촬영으로 다른 노출의 촬영 결과를 얻을 수 있게 설계되었다. 촬영된 단일 영상들을 전처리 하여 이미지 품질을 높인 이후, HDR 알고리즘을 통해 각 단일 이미지들보다 다이나믹 레인지가 넓은 이미지를 획득하도록 구현하였다. 또한 노출 시간을 기준으로 설계된 식을 수정하여 조리개값에 따라 다른 가중치를 둘 수 있도록 바꾸었고, 이를 통해 단 한 번의 촬영을 통한 HDR 이미징을 구현하였다.
핀홀 카메라는 그 특성상 전체 공간 중에서 일부분만을 촬영할 수 있으므로 전체 공간을 염두에 두는 3D 재구성에서는 구면 영상에 비해 많은 데이터를 확보해야 한다. 본 논문에서는 다수의 구면 영상에 촬영된 물체의 실제 3차원 위치를 추정하는 방법을 제안한다. 두 카메라의 배치 간격이 가까운 스테레오 비전과는 달리 제안하는 방법에서는 여러 대의 카메라를 넓은 간격으로 배치하여 장애물에 대한 폐색을 극복하도록 한다. 구면 카메라의 화각은 공간 전체를 담을 수 있기 때문에 촬영 간격과 카메라의 회전각이 크더라도 전 영역에 대한 일치 관계를 계산할 수 있다. 실험 결과 구면 영상에 나타난 물체의 실제 위치에 근접한 결과를 얻을 수 있었다.
Transactions of the Korean Society of Mechanical Engineers A
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v.37
no.4
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pp.447-459
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2013
Many problems need to be solved before vision systems can actually be applied in industry, such as the precision of the kinematics model of the robot control algorithm based on visual information, active compensation of the camera's focal length and orientation during the movement of the robot, and understanding the mapping of the physical 3-D space into 2-D camera coordinates. An algorithm is proposed to enable robot to move actively even if the relative positions between the camera and the robot is unknown. To solve the correction problem, this study proposes vision system model with six camera parameters. To develop the robot vision control algorithm, the N-R and EKF methods are applied to the vision system model. Finally, the position accuracy and processing time of the two algorithms developed based based on the EKF and the N-R methods are compared experimentally by making the robot perform slender bar placement task.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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