본 논문에서는 2차원 침수해석 모형인 G2D를 이용하여 모의 도메인을 구성하고, 전주시 전역을 대상으로 시나리오 기반 도시 침수예측을 수행하였다. 도메인 구성과 격자별 조도계수 설정은 DEM과 토지피복도를 이용하고, G2D 모형의 입력은 수위, 수심 및 유량 등을 적용하였다. 가상강우는10분당3 mm로5시간동안모든격자에부여하였고, 가상 유량을 적용하여 지표면 침수해석 모의를 진행하였다. 또한 대상 지역의 침수해석 모델 실행 여부를 판단하기 위해 GPU 가속기법을 적용하였다. 모의 결과 고해상도 침수해석 시간의 대폭 단축 및 모의 시간별 시각적인 침수 판단을 위한 침수심을 생성할 수 있음을 확인하였다.
지금까지는 영화나 3DTV같은 대형 모니터에 사용하기 위하여 입체영상이 제작되어 왔다, 하지만 최근 3D 디스플레이가 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 휴대용 기기들에도 적용되어 다양한 형태로 보급되어 보다 많은 관심을 받고 있다. 하지만 모바일 기기와 같은 경우 영화와 고해상도 영상에서와 같은 3D 입체감을 느끼기 어려운 경우가 종종 발생한다. 본 논문에서는 작은 디스플레이 사이즈와 해상도를 가지는 모바일 기기와 같은 장치에서 3D 효과 향상을 위한 깊이맵 재구성의 방법으로 레이어의 개수를 제안하여 3D 효과를 향상 시키는 방법을 제안한다. 이를 위해 고해상도 영상에서 깊이값에 따른 레이어를 6개에서 2개까지 수를 줄여 깊이맵을 생성하였고 영상의 크기를 줄여 영상의 크기와 깊이 레이어에 따라 달라지는 입체 효과를 확인하였다.
최근 3DTV 의 급격한 활성화로 스테레오 영상 콘텐츠 제작이 크게 증가하고 있다. 스테레오 영상은 일반 2D 영상과 달리 깊이(depth)가 존재하므로 자막과 같은 그래픽의 삽입에서 그 깊이를 반드시 고려해야 한다. 또한 시각피로를 줄이기 위해 스테레오 촬영 시 영상의 변이맵(disparity map)을 실시간 관찰할 필요성도 요구되고 있다. 본 논문에서는 최신의 그래픽 하드웨어를 이용하여 듀얼스트림 HD 영상을 실시간으로 스테레오 정합하는 방법을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권4호
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pp.2042-2059
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2019
Digital shadow puppet has traditionally relied on expensive motion capture equipments and complex design. In this paper, a low-cost driven technique is presented, that captures human pose estimation data with simple camera from real scenarios, and use them to drive virtual Chinese shadow play in a 2.5D scene. We propose a special method for extracting human pose data for driving virtual Chinese shadow play, which is called 2.5D human pose estimation. Firstly, we use the 3D human pose estimation method to obtain the initial data. In the process of the following transformation, we treat the depth feature as an implicit feature, and map body joints to the range of constraints. We call the obtain pose data as 2.5D pose data. However, the 2.5D pose data can not better control the shadow puppet directly, due to the difference in motion pattern and composition structure between real pose and shadow puppet. To this end, the 2.5D pose data transformation is carried out in the implicit pose mapping space based on self-network and the final 2.5D pose expression data is produced for animating shadow puppets. Experimental results have demonstrated the effectiveness of our new method.
Kim, Chang-Ick;Park, Jung-Woo;Lee, Jae-Ho;Hwang, Jenq-Neng
ETRI Journal
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제29권3호
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pp.353-362
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2007
In this paper, we propose a novel unsupervised video object extraction algorithm for individual images or image sequences with low depth of field (DOF). Low DOF is a popular photographic technique which enables the representation of the photographer's intention by giving a clear focus only on an object of interest (OOI). We first describe a fast and efficient scheme for extracting OOIs from individual low-DOF images and then extend it to deal with image sequences with low DOF in the next part. The basic algorithm unfolds into three modules. In the first module, a higher-order statistics map, which represents the spatial distribution of the high-frequency components, is obtained from an input low-DOF image. The second module locates the block-based OOI for further processing. Using the block-based OOI, the final OOI is obtained with pixel-level accuracy. We also present an algorithm to extend the extraction scheme to image sequences with low DOF. The proposed system does not require any user assistance to determine the initial OOI. This is possible due to the use of low-DOF images. The experimental results indicate that the proposed algorithm can serve as an effective tool for applications, such as 2D to 3D and photo-realistic video scene generation.
This paper presents a 3D object recognition method for generation of 3D environmental map or obstacle recognition of mobile robots. An active light source projects a stripe pattern of light onto the object surface, while the camera observes the projected pattern from its offset point. The system consists of a laser unit and a camera on a pan/tilt device. The line segment in 2D camera image implies an object surface plane. The scaling, filtering, edge extraction, object extraction and line thinning are used for the enhancement of the light stripe image. We can get faithful depth informations of the object surface from the line segment interpretation. The performance of the proposed method has demonstrated in detail through the experiments for varies type objects. Experimental results show that the method has a good position accuracy, effectively eliminates optical noises in the image, greatly reduces memory requirement, and also greatly cut down the image processing time for the 3D object recognition compared to the conventional object recognition.
본 논문에서는 GPU(Graphics Processing Unit)에서 데이터를 처리할 수 있게 하여 단일 영상에서 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 단일 영상은 카메라의 투영 과정에 의해 깊이 정보가 소실되게 되며 영상에서 소실된 깊이를 추정하기 위해서 단안 단서를 이용한다. 제안하는 깊이 추정 알고리즘은 좀 더 신뢰성 있는 깊이를 추정하고자 여러 단안 단서를 이용하며 에너지 최소화를 통해 단안 단서들을 결합한다. 그러나 여러 단안 단서들을 고려해야하기 때문에 처리해야 할 데이터가 많은 단점이 존재한다. 따라서 GPGPU(General Purpose Graphics Processing Unit)를 통해 데이터를 병렬적으로 처리하게 하여 효율적으로 깊이를 추정하는 방법을 제안한다. 객관적인 효율성을 검증하기 위해 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)을 통해 실험하였으며 GPGPU을 이용함으로써 알고리즘의 수행시간을 평균 61.22% 감소시켰다.
This paper discusses the increasing need for autonomous delivery robots due to the current growth in the delivery market, rising delivery fees, high costs of hiring delivery personnel, and the need for contactless services. Additionally, the cost of hardware and complex software systems required to build and operate autonomous delivery robots is high. To provide a low-cost alternative to this, this paper proposes a autonomous delivery robot platform using a low-cost sensor combination of 2D LIDAR, depth camera and tracking camera to replace the existing expensive 3D LIDAR. The proposed robot was developed using the RTAB-Map SLAM open source package for 2D mapping and overcomes the limitations of low-cost sensors by using the convex hull algorithm. The paper details the hardware and software configuration of the robot and presents the results of driving experiments. The proposed platform has significant potential for various industries, including the delivery and other industries.
Permafrost refers to the condition where the ground is frozen. It is crucial to review and evaluate the ground's characteristics before construction. In this study, electrical resistivity surveying is chosen as the investigative technique to apply and illustrate the results on the state of permafrost ground and to summarize its applicability. Field experiments are conducted in the Yeoncheon area of South Korea, which has a freezing index of 522.6°C·days. The target area is categorized into two ground conditions: the first where the original ground freezes, and the second involves excavating the original ground up to a depth of 3 meters, backfilling it, and then artificially injecting fluid. Thus, frozen ground conditions are simulated under both natural and artificial circumstances. Electrical resistivity surveys are performed under both above-freezing and sub-zero temperature conditions, with the experiments conducted at sub-zero temperatures revealing relatively more high-resistivity zones due to the temperature conditions. In this area, the distribution of soil moisture content is also investigated using the Time Domain Reflectometry (TDR) technique. It is observed that the ground into which water is artificially injected had a relatively higher moisture content, although the difference is minor. Finally, a 3D map of the target ground is constructed based on the measured electrical resistivity values, and through this, the distribution of porosity, a crucial design parameter, is also depicted. This research demonstrates that the electrical resistivity technique can effectively evaluate the state of frozen and unfrozen ground and further suggests that it can detailed extract the characteristics of the target ground.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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제10권2호
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pp.53-66
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2006
최근 몰입도가 높은 가시화 기법 중 하나인 3차원 입체영상에 관심이 높아지고 있다. 그러나 일반적인 2차원 영상과는 달리 3차원 입체 영상은 3차원의 기하정보가 존재해야만 영상 생성이 가능하다. 3차원 기하정보가 존재하지 않는 2차원 영상을 이용한 입체 영상 저작이 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 영상 기반 모델링 기법을 이용한 한 장의 실사 영상으로부터 3차원 입체 영상 생성하기 위한 3차원 입체 영상 저작 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 Adobe Photoshop(R)의 Plug-in형태로 개발함으로써 범용성과 확장성을 고려하였고 몰입감이 높은 입체 영상의 시점을 결정하기 위한 대화식 3차원 입체 영상 미리 보기 기능을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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