• Journal of Biosystems Engineering
• /
• 제23권4호
• /
• pp.381-390
• /
• 1998

An algorithm to extract the 3-D geometric information of a static object was developed using a set of 2-D computer vision system and a laser structured lighting device. As a structured light pattern, multi-parallel lines were used in the study. The proposed algorithm was composed of three stages. The camera calibration, which determined a coordinate transformation between the image plane and the real 3-D world, was performed using known 6 pairs of points at the first stage. Then, utilizing the shifting phenomena of the projected laser beam on an object, the height of the object was computed at the second stage. Finally, using the height information of the 2-D image point, the corresponding 3-D information was computed using results of the camera calibration. For arbitrary geometric objects, the maximum error of the extracted 3-D feature using the proposed algorithm was less than 1~2mm. The results showed that the proposed algorithm was accurate for 3-D geometric feature detection of an object.

• 정보학연구
• /
• 제7권4호
• /
• pp.1-8
• /
• 2004

3차원 영상의 깊이 정보는 3차원 물체를 2차원 스크린에 투사시킴에 의해 손실될 수 있다. 만약 깊이 정보가 재저장되고 3차원 물체 인식을 우해 사용된다면 더 효율적인 인식시스템을 만들 수 있다. 이 정보는 재 저장하기 위하여 스테레오 알고리즘으로부터 형상을 이용한다. 본 논문에서는 3차원 Hough 변환 영역을 3차원 물체 표현에 채택하여 3차원 물체 인식시스템을 제안한다. 본 시스템은 정합 시간 감소를 위하여 물체의 이동 벡터와 미지의 입력 영상을 8진 트리 구조로 이루어진 기준 영상과 비교하여 정합 단계를 이용한다. 8진 트리 구조 코드는 3차원 물체의 형태 기반에 사용되었다. 모의실험 결과 제안된 3차원 물체 인식 시스템은 만족할 수 있는 성능을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권8호
• /
• pp.1271-1281
• /
• 2017

It is essential to collect and analyze target information around the vehicle for autonomous driving of the vehicle. Based on the analysis, environmental information such as location and direction should be analyzed in real time to control the vehicle. In particular, obstruction or cutting of objects in the image must be handled to provide accurate information about the vehicle environment and to facilitate safe operation. In this paper, we propose a method to simultaneously generate 2D and 3D bounding box proposals using LiDAR Edge generated by filtering LiDAR sensor information. We classify the classes of each proposal by connecting them with Region-based Fully-Covolutional Networks (R-FCN), which is an object classifier based on Deep Learning, which uses two-dimensional images as inputs. Each 3D box is rearranged by using the class label and the subcategory information of each class to finally complete the 3D bounding box corresponding to the object. Because 3D bounding boxes are created in 3D space, object information such as space coordinates and object size can be obtained at once, and 2D bounding boxes associated with 3D boxes do not have problems such as occlusion.

• 한국전산구조공학회논문집
• /
• 제21권3호
• /
• pp.247-252
• /
• 2008

최근 전세계적으로 3차원 객체 모델(3D Object Model)을 활용하여 건설 프로젝트의 생애주기 동안 참여주체들이 효과적으로 정보를 공유하고 관리할 수 있도록 하는 가상건설시스템의 개발이 활발히 진행되고 있다. 이 논문에서는 가상 공간에서 토목구조물의 해석 및 설계를 위하여 반드시 필요한 구조물의 3차원 객체모델과 구조해석 시스템과의 인터페이스 설계를 다루었다. 3D 객체모델 생성에 필요한 인관 매개변수모델링 기법과 구조물의 구조해석에 필요한 다양한 변수를 고려할 수 있는 제품계층구조(product breakdown structure, PBS) 구축 방안을 제시하였다. PBS 구성시 3D 객체 모델 정보로부터 구조 해석에 필요한 속성 정보만을 추출하여 해석 프로그램에 적용이 가능하게 하였으며, 협업작업에 의해 결정되는 여러 수치를 다시 객체정보로 추가 작업 없이 전달하여 3D 객체 모델과 연동되어 변화될 수 있는 인터페이스 프로그램 설계 방안을 제안하였다. 향후 이 연구의 결과를 기반으로 개발된 3D 객체모델과 구조해석 시스템의 인터페이스 프로그램이 가상건설 시스템 구현에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제3권8호
• /
• pp.309-314
• /
• 2014

물체의 360도 방향에서 다수의 RGB-D(RGB-Depth) 카메라를 이용하여 깊이영상을 획득하고 3차원 모델을 생성하기 위해서는 RGB-D 카메라 간의 3차원 변환관계를 구하여야 한다. 본 논문에서는 구형 물체를 이용하여 4대의 RGB-D 카메라 사이의 변환관계를 간편하게 구할 수 있는 시점보정(view calibration) 방법을 제안한다. 기존의 시점보정 방법들은 평면 형태의 체크보드나 코드화된 패턴을 가진 3차원 물체를 주로 사용함으로써 패턴의 특징이나 코드를 추출하고 정합하는 작업에 상당한 시간이 걸린다. 본 논문에서는 구형 물체의 깊이영상과 사진영상을 동시에 사용하여 간편하게 시점을 보정할 수 있는 방법을 제안한다. 우선 하나의 구를 모델링 공간에서 연속적으로 움직이는 동안 모든 RGB-D 카메라에서 구의 깊이영상과 사진영상을 동시에 획득한다. 다음으로 각 RGB-D 카메라의 좌표계에서 획득한 구의 3차원 중심좌표를 월드좌표계에서 일치되도록 각 카메라의 외부변수를 보정한다.

• 전자공학회논문지C
• /
• 제34C권9호
• /
• pp.84-101
• /
• 1997

Inferring and recognizing 3D objects form a 2D occuluded image has been an important research area of computer vision. The octree model, a hierarchical volume description of 3D objects, may be utilized to generate projected images from arbitrary viewing directions, thereby providing an efficient means of the data base for 3D object recognition. We present a fast algorithm of finding the 4 pairs of feature points to estimate the viewing direction. The method is based on matching the object contour to the reference occuluded shapes of 49 viewing directions. The initially best matched viewing direction is calibrated by searching for the 4 pairs of feature points between the input image and the image projected along the estimated viewing direction. Then the input shape is recognized by matching to the projectd shape. The computational complexity of the proposed method is shown to be O(n$^{2}$) in the worst case, and that of the simple combinatorial method is O(m$^{4}$.n$^{4}$) where m and n denote the number of feature points of the 3D model object and the 2D object respectively.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 추계종합학술대회
• /
• pp.325-327
• /
• 2007

3차원 형상의 물체에 대한 표면 면적을 6축 센서를 사용하여 측정하였다. 3차원 형상의 표면적은 여러 개의 작은 삼각형으로 나타낼 수 있다. 이 여러 개의 삼각형의 합을 구함으로써 표면 면적을 구할 수 있고, 삼각형의 크기가 작으면 작을수록 실제 면적의 크기에 접근 하였다. 실험 결과 평균 7.78%의 오차율을 보였다.

• 로봇학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.106-116
• /
• 2024

Ensuring robust 3D object detection is a core challenge for autonomous driving systems operating in urban environments. To tackle this issue, various 3D representation, including point cloud, voxels, and pillars, have been widely adopted, making use of LiDAR, Camera, and Radar sensors. These representations improved 3D object detection performance, but real-world urban scenarios with unexpected situations can still lead to numerous false positives, posing a challenge for robust 3D models. This paper presents a post-processing algorithm that dynamically adjusts object detection thresholds based on the distance from the ego-vehicle. While conventional perception algorithms typically employ a single threshold in post-processing, 3D models perform well in detecting nearby objects but may exhibit suboptimal performance for distant ones. The proposed algorithm tackles this issue by employing adaptive thresholds based on the distance from the ego-vehicle, minimizing false negatives and reducing false positives in the 3D model. The results show performance enhancements in the 3D model across a range of scenarios, encompassing not only typical urban road conditions but also scenarios involving adverse weather conditions.

• Journal of information and communication convergence engineering
• /
• 제10권3호
• /
• pp.307-314
• /
• 2012

This paper reports on the design of an object tracker that utilizes a family of unscented Kalman filters, one for each tracked object. This is a more efficient design than having one unscented Kalman filter for the family of all moving objects. The performance of the designed and implemented filter is demonstrated by using simulated movements, and also for object movements in 2D and 3D space.

• 전자공학회논문지B
• /
• 제32B권9호
• /
• pp.1171-1180
• /
• 1995

In this paper, we present a 3-D object recognition system in which the 3-D Hough transform domain is employed to represent the 3-D objects. In object modeling step, the features for recognition are extracted from the CAD models of objects to be recognized. Since the approach is based on the CAD models, the accuracy and flexibility are greatly improved. In matching stage, the sensed image is compared with the stored model, which is assumed to yield a distortion (location and orientation) in the 3-D Hough transform domain. The high dimensional (6-D) parameter space, which defines the distortion, is decomposed into the low dimensional space for an efficient recognition. At first we decompose the distortion parameter into the rotation parameter and the translation parameter, and the rotation parameter is further decomposed into the viewing direction and the rotational angle. Since we use the 3-D Hough transform domain of the input images directly, the sensitivity to the noise and the high computational complexity could be significantly alleviated. The results show that the proposed 3-D object recognition system provides a satisfactory performance on the real range images.