For autonomous navigation of the mobile robots, the robots' capability to recognize 3D environment is necessary. In this paper, an on-line 3D map building method for autonomous mobile robots is proposed. To get range data on the environment, we use a sensor system which is composed of a structured light and a CCD camera based on optimal triangulation. The structured laser is projected as a horizontal strip on the scene. The sensor system can rotate$\pm$30$^{\circ}$ with a goniometer. Scanning the system, we get the laser strip image for the environments and update planes composing the environment by some image processing steps. From the laser strip on the captured image, we find a center point of each column, and make line segments through blobbing these center points. Then, the planes of the environments are updated. These steps are done on-line in scanning phase. With the proposed method, we can efficiently get a 3D map about the structured environment.
본 논문에서는 웨이블릿 변환을 이용하여 추정된 변위 벡터와 이를 이용한 물체의 분할을 통해 특징 점을 추출하고 3차원 와이어 프레임(wire-frame)을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 우선, 웨이블릿 변환을 이용하여 빠른 시간 안에 변위를 측정하고, 이를 통해 배경과 물체를 분리해 내었다. 그런 뒤에, 변위 벡터를 이용하여, 깊이 정보를 추정해 내고, 동시에 물체로부터 두드러진 특징 값들을 추출하여 3차원 와이어 프레임 생성을 위한 거리 값으로 사용하였다. 마지막으로, 일반적인 delaunay triangulation에서 생길 수 있는 오 정합을 본 논문에서 제안하는 전경/배경 분할 알고리즘을 이용하여 제거 하여 정확한 3차원 모델을 생성하였다. 아울러, 본 논문에서 제안하는 웨이블릿을 이용한 빠른 3D 모델링 방법을 원 영상을 이용한 방법과 비교하여, 더 좋은 결과를 보여줌으로써, 계산 시간 뿐만 아니라 정확성에서도 만족할 만한 결과를 얻을 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.559-575
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2023
3D human pose estimation is widely applied in various fields, including action recognition, sports analysis, and human-computer interaction. 3D human pose estimation has achieved significant progress with the introduction of convolutional neural network (CNN). Recently, several researches have proposed the use of multiview approaches to avoid occlusions in single-view approaches. However, as the number of cameras increases, a 3D pose estimation system relying on a CNN may lack in computational resources. In addition, when a single host system uses multiple cameras, the data transition speed becomes inadequate owing to bandwidth limitations. To address this problem, we propose a distributed real-time 3D pose estimation framework based on asynchronous multiple cameras. The proposed framework comprises a central server and multiple edge devices. Each multiple-edge device estimates a 2D human pose from its view and sendsit to the central server. Subsequently, the central server synchronizes the received 2D human pose data based on the timestamps. Finally, the central server reconstructs a 3D human pose using geometrical triangulation. We demonstrate that the proposed framework increases the percentage of detected joints and successfully estimates 3D human poses in real-time.
One of the main problems in 3D shape measuring systems that use the triangulation of line-shaped laser light is precise center line detection of line-shaped laser stripe. The intensity of a line-shaped laser light stripe on the CCD image varies following to the reflection angles, colors and shapes of objects. In this paper, a new center line detection algorithm to compensate the local intensity variation on a line-shaped laser light stripe is proposed. The 3-D surface shape measuring system using the proposed center line detection algorithm can measure 3-D surface shape with enhanced measurement resolution by using the dynamic shape reconstruction with adaptive pattern clustering of the line-shaped laser light. This proposed 3-D shape measuring system can be easily applied to practical situations of measuring 3-D surface by virtue of high speed measurement and compact hardware compositions.
Structured laser light is a widely used method for obtaining 3D range information in Machine Vision. However, The structured laser light method is based on assumption that the surface of objects is Lambertian. When the observed surfaces are highly specularly reflective, the laser light can be detected in various parts on the image due to a specular reflection and secondary reflection. This makes wrong range data and the image sensor unusable for the specular objects. To discriminate wrong range data from obtained image data, we have proposed a new algorithm by using the cross section of image block. To show the performance of the proposed method, a series of experiments was, carried out on: the simple geometric shaped objects. The proposed method shows a dramatic improvement of 3D range data better than the typical structured laser light method.
The measurement in the manufacturing process of curved ship hull plates still depends on wooden templates as a standard instrument. The metrology-enabled automation in the shipbuilding process has been challenged instead of line measurement with wooden templates. The developed measurement system consists of a CCD camera, multiple structured laser sources and 3-DOF motion device. The system carries out measurement of curved profiles for large scale plates by an optical triangulation method. The results of experiment conducted in a manufacturing shop demonstrate the accurate and robust performance.
본 연구에서는 GPS 위성의 다양한 관측치를 이용한 GPS 항공삼각측량의 카메라 노출중심좌표 분석을 통해 관측치 종류별 활용 가능성을 연구하였다. 3차원 등각변환 방식을 통한 모델조정으로 획득한 동적 DGPS 카메라 노출중심좌표를 재래식 모델조정에 의해 결정된 카메라 노출중심좌표와 비교하여 각각의 정밀도 및 오차를 분석하였다. C/A코드 관측치의 경우, 카메라 노출중심좌표가 표준편차 $\pm{2m}$의 범위 내에서 결정되었고, L1 반송파 관측치는 $\pm{14cm}$ 이내, L1/L2 반송파 관측치는 $\pm{10cm}$ 이내로 결정되었다. 따라서 번들블럭조정 후 발생될 수 있는 카메라 노출중심좌표의 정확도를 미리 예측할 수 있었다.
Various scanning systems have been studied in many industrial areas to acquire a range data or to reconstruct an explicit 3D model. Currently optical technology has been used widely by virtue of noncontactness and high-accuracy. In this paper, we describe a 3D laser scanning system developped to reconstruct the 3D surface of a large-scale object such as a curved-plate of ship-hull. Our scanning system comprises of 4ch-parallel laser vision modules using a triangulation technique. For multi laser vision, calibration method based on least square technique is applied. In global scanning, an effective method without solving difficulty of matching problem among the scanning results of each camera is presented. Also minimal image processing algorithm and robot-based calibration technique are applied. A prototype had been implemented for testing.
본 논문에서는 특징 기반 3D 모델링 알고리즘을 제안한다. 깊이 기반 기술을 다루는 전통적인 방법들은 영상 정합을 위한 깊이정보추출에 많은 시간을 필요로 한다. 특징 기반 알고리즘에서 삼각형 내부의 모든 픽셀들에 대한 모델링 오차 계산이 필요하다 할지라도 깊이 기반 보다는 특징기반 방법들이 보다 적은 계산 부담을 가지나 이는 또한 계산 시간을 증가 시킨다. 그러므로 제안된 알고리즘은 효율적인 3D 모델을 생성하기 위해 초기 3D 모델 생성, 모델 평가 및 모델 세분화의 3단계로 구성하였다. 초기 모델 생성을 위해 자기 변화와 델루니 삼각화가 사용되었고 이 단계에서 빠른 경계 추출과 점진적인 델루니 삼각화 및 삼각형 내부의 중심에 가까운 정점을 선택하거나 모든 픽셀에 대한 오차 계산을 위한 연산 시간을 줄이기 위해 형태학적 미분 연산자를 수정하여 이용하였다. 모델 생성 후 평가 단계에서 표면의 변이 변화와 근사 오차 및 표면의 크기를 평가하여 드물게 정합을 수행 하였고, 그 후 큰 오차를 갖는 표면들을 선택하여 작은 표면이 되게 세밀화 작업을 했다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 평탄영역 및 급격한 영역에서 보다 적은 모델링 오류로 적응적인 모델을 획득할 수 있었고 모델 획득시간을 현저하게 줄일 수 있었다.
본 논문에서는 대규모 3차원 구조해석에 필요한 병렬 유한요소해석을 위한 영역분할법의 적용에 대해 묘사하였다. 영역분할법을 사용한 병렬 유한요소법 시스템을 개발하였다. 절점 생성시, 절점들간의 거리가 특정절점에서의 공간함수와 같아지면 절점이 생성되어 진다. 이 절점공간함수는 퍼지지식처리에 의해 조절되어 진다. 기본적인 요소생성은 데로우니 삼각화 기법을 적용하였다. 자동요소생성 시스템을 이용한 영역분할법은 3차원 해석에 큰 도움이 된다. 공간함수와 유사하게 절점들간의 유한요소해석을 위한 병렬 수치 알고리즘으로서 영역분할법을 전체의 해석영역을 완전히 여러 개의 작은 영역으로 겹치지 않게 나누는 공역구배인 반복적 솔버와 결합시켰다. 개발된 시스템의 효용성에 대한 성능을 몇 가지 예를 통해 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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