International journal of advanced smart convergence
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제10권2호
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pp.45-52
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2021
The surveillance camera market has developed and plays an important role in the field of video surveillance. However, in recent years, the identification of areas requiring surveillance has been limited by reflective light in the surveillance camera market. Cameras using polarization filters are being developed to reduce reflective light and facilitate identification. Programs are required to automatically adjust polarization filters. In this paper, we proposed an optimal angle extraction method from surveillance cameras using polarization filters through histogram analysis. First of all, transformed to grayscale to analyze the specifications of frames in multiple polarized angle images, reducing computational throughput. Then we generated and analyzed a histogram of the corresponding frame to extract the angle when the highlights are the fewest. Experiments with 0˚ and 90˚ showed high performance in extracting optimal angles. At this point, it is hoped this technology would be used for surveillance cameras in place like beach with a lot of reflective light.
The Korean spacecraft for the exploration of Apophis will be equipped with an optical navigation camera with a wide-angle lens. The major purpose of the wide-angle camera is to capture imagery during the rendezvous phase in order to determine the spacecraft's position and the pointing direction relative to the asteroid Apophis. Two potential sciences, however, can be achieved by the wide-angle camera: (1) to measure the high-order gravity terms, and (2) to capture possible ejecting small particles. In this presentation, we will discuss instrument specification and operation scenario required to accomplish the given science objectives.
목적: 4매의 비구면 렌즈를 사용하여 optical distortion과 TV distortion을 감소시켜 주변부 상의 왜곡을 줄인 광각의 모바일 카메라를 설계하였다. 방법: 광학적 설계는 화각 $95^{\circ}$에서 ${\pm}1%$내의 optical distortion을 만족하도록 하였으며, 광학계 전체길이는 모바일 카메라의 두께를 고려하여 4.5 mm 이내로 하였다. 센서는 1/3.2"의 5M급 CCD를 사용하였으며 MTF는 140 lp/mm에서 20% 이상을 만족하도록 설계 조건을 설정하였다. 결과: 최적화 설계된 모바일 광각 카메라는 화각 $95^{\circ}$의 full field에서 optical distortion은 모든 field에서 ${\pm}1%$내의 결과를 보였으며 TV distortion도 0.46%로 주변부 상의 왜곡이 감소되었다. MTF 성능은 모든 field에서 20%이상으로 나타났다. 광선수차와 비점수차 모두 적은 양으로 안정된 성능을 보였다. 결론: 기존의 모바일 카메라의 화각보다 더 큰 화각을 갖는 광각의 모바일 카메라의 distortion을 광학적으로 개선하여 주변부의 상의 왜곡을 감소시켜 보다 쾌적한 넓은 시야를 얻을 수 있었으며 소프트웨어로 보정할 때 발생하는 단점을 보완할 수 있었다. 이는 안경과 접목되는 카메라의 연구에 활용될 수 있으리라 사료된다.
When a camera installed on a vehicle is used, estimation of the camera pose including tilt, roll, and pan angle with respect to the world coordinate system is important to associate camera coordinates with world coordinates. Previous approaches using huge calibration patterns have the disadvantage that the calibration patterns are costly to make and install. And, previous approaches exploiting multiple vanishing points detected in a single image are not suitable for automotive applications as a scene where multiple vanishing points can be captured by a front camera is hard to find in our daily environment. This paper proposes a camera pose estimation method. It collects multiple images of lane markings while changing the horizontal angle with respect to the markings. One vanishing point, the cross point of the left and right lane marking, is detected in each image, and vanishing line is estimated based on the detected vanishing points. Finally, camera pose is estimated from the vanishing line. The proposed method is based on the fact that planar motion does not change the vanishing line of the plane and the normal vector of the plane can be estimated by the vanishing line. Experiments with large and small tilt and roll angle show that the proposed method outputs accurate estimation results respectively. It is verified by checking the lane markings are up right in the bird's eye view image when the pan angle is compensated.
This paper deals with an application of neural network to camera calibration with wide angle lens and 2-D range finding. Wide angle lens has an advantage of having wide view angles for mobile environment recognition ans robot eye in hand system. But, it has severe radial distortion. Multilayer neural network is used for the calibration of the camera considering lens distortion, and is trained it by error back-propagation method. MLP can map between camera image plane and plane the made by structured light. In experiments, Calibration of camers was executed with calibration chart which was printed by using laser printer with 300 d.p.i. resolution. High distortion lens, COSMICAR 4.2mm, was used to see whether the neural network could effectively calibrate camera distortion. 2-D range of several objects well be measured with laser range finding system composed of camera, frame grabber and laser structured light. The performance of 3-D range finding system was evaluated through experiments and analysis of the results.
완전한 자율 주행에 이르기 위해서는 주변 환경을 인지하는 인지 능력이 사람보다 뛰어나야 한다. 자율 주행에서 주로 사용되는 $60^{\circ}$ 협각, $120^{\circ}$ 광각 카메라는 시야각에 따른 각각의 단점이 존재한다. 본 논문의 목적은 광각, 협각 카메라가 가진 각각의 단점을 극복하기 위하여, 다중화각 차량 전방 카메라 시스템을 이용하여 더 넓은 영역의 전방을 대상으로 더 정확히 객체를 인식할 수 있는 심층신경망 알고리즘을 개발하는 것이다. 광각, 협각 카메라로 취득된 데이터의 종횡비를 분석해 SSD(Single Shot Detector) 알고리즘을 수정하였고, 취득된 데이터를 학습하여 단안 카메라만을 사용할 때 보다 높은 성능을 달성하였다.
In this paper, we propose a new algorithm that is robust against the effects of objects that are relatively unaffected by camera motion and can accurately detect camera motion even in high resolution images. First, for more accurate camera motion detection, a global motion filter based on entropy of a motion vector is used to distinguish the background and the object. A block matching algorithm is used to find exact motion vectors. In addition, a matched filter with the angle of the ideal motion vector of each block is used. Motion vectors including 4 kinds of diagonal direction, zoom in, and zoom out are added additionally. The experiment shows that the precision, recall, and accuracy of camera motion detection compared to the recent results is improved by 12.5%, 8.6% and 9.5%, respectively.
This paper studies the method to extend the sensing range of a fiducial maker using a tilt camera. In the system that uses a fiducial marker to estimate their position on a map, the sensing range of the marker is an important issue. Although there are markers around, a robot with a fixed camera often misses nearby markers in the case that the viewing angle of the camera does not cover the sensing range of the marker. If the robot adjusts the viewing angle of a camera by adjusting the position information of the markers, this problem will be solved. The contribution of this paper is as follows. 1) Structural considerations for the tilting module of cameras attached to robots. 2) Tilting module control method considering the position of a marker and a robot. 3) Finally, verification of the differences in the sensing range of markers between the proposed system and the previous system.
Based on the camera movement on image expression and grammar, this study intended to analyze the characteristics of image expression filmed and broadcasted by drones. This study analyzed drone images using the movement characteristics of existing video cameras as a coding nomenclature. These were intended to examine the differences from existing video grammar and their implications. This study conducted a content analysis using the entire population of drone news footage broadcast for four years in 2015, 2016, 2017 and 2018 by TV Chosun. The size of the screen, camera work, duration of the shot, camera angle, etc. were selected and analyzed. As a result, the drone camera work showed that it uses the most dolly shots in the case of camera movement, followed by the drone camera movement in the order of pan and tilt shots. For zoom, the frequency of use was the smallest. In addition, this study analyzed the size of the screen, duration of the shot, and camera angle of drone. Analysis shows that drones use certain camera movements most frequently, and unlike grandiose modifiers such as "extension of human gaze," drone remains as a supplementary means to enhance the traditional media expression.
Machine vision systems are usually used to identify traffic lanes and then determine the steering angle of an autonomous vehicle in real time. The steering angle is calculated using a geometric model of various parameters including the orientation, position, and hardware specification of a camera in the machine vision system. To find the accurate values of the parameters, camera calibration is required. This paper presents a new camera-calibration algorithm using known traffic lane features, line thickness and lane width. The camera parameters considered are divided into two groups: Group I (the camera orientation, the uncertainty image scale factor, and the focal length) and Group II(the camera position). First, six control points are extracted from an image of two traffic lines and then eight nonlinear equations are generated based on the points. The least square method is used to find the estimates for the Group I parameters. Finally, values of the Group II parameters are determined using point correspondences between the image and its corresponding real world. Experimental results prove the feasibility of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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