The Channel Coding Unit (CCU) is an integral component of Payload Data Transmission System (PDTS) for the Multi-Spectral Camera (MSC) data. The main function of the CCU is channel coding and encryption. CCU has two channels (I & Q) for data processing. The input of CCU is the output of DCSU (Data Compression & Storage Unit). The output of CCU is the input of QTX which modulate data for RF communication. In this paper, there are the overview, short H/W description and operation concept of CCU.
This paper is about motion gesture recognition system, and proposes the following improvement to the flaws of the current system: a motion gesture recognition system and such algorithm that uses the video image of the entire hand and reading its motion gesture to advance the accuracy of recognition. The motion gesture recognition system includes, an image capturing unit that captures and obtains the images of the area applicable for gesture reading, a motion extraction unit that extracts the motion area of the image, and a hand gesture recognition unit that read the motion gestures of the extracted area. The proposed application of the motion gesture algorithm achieves 20% improvement compared to that of the current system.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3011-3024
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2021
Pose estimation of the sensor is important issue in many applications such as robotics, navigation, tracking, and Augmented Reality. This paper proposes visual-inertial integration system appropriate for dynamically moving condition of the sensor. The orientation estimated from Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is used to calculate the essential matrix based on the intrinsic parameters of the camera. Using the epipolar geometry, the outliers of the feature point matching are eliminated in the image sequences. The pose of the sensor can be obtained from the feature point matching. The use of IMU sensor can help initially eliminate erroneous point matches in the image of dynamic scene. After the outliers are removed from the feature points, these selected feature points matching relations are used to calculate the precise fundamental matrix. Finally, with the feature point matching relation, the pose of the sensor is estimated. The proposed procedure was implemented and tested, comparing with the existing methods. Experimental results have shown the effectiveness of the technique proposed in this paper.
This paper introduces a novel approach that can provide the three dimensional information about the movement of a spreader by using two CCD cameras and a laser distance measuring unit in order to derive ALS (Automatic Landing System) in the crane used at a harbor. So far a kind of 2D Laser scanner sensor or laser distance measuring units are used as comer detectors for the geometrical matching between the spreader and a container. Such systems provide only two dimensional information which is not enough for an accurate and fast ALS. In addition to this deficiency in performance, the price of the system is too high to adapt to the ALS. Therefore, to overcome these defects, we proposed a novel method to acquire the three dimensional spreader information using two CCD cameras and a laser distance measuring unit. To show the efficiency of proposed method, real experiments are performed to show the improvement of accuracy in distance measurement by fusing the sensory information of the CCD cameras and a laser distance measuring unit.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제4권4호
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pp.224-230
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2015
This manuscript presents a real-time solution for 3D human body reconstruction with multiple RGB-D cameras. The proposed system uses four consumer RGB/Depth (RGB-D) cameras, each located at approximately $90^{\circ}$ from the next camera around a freely moving human body. A single mesh is constructed from the captured point clouds by iteratively removing the estimated overlapping regions from the boundary. A cell-based mesh construction algorithm is developed, recovering the 3D shape from various conditions, considering the direction of the camera and the mesh boundary. The proposed algorithm also allows problematic holes and/or occluded regions to be recovered from another view. Finally, calibrated RGB data is merged with the constructed mesh so it can be viewed from an arbitrary direction. The proposed algorithm is implemented with general-purpose computation on graphics processing unit (GPGPU) for real-time processing owing to its suitability for parallel processing.
This paper introduces a novel approach that can provide the three dimensional information on the movement of a spreader by using two CCD cameras and a laser distance sensor, which enables an ALS (Automatic Landing System) to be used for yard cranes at a harbor. So far a kind of 2D Laser scanner sensor or laser distance measuring units are used as corner detectors for the geometrical matching between the spreader and a container, which provides only 2D information which is not enough for an accurate and fast ALS system required presently. In addition to this deficiency in performance, the price for the system is too high to be adopted widely for the ALS. Therefore, to overcome these defects, a novel method to acquire the three dimensional information for the movement of a spreader including skew and sway angles is proposed using two CCD cameras and a laser distance sensor. To show the efficiency of proposed algorithm, real experiments are performed to show the accuracy improvement in distance measurement by fusing the sensory information of CCD camera and laser distance sensor.
Autonomous driving systems are likely to be operated in various complex environments. However, the well-known integrated Global Navigation Satellite System (GNSS)/Inertial Navigation System (INS), which is currently the major source for absolute position information, still has difficulties in accurate positioning in harsh signal environments such as urban canyons. To overcome these difficulties, integrated Visual/Inertial/GNSS (VIG) navigation systems have been extensively studied in various areas. Recently, a Compressed-State Constraint Kalman Filter (CSCKF)-based VIG navigation system (CSCKF-VIG) using a monocular camera, an Inertial Measurement Unit (IMU), and GNSS receivers has been studied with the aim of providing robust and accurate position information in urban areas. For this new filter-based navigation system, on the basis of time-propagation measurement fusion theory, unnecessary camera states are not required in the system state. This paper presents a performance evaluation of the CSCKF-VIG system compared to other conventional navigation systems. First, the CSCKF-VIG is introduced in detail compared to the well-known Multi-State Constraint Kalman Filter (MSCKF). The CSCKF-VIG system is then evaluated by a field experiment in different GNSS availability situations. The results show that accuracy is improved in the GNSS-degraded environment compared to that of the conventional systems.
본 논문에서는 다각형 용기의 결함 검사 시스템 개발을 제안한다. 임베디드 보드는 메인부, 통신부, 입·출력부 등으로 구성된다. 메인부는 주 연산장치로써 임베디드 보드를 구동하는 운영체제가 포팅되어서 외부 통신, 센서 및 제어를 위한 입출력을 제어할 수 있다. 입·출력부는 필드에 설치되어 있는 센서들의 전기적신호를 디지털로 변환하여 메인모듈로 전달하는 역할 및 외부 스텝 모터 제어의 역활을 한다. 통신부는 영상 촬영 카메라 트리거 설정 및 제어 장치의 구동 설정의 역할을 수행한다. 입·출력부는 제어 스위치 및 센서들의 전기적신호를 디지털로 변환하여 메인모듈로 전달하는 역할을 수행한다. 동작 모드 등과 관련한 펄스 입력 등을 받기 위한 입력회로에는 외부 노이즈의 간섭을 최소화하기 위하여 각 입력포트에는 포토커플러를 설계한다. 제안된 다각형 용기의 결함 검사 시스템 개발의 정확성을 객관적으로 평가하기 위하여 다른 머신비전 검사 시스템과 비교를 해야 하지만, 현재 다각형 용기의 머신비전 검사 시스템이 존재하지 않기 때문에 불가능하다. 따라서, 동작 타이밍을 오실로스코프로 측정하여서 Test Time, One Angle Pulse Value, One Pulse Time, Camera Trigger Pulse, BLU 밝기 제어 등과 같은 파형이 정확히 출력됨을 확인하였다.
영상 기반 반도체 검사 장비의 검사 고속화와 검사 정확도를 위해, 넓은 FOV와 고해상도를 동시에 가지는 2차원 영상을 획득하는 것은 검사 장비에 필수적이다. 본 논문에서는 정밀도와 FOV 측면에서 양질의 영상 획득을 위한 새로운 영상획득 시스템을 제안하였다. 제안시스템은 하나의 렌즈와 광분할기, 두 개의 카메라 센서, 스테레오 영상획득 보드로 구성되며, 하나의 렌즈를 통해 입력되는 영상을 두 개의 카메라 센서를 통해 동시에 영상 획득한다. 획득된 영상의 정합을 위해, 첫 번째로 Zhang의 카메라 교정 방법을 적용시켜 각각의 카메라를 교정한다. 두 번째로 다른 카메라에서 획득한 두 영상들 사이의 수학적인 정합 함수를 찾기 위해 각 영상의 호모그래피(homography)를 이용하여, 양측 카메라간의 정합 행렬을 계산한다. 영상 호모그래피를 통해서, 획득된 두 영상은 하나의 최종 검사 영상으로의 통합을 위해 최종적으로 정합될 수 있다. 다중 카메라로부터 입력되는 다중 영상들을 활용하는 제안 검사 시스템은 실시간 영상 정합을 위해 매우 빠른 프로세스 유닛의 도움이 필요하다. 이를 위해 CUDA (Compute Unified Device Architecture)기반 병렬 프로세싱 하드웨어 및 소프트웨어를 활용한다. 두 개의 분할된 영상으로부터 실시간으로 정합된 영상을 얻을 수 있었으며, 마지막으로 연속된 실험을 통해 획득한 호모그래피의 정확도를 확인할 수 있다. 실험으로 얻은 결과들은 제안된 시스템과 방법이 대영역 고해상도 검사영상 획득을 위해 효과적임을 보인다.
본 논문에서는 인터넷 상에서 실시간 영상 감시를 위한 웹 카메라 시스템의 구조를 제안하고 구현하였다. 구현된 웹 카메라 시스템은 구현 방식에 따라 두 가지로 개발되었다. 첫 번째 시스템에서는 웹서버와 카메라 서버가 서로 동일한 시스템 상에서 구현되어 동작되도록 하였다. 이 시스템에서는 동영상 파일이 주기적으로 JPEG 파일로 압축되어 인터넷을 통하여 사용자에게 전달된다. 두 번째 시스템에서는 웹서버와 카메라 서버가 서로 다른 시스템에 구현되도록 하여 카메라 서버가 동영상 파일을 웹서버로 전송하면 최종적으로 웹서버에 접속한 사용자에게 동영상 파일을 전송하도록 하였다. JPEG으로 압축된 영상 이미지의 전송을 위하여 본 시스템은 자바 애플릿과 자바 스크립트를 사용하여 개발되었는데 이는 ActiveX나 스크립트 언어만을 사용한 경우보다 운영시스템과 브라우저에 독립적으로 동작할 수 있게 하기 위함이다. 본 논문에서 구현된 두 가지 구조의 시스템의 성능 비교를 위하여 각 시스템에 대하여 전송되는 데이터의 트래픽을 초당 바이트 단위로 측정하여 그 결과를 시뮬레이션 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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