In this paper, efficient tracking of a moving object using optimal representative blocks is implemented by a mobile robot with a pan-tilt camera. The key idea comes from the fact that when the image size of moving object is shrunk in an image frame according to the distance between the camera of mobile robot and the moving object, the tracking performance of a moving object can be improved by changing the size of representative blocks according to the object image size. Motion estimation using Edge Detection(ED) and Block-Matching Algorithm(BMA) is often used in the case of moving object tracking by vision sensors. However these methods often miss the real-time vision data since these schemes suffer from the heavy computational load. In this paper, the optimal representative block that can reduce a lot of data to be computed, is defined and optimized by changing the size of representative block according to the size of object in the image frame to improve the tracking performance. The proposed algorithm is verified experimentally by using a two degree-of-freedom active camera mounted on a mobile robot.
The e-Logistics means the virtual business activity and service architecture among the logistics companies based on the Internet technology. The management of vehicles' location in most conventional vehicle tracking system has some critical defects when it deals with data which are continuously changed. It means the conventional vehicle tracking system based on the conventional database is unable eventually to cope with the environment that should manage the frequently changed location of vehicles. The important things in the evaluation of the vehicle tracking system is to determine the threshold of cost of database ,update period and communication period between vehicles and the system. In other words, the difference between the reallocation of vehicle and the data in database can evaluate the overall performance of vehicle tracking systems. Most of the previous works considers only the information that is valid at the current time, and is hard to manage efficiently the past and future information. To overcome this problem, the efforts on moving objects management system(MOMS) and uncertainty processing have been started from a few years ago. In this paper, we propose an uncertainty processing model and system implementation of moving object that tracks the location of the vehicles. We adopted both linear-interpolation method and trigonometric function to chase up the location of vehicles for the past time as well as future time, respectively. We also explain the comprehensive examples of MOMS and uncertainty processing in parcel application that is one of major application of e-Logistics domain.
본 논문은 고밀도 클러터 환경에서 클러터 제거기능을 이용하여 구간선형기동 수중운동체의 탐지 및 추적에 대한 성능향상을 다루었다. 고밀도 클러터 환경에서 허프변환(Hough transform)을 이용한 클러터 제거 알고리즘을 통해 클러터 특성을 나타내는 측정치를 제거한 후 남은 측정치에 대해 추적 필터인 CMKF-L을 적용하여 추적성능을 확인하였다. 모의 신호와 해상실험데이터를 이용하여 실험을 수행하였으며 고밀도 클러터 환경에서 제안하는 알고리즘을 적용하여 클러터는 상당수 제거되고 표적에 대한 추적은 지속적으로 안정되게 수행됨을 확인하였다.
Lee, Sungjin;Hong, Min;Kim, Sungyeup;Choi, Seong Jun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권2호
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pp.826-840
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2020
Vertigo is one of the most common complaints encountered by physicians and the patients are steadily increasing. These patients are exposed to the risk of secondary accidents such as falls due to vertigo. There are two ways to improve this symptom: medication and rehabilitation. Although temporary symptomatic improvement may be expected in patients treated with medication, vertigo may recur and medication can delay central compensation. In contrast vestibular rehabilitation exploits central mechanisms of neuroplasticity to increase postural stability and enhance visual-vestibular interactions in situations that generate conflicting sensory information. However, vestibular rehabilitation may be compromised by incorrect performance of exercises, and there is a need for active effort and interest from the patient during rehabilitation. To solve these problems, we decided to apply FOVE HMD for eye-tracking and Unity3D to create virtual reality. The proposed eye-tracking based algorithm calculates the concentration of users with eye tracking data and calculates the motion width of the patient with nystagmus, thus the severity of the patient according to the score can be determined. According to our experimental test against healty group and patients group, this result showed the meaningful data to use define the contents result.
반복측정된 자료에 있어 어떤 특성이 시간의 경과에 따라서 계속적으로 일정수준을 유지할 경우 지속성 현상이 있다고 한다. 만성질환의 위험요인이 지속성 현상을 갖는다면 조기에 위험요인에 대한 처치를 통하여 만성질환을 예방할 수 있으므로 역학 연구에서 지속성을 규명하는 것은 매우 중요하다. 본 연구에서는 지속성을 전체 관찰시점을 통한 일치도 및 시간의 경과에 따른 유지도를 정의하고 반복측정된 자료로부터 지속성 현상을 설명할 수 있는 새로운 지속성 지수를 제안하였다. 모의실험을 통하여 제안통계량과 지속성 지수로 널리 이용되는 McMahan의 지수를 비교하여 본고에서 제안한 지수가 더 높은 검정력을 나타내고 있는 것을 관찰하였다. 또한 제안통계량을 실제 자료에 적용해 본 결과, 제안통계량은 지속성 현상을 적절하게 설명함을 보았다.
본 논문은 영상기반항법에서 특징점의 이동변위가 큰 경우에도 추적 성능을 확보할 수 있는 파티클 필터 기반의 특징점 추적 필터를 설계하였다. 기존 KLT(Kanade-Lucas-Tomasi) 알고리즘에서 이동량이 큰 경우의 추적 성능을 향상시키기 위해 특징점의 동역학 모델을 적용하였고, 불규칙적인 영상정보의 특성을 반영하기 위해 파티클 필터를 사용하였다. 저장된 이미지로 KLT 알고리즘과의 특징점 추적 성능을 비교한 결과 제안한 알고리즘은 큰 이동량을 갖는 경우에도 추적 기능을 유지하는 것을 확인하였다.
This work is concerned with the problem of tracking a maneuvering target. In this paper, an error monitoring and recovery method of perception net is utilized to improve tracking performance for a highly maneuvering tar-get. Many researches have been performed in tracking a maneuvering target. The conventional Interacting Multiple Model (IMM) filter is well known as a suboptimal hybrid filter that has been shown to be one of the most cost-effective hybrid state estimation scheme. The subfilters of IMM can be considered as fusing its initial value with new measurements. This approach is also shown in this paper. Perception net based error monitoring and recovery technique, which is a kind of geometric data fusion, makes it possible to monitor errors and to calibrate possible biases involved in sensed data and extracted features. Both detecting a maneuvering target and compensating the estimated state can be achieved by employing the properly implemented error monitoring and recovery technique. The IMM filter which employing the error monitoring and recovery technique shows good tracking performance for a highly maneuvering target as well as it reduces maximum values of estimation errors when maneuvering starts and finishes. The effectiveness of the pro-posed method is validated through simulation by comparing it with the conventional IMM algorithm.
Tracking the tactical object is a fundamental affair in network-equipped modern warfare. Geodetic coordinate system based on longitude, latitude, and height is suitable to represent the location of tactical objects considering multi platform data fusion. The motion of tactical object described as a dynamic model requires an appropriate filtering to overcome the system and measurement noise in acquiring information from multiple sensors. This paper introduces the filter suitable for multi-sensor data fusion and tactical object tracking, particularly the unscented transform(UT) and its detail. The UT in Unscented Kalman Filter(UKF) uses a few samples to estimate nonlinear-propagated statistic parameters, and UT has better performance and complexity than the conventional linearization method. We show the effects of UT-based filtering via simulation considering practical tactical object tracking scenario.
In this paper, we propose a method to analyze measured data from 3D Laser tracking system and to enhance precision performance of a Cartesian robot. Position data are obtained over the stroke of a Cartesian robot with variable speeds. The measured data is need to model errors with several different sources. In general, the error is a function of part accuracy, assembly accuracy, temperature, and control etc. After the sources of errors are identified, they are used to enhance precision performance. The proposed method is more complete than others because we use very accurate 3D Laser tracking system.
본 논문에서는 PSA(position solar algorithm)을 이용하여 태양광 추적시스템의 발전 효율을 분석하였다. 태양의 위치 추적시스템은 자연환경 조건에 무관한 태양광 발전시스템에 매우 효과적으로 필요하다. 프로그램 방식의 태양광 추적시스템은 구름이나 대기 조건에 의해 일사량이 급하게 변할 경우에도 오동작 없이 정확하게 태양을 추적을 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 더욱 정확하게 태양의 위치를 추적하기 위한 PSA 알고리즘을 제시하고, 제시한 알고리즘을 이용하여 태양광 발전시스템의 효율을 분석한다. 또한 적용된 알고리즘에 의해 제어된 고도각 및 방위각을 한국 천문연구원에서 제공된 데이터와 비교한다. 본 논문에서는 고도각 및 방위각 제어의 오차와 적용된 알고리즘의 발전효율을 분석하고 결과를 통하여 적용된 알고리즘의 타당성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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