• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.1055-1058
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• 2003

The robustness and reliability of vision algorithms is the key issue in robotic research and industrial applications. In this paper robust real time visual tracking in complex scene is considered. A common approach to increase robustness of a tracking system is the use of different model (CAD model etc.) known a priori. Also fusion or multiple features facilitates robust detection and tracking of objects in scenes of realistic complexity. Voting-based fusion of cues is adapted. In voting. a very simple or no model is used for fusion. The approach for this algorithm is tested in a 3D Cartesian robot which tracks a toy vehicle moving along 3D rail, and the Kalman filter is used to estimate the motion parameters. namely the system state vector of moving object with unknown dynamics. Experimental results show that fusion of cues and motion estimation in a tracking system has a robust performance.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1537-1545
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• 2016

실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.11-18
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• 2007

A moving object detection algorithm for surveillance video is here proposed which employs background initialization based on two-stage median filtering and a background updating method based on state transition diagram. In the background initialization, the spatiotemporal similarity is measured in the subinterval. From the accumulated difference between the base frame and the other frames in a subinterval, the regions affected by moving objects are located. The median is applied over the subsequence in the subinterval in which regions share similarity. The outputs from each subinterval are filtered by a two-stage median filter. The background of every frame is updated by the suggested state transition diagram The object is detected by the difference between the current frame and the updated background. The proposed method showed good results even for busy, crowded sequences which included moving objects from the first frame.

• 전기학회논문지
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• 제67권4호
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• pp.578-585
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• 2018

In this paper, we propose a classification and theft detection system for human and livestock for various moving objects in a barn. To do this, first, we extract the moving objects using the GMM method. Second, the noise generated when extracting the moving object is removed, and the moving object is recognized through the labeling method. And we propose a method to classify human and livestock using model formation and color for the unique form of the detected moving object. In addition, we propose a method of tracking and overlapping the classified moving objects using Kalman filter. Through this overlap determination method, an event notifying a dangerous situation is generated and a theft determination system is constructed. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed system through several experiments.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.721-728
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• 2005

본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다.

• 한국항행학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.98-106
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• 2013

본 논문에서는 다시점 카메라 환경에서 비디오 압축 도메인의 이동체 검출 및 추적 방법을 제안한다. 비디오 압축 비트열로부터 추출된 움직임 벡터와 블록 모드를 기반으로 이동블록 검증 및 라벨링, 이웃 blob 결합 알고리즘을 제안한다. 또한, 단일시점 및 다시점 환경에서 이동체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 추적이 가능한 일정 시간 구간내 이동체 정보 갱신 기법을 제안한다. 기준 카메라 화면에 나타나지 않는 이동체는 다른 카메라 화면의 이동체 위치로부터 기준 카메라 화면상 좌표로 변환하여 참조하였다. 제안 기법의 성능은 부호기의 움직임 벡터 정밀도에 의존적인데, 두 대의 카메라 환경에서 H.264 JM15.1 압축 비트열로부터 복호화 없이 평균 89%와 84%의 검출률과 추적률을 보였다. 또한, 물체의 일시 정지, 교차, 겹침시에도 지속적인 이동체 검출 및 추적이 가능하며, 단일시점 환경에 비해 다시점 환경에서 평균 6%의 검출률과 7%의 추적률 개선을 확인할 수 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.359-368
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• 2002

본 논문에서는 매칭 에러 영상과 이동벡터를 이용한 효율적인 이동물체 외곽선 검출 알고리즘과 부분외곽선 정보를 이용한 이동물체 고속 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 외곽선 검출은 watershed 알고리즘을 기반으로 확률분포함수를 적용하여 seed 영역을 생성하고 seed 영역을 확장하여 이동물체의 윤곽선을 검출한 다음 이동벡터를 이용하여 최종 외곽선을 추출한다. 외곽선 중 일부를 특징으로 하여 이동물체를 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 이동물체 초기 특징 벡터는 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 실제영상에 대하여 제안된 알고리즘으로 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적 연산이 간단하였다. 고속이동벡터를 추출 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39% 감소였고, 이동 물체 외곽선 검출 알고리즘은 과분할 문제점이 발생하지 않았으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 $(15\times{5)}$일 때 검색오차가 4 화소 이하로 양호하게 나타났다.

• 스마트미디어저널
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• 제1권3호
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• pp.48-55
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• 2012

In general, background subtraction based methods are used to detect the moving objects in visual tracking applications. In this paper we employed background subtraction based scheme to detect the temporarily stationary objects. We proposed two schemes for stationary object detection and we compare those in terms of detection performance and computational complexity. In the first approach we used single background and in the second approach we used dual backgrounds, generated with different learning rates, in order to detect temporarily stopped object. Finally, we used normalized cross correlation (NCC) based image comparison to monitor and track the detected stationary object in a video scene. The proposed method is robust with partial occlusion, short time fully occlusion and illumination changes, as well as it can operate in real time.

• 한국항공우주학회지
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• 제39권12호
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• pp.1115-1123
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• 2011

본 논문에서는 무인항공기의 근거리 비행체 탐지 및 추적을 위한 영상처리 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 연속되는 영상에서 계산되는 호모그래피를 사용하여 움직이는 객체를 검출하고 확률적 다수-가설 추적기법으로 검출된 객체가 접근하는 비행체인지의 여부를 판단한다. 이는 항공기의 저고도 비행 시 영상에 보여지는 지표면과 같이 복잡한 배경 위에서 이동하는 비행체를 검출할 수 있고, 비행체의 동역학적 특성을 고려할 수 있기 때문에 색상기반의 비행체 탐지기법보다 향상된 성능을 보여준다. 또한 외부영향에 대한 임계치의 민감도를 현저히 감소시키므로 소형 무인항공기의 저고도 비행실험수행 시 효과적이다. 제안된 영상처리 알고리듬을 실제 비행실험 영상에 적용하여 성능을 검증하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1218-1230
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• 2019

This study proposes a novel video traffic flow detection method based on machine vision technology. The three-frame difference method, which is one kind of a motion evaluation method, is used to establish initial background image, and then a statistical scoring strategy is chosen to update background image in real time. Finally, the background difference method is used for detecting the moving objects. Meanwhile, a simple but effective shadow elimination method is introduced to improve the accuracy of the detection for moving objects. Furthermore, the study also proposes a vehicle matching and tracking strategy by combining characteristics, such as vehicle's location information, color information and fractal dimension information. Experimental results show that this detection method could quickly and effectively detect various traffic flow parameters, laying a solid foundation for enhancing the degree of automation for traffic management.