One of the highly reliable object tracking methods is to trace objects by associating objects detected by deep learning. The detected object is represented by a rectangular box. The box has information such as location and size. Since the tracker has motion information of the object in addition to the location and size, knowing additional information about the motion of the detected box can increase the reliability of object tracking. In this paper, we present a new method of reliably estimating the moving direction of the detected object in underground parking lot. First, the frame difference image is binarized for detecting motion energy, change due to the object motion. Then, a cumulative binary image is generated that shows how the motion energy changes over time. Next, the moving direction of the detected box is estimated from the accumulated image. We use a new cost function to accurately estimate the direction of movement of the detected box. The proposed method proves its performance through comparative experiments of the existing methods.
이 논문에서는 등간격 사각형 배열(Uniform Rectangular Array: URA)을 사용하는, 계산상 효율적인 2차원 도래각(Direction of Arrival: DoA) 추정 방법을 제안한다. 제안된 방법은 안테나에 도달한 수신 신호들간의 상관행렬 대신 그들 사이의 위상 관계에 직접적으로 기반하고 있기 때문에 직접 신호-기반 방법이라고 한다. 시뮬레이션 결과에 따르면 직접 신호-기반의 방법이 기존의 어느 방법들보다 현저히 적은 계산량으로도 평균 제곱근 오차(Root-Mean-Squared Error: RMSE)와 최대 절대 오차 측면에서 다중 신호 분류(MUltiple SIgnal Classification: MUSIC) 방법과 비교할 만한 성능을 보여준다.
In this paper a direction finding method which can which can estimate the direction angles of source signals impinging on the sensor array in which sensor noises are correlated is studied. This method performs the estimation of source direction angles form sensors, regardless of sensor noise correlation, by eliminating the sensor noise correlation coefficient which can be accurately estimated. Finally, this paper shows, through the computer simulation, that the proposed, method is extremely useful and superior when there exists the noise correlation between sensors, .
대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
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pp.386-389
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2006
The sea surface wind speed (SSWS) derived by microwave radiometer can be contaminated by change of microwave brightness temperature owing to the angle between the sensor azimuth and the wind direction (Relative Wind Direction). We attempt to correct the contamination to the SSWS derived by Advanced Microwave Scanning Radiometer (AMSR) on Advanced Earth Observing Satellite II (ADEOS-II), by applying the method proposed by Konda and Shibata (2004). The improvement of accuracy of the SSWS estimation amounts to roughly 60% of the error caused by the RWD effect.
본 연구는 공간상에서 수신기에 입사하는 목표물 도래방향을 추정하는 것이다. 본 연구는 다중 입력 다중 출력 배열 안테나 시스템에서 상관성 간섭신호를 제거하기 위해서 제한 행렬을 이용하여 공분산 벡터를 제시하였고 비용함수와 최소 분산방법을 이용하여 목표물 도래방향을 추정하는 알고리즘을 제안하였다. 모의실험을 통하여 본 연구에서 제안된 알고리즘 성능을 기존 SPT_LCMV알고리즘과 비교분석하였다. 목표물 도래방향 추정에서 본 연구에서 제안한 방법이 기존 SPT_LCMV알고리즘보다 우수함을 나타내었다.
단일 쌍극자 모델을 이용한 source localization 문제에서 전극의 갯수, 쌍극자의 위치 및 방향 등이 S/N(signal to noise ratio)과 추정 오차사이의 관계에 미치는 영향을 Monte Carlo 시뮬레이션으로 조사했다. forward problem은 3중 구각 모델로 계산했고, simplex 방법으로 쌍극자 파라미터를 최적화시켰다. 전극의 갯수가 많을때, 쌍극자가 뇌 중심(midbrain)보다 대뇌 피질(cortex)부근에 있을 때, 쌍극자가 tangential 방향일 때 추정 오차의 평균과 표준편차가 작아졌다.
This paper proposes the methodology of the image processing algorithm that estimates the pose of the inner-pipe crawling robot. The inner-pipe crawling robot is usually equipped with a lighting device and a camera on its head for monitoring and inspection purpose of defects on the pipe wall and/or the maintenance operation. The proposed methodology is using these devices without introducing the extra sensors and is based on the fact that the position and the intensity of the reflected light from the inner wall of the pipe vary with the robot posture and the camera. The proposed algorithm is divided into two parts, estimating the translation and rotation angle of the camera, followed by the actual pose estimation of the robot . Based on the fact that the vanishing point of the reflected light moves into the opposite direction from the camera rotation, the camera rotation angle can be estimated. And, based on the fact that the most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position most bright parts of the reflected light moves into the same direction with the camera translation, the camera position can be obtained. To investigate the performance of the algorithm, the algorithm is applied to a sewage maintenance robot.
The size of a display is large, The form becoming various of that do not apply to previous methods of gaze tracking and if setup gaze-track-camera above display, can solve the problem of size or height of display. However, This method can not use of infrared illumination information of reflected cornea using previous methods. In this paper, Robust pupil detecting method for eye's occlusion, corner point of inner eye and center of pupil, and using the face pose information proposes a method for calculating the simply position of the gaze. In the proposed method, capture the frame for gaze tracking that according to position of person transform camera mode of wide or narrow angle. If detect the face exist in field of view(FOV) in wide mode of camera, transform narrow mode of camera calculating position of face. The frame captured in narrow mode of camera include gaze direction information of person in long distance. The method for calculating the gaze direction consist of face pose estimation and gaze direction calculating step. Face pose estimation is estimated by mapping between feature point of detected face and 3D model. To calculate gaze direction the first, perform ellipse detect using splitting from iris edge information of pupil and if occlusion of pupil, estimate position of pupil with deformable template. Then using center of pupil and corner point of inner eye, face pose information calculate gaze position at display. In the experiment, proposed gaze tracking algorithm in this paper solve the constraints that form of a display, to calculate effectively gaze direction of person in the long distance using single camera, demonstrate in experiments by distance.
Partitioning interwell tracer test (PITT) is a method to quantify and qualify a site contaminated with NAPLs (Non-Aqueous Phase Liquids). Analytical description of PITT assumes that the injection-pumping well pair is on the line of the ambient groundwater flow direction, but the test-well pair could frequently be off the line in a real field site, which could be an erroneous factor in analyzing PITT data. The purpose of this work is to study the influence of the angle of the test-well pair on the ambient groundwater flow direction based on the result from PITT. From the experiments, it was found that the obliqueness of the test-well pair to the ambient groundwater flow direction could affect the tracer test resulting in a decreased NAPL estimation efficiency. In case of an oblique arrangement of the test-well pair to the ambient flow direction, it was found that the injection of a chase fluid could enhance the estimation efficiency. An increase of the pumping rate could enhance the recovery rate but it cannot be said that a high pumping rate can increase the test efficiency because a high pumping rate cannot give partitioning tracers enough time to partition into NAPLs. The results have a implication that because the arrangement of the test-well pair is a controlling factor in performing and interpreting PITT in the field in addition to the known factors such as heterogeneity and the source zone architecture, flow direction should be seriously considered in arranging test-well pair.
본 논문에서는 이중 마이크로폰 배열을 이용하여 비음수 행렬분해(nonnegative matrix factorization, NMF) 기반으로 다중음원의 도래각을 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 우선 이중 마이크로폰 배열에 들어온 음향 신호들을 연속된 분석프레임으로 분할한 후, 각 프레임에 대해 조향응답파워 위상변환(steered-response power phase transform, SRP-PHAT) 빔형성기를 적용하여 스테레오 신호들을 시간-방향 영역으로 표현한다. 이러한 SRP-PHAT의 시간-방향 출력값들은 사전에 정의된 프레임 수만큼 누적하여 시간-방향 블록으로 정의한다. 다음으로, 잡음에 강건한 도래각 추정을 위하여, 각 시간-방향 블록을 블록차감 기법을 사용하여 매 프레임에 대해 정규화한다. 이후, 다중음원 환경에서 각 음원의 방향을 클러스터링하기 위해 정규화된 시간-방향 블록에 비지도(unsupervised) NMF를 적용한다. 구체적으로, 음원의 개수와 이들의 도래각을 추정하는데 각각 활성 및 기저 행렬들을 사용한다. 제안된 방법의 도래각 추정 성능을 평가하기 위해 이중 마이크로폰 배열로부터 입력된 [$-35{\circ}$, 5m], [$12{\circ}$, 4m], 그리고 [$38{\circ}$, 4.m]에 각각 위치한 세 가지 음원들에 대한 추정 오차의 절대 평균(mean absolute error, MAE) 및 오차의 표준편차를 측정하였다. 실험 결과. 제안된 방법은 기존의 SRP-PHAT 기반 도래각 추정방법에 비해 상대적으로 MAE를 56.83% 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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