• 제목/요약/키워드: Distance Measurement to Moving Object

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스테레오 비젼 시스템에서의 이동객체 추출 및 거리 측정 (Moving Object Extraction and Distance Measurement in Stereo Vision System)

  • 김수인;남궁재찬
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제5권3호
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    • pp.272-280
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    • 2002
  • 본 논문은 스테레오 비젼 시스템을 이용하여 이동 객체를 추출하고 그 객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제안하였다. 이동 객체에 대한 이동 성분은 화소 단위의 정합을 통하여 추출하였으며, 적응형 임계값은 영상의 밝기 변화를 제거하는데 효과적으로 대처할 수 있었다. 이동 객체까지의 거리는 평행식 카메라를 적용한 스테레오 비전 시스템을 사용하여 측정하였다. 실험 결과 이동 객체에 대한 거리측정 오차가 평균 1%로 나타남으로써 제안한 알고리즘을 이용한 이동 객체의 거리측정 가능성을 제시하였다.

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방범 설비의 스테레오 카메라 시스템에서 이동객체의 추적과 거리측정 (Tracking ond Distance Measurement of the Moving Object in Stereo Camera System as a Security Equipment)

  • 이재수;홍권의;손영우
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.106-115
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    • 2003
  • 보안 방범설비 시스템 구축시 교차식 스테레오 카메라 방식으로 이동객체를 추적하고, 카메라에서 이동 객체까지 거리를 측정하는 새로운 알고리즘을 제안하였다. 이동 객체를 추출하기 위해서 스테레오 입력 영상을 화소 단위로 정합하였으며, 입력 영상의 주변명암 변화에 대한 오류를 보정하기 위하여 적응형 임계값으로 이동성분을 구한 후 잡음제거 알고리즘으로 이동객체 영역만 추출하였다. 그리고 이동 객체의 위치값을 이용하여 카메라의 팬/틸트를 제어함으로써 이동객체를 추적하였으며, 교차식 스테레오 카메라 시스템의 파라미터 특징을 이용하여 이동객체까지의 거리를 측정하는 방법을 제시하였다. 실험 결과 제안한 알고리즘은 스테레오 방범 카메라 시스템에서 이동객체의 거리 측정과 추적이 가능함을 알 수 있었다. 거리측정 오차도 6%이내에 존재하였다. 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 이동자율 로봇 시스템 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용할 수 있을 것이다.

스테레오 비전 시스템에서 차 영상을 이용한 이동 물체의 거리와 속도측정 ((Distance and Speed Measurements of Moving Object Using Difference Image in Stereo Vision System))

  • 허상민;조미령;이상훈;강준길;전형준
    • 한국컴퓨터산업학회논문지
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    • 제3권9호
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    • pp.1145-1156
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    • 2002
  • 스테레오 비전 시스템을 이용하여 이동 물체의 거리와 속도를 측정하기 위한 방법을 제안하였다. 이동 물체의 거리와 속도 측정에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나는 물체 추적의 정확성이다. 따라서 빠르게 움직이는 물체 추적을 위해 배경 영상 기법을 이용하였고, 물체의 그림자와 잡음을 제거하기 위해 지역 Opening 연산을 이용하였다. 적응형 임계치를 적용하여 자기 변화에 상관없이 이동 물체의 추출 효율을 높이도록 하였다. 좌, 우 중심점 위치를 보정하여 더 정확한 물체의 속도와 거리를 측정할 수 있도록 하였다. 배경 영상 기법과 지역 Opening 연산을 사용하여 계산 과정을 줄임으로써 이동 물체의 거리와 속도의 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험 결과, 배경 영상 기법은 다른 알고리즘과는 달리 빠르게 움직이는 물체를 추적할 수 있음을 보여준다. 적응형 임계치를 적용하여 후보 영역을 줄임으로써 목표물 추출 효율이 개선되었다. 양안 시차를 이용하여 목표물의 중심점을 보정함으로써 거리와 속도 측정 오차가 감소하였다. 스테레오 카메라에서부터 이동 물체까지의 거리 측정 오차율은 2.68%, 이동 물체의 속도 측정 오차율은 3.32%로 본 시스템의 향상된 효율성을 나타냈다.

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영상감시 시스템에서 평행식 스테레오 카메라를 이용한 다중 이동물체의 거리측정 (Distance Measurement of the Multi Moving Objects using Parallel Stereo Camera in the Video Monitoring System)

  • 김수인;이재수;손영우
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제18권1호
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    • pp.137-145
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    • 2004
  • 본 논문은 평행식 스테레오 영상감시 시스템을 이용하여 3차원 공간에서 다중 이동물체를 검출하고, 카메라에서 이동 물체까지의 거리를 측정하는 알고리즘을 제안하였다. 스테레오 영상감시 시스템의 좌, 우측 영상을 입력을 받아 적응형 임계값과 화소귀납 알고리즘(PRA, pixel recursive algorithm)을 사용하여 다중 이동물체 영역을 추출하였다. 그리고 각각의 물체영역을 윈도우 마스크로 검출하고, 다중 이동물체 각각의 위치좌표와 스테레오 시차를 구하였다. 이 시차와 스테레오 비전 시스템의 특성 및 삼각 함수를 이용하여 다중 이동물체의 거리를 측정하였다. 실험결과 거리측정 오차도 7.28%이내에 존재하였으며, 따라서 제안한 알고리즘을 이용하여 시스템을 구현할 경우 스테레오 방범 시스템, 자율 이동로봇 및 스테레오 원격제어 시스템 등에 응용될 수 있을 것이다.

Hausdorff 거리를 이용한 이동물체 추적 (Tracking Moving Object using Hausdorff Distance)

  • 김태식;이주신
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제37권3호
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    • pp.79-87
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    • 2000
  • 본 논문에서는 배경이 움직이는 자연환경에서 모델기반 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 이동물체의 형태변화에 적응하기 위하여 Hausdorff 거리를 모델과 영상사이의 유사도로 사용하였으며, 이동물체의 위치 탐색시간을 줄이기 위하여 2D-Logarithmic 탐색기법을 사용하였다 이동물체 추적실험은 도로에서 주행하는 차량을 대상으로 수행하였다. 그 결과 자동차 영상과 오토바이 영상에서 실제위치와 추적결과에 대한 평균자승오차는 각각 1.15와 1.845로 이동물체의 정확한 추적이 가능함을 알 수 있었다. 그리고 추적 정합 시도 회수는 제안한 알고리즘이 기존알고리즘 보다 자동차 영상에서는 평균 1125회, 오토바이 영상에서는 평균 523회 적게 시도하여 추적시간을 단축할 수 있음을 알 수 있었다.

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거리측정이 가능한 단동형 수중 스테레오 카메라의 제어 (Control of an Underwater Stereo Camera Embedded in a Single Canister Capable of Measuring Distance)

  • 이판묵;전봉환;이종무
    • 한국해양공학회지
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    • 제15권1호
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    • pp.79-84
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    • 2001
  • This paper present the control of the image disparity of a parallel stereo camera and its application to an underwater stereo camera to enhance the working efficiency of underwater vehicles that are equiped with manipulators in seabed operation. The stereo camera consists of two parallel lenses mounted on a lateral moving base and two CCD cameras mounted on a longitudinal moving base, which is embedded in a small pressure canister for underwater application. Because the lateral shift is related to the backward shift with a nonlinear relation, only one control input is needed to control the vergence and focus of the camera with a special driving device. We can get clear stereo vision with the camera for all the range of objects in air and in water, especially in short range object. The control system of the camera is so simple that we are able to realize a small stereo camera system and apply it to a stereo vision system for underwater vehicles. This paper also shows how to acquire the distance information of an underwater object with this stereo camera. Whenever we focus on an underwater object with the camera, we can obtain three-dimensional images and distance information in real-time.

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Three-Dimensional Measurement of Moving Surface Using Circular Dynamic Stereo

  • Lee, Man-Hyung;Hong, Suh-Il
    • 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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    • 제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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    • pp.101.3-101
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    • 2001
  • By setting a refractor with a certain angle against the optical axis of the CCD camera lens, the image of a measuring point recorded on the image plane is displaced by the corresponding amounts related to the distance between the camera and the measuring point. When the refractor that keeps the angle against the optical axis is rotated physically at high speed during the exposure of the camera, the image of a measuring point draws an annular streak. Since the size of the annular streak is inversely proportional to the distance between the camera and the measuring point, the 3D position of the measuring point can be obtained by processing the streak. In this paper, for one of the applications of our system, the measurement of a moving surface is introduced. In order to measure the moving surface, multi laser spots are projected on the surface of object. Each position of ...

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위치기반서비스를 위한 옥내 이동객체 데이터베이스 갱신전략: 칼만 필터 방법 (Updating Policy of Indoor Moving Object Databases for Location-Based Services: The Kalman Filter Method)

  • 임재걸;주재훈;박찬식;권기용;김민혜
    • 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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    • 제19권1호
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    • pp.1-17
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    • 2010
  • This paper proposes an updating policy of indoor moving object databases (IMODB) for location-based services. our method applies the Ka1man filter on the recently collected measured positions to estimate the moving object's position and velocity at the moment of the most recent measurement, and extrapolate the current position with the estimated position and velocity. If the distance between the extrapolated current position and the measured current position is within the threshold, in other words if they are close then we skip updating the IMODB. When the IMODB needs to know the moving object's position at a certain moment T, it applies the Kalman filter on the series of the measurements received before T and extrapolates the position at T with the estimations obtained by the Kalman filter. In order to verify the efficiency of our updating method, we performed the experiments of applying our method on the series of measured positions obtained by applying the fingerprinting indoor positioning method while we are actually walking through the test bed. In the analysis of the test results, we estimated the communication saving rate of our method and the error increment rate caused by the communication saving.

Measurement of Distance and Velocity of Moving Objects using Single Camera Pseudo-Stereo Images

  • Lee, Jae-Soo;Kim, Soo-In;Choi, In-Ho
    • 조명전기설비학회논문지
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    • 제21권9호
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    • pp.32-38
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    • 2007
  • In this study, a new algorithm for measuring the velocity and distance from a camera to a moving object by using pseudo-stereo images obtained from a single camera with a stereo adapter is proposed. The proposed system is similar to a parallel visual stereo system using a two-camera system, but because this system can obtain pseudo-stereo images form a single camera, it has advantages not only in the aspect of cost but also in stereo conformity by arrangement and the calibration of the left and right stereo cameras upon image processing.

Unsupervised Single Moving Object Detection Based on Coarse-to-Fine Segmentation

  • Zhu, Xiaozhou;Song, Xin;Chen, Xiaoqian;Lu, Huimin
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제10권6호
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    • pp.2669-2688
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    • 2016
  • An efficient and effective unsupervised single moving object detection framework is presented in this paper. Given the sparsely labelled trajectory points, we adopt a coarse-to-fine strategy to detect and segment the foreground from the background. The superpixel level coarse segmentation reduces the complexity of subsequent processing, and the pixel level refinement improves the segmentation accuracy. A distance measurement is devised in the coarse segmentation stage to measure the similarities between generated superpixels, which can then be used for clustering. Moreover, a Quadmap is introduced to facilitate the refinement in the fine segmentation stage. According to the experiments, our algorithm is effective and efficient, and favorable results can be achieved compared with state-of-the-art methods.