Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2022.05a
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pp.213-216
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2022
There has been an increase in video surveillance for public safety and security, which increases the video data, leading to analysis, and storage issues. Furthermore, most surveillance videos contain an empty frame of hours of video footage; thus, extracting useful information is crucial. The prominent framework used in surveillance for efficient storage and analysis is video synopsis. However, the existing video synopsis procedure is not applicable for creating an abnormal object-based synopsis. Therefore, we proposed a lightweight synopsis methodology that initially detects and extracts abnormal foreground objects and their respective backgrounds, which is stitched to construct a synopsis.
Based on the camera movement on image expression and grammar, this study intended to analyze the characteristics of image expression filmed and broadcasted by drones. This study analyzed drone images using the movement characteristics of existing video cameras as a coding nomenclature. These were intended to examine the differences from existing video grammar and their implications. This study conducted a content analysis using the entire population of drone news footage broadcast for four years in 2015, 2016, 2017 and 2018 by TV Chosun. The size of the screen, camera work, duration of the shot, camera angle, etc. were selected and analyzed. As a result, the drone camera work showed that it uses the most dolly shots in the case of camera movement, followed by the drone camera movement in the order of pan and tilt shots. For zoom, the frequency of use was the smallest. In addition, this study analyzed the size of the screen, duration of the shot, and camera angle of drone. Analysis shows that drones use certain camera movements most frequently, and unlike grandiose modifiers such as "extension of human gaze," drone remains as a supplementary means to enhance the traditional media expression.
With the development of the industry, the use of drones in specific mission flight is being actively studied. These drones fly a specified path and perform repetitive tasks. if the drone system will detect objects in real time, the performance of these mission flight will increase. In this paper, we implement object detection system and mount GPU acceleration to maximize the efficiency of limited device resources with drone video using Tensorflow Lite which enables in-device inference from a mobile device and Mobile SDK of DJI, a drone manufacture. For performance comparison, the average processing time per frame was measured when object detection was performed using only the CPU and when object detection was performed using the CPU and GPU at the same time.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.6
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pp.35-40
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2019
In this research, we suggest a real-time tele-driving system for unmanned drone operations using the LTE communication system. The drone operator is located 180km away and controls the altitude and position of the drone with a 50ms time delay. The motion data and video from the drone is streamed to the operator. The video is played on the operator's head-mounted display (HMD) and the motion data emulates the drone on the simulator for the operator. In general, a drone is operated using RF signal and the maximum distance for direct control is limited to 2km. For long range drone control over 2km, an auto flying mode is enabled using a mission plan along with GPS data. In an emergency situation, the autopilot is stopped and the "return home" function is executed. In this research, the immersion tele-driving system is suggested for drone operation with a 50ms time delay using LTE communication. A successful test run of the suggested tele-driving system has already been performed between an operator in Daejeon and a drone in Inje (Gangwon-Do) which is approximately 180km apart.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.1
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pp.143-149
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2018
This paper presents an implementation of a streaming system which can forward live video stream to multiple users from a Phantom4, which is a drone made by DJI. We constructed the streaming server on Raspberry Pi 3 board for high mobility. Also We implemented the system so that the video stream can be played on any devices if the HTML5 standard web browser is utilized. We compiled C codes of FFmpeg open sources and installed in the Raspberry Pi3 as the streaming server and developed a Java application to execute as the integrated server that controls the other softwares on the streaming server. Also we developed an Android application which receives the live video stream from the drone and sends the streaming server continuously. The implemented system in this paper can successfully stream the live video on 24 frames per second at the resolution of 148x112 in considering the low hardware throughput of the streaming server.
In this paper, we propose a system for processing and analyzing drone image information which can be applied variously in disasters-security situation. The proposed system stores the images acquired from the drones in the server, and performs image processing and analysis according to various scenarios. According to each mission, deep-learning method is used to construct an image analysis system in the images acquired by the drone. Experiments confirm that it can be applied to traffic volume measurement, suspect and vehicle tracking, survivor identification and maritime missions.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.16
no.4
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pp.122-131
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2017
This study was a drone-utilized case study motivated by that drones can obtain sophisticated video image data previously not feasible. The dilemma zones on selected intersection approaches were identified and locations of drivers' decision making to stop or go at the onset of yellow were determined by analyzing drone video images. The gap between the drivers' decision making location and invisible stop/go border line provided by the yellow time interval was defined as "risky passing zone". To improve the dilemma zone safety problems, re-optimization of yellow time intervals and introduction of new pavement marking that can help drivers decision making on yellow indication are suggested.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.14
no.6
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pp.461-466
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2021
Drone can be controlled by the method such as Bluetooth communication for close distance and can be controlled through network communication for long distance. Especially, the coordinate is set using GPS and drone is controlled using network communication and video communication when the activity range is long distance. However, the drone should be controlled by receiving control authority accordingly in response about it appropriately when the drone leaves the control area after arriving at the destination if there is a problem with network communication and video communication. So, this study proposes a method to control a drone with a simple mutually promised simple gesture and the drone can be controlled in the proposed method even if the drone leaves from the control authority in above situation. The reference posture was established for mutually promised simple gesture algorithm and automatically handed over the control authority of drone to a person who takes the reference posture when the drone recognizes it to implement this. And all the movements of the drone could be controlled by starting the beginning of all commands from the reference posture (The hovering posture of the drone). Lastly, the control authority of the drone should be returned after achieving the purpose, and the algorithm was implemented to make the drone can perform next action of its own, and it was confirmed that the drone was operating normally by the mapped instruction.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.4
no.4
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pp.1-5
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2016
In this paper, we present the study on the proposed design of a real-time transmission of a video from the drone to broadcasting station (OBVan) by using F8L10D-N LoRa Module. Nowadays, LoRa technology is proved to be the mass of low cost, long range machine-to-machine connectivity. Particularly in the field of broadcasting and communication system, F8L10D-N LoRa RF Module spread spectrum technology with long transmission distance and strong penetrative ability that is double stronger than traditional FSK as well as PSK modulation scheme.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.11a
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pp.134-137
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2017
Follow-me function of drones is new and attractive for selfie drone users, where the drone autonomously follows and capture the user. Currently the products use the difference between GPS's in the drone and user side mobile GCS, but the targeting accuracy is not satisfactory owing to the low accuracy of GPS data, often the order of ten meters. We designed a new follow-me mode algorithm that utilizes the accuracy of visual tracking algorithm and the reliability of GPS-based. The experiment shows that proposed follow-me can capture much accurately the target user in the center of video content than GPS-only methods, and recover the vision algorithm failure quickly in 5-10 seconds.
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