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.
본 연구는 LTE 통신망을 사용하여, 실시간 드론 원격주행 시스템을 제안한다. 원격지에 위치한 드론을 180km 떨어진 거리에 위치한 조종자가 50msec 시간지연으로 실시간 고도와 위치, 자세를 제어하면서 조정한다. 조정자의 조정 신호에 따라 움직이는 드론의 영상과 모션 정보는 실시간으로 조정자에게 전송되어, 영상은 조종자의 HMD에서 재생되며, 모션 정보는 조종자가 탑승한 시뮬레이터를 구동하게 된다. 일반으로 드론조정은 RF 신호를 사용하여 통상 2km 이내에서 직접 조정이 가능하며, 이 이상의 거리에서는 미션 플래너를 사용하여 GPS 운행을 한다. 따라서 장거리 비행 중 발생하는 긴급 상황에 대처하는 방안은 자동 비행 종료 후, 원위치로 복귀하는 기능이 주를 이룬다. 본 연구에서는 LTE 통신을 사용하여, 비행 중인 드론의 모션과 영상을 평균 50m sec 이내로 조종자에게 전송하여, 조종자에게 실제 원격지의 드론 위에서 조정하는 것과 유사한 실감환경을 제시한다. 제안된 시스템의 검증을 위하여 대전의 드론 조종자가 강원도 인제에 위치한 드론을 조종하는 실험 결과를 제시한다.
본 논문은 DJI 사의 Phantom4 드론이 촬영한 라이브 영상을 여러 사용자에게 스트리밍하는 시스템을 구현한 사례를 소개한다. 스트리밍 서버는 라즈베리파이3 보드로 만들어 이동성을 높였으며, HTML5 표준 웹 브라우저를 탑재한 어떤 기기에서도 실시간으로 비디오 스트림을 재생할 수 있도록 구현하였다. 스트리밍 서버는 FFmpeg 오픈 소스를 컴파일하여 사용하였고, 전체를 제어하는 소프트웨어는 자바로 작성하였으며, 드론으로부터 비디오를 받아 스트리밍 서버로 전송하는 모듈은 안드로이드 앱으로 구현하였다. 본 논문에서 구현된 시스템은 스트리밍 서버의 낮은 처리능력에 맞추어 148x112의 해상도에서 초당 24프레임으로 성공적으로 실시간 스트리밍을 달성하였다.
본 논문에서는 다양한 재난치안안전 임무 상황에서 적용할 수 있는 드론 영상 종합정보 처리 및 분석용 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 드론에서 획득한 영상을 서버에 저장하고, 다양한 시나리오에 따른 영상 처리 및 분석을 수행한다. 각 임무에 따라 필요한 기능은 딥러닝을 활용하여 드론으로부터 확보하는 영상에서 영상분석 시스템을 구성한다. 실험 영상을 통해 교통량 측정, 용의자 및 차량 추적, 조난자 식별 및 해상 초계 임무에 적용할 수 있음을 확인했다. 드론 운용자가 임무에 따른 필요 기능을 선택하고 신속하게 대처할 수 있는 시스템을 구현하였다.
본 연구는 최근 활용도가 주목받고 있는 드론을 활용하면 기존 현장조사장비로는 불가능했던 수준의 정밀한 영상자료 수집이 가능하다는 점에 착안하여 진행된 "드론활용 사례연구"의 하나로서, 접근로에서 황색신호 점등시 운전자의 의사결정 패턴을 분석하기 위해 드론 촬영 영상을 활용하였다. 본 연구에서는 먼저 접근로상의 딜레마구간을 파악하고, 황색신호점등 시 실제 운전자들이 정지 혹은 통과하는 의사결정 기준선을 파악하고, 이를 적정 황색신호 셋팅값에 의한 기준선과 비교하여 차이가 있는 구간을 "위험통과구간"으로 정의하고자 하였다. 또한, 이를 개선하기 위한 방법으로 황색시간 재설정 및 특정한 가이드 노면표시를 도입하여 운전자들이 안전하게 정지 혹은 통과 결정을 할 수 있도록 돕는 방안을 제안하였다.
드론의 제어는 가까운 거리의 경우 블루투스 통신과 같은 방법으로 제어가 가능하고, 원거리는 네트워크 통신을 통해서 제어가 가능하다. 특히 활동범위가 원거리인 경우는 GPS를 이용하여 좌표를 설정하고 네트워크 통신과 영상통신을 이용하여 드론을 제어하게 된다. 그러나 네트워크 통신이나 영상통신에 문제가 발생하여 드론이 제어권한 영역 밖으로 이탈했을 경우, 이를 적절하게 대응하여 제어권한을 강제로 받아서 드론을 조종하여야 한다. 따라서 본 연구에서는 이를 위하여 상호 약속된 단순 동작으로 드론을 제어하는 방법을 제안하고, 드론이 제어권한 밖으로 이탈 했을 경우에도 제안한 방법으로 드론을 제어할 수 있도록 하고자 한다. 이를 구현하기 위하여 제안한 상호 약속된 단순 동작 알고리즘은 기준자세를 설정하고, 드론이 이를 인식했을 경우 자동으로 드론의 제어권한을 기준자세를 취하는 사람에게도 넘어가게 하였다. 그리고 모든 명령의 시작은 기준자세(드론의 호버링 자세)로부터 출발하여 드론의 모든 동작을 제어할 수 있도록 하였다. 마지막으로 드론의 제어권한은 목적 달성 이후 반드시 돌려주고, 드론 스스로 다음 동작을 할 수 있도록 알고리즘을 구현하였고, 맵핑된 명령에 의해 드론이 정상적으로 동작함을 확인할 수 있었다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제4권4호
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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.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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