Although unmanned aerial vehicles have been used to overcome the limited accessibility of human-based visual inspection, unresolved issues still remain. Onsite inspectors face difficulty finding previously detected damage locations and tracking their status onsite. For example, an inspector still marks the damage location on a target structure with chalk or drawings while comparing the current status of existing damages to their previous status, as documented onsite. In this study, an augmented-reality-based structural inspection system with onsite damage information marking was developed to enhance the convenience of inspectors. The developed system detects structural damage, creates a holographic marker with damage information on the actual physical damage, and displays the marker onsite via an augmented reality headset. Because inspectors can view a marker with damage information in real time on the display, they can easily identify where the previous damage has occurred and whether the size of the damage is increasing. The performance of the developed system was validated through a field test, demonstrating that the system can enhance convenience by accelerating the inspector's essential tasks such as detecting damages, measuring their size, manually recording their information, and locating previous damages.
본 논문에서는 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이에 응용하기 위해 개발된 시역계측알고리즘[1]을 실제시스템에 구현한 후 문제점을 분석하고, 그 문제점을 해결할 수 있는 새로운 방법을 제안한다. 본 연구팀에서 이동형 패럴랙스 배리어 방식의 모바일 3D 디스플레이에 응용하기 위해 개발한 이전의 시역계측기술[1]은 기존의 비올라-존스 얼굴 검출기[2]에 의한 얼굴검출 결과와 비올라-존스 얼굴 검출기의 단점을 보완하기 위해 새롭게 추가된 옵티컬-플로우 특징점 추적 알고리즘[3]에 의한 얼굴검출의 두 결과를 선형적으로 결합하여 시청자의 시역위치를 예측하였다. 하지만, 모바일 3D 디스플레이의 특성한 급격한 조명의 변화에서 옵티컬-플로우에 의한 특징점 추적알고리즘에 심각한 오류가 발생하는 문제점이 있다. 이러한 급격한 조명의 변화에 대한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 매 프레임마다 정확하게 옵티컬-플로우 얼굴 검출기의 정확도를 판단할 수 있는 방법을 제안하고, 다양한 실험을 통해 그 효과를 검증한다.
This paper describes an intelligent service robot system for managing a store in an unmanned environment. The robot can be a good replacement for humans because it is possible to work all day and to remember lots of information. We design a system architecture for configuring many intelligent functions of intelligent service robot system which consists of four layers; a User Interaction Layer, a Behavior Scheduling Layer, a Intelligent Module Layer, and a Hardware Layer. We develop an intelligent service robot 'Part Timer' based on the designed system architecture. The 'Part Timer' has many intelligent function modules such as face detection-recognition-tracking module, speech recognition module, navigation module, manipulator module, appliance control module, etc. The 'Part Timer' is possible to answer the phone and this function gives convenient interface to users.
본 연구에서는 학습한 표정 패턴을 기반으로 비디오에서 사람의 얼굴을 검출하고 표정을 분석하여 분류하는 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 얼굴 표정을 인식하는데 있어 공간적 정보 외시간에 따라 변하는 표정의 패턴을 표현하기 위해 표정 특성을 공간적으로 분석한 PCA와 시공간적으로 분석한 Hidden Markov Model(HMM) 기반의 표정 HMM을 이용한다. 표정의 공간적 특징 추출은 시간적 분석 과정과 밀접하게 연관되어 있기 때문에 다양하게 변화하는 표정을 검출하여 추적하고 분류하는데 HMM의 시공간적 접근 방식을 적용하면 효과적이기 때문이다. 제안 인식 프레임워크는 현재의 시각적 관측치와 이전 시각적 결과간의 사후 확률 방법에 의해 완성된다. 결과적으로 제안 프레임워크는 대표적인 6개 표정뿐만 아니라 표정의 정도가 약한 프레임에 대해서도 정확하고 강건한 표정 인식 결과를 보인다. 제안 프레임 워크를 이용하면 표정 인식, HCI, 키프레임 추출과 같은 응용 분야 구현에 효과적이다
정확하게 피부 색상을 검출하는 방법은 얼굴 인식 및 추적, 표정 인식, 성인 영상 검출, 헬스케어 등의 다양한 분야에서 매우 유용하게 사용된다. 본 논문에서는 일반광과 실내 조명이 더해진 환경에서 피사체의 거리를 변경하면서, 그리고피사체배경의색상을변경함에따라다양한피부색상검출알고리즘의성능을비교평가한다. 실험대상은 피부톤의 차이를 보이는 남자 2명과 여자 한 명이고, 배경을 화이트, 블랙, 오렌지, 핑크, 옐로우의 5가지 색으로 구분하여 테스트를 하였다. 성능 평가에 사용한 피부색상 추출 알고리즘은 Peer 알고리즘, NNYUV, NNHSV, LutYUV, Kismet 알고리즘이며, 카메라와 피사체 사이의 거리는 60cm에서 120cm 사이로 한정하여 실험을 하였다. 성능 측정 실험 결과 피사체의 배경 변화에 따른 알고리즘이 성능의 차이를 보이는데, 전반적으로 뉴럴 네트워크를 이용한 NNHSV, NNYUV, 그리고 LutYUV이 안정적인 결과를 보여주었으며, 나머지 알고리즘들은 배경의 변화에 따라 피부색상 검출율이 영향을 많이 받았다. 본 논문에서 보여준 다양한 성능 평가 결과들은 피사체의 주변 환경이 동적으로 변화하는 실제 환경에서 상황에 따라 적응적이고 정확도가 높은 피부 색상 추출 알고리즘을 개발하는데 효과적으로 활용될 것으로 기대된다.
본 논문에서는 지능적인 경로 계획을 위한 스테레오 카메라 기반의 공간좌표 검출 기법을 이용한 자율 이동 로봇 시스템을 제안하였다. 우선 스테레오 카메라로부터 입력된 영상 중 좌 영상에 YCbCr 컬러 모델 및 무게 중심법을 이용하여 이동중인 보행자의 얼굴 영역과 중심좌표를 검출하고, 검출된 좌표 값에 따라 스테레오 카메라의 능동적인 로봇 제어를 통해 이동하는 보행자를 실시간적으로 검출하게 된다. 다음으로, 로봇구동에 의해 추적 제어된 스테레오 카메라의 좌, 우 영상간의 시차정보와 스테레오 카메라 내부 변환관계를 통해 깊이 정보를 검출한 후, 검출된 깊이 지도로부터 각 열에 존재하는 최소값을 이용한 2차원 공간좌표를 검출하여 이동 로봇과 보행자간의 거리와 위치좌표는 물론 다른 물체들과의 상대 거리를 산출하게 되며, 산출된 위치 좌표를 토대로 이동 로봇의 지능적인 경로 추정 및 판단에 따라 자율적인 주행을 수행하게 된다. 실시간적으로 입력되는 240 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험결과, 이동 로봇과 전방에 존재하는 장애물간의 거리 및 보행자와 장애물간 상대거리의 계산치와 측정치간의 오차가 평균 $2.19\%$와 $1.52\%$이하로 각각 유지됨으로써 경로 계획을 위한 공간좌표 검출에 기반을 둔 실질적인 이동 로봇 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
기계경비시스템은 대부분 전자 정보 통신 기기로 구성되어 있기 때문에 정보통신환경의 변화는 기계경비시스템의 기술, 운영체계, 운영방법 등에 영향을 미치게 된다. 본 연구는 기계경비시스템의 기술개발 동향 및 실태를 분석하고 기술개발 전망을 제시하는데 있다. 본 연구는 문헌연구와 기계경비시스템을 사용하는 수요자와 공급자와의 면담을 통한 분석과, 기술개발업자와 시스템 설치 기술자를 대상으로 한 설문조사를 통해 분석결과에 대한 검증을 실시하였다. 국제적으로 경쟁력이 있는 DVR 기술은 본래의 기능인 영상녹화 기능을 위주로 Motion Detection 기능과 상황변화 인식 기능, 목표물 추적 기능 등과 같은 다양한 기능을 수행할 수 있는 하이브리드 DVR 기술개발 쪽으로 진행될 것이며, 상황변화를 인식할 수 있는 기술은 현장에 설치된 많은 카메라를 소수의 인원이 효과적으로 감시할 수 있게 하여 기존의 CCTV시스템의 기능을 보다 향상시킬 수 있을 것이다. 그리고 영상전송기능을 수행하는 인터넷 서버기술과 영상인식 소프트웨어가 카메라에 내장된 'Embedded IP카메라' 기술개발은 CCTV시스템의 구성체계를 보다 간소화 시킬 수 있을 것이다. 생체인식 중 지문인식기술과 얼굴인식기술은 국제적인 경쟁력을 가지고 기술개발이 진행되지만 얼굴인식기술은 인식기술에 있어서는 선진국과 비슷한 수준인 것으로 평가되고 있으나 인식거리를 확보하는 기술과 감시 기능, 3D인식 기술부분에 있어 다소 신뢰성이 떨어져 이를 보완하기 위한 지속적인 개발이 이루어질 것이다. RFID의 무선인식과 추적기능은 사람 또는 차량의 출입통제나 물품의 반입 반출의 감시 통제 등을 위해 유용하게 적용될 것으로 평가되고 있어 RFID의 하드웨어와 소프트웨어 기술개발이 활발하게 진행될 것으로 전망되지만 시장여건과 새로운 제품 도입을 꺼리고 수입 의존도가 높은 현상을 개선하기 위하여 개발된 제품을 사용할 수 있는 여건 조성 등 기술개발을 촉진하기 위한 적극적인 지원이 필요한 것으로 분석된다. 행동패턴을 인식하여 침입상황을 감지하는 센서기술은 기존의 오작동이 많은 공간감지 센서를 대신하여 경보신호의 신뢰도를 향상시켜 자신있는 현장대응을 가능하게 해줄 수 있는 기술로 적극적으로 개발이 이루어질 것으로 전망된다. 행동패턴인식기술과 영상변화를 탐지하고 분석하는 영상인식기술은 유사한 기술로 서로 연계될 수 있으며, 경보신호전송 기술, 영상추적기술, RFID의 무선인식 및 추적 기술, 그리고 이를 관리하기 위한 미들웨어 기술을 통합하여 이상상황에 보다 효과적으로 대응할 수 있는 통합관제시스템을 구축할 수 있을 것이다.
서비스 로봇은 비전 카메라, 초음파 센서, 레이저 스캐너, 마이크로폰 등과 같은 다양한 센서를 장착하고 있다. 이들 센서들은 이들 각각의 고유한 기능을 가지고 있기도 하지만, 몇몇을 조합하여 사용함으로써 더욱 복잡한 기능을 수행할 수 있다. 음성영상 융합은 서로가 서로를 상호보완 해주는 대표적이면서도 강력한 조합이다. 사람의 경우에 있어서도, 일상생활에 있어 주로 시각과 청각 정보에 의존한다. 본 발표에서는, 음성영상 융합에 관한 두 가지 연구를 소개한다. 하나는 음원 방향 검지 성능의 향상에 관한 것이고, 나머지 하나는 음원 방향 검지와 얼굴 검출을 이용한 로봇 어텐션에 관한 것이다.
본 논문에서는 컴퓨터 비젼응용을 위한 태스크레벨 파이프라인 멀티컴퓨터인 "RV860-PIPE(Realtime Vision i860 system using PIPEline)"를 구현하고 성능평가 하였다. RV860-PIPE는 MIMD형태의 아키텍쳐를 가지며, 시각처리에 적합한 ring 형태의 상호연결망(interconnection network)을 갖는 매시지 패싱타입의 컴퓨터로 구현되었다. RV860-PIPE의 단위 노드 컴퓨터는 일반적인 시각알고리즘의 수행을 위하여 법용성과 강력한 처리능력을 갖도록 64-bit 프로세서를 사용하여 설계하였다. 또한 단위 노드간 양방향 통신 및 영상 입출력기와의 통신 부담을 덜기 위한 전용화된 고속 통신 채널을 설계하였다. 구현된 시스템은 edge 검출, 실시간 이동물체 추적, 실시간 얼굴인식과 같은 시각 처리 응용프로그램들을 성능평가함으로써 컴퓨터 비젼응용에 실용적으로 적용가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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