This dissertation proposes a global search and a local search method to track the object in real-time. The global search recognizes a target object among the candidate objects through the entire image search, and the local search recognizes and track only the target object through the block search. This dissertation uses the object color and feature information to achieve fast object recognition. Finally we conducted an experiment for the object tracking system based on a pan/tilt structure.
Journal of information and communication convergence engineering
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제19권3호
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pp.188-197
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2021
In military operations, an accurate localization system is required to navigate soldiers to their destinations, even in non-GPS environments. The global positioning system is a commonly used localization method, but it is difficult to maintain the robustness of GPS-based localization against jamming of signals. In addition, GPS-based localization cannot provide important terrain information such as obstacles. With the widespread use of embedded sensors, sensor-based pedestrian tracking schemes have become an attractive option. However, because of noisy sensor readings, pedestrian tracking systems using motion sensors have a major drawback in that errors in the estimated displacement accumulate over time. We present a group-based standalone system that creates terrain maps automatically while also locating soldiers in mountainous terrain. The system estimates landmarks using inertial sensors and utilizes split group information to improve the robustness of map construction. The evaluation shows that our system successfully corrected and combined the drift error of the system localization without infrastructure.
A Vehicle Tracking System consists of GPS tracking device which fits into the vehicle and captures the GPS location information at regular intervals to a central GIS server, and GIS tracking server providing three major responsibilities: receiving data from the GPS tracking unit, securely storing it, and serving this information on demand of the user. GPS based tracking systems supporting a multi-session processing among RMA, RM, and RCP can make a quick response to various services including other vehicle information between RSU and OBU on demand of the user. In this paper we design RSU lower layers and RCP applications in OBU for a multisession processing simulation and test message processing transactions among RMA-RM and RM-RCP. Furthermore, we implement the additional functions of handling access commands simultaneously on multiple service resources which are appropriate for the experimental testing conditions. In order to make a multi-session processing test, it reads 30 resource data,0002/0001 ~ 0002/0030, in total and then occurs 30 session data transmissions simultaneously. We insert a sequence number field into a special header of dummy data as a corresponding response to check that the messages are received correctly. Thus, we find that GIS service system with a multi-session processing is able to provide additional 30 services in a same speed of screen presentation loading while identifying the number of session processing of Web GIS service, the number of OBU service, and the speed of screen presentation loading by comparing a single session and a multi-session of GIS service system.
This paper describes a method of road tracking by using a vision and laser with extracting road boundary (road lane and curb) for navigation of intelligent transport robot in structured road environments. Road boundary information plays a major role in developing such intelligent robot. For global navigation, we use a global positioning system achieved by means of a global planner and local navigation accomplished with recognizing road lane and curb which is road boundary on the road and estimating the location of lane and curb from the current robot with EKF(Extended Kalman Filter) algorithm in the road assumed that it has prior information. The complete system has been tested on the electronic vehicles which is equipped with cameras, lasers, GPS. Experimental results are presented to demonstrate the effectiveness of the combined laser and vision system by our approach for detecting the curb of road and lane boundary detection.
A system of tracking a vehicle collects the vehicle location and then transmits the data into a GIS server in order to provide several service areas. An ODU built in the vehicle savesa GPS information data and communicates with the RSU installed in the road over the wave technology. The collected data in RSU is transmitted into the GIS serverand is stored. The system based on the collected GPS data in each vehicle is providing useful and various services between RSU and OBU. In this paper indicates that the system is designed in 2 phasesbased on the collected GPS data. The result comparing to process of GPS data created in 1 phase and 2 phase over the Web GIS service indicates that the capability of process of the GPS data in 2 phase is enhanced in "50.88% ~ 51.81%". Therefore, when the accident is happened the system of tracking the vehicle over GPS tech not only receives the information properly but also provides the emergence rescue services.
Binary Offset Carrier (BOC) signal planned for future Global Navigation Satellite System (GNSS) provided better positioning accuracy and smaller multipath error than GPS C/A signal. However, due to the multiple side peaks in the auto-correlation function (ACF) of the BOC modulated signals, a receiver may false lock onto one of the side peaks in the tracking mode. This false lock would then result in a fatal tracking error. In this paper, we propose an unambiguous tracking method for composite BOC (CBOC) signals to mitigate this problem. It aims to reduce the side peaks of the ACF of CBOC modulated signals. It is based on the combination of traditional CBOC correlation function (CF) and reference CF of unmodulated pseudo- random noise code (PRN code). First, we present that cross-correlation function (CCF) with unmodulated PRN code is close to the secondary peaks of the traditional CBOC. Then, we obtain an unambiguous correlation function by subtracting traditional CBOC ACF from these CFs. Finally, the tracking performance for the CBOC signals is examined, and it is shown that the proposed method has better performance than the traditional unambiguous tracking method in additive white Gaussian noise (AWGN) channel.
According as IT environment changes from client/server system to the open system based on web service technologies, the exchange of data and services between independent applications and service servers in web environment is observed Recently. In this points, it is necessary that Geographic Information Systems, Spatial Imagery Information Systems, Intelligent Transportation Systems, and Global Navigation Satellite Systems based on the location and geometry information are inter-related each other. But, the inter-relation of these systems is very difficult because of the closed system architecture, different information format, and the absence of interoperability technologies. In this Paper, we describe 4S integration system based web service technologies that accept the international standard as WFS, WCS, WRS of OGC (OpenGIS Consortium) and UDDI, SOAP, WSDL of W3C. In detail, we study the system architecture design and implementation of traffic information service, routing service, and tracing service. These services are consisting of the data schema based on XML and GML, various functions of each layered service, each server platform, and web server. Specially, we represent that GML is being applied to a wide range of location-based services, telematics, and intelligent transportation
CNS(Car Navigation System)는 국내외적으로 자율주행차량(Autonomous Land Vehicle)연구분야에서 주행계획 용도보다는 일반차량에서 운전자 보조 시스템으로 더 많이 쓰이고 있다. 본 논문에서는 CNS에 한 연구분야인 Global Path Planning의 새로운 위치추적 알고리즘 결과를 개발하였다. 일본과 같은 경우에는 벌써 이러한 CNS의 연구가 활발히 진행되어서 현재는 상품화되어 년간 $40{\sim}50$만개 정도가 팔리고 있고 미국 및 유럽 각국(EC)에서도 CNS의 개발 및 상품화가 활발히 진행되고 있다. 우리나라의 경우엔 아직 주행중인 차량의 현재위치를 구하고 이를 Digital Map상에 실시간으로 구현하는 제 1세대 CNS가 연구 중에 있으나 아직은 초기 단계에 있다. 이에 본 논문은 현재까지 우리나라에서 연구중인 인공위성과 범지구적 위치결정체계(Global Positioning System)만을 이용한 차량 위치 추정 방법에 추측항법체계(Dead_Reckoning)라는 다른 방법을 결합하여 기존의 차량 위치 추정 오차를 줄여주는 새로운 알고리즘을 제시하고 실제차량에서의 실험결과를 보인다.
정보기술의 발달과 교통기술의 발달로 인해 현재 많은 정보화 시스템들이 등장하고 있다. 최근 GPS(Global Positioning System)의 보급과 위치정보의 중요성 이 대두되면서 위치 정보기반 서비스(LBS, Location Based Service)의 개발이 눈에 띄게 두드러지고 있다. 그러나 사용자 위치 정보 획득 기술이 발달함에 따라 한편으로는 사용자의 위치정보가 악용되어 사생활 침해와 같은 문제점도 나타나고 있다[1]. 본 논문은 사용자의 위치정보를 기반으로 이동경로 혹은 궤적을 패턴으로 분류하고 일반적인 사용자의 생활권역의 경로에 대해 학습을 실시하여 사용자의 위치정보를 개인의 처한 상황에 따라 전송하는 방식의 LBS 플랫폼을 제안하여 사생활 침해 문제에 대한 해결방법을 제시한다.
We propose an active color model based method for tracking motions of multiple human using a networked multiple-camera system in IoT space as a human-robot coexistent system. An IoT space is a space where many intelligent devices, such as computers and sensors(color CCD cameras for example), are distributed. Human beings can be a part of IoT space as well. One of the main goals of IoT space is to assist humans and to do different services for them. In order to be capable of doing that, IoT space must be able to do different human related tasks. One of them is to identify and track multiple objects seamlessly. In the environment where many camera modules are distributed on network, it is important to identify object in order to track it, because different cameras may be needed as object moves throughout the space and IoT space should determine the appropriate one. This paper describes appearance based unknown object tracking with the distributed vision system in IoT space. First, we discuss how object color information is obtained and how the color appearance based model is constructed from this data. Then, we discuss the global color model based on the local color information. The process of learning within global model and the experimental results are also presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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