In this paper, we describe the design and performance of UAV system toward compact and fully autonomous quadrotors, where they can complete logistics application, rescue work, inspection tour and remote sensing without external assistance systems like ground station computers, high-performance wireless communication devices or motion capture system. we propose high-speed hovering flyght height control method based on state feedback control with image information from active camera and multirate observer because we can get image of the information only every 30ms. Finally, we show the advantages of proposed method by simulations and experiments.
Adaptive Optics (AO) is the technology for ground-based telescopes to overcome the interference caused by atmospheric turbulence. We are developing an AO system for the 1-m telescope at Seoul National University Observatory (SNUO). The seeing size of the SNUO is 2 arcseconds on average, and 0.85 arcseconds at best condition. Our system is based on MEMS deformable mirror and Shack-Hartmann wavefront sensor. We developed the wavefront sensor using a cheap CMOS camera, and measured phase disturbance at SNUO. To verify the performance of the AO system, we designed an artificial phase disturber that produces similar scale phase error, measured at SNUO. We carried out laboratory tests in which the AO system measures and corrects the wavefront using the phase disturber and an F/6 light source, the same as that of SNUO telescope. The control system was developed in C++. The system performs closed-loop PI correction up to 100 Hz at a consumer-grade PC.
최근 디지털 항공영상 센서는 다양한 국가 공간정보기반구축에 큰 역할을 하고 있다. 하지만 고정밀의 신뢰성 있는 자료를 확보하기 위해서는 취득된 디지털영상에 대한 적절한 품질 평가 작업이 선행되어야 한다. 따라서 현재 관련분야의 연구가 국내외적으로 크게 주목을 받고 있다. 디지털카메라의 성능을 테스트하기 위한 영상해상력 검증용 테스트필드가 유럽과 미국 등에서 이미 설치 및 활용되고 있다. 이러한 테스트필드에는 카메라의 기하학적 성능분석을 위한 대공표지를 비롯하여 공간해상력 및 방사해상력 분석을 위한 다양한 형태의 타겟 역시 설치되어 있다. 본 연구에서는DMC 카메라의 공간해상력을 검증하기 위하여 영상에서 인식 가능한 크기의 바 타겟(bar target)을 제작 설치 후 항공촬영을 수행하였다. 연구에 사용된 DMC 영상의 이론적인 지상표본거리(GSD ; Ground Sample Distance)는 12cm 급으로, 촬영 비행방향과 비행방향의 직각방향에 대하여 보조영상과 집성영상에 대하여 각각 실제 해상력을 분석하였다. 연구결과 이론적인 해상력과 영상의 실제 해상력간의 차이는 약 0.6cm로 나타났으며, 블록의 가장자리에 위치한 영상에서 최대 1.5cm 정도로 나타났다.
사진 촬영 당시의 외부표정요소 추정 방법에는 공선조건식 기반 후방교회법이 널리 사용되지만 초기값을 필요로 하고, 그 값에 민감하다는 단점이 있다. 본 연구에서는 초기값을 필요로 하지 않는 외부표정요소 알고리즘인 쿼터니언 기반 공간후방교회법과 PnP (Perspective-n-Point algorithm)을 소개하고 그 결과를 비교하였다. 두 결과를 비교하기 위하여 일반 스마트폰으로 취득한 영상을 사용하였고, 지상기준점 취득은 본 연구진이 보유하고 있는 하이브리드 MMS (Mobile Mapping System) 점군 자료를 이용하였다. 그 결과, 공선조건식 기반 SPR (Single Photo Resection)을 참값으로 할 때, 쿼터니언 기반 SPR이 PnP 알고리즘에 비해 자세각 추정 정확도가 높았다. 카메라 위치추정의 경우에는 두 알고리즘 모두 지상기준점과 비교했을 때 0.8m 내의 정확도를 보임을 확인하였다.
High-resolution earth-observing satellites acquire substantial amount of geospatial images. In addition to high image quality, high-resolution satellite images (HRSI) provide unprecedented direct georegistration accuracy, which have been enabled by accurate orbit determination technology. Direct georegistration is carried out by relating the determined position and attitude of camera to the ground target, i.e., projecting an image point to the earth ellipsoid using the collinearity equation. However, the apparent position of ground target is displaced due to the atmosphere and satellite velocity causing significant georegistration bias. In other words, optic ray from the earth surface to satellite cameras at 400~900km altitude refracts due to the thick atmosphere which is called atmospheric refraction. Velocity aberration is caused by high traveling speed of earth-observing satellites, approximately 7.7 km/s, relative to the earth surface. These effects should be compensated for accurate direct georegistration of HRSI. Therefore, this study presents the equation and the compensation procedure of atmospheric refraction and velocity aberration. Then, the effects are simulated at different image acquisition geometry to present how much bias is introduced. Finally, these effects are evaluated for Quickbird and WorldView-1 based on the physical sensor model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권10호
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pp.5095-5111
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2019
A multi-rotor Unmanned Aerial Vehicle (UAV) system is developed to solve the manhole cover detection problem for the infrastructure maintenance in the suburbs of big city. The visible light sensor is employed to collect the ground image data and a series of image processing and machine learning methods are used to detect the manhole cover. First, the image enhancement technique is employed to improve the imaging effect of visible light camera. An imaging environment perception method is used to increase the computation robustness: the blind Image Quality Evaluation Metrics (IQEMs) are used to percept the imaging environment and select the images which have a high imaging definition for the following computation. Because of its excellent processing effect the adaptive Multiple Scale Retinex (MSR) is used to enhance the imaging quality. Second, the Single Shot multi-box Detector (SSD) method is utilized to identify the manhole cover for its stable processing effect. Third, the spatial coordinate of manhole cover is also estimated from the ground image. The practical applications have verified the outdoor environment adaptability of proposed algorithm and the target detection correctness of proposed system. The detection accuracy can reach 99% and the positioning accuracy is about 0.7 meters.
KOMPSAT-1 (KOrea Multi-Purpose SATellite ? 1) EOC (Electro Optic Camera) raw images are radiometrically corrected on ground based on the characteristics of EOC. They consist of each CCD (Charge?Coupled Device) pixel’s calibration slope which was measured on ground, electrical gains which are applied to amplify for increasing output pixel counts. Currently, radio-metrically corrected EOC images with calibration slope have still shown defective features by residual stripes. So, it should be compensated by adjusting the calibration slope. In this paper, the adjustment of current calibration slope for de-striping EOC images is addressed and test results are shown.
최근 이상기후로 인한 급경사지 붕괴 위험이 증가되고 있으며, 급경사지 붕괴 위험의 사전 예측 및 경보 전파가 이루어지지 않아 인명과 재산 피해가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 급경사지의 상태를 평가하기 위해 IoT 센서와 AI 기반 카메라를 융합한 급경사지 분석 시스템을 개발하였다. 시스템을 개발하기 위하여 급경사지 지반조건을 고려한 계측센서 하드웨어 및 펌웨어 설계, AI 기반 영상 분석 알고리즘 설계, 그리고 예·경보 솔루션 및 시스템 제작을 수행하였다. IoT 센서의 데이터와 AI 카메라 영상 분석을 통해 센서 데이터의 오차를 최소화하고, 데이터의 신뢰성을 향상시키고자 하였다. 또한 실제 급경사지에 적용하여 정확도(신뢰도)를 평가하였다. 그 결과, 센서 계측 오류는 0.1° 이내로 유지되었으며 계측 데이터의 전송률은 95%이상이었다. AI 기반의 영상 분석 시스템은 야간에도 부분 인식률 99%의 높은 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 다양한 사회간접자본(SOC) 시설의 급경사지 상태 분석 및 스마트 유지관리 분야에도 적용할 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 스테레오 적외선 카메라를 이용하여 소형 및 고온으로 날아가는 이동체의 거리를 실시간으로 측정하는 시스템을 제안한다. 이동체와 주변 환경의 온도 차이를 측정하고 고속으로 이동하는 소형 이동체의 거리를 자동으로 측정하기 위하여 적외선 스테레오 카메라 시스템을 구축하였다. 우선 적외선 카메라를 이용하여 취득한 고온의 이동체 영상으로부터 주변의 온도분포와 이동체간의 온도차를 이용하여 이동체영역을 검출하고, 이동체의 움직임 정보와 적외선 카메라 영상의 밝기정보를 결합하여 이동체를 추적한다. 좌우 적외선 카메라 영상에 대하여 각각 추출된 이동체 영역을 중심으로 스테레오 정합을 수행하여 시차정보를 추정하고, 카메라 파라미터와 시차정보를 이용하여 실시간으로 이동하는 이동체의 거리를 추정한다. 본 논문에서 제안하는 적외선 스테레오 카메라 시스템을 검증하기 위하여 고온의 이동체를 촬영할 때, 3차원 궤적(x,y,z) 측정기를 함께 가동하여 이동체가 이동하는 거리를 측정하여 이를 기준 거리(ground truth)로 설정하였다. 3차례의 비디오 데이터로부터 실험한 결과, 적외선 스테레오 카메라를 이용한 고온/소형 이동체의 거리오차 측정 결과는 평균적으로 9.68%로 추정되었다. 스테레오 적외선 카메라의 타이밍 문제(jitter)를 고려하면, 실제로 추정 오차는 줄어들 것으로 판단되기 때문에, 향후 적외선 카메라를 이용하는 다양한 이동체의 거리 및 위치를 측정하는데 응용할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문은 스테레오 카메라가 이동하는 환경에서 카메라 움직임을 보정하여 새로운 다수의 사람을 검출하는 방법과 검출된 사람을 추적하고, 실루엣을 추출하는 통합된 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사람 검출, 추적, 실루엣 추출 3가지 모듈로 구성되어 있으며 3가지 모듈은 카메라가 이동하는 환경을 고려한 것이다. 사람 검출 모듈에서는 카메라 움직임(egomotion) 보정을 이용한 움직이는 영역 추출 결과와 스테레오 정보를 결합하여 움직이는 객체를 검출하였으며, 추적모듈은 변위 정보가 가중된 히스토그램 알고리즘으로 검출된 객체를 추적한다. 실루엣을 추출하는 모듈은 트라이맵(trimap)을 이용하여 사람의 실루엣 부분을 대략적으로 추정하는 단계와 그래프컷(graph cut)을 적용하여 정교하게 실루엣 추출하는 단계로 이루어져 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 실내 환경에서 팬-틸트(pan-tilt) 스테레오 카메라로 획득한 실험데이터를 대상으로 실험한 결과 다수의 사람의 검출 및 추적, 정교한 실루엣 추출이 가능한 것을 확인하였다. 본 논문의 실루엣 추출결과는 제스처 인식이나 걸음걸이 인식 등의 다양한 분야에도 적용가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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