본 논문은 연속 영상에서 윤곽선과 특징을 이용하여 주위 환경 변화에 적응가능한 다중 물체 추적 방법을 제안한다. 적응 배경 모델을 사용하여 주위 환경 변화에 적응케 했으며, 물체 분할 모델은 배경 영상과 현재 영상의 차영상에서 국부 영상의 임계값 이상의 화소를 찾아 연결한 영역을 추출한다. 특징 추출과 물체인식모델은 탐색 창 내에서 발견된 다중 물체의 데이터 연상 문제를 해결하기 우해 사용되며, 실시간 추적을 위해 칼만 필터를 사용하였다. 제안된 방법을 도로 영상에 적용한 결과 다중 차량 추적이 정확히 이루어짐을 실험을 통해 보였다.
차량 추적 시스템(vehicle tracking system)은 교통 흐름 파악, 차량 감시, 사고 감지 등을 통하여 교통 정체에 따른 차량의 이동 경로를 유도할 수 있고, 교통사고를 사전에 방지할 수 있게 하는 시스템이다. 효과적인 차량 추적을 위해서는 먼저 연속된 영상 내의 각 객체의 특징 값을 추출하여 영상 내에 존재하는 차량 객체를 인지할 수 있어야 한다. 다음으로, 검출된 다중 객체에 대하여 영상 간 객체 매칭을 통해 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 동일한 차량을 인식함으로써 각 차량의 움직임을 추적할 수 있다. 본 논문에서는 차 영상의 이진화 및 레이블링(labeling)을 통하여 객체를 검출하고, 검출한 객체의 최소 외접 직사각형(minimum bounding rectangle: MBR)의 중심 좌표와 이 MBR의 가로, 세로 방향에 대한 라인(line)별 1D FFT(fast Fourier transform) 변환 결과의 평균 계수 값을 계산하여 객체의 특징 값을 구한다. 다음으로, 연속된 프레임에 걸쳐 출현하는 객체들 중 유사도가 가장 높은 객체 쌍을 동일한 객체로 인식하여 객체를 추적하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 제안한 방법은 객체의 기하학적 특성에 기초한 기존 방법들에 비하여 정확한 추적이 가능함을 보여주었다.
본 논문에서는 공중에 띄운 풍선을 카메라를 이용하여 촬영하고 이를 영상처리를 통하여 추적한 다음 그 움직임 정보를 이용해서 풍속을 추정하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 사용되는 풍선은 아무런 장치가 장착되지 않은 것을 사용하므로 소모적이지만 저렴하며, 모든 지상 장비들은 반영구적으로 사용 가능하므로 효용성이 높다. 또한 다수의 카메라를 사용함으로써 정밀한 3차원 정보 획득이 가능하며, 일정 영역의 바람 속도장 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 풍선의 공기 역학적 모델과 영상처리를 통한 추적 시스템 그리고 속도 추정 알고리즘으로 구성된다. 각각의 알고리즘을 단위 검증한 후에 설계한 검증 시스템과 가시화 프로그램을 통하여 통합 검증 및 시뮬레이션을 수행한다.
본 논문은 가변 탐색창을 이용하여 실시간으로 객체를 추적하는 방법에 대해 기술한다. 동영상에서 실시간 객체 추적은 카메라를 이용한 감시 시스템에 필요한데, 감시 대상 환경에 따라 효율성이 크게 좌우된다. 먼저 입력영상과 배경영상의 차를 이용하여 객체의 위치를 탐지하는데, 이를 위해서 객체의 윤곽선과 무게중심을 추출한다. 그리고 객체의 크기와 위치로부터 설정한 가변 탐색창을 이용하여 탐지된 객체의 움직임을 추적한다. 이 때 배경영상과 카메라는 고정된 환경으로 제한한다. 제안 방법의 실험 결과 초당 17-23 프레임으로 기존의 객체 추적 방법들의 평균 10-14 프레임보다 빠른 처리 속도를 나타내었다.
비디오 감시 시스템에서 물체의 추적은 매우 중요하다. 본 논문에서는 외부 환경에서 움직이는 물체를 추적하는 방법을 제안한다. 움직이는 물체를 추적하기 위하여 먼저 가중치 차 영상을 구하여 움직이는 물체를 추출한 후 다시 닫힘 연산을 사용하여 잡음을 제거한다. 그리고 추출된 다양한 특징 정보로 매칭하여 움직이는 물체를 추적한다. 제안된 추적 방법은 가중치 차 영상을 사용하여 움직이는 물체를 추적하기에 정지된 물체가 갑자기 움직이거나 갑자기 멈출 때도 정확히 추적할 수 있다. 본 논문에서 제안한 추적 시스템은 공간위치, 형상과 명암도 특징을 종합하기에 움직이는 물체를 보다 더 효과적으로 추적할 수 있다.
본 논문은 영상검지기를 이용하여 도로상에서 주행하는 차량의 움직임 추적 시스템에 필요한 탐지방법과 이동궤적을 추적하는 방법을 제안하여 차량의 움직임을 추적하는 시스템을 구현하였다. 도로상에서 주행하는 차량의 움직임을 측정하는 이유는 지능형 교통 시스템의 첨단교통관제에 필요한 정보를 제공한 수 있으며, 기존에 설치되어진 매설식 루프 검지기가 가지는 유지보수의 문제를 해결할 수 있다. 본 논문에서는 양방향 도로에서 주행하는 차량의 물체 탐지를 위하여 차영상 분석법을 기반으로 하였다. 이는 도로의 주변 환경이 빠르게 변화하기 때문에 배경영상을 사용하는 방법은 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 칼만필터와 이노베이션을 사용한 가변 탐색영역으로 차량의 이동 궤적을 추적하였다. 가변 탐색영역을 사용한 이유는 기존에 제한된 검색영역을 이용한 방법에서 나타나 질 수 있는 차량의 이동 속도 및 궤적의 변화에 따른 문제를 해결 할 수 있기 때문이다. 실험 결과 제한된 검색영역을 사용하는 방식보다 제안하는 방법이 우수한 성능을 보임을 알 수 있었다.
This paper presents design and implementation methods of the real-time three dimensional tracking system of the gazing point. The proposed method is based on three dimensional data processing of eye images in the 3D world coordinates. The system hardware consists of two conventional CCD cameras for acquisition of stereoscopic image and computer for processing. And in this paper, the advantages of the proposed algorithm and test results ate described.
This paper describes detection and tracking of a moving object for unmanned visual surveillance. security systems. Using images obtained from camera it detects and tracks a moving object and displays bounding box enclosing the moving object. The algorithm for detection and tracking is tested using a personal computer, and then implemented on EMPOS II embedded system. Simulation results show that the tracking of a moving object based on embedded system is working well. However it needs to improve image acquisition time for real time implementation to apply security systems.
Kim, Young-Bin;Ryu, Kwang-Ryol;Sun, Min-Gui;Sclabassi, Robert
한국정보통신학회:학술대회논문집
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한국해양정보통신학회 2008년도 추계종합학술대회 B
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pp.157-160
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2008
A realization for moving object detecting and tracking system in two dimensional plane using stereo line CCDs and lighting source is presented in this paper. Instead of processing camera images directly, two line CCD sensor and input line image is used to measure two dimensional distance by comparing the brightness on line CCDs. The algorithms are used the moving object tracking and coordinate converting method. To ensure the effective detection of moving path, a detection algorithm to evaluate the reliability of each measured distance is developed. The realized system results are that the performance of moving object recognizing shows 5mm resolution and mean error is 1.89%, and enables to track a moving path of object per 100ms period.
UAV (Unmanned Aerial Vehicle) is an aerial vehicle that can accomplish the mission without pilot. UAV was developed for a military purpose such as a reconnaissance in an early stage. Nowadays usage of UAV expands into a various field of civil industry such as a drawing a map, broadcasting, observation of environment. These UAV, need vision system to offer accurate information to person who manages on ground and to control the UAV itself. Especially LOS(Line-of-Sight) system wants to precisely control direction of system which wants to tracking object using vision sensor like an CCD camera, so it is very important in vision system. In this paper, we propose a method to recognize object from image which is acquired from camera mounted on gimbals and offer information of displacement between center of monitor and center of object.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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