• 방송공학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.421-429
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• 2015

이 논문은 적외선 영상을 이용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법에 관한 것이다. 영상기반 보행 검출 및 추적 처리 속도를 개선하기 위하여 병렬처리언어인 CUDA(Computer Unified Device Architecture)를 활용한다. 보행자 검출은 하르 유사 특징을 기반으로 Adaboost 알고리즘을 적용한다. Adaboost 분류는 적외선 영상으로 제작한 데이터셋을 이용하여 훈련한다. Adaboost 분류기로 보행자를 검출한 후, HSV 히스토그램을 특징점으로 파티클 필터를 이용하여 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 검출 및 추적 방법을 Linux 환경에서 소프트웨어를 개발할 수 있는 NVIDIA의 Jetson TK1 개발보드 상에 구현하였다. 이 논문에서는 보행자 검출 및 추적을 CUDA 개발환경인 GPU를 이용하여 병렬처리한 결과를 나타내었다. GPU를 이용한 보행자 검출과 추적 처리 속도가 CPU 처리속도에 비하여 약 6 배 빠른 것을 확인할 수 있다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제8권4호
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• pp.174-181
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• 2004

Various kinds of systems, that can do target recognition and position detection simultaneously by using infrared sensing detectors, have been developed. In this paper, the detection system TRSS (Thermal target Recognition by Spiral Scanning) adopts linear array shaped uncooled IR detector and uses spiral type fast scanning method for relative position detection of target objects, which radiate an IR region wavelength spectrum. It can detect thermal energy radiating from a 9 m-size target object as far as 200 m distance. And the maximum field of a detector is fully filled with the same size of target object at the minimum approaching distance 50 m. We investigate two types of lens systems. One is a singlet lens and the other is a doublet lens system. Every system includes one aspheric surface and free positioned aperture stop. Many designs of F/1.5 system with ${\pm}5.2^{\circ}$ field at the Efl=20, 30 mm conditions for single element and double elements lens system respectively are compared in their resolution performance [MTF] according to the aspheric surface and stop position changing on their optimization process. Optimum design is established including mechanical boundary conditions and manufacturing considerations.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제66권1호
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• pp.31-56
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• 2024

Pig farming, a vital industry, necessitates proactive measures for early disease detection and crush symptom monitoring to ensure optimum pig health and safety. This review explores advanced thermal sensing technologies and computer vision-based thermal imaging techniques employed for pig disease and piglet crush symptom monitoring on pig farms. Infrared thermography (IRT) is a non-invasive and efficient technology for measuring pig body temperature, providing advantages such as non-destructive, long-distance, and high-sensitivity measurements. Unlike traditional methods, IRT offers a quick and labor-saving approach to acquiring physiological data impacted by environmental temperature, crucial for understanding pig body physiology and metabolism. IRT aids in early disease detection, respiratory health monitoring, and evaluating vaccination effectiveness. Challenges include body surface emissivity variations affecting measurement accuracy. Thermal imaging and deep learning algorithms are used for pig behavior recognition, with the dorsal plane effective for stress detection. Remote health monitoring through thermal imaging, deep learning, and wearable devices facilitates non-invasive assessment of pig health, minimizing medication use. Integration of advanced sensors, thermal imaging, and deep learning shows potential for disease detection and improvement in pig farming, but challenges and ethical considerations must be addressed for successful implementation. This review summarizes the state-of-the-art technologies used in the pig farming industry, including computer vision algorithms such as object detection, image segmentation, and deep learning techniques. It also discusses the benefits and limitations of IRT technology, providing an overview of the current research field. This study provides valuable insights for researchers and farmers regarding IRT application in pig production, highlighting notable approaches and the latest research findings in this field.

• 비파괴검사학회지
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• 제35권1호
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• pp.25-30
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• 2015

풍력발전기의 핵심 부품인 풍력 블레이드는 예상치 못한 풍 하중과 공력 특성으로 인해 불안전한 상태에 놓여 있다. 그에 따라 필연적으로 발생하는 내부 결함을 검출하기 위해 초음파탐상을 이용한 비파괴검사가 주로 진행되어 왔다. 하지만 블레이드의 소재 특성으로 인해 음향 신호 분석에 따른 문제점이 발생한다. 따라서 본 연구에서는 풍력 블레이드 인공결함시험편을 제작후, 능동적 광 적외선열화상 비파괴검사 방법을 이용하여 결함의 크기를 정량화하기 위한 실험을 진행하였다. 100 kW 급 블레이드 내부의 결함 크기 정량화를 위해 알루미늄 켈리브레이션 테이프를 사용하였으며, 게재물(inclusion), 디본딩(debonding), 주름(wrinkle) 결함을 삽입하였다. 실험 결과 모두에서 뚜렷한 결함 검출이 가능하였으며, 결함 크기 정량화 결과 debonding 인공 결함 (${\phi}50.0mm$)에서 최대 98.0%의 정확성을 보였다.

• 대한기계학회논문집B
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• 제23권3호
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• pp.352-363
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• 1999

Target detection by the infrared imager depends on the apparent temperature difference between the target and the background, so it is essential to predict apparent temperature variations for this purpose. In this study, thermal analysis program Including conduction, convection and radiation is developed and applied to a representative geometry adequate for examining the apparent temperature characteristics. The results show that the longwave emissivity in association with the background temperature affects the apparent temperature strongly but does not affect the physical temperature. It is revealed that the background temperature plays a role of tuning the apparent temperature. As the longwave emissivity decreases, the apparent temperature decreases when the target is hotter than the background, whereas it increases in the reversed situation. These findings imply that an effective surface treatment, such as painting of a less emissive material, may provide a less detection probability and contribute to preventing the target from being detected at night.

• 대한원격탐사학회지
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• 제35권2호
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• pp.265-278
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• 2019

Visible Infrared Imaging Radiometer Suite(VIIRS) 센서의 Day and Night Band(DNB) 영상은 야간에 발생하는 인공 및 자연재해 탐지를 통해 신속한 대응을 가능하게 한다. 해양위성센터에서 배포되는 DNB 자료는 달빛의 영향이 보정되지 않았지만 직수신이 가능하기 때문에 빠른 변화탐지에 용이하다. 본 연구에서는 해양위성센터에서 직수신하는 DNB 영상을 사용하여 한반도 도심지 및 산간지에 대하여 달의 위상에 따른 밝기값의 차이를 분석하고, 변화탐지를 위한 달빛 보정 알고리즘을 제안하였다. 기준 영상과 입력 영상에서 토지피복 분류를 고려하여 선택된 화소들 간의 회귀분석을 통한 상대적 보정을 수행하였다. 일일 차분 영상 분석 결과 도심지에서 밝기값 변화는 ${\pm}30$ 라디언스이고, 산간지역은 ${\pm}1$ 라디언스 이하이다. 시계열 자료를 이용한 변화 탐지는 영상간의 좌표 정합오차를 줄이기 위해 시계열 평균 영상을 기반으로 주요 관심 객체를 추출한 후 객체별 변화탐지를 수행하였다. 산간지역에서 발생하는 밝기 변화가 효과적으로 탐지되었으며, 개발된 기술은 실시간 변화 탐지에 활용될 수 있음을 보였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.36-54
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• 2017

본 논문은 환경변화에 강인한 센서 융합 교통정보 수집 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 각 센서의 특징을 융합하여 영상 검지기에 비해 환경에 강인하고, 주 야간 등 시간에 영향을 받지 않으며 루프 검지기에 비해 유지보수에 드는 비용이 적다. 이는 레이더의 물체 추적 기법과 영상검지기의 차량분류, 적외선거리계의 신뢰성 높은 객체검지 정보를 융합하고 각 센서의 문제점을 보완하여 개선을 이루었다. 구현된 시스템을 보행자의 통행이 가능한 도로에서 주 야간 5일에 걸쳐 6시간 동안 실험한 결과 88.7%의 분류정확도와 95.5%의 차량 검지율을 나타내었다. 본 시스템의 파라미터 최적화 작업을 실험환경에 따라 적응되는 방식으로 보완한다면 교통정보 수집 체계의 고도화에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.43-52
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• 2014

본 논문에서는 적외선 영상에서 영상 변위를 이용하여 기동 표적 영역을 탐지하고, SURF(Speeded Up Robust Features) 특징점에 대한 BAS(Beam Angle Statistics)를 이용하여 분류하는 시스템에 대하여 설명한다. 영상 기반 기술 분야에서 대표적인 대응점 정합 알고리즘인 SURF 기법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기법에 비해 정합 속도가 매우 빠르고 비슷한 정합 성능을 보이기 때문에 널리 사용되고 있다. SURF를 이용한 대부분의 객체 인식의 경우 특징점 추출과 정합의 과정을 수행하지만, 제안하는 기법은 표적의 기동 특성을 반영하여 영상의 변위 추정을 통하여 표적의 영역을 탐지하고 SURF 특징점 들의 기하구조를 판단함으로써 표적 분류를 수행한다. 제안하는 기법은 무인 표적 탐지/인지 시스템의 초기모델 구축을 위하여 연구가 진행되었으며, 모의 표적을 이용한 가상 영상과 적외선 실 영상을 이용하여 실험한 결과 약 73~85%의 분류 성능을 확인하였다.

• Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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• 제25권4호
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• pp.327-336
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• 2021

In this paper, we will introduce the image processing methods for the remote pupillary light reflex measurement using the video taken by a general smartphone camera without a special device such as an infrared camera. We propose an algorithm for estimate the size of the pupil that changes with light using image data analysis without a learning process. In addition, we will introduce the results of visualizing the change in the pupil size by removing noise from the recorded data of the pupil size measured for each frame of the video. We expect that this study will contribute to the construction of an objective indicator for remote pupillary light reflex measurement in the situation where non-face-to-face communication has become common due to COVID-19 and the demand for remote diagnosis is increasing.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권4호
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• pp.249-254
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• 2007

본 논문에서는 초음파 및 적외선 센서와 무선 카메라를 장착한 소형 이동 로봇의 물체 검출 방법을 제시한다. 전방 물체의 존재 여부를 판단하기 위해, 초음파 센서는 초음파 발생 신호의 귀환시간, 적외선 센서는 감지한 적외선 아날로그신호의 양, 카메라는 영상 데이터 중 물체의 특징 등을 추출하여 그 결과를 융합함으로써 물체의 유무 또는 이동 로봇과 물체와의 거리를 판단하여 로봇의 움직임을 제어하는데 사용한다. 초음파와 적외선 센서는 물체의 유무와 물체의 대략의 거리를 예측하는 1차 센서로 사용되며 거리 계산결과와 실제 거리 값과의 오차는 5%이내이다. 영상처리에 의해 2차의 섬세한 물체 검출 및 추적을 수행하여 최종적으로 센서 융합에 의한 물체 검출율을 개선하였다. 영상처리방법은 물체와 배경 및 유사잡음들과의 강인한 분리를 위하여 고유색상정보와 움직임 정보 등의 사전정보를 활용하였으며, 형태의 변화가 수반되는 경우에도 유연한 대처능력을 갖도록 하기 위해 시그니처를 이용한 영역분할 방법을 통해 모든 후보영역내의 물체의 존재를 확인하고 목표 물체영역만을 검출하였다. 세가지 센서에 의한 대상 물체 검출 결과의 합은 최종적인 검출을 결정하는데 확률적 근거로 활용되며 각 개별 센서를 사용한 경우보다 최소 7% 이상의 검출율이 개선되었다.