• 제목/요약/키워드: Integrated particle tracking method

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수치, 해석적, 준 해석적 및 해석적 방법을 통합한 새로운 입자추적기술 개발 (Development of new integrated particle tracking techniques combining the numerical method, semi-analytical method, and analytical method)

  • 석희준
    • 한국지하수토양환경학회지:지하수토양환경
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    • 제13권6호
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    • pp.50-61
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    • 2008
  • 본 연구를 통해서 율러리안-라그랑지안 방법(ELM)의 본질적인 문제점인 입자추적오차에 의해 발생되는 질량오차를 최소화하기 위해서, 새로운 통합 입자 추적 방법이 개발되었다. 새로운 통합입자 추적 방법은 시간 간격 내에서 시공간의 속도변화를 동시에 고려한 수치 해석적 방법, 준해석적 방법, 그리고 해석적 방법을 결합시킨 것이다. 수치 해석적 방법, 준해석적 방법, 그리고 해석적 방법의 수학적 유도를 자세히 나타내었고, 네 가지 예제를 만들어서 개발된 통합입자추적방법을 해석해 및 4차 룬지쿠타 방법과의 비교를 통해서 검증하였을 뿐만 아니라 기존의 입자추적방법인 Lu의 방법과 비교를 통해서 우수성을 보였다.

A study on Object Tracking using Color-based Particle Filter

  • Truong, Mai Thanh Nhat;Kim, Sanghoon
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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    • pp.743-744
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    • 2016
  • Object tracking in video sequences is a challenging task and has various applications. Particle filtering has been proven very successful for non-Gaussian and non-linear estimation problems. In this study, we first try to develop a color-based particle filter. In this approach, the color distributions of video frames are integrated into particle filtering. Color distributions are applied because of their robustness and computational efficiency. The model of the particle filter is defined by the color information of the tracked object. The model is compared with the current hypotheses of the particle filter using the Bhattacharyya coefficient. The proposed tracking method directly incorporates the scale and motion changes of the objects. Experimental results have been presented to show the effectiveness of our proposed system.

UKF와 연동된 입자필터를 이용한 실시간 단안시 카메라 추적 기법 (Real-time Monocular Camera Pose Estimation using a Particle Filiter Intergrated with UKF)

  • 이석한
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.315-324
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    • 2023
  • 본 논문에서는 UKF(unscented Kalman filter)와 연동된 입자필터를 이용한 단안시 카메라의 실시간 자세추정 기법을 제안한다. 단안시 카메라 자세 추정 기법에는 주로 카메라 영상과 자이로스코프, 가속도센서 데이터 등을 연동하는 방법이 많이 이용되고 있으나 본 논문에서 제안하는 방법은 별도의 센서 없이 카메라 영상에서 취득되는 2차원 시각 정보만을 이용하는 것을 목표로 한다. 제안된 방법은 카메라 영상 이외의 부가적인 장비를 이용하지 않고 별도의 센싱 정보 없이 2차원 영상만으로 카메라 추적이 가능하며, 따라서 기존에 비해 하드웨어 구성이 단순해질수 있다는 장점을 갖고 있다. 제안된 방법은 UKF와 연동된 입자필터를 기반으로 한다. 입자필터의 각 입자마다 개별적으로 정의된 UKF로부터 카메라의 상태를 추정한 다음 입자필터의 전체 입자로부터 카메라 상태에 대한 통계데이터를 산출하고 이로부터 카메라의 실시간 자세정보를 계산한다. 기존의 방법과 달리 제안된 방법은 카메라의 급격한 흔들림이 발생하는 경우에도 카메라 추적이 가능함을 보여주며, 영상 내의 특징점 대다수가 가려지는 환경에서도 카메라 추적에 실패하지 않음을 실험을 통하여 확인하였다. 또한 입자의 개수가 35개인 경우 프레임 당 소요 시간이 약 25ms이며 이로부터 실시간 처리에 문제가 없음을 확인할 수 있었다.

Object Tracking with Sparse Representation based on HOG and LBP Features

  • Boragule, Abhijeet;Yeo, JungYeon;Lee, GueeSang
    • International Journal of Contents
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    • 제11권3호
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    • pp.47-53
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    • 2015
  • Visual object tracking is a fundamental problem in the field of computer vision, as it needs a proper model to account for drastic appearance changes that are caused by shape, textural, and illumination variations. In this paper, we propose a feature-based visual-object-tracking method with a sparse representation. Generally, most appearance-based models use the gray-scale pixel values of the input image, but this might be insufficient for a description of the target object under a variety of conditions. To obtain the proper information regarding the target object, the following combination of features has been exploited as a corresponding representation: First, the features of the target templates are extracted by using the HOG (histogram of gradient) and LBPs (local binary patterns); secondly, a feature-based sparsity is attained by solving the minimization problems, whereby the target object is represented by the selection of the minimum reconstruction error. The strengths of both features are exploited to enhance the overall performance of the tracker; furthermore, the proposed method is integrated with the particle-filter framework and achieves a promising result in terms of challenging tracking videos.

퍼지추론/UPF를 이용한 UGV의 GPS/INS 데이터 융합 및 위치추정 (GPS/INS Data Fusion and Localization using Fuzzy Inference/UPF)

  • 이소희;윤희병
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.408-414
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    • 2009
  • UGV가 임무를 수행하기 위해서는 먼저 자신의 위치를 인식하는 것이 중요하며, 위치 인식을 위해 일반적으로 GPS나 INS 등 하나의 센서로 구성된 항법시스템을 이용한다. 그러나 GPS와 INS와 같은 센서들은 각각 단독으로 사용되기에는 제한사항을 가지고 있다. 즉 GPS는 정확한 위치정보의 제공이 가능하지만 기상과 환경에 의해 위치정보가 단절되며, INS는 독자적인 항법정보의 제공이 가능하지만 오차가 누적되어 정확한 위치추정이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 연속적이고 정확한 위치추정을 위해서는 센서 융합을 통한 복합 항법시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 GPS와 INS를 융합한 복합 항법시스템을 구성하기 위해 퍼지추론과 언센티드 파티클 필터를 이용한 UGV의 데이터 융합 및 위치추정 알고리즘을 제안한다. 퍼지추론은 GPS와 INS를 융합하는데 있어 수학적인 방법보다 더 간단하게 구현이 가능하며, 언센티드 파티클 필터는 오차보정에 탁월한 성능을 보여주는 비선형 추정 필터이다. 제안한 알고리즘의 성능을 비교분석하기 위해 실험을 실시하였으며, 실험 결과 제안한 알고리즘이 기존 알고리즘보다 연속적이고 정밀한 위치추정이 가능함을 입증하였다.

하천유출수를 고려한 광양만과 진주만의 해수교환 특성 (Characteristics of Sea Exchange in Gwangyang Bay and Jinju Bay considering Freshwater from Rivers)

  • 홍도웅;김종규;곽인실
    • 해양환경안전학회지
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    • 제28권2호
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    • pp.201-211
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    • 2022
  • 연구대상 해역은 노량수로를 중심으로 서측에 광양만 권역(여수해협 포함), 동측에 진주만 권역(강진만, 사천만 포함)이 위치하고, 연구대상 해역에 위치한 여러 하천에서 유출되는 유출수가 이들 만으로 유입되고 있으며, 특히 홍수시에는 광양만 권역은 섬진강의 하천유출수가, 진주만 권역은 가화천(남강댐 방류)의 하천유출수가 대량으로 유입되고 있다. 광양만 권역과 진주만 권역은 노량수로라는 협수로로 연결되어 있으며, 섬진강과 가화천의 하천유출수 또한 노량수로를 통해 서로 영향을 주고 있다. 연구대상 해역에 위치한 섬진강과 가화천을 포함한 51개 하천의 하천유출수로 인한 평수시와 50년빈도 홍수시의 해수교환율, 체류시간 특성을 입자추적 실험을 통해 파악하고자 하였다. 또한 홍수시 섬진강과 가화천의 하천유출수가 미치는 영향을 파악하기 위한 실험을 추가로 수행하였다. 수치실험 결과, 평수시와 홍수시 모두 광양만 권역에 투하한 입자는 노량수로를 통해 진주만 권역으로 이동하는 것으로 나타났고, 노량수로를 통해 진주만 권역에서 광양만 권역으로 이동하는 입자는 상대적으로 작은 것으로 나타났다. 30일 후 각 실험안별 해수교환율은 광양만 권역은 44.40~67.21%로 나타났고, 진주만 권역은 각각 50.37~73.10%로 나타났고, 각 실험안별 평균 체류시간은 광양만 권역은 7.07~15.36일로 나타났고, 진주만 권역은 6.45~12.75일로 나타났다. 그리고 홍수시에 해수교환을은 증가하고, 체류시간은 감소하는 것으로 나타났다. 광양만과 진주만 권역에서의 해수순환 구조를 살펴보기 위해 두 폐쇄성 해역에 대해서 7개 내부 영역과 5개 외부 영역에 대한 30일 동안의 단면유량 flux를 산정하였다. 그 결과, 평수시와 홍수시 모두 전반적으로 광양만 권역에서 진주만 권역으로 유량 flux가 이동하는 것으로 나타났다. 홍수시 유량을 적용할 경우 연구대상 해역의 유량 flux의 주 흐름 경로는 섬진강 하천유출수가 여수해협을 거쳐 외해로 이동하는 흐름과 가화천 하천유출수가 사천만, 진주만, 대방수로를 거쳐 외해로 이동하는 흐름으로 나타났다.