Aggression among pigs adversely affects economic returns and animal welfare in intensive pigsties. Recently, some studies have applied information technology to a livestock management system to minimize the damage resulting from such anomalies. Nonetheless, detecting each pig in a crowed pigsty is still challenging problem. In this paper, we propose a new Kinect camera and deep learning-based monitoring system for the detection of the individual pigs. The proposed system is characterized as follows. 1) The background subtraction method and depth-threshold are used to detect only standing-pigs in the Kinect-depth image. 2) The standing-pigs are detected by using YOLO (You Only Look Once) which is the fastest and most accurate model in deep learning algorithms. Our experimental results show that this method is effective for detecting individual pigs in real time in terms of both cost-effectiveness (using a low-cost Kinect depth sensor) and accuracy (average 99.40% detection accuracies).
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
/
fall
/
pp.268-269
/
2021
본 논문에서는 RGB이미지와 Depth 이미지를 촬영할 수 있는 촬영 장비인 Azure Kinect를 사용해 다시점 촬영 시스템 구성을 위한 카메라 동기화 시스템을 제안한다. 제안한 시스템에는 8대의 Azure Kinect 카메라를 사용하고 있으며 각 카메라는 3.5-mm 오디오 케이블로 연결되어 외부동기화 신호를 전달한다. 그리고 이미지를 저장할 때 발생하는 메모리에서의 병목현상을 최소화하기 위해 촬영 시스템의 동작을 16개의 버퍼로 나누어 병렬 컴퓨팅으로 진행한다. 이후 동기화 여부에 따른 차리를 디바이스 타임스탬프를 기준으로 하여 비교한다.
This paper proposes a method to minimize the error of the Kinect camera sensor by using a random undirected Kalman filter. Kinect cameras, which provide RGB values and depth information, cause nonlinear errors in the sensor, causing problems in various applications such as skeleton detection. Conventional methods have tried to remove errors by using various filtering techniques. However, there is a limit to removing nonlinear noise effectively. Therefore, in this paper, a randomized unscented Kalman filter was applied to predict and update the nonlinear noise characteristics, we next tried to enhance a performance of skeleton detection. The experimental results confirmed that the proposed method is superior to the conventional method in quantitative results and reconstructed images on 3D space.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
/
v.12
no.1
/
pp.27-33
/
2016
In this study we propose a method for 3D landform reconstruction and object modeling method by generating contour lines on the map using a depth sensor which abstracts characteristics of geological layers from the depth map. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust contour and object can be extracted. The algorithm suggested in this paper first abstracts the characteristics of each geological layer from the depth map image and rearranges it into the proper order, then creates contour lines using the Bezier curve. Using the created contour lines, 3D images are reconstructed through rendering by mapping RGB images of the visual camera. Experimental results show that the proposed method using depth sensor can reconstruct contour map and 3D modeling in real-time. The generation of the contours with depth data is more efficient and economical in terms of the quality and accuracy.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
/
v.9
no.1
/
pp.141-150
/
2013
This study proposes technology using Active Shape Model to track the object separating it by depth-sensors. Unlike the common visual camera, the depth-sensor is not affected by the intensity of illumination, and therefore a more robust object can be extracted. The proposed algorithm removes the horizontal component from the information of the initial depth map and separates the object using the vertical component. In addition, it is also a more efficient morphology, and labeling to perform image correction and object extraction. By applying Active Shape Model to the information of an extracted object, it can track the object more robustly. Active Shape Model has a robust feature-to-object occlusion phenomenon. In comparison to visual camera-based object tracking algorithms, the proposed technology, using the existing depth of the sensor, is more efficient and robust at object tracking. Experimental results, show that the proposed ASM-based algorithm using depth sensor can robustly track objects in real-time.
Journal of the Society of Naval Architects of Korea
/
v.58
no.6
/
pp.382-390
/
2021
The present study suggests the application of a depth camera for wave height field measurement, focusing on the calibration procedure and test setup. Azure Kinect system is used to measure the water surface elevation, with a field of view of 800 mm × 800 mm and repetition rate of 30 Hz. In the optimal optical setup, the spatial resolution of the field of view is 288 × 320 pixels. To detect the water surface by the depth camera, tracer particles that float on the water and reflects infrared is added. The calibration consists of wave height scaling and correction of the barrel distortion. A polynomial regression model of image correction is established using machine learning. The measurement results by the depth camera are compared with capacitance type wave height gauge measurement, to show good agreement.
3D depth perception has played an important role in robotics, and many sensory methods have also proposed for it. As a photodetector for 3D sensing, single photon avalanche diode (SPAD) is suggested due to sensitivity and accuracy. We have researched for applying a SPAD chip in our fusion system of time-of-fight (ToF) sensor and stereo camera. Our goal is to upsample of SPAD resolution using RGB stereo camera. Currently, we have 64 x 32 resolution SPAD ToF Sensor, even though there are higher resolution depth sensors such as Kinect V2 and Cube-Eye. This may be a weak point of our system, however we exploit this gap using a transition of idea. A convolution neural network (CNN) is designed to upsample our low resolution depth map using the data of the higher resolution depth as label data. Then, the upsampled depth data using CNN and stereo camera depth data are fused using semi-global matching (SGM) algorithm. We proposed simplified fusion method created for the embedded system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.18
no.8
/
pp.1931-1940
/
2014
In this paper, we propose a new hand shape recognition algorithm based on the geometric features using the convex-hull from the depth image acquired by Kinect system. Kinect is a camera providing a depth image and user's skeleton information and used for detecting hand region. In the proposed algorithm, hand region is detected in a depth image acquired by Kinect and convex-hull of the region is found. Boundary points caused by noise and unnecessary points for recognition are eliminated in the convex-hull that changes depending on hand shape. Hand shape is recognized by the sum of internal angle of a polygon that is matched with convex-hull reconstructed with selected boundary points. Through experiments, we confirm that proposed algorithm shows high recognition rate not only for five models but also those cases rotated.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
/
v.21
no.1
/
pp.9-19
/
2016
Applying human engineering simulation to analyzing work capability and movements of operators during manufacturing is highly demanded. However, difficulty in modeling digital human required for simulation makes engineers to be reluctant to utilize human simulation for their tasks. This paper addresses such problem on human engineering simulation by developing the technology to automatize human modeling with multiple Kinects at different depths. The Kinects enable us to acquire the movements of digital human which are essential data for implementing human engineering simulation. In this paper, we present a system for modeling automation of digital human. Especially, the system provides a way of generating the digital model of workers' movement and position using multiple Kinects which cannot be generated by single Kinect. Lastly, we verify the effects of the developed system in terms of modeling time and accuracy by applying the system to four different scenarios. In conclusion, the proposed system makes it possible to generate the digital human model easily and reduce costs and time for human engineering simulation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
v.9
no.7
/
pp.2585-2598
/
2015
Hand posture recognition has played a very important role in Human Computer Interaction (HCI) and Computer Vision (CV) for many years. The challenge arises mainly due to self-occlusions caused by the limited view of the camera. In this paper, a robust hand posture recognition approach based on 3D point cloud from two RGB-D sensors (Kinect) is proposed to make maximum use of 3D information from depth map. Through noise reduction and registering two point sets obtained satisfactory from two views as we designed, a multi-viewed hand posture point cloud with most 3D information can be acquired. Moreover, we utilize the accurate reconstruction and classify each point cloud by directly matching the normalized point set with the templates of different classes from dataset, which can reduce the training time and calculation. Experimental results based on posture dataset captured by Kinect sensors (from digit 1 to 10) demonstrate the effectiveness of the proposed method.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.