In this paper, we propose a high accurate geo-location system based on a single base station, where its location is obtained by Time-of-Arrival(ToA) and Direction-of-Arrival(DoA) of the radio signal. For estimating accurate ToA and DoA information, a MUltiple SIgnal Classification(MUSIC) is adopted. However, the estimation of ToA and DoA using MUSIC algorithm is a time-consuming process. The position tracking bias is occurred by the time delay caused by the estimation process. In order to mitigate the bias error, we propose the estimation method of the position tracking bias and compensate the location error produced by the time delay using the position tracking bias mitigation. For accurate self-localization of mobile robot, the Unscented Kalman Filter(UKF) with position tracking bias is applied. The simulation results show the efficiency and accuracy of the proposed geo-location system and the enhanced performance when the Unscented Kalman Filter is adopted for mobile robot application.
In this paper, an estimation of person height and 3D location of a moving person by using the pan/tilt-embedded stereo tracking system is suggested and implemented. In the proposed system, face coordinates of a target person is detected from the sequential input stereo image pairs by using the YCbCr color model and phase-type correlation methods and then, using this data as well as the geometric information of the stereo tracking system, distance to the target from the stereo camera and 3-dimensional location information of a target person are extracted. Basing on these extracted data the pan/tilt system embedded in the stereo camera is controlled to adaptively track a moving person and as a result, moving trajectory of a target person can be obtained. From some experiments using 780 frames of the sequential stereo image pairs, it is analyzed that standard deviation of the position displacement of the target in the horizontal and vertical directions after tracking is kept to be very low value of 1.5, 0.42 for 780 frames on average, and error ratio between the measured and computed 3D coordinate values of the target is also kept to be very low value of 0.5% on average. These good experimental results suggest a possibility of implementation of a new stereo target tracking system having a high degree of accuracy and a very fast response time with this proposed algorithm.
This paper proposes a novel tracking algorithm for efficiency improvement of photovoltaic(PV) system using sensor method. PV system of sensor method is exactly impossible to track a sun position when insolation is low or rapidly changed by the clouds and fogs. Also, in this case, tracking device is occurred energy consumption by unnecessary operating. This statement of reason, real power of PV system is not increased than fixed PV system in specified location. Therefore, this paper proposes a novel tracking algorithm considered insolation for efficiency improvement of PV system using sensor method. And this paper analyzes the generation volume and proves the validity of proposed algorithm as compared with the conventional PV tracking system using sensor method.
Visual object tracking is one of the key tasks in computer vision. Robust trackers should address challenging issues such as fast motion, deformation, occlusion and so on. In this paper, we therefore propose a visual object tracking method that exploits inter-frame correlations of convolutional feature maps in Convolutional Neural Net (ConvNet). The proposed method predicts the location of a target by considering inter-frame spatial correlation between target location proposals in the present frame and its location in the previous frame. The experimental results show that the proposed algorithm outperforms the state-of-the-art work especially in hard-to-track sequences.
In computer vision, visual tracking method addresses the problem of localizing an specific object in video sequence according to the bounding box. In this paper, we propose a tracking method by introducing the feature correlation comparison into the siamese network to increase its matching identification. We propose a way to compute location of object to improve matching performance by a correlation operation, which locates parts for solving the searching problem. The higher layer in the network can extract a lot of object information. The lower layer has many location information. To reduce error rate of the object center point, we built a siamese network that extracts the distribution and location information of target objects. As a result of the experiment, the average center error rate was less than 25%.
In this paper, we propose a novel tracking method using target separation and detection that are based on discriminative correlation filter (DCF), which is studied a lot recently. 'Retainability' is one of the most important factor of tracking. There are some factors making retainability of tracking worse. Especially, fast movement and occlusion of a target frequently occur in image data, and when it happens, it would make target lost. As a result, the tracking cannot be retained. For maintaining a robust tracking, in this paper, separation of a target is used so that normal tracking is maintained even though some part of a target is occluded. The detection algorithm is executed and find new location of the target when the target gets out of tracking range due to occlusion of whole part of a target or fast movement speed of a target. A variety of experiments with various image data sets are conducted. The algorithm proposed in this paper showed better performance than other conventional algorithms when fast movement and occlusion of a target occur.
In multiple object tracking, accurate detection for each of objects that appear sequentially and effective tracking in complicated cases that they are overlapped with each other are very important. In this paper, we propose a multiple object tracking system that has a concrete detection and tracking characteristics by using multi-lateral histogram and SIFT feature extraction algorithm. Especially, by limiting the matching area to object's inside and by utilizing the location informations in the keypoint matching process of SIFT algorithm, we advanced the tracking performance for multiple objects. Based on the experimental results, we found that the proposed tracking system has a robust tracking operation in the complicated environments that multiple objects are frequently overlapped in various of directions.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제3권1호
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pp.119-133
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2009
The purpose of this research is to accurately estimate the location of a device using the received signal strength indicator (RSSI) of IEEE 802.11 WLAN for location tracking in indoor environments. For the location estimation method, we adopted the calibration model. By applying the Adaptive Zone Based K-NNSS (AZ-NNSS) algorithm, which considers the velocity of devices, this paper presents a 9% improvement of accuracy compared to the existing K-NNSS-based research, with 37% of the K-NNSS computation load. The accuracy is further enhanced by using a Kalman filter; the improvement was about 24%. This research also shows the level of accuracy that can be achieved by replacing a subset of the calibration data with values computed by a numerical equation, and suggests a reasonable number of calibration points. In addition, we use both the mean error distance (MED) and hit ratio to evaluate the accuracy of location estimation, while avoiding a biased comparison.
본 논문에서는 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 사회적으로 실내 위치 추적 시스템에 대한 관심이 증가되었다. 하지만 기존 실내 위치 추적 시스템은 실내 환경의 빈번한 변화에 능동적으로 대응하지 못하고, 실내 환경의 NLOS 특성으로 인하여 이동 객체의 정확한 위치 측정이 어려운 문제점이 있다. 본 연구의 목적은 앞으로 유비쿼터스 시대가 도래함에 따라 다양한 사용자의 요구를 만족시키기 위한 서비스를 제공하는데 필수 요소인 실내 이동 객체의 위치를 효과적으로 파악하고, 이동 객체의 위치 정확도를 향상시킨 환경 적응형 위치 추적 시스템을 제안한다.
유비쿼터스 헬스케어용 초음파와 RF 기술을 이용한 무선센서네트워크 기반의 실내 위치 추적 시스템을 구현하고 테스트하였다. 개발된 실내 위치인식 시스템은 헬스케어를 위한 홈네트워크 장치의 하나로서 노인이나 만성질환자의 이동성과 활동성을 측정하는데 주안점을 두어 개발되었다. 천장에 설치된 비컨들은 RF 신호를 사용하여 위치정보를 listener에게 전송하게 되며, listener는 삼각측량법을 사용하여 3개의 비컨들로부터 얻어진 좌표 값을 계산하여 실내에서의 사람이나 물체의 위치 측정 뿐만아니라 환자의 활동성측정이 가능하도록 개발되었다. 본 연구에서는 위치에 대한 보안이 가능하도록 수동형식의 위치인식 시스템을 구현하고 비용절감을 위해 센서노드 사이의 연결이 무선으로 되도록 ad-hoc 알고리즘을 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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