Han, Shujie;Fuentes, Alvaro;Yoon, Sook;Park, Jongbin;Park, Dong Sun
스마트미디어저널
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제11권8호
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pp.84-92
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2022
Precision livestock monitoring promises greater management efficiency for farmers and higher welfare standards for animals. Recent studies on video-based animal activity recognition and tracking have shown promising solutions for understanding animal behavior. To achieve that, surveillance cameras are installed diagonally above the barn in a typical cattle farm setup to monitor animals constantly. Under these circumstances, tracking individuals requires addressing challenges such as occlusion and visual appearance, which are the main reasons for track breakage and increased misidentification of animals. This paper presents a framework for multi-cattle tracking in closed barns with appearance and motion models. To overcome the above challenges, we modify the DeepSORT algorithm to achieve higher tracking accuracy by three contributions. First, we reduce the weight of appearance information. Second, we use an Ensemble Kalman Filter to predict the random motion information of cattle. Third, we propose a supplementary matching algorithm that compares the absolute cattle position in the barn to reassign lost tracks. The main idea of the matching algorithm assumes that the number of cattle is fixed in the barn, so the edge of the barn is where new trajectories are most likely to emerge. Experimental results are performed on our dataset collected on two cattle farms. Our algorithm achieves 70.37%, 77.39%, and 81.74% performance on HOTA, AssA, and IDF1, representing an improvement of 1.53%, 4.17%, and 0.96%, respectively, compared to the original method.
This paper presents a developing algorithm of checking errors of feed mechanism in the NC machine tool with DAC method. It is useful to check static and dynamic rigidity with relation between lost motion and current of rotor. For checking error of feed in assembly tuning with machining center proposed checking algorithm is useful.
MPEG-2, MPEG-4, H.263, H.264 와 같은 부호화 표준은 비디오 영상을 압축하여 대역폭이 제한된 유/무선 통신 시스템을 통하여 전송한다. 통신 시스템에서 고압축률의 비트스트림은 채널 잡음 (channel noise)에 민감하여, 채널 잡음으로 인한 오류가 발생하기 쉽다. 이러한 오류는 수신부에서 디코딩할 때 비디오 영상을 심각하게 왜곡시키게 된다. 본 논문에서는 수신부 단에서 오류를 복원하는 기법 (decoder error concealment) 중 손상된 움직임벡터를 복원하는 기법을 제안한다. 본 논문에서는 손실된 움직임벡터를 예측하기 위하여 인접 블록들의 움직임 벡터를, 예측필터의 일종인 칼만 필터의 입력 치로 사용하여, 손실된 움직임벡터의 최적 예상치를 만들어 손상된 움직임벡터를 복구하게 된다. H.264 비디오 코딩을 적용한 표준 테스트 영상에 대하여, 손실된 MVD (motion vector difference) 값을 0 으로 대체한 뒤, H.264 비디오 코딩에서 사용하고 있는 기본 움직임벡터 예측만을 사용한 경우와 본 논문에서 제안한 칼만 필터를 사용한 복원기법을 비교하였으며, 복원된 움직 임벡터와 원래 움직임벡터 값과의 차이를 나타내는 오차율을 비교한 결과 제안된 기법의 오차율이 평균 0.91 - 1.12 정도의 정확도가 향상된 것을 확인할 수 있다.
In this paper, we proposed an temporal error concealment (EC) using the proposed boundary matching method and the adaptive block matching method. The proposed boundary matching method improves the spatial correlation of the macroblocks (MBs) by reusing the pixels of the concealed MB to estimate a motion vector of a error MB. The adaptive block matching method inspects the horizontal edge and the vertical edge feature of a error MB surroundings, and it conceals the error MBs in reference to more stronger edge feature. This improves video quality by raising edge connection feature of the error MBs and the neighborhood MBs. In particular, we restore a lost MB as the unit of 8${\times}$16 block or 16${\times}$8 block by using edge feature from the surrounding macroblocks. Experimental results show that the proposed algorithm gives better results than the conventional algorithms from a subjective and an objective viewpoint.
In this paper, we are concerned with a maneuver detection algorithm which uses the 'lost' measurements down-sampled for computation load saving when a target is in quiescent motion. In general applications of estimation, measurements are available at a relatively high rate, while the estimation processing equipment can only operate at a lower sampling rate. Furthermore, when a target is in nearly quiescent motion, the update of the tracking filter need not to be implemented with maxim urn process power of the filter since the states of the target vary relatively slowly. This does not give serious degradation on the estimation performance. We consider the maneuver detection problem at the case...
포물체란 중력이 작용하는 환경에서 어떤 속도로 던져진 물체를 뜻합니다. 예를 들자면, 박찬호 선수가 포수를 향하여 던진 야구공이라든지, 박세리 선수의 스윙으로 그린을 향하여 날아가고 있는 골프공, 그리고 목표물을 향하여 날아가고 있는 포탄은 모두 포물체입니다. 이 물체는 수직방향으로는 중력의 영향을 받고 공기의 저항을 무시한다면 수평방향으로는 힘을 받지 않기 때문에 포물선운동을 한다. 본 논문에서는 포물체의 운동을 이용하여 도로의 일부가 유실되어 없어진 곳을 실험 대상을 한다. 여기에서 속도가 일정하게 달리던 자동차가 유실된 도로의 가장자리를 넘어갔을 때 도로의 가장자리로에서 얼마나 멀리 가서 떨어지는지를 나타내었다.
In transmitting compressed video bit-stream over Internet, packet loss causes error propagation in both spatial and temporal domain, which in turn leads to severe degradation in image qualify In this paper, a new approach for the recovery of lost or erroneous Motion Vector(MV)s by clustering the movements of neighboring blocks by their homogeneity is proposed. MVs of neighboring blocks are clustered according to ALA(Average Linkage Algorithm) clustering and a representative value for each cluster is determined to obtain the candidate MV set. By computing the distortion of the candidates, a MV with the minimum distortion is selected. Experimental results show that the proposed algorithm exhibits better performance in many cases than existing methods.
이 논문은 폴리에틸렌 필름을 염소처리해서 부분방전에 대한 내산화폭성 및 염소처리필름과 ${\gamma}$선조사 필름의 분자운동에 대해 조사한 것이다. 1. 열소처리한 PE 필름의 표면을 연마해서 C-Cl 이 10 $\mu$m깊이까지 분포하고 있음을 알았다. 2. 염소화가 진전하면 결정화도가 감소하며 가교가 발생한다. 3. 염소화 PE는 부분 방전에 의해 생기는 오존의 산화를 억제하고, 자신은 결합했던 염소를 잃는다. 4. 염소처리를 행하며 PE 의 CH2 주쇄의 운동인 ${\gamma}$ 흡수가 염소치환에 의해 감소한다.
In low bit-rate video transmission, the payload of a single packet can often contain a whole coded frame due to the high compression ratio in both spatial and temporal domains of most modern video coders. Thus, the loss of a single packet not only causes the loss of a whole frame, but also produces error propagation into subsequent frames. In this paper, we propose a novel whole frame error concealment algorithm which reconstructs the first of the subsequent frames instead of the current lost frame to suppress the effects of error propagation. In the proposed algorithm, we impose a constraint which uses side match distortion (SMD) and overlapped region difference (ORD) to estimate motion vectors between the target reconstructed frame and its reference frame. SMD measures the spatial smoothness connection between a block and its neighboring blocks. ORD is defined as the difference between the correlated pixels which are predicted from one reference pixel. Experimental results show that the proposed algorithm effectively suppresses error propagation and significantly outperforms other conventional techniques in terms of both peak signal-to-noise ratio performance and subjective visual quality.
본 논문에서는 에러에 강인한 동영상 압축을 위해서 효과적인 에러 은닉을 제공하는 새로운 움직임 예측기법을 제안한다. 일반적으로 전송 에러에 의해 손실된 프레임을 효율적으로 복원하기 위해서는 영상 내에서 객체의 실제 움직임을 정확하게 아는 것이 중요하다. 하지만 현재 블록과 움직임 보상된 블록에 있는 화소의 차의 절대값의 합 (sum of absolute different, SAD)을 기준으로 이용하는 기존의 움직임 예측 (motion estimation, ME)기법이 객체의 실제 움직임을 항상 정확하게 반영하는 것은 아니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문에서 현재 블록과 움직임 보상된 블록의 움직임 벡터들의 차이의 절대값 (absolute different of motion vectors, ADMV)을 새로운 부가적인 기준으로 소개한다. 본 논문에서 제안하는 ME 기법은 SAD와 ADMV의 가중 합을 최소화시킴으로써 실제 움직임과 거리가 먼 움직임 벡터들을 효과적으로 제거할 수 있다. 또한, 제안하는 ADMV을 이용하면 영상의 전송 과정에서 손실된 프레임의 정보를 전혀 사용하지 않고도 손실된 움직임 정보를 효과적으로 복원할 수 있으므로 복호기에서의 에러 은닉 성능을 크게 향상시킬 수 있다. 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 기법이 기존의 ME기법과 유사한 압축 효율을 갖으면서 기존의 에러 내성 기법보다 성능이 더 우수하다는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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