As the need of automatized system has been increased recently together with the development of industrial and military technologies, the adaptive real-time target detection technologies that can be embedded on vehicles, planes, ships, robots and so on, are hgihly demanded. Accordingly, this paper proposes a novel approach to detect and segment the moving targets using the binary phase extraction joint transform correlator (BPEJTC), the advanced image subtraction filter and convex hull processing. The BPEJTC which was used as a target detection unit mainly for target tracking compensating the camera movement. The target region has been detected by processing the successful three frames using the advanced image subtraction filter, and has become more accurate by applying the developed convex hull filter. As shown by some experimental results, it is expected that the proposed approaches for compensation of the camera movement and segmentationof of target region, can be used for th emissile guiddance, aero surveillance, automatic inspectin system as well as the target detection unit of automatic target recognition system that request adaptive real-time processing.
We present a novel head tracking system for stereoscopic displays that ensures the viewer has a high degree of movement. The tracker is capable of segmenting the viewer from background objects using their relative distance. A depth camera is used to generate a key signal for head tracking application. A method of the moving parallax barrier is also introduced to supplement a disadvantage of the fixed parallax barrier that provides observation at the specific locations.
The conventional algorithms which identify and follow a moving target using a camera located at a fixed position are not appropriate for applying to the cases o( using mobile robots, due to their long processing time. This paper proposes a new tracking algorithm based on the sensing system which uses a line light with a single camera. The algorithm categirizes the motion patterns of a pair of mobile objects into parallel, branching, and merging motion, to decide of which objects the trajectories should be calculated to follow the reference object. Kalman Filter is used to estimate the trajectories of selected objects. The proposed algorithm has shown in the experiments that the mobile robot does not miss the target in most cases.
Kim, Jae-Won;Park, Kang-Sun;Park, Byeong-Doo;Ko, Sung-Jea
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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pp.1416-1419
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2002
This paper describes an implementation method for the people counting system which detects and tracks moving people using a fixed single camera. This system counts the number of moving objects (people) entering the security door. Moreover, the detected objects are tracked by the proposed tracking algorithm before entering the door. The proposed system with In-tel Pentium IV operates at an average rate of 10 frames a second on real world scenes where up to 6 persons come into the view of a vertically mounted camera.
In this paper, we propose an intelligent method to surveil moving objects and to judge an unusual-behavior by using network cameras. To surveil moving objects, the Scale Invariant Feature Transform (SIFT) algorithm is used to characterize the feature information of objects. To judge unusual-behaviors, the virtual human skeleton is used to extract the feature points of a human in input images. In this procedure, the Principal Component Analysis (PCA) improves the accuracy of the feature vector and the fuzzy classifier provides the judgement principle of unusual-behaviors. Finally, the experiment results show the effectiveness and the feasibility of the proposed method.
The analysis of relative pose(position and rotation) between stereo cameras is very important to determine the solution that provides three-dimensional information for an arbitrary moving target with respect to robot-end. In the space of free camera-model, the rotational parameters act on non-linear factors acquiring a kinematical solution. In this paper the general solution of active stereo that gives a three-dimensional pose of moving object is presented. The focus is to achieve a derivation of linear equation between a robot′s end and active stereo cameras. The equation is consistently derived from the vector of quaternion space. The calibration of cameras is also derived in this space. Computer simulation and the results of error-sensitivity demonstrate the successful operation of the solution. The suggested solution can also be applied to the more complex real time tracking and quite general and are applicable in various stereo fields.
The analysis of relative pose(position and rotation) between stereo cameras is very important to determine the solution that provides three-dimensional information for an arbitrary moving target with respect to robot-end. In the space of free camera-model, the rotational parameters act on non-linear factors acquiring a kinematical solution. In this paper the general solution of active stereo that gives a three-dimensional pose of moving object is presented. The focus is to achieve a derivation of linear equation between a robot's end and active stereo cameras. The equation is consistently derived from the vector of quaternion space. The calibration of cameras is also derived in this space. Computer simulation and the results of error-sensitivity demonstrate the successful operation of the solution. The suggested solution can also be applied to the more complex real time tracking and quite general and are applicable in various stereo fields.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권8호
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pp.3011-3024
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2021
Pose estimation of the sensor is important issue in many applications such as robotics, navigation, tracking, and Augmented Reality. This paper proposes visual-inertial integration system appropriate for dynamically moving condition of the sensor. The orientation estimated from Inertial Measurement Unit (IMU) sensor is used to calculate the essential matrix based on the intrinsic parameters of the camera. Using the epipolar geometry, the outliers of the feature point matching are eliminated in the image sequences. The pose of the sensor can be obtained from the feature point matching. The use of IMU sensor can help initially eliminate erroneous point matches in the image of dynamic scene. After the outliers are removed from the feature points, these selected feature points matching relations are used to calculate the precise fundamental matrix. Finally, with the feature point matching relation, the pose of the sensor is estimated. The proposed procedure was implemented and tested, comparing with the existing methods. Experimental results have shown the effectiveness of the technique proposed in this paper.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 객체 추적 방법과 PTZ 카메라 제어에 대하여 제안하고 있다. 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하고자 검지 영역 내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지 영역 내에서 정차시 카메라의 PTZ를 제어하여 차량의 번호판 영상을 취득하도록 하였다. 실험에 참여한 차량은 움직이는 차량의 경우97.4%, 정차해 있는 차량의 경우91%의 추적율을 나타내었다. 그리고 정차해 있는 차량에 대해 번호판 위치로 정확한 PTZ 제어가 된 경우는 65대로 84.6%이었다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 지능형 영상 감시 시스템에서 효율적으로 사용되어 질 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 시점의 움직임에 대해 최적의 자연스러운 스테레오 영상을 관찰자에게 제공할 수 있는 시점추적시스템을 제안하였다. 관찰자의 위치를 추적하기 위한 시점추적시스템은 관찰자와 배경의 상대적인 거리를 측정하여 배경으로부터 관찰자를 분리할 수 있다. 시점추적을 위한 키 신호를 얻는 방법으로 TOF(Time-Of-Flight) 이론으로 만들어진 깊이 카메라(depth camera)를 사용하였다. 또한 관찰자의 위치가 제한되는 고정형 패럴랙스배리어의 단점을 보완하는 방법으로 이동형 패럴랙스배리어를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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