KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권6호
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pp.1169-1193
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2010
In this paper, we present and compare two different multiple camera collaboration strategies to reduce false association in finding the correspondence of objects. Collaboration matrices are defined with the required minimum separation for an effective collaboration because homographic lines for objects association are ineffective with the insufficient separation. The first strategy uses the collaboration matrices to select the best pair out of many cameras having the maximum separation to efficiently collaborate on the object association. The association information in selected cameras is propagated to unselected cameras by the global information constructed from the associated targets. While the first strategy requires the long operation time to achieve the high association rate due to the limited view by the best pair, it reduces the computational cost using homographic lines. The second strategy initiates the collaboration process of objects association for all the pairing cases of cameras regardless of the separation. In each collaboration process, only crossed targets by a transformed homographic line from the other collaborating camera generate homographic lines. While the repetitive association processes improve the association performance, the transformation processes of homographic lines increase exponentially. The proposed methods are evaluated with real video sequences and compared in terms of the computational cost and the association performance. The simulation results demonstrate that the proposed methods effectively reduce the false association rate as compared with basic pair-wise collaboration.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제14권3호
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pp.264-271
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2013
A method of multiple transport-aircraft mission modeling is proposed in order to improve the efficiency of evaluating and optimizing pre-mission plans. To deal with the challenge of multiple transport-aircraft missions, the object-oriented modeling method is utilized. The elements of the mission are decomposed into objects and businesses, And the major mission objects and their important properties are summarized. A complex mission can be broken down into basic business modules such as the ground section and flight section. The business models of loading and fueling services in the ground section are described. The business model of the flight section is composed of an air route and flight profile with the flight equation and the fuel consumption model. The logical relationship of objects and business modules is introduced. The architecture of the simulation system, which includes a database, computation module, graphical user interface (GUI) module, and a result analysis module, is established. A sample case that includes two different plans is provided to verify the model's ability to achieve multi-aircraft composite mission simulation.
In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제4권3호
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pp.358-379
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2010
Multiple object association is an important capability in visual surveillance system with multiple cameras. In this paper, we introduce locally initiating line-based object association with the parallel projection camera model, which can be applicable to the situation without the common (ground) plane. The parallel projection camera model supports the camera movement (i.e. panning, tilting and zooming) by using the simple table based compensation for non-ideal camera parameters. We propose the threshold distance based homographic line generation algorithm. This takes account of uncertain parameters such as transformation error, height uncertainty of objects and synchronization issue between cameras. Thus, the proposed algorithm associates multiple objects on demand in the surveillance system where the camera movement dynamically changes. We verify the proposed method with actual image frames. Finally, we discuss the strategy to improve the association performance by using the temporal and spatial redundancy.
본 논문에서는 임의 시점에서의 장면을 생성하기 위한 3차원 모델링 및 렌더링 시스템을 제안한다. 제안되는 시스템은 공간상에 설치된 복수의 스테레오 카메라와 PC들로 구성되며 UDP를 이용해 연결되어 각 카메라에서 획득되고 분석된 영상 데이터들을 모델링 PC로 전송해 실시간으로 3차원 모델을 생성하고, 이로부터 사용자가 원하는 위치에서의 장면을 생성해 디스플레이 하게 된다. 제안된 알고리듬은 성능 평가 결과 기존의 알고리듬보다 좋은 성능을 보였으며, 구현된 시스템은 실시간으로 사용자에게 원하는 시점에서의 영상을 자연스럽게 제공함을 실험을 통해 검증하였다.
In recent years, the research of 3D mapping technique in urban environments obtained by mobile robots equipped with multiple sensors for recognizing the robot's surroundings is being studied actively. However, the map generated by simple integration of multiple sensors data only gives spatial information to robots. To get a semantic knowledge to help an autonomous mobile robot from the map, the robot has to convert low-level map representations to higher-level ones containing semantic knowledge of a scene. Given a 3D point cloud of an urban scene, this research proposes a method to recognize the objects effectively using 3D graph model for autonomous mobile robots. The proposed method is decomposed into three steps: sequential range data acquisition, normal vector estimation and incremental graph-based segmentation. This method guarantees the both real-time performance and accuracy of recognizing the objects in real urban environments. Also, it can provide plentiful data for classifying the objects. To evaluate a performance of proposed method, computation time and recognition rate of objects are analyzed. Experimental results show that the proposed method has efficiently in understanding the semantic knowledge of an urban environment.
최근 컴퓨터비전이나 로봇 공학 분야에서 가격이 저렴한 웹 캠을 이용하여 입력된 2차원 영상으로부터 물체를 인식하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이를 위한 연구로서 로봇이나 비전에서 물체를 찾아내는 여러 가지 방향들이 제시되고 있으며, 지속적으로 로봇은 사람과 유사한 기능을 수행할 수 있도록 설계 및 제작되고 있다. 예로서, 사람은 사과를 볼 때 사과라는 사실을 사전에 인지하고 있기 때문에 사과라고 인식하는 것처럼 로봇 또한 사물에 대한 정보를 미리 알고 있어야 한다. 그러므로 본 연구에서는 내용기반의 물체인식에 필요한 기술로서 저장이미지를 SIFT(Scale Invariant Feature Transform)알고리즘을 이용하여 물체 저장 데이터베이스를 구축하였으며, 이를 기반으로 영상을 통해 입력된 화면에 존재하는 여러 물체를 한번에 신속히 인식하는 방법을 제안하여 구현하였다.
In this research, we propose a flexible conveying system (FCS) which consists of multiple arrays of cells. Each cell is a wheel driven by a two degree-of-freedom mechanism. The direction and velocity of cell are controlled based on the concept of hybrid control under a distributed network. Each cell has its own controller under a subsumption architecture for low-level control. A cell communicates with its four neighboring cells to manipulate n targeted object towards its desired position. The high-level control assigns a desired position and direction of the object to each cell. The path of each object is generated by many supporting cells. Moreover, the FCS can handle multiple objects simultaneously. To study the flexible conveying system, a GUI-based simulator of flexible conveying system is constructed. The simulated results show that the system can handle multiple objects independently and simultaneously under the proposed hybrid control architecture.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제13권3호
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pp.719-732
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2006
A set of clustering algorithms with proper weight on the formulation of distance which extend to mixed numeric and multiple binary values is presented. A simple matching and Jaccard coefficients are used to measure similarity between objects for multiple binary attributes. Similarities are converted to dissimilarities between i th and j th objects. The performance of clustering algorithms with balancing weight on different similarity measures is demonstrated. Our experiments show that clustering algorithms with application of proper weight give competitive recovery level when a set of data with mixed numeric and multiple binary attributes is clustered.
In this paper, we develop the displacement measurement system of multiple moving objects based on image processing techniques. The image processing method adopts inertia moment theory for obtaining the centroid measurement of the targets and basic processing algorithm of gray, binary, closing, labeling and so on. To get precise displacement measurement in spite of multiple moving targets, a CGD camera with zoom is used and the position of camera is changed by a pan/tilt system. The fiducial marks on the fixed positions are used as the sensing points for the image processing to recognize the position errors in direction of XY-coordinates. The precise alignment device is pan/tilt of XY-type and the pan/tilt is controlled by DC servomotors which are driven by a microprocessor. Morover, the centers of fiducial marks are obtainted by an inertia moment method. By applying the developed precise position control system for multiple targets, the displacement of multiple moving targets are detected automatically and are also stored in the database system in a real time. By using database system and internet, the displacement datum can be confirmed at a great distance and analyzed. Finally, the effectiveness of developed system is shown in experimental results and realized the precision about 0.12[mm] in the position control of XY-coordinates.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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