Object detection is a fundamental yet challenging task in computer vision that plays an important role in object recognition, tracking, scene analysis and understanding. This paper aims to propose a multiproperty fusion algorithm for moving object detection. First, we build a scale-invariant feature transform (SIFT) vector field and analyze vectors in the SIFT vector field to divide vectors in the SIFT vector field into different classes. Second, the distance of each class is calculated by dispersion analysis. Next, the target and contour can be extracted, and then we segment the different images, reversal process and carry on morphological processing, the moving objects can be detected. The experimental results have good stability, accuracy and efficiency.
Due to the recent increase of the importance and demand of security services, the importance of a surveillance monitor system that makes an automatic security system possible is increasing. As the market for surveillance monitor systems is growing, price competitiveness is becoming important. As a result of this trend, surveillance monitor systems based on an embedded system are widely used. In this paper, an object detection algorithm based on an embedded system for a surveillance monitor system is introduced. To apply the object detection algorithm to the embedded system, the most important issue is the efficient use of resources, such as memory and processors. Therefore, designing an appropriate algorithm considering the limit of resources is required. The proposed algorithm uses two background models; therefore, the embedded system is designed to have two independent processors. One processor checks the sub-background models for if there are any changes with high update frequency, and another processor makes the main background model, which is used for object detection. In this way, a background model will be made with images that have no objects to detect and improve the object detection performance. The object detection algorithm utilizes one-dimensional histogram distribution, which makes the detection faster. The proposed object detection algorithm works fast and accurately even in a low-priced embedded system.
본 연구는 키네틱 발광 오브젝트 제어 장치 및 이를 위한 방법에 관한 것으로 BMW Korea의 의뢰를 받아 제작하게 된 작품이다. 연구에서 설명하고 있는 작품은 BMW Korea 드라이빙센터의 설치를 목적으로 하고 있으며 현제 프로토타입 제작이 완료된 상태이다. 본 연구는 다수의 그룹으로 이루어진 다수의 오브젝트와, 그것을 이용하여 형상을 나타내기 위해 다수의 그룹 각각에 대응하는 메인 제어 신호를 전송하는 메인제어부와, 메인 제어신호에 따라 상기 다수의 그룹 중 대응하는 그룹의 오브젝트 각각에 대응하는 서브 제어 신호를 전송하는 다수의 서브제어부와, 서브 제어 신호에 따라 다수의 오브젝트 각각과 연결된 와이어의 길이를 조절하는 다수의 구동부를 포함하는 것을 특징으로 하는 키네틱 발광 오브젝트 제어 장치와 이에 따른 방법에 관한 연구이다.
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.
It has been argued theoretically and empirically that the analysis of business processes requires the decomposition of an integrated system. However, in order to innovate a business process, cognitive integration activities that try to understand the decomposed features of the business process as an integrated system are essential. This research aims at 1) empirically investigating the cognitive process of integrating multiple diagrams while using object-oriented methodologies in process modeling ; 2) identifying a cognitive integration strategy that supports the successful comprehension of business processes with the use of multiple diagrams ; and 3) proposing guidelines for developing supporting tools for effective business process engineering by using object-oriented process modeling.
Automatic guided vehicle(AGV) in the factory has an important role to advance the flexible manufacturing system. In this paper, we propose a novel object-transportation control algorithm of cooperative AGV systems to apply decentralized control scheme based on virtual-passivity. It is shown that the cooperative AGV systems ensure stability and the convergence to scaled multiple of each desired velocity field for multiple AGV systems. Finally, the application of proposed virtual passivity-based decentralized control algorithm via system augmentation is applied to be the tracking a circle. Also. the simulation results for the object-transportation by two AGV systems illustrate the validity of the proposed control scheme.
Automatic guided vehicle(AGV) in the factory has an important role to advance the flexible manufacturing system. In this paper, we propose a novel object-transportation control algorithm of cooperative AGV systems to apply decentralized control scheme based on virtual-passivity. It is shown that the cooperative AGV systems ensure stability and the convergence to scaled multiple of each desired velocity field for multiple AGV systems. Finally, the application of p reposed virtual passivity-based decentralized control algorithm via system augmentation is applied to be the tracking a circle. Also, the simulation results for the object-transportation by two AGV systems illustrate the validity of the proposed control scheme.
The construction industry has the highest occupational accidents/injuries among all industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. Therefore, this study proposed to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple-object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the MS COCO and MOT challenge metrics. These results present that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.
현재의 객체 추적과 검색의 과정을 보면 고정된 단일 카메라를 통해 입력받은 영상에서 객체를 추출하여 추적하고, 추적된 객체의 구체적인 정보를 알기 위해 줌(Zoom) 기능으로 객체를 인식하는 과정이었다. 본 논문은 다중카메라를 이용하여 객체를 추적하고, 인식하는 것으로써 추적된 객체에 대해 검색인식가능한 영역에 대한 정보를 증강현실로 나타내는 시스템을 제안한다. 제안 시스템의 실험결과를 보면 연산에 포함된 픽셀 수가 현저히 줄어들고, 객체의 인식률이 향상되고, 정보 확인 시간도 단축되었다. 그리고 기존 방법과 비교하여 객체의 움직임을 검출하는 정확성은 물론 움직임 검출에 소요되는 시간도 단축되어 개선된 성능을 보였다.
본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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