• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1996년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.219-222
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• 1996

During the navigation of mobile robot, one of the essential task is to determination the absolute location of mobile robot. In this paper, we proposed a method to determine the position of the camera from a landmark through the visual image of a quadrangle typed landmark using neural network. In determining the position of the camera on the world coordinate, there is difference between real value and calculated value because of uncertainty in pixels, incorrect camera calibration and lens distortion etc. This paper describes the solution of the above problem using BPN(Back Propagation Network). The experimental results show the superiority of the proposed method in comparison to conventional method in the performance of determining camera position.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.550-557
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• 1999

This paper describes a road-following controller using the proposed neural network for autonomous vehicle. Road-following with visual sensor like camera requires intelligent control algorithm because analysis of relation from road image to steering control is complex. The proposed neural network, relative similarity modular network(RSMN), is composed of some learning networks and a partitioniing network. The partitioning network divides input space into multiple sections by similarity of input data. Because divided section has simlar input patterns, RSMN can learn nonlinear relation such as road-following with visual control easily. Visual control uses two criteria on road image from camera; one is position of vanishing point of road, the other is slope of vanishing line of road. The controller using neural network has input of two criteria and output of steering angle. To confirm performance of the proposed neural network controller, a software is developed to simulate vehicle dynamics, camera image generation, visual control, and road-following. Also, prototype autonomous electric vehicle is developed, and usefulness of the controller is verified by physical driving test.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1996년도 하계학술대회 논문집 B
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• pp.1248-1250
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• 1996

The objective of camera calibration is to obtain the correlation between camera image coordinate and 3-D real world coordinate. Most calibration methods are based on the camera model which consists of physical parameters of the camera like position, orientation, focal length, etc and in this case camera calibration means the process of computing those parameters. In this research, we suggest a new approach which must be very efficient because the artificial neural network(ANN) model implicitly contains all the physical parameters, some of which are very difficult to be estimated by the existing calibration methods. Implicit camera calibration which means the process of calibrating a camera without explicitly computing its physical parameters can be used for both 3-D measurement and generation of image coordinates. As training each calibration points having different height, we can find the perspective projection point. The point can be used for reconstruction 3-D real world coordinate having arbitrary height and image coordinate of arbitrary 3-D real world coordinate. Experimental comparison of our method with well-known Tsai's 2 stage method is made to verify the effectiveness of the proposed method.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.169-177
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• 2014

DVR 및 NVR을 이용한 디지털 저장매체를 영상감시 시스템에서 활용하게 되면서 영상처리 모듈의 개발은 영상 보안 시장의 필수적인 요소이다. 특히 네트워크 카메라의 등장은 기존 아날로그 방식의 CCTV를 대체하면서 영상처리 모듈 개발의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 본 논문에서는 움직임 감지 기법을 이용한 영상 감시 서버를 설계 및 구축하고 서버에서 처리되는 영상처리 결과를 실시간으로 모바일 디바이스에서 확인 가능한 영상감시 시스템을 개발하였다. 영상처리를 위해 리눅스 기반의 서버에 오픈소스 OpenCV를 활용한 영상처리 모듈을 개발하였고, 네트워크 카메라로부터 전송되는 실시간 비디오 데이터를 저장 및 가공하여 안드로이드기반 모바일 기기에서 검색 가능한 영상감시 시스템을 구축하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.21-30
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• 2011

본 논문에서는 인간-컴퓨터 상호작용 시스템 구현을 위해 신경망 알고리즘을 적용하여 스크린 상의 레이저포인터를 효과적으로 검출하는 방법을 제안하였다. 제안된 신경망 알고리즘은 먼저 레이저포인터가 없는 입력 카메라 영상의 패치들을 학습시킨다. 학습된 선경망은 카메라 영상으로부터 얻은 입력 패치에 대해 출력 값을 발생시킨다. 만약 미세한 레이저빔의 변화가 입력영상에 감지되면 이를 증폭시켜 레이저 빔을 검출하는 역할을 한다. 제안된 시스템은 레이저포인터, 싼 가격의 웹캠 그리고 영상처리 프로그램으로 구현할 수 있다. 그리고 레이저포인터와 컴퓨터의 배경화면 색상이 유사한 경우에도 레이저포인터를 검출할 수 있는 장점이 있으므로 인간-컴퓨터 상호작용 시스템의 성능개선에 기여할 것이다.

• 센서학회지
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• 제13권1호
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• pp.27-34
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• 2004

Camera calibration is an important and fundamental procedure for the application of a vision sensor to 3D problems. Recently many camera calibration methods have been proposed particularly in the area of robot vision. However, the reliability of data used in calibration has been seldomly considered in spite of its importance. In addition, a camera model can not guarantee good results consistently in various conditions. This paper proposes methods to overcome such uncertainty problems of data and camera models as we often encounter them in practical camera calibration steps. By the use of the RANSAC (Random Sample Consensus) algorithm, few data having excessive magnitudes of errors are excluded. Artificial neural networks combined in a two-step structure are trained to compensate for the result by a calibration method of a particular model in a given condition. The proposed methods are useful because they can be employed additionally to most existing camera calibration techniques if needed. We applied them to a linear camera calibration method and could get improved results.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.290-296
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• 2005

This paper presents the implementation of a crack tracking mobile robot. The crack tracking robot is built for tracking cracks on the pavement. To track cracks, crack must be detected by laser and camera sensors. Laser sensor projects laser on the pavement to detect the discontinuity on the surface and the camera captures the image to find the crack position. Then the robot is commanded to follow the crack. To detect crack position correctly, neural network is used to minimize the positional errors of the captured crack position obtained by transformation from 2 dimensional images to 3 dimensional images.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.192-197
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• 2009

In this paper, we proposed the obstacle avoidance system using a single camera image and LM(Levenberg-Marquart) neural network fuzzy controller. According to a robot technology adapt to various fields of industry and public, the robot has to move using self-navigation and obstacle avoidance algorithms. When the robot moves to target point, obstacle avoidance is must-have technology. So in this paper, we present the algorithm that avoidance method based on fuzzy controller by sensing data and image information from a camera and using the LM neural network to minimize the moving error. And then to verify the system performance of the simulation test.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.135-145
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• 2012

네트워크 카메라 영상을 저장하는 DVR(Digital Video Recorder) 디자인 개발 연구 사례이다. 지금까지의 영상저장장치(DVR)는 아날로그 영상을 디지털 방식으로 변환 압축하여 저장하는 방식이었지만 앞으로는 네트워크 카메라를 통해 디지털 영상을 그대로 저장하는 방식으로 발전해 가고 있다. 또한 영상압축방식도 기존방식에서 고화질영상압축효율, 데이터크기 최소화, 네트워크와의 호환성, 제품의 처리속도 등을 고려한 제품들이 개발추세에 있다. 이에 따라 2012년에는 전 세계 네트워크 카메라와 영상처리장치의 판매 비율이 기존의 아날로그 방식의 제품군들을 크게 추월할 것으로 예상되며 이러한 기술 환경과 시장의 요구 변화에 있어서 기능구현, 신뢰성확보 등과 같이 품질 중심의 제품개발과 DVR의 개발 컨셉은 대형화되고 선명한 화질과 압축 기술의 향상으로 인하여 현재와는 다른 새로운 디자인을 요구하고 있으며, 제조사들은 사용자 중심의 제품디자인에 새로운 컨셉 방향으로 연구 개발하는 추세에 있다.

• 한국측량학회지
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• 제19권3호
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• pp.283-290
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• 2001

저가의 CCTV유형 CCD카메라를 기반으로 하는 수치 근거리사진측량 시스템의 산업정밀측정의 수행능력을 평가하기 위하여 CCD카메라, 프레임그래버, 수치영상 측정 및 자체검정 광속조정 기법을 통합한 수치근거리 사진측량시스템이 구축되었다. 이 시스템의 적용실험을 위하여 정육면체 형상의 인공어초를 대상물로하여 다중지점 수렴 네트워크상에서 수치영상을 획득하였다. 자체검정 광속조정기법에 의해 CCD 카메라의 기하학적 검정과 동시에 대상물 전면에 대한 사진삼각측량을 수행하였다. 또한 이미 높은 정확도 잠재성이 입증된 고해상도 스틸비디오 카메라(Kodak DCS)를 유사한 네트워크 조건에서 이용하여 처리함으로써 서로 다른 유형의 카메라를 기반으로 하는 두 시스템의 사진삼각측량 결과의 정확도를 비교하였다.