• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.304-309
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• 2003

Uninterrupted power supply has become indispensable during the maintenance task of active electric power lines as a result of today's highly information-oriented society and increasing demand of electric utilities. The maintenance task has the risk of electric shock and the danger of falling from high place. Therefore it is necessary to realize an autonomous robot system. In order to realize these tasks autonomously, the three dimensional position of target object such as electric line and the stand of insulator must be recognized accurately and rapidly. The approaching of an insulator and the wrenching of a nut task is selected as the typical task of the maintenance of active electric power distribution lines in this paper. Image recognition by multilayer neural network and optimal target position calculation method are newly proposed in order to recognize the center 3 dimensional position of the bolt hole in the stand of insulator. By the proposed image recognition method, it is proved that the center 3 dimensional position of the bolt hole can be recognized rapidly and accurately without regard to the pose of the stand of insulator. Finally the approaching and wrenching task is automatically realized using 6-link electro-hydraulic manipulators.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.89-106
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• 2022

최근 영상 데이터의 급증으로 이를 효과적으로 처리하기 위해 객체 탐지 및 추적, 행동 인식, 표정 인식, 재식별(Re-ID)과 같은 다양한 컴퓨터비전 기술에 대한 수요도 급증했다. 그러나 객체 탐지 및 추적 기술은 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전(Occlusion) 등과 같이 성능을 저하시키는 많은 어려움을 안고 있다. 이에 따라 객체 탐지 및 추적 모델을 근간으로 하는 행동 및 표정 인식 모델 또한 객체별 데이터 추출에 난항을 겪는다. 또한 다양한 모델을 활용한 딥러닝 아키텍처는 병목과 최적화 부족으로 성능 저하를 겪는다. 본 연구에서는 YOLOv5기반 DeepSORT 객체추적 모델, SlowFast 기반 행동 인식 모델, Torchreid 기반 재식별 모델, 그리고 AWS Rekognition의 표정 인식 모델을 활용한 영상 분석 시스템에 단일 연결 계층적 군집화(Single-linkage Hierarchical Clustering)를 활용한 재식별(Re-ID) 기법과 GPU의 메모리 스루풋(Throughput)을 극대화하는 처리 기법을 적용한 행동 및 표정 검출용 영상 분석 시스템을 제안한다. 본 연구에서 제안한 시스템은 간단한 메트릭을 사용하는 재식별 모델의 성능보다 높은 정확도와 실시간에 가까운 처리 성능을 가지며, 객체의 영상 촬영 장소 이탈과 재등장, 오클루전 등에 의한 추적 실패를 방지하고 영상 내 객체별 행동 및 표정 인식 결과를 동일 객체에 지속적으로 연동하여 영상을 효율적으로 분석할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.1103-1109
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• 2014

디지털 영상 처리 분야에서 사람의 동작 인식은 다양하게 연구되고 있으며, 최근에는 깊이 영상을 이용한 방법이 매우 유용하게 사용되고 있다. 하지만 깊이 측정 센서의 위치와 각도에 따라 깊이 영상에서의 객체 크기나 형태가 왜곡되므로 사물 및 사람의 인식 과정에서 인식률이 감소하는 경우가 발생한다. 따라서 뛰어난 성능을 보장하기 위해서는 측정 센서에 의한 왜곡 보정은 반드시 고려되어야 할 사항이다. 본 논문에서는 동작 인식 시스템의 인식률을 향상시키기 위한 전처리 알고리즘을 제안한다. 깊이 측정 센서로부터 입력되는 깊이 정보를 실제 공간 (Real World)으로 변환하여 왜곡 보정을 수행한 후 투영 공간 (Projective World)으로 변환한다. 최종적으로 제안된 시스템을 OpenCV와 Window 프로그램을 사용하여 구현하였으며 Kinect를 사용하여 실시간으로 성능을 테스트하였다. 또한, Verilog-HDL을 사용하여 하드웨어 시스템을 설계하고, Xilinx Zynq-7000 FPGA Board에 탑재하여 검증하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.65-74
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• 2024

최근 자율주행 분야에서는 영상 처리 기술이 중요한 역할을 하고 있다. 그 중에서도 영상 식별 기술은 자율주행 차량의 안전성과 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 이에 따라 본 논문에서는 융복합 영상 식별 시스템을 개발하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 향상시키는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 다양한 영상 식별 기술을 활용하여 차량주변 환경의 객체를 인식하고 추적하는 시스템을 구축한다. 이를 위해 머신 러닝과 딥 러닝 알고리즘을 활용하며, 이미지처리 및 분석 기술을 통해 실시간으로 객체를 식별하고 분류한다. 또한, 본 연구에서는 영상 처리 기술과 차량 제어 시스템을 융합하여 자율주행 차량의 안전성과 성능을 높이는 것을 목표로 한다. 이를 위해, 식별된 객체의 정보를 차량 제어시스템에 전달하여 자율주행 차량이 적절하게 반응하도록 한다. 본 연구에서 개발된 융복합 영상 식별 시스템은 자율주행 차량의 안전성과 성능을 크게 향상시킬 것으로 기대된다. 이를 통해 자율주행 차량의 상용화가 더욱 가속화될 것으로 기대된다.

• 한국건축시공학회지
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• 제21권5호
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• pp.397-408
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• 2021

건설업은 업무상 재해 발생빈도와 사망자 수가 다른 산업군에 비해 높아 가장 위험한 산업군으로 불린다. 정부는 건설 현장에서 발생하는 산업 재해를 줄이고 예방하기 위해 CCTV 설치 의무화를 발표했다. 건설 현장의 안전 관리자는 CCTV 관제를 통해 현장의 잠재된 위험성을 찾아 제거하고 재해를 예방한다. 하지만 장시간 관제 업무는 피로도가 매우 높아 중요한 상황을 놓치는 경우가 많다. 따라서 본 연구는 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 모형 중 개체 분할인 YOLACT와 다중 객체 추적 기법인 SORT을 적용하여 다중 클래스 다중 객체 추적 시스템을 개발하였다. 건설 현장에서 촬영한 영상으로 제안한 방법론의 성능을 MS COCO와 MOT 평가지표로 평가하였다. SORT는 YOLACT의 의존성이 높아서 작은 객체가 적은 데이터셋을 학습한 모형의 성능으로 먼 거리의 물체를 추적하는 성능이 떨어지지만, 크기가 큰 객체에서 뛰어난 성능을 나타냈다. 본 연구로 인해 딥러닝 기반 컴퓨터 비전 기법들의 안전 관제 업무에 보조 역할로 업무상 재해를 예방할 수 있을 것으로 판단된다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제6권4호
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• pp.235-238
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• 2019

In real world object detection is an active research topic for understanding different objects from images. There are different models presented in past and had significant results. In this paper we are presenting vehicle logo detection using previous object detection models such as You only look once (YOLO) and Faster Region-based CNN (F-RCNN). Both the front and rear view of the vehicles were used for training and testing the proposed method. Along with deep learning an image pre-processing algorithm called perspective transformation is proposed for all the test images. Using perspective transformation, the top view images were transformed into front view images. This algorithm has higher detection rate as compared to raw images. Furthermore, YOLO model has better result as compare to F-RCNN model.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.161-162
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• 2018

본 논문에서는 GPS 센서와 영상 센서로부터 전송되는 객체 정보의 검색 및 관리를 위한 DB 구성에 대해 고려한다. 또한 상황에 따라 인지된 객체에 대해 영상센서를 제어하여 객체를 추적하는 객체 추적 개발을 위한 설계를 고려한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.1633-1641
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• 1996

In this paper we propose a new method for anlayzing the properties of surface reflectance and reconstructing the shape of object using estimated reflectance parameters. We have investigated the hybrid reflectance surface which has specularreflection and diffuse reflection, which can be explained by Torrance-Sparrow model. Sample sphere made on one maerial is used to estimate the reflectance properties by using LMS algorithm. We can make the reference image which consists of surface normal and brightness value using estimated reflectance parameters, and thenarbitrary shape object made of the same material as sample can be reconstructed by matching with reference image. Photometric matching method proposed in this paper is robust because it mateches object image with the reference imageconsidering its neighbor brightness distribution. Also, in this paper plate diffuse illumination is used to remove intensity disparity with simple scheme. It is expected that the proposed algorithm can be applied to 3D recognition, vision inspection system and other fields.

• 대한인간공학회지
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• 제30권1호
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• pp.229-235
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• 2011

Objective: Making a new ergonomic interface system based on camera vision system, which helps the handicapped in home environment. Background: Enabling the handicapped to manipulate the consumer electronics by the proposed interface system. Method: A wearable device for capturing the eye image using a near-infrared(NIR) camera and illuminators is proposed for tracking eye gaze position(Heo et al., 2011). A frontal viewing camera is attached to the wearable device, which can recognize the consumer electronics to be controlled(Heo et al., 2011). And the amount of user's eye fatigue can be measured based on eye blink rate, and in case that the user's fatigue exceeds in the predetermined level, the proposed system can automatically change the mode of gaze based interface into that of manual selection. Results: The experimental results showed that the gaze estimation error of the proposed method was 1.98 degrees with the successful recognition of the object by the frontal viewing camera(Heo et al., 2011). Conclusion: We made a new ergonomic interface system based on gaze tracking and object recognition Application: The proposed system can be used for helping the handicapped in home environment.

• 융합보안논문지
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• 제9권1호
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• pp.11-17
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• 2009

본 연구에서는 영상센서를 이용한 상황인식 기반의 컴퓨팅 기술이 혼합된, 스쿨존 안전 관리 시스템을 제안한다. 영상센서를 통한 객체 추출과 상황 인식 기술의 조합을 통하여, 초등학교 주위에서 발생할 수 있는 여러 상황 중 초등학생의 유괴나 사고 등을 인식할 경우 모니터링 장치로 전송하여 응급상황을 관리할 수 있다. 또한 제안된 시스템은 인간의 시각을 필요로 하는 철도 건널목이나, 교통량 통계조사, 공장 자동화 시스템 등 다양한 응용분야에 활용할 수 있는 최적의 선택이라 할 수 있다.