최근 비디오 데이타베이스, 시공간 데이타베이스, 모바일 데이타베이스와 같은 데이타베이스 응용 분야에서 이동 객체를 기반으로 하는 검색 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 이동 객체의 궤적에 대한 효율적인 유사 부분궤적 검색을 지원하는 새로운 시그니쳐-기반 색인 기법을 제안한다. 제안하는 시그니쳐-기반 색인 기법은 궤적 데이타를 토대로 궤적 시그니쳐를 생성하는 방법에 따라 중첩 시그니쳐-기반 색인 기법(Superimposed signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : SISR)과 합성 시그니쳐-기반색인 기법(Concatenated signature-based Indexing scheme for similar Sub-trajectory Retrieval : CISR)으로 나뉜다. 생성된 궤적 시그니쳐 정보는 시그니쳐 파일에 저장되고, 검색시 주어진 사용자 질의 궤적 정보를 기반으로 데이타 파일을 직접 접근하기 전에 전체 궤적 시그니쳐들을 탐색하여 필터링을 수행한다. 이를 통해 데이타 파일의 검색 범위를 현저히 줄임으로써 검색 성능을 향상시킨다. 또한 검색된 궤적 데이터와의 유사성을 측정하기 위해 k-워핑 알고리즘을 적용시켜 검색의 효율성을 높인다. 마지막으로, 순차 색인 기법, SISR기법, 그리고 CISR 기법을 삽입시간, 검색 시간 그리고 부가 저장 공간측면에서 성능 평가를 수행한다. 성능 평가 결과, 제안하는 두 가지 기법이 검색 성능 측면에서 순차 색인 기법에 비해 성능이 우수함을 나타내고, 아울러 SISR 기법이 CISR 기법에 비해 보다 우수한 성능을 보인다.
사회의 범죄율 증가와 더불어 지능형 보안 시스템강화에 대한 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 CCTV에 획득되는 영상으로부터 객체의 이상 행동을 감지하는 시스템을 제안한다. 배경영상과의 차연산 및 모폴로지를 통해 객체를 검출하고 객체의 특징 정보를 이용해 각각의 객체를 인식하여 추적하여 이를 통해 이상행동을 탐지한다. 객체가 영상 내에서 일정시간 이상을 배회했을 때 이를 이상행동으로 판단하여 사전에 관제센터에 알려 미연에 방지할 수 있도록 한다. 특히 본 연구는 이상 행동 중 객체의 배회행위를 감지하는 것을 목표로 하며 영상 내에서 사라진 객체가 다시 영상 내로 들어 왔을 때의 이전 객체와의 동일여부를 판단할 수 있도록 하였다.
본 논문에서는 삼차원형상 측정의 슬릿광 주사방법(slit beam scanning topography)의 형상측정에 응용에 대해 기술한다. 이는 광학적인 방법으로 레이저 평면광을 물체에 주사하여 얻어지는 변형된 광궤적으로부터 광삼각법(optical triangulation)과 컴퓨터비젼 기술을 응용하여 삼차원형상을 측정한다. 기존의 방법 들과 비교하여 슬릿광 주사방법은 고속의 삼차원측정이 가능하여 검사자동화에 용이 하게 적용될 수 있는 장점을 갖는다. 본 논문에서는 슬릿광 주사방법에 대한 기본원 리를 유도하며, 이를 구현할 수 있는 측정시스템의 설계와 실제 측정예를 통해 본 방법이 갖는 장단점에 관하여 검토한다.
차량과 같이 시간의 흐름에 따라 위치가 변경되는 객체를 이동체라 한다. 이동체의 과거 궤적은 시간이 지남에 따라 누적되므로 대용량 정보가 된다. 대용량 궤적 정보를 저장하는 이동체 데이터베이스에서 효율적으로 궤적을 검색하기 위해서는 색인이 필요하다. 특히 궤적을 선택하는 과정(영역 질의)과 선택된 궤적의 일부분을 추출하는 과정(궤적 질의)으로 이루어진 복합 질의를 처리하기 위해서는 궤적 보존을 지원하는 TB-tree와 같은 색인 구조가 적합하다. 그러나 TB-tree는 비단말 노드에서의 공간적인 특성을 고려하지 못하여 영역 질의시 불필요한 노드 접근이 발생하는 문제가 있다. 이 논문에서는 영역 질의를 효율적으로 처리하기 위하여, TB-tree의 비단말 노드의 사장 영역을 감소시킬 수 있는 분할정책을 제안하고 이를 TB-tree에 적용하여 구현한다. 이 논문에서 제안하는 분할 정책은 높은 공간 활용도, 효과적인 궤적 추출과 같은 TB-tree의 장점을 유지하면서 비단말 노드의 사장 영역을 줄임으로써 영역 질의에 효과적인 특징이 있다. 제안된 분할 정책은 성능평가를 통하여 기존의 TB-tree보다 영역 질의에서 우수함을 보인다.
공간 네트워크 상을 움직이는 많은 이동객체들의 궤적 분석을 통해서 많은 정보를 얻을 수 있다. 이를 위해서, 궤적을 효과적으로 검색 할 수 있는 궤적 기반 색인 구조가 필요하다. 하지만 도로와 같은 공간 네트워크상의 궤적 기반 색인 구조에 대한 연구는 FNR-트리나 MON-트리를 제외하고는 연구가 많이 부족한 실정이다. 또한, FNR-트리나 MON-트리는 에지를 지난 이동객체의 이동정보인 세그먼트만을 저장할 뿐 전체 궤적을 유지하지 못하며, 궤적 질의에 대해 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 공간 네트워크상의 이동객체를 위한 시그니처 기반의 궤적 색인 구조인 SigMO-트리를 제안한다. 이를 위해, 이동객체를 공간과 시간 특성으로 분류하고, 전체 궤적을 유지함으로써 영역질의와 궤적질의를 동시에 처리할 수 있는 색인 구조를 설계한다. 아울러, 사용자 질의를 시공간영역 내 궤적 질의, 시간영역 내 유사궤적 질의로 분류하고, 이들을 처리 하기 위한 질의 처리 알고리즘을 제안한다. 각 질의처리 알고리즘은 효율적인 검색을 위하여 시그니처 파일 기법을 이용하여 궤적을 검색한다. 마지막으로 성능평가를 통해 본 논문에서 제안한 궤적 기반 색인 구조가 기존의 색인구조인 FNR-트리, MON-트리보다 성능이 우수함을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권6호
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pp.1166-1191
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2011
This paper presents an adaptive active tracking system with sector based scanning for a single PTZ camera. Dividing sectors on an image reduces the search space to shorten selection time so that the system can cover many targets. Upon the selection of a target, the system estimates the target trajectory to predict the zooming location with a finite amount of time for camera movement. Advanced estimation techniques using probabilistic reason suffer from the unknown object dynamics and the inaccurate estimation compromises the zooming level to prevent tracking failure. The proposed system uses the simple piecewise estimation with a few frames to cope with fast moving objects and/or slow camera movements. The target is tracked in multiple steps and the zooming time for each step is determined by maximizing the zooming level within the expected variation of object velocity and detection. The number of zooming steps is adaptively determined according to target speed. In addition, the iterative estimation of a zooming location with camera movement time compensates for the target prediction error due to the difference between speeds of a target and a camera. The effectiveness of the proposed method is validated by simulations and real time experiments.
Kinematics of grasping and manipulation by a multi-fingered robotic hand where multi-fingertip surfaces are in contact with an object is solved. The surface of the object was represented by B-spline surfaces in order to model the objects of various shapes. The fingers were modeled by cylindrical links and a half ellipsoid fingertip. Geometric equations of contact locations have been solved for all possible contact combinations between the fingertip surface and the object. The simulation system calculated joint displacements and contact locations for a given trajectory of the object. Since there are no closed form solutions for contact or intersection between these surfaces, kinematics of grasping was solved by recursive numerical calculation. The initial estimate of the contact point was obtained by approximating the B-spline surface to a polyhedron. As for the simulation of manipulation, exact contact locations were updated by solving the contact equations according to the given contact states such as pure rolling, twist-rolling or slide-twist-rolling. Several simulation examples of grasping and manipulation are presented.
객체 궤적 모델링은 다중 객체 추적(Multi Object Tracking, MOT)의 주요 과제다. CenterTrack은 객체 중심 위치를 추적하는 Heatmap 기반의 방법으로 이를 해결하고자 했다. 하지만 복잡한 움직임과 비선형성을 가진 객체를 추적할 때 제한적인 성능을 보였다. 우리는 CenterTrack의 성능 저하 요인을 보행자의 동적 움직임으로 간주하여 확장된 칼만 필터(Extended Kalman Filter, EKF)를 CenterTrack에 통합했다. 우리가 제안하는 방법의 우수성을 입증하기 위해 기존 칼만 필터(Kalman Filter, KF)와 무향 칼만 필터(Unscented Kalman Filter, UKF)를 CenterTrack에 적용 후 다양한 데이터셋에 비교 평가했다. 실험결과, EKF를 CenterTrack에 통합했을 때 73.7% MOTA(Multiple Object Tracking Accuracy)를 달성하며 CenterTrack에 가장 적합한 필터임을 확인했다.
EOTS(electro-optical tracking system)는 유도무기의 성능 평가를 위해 유도무기를 추적하여 영상을 획득하는데 활용되고 있다. 유도무기에 대한 추적을 잃어버렸을 경우 유도무기가 매우 빠르게 비행하기 때문에 운용자가 이를 다시 포착하는 것은 거의 불가능하다. 레이더나 텔레메트리 데이터를 활용하여 재 포착 하는 방법이 활용되고 있으나 데이터를 실시간으로 수신할 수 있는 통신망의 설치가 수반되어야하기 때문에 장소에 대한 제약이 따른다. 하지만 유도무기 비행시험 수행 시 계산되는 예상 궤적은 실시간으로 수신할 필요 없이 저장해두었다가 사용할 수 있기 때문에 통신망 설비와 관계없이 활용이 가능하다. 본 논문에서는 미리 알고 있는 비행체의 예상 궤적을 활용하여 비행체를 잃어버렸을 시 비행체의 위치를 예상하는 방법을 제안한다. DTW (dynamic time warping)를 통해 예상궤적과 추적궤적을 비교하여 비행체의 각속도를 추정하고 이를 Kalman Filter의 보정단계에서 관측 값으로 활용하여 비행체의 다음 상태를 예측한다. 제안한 방법의 타당성을 실제 비행체 궤적에 적용하여 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권6호
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pp.2669-2688
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2016
An efficient and effective unsupervised single moving object detection framework is presented in this paper. Given the sparsely labelled trajectory points, we adopt a coarse-to-fine strategy to detect and segment the foreground from the background. The superpixel level coarse segmentation reduces the complexity of subsequent processing, and the pixel level refinement improves the segmentation accuracy. A distance measurement is devised in the coarse segmentation stage to measure the similarities between generated superpixels, which can then be used for clustering. Moreover, a Quadmap is introduced to facilitate the refinement in the fine segmentation stage. According to the experiments, our algorithm is effective and efficient, and favorable results can be achieved compared with state-of-the-art methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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