• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제17권7호
• /
• pp.818-828
• /
• 2014

After emerging of Microsoft Kinect, the interest in three-dimensional (3D) depth image was significantly increased. Depth image data of an object can be converted to 3D coordinates by simple arithmetic calculation and then can be reconstructed as a 3D model on computer. However, because the surface coordinates can be acquired only from the front area facing Kinect, total solid which has a closed surface cannot be reconstructed. In this paper, 3D registration method for multiple Kinects was suggested, in which surface information from each Kinect was simultaneously collected and registered in real time to build 3D total solid. To unify relative coordinate system used by each Kinect, 3D perspective transform was adopted. Also, to detect control points which are necessary to generate transformation matrix, 3D randomized Hough transform was used. Once transform matrices were generated, real time 3D reconstruction of various objects was possible. To verify the usefulness of suggested method, human arms were 3D reconstructed and the volumes of them were measured by using four Kinects. This volume measuring system was developed to monitor the level of lymphedema of patients after cancer treatment and the measurement difference with medical CT was lower than 5%, expected CT reconstruction error.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.34-40
• /
• 2018

본 논문에서는 단안 카메라와 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서를 이용하여 이동체의 정확한 포즈를 예측하는 고정밀 맵매칭 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 카메라로부터 입력 받은 영상을 딥뉴럴 네트워크를 이용하여 의미상으로 분할한 결과와 시맨틱 지도 정보를 비교함으로써 달성된다. 카메라로부터 입력 받은 주행 영상은 시맨틱 분할 알고리즘을 통해서 두 개의 클래스로 분할되며, 시맨틱 지도 정보와 가능한 레이블 페어에 대해 설정된 가중치에 따라 비교 정렬함으로써 현재 이동체의 정확한 포즈를 예측할 수 있도록 한다. 이 과정에서 비교적 오차가 큰 GPS-IMU 센서의 신호는 해 공간의 범위를 효과적으로 줄여준다. 본 논문은 비교적 저렴한 센서를 이용하여 증강현실 및 자율주행 등에 필요한 고정밀 맵매칭이 가능함을 보여준다. 보정 전후의 차량 경로를 지도에 비교 도시하고 시맨틱 지도를 현재 입력 영상에 오버레이 하여 제안한 방법의 효과를 입증하였다. 또한 non-open-sky 환경과 같은 GPS-IMU 수신이 어려운 환경에서도 성능 개선이 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제14B권1호
• /
• pp.13-22
• /
• 2007

본 논문은 극장이나 공연장에 설치된 CCTV 혹은 캠코더를 통해 입력받은 영상으로부터 패턴비교를 이용해 관객의 수를 카운팅하는 방법을 제안한다. 극장이나 공연장의 환경은 주로 어둡고 관객의 수가 많기 때문에 기존의 객체 검출에 의한 방법으로는 정확한 실시간 카운팅이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 극장이나 공연장의 좌석이 고정되어 있다는 점을 이용해 각 좌석마다 관객이 존재하지 않는 기준영상을 획득한 후 카운팅 하고자 하는 입력 영상의 동일 좌석 영상과 패턴비교를 이용해 각 좌석에서 관객의 유무를 판단한다. 특히, 본 논문에서는 기존 방법들이 지닌 조명 변화이나 잡음에 민감한 문제를 해결하기 위해 상호 보완적인 성능을 보이는 두 가지 특징인 크기투영과 Walsh-Hadamard Kernel에 기반한 패턴비교 방법들을 효과적으로 결합함으로써 조명이나 잡음의 영향을 최소화하고 정확한 카운팅을 가능하게 한다. 제안된 방법은 실제 극장에서 획득한 영상에 대한 실험을 통해 정확한 시스템 성능을 검증하며, 제안된 방법을 주차장에서 빈 주차공간을 확인하는데 적용해 봄으로써 다른 분야로의 적용 가능성을 확인한다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2006년도 Proceedings of ISRS 2006 PORSEC Volume I
• /
• pp.106-109
• /
• 2006

Over the years, many researches have been performed to create 3D digital maps. Nevertheless, it is still time-consuming and involves a high cost because a large part of 3D digital mapping is conducted manually. To compensate this limitation, we propose methodologies to represent 3D objects as 3D symbols and locate these symbols into a base map automatically. First of all, we constructed the 3D symbol library to represent 3D objects as 3D symbols. In the 3D symbol library, the attribute and geometry information are stored, which defines factors related to the types of symbols and related to the shapes respectively. These factors were used to match 3D objects and 3D symbols. For automatic mapping of 3D symbols into a base map, we used predefined parameters such as the size, the height, the rotation angle and the center of gravity of 3D objects which are extracted from Light Detection and Ranging (LIDAR) data and 2D digital maps. Finally, the 3D map in urban area was constructed and the mapping results were tested using aerial photos as reference data. Through this research, we can identify that the developed the algorithms can be used as effective techniques for 3D digital cartographic techniques

• 전자공학회논문지
• /
• 제54권8호
• /
• pp.89-96
• /
• 2017

본 논문에서는 일반 도로상에 설치된 CCTV 영상으로부터 차량 검출과 번호판을 인식하는 시스템을 제안하였다. 본 시스템의 환경은 일반 도로 환경에서 영상을 취득하기 때문에 기존의 차량 진출입 시스템에 적용되는 안정적인 조건이 주어지지 않으며 입력 영상이 왜곡되고 해상도가 불규칙적이다. 동시에 입력 영상의 시야각이 넓어 연산량이 높고 번호판의 인식 정확도가 떨어지기 쉽다. 본 논문에서는 별도의 입력 제어 장치 없이 차량을 검출하고, 번호판 검출 및 인식이 가능한 향상된 방법을 제안하였다. HOG 특징 기술자를 기반으로 차량 및 번호판을 검출하고, k-NN 알고리즘을 사용하여 번호판 내부 문자의 인식을 수행하였다. CCTV에서 45m 이상 떨어진 장소의 도로를 실험 환경으로 설정하고, 육안으로 번호판을 식별할 수 있는 진입 차량에 대한 실험을 진행하였으며 실험을 통하여 제안 방식의 우수한 결과를 확인하였다.

• Journal of Forest and Environmental Science
• /
• 제30권2호
• /
• pp.233-242
• /
• 2014

Estimating above-ground biomass is important in establishing an applicable methodology of Measurement, Reporting and Verification (MRV) System for Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation-Plus (REDD+). We developed an estimation model of diameter at breast height (DBH) from IKONOS-2 image that led to above-ground biomass estimation (AGB). The IKONOS image was preprocessed with dark object subtraction and topographic effect correction prior to watershed segmentation for tree crown delineation. Compared to the field observation, the overall segmentation accuracy was 64%. Crown detection percent had a strong negative correlation to tree density. In addition, satellite-based crown area had the highest correlation with the field measured DBH. We then developed the DBH allometric model that explained 74% of the data variance. In average, the estimated DBH was very similar to the measured DBH as well as for AGB. Overall, this method can potentially be applied to estimate AGB over a relatively large and remote tropical forest in Northern Borneo.

• 한국전자통신학회논문지
• /
• 제15권3호
• /
• pp.563-572
• /
• 2020

갯벌은 환경에 대한 중요한 지표를 제공하기 때문에 이를 체계적으로 모니터링하는 것이 필요하다. 이를 위해 갯벌에 서식하는 생물들을 주기적으로 관찰하여 환경의 변화를 모니터링하는 사업이 진행되고 있다. 하지만 사람이 직접 관찰하는 방법으로 이루어지고 있어 비효율적이다. 본 논문에서는 갯벌에 서식하는 생물들을 센서 네트워크 기술을 이용하여 자동으로 모니터링하는 시스템에 적용될 수 있는 갯벌 영상 배경 모델링 방법을 제안한다. 센서 네트워크 기술을 적용하면 전송 용량의 한계로 영상을 충분히 확보하는 것이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 분석에 사용될 영상의 개수가 적은 상황에서 갯벌 영상의 특성을 반영하여 효과적으로 배경을 모델링하고 모델링을 이용하여 전경 맵을 구하는 방법을 제안한다. 실험 결과는 제안하는 방법이 간단하면서도 정확하게 갯벌 영상에서 배경을 모델링하는 것을 보여준다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권8호
• /
• pp.1693-1700
• /
• 2012

최근 차량 운전자들의 안전 운행을 보조하기 위해 운전자의 차량과 전방의 차량 간의 거리를 추정하고 안전거리 유무를 알려주기 위한 경보시스템이 개발되고 있다. 본 논문에서도 실제 도로 환경에서 전방의 주행 차량을 검출하여 차간 거리를 측정하고, 충돌 위험 상황을 감지하여 운전자에게 충돌 위험을 알리는 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였다. 먼저 전방주시 카메라를 활용하여 촬영한 도로영상으로부터 도로와 차량에 해당하는 관심 영역을 추출하고, 관심 영역에서 전방 차량의 그림자 임계값 분석을 통해 전방 차량 객체를 추출한 후 전방 차량과의 거리를 계산하여 충돌 위험 경고를 알려준다. 주행 차량 검출 및 차간 거리 측정 결과를 기반으로 충돌경고시스템을 설계 및 구현하였으며, 실제 도로상황에 적용하여 실험한 결과 매우 높은 정확도를 나타내어 안전 운전에 대응할 수 있는 것으로 검증되었다.

• 전기학회논문지
• /
• 제64권1호
• /
• pp.159-164
• /
• 2015

Color is distinguished due to the light in which natural light is reflected by object and made with combination of RGB(red, green, blue; three colors). This study proposes color analysis system with optical method to be used conveniently. Color information of sample is determined with the optical sensor. By using the CIE diagram in particular, it detects purity value and wavelength. The method to distinguish color is very economical, simple, and convenient. The result can be used to confirm accurate information of color for various applications.

• 대한전자공학회논문지TC
• /
• 제47권2호
• /
• pp.67-73
• /
• 2010

반사판을 이용하여 은닉물체 탐지에 적용이 가능한 밀리미터파 수동 이미징 시스템을 제작 하였다. 94GHz 중심주파수 대역에서 밀리미터파 센서와 밀리미터파 신호를 집속하기 위한 렌즈 및 반사판을 구동하기 위한 구동장치를 설계 제작하였다. 밀리미터파 센서로부터 출력된 DC 신호는 저역통과 필터를 거쳐 DC 증폭 후에 ADC/DAQ를 이용하여 디지털 신호로 변환된다. 컴퓨터에서는 디지털 신호의 영상처리를 통해 $18{\times}64$ 화소의 해상도로 밀리미터파 수동 이미지를 획득한다. 시험 결과 제작된 시스템을 이용하여 사람과 은닉물체의 감지 영상을 얻을 수 있었다.