• 제목/요약/키워드: One Camera

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Two Color PIV 기법을 이용한 마하 2.0 초음속 노즐의 속도분포 측정 (Velocity Distribution Measurements in Mach 2.0 Supersonic Nozzle using Two-Color PIV Method)

  • 안규복;임성규;윤영빈
    • 한국추진공학회지
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    • 제4권4호
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    • pp.18-25
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    • 2000
  • 유동장의 2차원 평면 속도 분포를 측정하기 위하여 two-color PIV 기법을 개발하였고, 마하 2.0 초음속 노즐에 적용하여 보았다 이 기법은 single-color PIV 기법과 유사하나 서로 다른 색의 두 레이저 빔을 사용하여 방향성의 문제를 해결하는 차이점을 갖는다. 녹색의 레이저 평면광 (532 nm)과 적색의 레이저 평면광 (619 nm)이 주입된 입자를 조사하기 위하여 사용되었고, 입자 위치가 고해상도 (3060${\times}$2036) 디지털 칼라 CCD 카메라에 기록되었다. 이러한 디지털 칼라 CCD 카메라론 이용한 two-color PIV 시스템은 사진 필름 현상 시간과 이에 따른 디지털화하는 시간 그리고 방향성의 문제론 해결하기 위해 사용되는 일반적인 image shifting 기법과 관련된 어려움을 제거해 준다. 또한 고속 유동장에서는 알맞은 입자 밀도의 주입이 어려워지는데, two-color PIV는 높은 신호 대 잡음비로 인하여 속도 벡터론 얻기 위해서 조사영역에 존재해야 하는 벡터쌍의 수가 줄어들게 된다. 따라서 다른 색의 두레이저 빔의 시간 간격을 조절함으로써 고속 유동장의 속도 분포를 쉽고 정확하게 측정할 수 있게 된다. 마하 2.0 초음속 노즐에서의 속도 분포가 측정되었으며, 속도장으로부터 변형률장을 구하여 과팽창 충격파 구조를 예측해 보았다. Two-color PIV에 의해 얻어진 속도 분포와 충격파의 위치 결과는 schlieren 사진과 비교 분석해 보았다.

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Stereo Vision과 AlphaPose를 이용한 다중 객체 거리 추정 방법에 관한 연구 (A Study on the Estimation of Multi-Object Social Distancing Using Stereo Vision and AlphaPose)

  • 이주민;배현재;장규진;김진평
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권7호
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    • pp.279-286
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    • 2021
  • 최근 COVID-19 확산 방지를 위한 공공장소에서는 최소 1m 이상을 유지하는 물리적 거리두기 정책을 실행하고 있다. 본 논문에서는 드론과 CCTV가 취득한 스테레오 영상에서 실시간으로 사람들 간의 거리를 추정하는 방법과 추정된 거리에서 1m 이내의 객체를 인식하는 자동화 시스템을 제안한다. 기존의 CCTV를 이용하여 다중 객체 간의 거리 추정에 사용되었던 방법의 문제점으로는 한 대의 CCTV만을 이용하여 객체의 3차원 정보를 얻지 못한다는 것이다. 선, 후행하거나 겹쳐진 사람 간의 거리를 구하기 위해서는 3차원 정보가 필요하기 때문이다. 또한, 일반적인 Detected Bounding Box를 사용하여 영역 안에서 사람이 존재하는 정확한 좌표를 얻지 못한다. 따라서 사람이 존재하는 정확한 위치 정보를 얻기 위해 스켈레톤 추출하여 관절 키포인트의 2차원 좌표를 획득한 후, Stereo Vision을 이용한 카메라 캘리브레이션을 적용하여 3차원 좌표로 변환한다. 3차원으로 변환된 관절 키포인트의 중심좌표를 계산하고 객체 간 사이의 거리를 추정한다. 3차원 좌표의 정확성과 객체(사람) 간의 거리 추정 실험을 수행한 결과, 1m 이내에 존재하는 다수의 사람 간의 거리 추정에서 0.098m 이내 평균오차를 보였다.

시각 장애인을 위한 영상 기반 심층 합성곱 신경망을 이용한 화재 감지기 (Fire Detection using Deep Convolutional Neural Networks for Assisting People with Visual Impairments in an Emergency Situation)

  • 보라시 콩;원인수;권장우
    • 재활복지
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    • 제21권3호
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    • pp.129-146
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    • 2017
  • 본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.

소형 ROV를 활용한 독도 및 심흥택해산 해저면 탐사 (Observation on the Seabed around Simheungteak Seamount near Dokdo and using Mini-ROV)

  • 민원기;노현수;김창환;박찬홍;김동성
    • 한국해양학회지:바다
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    • 제24권1호
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    • pp.18-29
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    • 2019
  • 독도와 심흥택 해산의 정상부 및 사면에서 HD 급 비디오카메라, 2기의 LED 조명, 1개의 다목적 로봇팔, 8개의 추진기가 장착된 소형 ROV로 해저면 조사를 수행하였다. 조사에 사용된 장비는 스웨덴에서 제작된 500 m급 소형 무인잠수정 "V8 SII"과 지원모선인 "코쌀 5호"였으며, 수심 범위가 45~370 m인 조사해역의 4정점에서 총 6회 잠수를 수행하였고, 잠수시간은 운용조건에 따라 약 30~120분 소요되었다. 조사 결과, 독도 주변 해저 경사면과 해산 정상부 부근에는 다양한 크기의 암석 및 밀도 높은 부착생물인 심해성 말미잘(Actinostolidae sp.), 거미불가사리류(Ophiuridae sp.), 대게류의 서식이 확인되었다. 본 조사를 통해 얻어진 결과는 1) 주요 수산자원인 대게류의 서식 확인 및 심해생물상 자료, 2) 해저면의 퇴적상 및 지형 특성 확인, 3) 육상기원 어구 폐기물 확인 등이다. 본 탐사는 수산자원 및 생태학적으로 중요한 독도 해저면과 주변 해산의 수중환경의 첫 기록으로서, 동해의 해산 정상부의 심해 저서환경 및 생물의 직접관찰에 소형 ROV가 활용 가능함을 시사하였다.

White striping degree assessment using computer vision system and consumer acceptance test

  • Kato, Talita;Mastelini, Saulo Martiello;Campos, Gabriel Fillipe Centini;Barbon, Ana Paula Ayub da Costa;Prudencio, Sandra Helena;Shimokomaki, Massami;Soares, Adriana Lourenco;Barbon, Sylvio Jr.
    • Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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    • 제32권7호
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    • pp.1015-1026
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    • 2019
  • Objective: The objective of this study was to evaluate three different degrees of white striping (WS) addressing their automatic assessment and customer acceptance. The WS classification was performed based on a computer vision system (CVS), exploring different machine learning (ML) algorithms and the most important image features. Moreover, it was verified by consumer acceptance and purchase intent. Methods: The samples for image analysis were classified by trained specialists, according to severity degrees regarding visual and firmness aspects. Samples were obtained with a digital camera, and 25 features were extracted from these images. ML algorithms were applied aiming to induce a model capable of classifying the samples into three severity degrees. In addition, two sensory analyses were performed: 75 samples properly grilled were used for the first sensory test, and 9 photos for the second. All tests were performed using a 10-cm hybrid hedonic scale (acceptance test) and a 5-point scale (purchase intention). Results: The information gain metric ranked 13 attributes. However, just one type of image feature was not enough to describe the phenomenon. The classification models support vector machine, fuzzy-W, and random forest showed the best results with similar general accuracy (86.4%). The worst performance was obtained by multilayer perceptron (70.9%) with the high error rate in normal (NORM) sample predictions. The sensory analysis of acceptance verified that WS myopathy negatively affects the texture of the broiler breast fillets when grilled and the appearance attribute of the raw samples, which influenced the purchase intention scores of raw samples. Conclusion: The proposed system has proved to be adequate (fast and accurate) for the classification of WS samples. The sensory analysis of acceptance showed that WS myopathy negatively affects the tenderness of the broiler breast fillets when grilled, while the appearance attribute of the raw samples eventually influenced purchase intentions.

굴절/회절 하이브리드 렌즈 적용 슬림 모바일 렌즈 설계 (Slim Mobile Lens Design Using a Hybrid Refractive/Diffractive Lens)

  • 박용철;주지용;이준호
    • 한국광학회지
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    • 제31권6호
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    • pp.281-289
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    • 2020
  • 본 논문은 하이브리드 굴절/회절광학소자를 이용한 초슬림 모바일 카메라 렌즈를 보고한다. 먼저 앞서 보고된 23개의 광학 설계 사양 분석을 통해 전장길이(total track length) 최소화를 위하여, 광시야 렌즈 설계에서 일반적으로 적용되는 음(-)의 렌즈를 제1렌즈로 사용하는 리트로포커스(retrofocus) 타입이 아닌, 양(+)의 렌즈가 제일 먼저 선행하는 텔레포토(telephoto) 타입을 선택하였다. 이후 초기 최적 설계 및 제르니케 다항식 기반 수차 분석을 통한 보정 설계를 진행하였으며, 보정 설계 과정에서 잔여 구면색수차(chromatic spherical aberration)의 효과적 제거를 위하여 굴절 및 회절이 결합된 하이브리드 렌즈 1매를 적용하였다. 적용된 최종 설계는 하이브리드 렌즈 1매 포함 총 6매의 렌즈를 이용하여 F/2.0, 화각 90°, 유효초점길이 2.23 mm, 전장길이 3.7 mm를 달성하였고, 결과적으로 1.7의 낮은 전장길이 대 초점길이 비 즉, 텔레포토비(telephoto ratio)를 달성하였다. 동일 전장길이를 갖는 하이브리드 렌즈 미적용 비교 설계 대비, 공간주파수 180 cycles/mm에서 MTF 값이 중심 시야에서는 63%에서 71~73%로 약 8~10% 개선되었고, 0.5, 0.7, 0.9 시야에서도 2~3% 개선되었다. 또한, 가공성 및 회절 패턴에 의한 산란 등을 고려하였을 때 조리개에 위치한 렌즈가 하이브리드 렌즈로 적절함을 알 수 있었고, 이 경우 2개의 회절존으로도 성능 개선이 확인되었다.

360도 VR공연영상의 효과와 문제점 연구 (A Study on the Benefits and Issues of 360-degree VR Performance Videos)

  • 석성예;오세곤
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권8호
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    • pp.79-88
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    • 2021
  • 코로나19로 인해 공연계가 심각한 위기에 직면하게 되었고 이를 해결하기 위한 방안 중 하나로 비대면 공연 영상화가 활발히 진행되고 있다. 그러나 비대면 공연영상은 몇 가지 문제를 드러내기 시작했다. 첫째, 경제적 이유로 고 퀄리티 촬영이 힘든 단체가 많고, 둘째, 공연의 특성을 느낄 수 없다는 것이다. 이를 해결할 방안으로 360도 VR공연영상이 부각되고 있다. 이에 본 연구는 360도 VR공연영상의 제작과정은 어떻게 진행 되는 지를 연극<공기 없는 세계>와 동화콘서트<자라는 자라> 공연을 통해 살펴보았다. 그 결과 '실제감을 통한 현장성'과 '촬영의 편이성', '배우연기의 연속성'이란 세 가지 효과를 확인할 수 있었다. 그와 더불어 '전문촬영업체의 부족', '비싼 관람 장비', '플랫폼의 부재', '카메라 기술력의 한계' 등 여러 문제점을 발견하였고, 이를 근거로 360도 VR공연영상의 활용을 위한 해결방안을 제안할 수 있었다.

변화 주목 기반 차량 흠집 탐지 시스템 (Change Attention-based Vehicle Scratch Detection System)

  • 이은성;이동준;박건희;이우주;심동규;오승준
    • 방송공학회논문지
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    • 제27권2호
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    • pp.228-239
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    • 2022
  • 본 논문에서는 카셰어링 서비스(car sharing service)에서 차량 상태 무인 검수를 위한 흠집 탐지 딥 러닝 모델을 제안한다. 기존의 차량 상태 검수 시스템은 대여 전, 후 사진에서 각각 흠집을 탐지하는 딥 러닝 모델과 탐지된 두 흠집 영상을 수작업으로 대조하여 새롭게 발생한 흠집을 탐색하는 두 단계로 구성되어 있다. 따라서 수동작업이 필요한 두 단계 모델을 한 단계로 줄이는 무인 흠집 탐지 모델을 위성영상에서 변화를 탐지하는 딥 러닝 모델에 전이 학습을 적용하여 구축한다. 그리고 광택 처리된 자동차 표면의 휘도가 비등방성이고 비전문가인 이용자가 일반 카메라로 촬영하기 때문에 정반사(specular reflection)가 흠집 탐지 성능에 크게 영향을 미친다. 따라서 정반사광으로 발생하는 오탐지를 감소시키기 위하여 정반사광 성분을 제거하는 전처리 과정을 적용한다. 이용자가 휴대폰 카메라로 촬영한 데이터에 대해 제안하는 시스템은 주관적인 측면과 정밀도(precision), 재현율(recall), F1, Kappa 척도면에서 각각 67.90%, 74.56%, 71.08%, 70.18%로서 높은 일치도를 보인다.

4족 보행 로봇을 활용한 달의 직선절벽(Rupes Recta)의 단층면 탐사를 통한 구름의 바다(Mare Nubium) 지역의 지질학적 형성 연구 (Lunar Exploration Employing a Quadruped Robot on the Fault of the Rupes Recta for Investigating the Geological Formation History of the Mare Nubium)

  • 홍익선;이유;주광혁
    • 우주기술과 응용
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    • 제1권1호
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    • pp.64-75
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    • 2021
  • 달이나 지구의 특정 지역의 지질학적 형성 과정을 이해하는 가장 쉬운 방법은 지층이 쌓이는 순서인 층서를 관측하는 것이다. 층서를 분석하면 과거의 지질학적 사건과 그 시기의 유추가 가능하다. 달의 바다 중 구름의 바다(Mare Nubium)에는 층서를 관측할 수 있는 Rupes Recta라는 기울기 10° - 30°의 단층 지형이 있으며, 이 지역의 여건상 바퀴로 움직이는 로버는 탐사가 불가능하기 때문에 원활한 탐사를 위해 경사로와 험지 이동도 무난히 수행 가능한 4족 보행 로봇을 사용해야만 한다. 4족 보행 로봇으로 단층면을 탐사하려면 층서의 구현정도, 지형의 경사도, 지형의 거친 정도인 석리(texture)와 장애물의 유무를 고려하여 탐사 경로를 설계할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존 화성 탐사선들의 원격 탐사 자료를 활용하여 최적화된 탐사 경로 선정과정을 제시한다. 그리고 4족 보행 로봇을 활용한 단층면 탐사에 필요한 필수탑재체로 층서의 실제 형상을 촬영하고 구별하기 위한 광학카메라, 구성성분을 분석하기 위한 분광기, 지표에 노출되지 않은 시료를 얻기 위한 드릴로 이루어진 구성을 제안한다.

저가형 UAV 사진측량의 정밀도 및 정확도 분석 실험에 관한 연구 (An Experimental Study on Assessing Precision and Accuracy of Low-cost UAV-based Photogrammetry)

  • 윤성현;이흥규;최웅규;정우철;조언정
    • 한국측량학회지
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    • 제40권3호
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    • pp.207-215
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    • 2022
  • 저가형 UAV기반 사진측량의 정밀도와 정확도를 평가하기 위한 실험을 수행하였다. 높은 정확도의 지상기준점과 검사점의 3차원 좌표를 추정하고자 GNSS정지관측과 기선해석, 망조정을 수행하였고, 신뢰수준 95%에 대하여 정확도가 1cm 이내인 좌표를 확보하였다. 실험 대상지에 대한 항공 사진은 DJI Phantom 4와 이에 탑재된 FC330 카메라로 7회 반복 촬영하였고, 이를 두 가지 소프트웨어로 처리하였다. 10개 검사점에 대한 소프트웨어 자동 추출좌표와 GNSS 추정해를 비교하여 표준편차 및 RMSE를 분석하였다. 두 소프트웨어 처리 결과, 95% 신뢰수준에 대해 표준편차는 남북, 동서, 높이 방향 각각 약 1cm, 2cm, 4cm 이내, RMSE는 수평과 높이 각각 9cm, 8cm 이내였으며, 표준편차가 RMSE에 비해 현저히 작았다. 두 소프트웨어 처리 결과의 통계적 차이를 확인하고자 F-ratio 검정을 수행하였다. 정밀도에 대해서는 모든 좌표 성분에 대해 한쪽꼬리 검정의 귀무가설이 기각되었고, RMSE에 대해서는 수평에 대한 것만 기각되었다. 이에 따라, 동일한 사진 자료를 처리하더라도 소프트웨어에 따라 그 결과에 통계적 차이가 있을 수 있음에 유의할 필요가 있다.