Tracking of moving objects within video streams is a complex and time-consuming process. Large number of moving objects increases the time for computation of tracking the moving objects. Because of large computations, there are real-time processing problems in tracking of moving objects. Also, the change of environment causes errors in estimation of tracking information. In this paper, we present a new method for tracking of moving objects using optical flow motion analysis. Optical flow represents an important family of visual information processing techniques in computer vision. Segmenting an optical flow field into coherent motion groups and estimating each underlying motion are very challenging tasks when the optical flow field is projected from a scene of several moving objects independently. The problem is further complicated if the optical flow data are noisy and partially incorrect. Optical flow estimation based on regulation method is an iterative method, which is very sensitive to the noisy data. So we used the Combinatorial Hough Transform (CHT) and Voting Accumulation for finding the optimal constraint lines. To decrease the operation time, we used logical operations. Optical flow vectors of moving objects are extracted, and the moving information of objects is computed from the extracted optical flow vectors. The simulation results on the noisy test images show that the proposed method finds better flow vectors and more correctly estimates the moving information of objects in the real time video streams.
In this paper as a new approach for real-time multitarget tracking, a hybrid OptoNeural multitarget tracking system based on optical BJTC and neural networks data association algorithm is suggested. In the proposed hybrid tracking system, an optical BJTC is introduced as a preprocessor to reduce the massive input target data into a few correlation peak signals and then the neural networks data association algorithm is used for the massively parallel data association between measurement signals and targets in real-time. Finally, new hybrid type OptoNeural target tracking system is constructed and then some experimental results on multitarget tracking is included. The real-time implementation method of the proposed hybrid system is also discussed.
본 논문에서는 한국항공우주연구원에서 개발한 우주파편 충돌위험 종합관리 시스템(KARISMA, KARI Collision Risk Management System)의 궤도결정 기능을 이용하여, 정지궤도위성의 광학 관측데이터에 기반한 정밀궤도결정을 수행하였다. 광학 관측데이터로는 정지궤도 위성 ARTEMIS에 대한 유럽우주기구(ESA, European Space Agency)의 실제 광학 관측데이터를 사용하였다. 동일한 관측데이터에 대해 유럽우주기구의 정밀궤도결정 시스템을 통해 얻은 궤도결정 결과와 비교했을 때 약 420 m 정도의 평균 위치오차가 있음을 확인하였다. 또한, 4일간의 광학 관측데이터를 바탕으로 얻은 궤도결정 결과를 이용하여 궤도예측을 수행하였으며, 유럽우주기구의 궤도결정 결과와 비교했을 때 3일 동안 대략 500~600 m 수준의 위치오차를 보였다. 이러한 결과들에 기반하여 KARISMA의 궤도결정 성능이 우주파편 충돌위험 분석을 위해 사용가능한 수준임을 확인할 수 있었다.
A micromirror actuated by piezoelectric unimorph cantilevers is proposed as a tine-tracking device for high-density optical data storage. Bending motions of the metal/PZT/metal unimorphs translate an integrated micromirror along the out-of-plane vertical direction. The micromirror alters the optical path of the incident laser beam and linearly steers the reflected laser beam by its out-of-plane parallel actuation. Numerical analysis shows that the actuated micromirror can satisfy the tracking speed imposed by the requirement on the access time for the high-density optical data storage up to few tens Gbitlin2 owing to the light mass of the micromirror. In this paper, preliminary characteristics of the micro-machined PZT actuated micromirror (PAM) are reported. Only a 360 nm-thick PZT film deposited by sol-gel process shows both good electrical and mechanical characteristics for the fine-tracking actuator. The micromirror can be easily actuated up to several micrometers under low voltage operation condition well below 10 volts.
Tracking system is essential for Image Guided Surgery(IGS). Optical Tracking System(OTS) is widely used to IGS for its high accuracy and easy usage. However, OTS doesn't work when occlusion of marker occurs. In this paper sensor data fusion with OTS and Inertial Navigation System(INS) is proposed to solve this problem. The proposed system improves the accuracy of tracking system by eliminating gaussian error of the sensor and supplements the disadvantages of OTS and IMU through sensor fusion based on Kalman filter. Also, sensor calibration method that improves the accuracy is introduced. The performed experiment verifies the effectualness of the proposed algorithm.
A new multi-beam optical system is presented on the grounds of tri-positioning systems in this paper. The system has been developed to improve the data transfer rate for the optical disk system. The actuating system is composed of a tracking and focusing actuating system basically and a newly developed beam rotating actuator. The beam rotating actuator is employed in a multi-beam optical system to trace more than one track simultaneously. The multi-beam optics is established through the optical simulation and several experimental trials. The differential phase tracking method is used in the tracking error signal detection based on the only one beam spot. We also analyze the characteristics of multi-beam optical system. The experimental result shows that the multi-beam positioning system has performance adequate to the multi-beam optical disk system.
Optical coherence tomography(OCT) can provide real-time and non-invasive subsurface imaging with ultra-high resolution of micrometer scale. However, conventional OCT systems generally have a limited imaging depth range within a depth of only 1-2 mm. To overcome the limitation, we have proposed an active surface tracking algorithm used in common-path Fourier-domain OCT system in order to extend the imaging depth range. The surface tracking algorithm based on the threshold and Savitzky-Golay filter of A-scan data was applied to real-time tracking. The algorithm has controlled a moving stage according to the sample's surface variance in real time. An OCT image obtained by the algorithm clearly show an extended imaging depth range. Consequently, the proposed algorithm demonstrated the potential for improving the conventional OCT systems with limitary depth range.
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.
To protect and manage the Korean space assets including satellites, it is important to have precise positions and orbit information of each space objects. While Korea currently lacks optical observatories dedicated to satellite tracking, the Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI) is planning to establish an optical observatory for the active generation of space information. However, due to geopolitical reasons, it is difficult to acquire an adequately sufficient number of optical satellite observatories in Korea. Against this backdrop, this study examined the possible locations for such observatories, and performed simulations to determine the differences in precision of optical orbit estimation results in relation to the relative baseline distance between observatories. To simulate more realistic conditions of optical observation, white noise was introduced to generate observation data, which was then used to investigate the effects of baseline distance between optical observatories and the simulated white noise. We generated the optical observations with white noise to simulate the actual observation, estimated the orbits with several combinations of observation data from the observatories of various baseline differences, and compared the estimated orbits to check the improvement of precision. As a result, the effect of the baseline distance in combined optical GEO satellite observation is obvious but small compared to the observation resolution limit of optical GEO observation.
Heliostat, as a concentrator to reflect the incident solar energy to the receiver, is the most important system in the tower-type solar thermal power plant since it determines the efficiency and ultimately the overall performance of solar thermal power plant. Thus, a good sun tracking ability as well as a good optical property of it are required. Heliostat sun tracking system uses usually an open loop control system. Thus the sun tracking error caused by heliostat's geometrical error, optical error and computational error cannot be compensated. Recently use of sun tracking error model to compensate the sun tracking error has been proposed, where the error model is obtained from the measured ones. This work is a development of heliostat sun tracking error measurement and compensation method using BCS (Beam Characterization System). We first developed an image processing system to measure the sun tracking error optically. Then the measured error is modeled in linear polynomial form and neural network form trained by the extended Kalman filter respectively. Finally error models are used to compensate the sun tracking error. We also developed the necessary image processing algorithms so that the heliostat optical properties such as maximum heat flux intensity, heat flux distribution and total reflected heat energy could be analyzed. Experimentally obtained data shows that the heliostat sun tracking accuracy could be dramatically improved using either linear polynomial type error model or neural network type error model. Neural network type error model is somewhat better in improving the sun tracking performance. Nevertheless, since the difference between two error models in compensation of sun tracking error is small, a linear error model is preferred in actual implementation due to its simplicity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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