본 논문에서는 고정된 전후방의 영상 촬영으로 사각 지대의 위험에 노출된 기존의 블랙박스가 가지고 있는 한계를 극복하고자 측면의 물체를 감지하여 촬영할 수 있는 새로운 지능형 블랙박스를 제안한다. 차량의 측면 사각지대 촬영을 보완하기 위해서 적외선 거리 센서를 이용하여 차량에 접근하는 물체를 감지하고 블랙박스가 자동으로 해당 대상물을 향해 회전하는 지능형 블랙박스의 알고리즘을 제안한다.
In this paper, we present a real-time method to detect moving objects in a rotating and zooming camera. It is useful for camera surveillance of fixed but rotating camera, camera on moving car, and so on. We first compensate the global motion, and then exploit the displaced frame difference (DFD) to find the block-wise boundary. For robust detection, we propose a kind of image to combine the detections from consecutive frames. We use the block-wise detection to achieve the real-time speed, except the pixel-wise DFD. In addition, a fast block-matching algorithm is proposed to obtain local motions and then global affine motion. In the experimental results, we demonstrate that our proposed algorithm can handle the real-time detection of common object, small object, multiple objects, the objects in low-contrast environment, and the object in zooming camera.
A simple computer vision technology to measure the middle-ranged depth with a mono camera and a plain mirror is proposed. The proposed system is structured with the rotating mirror in front of the fixed mono camera. In contrast to the previous stereo vision system in which the disparity of the closer object is larger than that of the distant object, the pixel movement caused by the rotating mirror is bigger for the pixels of the distant object in the proposed system. Being inspired by such distinguished feature in the proposed system, the principle of the depth measurement based on the relation of the pixel movement and the distance of object is investigated. Also, the factors to influence the precision of the measurement are analysed. The benefits of the proposed system are low price and less chance of occlusion. The robustness for practical usage is an additional benefit of the proposed vision system.
This study presents a method for health monitoring of rotating objects for mobility based on multiple recursive least squares(RLS) algorithms. The performance degradation of the rotating objects causes low handing / low driving performances and even fatal accidents. Therefore, health monitoring algorithm of rotating objects is one of the important technologies for mobility fail-safe and maintenance areas. In order for health monitoring of rotating objects, four recursive least squares algorithms with forgetting factor were designed in this study. The health monitoring algorithm proposed in this study consists of two steps such as uncertainty estimation and parameter changes estimation. In order to improve estimation accuracy, time delay function was applied to the estimated signals based on the first order differential equation and forgetting factors used for the RLS were reasonably tuned. The health monitoring algorithm was constructed in Matlab/Simulink environment and simulation-based performance evaluation was conducted using DC motor model. The evaluation results showed that the proposed algorithm estimates the actual parameter differences reasonably using velocity and current information.
Recently, small-animal imaging technology has been rapidly developed for longitudinal screening of laboratory animals such as mice and rats. One of newly developed imaging modalities for small animals is an x-ray micro-CT (computed tomography). We have developed two types of x-ray micro-CT systems for small animal imaging. Both systems use flat-panel x-ray detectors and micro-focus x-ray sources to obtain high spatial resolution of $10{\mu}m$. In spite of the relatively large field-of-view (FOV) of flat-panel detectors, the spatial resolution in the whole-body imaging of rats should be sacrificed down to the order of $100{\mu}m$ due to the limited number of x-ray detector pixels. Though the spatial resolution of cone-beam CTs can be improved by moving an object toward an x-ray source, the FOV should be reduced and the object size is also limited. To overcome the limitation of the object size and resolution, we introduce zoom-in micro-tomography for high-resolution imaging of a local region-of-interest (ROI) inside a large object. For zoom-in imaging, we use two kinds of projection data in combination, one from a full FOV scan of the whole object and the other from a limited FOV scan of the ROI. Both of our micro-CT systems have zoom-in micro-tomography capability. One of both is a micro-CT system with a fixed gantry mounted with an x-ray source and a detector. An imaged object is laid on a rotating table between a source and a detector. The other micro-CT system has a rotating gantry with a fixed object table, which makes whole scans without rotating an object. In this paper, we report the results of in vivo small animal study using the developed micro-CTs.
A simple computer vision technology to measure the middle-ranged depth with mono camera and plain mirror is proposed The proposed system is structured wiか the rotating mirror in front of the fixed mono camera In contrast to the previous stereo vision system in which the disparity of the closer object is larger than that of the distant object, the pixel movement caused by the rotating mirror is bigger for the pixels of the distant object in the proposed system Being inspired by such feature in the proposed system the principle of the depth measurement based on the relation of the pixel movement and the distance of object have been investigated. Also, the factors to influence the precision of the measurement are analysed The benefits of the proposed system are low price and less chance of occlusion. The robustness for practical usage is an additional benefit of the proposed vision system.
A depth measurement system to recognize 3D shape of objects using single camera, line laser and a rotating mirror has been investigated. The camera and the light source are fixed, facing the rotating mirror. The laser light is reflected by the mirror and projected to the scene objects whose locations are to be determined. The camera detects the laser light location on object surfaces through the same mirror. The scan over the area to be measured is done by mirror rotation. The Segmentation process of object recognition is performed using the depth data of restored 3D data. The Object recognition domain can be reduced by separating area of interest objects from complex background.
To obtain a high resolution microwave images, back scattering microwave fields from one, two, four poles on a rotating object is measured. A computation algorithm to reconstruct these poles images from measured data is programed. The program is tested for these poles on a rotating object for different frequency intervals in the X-Band. The more frequency data yield the reduction of side lobe level. The reconstructed image for the two pole objects having the diameter of 1cm and separated by 1 lamda, 2 lamda (lamda-3.75 cm) from the measured data is shown. And, the image of two objects having the different reflectivity coefficient from the measured data is also shown and it assumes that this reconstructing algorithm from the measured angular spectrum provides quite accurate images.
스마트 기기를 활용한 회전체 학습 어플리케이션은 3D 그래픽과 터치 기능을 이용하여 조작감과 실재감을 높일 수 있으며 기존의 회전체 학습 콘텐츠가 가졌던 제약들을 극복할 수 있다. 본 연구는 초 중등 수학교육의 학습 내용을 바탕으로 '회전 클래스'를 설계하고, 설계한 클래스와 안드로이드 API, OpenGL ES를 활용하여 안드로이드 기반의 스마트 기기에서 구동되는 학습 어플리케이션을 개발한다. 회전체 학습 어플리케이션은 학습자의 스마트 기기에서 구동되기 때문에 일반적인 학습 환경에서 사용가능하며, 학습자가 손쉽게 다양한 평면도형을 회전시켜 회전체를 만들어 관찰할 수 있어 도형과 관련된 초 중등 교육과정에서 다양하게 활용할 수 있다.
Theoretical analysis of the depth measurement system with the use of a single camera and a rotating mirror has been done. A camera in front of a rotating mirror acquires a sequence of reflected images, from which depth information is extracted. For an object point at a longer distance, the corresponding pixel in the sequence of images moves at a higher speed. Depth measurement based on such pixel movement is investigated. Since the mirror rotates along an axis that is in parallel with the vertical axis of the image plane, the image of an object will only move horizontally. This eases the task of finding corresponding image points. In this paper, the principle of the depth measurement-based on the relation of the pixel movement speed and the depth of objects have been investigated. Also, necessary mathematics to implement the technique is derived and presented. The factors affecting the measurement precision have been studied. Analysis shows that the measurement error increases with the increase of depth. The rotational angle of the mirror between two image-takings also affects the measurement precision. Experimental results using the real camera-mirror setup are reported.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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