본 논문에서는 주어진 칼라 영상열을 분석하여 이동물체 추적을 할수 있는 병렬 프레임워크를 구축한다. 병렬 프레임워크는 크게 탐색 공간 축소 부분과 추적 부분으로 나뉘며 탐색 공간 축소 부분은 퍼지 클러스터링과 칼만 필터를 이용한 예측부분으로 구성되고 추적은 거리변환에 기반을 둔 하우스돌프 거리를 이용해 경계선 정합을 함으로써 이루어진다.
최근 리테일 산업계에서는 COVID-19 등의 다양한 외부 환경 위협으로부터의 대응과 AI 기술을 활용한 경쟁력을 갖추기 위한 정보기술 융합 및 활용 요구가 증가하고 있으나 리테일 산업에서의 데이터를 활용하기 위한 연구와 응용 서비스의 활용사례가 매우 부족하다. 본 연구는 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 활용 응용 서비스 활용 사례연구로 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터 수집, 객체 탐지 및 추적 AI 모델 활용, 실시간 추적된 객체와 트래킹 데이터를 저장하기 위한 시계열 데이터베이스 활용, 시계열 데이터를 활용한 모니터링, 리테일 공간의 혼잡도와 관심도를 분석하기 위한 히트맵, 리테일 공간에서의 실시간 상황 모니터링, COVID-19와 같은 사회적 위협으로부터의 접촉자 분석과 추적을 위한 사회적 거리 두기 현황, 비인가자의 보안 구역의 접근 모니터링 애플리케이션을 설계하고 이를 실제 구현하여 리테일 공간에서의 CCTV 영상 데이터를 활용한 애플리케이션 설계를 통해 CCTV 영상 데이터 기반의 AI 융합 응용 서비스 활용 모델을 제시하였으며, 실제 구현을 통해 설계된 활용 모델을 검증하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제4권1호
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pp.101-110
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2004
The robots that will be needed in the near future are human-friendly robots that are able to coexist with humans and support humans effectively. To realize this, humans and robots need to be in close proximity to each other as much as possible. Moreover, it is necessary for their interactions to occur naturally. It is desirable for a robot to carry out human following, as one of the human-affinitive movements. The human-following robot requires several techniques: the recognition of the moving objects, the feature extraction and visual tracking, and the trajectory generation for following a human stably. In this research, a predictable intelligent space is used in order to achieve these goals. An intelligent space is a 3-D environment in which many sensors and intelligent devices are distributed. Mobile robots exist in this space as physical agents providing humans with services. A mobile robot is controlled to follow a walking human using distributed intelligent sensors as stably and precisely as possible. The moving objects is assumed to be a point-object and projected onto an image plane to form a geometrical constraint equation that provides position data of the object based on the kinematics of the intelligent space. Uncertainties in the position estimation caused by the point-object assumption are compensated using the Kalman filter. To generate the shortest time trajectory to follow the walking human, the linear and angular velocities are estimated and utilized. The computer simulation and experimental results of estimating and following of the walking human with the mobile robot are presented.
본 논문은 미지 우주물체에 대한 광학 연속 관측을 위한 효과 척도를 정의하고, 통합 시뮬레이션 수행을 이용하여 망원경/마운트 제어 시스템 관점에서 효과 척도를 만족할 수 있는 설계 변수 조합 범위를 제시하였다. 표적의 위치 예측과 함께 프레임률, 영상처리 소요시간과 측정 오차, 표적 궤적특성 및 마운트 김발의 기동성능 등의 설계 변수를 고려하여 전체적인 시스템 수준에서의 시뮬레이션을 구현하고 추적 성능을 분석하였다. 분석 결과 광학 관측 시스템의 연속 추적 성능은 프레임률과 마운트 기동성능의 조합에 의존적임을 확인할 수 있었다. 광학 관측 시스템을 설계하거나 상용 제품을 구입하여 유사 시스템을 구성할 때, 본 연구와 같이 효과분석 시뮬레이션을 이용하면 설계 변수들 사이의 적절한 요소 조합을 찾을 수 있을 것이다.
This paper presents a robust force tracking control of a smart flexible gripper featured by a piezoceramic actuator characterizing its durability and quick response time. A mathematical governing equation for the proposed gripper structure is derived by employing Hamilton's principle and a state space control model is subsequently obtained through model analysis. Uncertain system parameters such as frequency variation are included in the control model. A sliding mode control theory which has inherent robustness to the sys- tem uncertainties is adopted to design a force tracking controller for the piezoceramic actuator. Using out- put information from the tip force sensor, a full-order observer is constructed to estimate state variables of the system. Force tracking performances for desired trajectories represented by sinusoidal and step func- tions are evaluated by undertaking both simulation and experimental works. In addition, in order to illustrate practical feasibility of the proposed method, a two-fingered gripper is constructed and its performance is demonstrated by showing a capability of holding an object.
Computational speed plays key role in background subtraction and shadow detection, because those are only preprocessing steps of a moving object segmentation, tracking and activity recognition. A color intensity variation based approach fastly detect a moving object and extract shadow in a image sequences. The moving object is subtracted from background using meanmax, meanmin thresholds and shadow is detected by decrease limit and correspondence thresholds. The proposed approach relies on the ability to represent shadow cast impact by offline experiment dataset on sub grouped RGB color space.
This paper presents a visual servoing of RV-M2 robot manipulators to track and grasp moving object, using pruned dynamic recurrent neural networks(DRNN). The object is stationary in the robot work space and the robot is tracking and grasping the object by using CCD camera mounted on the end-effector. In order to optimize the structure of DRNN, we decide the node whether delete or add, by mutation probability, first in case of delete node, the node which have minimum sum of input weight is actually deleted, and then in case of add node, the weight is connected according to the number of case which added node can reach the other nodes. Using evolutionary programming(EP) that search the struture and weight of the DRNN, and evolution strategies(ES) which train the weight of neuron, we pruned the net structure of DRNN. We applied the DRNN to the Visual Servoing of a robot manipulators to control position and orientation of end-effector, and the validity and effectiveness of the pro osed control scheme will be verified by computer simulations.
Stereo matching technique is used in many practical fields like satellite image analysis and computer vision. In this paper, we suggest a method to extract a target object image from a complicated background. For example, human face image can be extracted from random background. This method can be applied to computer vision such as security system, dressing simulation by use of extracted human face, 3D modeling, and security system. Many researches about stereo matching have been performed. Conventional approaches can be categorized into area-based and feature-based method. In this paper, we start from area-based method and apply area tracking using scanning window. Coarse depth information is used for area merging process using area searching data. Finally, we produce a target object image.
최근 도로상의 비디오 영상에서 다양한 저차원 정보를 바탕으로 자동 차량 흐름 파악과 사고 탐지에 관해 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 CCTV 동영상 교통관리시스템을 이용하여 자동으로 차량의 흐름을 파악하고 이를 이용하여 교통체증과 더 나아가 사고탐지를 위한 알고리즘과 그 응용에 대해 연구하였다. 이를 위하여 우선 움직임 객체를 시공간 관계 모델링을 통해 차량의 실제 궤적과 매핑하고 이를 통해 차량의 흐름 파악에 사용하였다. 또한 시공간 관계 모델링과 차량의 실제 궤적간 매핑을 위해 TSR (Tangent Space Representation) 알고리즘을 사용하였다. 또한, 객체의 움직임 추출을 위해 먼저 차(Differece)영상을 이용하여 움직임 객체 추출을 하였고, 이를 통하여 객체의 움직임 트래킹(Tracking)을 하고 각 객체에 번호를 부여하여 동시에 여러 객체를 인식시키고 이를 저장하였다. 이를 통하여 의미적 움직임 객체를 인식하고, 차량 흐름을 파악하는 어플리케이션을 구현하였다. 본 연구를 통해 기본적인 움직임 객체에 대한 의미적인 결과를 얻을 수 있었고, 나아가 CCTV를 이용한 자동 사고 탐지에 관한 연구로 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다.
This study has analysed the characteristics of observation by presence of objects in exhibition spaces through eye-tracking. The area with prevailing observation by the change of observation time with visual-perception response to the presence of objects has been analyzed to figure out the mechanism of sensibility estimation which can take place while the visual-perception is being estimated in spaces. Research results are able to ascertain that First, it was very characteristic that the signs right and left were observed more when there were no objects while when there were objects they were observed prevailingly. Second, the characteristics by section when there were any objects showed that there were more high observation scale I (more than 1000ms). When there were any objects with the number of areas where all the participants prevailed commonly, the scale was more, also. Third, in the process of acquiring any visual-perception information in spaces, the element of landmark can be regarded as a control point for space cognition, where the objects (people) became landmark when there were the objects but the signs became landmark when there were no objects. Fourth, the polynomial trend line of the changes to prevailing observation frequency by observation time shows that there was a gradual average value in general when there were any objects and then after the time range[8] the prevailing observation frequency increased. Without any objects, after a particular time range the value sharply dropped along with the increase of observation time because no objects to be observed prevailingly couln't be seen. The gradual average value means that some elements in the space were prevailingly observed all the time.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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