• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.894-897
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• 2012

HOG(Histogram of Oriented Gradients)의 특징벡터를 이용하여 여러 객체가 움직이는 환경에서의 효과적인 개별객체 추적 방법을 제안한다. 알고리즘의 구성은 크게 영상의 전처리 과정, 객체검출, 객체추적으로 구성하였고, 다양한 궤적과 객체의 움직임을 갖는 6개의 동영상을 이용하여 실험하였다. 객체간에 겹치는 현상이 일어났을 때, 객체의 중심좌표와 예측좌표를 이용하여 개별 객체를 구분하였다. 제안한 시스템을 실험에 사용한 비디오에 적용한 결과 85.45%의 추적 성공률을 보였다. 제안한 시스템은 사물의 위치 및 움직임 패턴을 분석을 요하는 보안 시스템에 적용할 수 있을 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.249-256
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• 2015

디지털 영상에서 그림자는 영산 분석에 부정적인 영향을 미칠 수 있기 때문에 효과적으로 이동물체 검출 및 추적을 위해서는 그림자 제거가 필수적인 전처리 과정이다. 본 논문에서는 색도 영상, 밝기 변화 및 이동물체의 그림자 방향 특성을 이용해 그림자를 제거하는 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 방법은 크게 두 단계로 구성이 되며, 첫 번째 단계로 현재 영상의 색도와 밝기 변화를 이용해 그림자 후보 영역을 제거하고, 두 번째 단계에서 이동물체의 최하위 화소 위치를 구하여그림자의 방향에 해당하는 그림자를 제거하였다. 그림자는 이동물체의 아래 영역에 위치하기 때문에 이동물체의 최하위 화소와 그림자의 방향을 알면 그림자를 제거할 수 있다. 실험 결과, 실제 이동물체 영역과 그림자 영역의 분리가 효과적으로 이루어졌으며, 이동물체 검출 및 추적 성능이 향상되었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39B권5호
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• pp.271-280
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• 2014

무선 센서 네트워크에서 이동 객체를 감지하기 위해 질의를 통해 위치를 획득하는 방법과 객체 감지 시 설정된 싱크로 보고받는 방법이 있다. 전자의 질의/응답 형태의 네트워크는 후자에 비해 사용자의 질의/응답에 따른 오버헤드가 있지만, 불필요한 정보 전달이 없으므로 에너지 효율적이다. 최근 질의/응답 형태의 연구들은 가상의 트리를 구성하여 질의를 하는 방법을 사용한다. 이동객체가 움직이는 네트워크에서 가상의 트리는 이동객체의 정보만을 트리에 가지고 있으며, 질의가 발생하면 트리에 저장된 정보를 참조하여 객체의 위치정보를 반환한다. 하지만 빠르게 움직이는 객체를 연속적으로 추적하는 경우, 다량의 질의 발생으로 인한 에너지 문제와 이동 객체의 속도에 따라 질의/응답 과정의 시간 지연으로 추적 정밀도 하락문제가 발생한다. 이러한 문제는 질의를 싱크에서만 하는 것으로부터 발생한다. 본 논문에서는 효율적인 이동 객체 추적을 위하여 싱크에서 시작된 질의를 각 리프노드가 이동 객체의 예상 경로에 중계함으로써 질의 경로를 줄이는 방안을 제시한다. 시뮬레이션을 통해 기존의 방법들에 비해 더 나은 에너지 효율 및 정밀성을 가진다는 것을 증명한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제3권2호
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• pp.389-396
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• 1999

본 연구에서는 수중에서 진행하는 물체에서 전달되는 방사신호의 주파수스펙트럼으로부터 추출되는 토널과 주파수선과 같은 협대역 특징을 이용하여 미지의 다중 수중 이동물체를 효율적으로 판별하고 추적하기 위한 알고리즘을 제시한다. 제안한 알고리즘은 계층 구조의 신경망으로 구성된다. 조향 방위각에 대한 광대역에너지와 방위별 협대역 에너지를 검출하여 미지의 수중이동물체의 출현 방위각을 추정하고 이를 토대로 물체를 추적하는 기존의 기법으로는 물체들이 서로 인접하거나 교차하는 경우에 추적에 실패할 가능성이 높다. 그러나 제안한 알고리즘을 사용하여 실제 신호를 포함하는 시뮬레이션 시나리오에 대해 물체 추적 실험을 행한 결과, 특히 인접하거나 교차하는 물체들의 추적에 성공적인 성능을 나타내었다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 1996년도 한국자동제어학술회의논문집(국내학술편); 포항공과대학교, 포항; 24-26 Oct. 1996
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• pp.543-546
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• 1996

We propose a new visual tracking system for grasping which can find grasping points of an unknown polygonal object. We construct the system with the image prediction technique and Extended Kalman Filter algorithm. The Extended Kalman Filter(EKF) based on the SVD can improve the accuracy and processing time for the estimation of the nonlinear state variables. By using it, we can solve the numerical unstability problem that can occur in the visual tracking system based on Kalman filter. The image prediction algorithm can reduce the effect of noise and the image processing time. In the processing of a visual tracking, we can construct the parameterized family and can found the grasping points of unknown object through the geometric properties of the parameterized family.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제22권3호
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• pp.161-165
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• 2023

One of the difficult works in an autonomous driving system is detecting road lanes or objects in the road boundaries. Detecting and tracking a vehicle is able to play an important role on providing important information in the framework of advanced driver assistance systems such as identifying road traffic conditions and crime situations. This paper proposes a vehicle detection scheme based on deep learning to classify and tracking vehicles in a complex and diverse environment. We use the modified YOLO as the object detector and polynomial regression as object tracker in the driving video. With the experimental results, using YOLO model as deep learning model, it is possible to quickly and accurately perform robust vehicle tracking in various environments, compared to the traditional method.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.143-148
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• 2014

파티클 필터는 비선형 비가우시안 추정 문제에 매우 효과적인 수단으로 비디오 영상에서 객체를 추적하는 경우에 널리 이용되어왔다. 하지만 객체의 이동이 심한 경우 객체의 추적을 위해서는 매우 많은 개수의 파티클이 있어야 하므로 계산량이 크게 증가하게 된다. 본 논문에서는 프레임간의 객체 이동이 상당히 크게 이루어지는 low frame rate(LPR) 비디오에서 차량의 추적을 위하여 모션 벡터를 이용한 개선된 파티클 필터 추적 방법을 제안하고 실험을 통하여 성능을 평가하였다. 제안한 파티클 필터에서는 selection 단계와 observe 단계의 두 단계에서 모션 벡터를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 LPR 영상에서 기존의 파티클 필터가 객체의 추적에 실패하는 경우에도 성공적 추적이 가능하며, 추적의 정확도 또한 향상되었음을 보여주었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권11호
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• pp.598-603
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• 2014

무선 센서 네트워크에서 객체의 위치 추적은 객체의 움직임 포착 및 동선 파악 등에 활용되는 중요한 어플리케이션이다. 따라서 객체의 정확한 동선을 파악하기 위해 추적의 정밀성이 중요하다. 하지만 기존의 연구들은 객체 추적을 위하여 사용자가 반복적으로 질의를 하기 때문에 에너지 효율성 및 정밀성이 떨어지게 된다. 따라서 본 논문에서는 객체 추적의 에너지 효율성 및 추적의 정밀성을 향상시키기 위하여, 각 노드들이 사용자의 질의를 객체의 예상 경로에 중계하는 방안을 제안한다. 이 방법은 객체 추적을 위하여 네트워크를 일정 크기로 클러스터링하고 각 클러스터 헤드를 트리로 구성한다. 객체를 감지한 클러스터 헤드는 트리를 통해 사용자에게 객체의 정보를 전달하고, 객체의 예상 경로에 위치한 클러스터 헤드에게 사용자의 질의를 중계해 줌으로써, 사용자의 반복적인 질의를 줄여준다. 시뮬레이션 결과, 제안방안이 기존의 객체 추적 연구에 비해 높은 에너지 효율과 추적 정밀성을 가지는 것을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권1호
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• pp.27-34
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• 2004

본 논문에서는 MPEG-2비디오 스트림에서 복호화 과정 없이 압축비디오에서 직접 얻을 수 있는 정보들을 활용하여 움직이는 객체를 추적하고 해석하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 먼저 MPEG-2의 움직임 벡터로부터 근사적으로 움직임 플로우(motion new)를 구성하고, 전역 적인 움직임 플로우로부터 일반화된 Hough 변환을 이용 카메라의 기본적인 움직임인 팬(pan), 틸트(tilt), 줌(zoom)량 등을 계산하였다. 계산된 카메라 움직임은 국부적으로 일어나는 객체의 움직임을 보정하는데 사용하였다. 움직이는 객체의 추적은 사용자가 원하는 객체를 바운딩 박스 형태로 정의함으로 시동된다. 이후의 객체의 추적은 카메라 움직임이 보정된 객체의 움직임 플로우를 한 GOP(Group of Pictures)단위로 면적 기여도에 따라 누적하여 추적하였다. 또한 추적오차의 누적을 막기 위해 매 GOP마다 DCT(Discrete Cosine Transform) 정보를 이용하여 초기 바운딩 박스와 매칭을 통해 객체의 영역을 재 설정하였다. 제안된 방법은 압축된 비디오 스트림에서 직접 정보를 얻음으로써 계산속도의 향상을 기할 수 있으나, 압축된 MPEG-2 비디오에서 얻을 수 있는 정보들이 최대 블록 단위이므로 객체의 정의도 블록단위 이상의 객체로 제한되며, 이용한 수 있는 정보가 제한되어 있기 때문에 정확한 객체추적보다는 근사적인 객체추적에 적합하다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.641-647
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• 2015

This paper proposes a new strategy for a quad-rotor to track a moving object efficiently by using image processing and an extended Kalman filter. The goal of path planning for the quad-rotor is to design an optimal path from the start point to the destination point. To lengthen the freight time of the quad-rotor, an optimal path is required to reduce the energy consumption. To track a moving object, the mark signed on the moving object has been detected by a camera mounted first on the quad-rotor. The center coordinates of the mark and its area are calculated through the blob analysis which is one type of image processing. The mark coordinates are utilized to obtain information on the motion direction and the area of the mark is utilized to recognize whether the object moves backward or forward from the camera on the quad-rotor. In addition, an extended Kalman filter has been applied to predict the direction and speed of the dynamically moving object. Through these schemes, it is aimed that the quad-rotor can track the dynamic object efficiently in terms of flight distance and time. Through the two different route freights of the quad-rotor, the performance of the proposed system has been demonstrated.