Video from unmanned aerial vehicle (UAV) is influenced by natural environments due to the light-weight UAV, specifically by winds. Thus UAV's shaking movements make the video shaking. Objective of this paper is making a stabilized video by removing shakiness of video acquired by UAV. Stabilizer estimates camera's motion from calculation of optical flow between two successive frames. Estimated camera's movements have intended movements as well as unintended movements of shaking. Unintended movements are eliminated by smoothing process. Experimental results showed that our proposed method performs almost as good as the other off-line based stabilizer. However estimation of camera's movements, i.e., calculation of optical flow, becomes a bottleneck to the real-time stabilization. To solve this problem, we make parallel stabilizer making average 30 frames per second of stabilized video. Our proposed method can be used for the video acquired by UAV and also for the shaking video from non-professional users. The proposed method can also be used in any other fields which require object tracking, or accurate image analysis/representation.
Rithy Prak;Ji Ho Park;Sanggi Jeong;Arum Jang;Min Jae Park;Thomas H.-K. Kang;Young K. Ju
Computers and Concrete
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제31권5호
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pp.457-468
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2023
Buildings, bridges, and dams are examples of civil infrastructure that play an important role in public life. These structures are prone to structural variations over time as a result of external forces that might disrupt the operation of the structures, cause structural integrity issues, and raise safety concerns for the occupants. Therefore, monitoring the state of a structure, also known as structural health monitoring (SHM), is essential. Owing to the emergence of the fourth industrial revolution, next-generation sensors, such as wireless sensors, UAVs, and video cameras, have recently been utilized to improve the quality and efficiency of building forensics. This study presents a method that uses a target-based system to estimate the dynamic displacement and its corresponding dynamic properties of structures using UAV-based video. A laboratory experiment was performed to verify the tracking technique using a shaking table to excite an SDOF specimen and comparing the results between a laser distance sensor, accelerometer, and fixed camera. Then a field test was conducted to validate the proposed framework. One target marker is placed on the specimen, and another marker is attached to the ground, which serves as a stationary reference to account for the undesired UAV movement. The results from the UAV and stationary camera displayed a root mean square (RMS) error of 2.02% for the displacement, and after post-processing the displacement data using an OMA method, the identified natural frequency and damping ratio showed significant accuracy and similarities. The findings illustrate the capabilities and reliabilities of the methodology using UAV to evaluate the dynamic properties of structures.
영상등록은 영상모자�掠茱� 중 중요한 기술로 인식되고 있으며, 파노라마 영상생성이나 비디오 모니터링, 영상복원 등과 같은 다양한 분야에서 사용될 수 있다. 영상등록에서 중요한 처리과정은 많은 시간이 소요되는 특징점 검출과 추적이다. 본 연구에서는 연속된 영상자료에서 특징점을 검출하고 추적하기 위해서 KLT 특징점 추적자를 제안하였으며, 무인헬기에서 촬영된 연속영상프레임의 영상등록에 적용하여 효용성을 입증하였다. 그 결과 KLT추적자에 의한 반복처리는 연속영상의 첫 번째 프레임에서 추출된 특징점을 이용하여 전체 프레임에 걸쳐 성공적으로 추적할 수 있었다. 또한, 회전, 축척, 이동량이 다른 각각의 프레임들간의 특징점 추적은 KLT영상피라미드와 처리조건의 선택에 의해 정확도를 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 무인항공기 영상에서 움직임 예측을 이용한 이동 물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동 물체 추적 단계로 구성되어있으며, 이전 프레임에 비해 이동 거리가 커진 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고 무인항공기 카메라의 흔들림에도 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동 물체의 위치를 정확히 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 블록 영상과 참조 영상 간 이동물체의 유사도 판정은 블록 매칭 알고리즘을 사용하였다. 제안한 알고리즘은 실험을 통해서 기존의 전역탐색 알고리즘보다 향상된 결과를 보여주었다.
In this paper, we analyze the delay phenomenon that can occur when controlling an unmanned aerial vehicle using a camera and describe a solution to solve the phenomenon. The group of pictures (GOP) value is changed in order to reduce the delay according to the frame data size that can occur in the moving image data transmission. The appropriate GOP values were determined through experimental data accumulation and validated through camera self-test, system integration laboratory (SIL) verification test and system integration test.
UAV는 임무 수행을 위한 INS 장비와 광학 장비를 갖추고 있다. 이 논문에서는 UAV를 위한 알고리즘으로 칼만 필터와 광류를 이용하는 영상기반 자세추정 알고리즘을 제안한다. 광류는 UAV에 장착된 카메라의 영상으로부터 획득하며 UAV의 자세는 광류를 통해 측정된다. 이 논문에서 UAV 자세의 추정과 낮은 신뢰성을 보완하기위해 칼만 필터를 사용한다. 그리고 실험을 통해 알고리즘을 검증하였다. Rate table과 실제 비행영상을 이용하여 실험 하였으며, 본 논문에서 UAV의 자세 추정 알고리즘 검증 결과를 보였다. Rate table 실험에서 오차는 2도 이내였으며, AHRS를 통해 측정한 결과와 비슷한 경향을 보인다. 그러나 실제 비행 영상 실험에서 최대 Yaw 오차는 21도였으며, 최대 Pitch 오차는 7.8도로 나타났다.
As unmanned aerial vehicle (UAV) technology grew in popularity over the years, it was introduced for air quality monitoring. This can easily be used to estimate the sidewalk emission concentration by calculating road traffic emission factors of different vehicle types. These calculations require a simulation of the spread of pollutants from one or more sources given for estimation. For this purpose, a Gaussian plume dispersion model was developed based on the US EPA Motor Vehicle Emissions Simulator (MOVES), which provides an accurate estimate of fuel consumption and pollutant emissions from vehicles under a wide range of user-defined conditions. This paper describes a methodology for estimating emission concentration on the sidewalk emitted by different types of vehicles. This line source considers vehicle parameters, wind speed and direction, and pollutant concentration using a UAV equipped with a monocular camera. All were sampled over an hourly interval. In this article, the YOLOv5 deep learning model is developed, vehicle tracking is used through Deep SORT (Simple Online and Realtime Tracking), vehicle localization using a homography transformation matrix to locate each vehicle and calculate the parameters of speed and acceleration, and ultimately a Gaussian plume dispersion model was developed to estimate the CO, NOx concentrations at a sidewalk point. The results demonstrate that these estimated pollutants values are good to give a fast and reasonable indication for any near road receptor point using a cheap UAV without installing air monitoring stations along the road.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권4호
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pp.194-203
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2021
Virtual reality is being increasingly used for healing and therapy for mental health. In this study, we developed VR-based immersive content that enables virtual travel without the limitations of time and physical conditions. We aim to develop and produce VR content for relaxation and meditation using the beautiful natural scenery. To make realistic and immersive content, we took a video of natural sceneries with a small UAV connected to a VR camera. The content was developed through stitching, video editing and post-processing of the initially captured video data, and then the created VR video was inserted into the VR device. The produced content will be helpful for stress and used to heal the mind and body of exhausted modern people by providing the place with great scenery and sound in an immersive way at any time.
무인기에 대한 관심이 급증하면서 무인기 충돌회피에 대한 많은 연구가 진행 중이다. 충돌회피를 위해서는 무인기 주변에 대한 상황인식이 이루어져야하며 이를 위해 라이더, 영상 카메라, 레이저 센서, 그리고 초음파센서 등이 활용되고 있다. 본 논문에서는 MB 1230 초음파 센서를 이용하여 초음파 센서의 특성을 분석하였다. 또한, 동시에 다수 초음파 센서를 사용할 경우 센서간의 간섭영향으로 정확한 거리 측정값을 획득하지 못함을 확인하였다. 이러한 초음파 센서 신호 간섭을 해결하기 위해 다수의 초음파 센서를 동시에 작동시키는 것이 아니라 초음파 센서의 Enable 신호 입력단을 이용하여 각 초음파 센서를 순차적으로 활성화시킴으로써 초음파 센서간의 간섭을 해결하는 방안을 제안하였으며 실험을 통해 제안한 방안의 효과를 확인하였다.
최근, 군사나 산업 응용 목적으로 UAV를 활용하는 연구가 매우 고무적으로 진행되고 있다. 이들 응용 중의 한 가지는 적의 의심스러운 정찰 비행체의 비행경로를 뒤따라 은밀하게 추적할 필요가 있을 때 앞서가는 비행체를 추적하는 것으로, Roll, Yaw, Pitch와 같은 대상 비행체의 비행 자세 정보들을 매 순간마다 실시간으로 추정할 필요가 있다. 본 논문에서는 뒤따르는 비행체에 장착되어 있는 외부 카메라에서 제공하는 비디오 정보를 사용해서 대상 비행체의 자세를 실시간으로 추정할 수 있는 방법을 제시한다. 키 포인트와 오일러 각을 탐지하고 추정하기 위해서 컬러 공간 분할, 템플레이트 정합 등과 같은 여러 가지 영상 처리 방법들과 선형 회귀와 같은 통계적 방법이 적용되었다. 시뮬레이션 실험을 통해서 X-플레인 비행데이터와 추정한 비행데이터를 비교한 결과 제안하는 방법이 앞서가는 비행체의 비행 자세 정보를 추정하는데 효과적인 방법이 될 수 있음을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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