본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템을 위한 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 각의 카메라는 모션 템플릿 기법을 통하여 영상내의 움직임 물체를 추출하고, 추출된 움직임 물체의 이동방향을 추정한다. 움직임 물체가 추출되면 칼만 필터를 이용하여 움직임 물체의 정확한 좌표를 추정한다. 움직임 물체의 이동방향과 카메라의 상태를 이용하여 가장 효율적인 협동추적 카메라를 선정하고, 각 카메라의 공간정보를 이용하여 PTZ 변수를 설정하고 협동요청을 한다. 협동요청을 받은 카메라는 설정된 PTZ 변수를 이용하여 움직임 물체를 협동 추적하고 확대영상을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 협동추적 알고리즘의 성능분석 및 그 응용 가능성을 확인한다.
본 논문에서는 비디오 데이터로부터 장면 사이의 경계를 검출하고, 이들을 그 종류별로 분류하는 장면전환 검출 방법을 제안한다 제안한 장면전환 검출 방법은 급진적인 장면전환인 컷(cut)과 점진적인 장면전환인 페이드(fade) 및 디졸브(dissolve)를 검출한다. 본 논문에서는 영상 내에 포함된 카메라의 동작 정보를 이용하여 영상을 보정하고, 보정된 영상으로부터 특징을 추출하여 장면전환을 검출한다. 따라서 카메라의 동작으로 인해 기인하는 여러 가지 오 검출을 방지한다. 또한, 영상을 보정하는 과정에서 지역적인 이동 물체의 동작을 제거하므로 이동 물체의 동작으로 인해 기인하는 장면전환의 오 검출도 방지한다. 실험에서는 다양한 비디오 데이터를 입력 받아 기존의 장면전환 검출 방법들과 제안한 방법의 성능을 비교 분석함으로써 제안한 방법의 우수함을 보인다.
Human detection is an important aspect in many video-based sensing and monitoring systems. Studies have been actively conducted for the automatic detection of humans in camera images, and various methods have been proposed. However, there are still problems in terms of performance and computational cost. In this paper, we describe a method for efficient human detection in the field of view of a camera, which may be static or moving, through multiple processing steps. A detection line is designated at the position where a human appears first in a sensing area, and only the one-dimensional gray pixel values of the line are monitored. If any noticeable change occurs in the detection line, corner detection and optical flow computation are performed in the vicinity of the detection line to confirm the change. When significant changes are observed in the corner numbers and optical flow vectors, the final determination of human presence in the monitoring area is performed using the Histograms of Oriented Gradients method and a Support Vector Machine. The proposed method requires processing only specific small areas of two consecutive gray images. Furthermore, this method enables operation not only in a static condition with a fixed camera, but also in a dynamic condition such as an operation using a camera attached to a moving vehicle.
The topic of this paper is the recognition of human activities using egocentric vision, particularly captured by body-worn cameras, which could be helpful for video surveillance, automatic search and video indexing. This being the case, it could also be helpful in assistance to elderly and frail persons for revolutionizing and improving their lives. The process throws up the task of human activities recognition remaining problematic, because of the important variations, where it is realized through the use of an external device, similar to a robot, as a personal assistant. The inferred information is used both online to assist the person, and offline to support the personal assistant. With our proposed method being robust against the various factors of variability problem in action executions, the major purpose of this paper is to perform an efficient and simple recognition method from egocentric camera data only using convolutional neural network and deep learning. In terms of accuracy improvement, simulation results outperform the current state of the art by a significant margin of 61% when using egocentric camera data only, more than 44% when using egocentric camera and several stationary cameras data and more than 12% when using both inertial measurement unit (IMU) and egocentric camera data.
Accelerometer and laser vibrometers are widely used to measure vibration of structures like a building or piping. Recently, the research measuring vibration by using camera image is introduced. This method can measure multi-points simultaneously. Also, it is possible to measure in the long distance. When we measure the vibration using a camera, the parameter analysis is needed. Therefore, this paper took the experiment for the camera lens selection. An error by the camera images characteristic was theoretically analyzed and we verified through an experiment. And the accuracy of the method measuring the vibration displacement by using the camera images was analyzed.
International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.157-162
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2021
With the recent increase in YouTube content, many YouTubers are shooting with a handheld camera. Audiences are increasingly accustomed to the movement of handheld cameras. As the camera moves faster than the camera movement of the old movies, and the camera moves splendidly to the music of the music video, the camera movement in CG animation is also needed to change. The handheld Steadicam creates a natural camera movement by compensating so that the screen does not vibrate significantly even when the vibration is large and by minimizing rotation. In order to implement such camera movement, we tried to make a handheld Steadicam using nParticle simulation of Maya software and apply it to the scene to verify whether it is possible to implement the necessary natural and various movement.
최근 국내외에서 임베디드 시스템 구현에 관한 많은 관심과 개발 경쟁이 한층 심화되고 있다. 지금까지 실시간으로 임베디드 영상획득 및 처리시스템을 구축하는 데에는 현실적 제한이 많았다. 따라서 본 논문에서는 임베디드 LINUX 시스템에 저가의 USH2.0카메라를 이용하여 USB Camera 인터페이스 시스템을 구현하였다. Host2.0 TDI 보드의 디바이스 드라이버를 커널에 탑재하여 USB카메라에서 들어오는 영상 신호를 X-hyper255B로 입력하게 된다. 커널의 디바이스 관리에서 Video4Linux를 이용하여 USB카메라에 대한 정보의 초기 설정이 필요하다. 이렇게 구현한 시스템에서 영상을 획득하고 영상 신호처리를 하게 된다. 처리된 영상 데이터는 네트워크 파일 시스템(NFS)으로 패킷화되어 인터넷으로 전송되고, 인터넷이 접속된 클라이언트 컴퓨터에서 전송된 영상정보를 모니터링 할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 구급현장에서 사용되고 있는 바디캠을 활용하여 교육피드백 효과를 파악하고자 응급구조학과 4학년 32명을 대상으로 팀단위 심폐소생술 시뮬레이션을 진행하여 바디캠 피드백 전후에 대한 인식도, 교육피드백 효과, 만족도, 바디캠 기기활용 선호도 및 애로사항을 파악하였다. 자료분석은 SPSS 27.0 프로그램을 이용하여 기술통계, 빈도분석, paried t-test, Wilcoxon signed rank test를 수행하였다. 연구결과 바디캠 사용에 대한 인식은 3.73±0.62점에서 4.45±0.54점으로 긍정적인 인식변화를 보였으며, 3.98±0.51의 긍정적인 만족도는 나타냈다(p<.001). 또한 바디캠 피드백 후 자가점검 정확도와 수행능력점수에서 유의한 상승효과를 나타냈다(p<.001). 따라서 팀단위 시뮬레이션 소생술 훈련 시 강사의 직접적인 피드백 없이도 바디캠 영상시청을 통한 자가피드백을 수행하여 자가점검능력 향상 및 수행능력향상의 긍정적인 교육피드백 효과를 발휘할 수 있다.
본 논문에서는 Video See Through VR을 구현하기 위해 외부 광학 카메라와 HMD(Head Mounted Display)간의 영상을 혼합하기 위한 기술로 두 소스 간의 정렬, 캘리브레이션 등의 관련 기법에 대해 고찰한다. 스테레오 카메라 영상의 혼합과 광학적으로 왜곡된 영상의 보정, 현실 스케일과 렌즈를 통해 들어오는 영상과의 스케일 매칭 관련 사항을 제시한다.
스틸비디오 CCD카메라는 수치영상의 획득과정이 크게 단순화되어 컴퓨터에 직접 연결되지 않고도 독립적으로 수치영상을 획득하여 자체내에 영상을 저장할 수 있는 융통성을 갖추고 있다. 본 연구에서는 각종 산업분야에서 요구되는 품질검사, 구조물의 모니터 링 등에 스틸비디오 카메라를 이용한 수치근접사진측량 시스템의 수행성을 평가하고자 하였다. 수치 영상측정 에서 필수적 인 sub-pixel 측정기 법을 제시하고, 고해상도의 DCS420 스틸비디오 카메라에 대한 기하학적 자체검정 및 구조물에 대한 시험측정을 실시하였다. 자체검정 광속조정의 결과 1:46,000을 초과하는 대상공간 정확도를 얻을 수 있었으며 산업적 음용에 수치영상을 이용한 본 근접사진측량 시스템의 정확도 잠재성과 작업의 효율성을 입증할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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