• 제목/요약/키워드: Video Camera

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인공지능 기반 유해조류 탐지 관제 시스템 (Artificial Intelligence-Based Harmful Birds Detection Control System)

  • 심현
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.175-182
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    • 2021
  • 본 논문에서는 오리와 같은 유해조류에 의한 양식장의 피해를 방지하기 위해서 머신러닝 기반 해상용 드론 개발을 목적으로 한다. 기존 드론은 공중에서 새와 충돌하거나 바다에 떨어지는 경우 유실되는 문제점을 해결하기 위해서 해상드론으로 개발하였다. 자율주행으로 작동하는 해상드론이 해상에 나타난 유해조류를 판단하기 위해 CNN기반 머신러닝 학습 알고리즘을 설계하였다. 유해조류의 위치 인식 및 추적을 위해 카메라에 라즈베리파이를 연결하여 관제 PC로 영상을 전송하도록 설계하였다. 모바일 기반 관제 센터에서 미리 GPS 좌표와 연동된 맵을 미리 제작한 후, 유해조류의 위치에 대한 GPS 위치값을 전달받아 설정된 위치로 해상용 드론이 출동하여 유해조류를 퇴치하는 자율주행 기반의 해상용 조류 퇴치 드론 시스템을 설계 및 구현하였다.

산불진화대원용 스마트 헬멧 개발에 관한 연구 (A Study on the Development of Smart Helmet for Forest Firefighting Crews)

  • 하연철;진영우;박재문;도희찬
    • 융합신호처리학회논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.57-63
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    • 2021
  • 본 연구의 목적은 산불진화대원들을 안전하게 하고, 현장 정보를 실시간으로 제공하기 위한 스마트 헬멧을 개발하는 것이다. 산불진화대원용 스마트 헬멧은 카메라, 영상/음성통신 모듈, GPS, Bluetooth 및 LTE 모듈 등을 모두 갖추어 산불진화대원의 안전을 도모하고, 스마트 헬멧을 통해 현장 상황을 실시간으로 전송하고, 양방향 통신이 가능하도록 하였다. 제작된 스마트 헬멧을 이용하여 테스트한 결과 관제센터에서 현장 정보를 수신할 수 있었고, 현장 산불진화대원과 소통을 할 수 있었다. 현장 평가와 사용자 평가를 통해 스마트 헬멧의 개선이 필요함을 확인하였다. 개발된 스마트 헬멧은 산림재해 및 산림산업에 다양하게 사용될 수 있을 것이다.

고밀도 임펄스 잡음에 훼손된 영상 복원을 위한 적응형 가중치 필터 알고리즘 (Adaptive Weight Filter Algorithm for Restoration Images Corrupted by High Density Impulse Noise)

  • 천봉원;김남호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권10호
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    • pp.1483-1489
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    • 2022
  • 최근 4차 산업혁명의 영향과 통신매체의 발전으로 다양한 디지털 영상장비가 산업현장에서 사용되고 있다. 영상 데이터는 카메라와 센서로부터 취득되는 과정 및 송수신 과정에서 잡음에 훼손되기 쉬우며, 훼손된 영상은 시스템의 처리과정에 영향을 미치기 때문에 잡음제거가 필수적으로 선행되고 있다. 본 논문에서는 고밀도의 임펄스 잡음에 훼손된 영상을 복원하기 위해 가중치 그래프를 사용한 가중치 필터 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 영상의 필터링 마스크 내부의 화소값을 사용하여 가중치 그래프를 구하였으며, 최종 가중치를 필터링 마스크에 적용하여 영상을 복원하였다. 제안하는 알고리즘의 잡음제거 성능을 분석하기 위해 시뮬레이션을 진행하였으며, 확대영상 및 PSNR을 사용하여 기존 방법과 비교하였다. 제안한 알고리즘의 결과 영상은 고밀도 임펄스 잡음을 제거하며 우수한 성능을 보였다.

인공지능 기반 선체 균열 탐지 현장 적용성 연구 (Field Applicability Study of Hull Crack Detection Based on Artificial Intelligence)

  • 송상호;이갑헌;한기민;장화섭
    • 대한조선학회논문집
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    • 제59권4호
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    • pp.192-199
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    • 2022
  • With the advent of autonomous ships, it is emerging as one of the very important issues not only to operate with a minimum crew or unmanned ships, but also to secure the safety of ships to prevent marine accidents. On-site inspection of the hull is mainly performed by the inspector's visual inspection, and video information is recorded using a small camera if necessary. However, due to the shortage of inspection personnel, time and space constraints, and the pandemic situation, the necessity of introducing an automated inspection system using artificial intelligence and remote inspection is becoming more important. Furthermore, research on hardware and software that enables the automated inspection system to operate normally even under the harsh environmental conditions of a ship is absolutely necessary. For automated inspection systems, it is important to review artificial intelligence technologies and equipment that can perform a variety of hull failure detection and classification. To address this, it is important to classify the hull failure. Based on various guidelines and expert opinions, we divided them into 6 types(Crack, Corrosion, Pitting, Deformation, Indent, Others). It was decided to apply object detection technology to cracks of hull failure. After that, YOLOv5 was decided as an artificial intelligence model suitable for survey and a common hull crack dataset was trained. Based on the performance results, it aims to present the possibility of applying artificial intelligence in the field by determining and testing the equipment required for survey.

Unauthorized person tracking system in video using CNN-LSTM based location positioning

  • Park, Chan;Kim, Hyungju;Moon, Nammee
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권12호
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    • pp.77-84
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    • 2021
  • 본 논문에서는 영상 데이터, 비콘 데이터의 결합을 통해 집단시설에서 출입이 허용된 승인자와 비승인자를 구분하는 시스템을 제안한다. IP 카메라를 통해 수집된 영상 데이터는 YOLOv4를 사용하여 사람 객체를 추출하고, 애플리케이션을 통해 비콘의 신호 데이터(UUID, RSSI)를 수집하여 핑거프린팅 기반의 라디오 맵을 구성한다. 비콘은 신호의 불안전성을 보완해 위치 파악의 정확도를 향상하기 위하여 CNN-LSTM 기반의 학습을 진행한 후 사용자 위치 데이터를 추출한다. 이후 도출된 위치 데이터와 사람 객체가 추출된 영상 데이터를 매핑해 실시간으로 비승인자를 추적한다. 본 논문의 결과로 93.47%의 정확도를 보였으며, 향후 코로나19로 사용이 증가한 QR코드 등의 출입 인증 절차와 융합해 인증 절차를 거치지 않은 사람을 추적하는 확장성까지 기대할 수 있다.

눈깜빡임 패턴에 기반한 십진 패스워드 입력 방법 (An Input Method for Decimal Password Based on Eyeblink Patterns)

  • 이승호
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.656-661
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    • 2022
  • 네자리 디지털 숫자를 입력하는 패스워드 방식이 신용카드 승인용 비밀번호, 디지털 도어락 개폐 비밀번호 등으로 널리 활용되고 있다. 하지만 이 패스워드 방식에서는 네자리의 숫자가 손가락 지문이나 버튼의 마모 등으로 쉽게 추측될 수 있어서 보안 상 안전하지 않다. 또한 장기화되는 코로나19 팬데믹으로 인해 인증에서 접촉 방식보다는 비접촉 방식이 점점 더 선호되고 있다. 본 논문에서는 카메라로 촬영된 얼굴의 눈깜빡임 패턴 분석에 기반한 패스워드 생성 방법을 제안한다. 제안 방법은 0부터 9까지(또는 9부터 0까지) 카운팅 되는 신호에 맞춰 행해진 일련의 눈깜빡임 동작을 분석하고 코드화하여 십진수 네자리를 생성한다. 제안 방법은 패스워드 노출 위험이 유발되는 키패드 입력이나 과장된 행동을 필요로 하지 않는다는 장점이 있다.

드론을 활용한 교면포장 품질관리 방안에 관한 연구 (A Study on the Quality Control Plan for Bridge Pavement using drones)

  • 송미화;길흥배
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권5호
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    • pp.1-8
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    • 2022
  • 국내에서는 4차 산업혁명의 핵심기술인 드론 등을 이용하여 사회기반시설(SOC)를 디지털화하는 한국판뉴딜 정책을 추진 중에 있고, 국외에서도 열화상카메라 등 융복합센서를 드론에 탑재하여 다양한 산업 분야에서 활용하는 사례가 증가하고 있다. 본 연구에서는 고속도로 교면포장 공사에서 포장 품질을 개선하기 위하여 드론에 열화상 카메라를 탑재하여 포장 작업 구간에 대한 온도 측정 및 검증을 수행하였다. 기존의 방식인 레이저 온도계를 활용한다면 포장 온도를 부분적으로만 측정이 가능하지만, 제안된 방식을 활용하면 포장 작업 구간 전체에 대한 실시간 온도 모니터링 뿐 아니라 온도 분포 확인을 통한 균일성 검증이 가능한 것을 확인하였다. 제안된 방식을 현장에 적용한다면 도로 개방 시기(포장 표면온도≦40℃)에 대한 오판의 가능성을 낮춰줌에 따라 고속도로 포장 품질관리 제고 및 신속한 교통 개방 시기 결정이 가능할 것으로 기대된다.

차량 단말기 기반 돌발상황 검지 알고리즘 개발 (Development of a Emergency Situation Detection Algorithm Using a Vehicle Dash Cam)

  • 이상현;김진영;노종민;이환필;이수목;윤일수
    • 한국ITS학회 논문지
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    • 제22권4호
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    • pp.97-113
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    • 2023
  • 전방 낙하물과 같은 돌발상황이 발생했을 때 신속하고 적절한 정보 제공은 도로 위 이용자들의 편의를 가져다주고 2차 교통사고 또한 효과적으로 줄일 수 있다. 도로 상의 돌발상황은 현재 국내에서 루프 검지기나 CCTV 등 ITS 기반 검지 체계를 사용하여 주로 검지하고 있다. 이러한 방식은 검지기의 검지 구간에서의 도로 위 데이터만을 얻을 수 있다. 때문에, 기존 ITS 기반 검지체계의 공간적 음영구간에서 돌발상황을 찾아내기 위하여 새로운 검지 수단이 필요하다. 이에 본 연구에서는 차량 내 설치된 단말기에서 촬영된 영상으로부터 돌발상황을 검지 및 분류하는 ResNet 기반 알고리즘을 제안한다. 국내 고속도로 전방 주행영상을 수집하였고, 돌발상황 유형을 클래스로 정의하여 각 데이터를 라벨링한 후, 제안한 알고리즘으로 데이터를 학습시켰다. 학습 결과, 개발한 알고리즘은 데이터 수가 상대적으로 적었던 일부 클래스를 제외하고 정의한 돌발상황 클래스에 대하여 높은 검지율을 보였다.

원격지의 초소형 드론 CCTV의 효율적인 운영을 위한 이착륙 보조 시스템 (Take-off and landing assistance system for efficient operation of compact drone CCTV in remote locations)

  • 김병국
    • 한국항행학회논문지
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    • 제27권3호
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    • pp.287-292
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    • 2023
  • 고정형 CCTV의 경우 팬-틸트(pan-tilt)와 줌(zoom) 기능을 활용하여 가시범위를 최대화하더라도 음영지역이 발생하는 문제가 있다. 이에 대한 대표적인 해결방안으로 다수의 고정형 CCTV를 운영하는 것이다. 이는 CCTV의 개수와 비례한 다량의 부가장비(예: 전선, 설비, 모니터 등)가 필요하다. 다른 해결방안으로 드론을 활용하는 것이다. 문제는 운영시간에 대하여 고정형 CCTV 대비 훨씬 짧다. 운영시간을 연장하기 위해 다수의 드론을 활용하여 한 대씩 임무를 교대하면서 수행하는 방식이 있다. 이 경우 배터리 충전이 필요한 드론은 드론 포트(drone port)에서 준비상태(재충전 완료)로 재진입하여 연속된 임무가 가능하게 하는 것이다. 본 논문은 고정된 전방을 향한 단안 카메라가 탑재된 초소형 드론을 활용하여 방범용 CCTV의 기능으로 활용될 때, 원격지에서 효율적인 운영과 후속 임무의 원활한 연속 수행을 위한 드론포트에 안정적인 착지를 위한 시스템을 제안하고 구현한다. 그리고 이에 대한 운영을 통해 활용 가능성을 입증한다.

Behavioral responses to cow and calf separation: separation at 1 and 100 days after birth

  • Sarah E. Mac;Sabrina Lomax;Cameron E. F. Clark
    • Animal Bioscience
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    • 제36권5호
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    • pp.810-817
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    • 2023
  • Objective: The aim was to compare the behavioral response to full separation of cows and calves maintained together for 100 days or 24 h. Methods: Twelve Holstein-Friesian cow-calf pairs were enrolled into either treatment or industry groups (n = 6 cow-calf pairs/group). The treatment cows and calves were maintained on pasture together for 106±8.6 d and temporarily separated twice a day for milking. The Industry cows and their calves, were separated within 24 h postpartum. Triaxial accelerometer neck-mounted sensors were fitted to cows 3 weeks before separation to measure hourly rumination and activity. Before separation, cow and calf behavior was observed by scan sampling for 15 min. During the separation process, frequency of vocalizations and turn arounds were recorded. At separation, cows were moved to an observation pen where behavior was recorded for 3 d. A CCTV camera was used to record video footage of cows within the observation pens and behavior was documented from the videos in 15 min intervals across the 3 d. Results: Before separation, industry calves were more likely to be near their mother than Treatment calves. During the separation process, vocalization and turn around behavior was similar between groups. After full separation, treatment cows vocalized three times more than industry cows. However, the frequency of time spent close to barrier, standing, lying, walking, and eating were similar between industry and treatment cows. Treatment cows had greater rumination duration, and were more active, than industry cows. Conclusion: These findings suggest a similar behavioral response to full calf separation and greater occurrence of vocalizations, from cows maintained in a long-term, pasture-based, cow-calf rearing system when ompared to cows separated within 24 h. However, further work is required to assess the impact of full separation on calf behavior.