본 연구에서는 비디오카메라와 GPS/MEMS IMU, UMPC를 결합하여 영상과 위치/자세 데이터를 획득하는 휴대용 멀티센서 시스템을 구축하였다. 구축된 시스템을 통해 획득된 데이터를 이용하여 지상기준점을 이용하지 않고 광속조정법 기반의 영상 geo-referencing을 수행하고 정확도 검증을 통해 시스템의 효용성을 평가하였다. 정확도 검증 결과, 지상점의 상대좌표 정확도는 RMSE가수 cm내외로 상당히 정확함을 확인할 수 있었다. 구축된 시스템은 대상 객체의 3차원 모델과 상대좌표를 획득하는데 있어서 충분히 활용 가능하다고 판단된다. 향후에는 시스템 및 카메라의 엄밀한 보정을 통해 절대좌표의 정확도를 개선할 예정이다.
본 논문은 수평을 유지하여 촬영해야 한다는 기존 이미지 스티칭을 이용한 영상 정합 과정의 단점을 극복하기 위하여, 스마트폰의 가속도 센서와 자기장 센서 데이터를 사용하여 3가지 자유도(3 DoF)에 강인한 이미지 스티칭 방법을 제안한다. 이미지를 붙이는 작업인 이미지 스티칭은 크게 이미지 특징점 추출, 추출된 특징점에서 매칭에 필요한 참인 점(inlier)을 선별, 참인 점을 호모그래피(homography) 행렬로 변환, 호모그래피 행렬을 사용하여 이미지를 왜곡(warping), 왜곡된 이미지와 다른 이미지를 합하는 과정으로 이루어져 있다. 본 논문에서는 일반적으로 사용하는 SIFT, SURF 등의 알고리즘뿐만 아니라 MPEG에서 표준화한 MPEG-7 CDVS(Compact Descriptor for Visual Search) 표준의 특징점 추출 알고리즘을 사용하여 이미지의 특징점을 추출한다. 또한 각 알고리즘의 특징점 추출시간, 추출된 특징점 개수, 선별된 참인 점의 개수를 비교하고, 스티칭 정확도를 판단하여 본 연구에서 활용한 데이터에 어느 알고리즘이 효율적인지 살펴본다.
본 논문에서는 zigbee로 구성된 무선 센서 네트워크 기반의 재난재해 감지 시스템에서 쿼드콥터를 이용한 영상 데이터 수집 및 노드 대체 방법을 제안한다. 기존의 영상을 이용한 무선 센서 네트워크 기반의 시스템에서는, 카메라가 고정되어 있어 넓은 지역을 관측하지 못한다. 기존의 시스템은 노드가 재난재해로 인해 누락되는 상황에서 대체방안이 제시되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 쿼드콥터에 IP 카메라와 통신 노드를 장착하여 센서 노드의 신뢰성 향상과 대체 노드로 활용하는 방법을 제안한다. 기존의 시스템보다 쿼드콥터의 영상을 통한 센서노드 및 실시간 상황 정보의 신뢰성을 향상시킬 것으로 기대된다.
본 논문은 비주얼 정보, 오디오 정보, 중력 센서 정보에 기반한 멀티 모달 응급상황 인식 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 비디오 처리 모듈, 오디오 처리 모듈, 중력 센서 처리 모듈, 멀티모달 통합 모듈로 구성된다. 비디오 처리 모듈과 오디오 처리 모듈 각각은 이동, 정지 기절 등의 동작을 인식하여 멀티모달 통합 모듈에 전달한다. 멀티 모달 통합 모듈은 전달된 정보로부터 응급 상황을 인식하고 오디오 채널을 통하여 사용자에게 질문을 하고 대답을 인식함으로써 응급 상황을 재확인한다. 실험결과 영상에서는 91.5%, 착용형 중력센서는 94% 인식률을 보였으나 이들을 통합하면 응급상황을 100% 인식하는 결과를 보였다.
This paper describes a monocular PSD-based motion capture sensor to employ with commercial video game systems such as Microsoft's XBOX and Sony's Playstation II. The system compact, low-cost, and only requires a one-time calibration at the factory. The system includes a PSD(Position Sensitive Detector) and active infrared (IR) LED markers that are placed on the object to be tracked. The PSD sensor is placed in the focal plane of a wide-angle lens. The micro-controller calculates the 3D position of the markers using only the measured intensity and 2D position on the PSD. A series of experiments were performed to evaluate the performance of our prototype system. From the experimental results we see that the proposed system's compact size, low-cost, ease of installation, and high frame rates are suitable for high speed motion tracking in games.
Camera rigs for shooting 3D video are classified as manual, motorized, or fully automatic. Even in an automatic camera rig, the process of Stereoscopic 3D (S3D) video capture is very complex and time-consuming. One of the key time-consuming operations is capturing the distance parameters, which are near distance, far distance, and convergence distance. Traditionally these distances are measured by tape measure or triangular indirect measurement methods. These two methods consume a long time for every scene in shot. In our study, a compact laser distance sensing system with long range distance sensitivity is developed. The system is small enough to be installed on top of a camera and the measuring accuracy is within 2% even at a range of 50 m. The shooting time of an automatic camera rig equipped with the laser distance sensing system can be reduced significantly to less than a minute.
해상용 Multi Sensor Surveillance System은 다양한 기술의 복합체로서 본 과제에서 개발하고자하는 Gyro Sensor based Servo Motion Control 알고리즘은 선박의 6자유도운동을 분석하여 그에 대응할 수 있는 Motion Control 동요안정화제어장치를 개발하는 것이며, Nano Driving Precision Pan-Tilt/Gimbal System은 초정밀 초고속으로 감시용 디바이스를 적시에 정확한 동작을 수행하게 해주는 필수적인 장비이다. 최종적으로 개발하고자 하는 분야는 해상용 Nano Driving Multi Sensor Surveillance System 중 Nano Driving Precision Pan-Tilt/Gimbal의 최적설계 및 제작, 3-axis Gyro Sensor based Servo Motion Control 알고리즘 개발, 영상추적 Video Tracking Software 및 Hardware의 개발 및 각 세부주관에서 개발한 각각의 장비를 하나의 시스템으로 통합하는 시스템 Integration 및 시험인증으로 하나의 시스템을 완성 하였다.
Recently, a lot of research that applies data acquired from devices such as cameras and RFIDs to context aware services is being performed in the field on Life-Log and the sensor network. A variety of analytical techniques has been proposed to recognize various information from the raw data because video and audio data include a larger volume of information than other sensor data. However, manually watching a huge amount of media data again has been necessary to create supervised data for the update of a class or the addition of a new class because these techniques generally use supervised learning. Therefore, the problem was that applications were able to use only recognition function based on fixed supervised data in most cases. Then, we proposed a method of acquiring supervised data from a video sharing site where users give comments on any video scene because those sites are remarkably popular and, therefore, many comments are generated. In the first step of this method, words with a high utility value are extracted by filtering the comment about the video. Second, the set of feature data in the time series is calculated by applying functions, which extract various feature data, to media data. Finally, our learning system calculates the correlation coefficient by using the above-mentioned two kinds of data, and the correlation coefficient is stored in the DB of the system. Various other applications contain a recognition function that is used to generate collective intelligence based on Web comments, by applying this correlation coefficient to new media data. In addition, flexible recognition that adjusts to a new object becomes possible by regularly acquiring and learning both media data and comments from a video sharing site while reducing work by manual operation. As a result, recognition of not only the name of the seen object but also indirect information, e.g. the impression or the action toward the object, was enabled.
최근에 무선 비디오 감사, 무선 비디오 센서 네트워크 그리고 무선 모바일 비디오와 같은 다시점 비디오 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 다시점 비디오 신호처리에서 다수 개의 다른 카메라에서 획득되는 영상 사이에 존재하는 높은 상관성을 이용하는 것은 매우 핵심적인 기술이다. 본 논문에서는 카메라들 사이에 상호작용을 요구하지 않고, 다시점 분산 비디오 부호화에 효과적으로 사용할 수 있는 적응적인 다시점 보간 기법을 제안한다. 제안한 방법은 비선형적인 블록 예측, 시차 보상 시점 예측 그리고 비신뢰 블록에 대한 채우기 기법 등으로 구성된다. 모의실험을 통하여 제안한 방식은 기존의 방식에 비해 우수한 성능을 보인다.
There is growing interest in Vision-based video image matching owing to the constantly developing technology of unmanned-based systems. The purpose of this paper is the development of a fast and effective matching technique for the UAV oblique video image. We first extracted initial matching points using NCC (Normalized Cross-Correlation) algorithm and improved the computational efficiency of NCC algorithm using integral image. Furthermore, we developed a triangulation-based outlier removal algorithm to extract more robust matching points among the initial matching points. In order to evaluate the performance of the propose method, our method was quantitatively compared with existing image matching approaches. Experimental results demonstrated that the proposed method can process 2.57 frames per second for video image matching and is up to 4 times faster than existing methods. The proposed method therefore has a good potential for the various video-based applications that requires image matching as a pre-processing.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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