• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.1259-1266
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• 2014

Road signs provide important safety information about road and traffic conditions to drivers. Road signs include not only common traffic signs but also warning information regarding unexpected obstacles and road constructions. Therefore, accurate detection and identification of road signs is one of the most important research topics related to safe driving. In this paper, we propose a 3-D vision technique to automatically detect and track road signs in a video sequence which is acquired from a stereo vision camera mounted on a vehicle. First, color information is used to initially detect the sign candidates. Second, the SVM (Support Vector Machine) is employed to determine true signs from the candidates. Once a road sign is detected in a video frame, it is continuously tracked from the next frame until it is disappeared. The 2-D position of a detected sign in the next frame is predicted by the 3-D motion of the vehicle. Here, the 3-D vehicle motion is acquired by using the 3-D pose information of the detected sign. Finally, the predicted 2-D position is corrected by template-matching of the scaled template of the detected sign within a window area around the predicted position. Experimental results show that the proposed method can detect and track many types of road signs successfully. Tracking comparisons with two different methods are shown.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.49-54
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• 2011

본 논문에서는 실내 환경에서 발생 할 수 있는 각종 냄새를 구분하고 농도를 검출하여 냄새 발생지로의 탐색과 이에 관련된 정보를 전송하는 지능 로봇을 구현 하였다. 온도변화에 따라 구동 되는 반도체식 가스센서를 이용하여 에탄올, 암모니아 및 이들의 혼합가스를 신경망 알고리즘을 통해 구분하고, 퍼지 추론방식으로 농도 측정이 가능한 후각 기능을 구현 하여 탑재함과 동시에 비전 시스템을 이용하여 장애물 회피 이동이 가능하게 하였다. 또한 로봇은 센서 네트워크 내에서 동작하며 유해 가스 및 냄새 관련 정보와 이에 따른 경고 메시지를 멀티홉 방식으로 네트워크 내 다른 노드로 전송한다. 비전 시스템과 후각 센서를 이용한 알고리즘으로 냄새의 종류 구분 및 농도 측정, 발생지 탐색이 가능 하였고 센서 네트워크 내 동작으로 이러한 정보전송이 가능한 로봇을 제시 하였다. 실제 실험을 통하여 냄새 인식 및 농도검출, 그리고 냄새 발생지로의 탐색 알고리즘 및 정보전송 성능의 효용성을 입증 하였다.

• 한국항공우주학회지
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• 제35권6호
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• pp.539-547
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• 2007

본 논문은 영상정보를 이용하여 사용자의 눈의 움직임을 통해 응시점을 추적하는 실시간 아이트랙커 시스템 개발에 대한 연구이다. 개발된 시스템은 광학기반의 동공추적 기법을 이용하여 사용자의 눈의 움직임을 추적한다. 광학기반의 방법은 사용자의 눈에 아무런 장애도 일으키지 않고 눈의 위치를 매우 정확하게 측정 할 수 있다는 장점을 가진다. 동공영상을 획득하기 위해 적외선 카메라를 사용하며, 획득한 영상으로부터 정확한 동공영역을 추출하기 위해 적외선 LED를 사용한다. 실시간 영상처리가 가능하게 하기위해 칼만필터를 적용한 동공추적 알고리즘을 개발하고 DSP(Digital Signal Processing) 시스템을 사용하여 동공영상을 획득한다. 실시간 아이트랙커 시스템을 통하여 실시간으로 사용자의 동공움직임을 추적하고 사용자가 바라보는 배경영상에 사용자의 응시점을 나타낸다.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권4호
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• pp.393-407
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• 2023

To assess structural condition in a non-destructive manner, computer vision-based structural health monitoring (SHM) has become a focus. Compared to traditional contact-type sensors, the advantages of computer vision-based measurement systems include lower installation costs and broader measurement areas. In this study, we propose a novel computer vision-based vibration measurement and coarse-to-fine damage assessment method for truss bridges. First, a deep learning model FairMOT is introduced to track the regions of interest (ROIs) that include joints to enhance the automation performance compared with traditional target tracking algorithms. To calculate the displacement of the tracked ROIs accurately, a normalized cross-correlation method is adopted to fine-tune the offset, while the Harris corner matching is utilized to correct the vibration displacement errors caused by the non-parallel between the truss plane and the image plane. Then, based on the advantages of the stochastic damage locating vector (SDLV) and Bayesian inference-based stochastic model updating (BI-SMU), they are combined to achieve the coarse-to-fine localization of the truss bridge's damaged elements. Finally, the severity quantification of the damaged components is performed by the BI-SMU. The experiment results show that the proposed method can accurately recognize the vibration displacement and evaluate the structural damage.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제30권11호
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• pp.610-620
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• 2003

다양한 그림자는 비젼 기반 차량 검출에서 오류를 발생시키는 주요 원인이다. 본 논문에서는 노면 표시 기반 방법과 배경 빼기 및 에지(BS & Edge) 방법이라는 두 가지 방안을 차량 검출과 그림자 제거를 위해 제안하였다. 노변의 지형 지물들로 인해서 발생하는 그림자의 영향이 크게 증가하는 상황에서의 실험을 통해서 96% 이상의 차량 검출 정확도를 나타냄을 확인하였다. 전술한 두 가지 방법을 기반으로 하여, 차량 추적, 차량 계수, 차종 분류, 그리고 속도 측정을 수행하여 각 차로의 부하를 나타내는 데 사용되는 차량 흐름과 관련된 여러 가지 교통 파라미터를 추출하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권3호
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• pp.835-854
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• 2012

In this paper, we propose a novel positioning system for indoor navigation which helps a user navigate easily to desired destinations in an unfamiliar indoor environment using his mobile phone. The system requires only the user's mobile phone with its basic equipped sensors such as a camera and a compass. The system tracks user's positions and orientations using a vision-based approach that utilizes $360^{\circ}$ panoramic images captured in the environment. To improve the robustness of the vision-based method, we exploit a digital compass that is widely installed on modern mobile phones. This hybrid solution outperforms existing mobile phone positioning methods by reducing the error of position estimation to around 0.7 meters. In addition, to enable the proposed system working independently on mobile phone without the requirement of additional hardware or external infrastructure, we employ a modified version of a fast and robust feature matching scheme using Histogrammed Intensity Patch. The experiments show that the proposed positioning system achieves good performance while running on a mobile phone with a responding time of around 1 second.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.1015-1017
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• 2013

물체의 움직임에 관한 추적방법은 여러 가지 문제점을 갖고 있다. 물체의 움직임에 관한 추적방법은 물제의 장면, 비 강체 물체의 구조, 물체와 물체 및 물체의 장면 폐색 및 카메라의 움직임과 모두 움직이는 물체의 패턴변화에 의해 결정되기 때문이다. 추적방법은 일반적으로 매 프레임의 위치나 물체의 형상을 필요로 하는 높은 수준의 응용프로그램이나 시스템 내에서 처리된다. 본 논문에서는 확장 칼만 필터(EKF)에 따라 물체의 활성 시각 추적 물체 잠금 시스템을 실행하고, 실행된 데이터를 바탕으로 분석하여 도입된 단일 카메라 추적 시스템 알고리즘에 2대의 카메라와 각각의 비전에 따라 물체 추적 시스템을 설명하고, 물체의 상태를 파악하여 각 카메라에서 움직임에 관한 추적이 실행된 후 개별 트랙에 최종 시스템 물체의 움직임 트랙과 결합하여 사용되는 추적시스템에 대해 연구하였다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제14권4호
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• pp.451-457
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• 2010

Increasing demands on the safety of public train services have led to the development of various types of security monitoring systems. Most of the surveillance systems are focused on the estimation of crowd level in the platform, thereby yielding too many false alarms. In this paper, we present a novel security monitoring system to detect critically dangerous situations such as when a passenger falls from the station platform, or when a passenger walks on the rail tracks. The method is composed of two stages of detecting dangerous situations. Objects falling over to the dangerous zone are detected by motion tracking. 3D depth information retrieved by the stereo vision is used to confirm fallen events. Experimental results show that virtually no error of either false positive or false negative is found while providing highly reliable detection performance. Since stereo matching is performed on a local image only when potentially dangerous situations are found; real-time operation is feasible without using dedicated hardware.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2006년도 하계종합학술대회
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• pp.907-908
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• 2006

We describe a method for localizing a mobile robot in its working environment using a vision system and Virtual Reality Modeling Language (VRML). The robot identifies landmarks in the environment, using image processing and neural network pattern matching techniques, and then its performs self-positioning with a vision system based on a well-known localization algorithm. After the self-positioning procedure, the 2-D scene of the vision is overlaid with the VRML scene. This paper describes how to realize the self-positioning, and shows the overlap between the 2-D and VRML scenes. The method successfully defines a robot's path.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2002년도 ITC-CSCC -3
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• pp.1678-1680
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• 2002

Stereo matching technique is used in many practical fields like satellite image analysis and computer vision. In this paper, we suggest a method to extract a target object image from a complicated background. For example, human face image can be extracted from random background. This method can be applied to computer vision such as security system, dressing simulation by use of extracted human face, 3D modeling, and security system. Many researches about stereo matching have been performed. Conventional approaches can be categorized into area-based and feature-based method. In this paper, we start from area-based method and apply area tracking using scanning window. Coarse depth information is used for area merging process using area searching data. Finally, we produce a target object image.