• 제목/요약/키워드: detected object

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RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법 (A Method for Body Keypoint Localization based on Object Detection using the RGB-D information)

  • 박서희;전준철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.85-92
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    • 2017
  • 최근 영상감시 분야에서는 영상에서 움직이는 사람을 탐지하고, 탐지된 사람의 행위를 분석하는 방식에 딥러닝 기반 학습방법이 적용되기 시작했다. 이러한 지능형 영상분석 기술을 적용할 수 있는 분야 중 하나인 인간 행위 인식은 객체를 탐지하고 탐지된 객체의 행위를 인식하기 위해 신체 키포인트를 검출 하는 과정을 거치게 된다. 본 논문에서는 RGB-D 정보를 이용한 객체 탐지 기반의 신체 키포인트 검출 방법을 제시한다. 먼저, 두 대의 카메라로 생성된 색상정보와 깊이정보를 이용하여 이동하는 객체를 배경으로부터 분할하여 탐지한다. RGB-D 정보를 이용하여 탐지된 객체의 영역을 재조정하여 생성된 입력 데이터를 한 사람의 자세 추정을 위한 Convolutional Pose Machines(CPM)에 적용한다. CPM을 이용하여 한 사람당 14개의 신체부위에 대한 신념 지도(Belief Map)를 생성하고, 신념 지도를 기반으로 신체 키포인트를 검출한다. 이와 같은 방법은 키포인트를 검출할 객체에 대한 정확한 영역을 제공하게 되며, 개별적인 신체 키포인트의 검출을 통하여 단일 신체 키포인트 검출에서 다중 신체 키포인트 검출로 확장 할 수 있다. 향후, 검출된 키포인트를 이용하여 인간 자세 추정을 위한 모델을 생성할 수 있으며 인간 행위 인식 분야에 기여 할 수 있다.

이중계층구조 파티클 샘플링을 사용한 다중객체 검출 및 추적 (Multi-Object Detection and Tracking Using Dual-Layer Particle Sampling)

  • 정경원;김나현;이승원;백준기
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권9호
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    • pp.139-147
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    • 2014
  • 본 논문에서는 다중객체 검출과 동시에 추적을 수행하는 이중계층구조의 파티클 샘플링을 제안한다. 제안된 방법은 다중 객체 검출을 위한 상위 계층 파티클 샘플링과 검출된 객체의 추적을 위한 하위 계층 파티클 샘플링으로 구성된다. 상위 계층에서는 빠른 객체 검출을 위해 슬라이딩 윈도우 대신 움직임 추정 기반의 부모 파티클 (parent particles; PP) 윈도우를 사용하여, 이동 객체 주위로 리샘플링된 파티클을 통해 객체를 검출한다. 하위 계층에서는 상위 계층에서 검출한 객체의 객체영역에 자식 파티클 (child particles; CP)을 생성하여 해당 객체를 추적한다. 실험결과를 통해 비디오 시스템에서 기존 객체 검출 방법보다 빠른 검출이 가능하고, 다중 객체를 효과적으로 추적할 수 있음을 확인하였다.

물체 정합을 위한 특징점 추출 및 물체 표현에 관한 연구 (A Study on the salient points detection and object representation for object matching)

  • 박정민;손광훈;허영
    • 전자공학회논문지S
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    • 제35S권6호
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    • pp.101-108
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    • 1998
  • 물체를 인식하기 위한 효율적인 방법 중의 하나는 물체의 경계선에서 가장 적절한 특징들을 추출해 내어 인식에 사용하는 것이다. 본 논문에서는 경계선 위의 각 화소에서 주변 화소들과의 관계를 이용해 코너점, 접점, 변곡점을 추출하여 물체의 특징점으로 사용하였다. 기존에 주로 사용되던 중요한 특징점의 하나인 코너점은 곡률 함수상에서 찾고, 또한 물체가 직선과 곡선으로 이루어져 있을 경우 코너점만으로 물체를 표현하기에 부족하므로 곡률 함수를 미디안 필터링하여 양자화 잡음을 제거함으로써 접점과 변곡점을 찾는 새로운 방법을 제안하였다. 그리고 이 세 가지 특징점을 물체 정합의 요소로 사용하여 물체를 정합하였다. 정합 방법으로는 Discrete Hopfield Neural Network을 사용하였으며, 성능 분석 결과 곡선이 섞인 물체에서 코너점만으로 물체를 정합한 경우보다 특징점으로 물체를 정합한 경우 우수한 정합 성능을 나타내었다.

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비관통 변형 객체를 위한 충돌 감지 및 반응 (Collision Detection and Response for Non-penetrating Deformable Body)

  • 남상아;김명희
    • 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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    • 제6권1호
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    • pp.11-17
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    • 2000
  • 본 논문에서는 강체와 변형 객체 사이에서 발생할 수 있는 자체관통을 포함한 충돌처리 방법을 제시한다. 충돌은 객체간 계층구조 교차검사를 통해 감지된다. 연속된 프래임 사이에서 발생하는 충돌을 감지하기 위해 객체간 교차검사 외에 모조객체와 상대 객체 사이의 교차검사를 수행한다. 모조객체는 두 프래임 사이의 객체 움직임을 기반으로 구성된다. 일단 충돌이 발생되면, 객체간 관통은 허용되지 않으며 객체의 변형이 유발된다. 변형과정에서 발생 가능한 자체관통은 또 다른 종류의 모조객체와 객체 사이의 교차검사에 의해 빠르게 감지된다. 이때의 모조객체는 연속된 두 프래임간의 변형된 영역을 나타낸다. 객체 변형은 자체 접촉이 발생한 때까지로 제한된다. 제안 방법은 객체 형태와 무관하게 적용될 수 있다.

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배경 모델 학습을 통한 객체 분할/검출 및 파티클 필터를 이용한 분할된 객체의 움직임 추적 방법 (Object Segmentation/Detection through learned Background Model and Segmented Object Tracking Method using Particle Filter)

  • 임수창;김도연
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제20권8호
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    • pp.1537-1545
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    • 2016
  • 실시간영상에서 객체의 분할 및 추적은 침입자 감시와 로봇의 물체 추적, 증강현실의 객체 추적등 다양한 분야에서 사용되고 있다. 본 논문에서는 초기 입력 영상의 일부를 학습하여 배경모델로 제작한 후, 배경제거 방법을 이용하여 움직이는 객체의 분할을 통해 객체를 검출하였다. 검출된 객체의 영역을 기반으로 HSV 색상히스토그램과 파티클 필터를 이용하여 객체의 움직임을 추적하는 방법을 제안한다. 제안한 분할 방법은 평균 배경모델을 이용한 방법보다 주변환경 변화의 영향을 적게 받으며, 움직이는 객체의 검출 성능이 더욱 우수하였다. 또한 단일 객체 및 다수의 객체가 존재하는 환경에서 추적 객체가 유사한 색상 객체와 겹치는 경우, 추적 객체의 영역 절반 이상이 가려지는 경우에도 지속적으로 추적하는 결과를 얻을 수 있었다. 2개의 비디오 영상을 사용한 실험결과는 평균 중첩율 85.9%, 추적률 96.3%의 성능을 보여준다.

Vanishing point-based 3D object detection method for improving traffic object recognition accuracy

  • Jeong-In, Park
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제28권1호
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    • pp.93-101
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    • 2023
  • 이 논문은 영상 카메라를 이용하여 교통 객체를 인식하고자 하는 경우, 영상 내 객체 인식 정확도를 높이기 위해 소실점을 이용하여 객체에 대한 3D 바운딩 박스를 생성하는 방법이다. 최근 인공지능을 이용하여 교통 영상 카메라로 촬영된 차량을 검출하고자 하는 경우 이 3D 바운딩 박스 생성 알고리즘을 적용하고자 한다. 카메라 설치 각도와 카메라가 촬영한 영상의 방향성을 분석하여 종 방향 소실점(VP1)과 횡 방향 소실점(VP2)을 도출하고 이를 기반으로 분석 대상 동영상에서 이동하는 객체를 특정하게 된다. 이 알고리즘을 적용하면 감지된 객체의 위치, 종류, 크기 등 객체 정보 검출이 용이하고, 이를 자동차와 같은 이동류에 적용하는 경우 이를 트래킹하여 각 객체가 이동한 위치와 좌표, 이동속도 및 방향 등을 알 수 있다. 실제 도로에 적용한 결과 트래킹이 10% 향상되었으며 특히 음영지역(큰 차에 가려진 극히 적은 차량 부위)의 인식율과 트래킹이 100% 개선되는 등 교통 데이터 분석 정확성을 향상시킬 수 있었다.

RFID Tag Detection on a Water Content Using a Back-propagation Learning Machine

  • Jo, Min-Ho;Lim, Chang-Gyoon;Zimmers, Emory W.
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제1권1호
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    • pp.19-31
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    • 2007
  • RFID tag is detected by an RFID antenna and information is read from the tag detected, by an RFID reader. RFID tag detection by an RFID reader is very important at the deployment stage. Tag detection is influenced by factors such as tag direction on a target object, speed of a conveyer moving the object, and the contents of an object. The water content of the object absorbs radio waves at high frequencies, typically approximately 900 MHz, resulting in unstable tag signal power. Currently, finding the best conditions for factors influencing the tag detection requires very time consuming work at deployment. Thus, a quick and simple RFID tag detection scheme is needed to improve the current time consuming trial-and-error experimental method. This paper proposes a back-propagation learning-based RFID tag detection prediction scheme, which is intelligent and has the advantages of ease of use and time/cost savings. The results of simulation with the proposed scheme demonstrate a high prediction accuracy for tag detection on a water content, which is comparable with the current method in terms of time/cost savings.

A Study on Phase Bearing Error using Phase Delay of Relative Phase Difference

  • Lee, Kwan Hyeong
    • International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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    • 제13권2호
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    • pp.76-81
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    • 2021
  • This study proposes a method to reduce the phase error of the received signal to detect the object bearing. The phase shift of the received signal occurs due to the multipath of the signal by natural structure or artificial structures. When detecting the direction of the object using radio waves, the phase of the received signal cannot be accurately detected because of the phase bearing error in the object detection direction. The object detection direction estimation depends on the phase difference, antenna installation distance, signal source wavelength, frequency band and bearing angle. This study reduces the error of the phase bearing by using the phase delay of the relative phase difference for the signals incident on the two antennas. Through simulation, we analyzed the object direction detection performance of the proposed method and the existing method. Three targets are detected from the [-15°, 0°, 15°] direction. The existing method detects the target at [-13°, 3°, 17°], and the proposed method detects the at [-15°, 0°, 15°]. As a result of the simulation, the target detection direction of the proposed method is improved by 2 degrees compared to the existing method.

고정 카메라 환경하에서 사람의 움직임 검출 알고리즘의 구현 (Implementation of Motion Detection of Human Under Fixed Video Camera)

  • 한희일
    • 대한전자공학회:학술대회논문집
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    • 대한전자공학회 2000년도 하계종합학술대회 논문집(4)
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    • pp.202-205
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    • 2000
  • In this paper we propose an algorithm that detects, tracks a moving object, and classify whether it is human from the video clip captured under the fixed video camera. It detects the outline of the moving object by finding out the local maximum points of the modulus image, which is the magnitude of the motion vectors. It also estimates the size and the center of the moving object. When the object is detected, the algorithm discriminates whether it is human by segmenting the face. It is segmented by searching the elliptic shape using Hough transform and grouping the skin color region within the elliptic shape.

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2극 수직자계를 이용한 Magnetic Tomograpy의 설계와 제작 (Design and Development of the Magnetic Tomography System Using Two Poles Perpendicular Magnetic Field)

  • 박은식;박관수
    • 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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    • 제52권2호
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    • pp.61-67
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    • 2003
  • This paper describes a development of magnetic tomography system using two poles perpendicular magnetic field. In the system, the relative permeabilities of the object are detected by Hall sensors located along with tube circumference. The signals according to the size and position of the object could be separated in case the relative permeability of the object are over 10. Moreover, the size and location of the object could be determined in real time.