이 논문에서는 CAMshift 알고리즘과 칼만 필터(Kalman filter) 알고리즘을 결합하여 강건하게 개선된 추적모듈에 관해서 기술한다. 물체를 추적할 때 사용되는 CAMshift 알고리즘은 추적과정에서 탐색 윈도우를 설정할 때 물체가 이동하는 방향 및 속도를 고려하지 않는다는 단점이 있었다. 이를 해결하기 위해 칼만 필터 알고리즘을 추가한다면 현재 물체의 위치 및 속도 등의 정보를 바탕으로 다음 순간의 물체 위치를 추정할 수 있게 된다. 이 추정값을 기준으로 CAMshift 추적 시 탐색 윈도우를 재설정함으로써, 기존 CAMshift 알고리즘만으로는 추적이 불가능한 고속 이동물체에 대해서도 보다 정확한 추적이 가능하게 되었다. 또 본 연구에서는 추적 대상의 HSV와 YCrCb 두 색상정보를 동시에 고려함으로써 단일 색정보를 이용하는 검출보다 더 강인한 결과를 얻을 수 있었다.
Because of its fast and precise welding performance, laser welding is becoming a new excellent welding method. However, the precise focusing and robust seam tracking are required to apply laser welding to the practical fields. In order to laser weld a type of T joint like a circular pipe on a square pipe, which could be met in the three dimensional structure such as an aluminum space frame, a visual sensor system was developed for automation of focusing and seam tracking. The developed sensor system consists of a digital CCD camera, a structured laser, and a vision processor. It is moved and positioned by a 2-axis motorized stage, which is attached to a 6 axis robot manipulator with a laser welding head. After stripe-type structured laser illuminates a target surface, images are captured through the digital CCD camera. From the image, seam error and defocusing error are calculated using image processing algorithms which includes efficient techniques handling continuously changed image patterns. These errors are corrected by the stage off-line during welding or teaching. Laser welding of a circular pipe on a square pipe was successful with the vision tracking system by reducing the path positioning and de focusing errors due to the robot teaching or a geometrical variation of specimens and jig holding.
Lane detection is a key function in developing autonomous vehicle technology. In this paper, we propose a lane marker detection algorithm robust to environmental variation targeting low cost embedded computing devices. The proposed algorithm consists of two phases: initialization phase which is slow but has relatively higher accuracy; and the tracking phase which is fast and has the reliable performance in a limited condition. The initialization phase detects lane markers using a set of filters utilizing the various features of lane markers. The tracking phase uses Kalman filter to accelerate the lane marker detection processing. In a tracking phase, we measure the reliability of the detection results and switch it to initialization phase if the confidence level becomes below a threshold. By combining the initialization and tracking phases we achieved high accuracy and acceptable computing speed even under a low cost computing resources in which we cannot use the computing intensive algorithm such as deep learning approach. Experimental results show that the detection accuracy is about 95% on average and the processing speed is about 20 frames per second with Raspberry Pi 3 which is low cost device.
Template tracking refers to the procedure of finding the most similar image patch corresponding to the given template through an image sequence. In order to obtain more accurate trajectory of the template, the template requires to be updated to reflect various appearance changes as it traverses through an image sequence. To do that, appearance images are used to model appearance variations and these are obtained by the computation of the principal components of the augmented image matrix at every iteration. Unfortunately, it is prohibitively expensive to compute the principal components at every iteration. Thus in this paper, we suggest a new Sliding Window based truncated URV Decomposition (TURVD) algorithm which enables updating their structure by recycling their previous decomposition instead of decomposing the image matrix from the beginning. Specifically, we show an efficient algorithm for updating and downdating the TURVD simultaneously, followed by the rank-one update to the TURVD while tracking the decomposition error accurately and adjusting the truncation level adaptively. Experiments show that the proposed algorithm produces no-meaningful differences but much faster execution speed compared to the typical algorithms in template tracking applications, thereby maintaining a good approximation for the principal components.
본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.
Kim, Sang-Yun;Lee, Juri;Park, Hyung-Gu;Pu, Young Gun;Lee, Jae Yong;Lee, Kang-Yoon
JSTS:Journal of Semiconductor Technology and Science
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제15권4호
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pp.506-517
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2015
This paper presents a 1.248 Gb/s - 2.918 Gb/s low-power receiver MIPI-DigRF M-PHY with a fully digital frequency detection loop. MIPI-DigRF M-PHY should be operated in a very short training time which is $0.01{\mu}s$ the for HS-G2B mode. Because of this short SYNC pattern, clock and data recovery (CDR) should have extremely fast locking time. Thus, the quarter rate CDR with a fully digital frequency detection loop is proposed to implement a fast phase tracking loop. Also, a low power CDR architecture, deserializer and voltage controlled oscillator (VCO) are proposed to meet the low power requirement of MIPI-DigRF M-PHY. This chip is fabricated using a $0.11{\mu}m$ CMOS process, and the die area is $600{\mu}m{\times}250{\mu}m$. The power consumption of the receiver is 16 mW from the supply voltage of 1.1 V. The measured lock time of the CDR is less than 20 ns. The measured rms and peak jitter are $35.24ps_{p-p}$ and $4.25ps_{rms}$ respectively for HS-G2 mode.
스티칭 기법은 여러 영상에서 추출한 특징점의 디스크립터를 생성하고, 특징점들간의 정합 과정을 통해 하나의 영상으로 만드는 것이다. 각각의 특징점은 128 차원의 정보를 가지고 있고, 특징점의 개수가 증가 할수록 데이터 처리 시간이 증가하게 된다. 본 논문에서는 비디오 영상을 입력 했을 때 고속 파노라마 생성을 위한 특징점 추출 및 정합 기법을 제안한다. 빠른 속도로 특징점 추출을 위해서 FAST(Features from Accelerated Segment Test) 기법을 사용한다. 특징점 정합과정은 기존의 방법과는 다른 새로운 방법을 제안한다. Mean shift를 통해 특징점이 포함된 영역을 추적하여 벡터(vector)를 구하고 이 벡터를 사용하여 추출한 특징점들을 정합하는데 사용한다. 마지막으로 이상점(outlier)을 제거하기 위해 RANSAC(RANdom Sample Consensus) 기법을 사용한다. 입력된 두 영상의 호모그래피(homography) 변환 행렬을 구하여 하나의 파노라마 영상을 생성한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 속도가 향상되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 보다 정확한 물체 인식을 위하여 물체의 특징점 검출 시스템을 제안한다. 물체의 특징점 검출 시스템은 학습 단계와 검출 단계로 구분된다. 학습 단계에서는 각 특징점의 탐색영역을 설정하기 위한 관심영역모델과 탐색영역에서 특징점을 검출하기 위한 각 특징점별 검출기를 생성한다. 검출 단계에서는 학습 단계에서 생성했던 관심영역모델을 이용하여 입력 영상에서 각각의 특징점의 탐색영역을 설정한다. 시스템에서 검출하고자 하는 특징점 검출 방법은 고속 푸리에 변환을 이용하기 때문에 검출 속도가 빠르며 물체의 추적 시 실패하는 확률이 낮아진다. 제안하는 방법을 개발하여 실험 영상에 적용한 결과 추적하고자 하는 물체가 불규칙적인 속도로 움직일 때에도 안정적으로 추적함을 알 수 있었다. 실험 결과는 기존의 방법들에서 사용되었던 다양한 데이터 집합에 적용하였을 때 우수한 성능을 보여준다.
Accurate actuator tracking is critical to achieve reliable real-time hybrid simulation results for earthquake engineering research. The frequency-domain evaluation approach provides an innovative way for more quantitative post-simulation evaluation of actuator tracking errors compared with existing time domain based techniques. Utilizing the Fast Fourier Transform the approach analyzes the actuator error in terms of amplitude and phrase errors. Existing application of the approach requires using the complete length of the experimental data. To improve the computational efficiency, two techniques including data decimation and frequency decimation are analyzed to reduce the amount of data involved in the frequency-domain evaluation. The presented study aims to enhance the computational efficiency of the approach in order to utilize it for future on-line actuator tracking evaluation. Both computational simulation and laboratory experimental results are analyzed and recommendations on the two decimation factors are provided based on the findings from this study.
전력전자학회 2001년도 Proceedings ICPE 01 2001 International Conference on Power Electronics
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pp.622-625
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2001
Photovoltaic generation systems need MPPT (Maximum Power Point Tracking) control because the output power depends on the operating voltage and current. Therefore, many researchers propose various types of MPPT control methods. A new MPPT control scheme is proposed in this paper in order to realize higher efficiency with simple calculation. The line search algorithm with fibonacci sequence which is one of the optimizing method is employed for the MPPT. The line search method is modified for real-time operation. The method is verified by simulations and experiments. It is concluded that the scheme can respond fast variation of irradiance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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