• 한국군사과학기술학회지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.561-568
• /
• 2010

Instrumentation radar in a test range has an important role to measure target's TSPI(time, space, position, information). It is well known that it tracks a target stably using a beacon mode. But it may fail to track a target in a certain region using a beacon mode. In this paper, we modeled a simple missile shape similar to ATCMS with two beacon antenna and analyzed an antenna radiation pattern using MLFMM(Multi Level Fast Multipole Method) method. Using the analyzed result of the radiation pattern of the antenna and the attitude data of target, we simulated beacon tracking performance of an instrumentation radar. As a result of simulation, we showed that an instrumentation radar may lose the target because it tracks a area of the beacon antenna pattern.

• ETRI Journal
• /
• 제42권1호
• /
• pp.54-66
• /
• 2020

Nowadays, the broad availability of cameras and embedded systems makes the application of computer vision very promising as a supporting technology for intelligent transportation systems, particularly in the field of vehicle tracking. Although there are several existing trackers, the limitation of using low-cost cameras, besides the relatively low processing power in embedded systems, makes most of these trackers useless. For the tracker to work under those conditions, the video frame rate must be reduced to decrease the burden on computation. However, doing this will make the vehicle seem to move faster on the observer's side. This phenomenon is called the fast motion challenge. This paper proposes a tracker called dynamic swarm particle (DSP), which solves the challenge. The term particle refers to the particle filter, while the term swarm refers to particle swarm optimization (PSO). The fundamental concept of our method is to exploit the continuity of vehicle dynamic motions by creating dynamic models based on PSO. Based on the experiments, DSP achieves a precision of 0.896 and success rate of 0.755. These results are better than those obtained by several other benchmark trackers.

• ETRI Journal
• /
• 제29권6호
• /
• pp.736-744
• /
• 2007

We propose a fast macroblock (MB) mode prediction and decision algorithm based on temporal correlation for P-slices in the H.264/AVC video standard. There are eight block types for temporal decorrelation, including SKIP mode based on rate-distortion (RD) optimization. This scheme gives rise to exhaustive computations (search) in the coding procedure. To overcome this problem, a thresholding method for fast inter mode decision using a MB tracking scheme to find the most correlated block and RD cost of the correlated block is suggested for early stop of the inter mode determination. We propose a two-step inter mode candidate selection method using statistical analysis. In the first step, a mode is selected based on the mode information of the co-located MB from the previous frame. Then, an adaptive thresholding scheme is applied using the RD cost of the most correlated MB. Secondly, additional candidate modes are considered to determine the best mode of the initial candidate modes that does not satisfy the designed thresholding rule. Comparative analysis shows that a speed-up factor of up to 70.59% is obtained when compared with the full mode search method with a negligible bit increment and a minimal loss of image quality.

• Journal of Veterinary Science
• /
• 제23권1호
• /
• pp.17.1-17.10
• /
• 2022

Background: Inspection of livestock farms using surveillance cameras is emerging as a means of early detection of transboundary animal disease such as African swine fever (ASF). Object tracking, a developing technology derived from object detection aims to the consistent identification of individual objects in farms. Objectives: This study was conducted as a preliminary investigation for practical application to livestock farms. With the use of a high-performance artificial intelligence (AI)-based 3D depth camera, the aim is to establish a pathway for utilizing AI models to perform advanced object tracking. Methods: Multiple crossovers by two humans will be simulated to investigate the potential of object tracking. Inspection of consistent identification will be the evidence of object tracking after crossing over. Two AI models, a fast model and an accurate model, were tested and compared with regard to their object tracking performance in 3D. Finally, the recording of pig pen was also processed with aforementioned AI model to test the possibility of 3D object detection. Results: Both AI successfully processed and provided a 3D bounding box, identification number, and distance away from camera for each individual human. The accurate detection model had better evidence than the fast detection model on 3D object tracking and showed the potential application onto pigs as a livestock. Conclusions: Preparing a custom dataset to train AI models in an appropriate farm is required for proper 3D object detection to operate object tracking for pigs at an ideal level. This will allow the farm to smoothly transit traditional methods to ASF-preventing precision livestock farming.

• 대한전자공학회논문지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.75-85
• /
• 1985

실시간 설치가 가능한 움직이는 물체를 추적하는 알고리즘에 관하여 연구하였다. 본 논문에서는 연산자 표현과 variation이 알고리즘[10]에 근거하여 fast 알고리즘을 개발하였다. Variational알고리즘에 대한 초기 추정치는 상호 상관 계수가 최대가 되는 위치를 directed search를 통하여 구하였다. 개발한 fast 알고리즘은 먼저 영상을 16개의 작은 부영상으로 분해하고 새로 제시한 움직임 검출 방법과 variational 알고리즘을 각 부영상에 순차적으로 적웅하는 알고리즘이다. 따라서 부영상을 단위로 하는 recursive 알고리즘이다. 개발한 알고리즘은[10]자 비교하여 평균 7대 1 정도의 계산상의 이득을 얻을 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제22권2호
• /
• pp.311-321
• /
• 2019

Virtual reality applications in Head-Mounted Displays require high frame rates and low latency rendering techniques. Ray tracing offers many benefits, such as high-quality image generation, but has not been utilized due to lower performance than rasterization. But that can obtain good result combined with gaze-tracking technology and human visual system's operation principle. In this paper, we propose a method to optimize the foveated sampling map and to maintain the visual quality through the fast voronoi nearest interpolation. The proposed method further reduces the computational cost that has been improved by the previous foveated sampling. It also smoothes the voronoi boundary using adaptive sibson interpolation, which was not possible in real-time. As a result, the proposed method can render real-time high-quality images with low visual difference.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제16권9호
• /
• pp.1825-1838
• /
• 2012

본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존방법과 비슷한 검출률을 보였지만, 오검출률에 있어서는 0.66%로 기존방법보다 상당히 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 제어로봇시스템학회논문지
• /
• 제4권3호
• /
• pp.349-359
• /
• 1998

A robot control scheme for specific application a line-tracking system is newly presented. To improve the performance of line-tracking, robot arm dynamics and torque constraints are incorporated into the control scheme. The tracking problem for the workpiece on a variable-speed conveyor is formulated as an optimal tracking problem with specific criteria. Dividing the conveyor speed into the nominal term and the perturbed term, a two-stage control strategy is employed to cope with the nonlinearity and uncertainty of the robot-conveyor system. Simulation results are given to verify good tracking performance with fast cycle time and high accuracy in a robotic workcell.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제18권12호
• /
• pp.2961-2967
• /
• 2014

최근 CCTV의 영상정보 공개시 타인의 영상에 대해서는 모자이크 처리하여 식별이 불가능하도록 하는 개인정보 보호법이 발표되었다. 반면에 CCTV를 통하여 획득된 영상 데이터를 활용한 범죄 수사는 점차 더 많이 활용되고 있는 추세이다. 이렇게 상반된 2가지의 요구사항에 의해 촬영된 CCTV 동영상을 수사기관 등의 기관에서 요청할 경우 개인정보(개인 얼굴 이미지 등)을 마스킹(Masking)해 배포함으로써 개인정보 유출을 차단하는 마스킹/ 언마스킹 솔루션에 대한 시장의 요구가 크게 성장할 것으로 예측된다. 정보주체가 정보열람 의뢰기관에 정보를 요구하기 전에 객체에 대한 선별 마스킹을 하기 위한 정보보호 솔루션에 있어서 가장 핵심되는 기술은 객체에 대한 추적기술이다. 본 논문에서는 CCTV영상에 대한 후처리로써의 정보보호 솔루션에 적합한 객체추적 알고리즘을 제안한다. 안정적인 추적이 가능하도록 하기 위해 움직임정보와 색상정보를 함께 사용하였다. 그러면서도 시간이 많이 걸리지 않는 컬러 중심점 이동(Color Centroid Shifting) 기반의 방법을 사용하여 추적의 속도 성능을 높였다.

• 전자공학회논문지SC
• /
• 제40권3호
• /
• pp.127-134
• /
• 2003

본 논문에서는 퍼지제어를 이용하여 사람의 얼굴을 추적하는 카메라를 구동하는 시스템을 구현한다. 팬틸트(Pan Tilt)구조를 가진 카메라 시스템은 먼저 영상을 PC로 보내고 PC에서는 추적알고리즘에 의한 추적 좌표를 다시 카메라에 전송하면 카메라는 목표 얼굴을 실시간으로 추적하는 방식으로 되어 있다. 카메라를 구동하는 2축의 스텝모터는 PC에서 전송된 목표 좌표로 최대한 빠르고 또한 부드럽게 제어되어야 한다. 이를 위해서 본 논문에서는 퍼지제어기를 제안하여 구동용 가·감속 주파수를 만들고 두 축의 스텝모터를 빠르면서도 부드럽게 제어한다 그리고 본 제안 방식의 효율성을 검증하기 위하여 실험 장치를 제작하고 실험을 수행한다.