• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.1021-1028
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• 2009

In this paper, a location identification for a cleaning robot using a camera shooting forward a room ceiling which kas three point landmarks is introduced. These three points are made from a laser source which is placed on an auto charger. A fisheye lens covering almost 150 degrees is utilized and the image is transformed to a camera image grabber. The widly shot image has an inevitable distortion even if wide range is coverd. This distortion is flatten using an image warping scheme. Several vision processing techniques such as an intersection extraction erosion, and curve fitting are employed. Next, three point marks are identified and their correspondence is investigated. Through this image processing and image distortion adjustment, a robot location in a wide geometrical coverage is identified.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제12권2호
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• pp.79-87
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• 2008

We have developed a miniature fisheye lens with $190^{\circ}$ field of view operating simultaneously in the visible and the near infrared wavelengths. The modulation transfer function characteristic for the visible wavelength is sufficient for a mega-pixel-grade image sensor. The lens also has a fair resolution in the infrared wavelength region. The calibrated $f-{\theta}$ distortion is less than 5%, and the relative illumination is over 90%. In consequence, a sharp wide-angle image can be obtained which is uniform in brightness over the entire range of field angles. The real image heights for the visible and the near infrared wavelengths have been fitted to polynomial functions of incidence angle with sub-pixel accuracies. Combined with the near equidistance projection scheme of the lens, this lens can be advantageously employed in various image-processing applications requiring a wide-angle lens.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.128-135
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• 2019

This paper presents a deep learning-based object detection method for recognizing vehicles in images acquired through cameras installed on ceiling of underground parking lot. First, we present an image enhancement method, which improves vehicle detection performance under dark lighting environment. Second, we present a new CNN-based multiscale classifiers for detecting vehicles in images acquired through cameras with fisheye lens. Experiments show that the presented vehicle detector has better performance than the conventional ones.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.24-35
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• 2024

The combination of Artificial Intelligence and the Internet of Things (AIoT) has gained significant popularity. Deep neural networks (DNNs) have demonstrated remarkable success in various applications. However, deploying complex AI models on embedded boards can pose challenges due to computational limitations and model complexity. This paper presents an AIoT-based system for smart parking lots using edge devices. Our approach involves developing a detection model and a decision tree for occupancy status classification. Specifically, we utilize YOLOv5 for car license plate (LP) detection by verifying the position of the license plate within the parking space.

• 한국광학회지
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• 제23권5호
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• pp.179-188
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• 2012

어안렌즈(fisheye lens)란 통상 초 광각의 시야각을 가지는 렌즈를 일컫는다. 초 광각의 시야각을 가지는 렌즈에서는 주변부시야각으로 갈수록 상의 조도가 급격히 저하하게 되는데, 본 논문에서는 이의 원인과 개선방안에 관해 논의한다. 왜냐하면 어안렌즈와 같은 초 광각의 렌즈에서는 기하광학적인 수차특성보다 오히려 시야각의 안정적인 확보가 광학적인 성능을 훨씬 더 좌우할 수 있기 때문이다. 그러므로 이를 위해, 먼저, 방향코사인벡터의 부호규약과 곡면 상에서의 법선벡터의 방향을 해석기하학적으로 다룬다. 이어서 해석기하학적인 논의를 바탕으로 조도저하의 다양한 원인들에 대해 수치 및 원리적인 분석을 실시하고, 개선에 대한 방안들을 제시한다.

• Journal of the Optical Society of Korea
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• 제18권6호
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• pp.720-731
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• 2014

There are many kinds of optical systems to widen a field of view. Fisheye lenses with view angles of 180 degrees and omni-directional systems with the view angles of 360 degrees are recognized as proper systems to widen a field of view. In this study, we proposed a new optical system to overcome drawbacks of conventional omni-directional systems such as a limited field of view in the central area and difficulties in manufacturing. Thus we can eliminate the undesirable reflection components of the omni-directional system and solve the primary drawback of the conventional system. Finally, tolerance analysis using Zernike polynomial coefficients was performed to confirm the productivity of the new optical system. Furthermore, we established a method of optical axis alignment and compensation schemes for the proposed optical system as a result of tolerance analysis. In a sensitivity calculation, we investigated performance degradation due to manufacturing error using Code V(R) macro function. Consequently, we suggested compensation schemes using a lens group decentering. This paper gives a good guidance for the optical design and tolerance analysis including the compensation method in the extremely wide angle system.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.547-554
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• 2013

This paper proposes a novel formation algorithm of identical robots based on object tracking method using omni-directional images obtained through fisheye lenses which are mounted on the robots. Conventional formation methods of multi-robots often use stereo vision system or vision system with reflector instead of general purpose camera which has small angle of view to enlarge view angle of camera. In addition, to make up the lack of image information on the environment, robots share the information on their positions through communication. The proposed system estimates the region of robots using SURF in fisheye images that have $360^{\circ}$ of image information without merging images. The whole system controls formation of robots based on moving directions and velocities of robots which can be obtained by applying Lucas-Kanade Optical Flow Estimation for the estimated region of robots. We confirmed the reliability of the proposed formation control strategy for multi-robots through both simulation and experiment.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.442-448
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• 2011

이동 로봇의 위치인식 기술을 위하여 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 시야각이 넓은 어안렌즈를 장착한 단일 카메라를 사용하여 천장의 특징점을 이용한 자기위치 인식에 관한 방안을 제시한다. 여기서는 어안렌즈 기반의 비전 시스템이 가지는 왜곡 영상의 보정, SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 기반의 강인한 특징점을 추출하여 이전 영상과 이동한 영상과의 정합을 통해 최적화된 영역 함수를 도출하는 과정, 그리고 기하학적 적합모델 설계 등을 제시한다. 제안한 방법을 실험실 환경 및 복도 환경에 적용하여 그 유용성을 확인한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권1호
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• pp.105-111
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• 2009

최근 각종 건설현장에서 최신측량기술을 이용한 다양한 정보 취득을 통해 시공성 및 안전성을 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 디지털 영상은 영상 취득이 간편할 뿐만 아니라 영상으로부터 다양한 정보를 취득할 수 있기 때문에 최근 영상처리기술의 발전과 더불어 많은 활용성이 기대되고 있다. 본 연구에서는 터널과 같은 지하공간의 경우 일반렌즈로는 영상 촬영이 어려운 단점을 극복하기 위하여 어안렌즈를 활용한 영상 취득을 제안하였으며, 터널벽면을 모자이크 영상으로 매핑하는 프로그램을 개발하였다. 터널벽면에 대한 모자이크영상은 터널현장에서 절리면의 검출과 콘크리트 라이닝의 균열, 누수, 백화, 박리 등의 이상을 검측하고 분석하는데 활용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권4C호
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• pp.408-414
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• 2010

CCTV이미지에서 교통정보를 수집하려고 할 때 관측자가 카메라를 움직이면 설치된 검지영역이 손실되고 복원하려고 해도 기계적 오차로인해 어려움을 겪게 된다. 그래서 어안이나 거울을 이용하면 카메라를 움직이지 않아도 된다. 하지만 이러한 상황하에서 가장 큰 문제점은 영상의 왜곡이다. 본 논문에서는 이러한 왜곡을 극복하기 위해 비선형 확산 방정식을 이용한 분할과 이 영역에디포메이션을 적용하여 디블러링 한 후 차량정보 수집을 시도한 결과 이전 결과보다 5% 향상된 결과를 얻었다.