본 논문에서는 XYS영상 정규화와 XSR 영상 정규화에 기반을 둔 영상사형정보예측 방법을 제안한다. 실험을 통하여 XYS영상 정규화와 XRS 영상 정규화에 기반을 둔 영상사형정보예측 방법을 보이고 XYS 방식의 의한 사형정보예측방법이 더 우수함을 보인다. 또한 플리핑 및 회전과 수평 수직 비 정보를 원래영상과 감지된 영상의 중앙모멘트로 표시될 수 있음을 보인다.
The introduction of industrial intelligent robot using vision sensor has been interested in automated factory. 2D and 3D vision sensors have used to recognize object and to estimate object pose, which is for packaging parts onto a complete whole. But it is not trivial task due to illumination and various types of objects. Object image has distorted due to illumination that has caused low reliability in recognition. In this paper, recognition method of complex shape object has been proposed. An accurate object region has detected from combined binary image, which has achieved using DoG filter and local adaptive binarization. The object has recognized using neural network, which is trained with sub-divided object class according to object type and rotation angle. Predefined shape model of object and maximal slope have used to estimate the pose of object. The performance has evaluated on ETRI database and recognition rate of 96% has obtained.
본 논문은 실내외 공간에서 인간을 포한함 이동물체의 영상정보를 이용하여 이동로봇의 자기위치를 인식하기 위한 방법을 제시하고 있다. 제시한 방법은 로봇자체의 DR센서 정보와 카메라에서 얻은 영상정보로부터 로봇의 위치추정방법을 결합한 것이다. 그리고 이동물체의 이전 위치정보와 관측 카메라의 모델을 사용하여 이동물체에 대한 영상프레임 좌표와 추정된 로봇위치간의 관계를 표현할 수 있는 식을 제시하고 있다. 또한 이동하는 인간과 로봇의 위치와 방향을 추정하기 위한 제어방법을 제시하고 이동로봇의 위치를 추정하기 위해서 칼만필터 방법을 적용하였다. 그리고 시뮬레이션 및 실험을 통하여 제시한 방법을 검증하였다.
본 논문에서는 인간과 환경사이의 물리적 또는 심리적 인터액션을 통한 인간중심의 적절한 서비스를 제공하는 공간지능화(iSpace: Intelligent Space) 구현하고자 네트웍 센서 인식공간을 소개하고 있다. 영상 데이터 처리 및 정보 네트웍 기능을 갖는 다수의 컬러 CCD 카메라를 iSpace 공간에 분산 배치하였다. iSpace내의 정보획득을 위한 네트웍 센서를 분산 지능형 네트웍 디바이스(DIND: Distributed Intelligent Network Devices)라고 명명하고 있으며, 각 DIND는 일종의 클라이언트 역할을 수행하도록 하였으며, DIND는 카메라 센서를 이용하는 이른바 카메라 네트워크를 구성한 것으로 이를 통해 실내 환경을 인식하고 모델링 하며 공간 내 거주자의 의도를 인식하기 위한 시스템을 구축하였다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.328-332
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2023
The Army has presented eight game-changers for future warfare through 'Army Vision 2050,' including Intelligent Combat Robots, Super Soldiers, Energy Weapons, Hypersonic Weapons, Non-lethal Weapons, Autonomous Mobile Equipment, Intelligent Command and Control Systems, and Energy Supply Systems. This study focuses on Intelligent Combat Robots, considering them as the most crucial element among the mentioned innovations. How will Intelligent Combat Robots be utilized on the future battlefield? The future battlefield is expected to take the form of combined human-robot warfare, where advancements in science and technology allow intelligent robots to replace certain human roles. Especially, tasks known as Dirty, Difficult, Dangerous, and Dull (4D) in warfare are expected to be assigned to robots. This study suggests three forms of Intelligent Robots: humanoid robots, biomimetic robots, and swarm drones.
최근 스마트시티 구축을 위하여 지능형 도로인프라를 이용한 차량의 교통정보를 취득하고, 이를 효율적으로 관리하기 위한 기술의 개발이 요구되고 있다. 그동안 도로의 교통정보를 분석하기 위해서는 루프 검지기, 초음파 검지기, 영상식 검지기 등의 다양한 기술들이 활용되고 있었다. 그런데, 이러한 종래의 기술들은 도로내에서 이동하는 차량을 대상으로 교통정보 DB 구축을 위해 필요한 교통 밀도, 대기행렬의 길이등 다양한 교통 DB의 수집에 어려움이 있었다. 따라서, 본 논문에서는 도로위에 지능형 CCTV등 카메라 인프라를 기본으로 구축되는 스마트 시티를 가정하여 도로의 CCTV카메라를 이용하여 도로 CCTV의 Vision Tracking을 이용한 주행차량의 교통DB산출하는 솔루션을 제시하고, 이에 대한 모의실험과 기초성능 검증을 행하였다. 본 논문에서 제시한 솔루션은 일반론으로 발전시켜야할 숙제는 여전히 남아있지만, 가변하는 스마트시티 도로환경속에서 도로부착형 CCTV카메라 이동차량 환경을 반영한 새로운 지능형 교통DB산출솔루션으로 관련 분야에서 유용하게 활용될수 있을것으로 기대된다.
차량의 전자제어 시스템은 운전자의 안전을 확보하려는 법률적, 사회적 요구에 발맞추어 빠르게 발달하고 있으며, 하드웨어의 가격하락과 센서 및 프로세서의 고성능화에 따라 레이더, 카메라, 레이저와 같은 다양한 센서를 적용한 다양한 운전자 지원 시스템 (Driver Assistance System)이 실용화되고 있다. 이에 본 연구에서는 CCD 카메라로부터 취득되는 영상을 이용하여 실험차량의 주행 차선 및 주변에 위치하거나 접근하는 차량을 인식할 수 있는 프로그램을 개발하였으며, 선행 연구에서 개발된 위험운전 판단 알고리즘과 통합하여 위험운전에 대한 원인 및 결과를 분석 할 수 있는 Vision 시스템 기반 위험운전 분석 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 위험운전 분석 프로그램은 위험운전판단 알고리즘의 판단변수인 차량 거동 데이터와 차선 및 차량인식 프로그램에서 획득된 정보와 융합하여 위험운전 행위의 원인 및 결과를 효과적으로 분석할 수 있을 것으로 판단된다.
자율주행자동차 상용화를 위해 자율주행자동차 안전성 제고를 위한 다양한 연구가 수행되고 있으며, 그 중 시나리오 연구가 안전성 평가에 직접적으로 연관되어 필수적으로 고려되고 있다. 그러나 기존 시나리오 제시의 경우 데이터 부재 및 전문가 개입으로 인해 객관성 및 설명력이 보완될 필요가 있다는 의견이 제시되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 사고 데이터 및 설명력 있는 인공지능 방법론인 ViT 모델을 활용하여 확장된 자율주행자동차 안전성 평가 시나리오를 제시한다. 활용 데이터에 최적화시킨 ViT 모델 학습 결과, 94% 정확도가 확인되었으며 Attention Map을 추가적으로 활용하여 설명력 있는 시나리오를 제시하였다. 본 연구를 통해 기존 시나리오 접근법의 한계를 보완하고 인공지능을 활용하여 새로운 안전성 평가 시나리오 수립 프레임워크를 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
Windshield wipers play a key role in assuring the driver's safety during precipitation. The traditional wiper systems, however, requires driver's constant attention in adjusting the wiper speed and the intermittent wiper interval because the amount of precipitation on the windshield constantly varies according to time and vehicle's speed. Because the manual adjustment of the wiper distracts driver's attention, which may be a direct cause of traffic accidents, many companies have developed automatic wiper systems using some optical sensors with various levels of success. This paper presents the development of vision-based smart windshield wiper system that can automatically adjust its speed and intermittent interval according to the amount of water drops on the windshield. The system employs various image processing algorithms to detect water drops and fuzzy logic to determine the speed and the interval of the wiper.
Camera calibration in machine vision is the process of determining the intrinsic cameara parameters and the three-dimensional (3D) position and orientation of the camera frame relative to a certain world coordinate system. On the other hand, Takagi-Sugeno-Kang (TSK) fuzzy system is a very popular fuzzy system and approximates any nonlinear function to arbitrary accuracy with only a small number of fuzzy rules. It demonstrates not only nonlinear behavior but also transparent structure. In this paper, we present a novel and simple technique for camera calibration for machine vision using TSK fuzzy model. The proposed method divides the world into some regions according to camera view and uses the clustered 3D geometric knowledge. TSK fuzzy system is employed to estimate the camera parameters by combining partial information into complete 3D information. The experiments are performed to verify the proposed camera calibration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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