• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.643-661
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• 2018

This paper proposes a novel algorithm for lane detection based on inverse perspective transformation and Kalman filter. A simple inverse perspective transformation method is presented to remove perspective effects and generate a top-view image. This method does not need to obtain the internal and external parameters of the camera. The Gaussian kernel function is used to convolute the image to highlight the lane lines, and then an iterative threshold method is used to segment the image. A searching method is applied in the top-view image obtained from the inverse perspective transformation to determine the lane points and their positions. Combining with feature voting mechanism, the detected lane points are fitted as a straight line. Kalman filter is then applied to optimize and track the lane lines and improve the detection robustness. The experimental results show that the proposed method works well in various road conditions and meet the real-time requirements.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.41-49
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• 2022

This paper proposes a novel lane detection algorithm based on inverse perspective transformation and machine learning in lightweight embedded system. The inverse perspective transformation method is presented for obtaining a bird's-eye view of the scene from a perspective image to remove perspective effects. This method requires only the internal and external parameters of the camera without a homography matrix with 8 degrees of freedom (DoF) that maps the points in one image to the corresponding points in the other image. To improve the accuracy and speed of lane detection in complex road environments, machine learning algorithm that has passed the first classifier is used. Before using machine learning, we apply a meaningful first classifier to the lane detection to improve the detection speed. The first classifier is applied in the bird's-eye view image to determine lane regions. A lane region passed the first classifier is detected more accurately through machine learning. The system has been tested through the driving video of the vehicle in embedded system. The experimental results show that the proposed method works well in various road environments and meet the real-time requirements. As a result, its lane detection speed is about 3.85 times faster than edge-based lane detection, and its detection accuracy is better than edge-based lane detection.

• Journal of Biosystems Engineering
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• 제32권1호
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• pp.44-49
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• 2007

A stereo vision system was developed for robot milking system (RMS) using two monochromatic cameras. An algorithm for inverse perspective transformation was developed for the 3-D information acquisition of all teats. To verify performance of the algorithm in the stereo vision system, indoor tests were carried out using a test-board and model teats. A real cow and a model cow were used to measure distance errors. The maximum distance errors of test-board, model teats and real teats were 0.5 mm, 4.9 mm and 6 mm, respectively. The average distance errors of model teats and real teats were 2.9 mm and 4.43 mm, respectively. Therefore, it was concluded that this algorithm was sufficient for the RMS to be applied.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권7호
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• pp.277-284
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• 2014

본 논문에서는 카메라 파라미터가 필요 없는 역 투시변환 영상에 차선 변화벡터와 카디널 스플라인을 이용하여 변화에 강인한 곡선 차선 검출 방법을 제안한다. 이 방법은 역 투시변환과 차선 필터의 전처리 과정이 적용된 영상의 시작 S 프레임과 그 다음 S+1 프레임에서 차선 후보 영역을 설정하여 차선 영역을 검출하고, 검출된 차선영역을 이용하여 차선 변화벡터를 계산한 결과를 가지고 이후의 프레임에서 차선이 위치할 지점을 예측한다. 이후에 예측된 차선 위치에서부터 스캔 영역을 설정하고 이 영역 내에서 새로운 차선 위치를 검출하며, 검출된 차선 위치를 이용해 차선 변화벡터를 갱신하고, 차선 영역 내의 제어 점들에 카디널 스플라인을 적용하여 차선을 검출한다. 제안하는 방법은 차선의 형태 변화에 강인한 곡선 차선 검출방법이지만 직선 차선에도 잘 적응됨을 보였으며 한 프레임을 처리하는 데 약 20ms 정도의 양호한 차선검출 속도를 보였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권1호
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• pp.23-38
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• 2022

본 연구는 Newton의 Principia의 핵심인 역제곱 법칙의 증명에서 'QT²/QR가 통경으로 수렴'하는 것을 보여주는 증명의 난해함을 극복하기 위하여, Newton 증명을 발견적으로 볼 수 있는 하나의 관점을 제시하였다. 그것은 QR/QT²의 분모와 분자를 공액지름 쌍과 관련한 선분으로 나타내면 Apollonius의 Conic sections에 등장하는 이들 사이의 관계(PV × VG/QV² = PC²/CD²)에 의해 모종의 원하는 값인 어떤 상수의 값을 얻을 수 있을 것이라는 믿음이 증명의 출발점이라는 관점이다. 본 연구에서 제안한 발견적 관점은 식 QT²/QR 변형의 방향을 제시함으로써, 독자들이 Newton 증명을 보다 쉽게 이해할 수 있게 돕는다는 점에서 그 의의를 찾을 수 있다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1090-1093
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• 2004

In this paper, a problem of geometrically distorted images is considered. In particular, the paper discusses the detection of a watermark from a photographed image of the watermarked picture. The image is possibly obtained by using a digital camera. This watermark detection problem is made difficult by various geometric distortions added to the original picture through the printing and photographing processes. In particular, the paper focuses on the geometric distortion due to a projective transformation, as part of a camera 3D-to-2D imaging process. It is well-known that a cross ratio of collinear points is invariant under a perspective projection. By exploiting this fact, a projective-invariant digital watermarking technique is developed. By detecting the picture's corners, and the image center point at the intersection of two main diagonal lines, predefined cross ratios are used to compute the watermark embedded locations. From those identified embedding pixel locations, a watermark can be detected by performing a correlation between a watermark pattern and the image over those pixels. The proposed method does not require an inverse transformation on the distorted image, thus simplifying the detection process. Performance of the proposed method has been analyzed through computer experiments

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제8권2호
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• pp.23-29
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• 2009

To increase the data capacity of one-dimensional symbology, 2D barcodes have been proposed a decade ago. In this paper, a new 2D barcode detection algorithm based on Local Binary Pattern is presented. To locate 2D barcode symbols, a texture analysis scheme based on the Local Binary Pattern is adopted, and a gray-scale projection with sub-pixel operation is utilized to separate the symbol precisely from the input image. Finally, the segmented symbol is normalized using the inverse perspective transformation for the decoding process. The proposed method ensures high performances under various lighting/printing conditions and strong perspective deformations. Experiments show that our method is very robust and efficient in detecting the symbol area for the various types of 2D barcodes.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2000년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2843-2845
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• 2000

A lane detection based on a road model or feature all need correct acquirement of information on the lane in a image, It is inefficient to implement a lane detection algorithm through the full range of a image when being applied to a real road in real time because of the calculating time. This paper defines two searching range of detecting lane in a road, First is searching mode that is searching the lane without any prior information of a road, Second is recognition mode, which is able to reduce the size and change the position of a searching range by predicting the position of a lane through the acquired information in a previous frame. It is allow to extract accurately and efficiently the edge candidates points of a lane as not conducting an unnecessary searching. By means of removing the perspective effect of the edge candidate points which are acquired by using the inverse perspective transformation, we transform the edge candidate information in the Image Coordinate System(ICS) into the plane-view image in the World Coordinate System(WCS). We define linear approximation filter and remove the fault edge candidate points by using it This paper aims to approximate more correctly the lane of an actual road by applying the least-mean square method with the fault-removed edge information for curve fitting.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제24권3호
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• pp.247-262
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• 2022

국내 200 m 이상 연장의 터널에서는 CCTV 설치가 의무화되어 있으며, 터널 내 돌발 상황을 자동으로 인지한 다음 터널 관리자에게 알릴 수 있는 터널 영상유고시스템의 운영이 권고된다. 여기서 터널 내 설치된 CCTV는 터널 구조물의 공간적인 한계로 인해 낮은 높이로 설치된다. 이에 따라 이동차량과 매우 인접하므로, 이동차량과 CCTV와의 거리에 따른 원근현상이 매우 심하다. 이로 인해, 기존 터널 영상유고시스템은 터널 CCTV로부터 멀리 떨어질수록 차량의 정차 및 역주행, 보행자 출현 및 화재 발생과 같은 터널 내 유고상황을 인지하기 매우 어려우며, 100 m 이상의 거리에서는 높은 유고상황 인지 성능을 기대하기 어려운 것으로 알려져 있다. 이 문제를 해결하기 위해 관심영역 설정 및 역 원근변환(Inverse perspective transform)을 도입하였으며, 이 과정을 통해 얻은 변환영상은 먼 거리에 있는 객체의 크기가 확대된다. 이에 따라 거리에 따라 객체의 크기가 비교적 일정하게 유지되므로, 거리에 따른 객체 인식 성능과 영상에서 보이는 차량의 이동속도 또한 일관성을 유지할 수 있다. 이를 증명하기 위해 본 논문에서는 터널 CCTV의 원본영상과 변환영상을 바탕으로 동일한 조건을 가지는 데이터셋을 각각 제작 및 구성하였으며, 영상 내 차량의 실제 위치의 변화에 따른 겉보기 속도와 객체 크기를 비교하였다. 그 다음 딥러닝 객체인식 모델의 학습 및 추론을 통해 각 영상 데이터셋에 대한 거리에 따른 객체인식 성능을 비교하였다. 결과적으로 변환영상을 사용한 모델은 200 m 이상의 거리에서도 객체인식 성능과 이동차량의 유고상황 인지 성능을 확보할 수 있음을 보였다.

• 방송공학회논문지
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• 제4권2호
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• pp.176-186
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• 1999

가상스튜디오에서 보다 현실감 있는 영상을 제작하기 위해서는 전경화면의 객체와 컴퓨터그래픽으로 지원하는 가상 배경화면간의 동기화를 정확히 실현하는 것이 중요하다. 본 논문은 TV 카메라(실사 카메라)에 대한 추적 영상좌표를 이용하여 동기화에 필요한 카메라 파라메타의 추출방법을 제안한다. 추적 영상에 대한 역투시 방정식과 실사 카메라에 대한 기존좌표와 추정좌표간의 3-D 변환 식으로부터 카메라 파라메타 추출 식을 유도하고, 유도된 식을 이용하여 추출한 파라메타와 실사 카메라에 적용한 파라메타 간의 일치정도를 비교하여 제안한 방법에 대한 타당성을 보인다.