• 제목/요약/키워드: motion vector estimation

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이동매니퓰레이터의 연속작업 수행을 위한 자세 제어 알고리즘에 관한 연구 (A Study on Posture Control Algorithm of Performing Consecutive Task for Mobile Manipulator)

  • 김종익;유경택;강진구
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.153-160
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    • 2008
  • 이동매니퓰레이터의 중요한 특징은 잉여의 자유도가 부과되므로 여러 모드의 이동을 가능하게 하고 다양한 작업을 수행할 수 있다. 본 논문에서는 이동로봇과 작업로봇이 결합된 형태를 이동매니퓰레이터라 정의하고 두 로봇이 협동하여 연속적인 하나의 작업을 수행할 때 최적의 자세를 유지할 수 있도록 한다. 이를 위하여 이동 로봇과 작업로봇의 기구학을 해석하고 이를 바탕으로 이동로봇의 Mobility를 이용하여 이동로봇의 가중치를 조정하였다. 또한 이동매니퓰레이터의 최적의 위치와 자세를 조인트 변위량의 최소화 충분조건으로 정의할 때 움직임을 최소화시키는 방법으로 Gradient Method를 이용하여 작업의 최적화 기준을 검토하였다. 이동로봇과 결합된 매니퓰레이터는 PURL-II를 이용하여 제시한 알고리즘 실현과 결과가 논의된다.

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The Feasibility of Event-Related Functional Magnetic Resonance Imaging of Power Hand Grip Task for Studying the Motor System in Normal Volunteers; Comparison with Finger Tapping Task

  • Song, In-Chan;Chang, Kee-Hyun;Han, Moon-Hee
    • 대한자기공명의과학회:학술대회논문집
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    • 대한자기공명의과학회 2001년도 제6차 학술대회 초록집
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    • pp.111-111
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    • 2001
  • 목적: To evaluate the feasibility of the event-related functional MR study using power grip studying the hand motor system 대상 및 방법: Event-related functional MRI was performed on a 1.5T MR unit in seven norm volunteers (man=7, right-handedness=2, left-handedness=5, mean age: 25 years). A single-shot GRE-EPI sequence (TR/TE/flip angle: 1000ms/40ms/90, FOV = 240 mm matrix= 64$\times$64, slice thickness/gap = 5mm/0mm, 7 true axial slices) was used for functiona MR images. A flow-sensitive conventional gradient echo sequence (TR/TE/flip angl 50ms/4ms/60) was used for high-resolution anatomical images. To minimize the gross hea motion, neck-holders (MJ-200, USA) were used. A series of MR images were obtained in axial planes covering motor areas. To exclude motion-corrupted images, all MR images wer surveyed in a movie procedure and evaluated using the estimation of center of mass of ima signal intensities. Power grip task consisted of the powerful grip of all right fingers and hand movement ta used very fast right finger tapping at a speed of 3 per 1 second. All tasks were visual-guid by LCD projector (SHARP, Japan). Two tasks consisted of 134 phases including 7 activatio and 8 rest periods. Active stimulations were performed during 2 seconds and rest period were 15 seconds and total scan time per one task was 2 min 14 sec. Statistical maps we obtained using cross-correlation method. Reference vector was time-shifted by 4 seconds an Gaussian convolution with a FWHM of 4 seconds was applied to it. The threshold in p val for the activation sites was set to be 0.001. All mapping procedures were peformed usin homemade program an IDL (Research Systems Inc., USA) platform. We evaluated the activation patterns of the motor system of power grip compared to hand movement in t event-related functional MRI.

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이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 및 탐색영역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 (A Fast Block Matching Algorithm Using Mean Absolute Error of Neighbor Search Point and Search Region Reduction)

  • 정원식;이법기;한찬호;권성근;장종국;이건일
    • 한국통신학회논문지
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    • 제25권1B호
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    • pp.128-140
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    • 2000
  • 본 논문에서는 이웃 탐색점에서의 평균 절대치 오차 (mean absoulte error, MAE) 및 탐색여역 줄임을 이용한 고속 블록 정합 알고리듬 제안하였다. 이 알고리듬은 두 단계로 구성되어있다. 첫 번째 단계에서는 탐색영역을 3$\times$3 크기의 영역으로 겹치지 않게 나눈 뒤, 각 영역의 중심 탐색점에 대하여 블록 정합을 행하여 MAE를 구하고, 이들 중 가장 작은 MAE를 기준 MAE로 정한다. 그리고, 두 번째 단계에서는 각 영역의 중심 탐색점에서의 MAE를 이용하여 각 3$\times$3 영역의 나머지 탐색점에서의 MAE의 최소 범위를 구한 뒤, 최소 범위가 기준 MAE로 결정된 탐색점 근처에 존재할 가능성이 매우 큼을 이용하여 기준 MAE로 결정된 탐색점을 중심으로 탐색영역의 크기를 줄인 뒤, 블록 정합이 필요한 탐색점에 대하여서만 블록 정합을 행함으로써 고속으로 움직임을 추정하였다. 모의 실험을 통하여 본 제안한 방법이 우수한 움직임 추정 성능을 유지하면서도 많은 계산량의 감소를 얻을 수 있음을 확인하였다.

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컷 전환에 적응적인 혼합형 초고해상도 기법 (Hybrid Super-Resolution Algorithm Robust to Cut-Change)

  • 권순찬;임종명;유지상
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.1672-1686
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    • 2013
  • 본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(discrete wavelet transform: DWT)을 이용한 단일영상 기반의 초고해상도 기법(super-resolution)과, 복수영상 기반의 초고해상도 기법을 제시하고 두 기법을 혼합한 새로운 초고해상도 기법 기법을 제안한다. 기존의 단일 영상 기반의 초고해상도 기법의 경우 처리 시간이 빠르다는 장점이 있으나 영상 보간 시 사용할 수 있는 정보량이 제한적이다. 또한 기존 복수영상 기반의 초고해상도 기법은 단일 영상을 사용했을 경우보다 영상의 보간 시 많은 정보를 사용할 수 있으나 영상의 내용에 따라 기법의 적용이 제한적이고, 컷(cut)의 경계 부근에서 기법의 성능이 매우 떨어지는 단점이 있다. 제안된 기법에서는 컷 검출(cut-detection) 기법을 통해 각 장면의 경계부근에서 적응적으로 단일영상 기반의 초고해상도 기법을 사용한다. 또한 움직임 벡터의 정규화 및 블록 단위의 윤곽선(edge) 패턴 분석을 통해 여러 제한조건에 강한 복수 영상 기반의 초고해상도 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안된 기법이 객관적, 주관적으로 기존의 기법보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.

실시간 교통상황 모니터링 시스템을 위한 유저 친화적인 영상 변형 방법 (An User-Friendly Method of Image Warping for Traffic Monitoring System)

  • 이주호;조정원
    • 디지털융복합연구
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    • 제14권12호
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    • pp.231-236
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    • 2016
  • 현재 인터넷으로 감시 카메라를 이용하여 교통량을 보여주는 서비스가 제공되고 있으나, 일반적으로 사용자가 지도 위의 일정 위치를 지정하면 카메라가 장착되어 있는 기준으로 영상을 보여준다. 본 논문에서는 상단이 북쪽으로 표시되는 일반적인 지도에 현재 카메라에서 촬영되고 있는 도로의 영상을 지도 기준으로 위에서 바라보는 시점(Bird's-eye view)으로 변형(Warping)하여 보여줌으로써 사용자가 직관적으로 현재의 도로 상황을 한눈에 볼 수 있는 시스템을 제안하였다. 본 논문에서는 카메라 영상에서 보여주고 있는 도로 평면을 강인하게 추정하기 위해 밝기 변화에 강인할 수 있는 움직임 벡터를 이용하여 도로 평면을 추정하는 방법을 제안하며, 지도와 같은 방향성을 가질 수 있도록 재조정하는 과정을 적용하고 지도 위에 표시할 수 있는 사용자 친화적인 인터페이스를 제시하였다. 실험결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 지도와 같이 사용자가 인지하기 편리한 영상으로 변형되는 결과를 확인하였다.

객체추적을 위한 적응적 정합 블록을 이용한 블록정합 알고리즘 (Block Matching Algorithm Using an Adaptive Matching Block for Object Tracking)

  • 김진태;안수홍;오정수
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.455-461
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    • 2011
  • 블록정합 기법을 이용한 객체추적에서 크기가 다양하고 수시로 변하는 객체를 추적하기 위해 고정 정합블록을 사용하는 것은 적합하지 못하다. 본 논문은 동적 환경을 위한 적응적 정합블록을 정의하고, 이를 위한 블록정합 알 고리즘을 제안한다. 정합블록은 $42{\times}42$ 화소의 넓은 영역에 $10{\times}10$ 화소의 주 블록과 $6{\times}6$ 화소의 부 블록 8개로 구성되고, 영역 중심에 위치한 주 블록은 객체 블록으로 사용되고, 영역의 외곽에 위치한 부 블록은 객체블록을 위한 후보 블록으로 사용된다. 제안된 알고리즘은 부 블록에서 이전 10 프레임의 움직임 벡터를 이용해 객체블록을 추출하고, 주 블록과 추출된 객체블록을 이용해 블록정합을 수행한다. 성능 평가를 위한 실험들은 제안된 알고리즘이 정합블록에서 유효한 객체블록만을 적절히 추출하고, 자유로운 움직임을 갖는 객체를 영상의 중심 영역에 유지시켜 주는 것을 보여주고 있다.

분산 비디오 부호화에서 블록별 적응적 탐색에 기초한 반복적인 보조정보 보정기법 (An Iterative Side Information Refinement Based on Block-Adaptive Search in Distributed Video Coding)

  • 김진수;윤몽한;김재곤;서광덕
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.355-363
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    • 2011
  • 분산 비디오 부호화기법(DVC: Distributed Video Coding)의 성능을 개선하기 위한 한 가지의 방법으로서 보조정보에 대한 반복적인 보정기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 대표적인 반복적인 보정기법으로서 복원 레벨과 보조정보 사이의 관계를 이용한 기법 또는, 움직임 벡터의 필터링에 기초한 보정기법이 제시하고 있으나 성능 개선은 제한적이다. 기존 방식들의 성능 제한을 극복하기 위해, 본 논문에서는, 먼저, 초기의 보조정보 생성 시에 블록별 비용을 측정하여 적응적 움직임 보상을 수행한다. 그리고 수신되는 비트 플레인 정보를 이용하여 블록별 적응적 예측 모드를 사용함으로써 비대칭적인 물체의 움직임 보상에 효과적인 반복적인 보정기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 본 논문에서 제안된 보정기법을 사용함으로써 최대 0.2 dB이상의 성능을 개선함을 보인다.

행동 탐지 기반의 효율적인 객체 선택 알고리듬 (Efficient Object Selection Algorithm by Detection of Human Activity)

  • 박왕배;서융호;두경수;최종수
    • 대한전자공학회논문지SP
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    • 제47권3호
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    • pp.61-69
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    • 2010
  • 본 논문에서는 행동 탐지 기반으로 사람의 지시행위를 인식하여 지시방향의 객체를 선택하고 이를 추적하는 시스템을 제안한다. 일반적으로 사람은 무엇인가를 지시할 경우, 얼굴 방향을 목표물에 두게 된다. 따라서 얼굴과 손끝을 연결한 직선을 지시방향이라 간주하고, 지시된 객체를 선택한다. 제안된 알고리듬에서는 카메라를 통해 입력된 영상으로부터 움직임 영역을 검출하기 위해 배경 차분을 사용하여 실시간으로 관심 객체의 움직임을 추출한다. 보행 여부의 판단은 주성분(PCA) 분석과 객체의 움직임 변위로 결정되며, 이 때 사람이 정지 상태면, 머리를 기준으로 손에 이르는 벡터 관계를 계산하여 사용자의 지시방향을 최종적으로 결정한다. 실험결과를 통하여 다시점 카메라를 이용한 다각도의 영상에서 사람의 지시 방향을 정확하게 추정해 냄으로서 제안된 알고리즘의 유효성을 검증하였다.

YOLOv5와 모션벡터를 활용한 트램-보행자 충돌 예측 방법 연구 (A Study of Tram-Pedestrian Collision Prediction Method Using YOLOv5 and Motion Vector)

  • 김영민;안현욱;전희균;김진평;장규진;황현철
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권12호
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    • pp.561-568
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    • 2021
  • 최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.

시공간 엔트로피 임계법과 카메라 패닝 보상을 이용한 객체 기반 동영상 분할 (Object-Based Video Segmentation Using Spatio-temporal Entropic Thresholding and Camera Panning Compensation)

  • 백경환;곽노윤
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제4권3호
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    • pp.126-133
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    • 2003
  • 본 논문은 비디오 시퀸스에 카메라 패닝 보상과 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 추출한 객체포함영역을 대상으로 영상 분할을 수행하는 이동객체 분할 기법에 관한 것이다. 우선, 웨이블렛 변환에 의해 구성한 피라미드 계층 구조상에서 카메라 패닝 벡터를 추정하여 전역 움직임을 보상한다. 이후, 전역 움직임이 보상된 기준영상을 대상으로 각 프레임간에서 2차원 시공간 엔트로피 임계법을 적용하여 이동 객체가 포함될 가능성이 있는 영역을 블록 단위로 추출한다 다음으로, 2차원 시공간 엔트로피 임계법에 의해 분류된 영역을 토대로 각 블록을 움직임 블록, 준 움직임 블록, 비 움직임 블록 중 어느 하나로 분류한 검색 테이블을 작성한다. 이어서, 검색 테이블을 참조하여 초기 탐색 계층 및 탐색 영역을 적응적으로 선정함으로써 피라미드 계층 구조상에서 효율적인 고속 움직임 추정을 수행하여 이동 객체에 해당하는 객체포함영역만을 추출한다. 최종적으로, 이렇게 추출된 객체포함영역에서 임계 기울기 영상을 정의한 후, 이를 기준 삼아 객체포함영역에 화소단위의 형태학 기반 영상 분할 알고리즘을 적용함으로써 비디오 시퀸스에 포함된 이동 객체를 분할한다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과를 통해 고찰할 때, 제안된 방법은 이동 객체에 대한 상대적으로 우수한 분할 특성을 제공할 수 있고, 특히 저대조 경계면의 분할 특성을 제고시키고 있음을 확인할 수 있다.

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