• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제3권9호
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• pp.1145-1156
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• 2002

스테레오 비전 시스템을 이용하여 이동 물체의 거리와 속도를 측정하기 위한 방법을 제안하였다. 이동 물체의 거리와 속도 측정에 있어서 가장 중요한 요소 중 하나는 물체 추적의 정확성이다. 따라서 빠르게 움직이는 물체 추적을 위해 배경 영상 기법을 이용하였고, 물체의 그림자와 잡음을 제거하기 위해 지역 Opening 연산을 이용하였다. 적응형 임계치를 적용하여 자기 변화에 상관없이 이동 물체의 추출 효율을 높이도록 하였다. 좌, 우 중심점 위치를 보정하여 더 정확한 물체의 속도와 거리를 측정할 수 있도록 하였다. 배경 영상 기법과 지역 Opening 연산을 사용하여 계산 과정을 줄임으로써 이동 물체의 거리와 속도의 실시간 처리가 가능하도록 하였다. 실험 결과, 배경 영상 기법은 다른 알고리즘과는 달리 빠르게 움직이는 물체를 추적할 수 있음을 보여준다. 적응형 임계치를 적용하여 후보 영역을 줄임으로써 목표물 추출 효율이 개선되었다. 양안 시차를 이용하여 목표물의 중심점을 보정함으로써 거리와 속도 측정 오차가 감소하였다. 스테레오 카메라에서부터 이동 물체까지의 거리 측정 오차율은 2.68%, 이동 물체의 속도 측정 오차율은 3.32%로 본 시스템의 향상된 효율성을 나타냈다.

• 전자공학회논문지T
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• 제35T권2호
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• pp.28-34
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• 1998

본 논문에서는 3차원 영상 처리 시스템을 이용한 이동 물체 추적을 위한 경계선 추출 알고리즘을 제시하였다. 이동 물체의 검출은 입력 영상에서 차 영상 기법을 이용하였고, 이동 물체 검출을 위한 검출 윈도우는 처리시간을 줄이기 위하여 4개의 예상영역과 물체영역으로 구성하였으며, 크기는 이동 물체의 크기와 중심 좌표에 대한 예측 계수에 의해 정하였고, 추적 카메라는 직류 모터에 의해 X, Y 방향으로 이동하도록 하였다. 모형 자동차를 이용하여 알고리즘을 수행한 결과, 최대 추적 시간은 2초였고, 추적 에러는 물체 크기의 6% 이하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권7호
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• pp.721-728
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• 2005

본 논문에서는 영상 내 물체 영역에 대한 다중정규화와 움직임 색상 정보를 활용하여 이동 물체에 대한 후보 그룹을 추출하고 영상 분할 방법에 의해 대상 물체 영역을 정의하며 최종적으로 목표물체에 대한 검출방법을 제공하였다. 다중 색상변환에 의해 물체의 고유영역 확률을 강화하고 MCWUPC(Moving Color Weighted Unmatched Pixel Count) 연산을 활용하여 이동물체의 영역을 강조하는 두 가지 개념을 결합함으로써 최종적으로 입력 영상 시퀀스에서의 후보영역을 찾아 분할하였으며 매 프레임 정확한 물체의 외곽정보를 검출하였다. 제안된 알고리즘을 검증하기 위하여 이동물체의 이동 실시간이 가능한 시스템을 구축하였고, 다양한 배경을 포함한 실험영상 120 프레임을 처리한 결과 $89\%$ 이상의 추적 성공률을 보여주었다.

• 전기학회논문지
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• 제67권4호
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• pp.578-585
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• 2018

In this paper, we propose a classification and theft detection system for human and livestock for various moving objects in a barn. To do this, first, we extract the moving objects using the GMM method. Second, the noise generated when extracting the moving object is removed, and the moving object is recognized through the labeling method. And we propose a method to classify human and livestock using model formation and color for the unique form of the detected moving object. In addition, we propose a method of tracking and overlapping the classified moving objects using Kalman filter. Through this overlap determination method, an event notifying a dangerous situation is generated and a theft determination system is constructed. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed system through several experiments.

• 대한전자공학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.206-216
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• 1986

In this paper, the moving distance and velocity of a single moving object are measured by sampling three frames in a two-dimensional line sequence image. The brightness of each frame is analyzed, and the bit data of their pixel are rearranged so that the difference image may be extracted. The parameters for recognition of the object are the gray level of the object, the number of vertex points and the distance between the vertex points. The moving distance obtained from the coordinate which is constructed by the bit processing of the data in the memory map of a microcomputer, and the moving velocity is obtained from the moving distance and the time interval between the first and second sampled frames.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.420-432
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• 2014

In detection of moving objects from video sequences, an essential process for intelligent visual surveillance, the cast shadows accompanying moving objects are different from background so that they may be easily extracted as foreground object blobs, which causes errors in localization, segmentation, tracking and classification of objects. Most of the previous research results about moving cast shadow detection and removal usually utilize color information about objects and scenes. In this paper, we proposes a novel cast shadow removal method of moving objects in gray level video data for visual surveillance application. The proposed method utilizes observations about edge patterns in the shadow region in the current frame and the corresponding region in the background scene, and applies Laplacian edge detector to the blob regions in the current frame and the corresponding regions in the background scene. Then, the product of the outcomes of application determines moving object blob pixels from the blob pixels in the foreground mask. The minimal rectangle regions containing all blob pixles classified as moving object pixels are extracted. The proposed method is simple but turns out practically very effective for Adative Gaussian Mixture Model-based object detection of intelligent visual surveillance applications, which is verified through experiments.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.967-980
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• 2007

동영상에서의 관심 객체를 추출하는 것은 비디오 내용 분석과 비디오 검색 및 압축의 성능을 개선시키는데 큰 역할을 한다. 관심 객체는 단순히 사람 눈의 시선을 끄는 대상물이 아니라 내용전개의 중심이 되거나 제작자가 표현하려고 하는 핵심 객체를 의미한다. 이러한 관심 객체는 움직이는 객체뿐만 아니라 정지해 있는 객체도 될 수 있으나, 사람의 관심을 절차적으로 표현하는 것이 어렵기 때문에 관심 객체를 명확하게 정의하기가 곤란하다. 이에, 본 논문에서는 동영상 샷에서의 움직이는 객체의 위치, 크기, 움직임 패턴의 변화에 대한 조건을 정의하여 필터링에 의해 사람의 관심을 끄는 움직임 관심 객체를 추출하는 방법을 제시하고, 아울러 동영상 샷에서 정지되어 있는 객체에 대해서도 컬러/텍스처 특이성, 위치, 크기, 출현 빈도 등에 대한 조건을 정의하여 정지 관심 객체도 추출할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 50개의 동영상 샷에 대하여 실험한 결과, 사람이 선정한 움직임 및 정지 관심 객체를 84% 정도 추출할 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.106-111
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• 2011

영상 기반의 움직이는 객체의 검출 및 추적은 실시간 감시 시스템이나 영상회의 시스템 등에서 널리 사용되어지고 있다. 또한 인간-컴퓨터 상호 작용(Human-Computer Interface)이나 인간-로봇 상호 작용(Human-Robot Interface)으로 확장되어 사용할 수 있기 때문에 움직이는 객체의 추적 기술은 중요한 핵심 기술 중에 하나이다. 특히 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임만을 추적할 수 있다면 다양한 응용이 가능할 것이다. 본 논문에서는 파티클 필터를 이용한 특정 객체의 움직임 추적에 관하여 연구 하였다. 실험 결과들로부터 파티클 필터를 이용한 단일 객체의 움직임 추적과 다중 객체의 움직임 환경에서 특정 객체의 움직임 추적에서 좋은 결과를 얻을 수 있었다.

• 융합신호처리학회 학술대회논문집
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• 한국신호처리시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.209-212
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• 2005

This paper describes detection and tracking of a moving object for unmanned visual surveillance. security systems. Using images obtained from camera it detects and tracks a moving object and displays bounding box enclosing the moving object. The algorithm for detection and tracking is tested using a personal computer, and then implemented on EMPOS II embedded system. Simulation results show that the tracking of a moving object based on embedded system is working well. However it needs to improve image acquisition time for real time implementation to apply security systems.

• 로봇학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.212-218
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• 2008

Collision avoidance is a fundamental and important task of an autonomous mobile robot for safe navigation in real environments with high uncertainty. Obstacles are classified into static and dynamic obstacles. It is difficult to avoid dynamic obstacles because the positions of dynamic obstacles are likely to change at any time. This paper proposes a scheme for vision-based avoidance of dynamic obstacles. This approach extracts object candidates that can be considered moving objects based on the labeling algorithm using depth information. Then it detects moving objects among object candidates using motion vectors. In case the motion vectors are not extracted, it can still detect the moving objects stably through their color information. A robot avoids the dynamic obstacle using the dynamic window approach (DWA) with the object path estimated from the information of the detected obstacles. The DWA is a well known technique for reactive collision avoidance. This paper also proposes an algorithm which autonomously registers the obstacle color. Therefore, a robot can navigate more safely and efficiently with the proposed scheme.