본 논문에서는 팬/틸트가 탑재된 스테레오 카메라를 이용한 새로운 지능형 이동표적 추적감시 시스템을 제안하고 구현하였다. 제안된 시스템은 먼저, 스테레오 카메라에서 입력된 영상으로부터 YCbCr 칼라 임계치 기법을 사용하여 표적 얼굴영역을 검출한 다음, 지능형 시각 시스템에 기반한 팬/틸트 탑재형 스테레오 카메라의 능동적인 제어를 통해 표적의 다양한 변화에 관계없이 표적의 거리정보 및 3차원적 이동 정보를 실시간적으로 검출함으로써 표적의 적응적 추적감시를 수행하게 된다. 80 프레임의 스테레오 영상을 사용한 실험 결과, 이동표적에 대한 실시간적 위치정보 검출 및 적응적 추적을 확인하였으며 특히, 팬/틸트 추적후 표적 중심좌표의 수평, 수직 표준편차가 매우 작은 값인 1.82, 1.11로 각각 유지되고, 표적의 3차원적 위치 좌표값의 오차 역시 평균 0.5% 이하로 유지됨이 분석됨으로써 이를 통한 새로운 실시간 스테레오 표적 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 이동 목표물을 추적하기 위하여, 다수 무인항공기의 측정치를 이용한 목표물의 위치와 속도 추정기법을 제안하였다. 항공기와 목표물 사이의 상대거리와 시선각 정보를 이용하여 목표물의 위치, 속도 성분을 추정하는 확장필터를 구성하였다. 다수의 항공기 간 정보교환과 계산이 용이하도록 공분산 역행렬 형태의 정보필터를 설계하였다. 개별 확장필터, 부분 분산형 확장필터, 분산형 확장필터를 이용한 수치 시뮬레이션을 수행하여, 제안된 분산형 확장필터의 이동 목표물 추정 및 추적 성능을 검증하였다.
Transactions on Electrical and Electronic Materials
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제14권4호
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pp.187-192
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2013
Because of the importance of small target detection in infrared images, many studies have been carried out in this area. Using a Kalman filter and mean shift algorithm, this study proposes an algorithm to track multiple small moving targets even in cases of target disappearance and appearance in serial infrared images in an environment with many noises. Difference images, which highlight the background images estimated with a background estimation filter from the original images, have a relatively very bright value, which becomes a candidate target area. Multiple target tracking consists of a Kalman filter section (target position prediction) and candidate target classification section (target selection). The system removes error detection from the detection results of candidate targets in still images and associates targets in serial images. The final target detection locations were revised with the mean shift algorithm to have comparatively low tracking location errors and allow for continuous tracking with standard model updating. In the experiment with actual marine infrared serial images, the proposed system was compared with the Kalman filter method and mean shift algorithm. As a result, the proposed system recorded the lowest tracking location errors and ensured stable tracking with no tracking location diffusion.
본 논문에서는 스테레오 비젼 기법에 기반한 작업자 모니터링을 위한 자동 감시추적 시스템을 제안하였다. 즉, 인간 시각 시스템을 모방한 교차식 스테레오 카메라 시스템의 특성을 이용하여 작업자의 인식은 물론 추적, 감시가 가능한 새로운 형태의 지능형 감시추적 시스템을 설계 제안하였다. 즉, 작업자 표적의 다양한 변화에 관계없이 배경과 분리된 표적인식은 물론 움직이는 표적의 3차원적 위치 정보를 검출함으로써 실시간적 물체인식 및 추적이 가능한 새로운 형태의 지능형 스테레오 감시 추적 시스템을 제시하였다. 실험결과, 교차식 스테레오 카메라 기반의 이동물체 감시추적 시스템의 실험결과 팬과 틸트를 통한 물체추적 후 표적 중심좌표의 수평, 수직 평균오차는 1.82%, 1.11%의 매우 낮은 에러 값을 각각 유지하였으며, 추정된 물체의 3차원 위치좌표의 경우도 실제 물체 위치값과 비교하여 평균 2.5% 이하의 낮은 오차가 나타남이 분석되었다. 따라서, 본 논문에서 제안한 팬과 틸트가 탑제된 스테레오 카메라 기반의 감시추적 시스템은 복잡한 배경 및 주위환경 변화에도 이동 물체를 효과적으로 추출하여 적응적으로 감시 및 추적이 가능한 산업용 무인 감시추적 시스템의 구현 가능성을 제시하였다.
본 논문에서는 이동경계의 무게중심을 이용하는 추적알고리듬이 제안되었다. 이 방법은 1프레임만으로 무게중심을 추출해내는 경우에서의 영상분할의 어려움을 피하기 위하여 고려된 것이다. 제안된 알고리듬은 복작한 배경을 가진 영상에서 기존의 방법에 비해 목표물을 쉽게 분할해 낼 수 있다. 또한, 이 알고리듬은 폐색이 발생한 경우에도 목표물을 잘 추적해 갈 수 있다. 자동 목표 추적 장치에 적용한 결과, 제안된 방법은 비교적 좋은 성능을 나타내었다.
In this paper, we proposed a method for eliminating aiming error of unguided anti-tank rocket using improved target tracking. Since predicted fire is necessary to hit moving targets with unguided rockets, a method was proposed to estimate the position and velocity of target using fire control system. However, such a method has a problem that the hit rate may be lowered due to the aiming error of the shooter. In order to solve this problem, we used an image-based target tracking method to correct error caused by the shooter. We also proposed a robust tracking method based on TLD(Tracking Learning Detection) considering characteristics of the FCS(Fire Control System) devices. To verify the performance of our proposed algorithm, we measured the target velocity using GPS and compared it with our estimation. It is proved that our method is robust to shooter's aiming error.
The conventional algorithms which identify and follow a moving target using a camera located at a fixed position are not appropriate for applying to the cases o( using mobile robots, due to their long processing time. This paper proposes a new tracking algorithm based on the sensing system which uses a line light with a single camera. The algorithm categirizes the motion patterns of a pair of mobile objects into parallel, branching, and merging motion, to decide of which objects the trajectories should be calculated to follow the reference object. Kalman Filter is used to estimate the trajectories of selected objects. The proposed algorithm has shown in the experiments that the mobile robot does not miss the target in most cases.
In this paper, center detection and motion analysis of a moving object are studied. Kohonen's self-organizing neural network models are used for the moving objects tracking and time delay neural networks are used for dynamic characteristic analysis. Instead of objects brightness, neuron projections by Kohonen Networks are used. The motion of target objects can be analyzed by using the differential neuron image between the two projections. The differential neuron image which is made by two consecutive neuron projections is used for center detection and moving objects tracking. The two differential neuron images which are made by three consecutive neuron projections are used for the moving trajectory estimation. It is possible to distinguish 8 directions of a moving trajectory with two frames and 16 directions with three frames.
Tracking of the moving object, which is realized by the computer vision, is used for military and industrial fields. It is the application technique with imply complicated processing for understanding the input images. But, in these days, the most moving object tracking algorithms have many difficult problems. A typical problem is the increase of calculation time depending on target number. For this reason, there are many studies to solve real time processing problems and errors for background environmental change. In this paper, we used optical flow which is one of moving object tracking algorithms. It represents vector of the moving object. Optical flow estimation based on the regularization method depends on iteration method but it is very sensitive the noise. We proposed a new method using the Combinatorial Hough Transform (CHT) and Voting Accumulation in order to find optimal constraint lines. Also, we used the logical operation in order to release the operation time. The proposed method can easily and accurately extract the optical flow of moving object area and the moving information. We have simulated the proposed method using the test images. This images are included the noise. Experimental results show that the proposed method get better flow and estimate accurately the moving information.
본 논문에서는 계층적 디지털 알고리즘과 광 BPEJTC를 이용하여 주시각을 제어함으로써 이동표적을 적응적으로 추적할 수 있는 새로운 광-디지털 스테레오 물체추적 시스템을 제안하였다. 즉, 제안된 시스템에서는 먼저, 순차적인 입력영상으로부터 배경정합을 통해 표적을 탐지하고 이어서, 영상 차분 필터, 논리곱 연산 및 모폴로지 필터를 이용하여 구성된 표적 투영마스크를 이용하여 표전물체를 영역화한 다음 최종적으로 광 BPEJTC(binary phase extraction joint transform correlator)를 이용하여 표전물체의 위치정보를 추출해 냄으로써 이를 이용한 실시간적 카메라 주시각 제어 및 물체추적이 가능한 새로운 광-디지털 스테레오 물체추적 알고리즘을 제시하였다. 또한, 본 논문에서 새로이 제안된 표적물체 추출 및 카메라 주시각 제어 알고리듬의 광학적 구현을 통해 적응적 스테레오 물체 추적시스템의 실시간적 구현 가능성을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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