Kim, Young-Sun;Yong, Sang-Soon;Kong, Jong-Pil;Heo, Haeng-Pal;Park, Jong-Euk;Paik, Hong-Yul
Proceedings of the KSRS Conference
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2003.11a
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pp.1156-1158
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2003
The FGI is an integral component of the MSC test equipment and is situated in a slot along the ISA bus of the test equipment PC. The main function of the FGI is an interface between the MSC image data via hotlink interface and Frame Grabber. The FGI has two independent receiving channels that allow the board to receive image data arriving. The FGI also includes two transmission channels with hotlink transmitters. Additionally, the FGI is capable of generating digital video test patterns to test the NUC.
MSC(Multi-Spectral Camera) system is a remote sensing instrument to obtain high resolution ground image. MSC system includes main control unit, called SBC(Single Board Computer). SBC controls all the sub-units of MSC system and communicates with spacecraft bus. The software developed for SBC should be reliable and autonomous to support various kinds of imaging missions. It is being developed using VxWorks real-time operating system to manage all tasks for all units efficiently. In this paper, the characteristics of the embedded software on the MSC system will be presented. It covers the hardware related characteristics like the BSP(Board Support Package), device driver and code patch mechanism.
The downlink data rates of the space-born payloads such as high-resolution optical cameras, synthetic aperture radars (SAR) and hyper-spectral sensors are being rapidly increased. For example, the image transmission rates of KOMPSAT-2 MSC(Multi-Spectral Camera) is 320Mbps even if on-board image compression scheme is used.[1] In the near future, the data rates are expected to be a level 500${\sim}$600Mbps because the required resolution will be higher and the swath width will be increased. This paper describes many techniques they enable 500Mbps data receiving and archiving system.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2015.04a
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pp.971-972
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2015
본 연구에서는 다중 감시 카메라 환경에서 폭력행위를 감지하기 위한 알고리즘을 제안하는 것을 목표로 한다. 폭력행위를 하나의 감시 카메라에서 인식하는 것을 포함할 뿐만 아니라 다중 감시 카메라 환경에서 사전에 폭력행위를 인식하여 미리 방지한다면 더욱 안전성을 보장하게 되는 것이다. 폭력행위의 사전 징후는 다중카메라가 있는 모든 지역에 스토킹, 두 사람의 장시간 대치상황, 여러 사람의 장시간 대치상황 등으로 생각할 수 있다. 무엇보다도 각 카메라의 영역이 다르므로 한 객체의 이력을 파악하기 위해 카메라 간의 정보제공 및 동일객체 확인이 필수적이다. 따라서 본 논문은 카메라 간의 동일 객체 확인을 위한 알고리즘과 스토킹 행위인식을 위한 멤버함수를 정의한다.
허베이스피리트호 원유유출 사고는 2007년 12월7일 아침 7시6분경 서해안 만리포 북서쪽 10km 해상에서 크레인을 적재한 1만1800t급 바지선이 정박 중인 흥콩 선적 유조선 허베이 스피리트호(14만6000t급)와 부딪치면서 발생했다. 이와 같은 기름 유출 사고의 경우, 유출 범위를 정확하게 이해하는 것이 중요하다. 여기서는 위 사고 기간에 얻어진 인공위성 자료를 이용하여 기름 유출을 탐지하기 위한 연구결과를 소개한다. 광학과 마이로파영상에 대해 유출 범위의 계산 및 해석 알고리듬에 대한 현재까지의 결과를 소개한다. 광학영상으로는 아리랑 2호 (다목적 실용위성 2호, KOMPSAT II) MSC(Multi Spectral Camera)자료가 사용되었으며, 합성개구레이더로는 ENVISAT ASAR, TerraSAR-X 및 ALOS PALSAR의 자료가 사용되었다.
KITSAT-3, launched at May 26 1999, has an earth observation optical payload named MEIS (Multi-spectral Earth Imaging System). The MEIS is a Managin mirror telescope of aperture size of 95mm, and it images the ground with the ground sampling distance of 13.8m over 48km at the altitude of 720km using three different observations bands. This paper first presents the design and then the optics, relating results of manufacturing, integration and test. Finally it briefly discusses the current status of MEIS operation.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2004.05a
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pp.781-784
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2004
본 시스템은 어항속에 있는 물고기 움직임을 추적하기 위해 두 대의 카메라로부터 동시에 독립된 영상을 획득하고 획득된 영상을 처리하여 좌표를 얻어내고 3차원 좌표로 생성해내는 시스템이다. 제안하는 방법은 크게 두 대의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하는 방법과 획득된 영상에 대한 처리 및 물체 위치 검출, 그리고 3차원 좌표 생성으로 구성된다. Frame grabber를 사용하여 두 개의 카메라로부터 동시에 영상을 획득하며, 3개의 연속된 프레임에 대한 차영상과 ART2(Adaptive Resonance Theory)를 이용하여 각각의 영상에서의 물고기 위치를 검출한다. 검출된 각각의 좌표를 병합하여 3차원 좌표를 생성하며, 추적 결과는 OpenGL을 이용하여 3차원으로 재생한다.
This paper describes a real-time human and robot tracking method in Intelligent Space with multi-camera networks. The proposed method detects candidates for humans and robots by using the histogram of oriented gradients (HOG) feature in an image. To classify humans and robots from the candidates in real time, we apply cascaded structure to constructing a strong classifier which consists of many weak classifiers as follows: a linear support vector machine (SVM) and a radial-basis function (RBF) SVM. By using the multiple view geometry, the method estimates the 3D position of humans and robots from their 2D coordinates on image coordinate system, and tracks their positions by using stochastic approach. To test the performance of the method, humans and robots are asked to move according to given rectangular and circular paths. Experimental results show that the proposed method is able to reduce the localization error and be good for a practical application of human-centered services in the Intelligent Space.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2019.06a
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pp.216-217
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2019
Light Field (LF) image can be understood as a set of images captured by a multi-view camera array at the same time. The changes among views can be modeled by a general motion model such as affine motion model. In this paper, we study the impact of affine coding tool of Versatile Video Coding (VVC) on LF image compression. Our experimental results show a small contribution by affine coding tool in overall LF image compression of roughly 0.2% - 0.4%.
In this paper, we suggest the tracking method of moving multi-objects in maritime environments. The image acquisition is conducted using IR(InfraRed) camera sensors on an airborne platform. Under the circumstance of maritime, the qualities of IR images can be significantly degraded due to the clutter influence, which directly gives rise to a tracking loss problem. In order to reduce the effects from the clutters, we introduce a technical approach under Man-In-The-Loop(MITL) system for enhancing the tracking performance. To demonstrate the robustness of the proposed approach based on VTG(Valid Tracking Gate), the simulations are conducted utilizing the airborne IR video sequences: Then, the tracking performances are compared with the existing Kalman Filter tracking techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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