• 전기전자학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.412-415
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• 2017

본 논문에서는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부와 다중 번호판 인식 부로 구성되었다. $360^{\circ}$ 원형영상의 평면 분할 부는 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라에서 원형영상 획득, 원형영상 분할, 평면영상으로 변환, 보간법을 사용한 픽셀 보정 및 컬러보정, 에지 보정 등의 과정을 거쳐 화질이 개선된 평면영상으로 출력한다. 다중 번호판 인식 부는 평면영상에서 다중 번호판 후보영역 추출, 다중 번호판 후보영역 정규화 및 복원, 신경망을 사용한 다중 번호판 숫자, 문자 인식 과정을 거쳐 다중 번호판을 인식하게 된다. 제안된 고해상도 $360^{\circ}$ 전방위 IP 카메라를 이용한 다중 번호판 인식 시스템을 평가하기 위하여 지능형 주차관제시스템 운영 전문 업체와 공동으로 실험한 결과, 97.8%의 높은 번호판 인식률이 확인되었다.

• 대한공간정보학회지
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• 제16권2호
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• pp.67-76
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• 2008

최근 항공측량분야의 가장 큰 기술적 특징은 Camera 혹은 Lidar와 같은 주 센싱 장비에 GPS, IMU 등 다양한 위치결정 센서를 연계한 Direct Georeferencing 기술의 활용이다. 아울러 항측용 디지털 카메라의 기술적 우월성과 이의 활용성이 입증됨에 따라 다양한 종류의 항측용 디지털 카메라가 개발 및 보급되고 있다. 이에 부응하여 국내에서도 일반적인 항공촬영으로는 취득이 불가능한 건물측면과 비고가 큰 지형에서 발생하는 사각지역에 대하여도 3차원 정보취득과 Texture Mapping이 가능한 다각(Multi-looking)항공촬영시스템의 개발이 시도되고 있다. 하지만 다양한 센서 결합과 다중 카메라의 배열에 따른 센서들간의 시각동기화와 함께 정확한 기하 및 복사보정을 실시해야 하는 문제점이 따른다. 이를 해결하기 위해서는 항공측량 시스템의 센서검정(Sensor Calibration)에 필요한 테스트 필드가 절실히 요구되고 있다. 따라서 본 연구에서는 항공측량용 테스트 필드 구축과 관련한 국외 사례를 고찰하고 국내 테스트 필드 구축방안을 제시하고자 한다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제16권3호
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• pp.269-276
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• 2010

In this paper, we present the detection method of moving objects based on two background models. These background models support to understand multi layered environment belonged in images taken by shaking camera and each model is MBM(Multiple Background Model) and TMBM (Temporal Median Background Model). Because two background models are Pixel-based model, it must have noise by camera movement. Therefore correlation coefficient calculates the similarity between consecutive images and measures camera motion vector which indicates camera movement. For the calculation of correlation coefficient, we choose the selected region and searching area in the current and previous image respectively then we have a displacement vector by the correlation process. Every selected region must have its own displacement vector therefore the global maximum of a histogram of displacement vectors is the camera motion vector between consecutive images. The MBM classifies the intensity distribution of each pixel continuously related by camera motion vector to the multi clusters. However, MBM has weak sensitivity for temporal intensity variation thus we use TMBM to support the weakness of system. In the video-based experiment, we verify the presented algorithm needs around 49(ms) to generate two background models and detect moving objects.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권11A호
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• pp.1066-1072
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• 2010

본 논문에서는 다중 PTZ 카메라 기반의 다중이벤트 처리 감시시스템을 제안하였다. 각각의 PTZ 카메라에는 검출할 이벤트의 종류를 설정할 수 있다. 기존 PTZ 감시 카메라에는 하냐의 카메라가 하나의 이벤트 처리를 하기 때문에 새로운 객체가 발생하여 새로운 이벤트를 설정해야 할 경우 문제가 생기며, 각각의 PTZ 카메라는 감시하는 영역아 정해져 있기 때문에 객체가 감사할 수 없는 곳으로 이동시 추적이 불가능한 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 하나의 PTZ 카메라에 새로운 객체가 발생했을 때 주변의 PTZ 카메라에서 새로운 객체의 위치 좌표를 추정하여 객체를 감시할 수 있는 감시 시스템을 제안하고, PTZ 카메라의 영역에서 벗어나는 객체에 대한 이벤트 링크를 다시 설정함으로써 객체의 감시가 지속적으로 가능하게 하는 시스템을 제안하였다. 모의실험을 통해 제안 방식의 우수한 성능을 입증하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1307-1312
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• 2023

본 논문에서는 자율주행 인지 기술의 핵심 요소인 객체 인식과 거리 측정을 위해 서로 다른 초점거리를 가진 다시점 카메라와 라이다(LiDAR) 센서를 결합한 복합형 카메라 시스템을 제안한다. 제안한 복합형 카메라 시스템을 이용해 장면 안의 객체를 추출하고, 추출한 객체의 정확한 위치와 거리 정보를 생성한다. 빠른 계산 속도와 높은 정확도, 실시간 처리가 가능하다는 장점 때문에 자율주행 분야에서 많이 사용하고 있는 YOLO7 알고리즘을 이용해 장면 안의 객체를 추출한다. 그리고 객체의 위치와 거리 정보를 생성하기 위해 다시점 카메라를 이용해 깊이맵을 생성한다. 마지막으로 거리 정확도를 향상시키기 위해 라이다 센서에서 획득한 3차원 거리 정보와 생성한 깊이맵을 하나로 결합한다. 본 논문에서는 제안한 복합형 카메라 시스템을 기반으로 주행중인 주변 환경을 더욱 정확하게 인식함과 동시에 3차원 공간상의 정확한 위치와 거리 정보까지 생성할 수 있는 자율주행 차량 플랫폼을 제안하였으며, 이를 통해 자율주행 차량의 안전성과 효율성을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제20권5호
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• pp.337-351
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• 2004

Our laboratory originally developed the compact, multi-spectral, automatic aerial photographic system PKNU3 to allow greater flexibility in geological and environmental data collection. We are currently developing the PKNU3 system, which consists of a color-infrared spectral camera capable of simultaneous photography in the visible and near-infrared bands; a thermal infrared camera; two computers, each with an 80-gigabyte memory capacity for storing images; an MPEG board that can compress and transfer data to the computers in real-time; and the capability of using a helicopter platform. Before actual aerial photographic testing of the PKNU3, we experimented with each sensor. We analyzed the lens distortion, the sensitivity of the CCD in each band, and the thermal response of the thermal infrared sensor before the aerial photographing. As of September 2004, the PKNU3 development schedule has reached the second phase of testing. As the result of two aerial photographic tests, R, G, B and IR images were taken simultaneously; and images with an overlap rate of 70% using the automatic 1-s interval data recording time could be obtained by PKNU3. Further study is warranted to enhance the system with the addition of gyroscopic and IMU units. We evaluated the PKNU 3 system as a method of environmental remote sensing by comparing each chlorophyll image derived from PKNU 3 photographs. This appraisement was backed up with existing study that resulted in a modest improvement in the linear fit between the measures of chlorophyll and the RVI, NDVI and SAVI images stem from photographs taken by Duncantech MS 3100 which has same spectral configuration with MS 4000 used in PKNU3 system.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권5호
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• pp.2366-2395
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• 2018

Multi-view super-resolution (MVSR) refers to the process of reconstructing a high-resolution (HR) image from a set of low-resolution (LR) images captured from different viewpoints typically by different cameras. These multi-view images are usually obtained by a camera array. In our previous work [1], we super-resolved multi-view LR images via image fusion (IF) and blind deblurring (BD). In this paper, we present a new MVSR method that jointly realizes IF and BD based on an integrated energy function optimization. First, we reformulate the MVSR problem into a multi-channel blind deblurring (MCBD) problem which is easier to be solved than the former. Then the depth map of the desired HR image is calculated. Finally, we solve the MCBD problem, in which the optimization problems with respect to the desired HR image and with respect to the unknown blur are efficiently addressed by the alternating direction method of multipliers (ADMM). Experiments on the Multi-view Image Database of the University of Tsukuba and images captured by our own camera array system demonstrate the effectiveness of the proposed method.

• 로봇학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.118-129
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• 2011

In this paper, we suggest a new camera capturing and synthesizing algorithm with the multi-captured left and right images for the better comfortable feeling of 3D depth and also propose 3D image capturing hardware system based on the this new algorithm. We also suggest the simple control algorithm for the calibration of camera capture system with zooming function based on a performance index measure which is used as feedback information for the stabilization of focusing control problem. We also comment on the theoretical mapping theory concerning projection under the assumption that human is sitting 50cm in front of and watching the 3D LCD screen for the captured image based on the modeling of pinhole Camera. We choose 9 segmentations and propose the method to find optimal alignment and focusing based on the measure of alignment and sharpness and propose the synthesizing fusion with the optimized 9 segmentation images for the best 3D depth feeling.

• 한국측량학회지
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• 제28권3호
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• pp.369-375
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• 2010

다각사진은 3차원 공간정보의 시각화 뿐 아니라 측정 목적으로도 사용되므로 카메라 시스템에 대한 캘리브레이션이 요구된다. 다각사진 카메라 시스템을 구성하는 각 카메라는 홀더에 장착되어 상대적인 자세 및 위치가 고정된다. 따라서 투영중심점 위치와 자세각은 중앙에 장착된 연직사진에 대해서 적용하고 나머지 4 대의 경사사진용 카메라에 대한 투영중심점 위치 및 자세각은 연직사진에 대한 상대적인 값으로부터 계산될 수 있다. 이에 본 연구에서는 다각사진 카메라 시스템에 의해 실제 촬영된 다각사진을 이용하여 항공삼각측량을 실시 한 후 얻어진 다각사진의 외부표정요소로부터 연직사진을 기준으로 경사사진의 상대적 자세각과 투영중심점의 상대적 위치에 대해 조사 분석하였다. 연구결과 연직사진에 대한 경사사진의 투영중심점 위치는 표준편차가 크게 나타났으며 자세각에 대해서는 경사방향에 관계없이 연직사진을 고정하고 경사사진만 조정할 때 그 표준편차가 더 작게 나타났다. 또한 전체 외부표정요소를 구할 경우보다 자세각만 구할 경우 전반적으로 표준편차가 작으며 안정적인 것을 알 수 있었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.435-442
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• 2015

본 논문에서는 지능형 다중 화상감시시스템에 응용할 수 있는 움직이는 물체 추적 및 보행자/차량 인식 방법을 제안한다. 지능형 다중 화상감시시스템은 다수의 고정형 카메라와 한 대의 PTZ 카메라로 구성되며, 고정형 카메라에서 검출된 움직이는 물체들을 PTZ 카메라로 팬/틸트/줌 제어하고, 보행자인지 또는 차량인지를 자동으로 인식한다. 넓은 영역을 감시하는 고정된 카메라에서 검출된 물체는 너무 작고, 변별력이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 PTZ 카메라를 통한 특정 움직이는 물체를 팬/틸트/줌인 제어함으로써 움직이는 물체의 변별력과 감시성능을 높일 수 있다. 제안된 시스템은 움직이는 물체를 추적하는 기능 외에 SVM 학습알고리즘을 이용하여 검출된 물체가 보행자 또는 차량인지를 판단할 수도 있다. 그리고 추적에러를 줄이기 위해 기존의 고정된 카메라와 PTZ 카메라간의 캘리브레이션 방법을 개선한다. 다양한 실험결과를 통하여 제안한 시스템의 효용성을 입증하였다.