Background: Inspection of livestock farms using surveillance cameras is emerging as a means of early detection of transboundary animal disease such as African swine fever (ASF). Object tracking, a developing technology derived from object detection aims to the consistent identification of individual objects in farms. Objectives: This study was conducted as a preliminary investigation for practical application to livestock farms. With the use of a high-performance artificial intelligence (AI)-based 3D depth camera, the aim is to establish a pathway for utilizing AI models to perform advanced object tracking. Methods: Multiple crossovers by two humans will be simulated to investigate the potential of object tracking. Inspection of consistent identification will be the evidence of object tracking after crossing over. Two AI models, a fast model and an accurate model, were tested and compared with regard to their object tracking performance in 3D. Finally, the recording of pig pen was also processed with aforementioned AI model to test the possibility of 3D object detection. Results: Both AI successfully processed and provided a 3D bounding box, identification number, and distance away from camera for each individual human. The accurate detection model had better evidence than the fast detection model on 3D object tracking and showed the potential application onto pigs as a livestock. Conclusions: Preparing a custom dataset to train AI models in an appropriate farm is required for proper 3D object detection to operate object tracking for pigs at an ideal level. This will allow the farm to smoothly transit traditional methods to ASF-preventing precision livestock farming.
We present a vision-based hand gesture recognition system for object manipulation in virtual space. Most conventional hand gesture recognition systems utilize a simpler method for hand detection such as background subtractions with assumed static observation conditions and those methods are not robust against camera motions, illumination changes, and so on. Therefore, we propose a statistical method to recognize and detect hand regions in images using geometrical structures. Also, Our hand tracking system employs multiple cameras to reduce occlusion problems and non-synchronous multiple observations enhance system scalability. Experimental results show the effectiveness of our method.
최근 가상/증강/혼합현실 분야의 이동 플랫폼 시장 수요 커지면서 가상환경을 이용한 다중 체험이 가능한 콘텐츠를 통해 사용자에게 실제 현장과 같은 느낌을 부여하는 체험형 콘텐츠가 주목받고 있다. 본 논문에서는 교육훈련생의 모션 캡쳐를 위한 가상공간 이동플랫폼에서 사용자 위치 추정을 위한 트래커의 추적하는 방법으로, 2차원 영상 평면에 투영된 마커의 좌표를 통한 3차원 교차 공분산의 3D 좌표 추정 방법을 제시한다. 또한, 강체 추적실험을 통해 제안한 알고리즘의 유효성을 검증하여 낮은 해상도의 카메라를 통해서도 3D 좌표 추정이 가능함을 보인다.
전시 공간에서 관객들의 반응에 따른 다중 인터랙션 서비스를 제공하기 위해서는 관람객의 정확한 위치 및 이동 경로를 얻기 위한 위치 추적 기술이 필요하다. 실외 환경에서 위치 추적을 위한 기술로 GPS가 현재 널리 사용되고 있다. GPS는 빠른 속도로 이동하는 이동체의 위치를 실시간으로 파악할 수 있으므로 위치 추적 서비스(Location Tracking Service)를 요구하는 분야에서 중요한 기술로 활용된다. 하지만 위성을 이용한 위치 추적 기법을 사용하기 때문에 위성 신호를 잡을 수 없는 실내에서는 사용할 수 없다는 단점이 있다(Per Enge et al., 1996). 위와 같은 이유로 Wi-Fi 위치 측위 기술을 비롯하여 ZigBee, UWB, RFID 등의 초단거리 통신 기술 등 다양한 형태의 실내 위치 측위 연구가 진행되고 있다(Schiler and Voisad, 2004). 하지만 이러한 기술들은 전시 공간에서 얻고자 하는 위치정보의 밀도가 높아질수록 구현의 난이도가 높아지고 구축 및 관리 비용도 커지며 구축 가능한 환경이 제약된다는 단점이 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 실내 환경에서 스마트폰을 이용한 Wi-Fi 위치 측위 데이터를 기반으로 하여 3D카메라의 Depth Map 정보와의 매핑을 통해 사용자들을 식별하고 위치를 추적하는 시스템을 제안한다.
본 논문에서는 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 모션 템플릿 기법을 통하여 영상내의 움직임 영역을 추출한다. 이후 움직임 영역이 추출되면 이웃한 카메라에 협동요청을 하고 칼만 필터를 이용하여 움직임 영역의 위치를 보정하여 정확한 PTZ변수를 설정한다. 또한 협동요청을 받은 이웃 카메라는 요청받은 PTZ변수를 이용하여 움직임 물체를 협동 추적한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 협동 추적 알고리즘에 대한 실험을 통하여 제안된 협동 추적 알고리즘의 성능분석 및 그 응용 가능성을 증명한다.
개인과 공공의 안전에 대한 요구가 증가함에 따라 카메라를 이용한 영상 감시 시스템이 점차적으로 증가하고 있다. 보안의 필요성에 따라 한 지역에 여러 대의 카메라를 설치하여 FOV(Field Of View)를 겹치는 경우도 있다. 이처럼 FOV의 중첩 영역에서 다중 카메라들로부터 얻은 영상을 처리하여 객체의 위치를 파악하고 추적하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 다수의 카메라를 이용해 감시 영역이 중첩되는 지역에서의 겹침이 발생해도 객체를 계속적으로 추적하는 방법을 제안한다. 이 방법으로 단일 카메라 상에서의 외형 식별자를 이용하여 추적하고 다중 카메라 간의 호모그래픽 매트릭스를 이용하여 노이즈에 강건한 시스템을 구현하였다.
감시 및 보안의 중요성이 커지고 있다. 따라서 여러 대의 카메라로 움직이는 물체를 연속적으로 추적하는 효율적인 알고리즘 및 시스템에 대한 개발이 활발하다. 본 논문에서는 물체를 연속적으로 추적하기 위해 다중 카메라 간의 hand-off 기술을 제안한다. 먼저 움직이는 물체의 검출을 위한 몇 가지 단계의 전처리 과정을 거친다. 그리고 나서 검출된 영역들 간의 상관관계를 파악하기 위해 물체를 가장 잘 검출 한 주 카메라를 선택하고 이동 경로에 따른 다음 주 카메라를 예측한다. 예측된 카메라 정보와 칼라 정보 등을 이용해서 동일 물체를 추적하고 있음을 확인한다. 실험 결과는 움직이는 특정 물체에 대해 주 카메라가 어떻게 변해 가는지를 보여준다.
A high-speed and initial helium jet flow has been analyzed by a developed four-dimensional digital speckle tomography. Multiple high-speed cameras have been used to capture movements of speckles in multiple angles of view simultaneously because a shape of a nozzle for the jet flow is asymmetric and the initial jet flow is fast and unsteady. The speckle movements between no flow and helium jet flow from the asymmetric nozzle controlled by a solenoid valve have been obtained by a cross-correlation tracking method so that those distances can be transferred to deflection angles of laser rays for density gradients. The four-dimensional density fields for the high-speed helium jet flow have been reconstructed from the deflection angles by a developed real-time tomography method.
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.
본 논문에서는 광범위한 지역을 감시하기 위해 설치된 여러 대의 카메라로부터 획득된 비디오에 대해 행동을 기반으로 한 비디오 요약 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 시야가 겹쳐지지 않은 다수의 CCTV 카메라를 통해서 촬영한 비디오들을 30분 단위로 나누어 비디오 데이터베이스를 구축하여 시간별, 카메라별 비디오 검색이 가능하다. 또한 30분 단위로 나눈 비디오에서 키프레임을 추출하여 카메라별, 행동별로 비디오를 요약할 수 있도록 하였다. 행동 검출과 관련된 11가지(in, out, stay, left, right, forward, backward, left_forward, left_backward, right_forward, right_backward)에 대한 요약된 정보를 가지고 현재 사람의 행동이 어떤 영역에서 어떤 방향으로 움직이고 있는 지에 대한 정보를 행동별 비디오 요약을 통해 보여줌으로써 더 자세히 행동 추적된 결과를 볼 수 있다. 또한 카메라 3대에 대한 전체적인 키프레임에 대한 행동별 통계를 통해서 감시지역의 행동기반 이벤트들을 한 눈에 간단히 확인해 볼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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