• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.51-59
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• 2012

최근 보안 감시 분야에서 영상처리를 이용한 객체 추적에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 기존 여러 대의 카메라를 이용한 보안 감시 시스템은 각각 독립적으로 운영되었다. 따라서 추적 객체가 다른 카메라의 감시영역으로 이동 시 계속해서 추적이 어려웠다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문은 다중 카메라에서 객체의 이동방향에 따라 자동으로 카메라의 제어권을 변경하는 방법을 제안한다. 제안방법은 객체를 검출하고 객체의 색상 정보와 방향 정보로 객체를 추적한다. 색상 정보는 hue를 이용하고 방향 정보는 광류를 이용하여 획득한다. 이때 광류는 전체 영상이 아닌 객체가 검출된 영역에만 적용하여 계산량을 줄여 실시간 추적이 가능하게 한다. 또한, 자동으로 객체를 추적함으로써 기존 카메라를 이용한 보안 감시 시스템의 불편함을 해결할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.575-582
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• 2015

Obtaining the complete trajectory of the object is a very important task in computer vision applications, such as video surveillance. Previous studies to recover the trajectory between two disconnected trajectory segments, however, do not takes into account the object's motion characteristics and uncertainty of trajectory segments. In this paper, we present a novel approach to recover the trajectory between two disjoint but associated trajectory segments, called goal-directed tracking. To incorporate the object's motion characteristics and uncertainty, the goal-directed state equation is first introduced. Then the goal-directed tracking framework is constructed by integrating the equation to the object tracking and trajectory linking process pipeline. Evaluation on challenging dataset demonstrates that proposed method can accurately recover the missing trajectory between two disconnected trajectory segments as well as appropriately constrain a motion of the object to the its goal(or the target state) with uncertainty.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2003년도 ICCAS
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• pp.1917-1920
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• 2003

Automatic tracking of a moving object such as a person is a demanding technique especially in surveillance. This paper describes an experimental system for tracking a moving object on the ground by using a visually controlled aerial robot. A blimp is used as the aerial robot in the proposed system because of its locality in motion and its silent nature. The developed blimp is equipped with a camera for taking downward images and four rotors for controlling the progression. Once a camera takes an image of a specified moving object on the ground, the blimp is controlled so that it follows the object by the employment of the visual information. Experimental results show satisfactory performance of the system. Advantages of the present system include that images from the air often enable us to avoid occlusion among objects on the ground and that blimp’s progression is much less restricted in the air than, e.g., a mobile robot running on the ground.

• 한국항행학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.400-405
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• 2006

본 논문에서는 무인항공기 영상에서 움직임 예측을 이용한 이동 물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 초기모델 생성단계와 이동 물체 추적 단계로 구성되어있으며, 이전 프레임에 비해 이동 거리가 커진 경우에도 안정적으로 추적할 수 있었다. 그리고 무인항공기 카메라의 흔들림에도 효과적으로 추적을 할 수 있었고, 이동 물체의 위치를 정확히 검출하여 추적시간을 단축할 수 있었다. 블록 영상과 참조 영상 간 이동물체의 유사도 판정은 블록 매칭 알고리즘을 사용하였다. 제안한 알고리즘은 실험을 통해서 기존의 전역탐색 알고리즘보다 향상된 결과를 보여주었다.

• 드라이브 ㆍ 컨트롤
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• 제16권2호
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• pp.22-29
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• 2019

This study presented a model predictive tracking control algorithm of autonomous truck based on object state estimation using extended Kalman filter. To design the model, the 1-layer laser scanner was used to estimate position and velocity of the object using extended Kalman filter. Based on these estimations, the desired linear path for object tracking was computed. The lateral and yaw angle errors were computed using the computed linear path and relative positions of the truck. The computed errors were used in the model predictive control algorithm to compute the optimal steering angle for object tracking. The performance evaluation was conducted on Matlab/Simulink environments using planar truck model and actual point data obtained from laser scanner. The evaluation results showed that the tracking control algorithm developed in this study can track the object reasonably based on the model predictive control algorithm based on the estimated states.

• 대한기계학회:학술대회논문집
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• 대한기계학회 2001년도 춘계학술대회논문집B
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• pp.307-312
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• 2001

In this paper, we proposed the object-tracking algorithm that recognizes and estimates the any shaped and size objects using vision system. For the extraction of the object from the background of the acquired images, spatio-temporal filter and signature parsing algorithm are used. Specially, for the solution of correspondence problem of the multiple objects tracking, we compute snake energy and position information of the target objects. Through the real-time tracking experiment, we verified the effectiveness of the suggested tracking algorithm.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2007년도 하계종합학술대회 논문집
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• pp.213-214
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• 2007

In this paper, we implement one tracking scheme based on the block matching using PowerPC system. We implement tracking algorithm uses the information from Infrared (IR) sensor for tracking object. When a occlusion occurs, the proposed algorithm predicts movements of an object using the historical tracking information and it can keep the object tracking.

• 전기학회논문지P
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• 제67권4호
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• pp.227-232
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• 2018

In this paper, we propose a faster object detection and tracking method using Deep Learning, UAV(unmanned aerial vehicle), Kalman filter and YOLO(You Only Look Once)v3 algorithms. The performance of the object tracking system is decided by the performance and the accuracy of object detecting and tracking algorithms. So we applied to the YOLOv3 algorithm which is the best detection algorithm now at our proposed detecting system and also used the Kalman Filter algorithm that uses a variable detection area as the tracking system. In the experiment result, we could find the proposed system is an excellent result more than a fixed area detection system.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.539-544
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• 2004

본 논문에서는 CONDENSATION 알고리즘을 이용하여 입자 필터(particle filter)에 기반 한 물체 추적 알고리즘을 제안한다. 입자 필터는 조건 확률 전파 모델(Conditional Density Propagation)인 베이지안(Bayesian) 추론 규칙을 적용하는 추적구조를 갖고 있기 때문에 다른 어떤 종류의 추적 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다. 논문에서는 실험 결과를 통해, 외곽(contour) 추적 입자 필터가 복잡한 환경 속에서 강인한 추적 성능을 나타냄을 증명한다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.77-82
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• 2013

최근 주목을 받고 있는 Particle Filtering은 실제 객체 추적에서 발생하는 비선형, 비 가우시안 분포를 가지는 상태 벡터의 사후확률을 추정하기 위한 Monte Carlo 시뮬레이션에 기반을 둔 추적 방법론이다. 우리는 본 논문에서 Particle Filtering을 이용한 객체 추적성능을 향상시킬 수 있는 두 가지 방법론을 제안한다. 첫 번째는 확률이 가장 낮은 샘플을 이전 프레임의 추정된 상태 벡터로 대치하는 피드백 방법론이고, 두 번째는 객체 확률 분포를 추정된 객체 후보영역에 역투영하여 신뢰구간을 구함으로써 추적 박스의 정확도를 향상시키는 방법이다. 또한, 실험을 통해 구한 추적 샘플의 진화 방정식을 제시하였다. 우리는 다양한 상황이 설정된 실험 데이터 셋을 구성하여 실험을 실시하여 제안한 방법론의 우수성을 입증하였다.