OpenCV (Open Computer Vision)에서 제공하는 얼굴 인식 알고리즘에서는 Haar 특징(Haar feature)들과 대상 영상의 정합 과정인 Haar 매칭 (Haar Matching)을 통하여 얼굴을 검출하는데, 이때 Haar 특징들은 정면 얼굴로 구성된 훈련 영상을 통해 학습된다. 따라서 OpenCV의 얼굴 검출 방법은 정면 얼굴에 대해서는 높은 얼굴 검출율을 보이지만, 정면을 응시하지 않거나 얼굴의 형태가 변형된 경우에는 얼굴을 정확하게 검출하지 못하는 경우가 빈번히 발생한다. 본 논문에서는 측면 얼굴 혹은 형태가 변형된 얼굴에서도 컬러 히스토그램의 분포 특성은 유사하다고 가정하고, 히스토그램 패턴 매칭(histogram pattern matching)을 이용한 얼굴 검출 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 Haar 매칭 오류가 발생한 프레임에 대하여, 정확하게 검출된 이전 프레임의 얼굴 영역에 대한 히스토그램 패턴 매칭을 통하여 가장 유사한 히스토그램 분포를 갖는 영역을 얼굴로 인식한다. 제안한 방법의 얼굴 검출 알고리즘의 성능을 평가하기 위한 모의실험에서 제안한 얼굴 검출 방법이 OpenCV보다 얼굴 검출율이 8% 정도 향상됨을 확인하였다.
DVR 및 NVR을 이용한 디지털 저장매체를 영상감시 시스템에서 활용하게 되면서 영상처리 모듈의 개발은 영상 보안 시장의 필수적인 요소이다. 특히 네트워크 카메라의 등장은 기존 아날로그 방식의 CCTV를 대체하면서 영상처리 모듈 개발의 필요성을 더욱 부각시키고 있다. 본 논문에서는 움직임 감지 기법을 이용한 영상 감시 서버를 설계 및 구축하고 서버에서 처리되는 영상처리 결과를 실시간으로 모바일 디바이스에서 확인 가능한 영상감시 시스템을 개발하였다. 영상처리를 위해 리눅스 기반의 서버에 오픈소스 OpenCV를 활용한 영상처리 모듈을 개발하였고, 네트워크 카메라로부터 전송되는 실시간 비디오 데이터를 저장 및 가공하여 안드로이드기반 모바일 기기에서 검색 가능한 영상감시 시스템을 구축하였다.
본 논문에서는 opencv를 이용한 이메일 송신기능을 가진 감시 카메라을 제안한다. 라즈베리파이와 라즈베리파이 전용 카메라를 이용하여 구현하였다. opencv를 이용해 얼굴 검출이 가능하게 하였다. 그리고 motion 라이브러리를 사용하여 인터넷으로 스트리밍이 가능하도록 하였다. SMTP 라이브러리를 이용하여 이메일을 보낼 수 있다.
폴리아닐린 분말과 고분자 계면활성제, cyclohexanone용매를 micro-milling장치내에서 분산시켜 (m입자 크기를 갖는 가공용이한 분산액을 제조하였다. 분산액을 백금 전극 위에 코팅하여 얻은 분산박막의 전기화학적 특성들은 순환전압전류법(CV)을 이용하여 조사하였다. CV의 결과에 의하면 폴리아닐린 분산박막이 순수한 폴리아닐린 박막과 유사한 전기화학적 특성을 갖는 것으로 나타났다. $3wt.\%$ NaCl용액에서 수행한 분극실험과 열린회로전위 측정 실험에서는 PANI분산액을 철표면에 코팅하면 부식전위가 증가하였다. 분산박막/철 전극의 열린회로전위값(OCP, Voc)이 분산액의 제조 조건에 따라 변화가 있음을 관찰하였다. 이러한 결과들은 본 연구에서 사용한 전도성 고분자 분산액이 철의 부식방지코팅물질로서 유용성을 갖고 있다는 것을 보여주고 있다.
본 연구에서는 스트랩 다운 영상 탐색기를 활용한 유도무기와 목표물 사이의 관측각을 효과적으로 추적할 수 있는 연구를 수행하였고 이를 시각적으로 시뮬레이션 가능한 테스트 베드를 구축하였다. 영상 정보를 이용하여 목표물 추적을 위한 Lucas Kanade의 Optical flow 알고리즘과 같은 희박 특징점 추적 알고리즘 구현 시 고성능의 특징점 분포를 유지시키는 법을 기술하였으며, 특징점 추적 문제를 특징점 관리의 개념으로 확장하여 연구하였다. 이를 구현하기 위해 Unity3D 엔진을 이용하여 시각 환경을 구성하고 OpenCV를 이용하여 영상 처리 시뮬레이션을 개발하였다. 상호-시뮬레이션을 위해 매틀랩(Matlab) 시뮬링크(Simulink)로 동적 시스템 모델링을 하였고, Unity3D를 이용한 시각 환경을 구성, OpenCV를 이용한 컴퓨터 비전 작업을 수행하였다.
본 논문에서는 라즈베리파이 카메라와 DO(Dissolved Oxygen)센서를 사용하여 수중에 존재하는 녹조를 인식하고 녹조를 제거하는 기능을 갖는 녹조제거장치를 구현하였다. 라즈베리파이 보드는 카메라로부터 취득한 RGB 값을 HSV로 변환하여 녹조의 색을 인식한다. 이를 통해 녹조의 위치를 파악하고, DO 센서를 활용해 해당 위치의 용존산소량의 감소량이 기준치 이상일 경우 녹조제거장치가 녹조 제거 용액을 살포하도록 구동한다. 라즈베리파이의 카메라는 OpenCV를 활용하였고, 모터의 움직임은 DO 센서의 출력값과 카메라의 녹조인식 결과에 따라 제어한다. 녹조인식 및 녹조제거용액의 살포 기능은 아두이노와 라즈베리파이를 통해 구현되었으며 실험을 통해 제안한 이동식 녹조제거장치의 타당성을 검증하였다.
최근 COVID-19(코로나 바이러스 감염증) 확산에 따라 다양한 분야에서 힘든 상황이 이어지고 있다. 중앙 재난 안전 대책본부에 따르면 지난 2월 한 달간 코로나 안전신고는 약 2만 5천 건의 방역수칙 위반 신고가 들어온 것으로 집계됐다. 이에 따라 음식점 및 매장은 QR코드. 수기 작성을 통한 동선 체크, 온도 검사 등 코로나 확산을 방지하기 위한 방법을 시행하고 있지만 이는 단지 코로나 확산 방지를 위한 대책 일뿐 소상공인의 매장 운영이나 안정적인 영업 유지 등 직접적인 영향을 줄 수 없다. 이에 본 논문은 OpenCV를 활용한 고객 출입 관리 시스템을 제안한다. 본 시스템은 OpenCV 영상처리기술을 활용하여 매장을 방문하는 고객의 나이, 성별을 수집하여 주요 고객층 분석, 출입 현황 및 이용 시간을 파악한다. 본 시스템은 코로나 확진자 동선 파악을 위한 역학조사와 소상공인의 효율적인 매장 운영 시간을 분석하여 '코로나 확산 방지', '소상공인 매출 증가'의 기대 효과를 얻을 수 있다. 향후, 제안하는 기법의 실질적인 검증을 위해 실제 매장 환경에서의 테스트가 필요하다.
컴퓨터 비전 분야에서 You Look Only Once(YOLO)와 ResNet 등의 모델은 실시간 성능과 높은 정확도로 인해 널리 사용되고 있다. 그러나 실제 환경에 이러한 모델들을 적용하려면 런타임 호환성, 메모리 사용량, 컴퓨팅 리소스 및 실시간 조건 등의 요소를 고려해야 한다. 본 연구에서는 세 가지 심층 모델 런타임 ONNX Runtime, TensorRT 및 OpenCV DNN의 특성을 비교하고, 2가지 모델에 대한 성능을 분석한다. 이러한 분석을 통해 현장 적용을 위한 런타임 선택에 기준을 제공해 주는 것이 논문의 목표이다. 실험에서는 차량 번호판 인식 및 분류 업무에 대해 소요 시간, 메모리 사용량, 정확도 평가 지표를 기반으로 런타임들을 비교한다. 실험 결과, ONNX Runtime은 복잡한 객체 탐지 성능이 우수하며, OpenCV DNN은 제한된 메모리 환경에 적합하고, TensorRT는 복잡한 모델의 실행 속도가 우수하다는 것을 보여준다.
최근 영상 기술과 ICT 기술의 발전으로 인해 다양한 형태의 영상처리 서비스가 가능하게 되고, 이러한 기술을 활용하는 응용 서비스가 다양화 되고 있다. 자동차 번호판 인식은 주차관리 등 차량의 정보를 인지하는 곳에 사용되는데 기존의 시스템들은 주차권 발급이나 불필요한 장비 부착 등 경제적인 단점을 갖고 있다. 이러한 문제점을 개선하기 위하여 본 논문에서는 OpenCV를 근간으로 한 emguCV를 이용하여 차량의 고유번호인 자동차 번호판 인식을 통한 자동 주차관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 그리고 사용자 프로그램 개발에 가장 최신 기술인 WPF를 이용하여 각 주차 차량의 상세정보와 주차 시간 및 남은 주차 공간 정보 등 전체 주차관리 사항을 화면이동 없이 관리할 수 있도록 개선된 UI를 설계하였다. 본 논문에서 사용된 emguCV는 Intel 기반의 환경에서 최적화된 성능을 나타내었다. 따라서 본 논문에서는 0.5초 이내의 번호판 인식 처리 시간과 90% 이상의 인식률이라는 결과를 얻었다. 또한 관리자가 전체 시스템을 간편하고 직관적으로 관리할 수 있게 UI가 개선되었음을 보였다.
최근 센서 디바이스들의 기술이 발달하고 있다. 그에 따라 기기들의 크기가 소형화 되고 다양한 기능들을 적용 할 수 있다. 그 중에서도 영상처리 기술을 이용하여 사용자의 주거 공간의 상황을 주시하고 데이터베이스에 저장된 위험 상황을 탐지한다. 위험 상황을 탐지 할 경우 다른 통신 디바이스에게 정보를 전달하여 사용자에게 즉시 경보를 울릴 수 있도록 M2M 환경을 구축한다. 본 논문에서는 OpenCV의 색깔추적 알고리즘과 라즈베리파이를 이용해 M2M환경을 구축하고 사용자에게 화재 발생 시 경보를 울리고 후속조치에 대한 정보를 제공하는 솔루션을 소개하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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