최근, 모바일 기기의 발전, 팬/틸트 카메라를 사용한 지능형 감시 시스템 등이 발전하면서 비정적 환경에서의 추적알고리즘에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 비정적 환경에서는 배경에 대한 모델링이 어렵기 때문에 주로 컬러, 텍스쳐 등의 피쳐를 이용한 객체 추적이 이루어진다. 이 경우 배경에 나타나는 객체의 컬러와 유사한 컬러들로 인해 추적이 불안정해진다. 본 논문에서는 컬러에 기반한 객체추적 방법들 중에 상대적으로 안정적이고 속도가 빠른 중심 이동 (Centroid Shifting) 기반의 추적 알고리즘을 더욱 안정화하기 위해 배경에 대한 영향을 줄이고, 시간 필터링을 접목하는 방법에 대하여 제안하고자 한다.
International Journal of Control, Automation, and Systems
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제1권4호
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pp.495-502
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2003
This paper focuses on the implementation of an efficient tracking method of a moving object using optimal representative blocks by way of a pan-tilt camera. The key idea is derived from the fact that when the image size of a moving object is shrunk in an image frame according to the distance between the mobile robot camera and the object in motion, the tracking performance of a moving object can be improved by reducing the size of representative blocks according to the object image size. Motion estimations using Edge Detection (ED) and Block-Matching Algorithm (BMA) are regularly employed to track objects by vision sensors. However, these methods often neglect the real-time vision data since these schemes suffer from heavy computational load. In this paper, a representative block able to significantly reduce the amount of data to be computed, is defined and optimized by changing the size of representative blocks according to the size of the object in the image frame in order to improve tracking performance. The proposed algorithm is verified experimentally by using a two degree-of- freedom active camera mounted on a mobile robot.
This paper proposed a framework for handover method in continuously tracking a person of interest across cooperative pan-tilt-zoom (PTZ) cameras. The algorithm here is based on a robust non-parametric technique for climbing density gradients to find the peak of probability distributions called the mean shift algorithm. Most tracking algorithms use only one cue (such as color). The color features are not always discriminative enough for target localization because illumination or viewpoints tend to change. Moreover the background may be of a color similar to that of the target. In our proposed system, the continuous person tracking across cooperative PTZ cameras by mean shift tracking that using color and shape histogram to be feature distributions. Color and shape distributions of interested person are used to register the target person across cameras. For the first camera, we select interested person for tracking using skin color, cloth color and boundary of body. To handover tracking process between two cameras, the second camera receives color and shape cues of a target person from the first camera and using linear color calibration to help with handover process. Our experimental results demonstrate color and shape feature in mean shift algorithm is capable for continuously and accurately track the target person across cameras.
해상환경에서 감시장비의 운용시 원치 않는 외란 운동으로 장비의 안정화 성능이 저하된다. 본 논문에서는 선상 2축 감시장비의 정밀한 목표물 지향를 위해 자세정보의 좌표변환을 통해 움직임을 보상해주는 기구적 안정화를 적용하였다. 적용 결과, MEMS 센서의 떨어지는 정밀도와 기구적인 제약에 의해 오차를 더 줄일 없어 보완적인 기능으로 영상 안정화를 도입하였다. 또한 본 이중 안정화 방식의 실시간 실행을 위해 6축 운동 시뮬레이터를 포함한 테스트 베드를 구축하였으며, 하드웨어 포함 시뮬레이션 수행을 통해 본 방식의 유용성을 검증하였다.
본 논문은 시점이 변화하는 동적 비디오에서 파노라마 배경을 생성하고 객체 추적을 가능하게 하는 알고리듬을 제안한다. 보다 구체적으로, 카메라로 입력되는 인접한 두 영상에서 추출된 특징점으로 부터 영상간의 관계를 유도하며, 이를 이용한 실린더 투영, 영상의 재정렬, 그리고 겹침 지역의 일그러짐을 최소화 하기 위한 스티칭(stitching) 및 블렌딩(blending)을 수행한다. 이 과정에 의해서 생성 된 배경을 기준으로 현재 입력 영상과 차분을 계산하여 객체 추적을 수행했다. 제안된 방법은 배경생성이 완료된 이후부터는 객체의 감시만을 수행하므로 실시간으로 넓은 영역의 감시가 가능하며, 이를 통한 지속적인 객체의 추적이 가능하다. 따라서 향후 공공장소 등과 같이 넓은 영역에서의 감시, 추적에 이용할 수 있다.
본 논문에서는 다양한 CCTV 카메라를 지원하는 스마트 케어 관제 시스템을 소개한다. 위급 상황 발생 시 신고자의 상황을 실시간으로 관찰하기 위하여 서버에서는 신고자의 위치 좌표를 기반으로 CCTV 카메라의 팬, 틸트, 줌 제어를 자동으로 수행한다. 또한 신고자를 찾아 촬영하며 영상처리 및 갱신되는 위치 정보를 이용하여 신고자를 추적한다. 다양한 CCTV 카메라를 지원하기 위하여 Genetec 개발 툴을 이용하여 관제 시스템을 구현한다. 스마트 케어 관제 시스템을 이용하여 신고자의 위급 상황에 대하여 구조자는 신고자의 CCTV 영상을 빠르게 제어하고 감시할 수 있기 때문에 구조 작업의 효율이 개선될 수 있다.
본 논문에서는 지능형 영상 감시 시스템을 위한 다수의 네트워크 카메라를 이용한 협동 추적 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 각의 카메라는 모션 템플릿 기법을 통하여 영상내의 움직임 물체를 추출하고, 추출된 움직임 물체의 이동방향을 추정한다. 움직임 물체가 추출되면 칼만 필터를 이용하여 움직임 물체의 정확한 좌표를 추정한다. 움직임 물체의 이동방향과 카메라의 상태를 이용하여 가장 효율적인 협동추적 카메라를 선정하고, 각 카메라의 공간정보를 이용하여 PTZ 변수를 설정하고 협동요청을 한다. 협동요청을 받은 카메라는 설정된 PTZ 변수를 이용하여 움직임 물체를 협동 추적하고 확대영상을 획득한다. 실험을 통하여 제안된 협동추적 알고리즘의 성능분석 및 그 응용 가능성을 확인한다.
Current methods for construction site modeling employ large, expensive laser range scanners that produce dense range point clouds of a scene from different perspectives. Days of skilled interpretation and of automatic segmentation may be required to convert the clouds to a finished CAD model. The dynamic nature of the construction environment requires that a real-time local area modeling system be capable of handling a rapidly changing and uncertain work environment. However, in practice, large, simple, and reasonably accurate embodying volumes are adequate feedback to an operator who, for instance, is attempting to place materials in the midst of obstacles with an occluded view. For real-time obstacle avoidance and automated equipment control functions, such volumes also facilitate computational tractability. In this research, a human operator's ability to quickly evaluate and associate objects in a scene is exploited. The operator directs a laser range finder mounted on a pan and tilt unit to collect range points on objects throughout the workspace. These groups of points form sparse range point clouds. These sparse clouds are then used to create geometric primitives for visualization and modeling purposes. Experimental results indicate that these models can be created rapidly and with sufficient accuracy for automated obstacle avoidance and equipment control functions.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위한 객체 추적 방법과 PTZ 카메라 제어에 대하여 제안하고 있다. 제안된 알고리즘의 우수성을 입증하고자 검지 영역내 차량의 진입 및 추적 실험을 하였고, 차량이 검지영역 내에서 정차시 카메라의 PTZ 를 제어하여 차량의 번호판 영상을 취득하도록 하였다. 실험에 참여한 차량은 움직이는 차량의 경우 97.4%, 정차해 있는 차량의 경우 91%의 추적율을 나타내었다. 그리고 정차해 있는 차량에 대해 번호판 위치로 정확한 PTZ 제어가 된 경우는 65대로 84.6% 이었다. 실험 결과 제안된 알고리즘이 지능형 영상 감시 시스템에서 효율적으로 사용되어 질 수 있음을 입증하였다.
본 논문에서는 능동카메라 환경에서 카메라의 움직임에 의해 유발되는 광역움직임(global motion)과 이동물체에 의해 발생하는 지역움직임(local motion)을 분리한 후, 카메라 팬틸트를 제어하여 물체를 추적하는 특징기반의 추적 시스템을 제안했다. 제안한 시스템은 블록기반 움직임 계측을 통해 연속한 2 프레임 사이의 이동 움직임을 찾고, 이 움직임에서 카메라의 움직임으로 인한 광역 움직임을 제거함으로써 전경물체의 지역 움직임만을 추적한다. 이때, 배경만의 움직임만으로 카메라 움직임을 강건하게 계측하기 위하여, 블록기반 움직임에서 배경움직임을 분류하기 위한 지배적인 움직임 추출방법을 제시한다. 또한 분리된 지역움직임으로부터 잡음물체의 움직임을 제거하기 위하여 꼭지점 특징의 추적궤적 속성에 따른 군집화 알고리즘을 제안한다. 제안한 추적시스템은 여러가지 실험에서 좋은 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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