• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.26 no.4
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• pp.259-266
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• 2016

Recently, CCTV cameras are emplaced actively to reinforce security and intelligent surveillance systems have been under development for detecting and monitoring of the objects in the video. In this study, we propose a method for detection of upper body in intelligent surveillance system using FCM-based RBFNN classifier realized with the aid of HOG features. Firstly, HOG features that have been originally proposed to detect the pedestrian are adopted to train the unique gradient features about upper body. However, HOG features typically exhibit a very high dimension of which is proportional to the size of the input image, it is necessary to reduce the dimension of inputs of the RBFNN classifier. Thus the well-known PCA algorithm is applied prior to the RBFNN classification step. In the computer simulation experiments, the RBFNN classifier was trained using pre-classified upper body images and non-person images and then the performance of the proposed classifier for upper body detection is evaluated by using test images and video sequences.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.17 no.1
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• pp.67-75
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• 2024

Crosswalks play an important role for the safe movement of pedestrians in a complex urban environment. However, for the visually impaired, crosswalks can be a big risk factor. Although assistive tools such as braille blocks and acoustic traffic lights exist for safe walking, poor management can sometimes act as a hindrance to safety. This paper proposes a method to improve accuracy in a deep learning-based real-time crosswalk detection model that can be used in applications for pedestrian assistance for the disabled at the beginning. The image was binarized by utilizing the characteristic that the white line of the crosswalk image contrasts with the road surface, and through this, the crosswalk could be better recognized and the location of the crosswalk could be more accurately identified by using two models that learned the whole and the middle part of the crosswalk, respectively. In addition, it was intended to increase accuracy by creating a boundary box that recognizes crosswalks in two stages: whole and part. Through this method, additional frames that the detection model did not detect in RGB image learning from the crosswalk image could be detected.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.11 no.1
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• pp.159-165
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• 2010

The moving object monitoring and transforming personal robot system based on remote controls is designed and implemented, and the performance of the system is analyzed in this paper. The major considering factors in the system design are such as 1) the control scheme design (button based and the remote control schemes); 2) the operation modes design (wheel driving mode/pedestrian mode/auto driving mode/observation mode); 3) the remote control function design; 4) the design of the monitoring function of the changes in neighbor environments; 5) the design of the detection of obstruction. From the experiments, it is assured that the developed personal robot can walk to the grounds that covered with doorsill or electric wires in indoors by control the leg articulations, and can escape from the obstruction using three infrared sensors in the 30cm*30cm obstruction styled space under the auto driving mode.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.85-88
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• 2017

보행자 검출을 위한 기술이 많이 개발되고 있으며 HOG(Histograms of oriented)와 haar-like feature를 이용한 특징값 검출을 통해 보행자를 검출하는 방법들이 대표적이라 할 수 있다. 하지만 이 방법들은 보행자가 사물에 가려졌을 때 보행자를 검출하지 못한다는 단점이 있다. 이에 본 논문에서는 haar-like feature와 adaboost 학습알고리듬을 이용하여 보행자를 검출하고 kalman filter를 이용하여 보행자가 특정 사물에 가려지는 것 과 같은 occlusion 문제를 해결하여 보행자 검출 성능을 높이고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.33-35
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• 2017

최근 영상 내에서 보행자를 검출하는 기술이 발전하면서 보행자 검출 기술이 다양한 분야에서 응용되고 있다. 영상 내에서 보행자들을 검출함으로써 보행자의 통행량이나 이동경로를 분석할 수 있고, 위험 지역이나 보안 지역에 진입하려는 보행자에게 경고를 줄 수도 있다. CCTV와 같이 고정된 카메라를 이용하여 촬영된 영상의 경우 배경 분리 기술을 적용할 수 있는데, 배경 분리 기술을 통해 영상 내에서 움직이는 물체의 영역을 검출해 낼 수 있다. 본 논문에서는 영상의 배경 분리 결과를 이용하여 보행자 검출의 정확도를 높이고자 한다. 영상 내에서 보행자를 검출 했을 때, 보행자 외에 다른 영역이 보행자로 검출되는 상황이 발생할 수 있다. 이로 인해 보행자 검출의 정확도가 낮아진다. 하지만 배경 분리 결과를 이용하여 전경 부분에서만 보행자가 검출되도록 하고 배경 부분에서는 보행자가 검출되지 않도록 한다면, 보행자가 아닌 영역이 보행자로 검출되는 현상을 막을 수 있다. 실제 HDA Person Dataset에서 실험을 해본 결과, 정량적인 성능 향상을 확인 할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2016.06a
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• pp.222-223
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• 2016

보행자 인식을 위한 컴퓨터 비전 알고리즘은 야간 상황과 같이 저조도 환경에서는 인식 성능이 떨어지고 있다. 이로 인하여 최근 저조도 환경에서 촬영된 영상으로 야간 상황에서 객체 인식 성능을 높이는 기법들이 연구되고 있다. 야간 환경은 주간 환경과는 다르게 광량이 적기 때문에 인간의 시각으로도 객체 인식에 어려움이 있고 일반적인 카메라로 촬영된 영상으로 객체 인식이 어렵다. 최근에는 NIR 카메라를 이용하여 촬영된 영상으로 야간 보행자 인식 알고리즘이 개발되고 있으나, 인식률과 객체 인식 가능 거리 및 범위가 한정적이다. 또한 기존의 야간 보행자 검출 기법들은 방대한 연산량이 필요하기 때문에 실시간 객체 인식이 불가능하다. 본 논문에서는 NIR 카메라로부터 촬영된 영상으로 preprocessing 후 ACF(Aggregated Channel Feature)를 이용하여 최근 연구되고 있는 카메라 움직임이 있는 야간 환경에서 보행자 인식 알고리즘을 PC 및 TK1 Board 환경에서 구현하고 객체 인식률을 높인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.164-166
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• 2014

본 논문에서는 HOG 기반 보행자 검출 및 추적에서, HOG feature의 슬라이딩 윈도우의 수와 피라미드 층 수가 알고리즘의 수행속도와 직접적인 관계가 있다는 것을 확인한다. 그리고 이 결과를 바탕으로 윈도우의 수와 피라마드 층 수를 줄이는 방법을 제안하여 전체적인 보행자 검출 및 추적 속도를 증가시키고자 한다. 구체적으로, 제안하는 알고리즘은 검출 단계에서 색상의 선명도를 이용하여 관심 영역을 프레임 내에 지정함으로써 슬라이딩 윈도우의 수를 줄이고, 부가적으로 피라미드 층 수 또한 줄어들어서 보행자 검출 속도를 향상시킨다. 그리고 추적 단계에서는 보행자로 검출된 윈도우의 색상 정보를 이용하여 검출된 보행자를 빠르고 정확하게 추적하는 하는 방법을 제시한다.

• Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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• v.19 no.7
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• pp.640-645
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• 2013

This paper presents a step length estimation algorithm for Pedestrian Dead Reckoning using linear calibrated ZUPT (zero velocity update) with a foot mounted IMU. The IMU consists of 3 axis accelerometer, gyro and magnetometer. Attitude of IMU is estimated using an inertial navigation algorithm. To increase accuracy of step length estimation algorithm, we propose a stance detection algorithm and an enhanced ZUPT. The enhanced ZUPT calculates firefighter's step length considering velocity error caused by sensor bias during one step. This algorithm also works efficiently at various motions, such as crawling, sideways and stair stepping. Through experiments, the step length estimation performance of the proposed algorithm is verified.

• Journal of the Ergonomics Society of Korea
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• v.26 no.4
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• pp.1-7
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• 2007

Navigation system or way finding in Wearable computer help disabled and impaired persons and it is impossible to be safe and efficient for drivers as well as pedestrian. Wearable computing situation must be multi-tasking simultaneously and users need minimal attention. In this paper, we used virtual environment as real way-finding similarly. The direction cues of navigation system are investigated as visual only, visual & auditory, and visual & speech. In the paper, the trial demonstrates the difference of performance in detection of directing and performance of motor and subjective satisfaction of user.

• Proceedings of the KSR Conference
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• 2010.06a
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• pp.1112-1117
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• 2010

The intelligent safety system for level crossing which employs information and communication technology has been developed in USA and Japan, etc. But, in Korea, the relevant research has not been performed. In this paper, we analyze the cause of railway level crossing accidents and the inherent problem of the existing safety equipments. Based on analyzed results, we design the intelligent safety system which prevent collision between a train and a vehicle. This system displays train approaching information in real-time at roadside warning devices, informs approaching train of the detected obstacle in crossing areas, and is interconnected with traffic signal to empty the crossing area before train comes. Especially, we present the video based obstacle detection algorithm and verify its performance with prototype H/W since the abrupt obstacles in crossing areas are the main cause of level crossing accidents. We identify that the presented scheme detects both pedestrian and vehicle with good performance. Currently, we demonstrate developed railway crossing intelligence system at one crossing of Young-dong-seon line of Korail with Sea Train cockpit.