A structured beam laser is often used to scan object and make 3D model. Multiple cameras are inevitable to see occluded areas, which is the main reason of the high price of the scanner. In this paper, a low cost 3D foot scanner is developed using one camera and two mirrors. The camera and two mirrors are located below and above the foot, respectively. Occluded area, which is the top of the foot, is reflected by the mirrors. Then the camera measures 3D point data of the bottom and top of the foot at the same time. Then, the whole foot model is reconstructed after symmetrical transformation of the data reflected by mirrors. The reliability of the scan data depends on the accuracy of the parameters between the camera and the laser. A calibration method is also proposed and verified by experiments. The results of the experiments show that the worst errors of the system are 2 mm along x, y, and z directions.
Three-diemnsional bead profile was measured using the biprism stereo vision sensor in GMAW, which consists of an optical filter, biprism and CCD camera. Since single CCD camera is used, this system has various advantages over the conventional stereo vision system using two cameras such as finding the corresponding points along the horizontal scanline. In this wort, the biprism stereo vision sensor was designed for the GMAW, and the linear calibration method was proposed to determine the prism and camera parameters. Image processing techniques were employed to find the corresponding point along the pool boundary. The ism-intensity contour corresponding to the pool boundary was found in the pixel order and the filter-based matching algorithm was used to refine the corresponding points in the subpixel order. Predicted bead dimensions were in broad agreements with the measured results under the conditions of spray mode and humping bead.
To reconstruct the complete 3-D shape of an object, seveal range images form different viewpoints should be merged into a single model. The process of extraction of the transformation parameters between multiple range views is calle dregistration. In this paper, we propose a new algorithm to find the transformation parameters between multiple range views. Th eproposed algorithm consists of two step: initial estimation and iteratively update the transformation. To guess the initial transformation, we modify the principal axes by considering the projection effect, due to the difference fo viewpoints. Then, the following process is iterated: in order to extract the exact transformation parameters between the range views: For every point of the common region, find the nearest point among the neighborhood of the current corresponding point whose correspondency is defined by the reverse calibration of the range finder. Then, update the transformation to satisfy the new correspondencies. In order to evaluate the performance the proposed registration algorithm, some experiments are performed on real range data, acquired by space encoding range finder. The experimental results show that the proposed initial estimation accelerate the following iterative registration step.
The movements of the human body are difficult to capture owing to the complexity of the three-dimensional skeleton model and occlusion problems. In this paper, we propose a motion capture system that tracks dynamic human motions in real time. Without using external markers, the proposed system adopts multiple depth sensors (Microsoft Kinect) to overcome the occlusion and body rotation problems. To combine the joint data retrieved from the multiple sensors, our calibration process samples a point cloud from depth images and unifies the coordinate systems in point clouds into a single coordinate system via the iterative closest point method. Using noisy skeletal data from sensors, a posture reconstruction method is introduced to estimate the optimal joint positions for consistent motion generation. Based on the high tracking accuracy of the proposed system, we demonstrate that our system is applicable to various motion-based training programs in dance and Taekwondo.
네트워크 RTK측량은 단일기준국 RTK측량의 한계를 극복하고자 개발된 GNSS 위치결정기술로 그 정확도와 효율성이 높아 일반측량, 지적측량 및 엔지니어링측량 등에서 많이 활용되고 있다. 지적재조사측량규정에서는 네트워크 RTK, 단일기준국 RTK와 정지측위를 지적재조사측량방법으로 규정하고 있는데, 본 연구에서는 경남 하동의 지적재조사측량지역을 대상으로 측량규정에 정한 방법인 네트워크 RTK와 정지측위 방식에 의한 기준점측량을 실시하고 그 결과를 비교하였다. 아울러 네트워크 RTK 측량의 정확도를 개선시키고자 사이트 캘리브레이션을 실시하고 경계점 측량을 수행하였으며 이를 사이트 캘리브레이션 실시없이 네트워크 RTK(VRS) 측량을 수행한 측량결과와 비교하였다. 연구결과 네트워크 RTK 방식과 정지측위 방식의 평균오차는 두 개 지구에서 각각 2.44cm와 1.53cm로 나타났고, 캘리브레이션을 실시한 경우에는 네트워크 RTK 방식과 정지측위 방식의 평균오차값이 두 개 지구에서 각각 0.19cm와 0.82cm로 나타나 캘리브레이션의 효과를 확인할 수 있었다.
논문에서 우리는 한 대의 카메라 전면에 위치한 4개의 거울을 이용한 실질적인 스테레오 비젼 시스템을 제안한다. 스테레오 이미지는 한 대의 CCD 카메라 정면에 위치한 4개의 거울을 이용하여 좌/우 이미지가 절반씩 만들어진다. 3차원 공간에서 물체 위의 한 점은 4개의 거울로 인해 2개의 가상 점으로 변환된다. 전통적인 스테레오 비젼 시스템과 같이 2개 가상 점이 위치한 좌/우 이미지 사이의 변위는 물체 위의 점에 대 한 깊이와 직접 관련이 된다. 그러므로 이 시스템은 카메라가 한 대만 사용해 카메라 교정과 스테레오 이미지 획득에 큰 장점이 있다.
To ensure the measuring accuracy of the wall temperature, the outer wall temperature measurement values by using three kinds of thermocouple welding methods were analyzed and evaluated in the paper, including single-point flush-mounted in the wall groove method, single-point insert-mounted in the wall groove, and outer surface direct welding method, based on the application of a tube-in-tube condensing heat exchanger. And the impacts of silver, tin, and thermal resistance adhesive as filling materials on wall temperature measurement were also investigated, and the results were compared to that obtained without filling materials. The results showed that the wall temperatures measured by the three welding methods were lower than the theoretically calculated value. And the wall temperature measured by the outer surface direct welding method was lowest under the same experimental conditions. The wall temperatures measured by single-point flush-mounted and insert-mounted in the wall groove methods were also affected by different welding filling materials. It was found that the greater the thermal resistance of filling materials, the smaller the heat loss. By analyzing the reasons for the low measured value of wall temperature, a new wall temperature measurement method was developed to improve the accuracy of the current measurement method. Meanwhile, the outer wall temperature measurement experiments of vertical and horizontal heat transfer tubes were carried out to validate and calibrate the improved outer wall temperature measurement method. The results showed that the average outer wall temperature deviation measured by the improved wall temperature measurement method ranged from - 0.82% to +2.29% for vertical tubes and - 4.75% to - 1.44% for horizontal tubes, and the improved measurement method had good measurement accuracy.
한강 본류구간에 대한 폐합형 부정류 계산모형을 수립하였다. 수립된 모형은 가변 매개변수 모형으로서 공간적 위치 및 유량 값에 따라 각 계산점마다 조도계수의 값이 달리 주어질 수 있도록 하였다. 조도계수 및 월류 유량계수에 관한 모형도 민감도 분석을 수행하였으며, 그 결과로 Manning 조도계수를 추정 대상 매개변수로 선정하였다. 과거 홍수사상들에 대한 관측자료를 이용하여 모형의 보정 및 검증을 수행하였다. 조도계수의 최적 추정 방법으로는 수정 Gauss-Newton 방법을 사용하였다. 가변 매개변수 모형의 보정 결과, 조도계수의 공간적 변동성 및 유량에 따른 변화 경향이 분명히 나타났다. 즉, 왕숙천 유입지점 상류구간에 대한 조도계수가 하류 구간에 비하여 크고, 유량이 증가함에 따라 조도계수는 감소하는 것으로 나타났다. 가변 매개변수 모형을 사용한 계산결과가 단일 매개변수를 사용하는 종래의 모형을 사용하는 경우보다 관측수위와 더욱 잘 일치함이 모형의 검증을 통하여 입증되었다. 또한 조도계수의 공간적 변화가 유량에 따른 변동보다 더 심한 것으로 드러났다.
Contrary to the conventional single-point measuring devices such as LDV, pitot-tube, hot-wire, etc., it would be possible to measure instantaneously 3-D flow fields with a stereoscopic PIV system. In this paper, we present an analysis algorithm for a stereoscopic PIV system using the normalized cross-correlation (NCC) and a 3-D calibration based reconstruction method. The evaluation method based on NCC is one of the most accurate correlation-based methods. We validated the developed algorithm through a benchmarking comparison with 3-D artificial SPIV images and calibration target images.
In this work we present a robust and fast approach to estimate 3D vehicle pose that can provide results under a specific traffic surveillance conditions. Such limitations are expressed by single fixed CCTV camera that is located relatively high above the ground, its pitch axes is parallel to the reference plane and the camera focus assumed to be known. The benefit of our framework that it does not require prior training, camera calibration and does not heavily rely on 3D model shape as most common technics do. Also it deals with a bad shape condition of the objects as we focused on low resolution surveillance scenes. Pose estimation task is presented as PnP problem to solve it we use well known "POSIT" algorithm [1]. In order to use this algorithm at least 4 non coplanar point's correspondence is required. To find such we propose a set of techniques based on model and scene geometry. Our framework can be applied in real time video sequence. Results for estimated vehicle pose are shown in real image scene.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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