영상에서 움직임이 있는 객체 영역을 검출하기 위한 이동 객체 검출(moving object detection; MOD) 알고리듬을 EGML(effective Gaussian mixture learning) 기반 배경 차분 방법을 적용하여 하드웨어로 설계하였다. EGML 계산 일부의 근사화를 통해 하드웨어 복잡도를 줄였으며, 파이프라이닝 적용을 통해 동작속도를 개선하였다. Verilog-HDL을 이용하여 하드웨어를 설계하였으며, MATLAB/Simulink와 FPGA가 연동된 FPGA- in-the-loop 환경에서 하드웨어 동작을 검증하였다. 설계된 MOD 프로세서는 XC5VSX95T FPGA 디바이스에서 2,218 슬라이스로 구현되었으며, 102 MHz의 클록 주파수로 동작하여 102 MS/s의 처리율을 갖는 것으로 평가되었다. IEEE CDW-2012 데이터 세트의 12가지 영상에 대해 MOD 프로세서의 성능을 분석한 결과, 평균 recall 값은 0.7631, 평균 precision 값은 0.7778, 그리고 평균 F-measure 값은 0.7535로 각각 평가되었다.
냉동 컨테이너의 내용물들은 적정 온도를 유지하지 못하면 화물의 파손이 발생할 수 있다. 현재 냉동 컨테이너는 전담 관리원이 주기적이고 수동적으로 컨테이너의 내부 온도를 감시한다. 그래서 컨테이너 내부 온도를 실시간으로 감시할 수 없기 때문에 화물에서 문제가 발생하면 즉각적으로 대응하지 못한다. 본 논문은 무선 센서 네트워크를 이용하여 냉동 컨테이너에 센서 노드를 탑재하여 컨테이너 내부 온도를 실시간으로 감시하는 시스템을 제안한다. 무선 센서 네트워크는 독립된 센서들을 물리적 공간에 배치하여 주위의 온도, 빛 가속도 등의 정보를 감지하여, 무선으로 전송할 수 있는 기술이다. 제안된 시스템은 냉동 컨테이너의 상태를 실시간으로 감시하기 때문에 컨테이너의 적정 온도를 유지함으로써 화물을 효율적으로 관리할 수 있다.
최근 자율주행 자동차를 구현하기 위해 카메라 영상을 통해 객체 및 차선을 인식하여 자율주행하는 영상처리 기술이 연구되고 있다. 안개는 카메라 촬영 영상의 가시성을 떨어뜨리기 때문에 자율주행 자동차 오작동의 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 카메라에 실시간 처리가 가능한 안개 제거 기능을 적용하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 성능이 우수한 Sim의 안개 제거방법을 실시간 처리가 가능한 하드웨어로 구현한다. 제안하는 하드웨어는 Verilog HDL을 사용하여 설계하였고, Xilinx사의 xc7z045-2ffg900을 Target device로 설정하여 FPGA 구현하였다. Xilinx Vivado 프로그램을 이용한 논리합성 결과 4K(4096×2160) 고해상도 환경에서 최대 동작 주파수 276.932MHz, 최대 처리 속도 31.279fps를 가짐으로써 실시간 처리 기준을 만족한다.
파티클시스템은 비정형적 물체를 표현하기 위해 모인 기본 파티클들의 집합으로 정의된다. 파티클시스템은 시간에 대해 동적인 성질을 가지므로 연기, 구름, 폭포, 폭발 등과 같이 비정형적이고 시간의 흐름에 따라 변화하는 물체를 표현하기 적합한 모델링방법이다. 그러나 표현하고자하는 물체의 모양이나 변화의 양상이 복잡한 경우 이를 조정하기 위하여 많은 수의 파라미터가 필요하게 되고, 이들 파라미터들의 상호영향을 고려하며 적절히 조절하기가 매우 어려워지게 된다. 또한 파티클의 움직임과 변화를 계산하기 위하여 운동방정식 및 변화함수를 근사화하여 사용하는데 이는 근원적인 부정확성(inaccuracy)을 내포하므로 이런 부정확성을 포함하고 있는 다수의 요인이 결합되었을 때 나타나는 궁극적 결과를 파악하기 어렵다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 기존의 파티클시스템에서의 파티클의 운동 및 변화를 제어하는 데에 퍼지제어기법을 도입하는 새로운 접근방식을 제안하고, 시스템을 구현하여 폭발장면 등을 대상으로 하여 실험한다.
본 논문에서는 첨단 IT융,복합기술의 발달로 특수 기술로만 여겨졌던 영상객체인식 기술분야가 스마트-폰 기술의 발전과 더불어 개인 휴대용 단말기기로 발전하고 있다. 3D기반의 얼굴인식 검출기술은 객체인식 기술을 통하여 지능형 영상검출 인식기술기술로 진화되고 있음에 따라 영상인식을 통한 얼굴검출기술과 더불어 개발속도가 급속히 발전하고 있다. 본 논문에서는 휴먼인식기술을 기반으로 한 얼굴객체인식 영상검출을 통한 얼굴인식처리 기술의 인지 적용기술을 IP카메라에 적용하여 인가자의 입,출입등의 식별능력을 적용한 휴먼인식을 적용한 얼굴측정 기술에 대한 연구방안을 제안한다. 연구방안은 1)얼굴모델 기반의 얼굴 추적기술을 개발 적용하였고 2)개발된 알고리즘을 통하여 PC기반의 휴먼인식 측정 연구를 통한 기본적인 파라미터 값을 CPU부하에도 얼굴 추적이 가능하며 3)양안의 거리 및 응시각도를 실시간으로 추적할 수 있는 효과를 입증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.962-977
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2019
The human voice is a convenient method of information transfer between different objects such as between men, men and machine, between machines. The development of information and communication technology, the voice has been able to transfer farther than before. The way to communicate, it is to convert the voice to another form, transmit it, and then reconvert it back to sound. In such a communication process, a vocoder is a method of converting and re-converting a voice and sound. The CELP (Code-Excited Linear Prediction) type vocoder, one of the voice codecs, is adapted as a standard codec since it provides high quality sound even though its transmission speed is relatively low. The EVRC (Enhanced Variable Rate CODEC) and QCELP (Qualcomm Code-Excited Linear Prediction), variable bit rate vocoders, are used for mobile phones in 3G environment. For the real-time implementation of a vocoder, the reduction of sound quality is a typical problem. To improve the sound quality, that is important to know the size and shape of noise. In the existing sound quality improvement method, the voice activated is detected or used, or statistical methods are used by the large mount of data. However, there is a disadvantage in that no noise can be detected, when there is a continuous signal or when a change in noise is large.This paper focused on finding a better way to decrease the reduction of sound quality in lower bit transmission environments. Based on simulation results, this study proposed a preprocessor application that estimates the SNR (Signal to Noise Ratio) using the spectral SNR estimation method. The SNR estimation method adopted the IMBE (Improved Multi-Band Excitation) instead of using the SNR, which is a continuous speech signal. Finally, this application improves the quality of the vocoder by enhancing sound quality adaptively.
Yuantian, Xia;XuPeng Kou;Weie Jia;Shuhan Lu;Longhe Wang;Lin Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권7호
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pp.1841-1857
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2023
CenterNet, a novel object detection algorithm without anchor based on key points, regards the object as a single center point for prediction and directly regresses the object's height and width. However, because the objects have different sizes, directly regressing their height and width will make the model difficult to converge and lose the intrinsic relationship between object's width and height, thereby reducing the stability of the model and the consistency of prediction accuracy. For this problem, we proposed an algorithm based on the regression of the diagonal half-length and the center angle, which significantly compresses the solution space of the regression components and enhances the intrinsic relationship between the decoded components. First, encode the object's width and height into the diagonal half-length and the center angle, where the center angle is the angle between the diagonal and the vertical centreline. Secondly, the predicted diagonal half-length and center angle are decoded into two length components. Finally, the position of the object bounding box can be accurately obtained by combining the corresponding center point coordinates. Experiments show that, when using CenterNet as the improved baseline and resnet50 as the Backbone, the improved model achieved 81.6% and 79.7% mAP on the VOC 2007 and 2012 test sets, respectively. When using Hourglass-104 as the Backbone, the improved model achieved 43.3% mAP on the COCO 2017 test sets. Compared with CenterNet, the improved model has a faster convergence rate and significantly improved the stability and prediction accuracy.
영상제작에 대한 연구는 산업이나 기타 하드웨어 기술에 대한 공학적 연구에 비해 상대적으로 부족하다. 다른 분야에 비해 영상분야의 연구가 특히 균형을 이루지 못하는 이유는 그 동안 감성적인 영역과 이성적인 영역으로 소프트웨어와 하드웨어가 나뉘어서 분야개척을 해왔기 때문이다. 하지만 이제 디지털 실감영상의 시대는 다르게 접근되어야 한다. 그 동안의 시각, 청각으로 만의 관습적 접근법에서 탈피하여 넓은 기술적용 분야에 따라 모든 인간감각 영역으로 그 틀을 확장시켜야 하기 때문이다. 이와 같은 맥락으로 연구되고 있는 3차원입체영상의 영역을 돌아보게 되면, 입체 영상에 대한 연구의 방향은 이제 입체영상제작에 요구되는 기술적 요구사항이 어떻게 연출과 촬영문법의 미학적 영역으로 적용되어 질 수 있는 가에 대한 고찰이 이루어져야 함을 발견할 수 있다. 따라서 본 연구는 바로 기술발전에 따른 영상미학의 변화된 모습을 연구함으로써 입체영상콘텐츠 제작의 활성화를 그 목적으로 하며 나아가 이러한 입체영상콘텐츠 제작과 개발의 대중화가 미학의 이론적 토대를 구축하는 데에 도움이 될 수 있도록 제작과 이론의 연계점 역할을 하는 데에 그 기본연구의 방향성을 두고 있다.
궤환 간섭 채널은 송신 안테나와 수신 안테나가 동일 지점에 고정되어 있고 주위에 있는 이동하는 물체와 고정된 물체에 의해 형성된 다중경로를 통해 발생하는 채널로, 일반적인 기지국과 이동국의 채널 모델과는 다른 특성을 가지고 있다. 본 논문에서는 시외 지역과 고속도로변에서 궤환 간섭 채널을 측정하고, 채널의 특성 파라미터의 분석 방법에 대하여 기술한다. 측정된 표본을 통해 산란함수, 지연 전력 스펙트럼, 도플러 전력 스펙트럼을 구하였고, coherence 대역폭, coherence 시간, 최대 초과 지연, 평균 초과 지연, rms 지연 확산, 도플러 천이, 도플러 확산, 확산 계수 이상 8가지 파라미터의 결과와 지연과 도플러의 누적 분포도로 채널을 분석하였다. 많은 것들이 관찰되었지만, 주목할 점으로는 고속도로변은 고속으로 이동하는 차량에 의해 높은 도플러 주파수와 에너지가 큰 궤환 신호가 발생하고, 시외 지역은 차량의 소통이 적어 낮은 도플러 주파수가 발생한다는 것이다.
본 논문에서는 교차로 내에 위험의 원인이 되는 정지 객체를 검지하는 방법을 제안한다. 교차로 내에 설치된 CCTV에서 실시간 영상을 입력받아 객체의 크기를 일정하게 하기 위하여 역원근변환을 수행하였다. 원근변환된 영상에서 검지영역을 설정하고 객체의 이동 정보를 이용한 적응적인 배경영상을 생성하였다. 정지한 객체의 검출은 배경영상 차이법을 사용하여 정지한 객체의 후보 영역을 검출하였다. 검출된 후보 영역의 진위 여부를 파악하기 위하여 영상의 기울기 정보와 EHD(Edge Histogram Descriptor)를 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 알고리즘의 성능을 알아보기 위하여 교차로에 설치된 DVR을 통해 출퇴근 시간 및 주간 대의 영상을 저장하여 실험하였다. 실험 결과 교차로 내의 검지영역 내에 정지한 차량을 효율적으로 감지할 수 있었으며 검지영역의 면적에 따라 초당 13~18프레임의 처리속도를 나타내어 실시간 처리에 문제가 없을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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