뇌졸중 및 척수 신경 손상으로 인해 재활에 대한 요구는 증대되고 있다. 재활 영역 중에서도 상지(上肢) 재활은 신경의 복잡도로 인해 매우 어렵고 시간이 많이 걸린다. 재활은 전문치료사가 시설에서 작업치료를 하는 것이 효과적이기는 하나, 접근성, 상시성, 자발성 등에 대한 문제와 함께 비용과 시간이 많이 소요되는 문제점을 가지고 있다. 이 논문에서는 상지 재활 동작을 인식하기 위해 스테레오 비전 센서를 통해 취득한 3D 궤적정보에 대해 PCA, ICA, LDA, SVM의 패턴인식 알고리즘을 적용하여 인식정확도 및 실행시간을 구하고, 여러 패턴인식 알고리즘 중에서 어떤 알고리즘이 인식정확도 및 실행시간 측면에서 적용이 가능한지 제시한다. 실험결과, PCA, ICA는 인식정확도가 낮아 사용하기에 부적합하며 LDA, SVM은 인식정확도가 우수하여 상지 재활 동작 인식에 사용이 적합함을 보인다.
Vision-based lane sensing systems require accurate and robust sensing performance in lane detection. Besides, there exists trade-off between the computational burden and processor cost, which should be considered for implementing the systems in passenger cars. In this paper, a stereo vision-based lane detection system is developed with considering sensor configuration aspects. An inverse perspective mapping method is formulated based on the relative correspondence between the left and right cameras so that the 3-dimensional road geometry can be reconstructed in a robust manner. A new monitoring model for estimating the road geometry parameters is constructed to reduce the number of the measured signals. The selection of the sensor configuration and specifications is investigated by utilizing the characteristics of standard highways. Based on the sensor configurations, it is shown that appropriate sensing region on the camera image coordinate can be determined. The proposed system is implemented on a passenger car and verified experimentally.
This paper describes how a person extracts a unknown object with pointing gesture while interacting with a robot. Using a stereo vision sensor, our proposed method consists of two stages: the detection of the operators' face, the estimation of the pointing direction, and the extraction of the pointed object. The operator's face is recognized by using the Haar-like features. And then we estimate the 3D pointing direction from the shoulder-to-hand line. Finally, we segment an unknown object from 3D point clouds in estimated region of interest. On the basis of this proposed method, we implemented an object registration system with our mobile robot and obtained reliable experimental results.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제10권2호
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pp.189-203
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2016
This paper investigates on the use of advanced optical measurement methods, i.e. 3D coordinate measurement machines (3D CMM) and stereo-vision digital image correlation (3D DIC), for the mechanical analysis of shear deficient prestressed concrete members. Firstly, the experimental program is elaborated. Secondly, the working principle, experimental setup and corresponding accuracy and precision of the considered optical measurement techniques are reported. A novel way to apply synthesised strain sensor patterns for DIC is introduced. Thirdly, the experimental results are reported and an analysis is made of the structural behaviour based on the gathered experimental data. Both techniques yielded useful and complete data in comparison to traditional mechanical measurement techniques and allowed for the assessment of the mechanical behaviour of the reported test specimens. The identified structural behaviour presented in this paper can be used to optimize design procedure for shear-critical structural concrete members.
최근 발전되고 있는 정보통신 IT기술은 자동차 시장에도 큰 영향을 미치며 발전하고 있다. 근래에는 운전자의 안전성과 편의성을 위해 IT 기술이 접목된 장치들이 장착 되고 있다. 하지만 편의성이 증가된 장점과 함께 운전자의 주의 분산으로 인해 교통사고를 증가시키는 단점도 가져오게 되었다. 이러한 사고를 미연에 방지하기 위해 여러 방식과 종류의 안전시스템 개발이 필요하다. 본 논문에서는 Radar Sensor나 Stereo Video 영상을 이용하지 않고 보행자 및 차선 이탈 경보를 알려주는 다기능 카메라 주행 안전 System을 구현하는 방법과 차선 이탈 경보 Software 결과 분석에 관한 연구를 제안하고 한다.
실제 환경에서는 움직이지 않는 정적 물체만큼이나 많은 수의 움직이는 동적 물체가 존재한다. 사람은 정적 물체와 동적 물체를 쉽게 구분할 수 있지만, 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 이를 구분하지 못한다. 따라서 차량이나 로봇이 성공적이고 안정적인 자율 주행을 수행하기 위해서는 정적 물체와 동적 물체를 정확하게 구분하는 것이 중요하다. 이를 수행하기 위해서 자율 주행 차량이나 모바일 로봇은 카메라, 라이다 등과 같은 다양한 센서 시스템을 활용할 수 있다. 그중에서 스테레오 카메라 영상은 자율 주행을 위해 많이 활용하는 데이터이다. 스테레오 카메라 영상은 물체 분할, 분류, 추적과 같은 물체 인식 분야는 물론 3차원 지도 복원과 같은 네비게이션 분야에 활용할 수 있다. 본 연구에서는 실시간으로 주행하는 차량과 로봇을 위하여 스테레오 영상을 활용한 정적/동적 물체 구분 방법을 제안하고, 향후 네비게이션 목적으로도 활용할 수 있도록 3차원 지도를 복원하여 이를 적용한 결과 및 성능 확인을 위한 정확도 분석 결과(99.81%)를 제시한다.
독립적인 로보트나 자동차 제어 응용을 위하여 고속 3-D 비젼시스템들은 매우 중요하다. 이 논문은 다음과 같은 세가지 과정으로 구성되는 stereo vision process 개발에 대하여 논술한다 : 왼쪽과 오른쪽 이미지의 edges 추출, matching coresponding edges와 3-D map의 계산. 이 process는 VME 150/40 Imaging Technology vision system에서 이루어졌다. 이것은 display, acqusition, 4Mbytes image frame memory와 세 개의 연산 카드로 구성되는 modular system이다. 40 MHz로 작동하는 프로그래머불 연산 모듈은 $64{\times}32$ bit instruction cache와 두개의 $1024{\times}32$ bit RAM을 가진 TMS320C31 DSP에 기초를 두고 있다. 그것들은 각각 512 Kbyte static RAM, 4 Mbyte image memory, 1 Mbyte flash EEPROM과 하나의 직렬 포트로 구성되어있다. 모듈간의 데이터 전송과 교환은 8 bit globalvideo bus와 세 개의 local configurable pipeline 8 bit video bus에 의하여 이루어졌고, system management를 위하여 VME bus가 쓰였다. 두 개의 DSP는 왼쪽 및 오른쪽 이미지 edges 검출을 위하여 쓰였고 마지막 processor는 matching process와 3-D 연산에 사용되었다. $512{\times}512$픽셀 이미지에서 이 센서는 scene complexity에 따라 1Hz정도의 조밀한 3-D map을 생성했다. 특수목적의 multiprocessor card들을 사용하면 결과를 향상시킬 수 있을 것이다.
원자력 발전소에서 예기치 못한 사고가 발생하거나 발전소를 해체하는 작업을 수행하는 과정에서는 방사선 물질의 유출에 대한 우려가 항상 존재한다. 유출된 방사선 물질을 제거하기위해서는 방사선의 분포에 대한 정확한 정보를 획득할 수 있는 기술이 필요하다. 그러나 방사선 물질의 직접적 취급은 매우 제한적이기 때문에 방사선과 관련된 기술의 개발은 미리 시뮬레이션을 통하여 그 가능성을 검토하여야 한다. 본 논문에서는 방사선 물질의 분포에 대한 3차원 정보를 획득할 수 있는 방사선 영상화 기술을 시뮬레이션하였다. 두 개의 가상의 1차원 방사선 센서를 이용하여 스테레오 방사선 영상을 획득하고, 스테레오 시차를 이용하여 가상의 방사선 물질에 대한 3차원 거리 정보를 획득하였다. 점과 면으로 구성된 가상의 방사선 물질에 대하여 스테레오 방사선 영상 및 3차원 정보의 획득이 가능함을 시뮬레이션하였다.
Advancement in information technology have enabled applying vision sensor to railway, such as CCTV. CCTV has been widely used in railway application, however the CCTV is a passive system that provide limited capability to maintain safety from boarding platform. The station employee should monitor continuously CCTV monitors. Therefore immediate recognition and response to the situation is difficultin emergency situation. Recently, urban transit operators are pursuing applying an unattended station operation system for their cost reduction. Therefore, an intelligent monitoring system is need for passenger's safety in railway. The paper proposes a vision based monitoring system and object detection algorithm for passenger's safety in railway platform. The proposed system automatically detects accident in platform and analyzes level of danger using image processing technology. The system uses stereo vision technology with multi-sensors for minimizing detection error in various railway platform conditions.
This paper describes a new sensor system for 3D environment perception using stereo structured infrared light sources and a camera. Environment and obstacle sensing is the key issue for mobile robot localization and navigation. Laser scanners and infrared scanners cover $180^{\circ}$ and are accurate but too expensive. Those sensors use rotating light beams so that the range measurements are constrained on a plane. 3D measurements are much more useful in many ways for obstacle detection, map building and localization. Stereo vision is very common way of getting the depth information of 3D environment. However, it requires that the correspondence should be clearly identified and it also heavily depends on the light condition of the environment. Instead of using stereo camera, monocular camera and two projected infrared light sources are used in order to reduce the effects of the ambient light while getting 3D depth map. Modeling of the projected light pattern enabled precise estimation of the range. Two successive captures of the image with left and right infrared light projection provide several benefits, which include wider area of depth measurement, higher spatial resolution and the visibility perception.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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