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초록

영어

Since the outbreak of COVID-19, there has been a surge in sports conducted through online platforms due to the increase in remote and non-contact activities. Billiards, being suitable for online platforms, has received much attention, leading to research on detecting the position and trajectory of balls. In this paper, we propose a new method utilizing machine vision to detect the position of the balls accurately. The proposed method detects the outline of the ball using the Canny edge detection and then employs simple correlation to determine its position. This correlation-based approach offers satisfactory system performance and is easily applicable in practical systems due to its low implementation complexity and robustness to noise.

한국어

코로나19 이후, 원격 비접촉 활동의 증가로 인해 온라인 플랫폼을 활용한 스포츠 활동이 급증하였다. 당구도 온라인 플랫폼에 적합한 경기로 주목 받으면서 공의 위치와 이동 궤적 검출 등에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 머신 비전 기술을 활용하여 당구공의 위치를 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Canny 방식의 객체 외곽선 검출 후 공의 프로파일을 갖는 템플릿과의 상관만으로 공의 위치를 검출한다. 상관을 통한 당구공 검출은 높은 시스템 성능을 보이는 동시에 구현 복잡도가 낮고 외란에 강인하기 때문에 실제 시스템에 적용이 용이한 장점이 있다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 제안한 당구공 검출 알고리즘
1. 당구테이블 검출
2. 당구공 위치 검출
Ⅳ. 실험 및 결과
Ⅴ. 결론
References

키워드

저자

• 이선우 [ SunWoo Lee | 준회원, 한국공학대학교 메카트로닉스공학부 ] 제1저자
• 허헌 [ Heon Huh | 정회원, 한국공학대학교 메카트로닉스공학부 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  한국인터넷방송통신학회 논문지 [The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication]

• 간기

  격월간

• pISSN

  2289-0238

• eISSN

  2289-0246

• 수록기간

  2001~2025

• 십진분류

  KDC 326 DDC 380