Earticle

There are many inductive loop detectors under the highways in Korea. Among the other detectors, some are image detectors. Almost all image detectors are focused one or two lane of the road and are measuring traffic information. This paper propOses to an algorithm for detecting traffic information automatically from CCTV camera images installed on the highway. The information which is counted in one lane or two contains some critical errors by occlusion frequently in case of passing larger vehicles. In this paper, we use a tracking algorithm in which the detection area include all lanes, then the traffic informations are collected from the vehicles individually using difference images in this detection area. This tracking algorithm is better than lane by lane detecting algorithm. The experiment have been conducted two different real road scenes for 20 minutes. For the experiments, the images are provided with CCTV camera which was installed at Kiheung Interchange upstream of Kyongbu highway, and video recording images at Chungkye Tunnel. For image processing, images captured by frame-grabber board 30 frames per second, 640×480 pixels resolution and 256 gray-levels to reduce the total amount of data to be interpreted.

사용자의 수요가 증가함으로 인하여 최근의 마커 기반 증강현실 기술은 제스처 기반 인간-컴 퓨터 상호작용 분야에서 주목을 받고 있다. 그러나 개체가 프레임에서 빠른 움직임을 보일 때 발 생하는 모션 블러 효과에 의하여 마커의 추적 및 감지의 한계점이 발생한다. 기존의 디블러링 기 술들에서 전체 프레임 중 특정 프레임을 추출하는 작업이 없다면 실시간 비디오에서 사용하기에 문제가 있다. 본 논문에서는 인간-컴퓨터 상호작용을 위하여 ArUco 마커를 사용한 특징점 기반 광학흐름 추적 방법을 제안하며, 마커를 이용한 자세 추정 방법을 설명한다. 이 방법은 ArUco 마 커를 감지하고 특수한 마커 추적 방법을 통해 마커 감지를 보완한다. 특히 마커 추적 방법은 FAST 알고리즘을 사용하여 특징점을 추출하고 루카스-카나데 방법을 사용하여 특징점의 움직임 을 분석하여 움직임 벡터를 계산한다. 또한 Perspective-n-Point 문제를 해결하여 마커 포즈 추정 을 구현했다. 제안된 시스템은 기존의 방법보다 높은 검출률을 보였으며, 마커를 포함한 비디오 에서 프레임 처리 속도가 약 37% 향상되었다. 또한 마커 포즈 추정을 그래픽으로 구현하였다. 이 연구는 실제 환경에서 카메라를 통한 제스처 기반 인간-컴퓨터 상호작용 분야와 또한 이동 로봇 분야에도 도움이 될 것이라 기대된다.

Recently, marker-based augmented reality technology has attracted attention in gesture based human-computer interaction due to the users' demand. However, the blur effect that occurs when the object shows fast motion in frames limits the marker detection and tracking. Conventional de-blurring techniques are not effective for real-time video without the task of extracting a specific frame from a full frame. In this paper, we proposed the algorithm which detects special marker first, and also tracks point features of markers based on optical flow method. Especially, marker tracking method extracts point features also using the FAST algorithm and calculates motion vectors by analyzing the motion of point features using Lucas-Kanade method. Also, we implemented a marker pose estimation by solving Perspective-n-Point problem. Our proposed system showed more improved results than conventional methods especially with the rate of 37% higher in the frame processing speed of marker tracking video. In addition, the marker pose estimation was graphically represented. It is expected that this research will be useful for gesture-based human-computer interaction field and mobile robot field through camera in real environment.

본 논문에서는 모서리 검출을 이용하여 추출된 모서리를 추적함으로써 차선을 검출하고 추적하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 양 차선이 연속되지 않고 끊긴 형태로 존재하거나 교차되는 등의 다양한 차선의 형태에도 높은 추출률을 보이는 장점을 가지고 있다. 이는 이러한 형태의 차선의 비율이 높은 시내도로 와 국도에서의 차선 추출에 보다 유리하다. 이러한 점을 증명하기 위해 테스트는 주로 불연속적이고 교차되는 형태의 차선이 많은 도로에서 실시하였고 평균 87% 이상의 추출률을 보여주었다.

This paper presents an algorithm for tracking lanes on the road based on corner detection techniques. The proposed algorithm shows high accuracy regardless of lane divider types, eg, solid line, dashed line, etc, and thus is of advantage to city streets and local roads where various types of lane dividers are used. A set of experiments was conducted on real roads with various types of lane dividers and results show an extract ratio over 87% in average.

For several years, keyboard and mouse have been used as the main interacting devices between users and computer games, but they are becoming outdated. Gesture-based human- computer interaction systems are becoming more popular owing to the emergence of virtual reality and augmented reality technologies. Therefore research on these systems has attracted a significant attention. The researches focus on designing the interactive interfaces between users and computers. Human-computer interaction is an important factor in computer games because it affects not only the experience of the users, but also the design of the entire game. In this research, we develop an particle filter-based face tracking method using color distributions as features, for the purpose of applying to gesture-based human-computer interaction systems for computer games. The experimental results proved the efficiency of particle filter and color features in face tracking, showing its potential in designing human-computer interactive games.

More than 6,000 power tiller accidents occurred in 2015, accounting for 50% of all agricultural machinery accidents. Despite this, educational institutions for farmers are only conducting theoretical education due to lack of training systems with guaranteed safety. This study developed an object motion tracking algorithm enabling trainees to control a power tiller driving simulator while wearing a HMD(head mounted display) in order to provide safe hands-on training equipment. A power tiller driving simulator was built using encoders, proximity sensors and displacement sensors to detect the locations of various operating devices such as steering clutch, and a computer model for this simulator was designed. Center coordinate synchronization of the driving simulator and the computer model was achieved with a tracker, and the motion of the power tiller driving simulator was tracked by computing position coordinates and rotation angles of the simulator. The maximum distance error was 23mm, and there was no difficulty maneuvering the driving simulator while wearing an HMD, even at maximum distance error. This motion tracking algorithm is expected to be applicable to the development of mixed reality based power tiller driving simulators for training, contributing to the reduction of power tiller accidents.

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 이동하는 객체 추적 시 영상 데이터의 전송량을 감소시키는 신경망 계산 시간의 단축 알고리즘을 제안한다. 객체 검출은 디지털화 연속된 영상으로부터 객체 존재 유무를 판단하고, 객체가 존재할 경우 영상 내 객체의 위치, 방향, 크기 등을 알아내는 기술로 정의된다. 그러나 영상 내의 객체는 위치, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 장애물 등의 환경적 변화로 인해 객체 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신경망을 사용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 객체 검출 방법을 제안한다. 검색 영역의 축소는 영상 내 색상 영역의 분할과 차영상을 이용하였고, 주성분 분석을 통해 신경망의 입력 벡터를 축소시킴으로써 신경망 수행 시간과 학습 시간을 단축시켰다. 실시간으로 입력되는 동영상에서 모두 실험하였으며, 색상 영역의 분할을 사용할 경우 입력 영상의 칼라 설정의 유무에 따른 검출 성공률의 차를 보였다. 실험 결과에서 보면 제안하는 방법으로써 객체의 움직임을 탐지하였을 때 기존의 방법보다 30% 정도 더 높은 인식 성능을 보여준다.

This paper proposes algorithm to reduce the computing time in a neural network that reduces transmission of data for tracking mobile objects in surveillance networks in terms of detection and communication load. Object Detection can be defined as follows : Given image sequence, which can forom a digitalized image, the goal of object detection is to determine whether or not there is any object in the image, and if present, returns its location, direction, size, and so on. But object in an given image is considerably difficult because location, size, light conditions, obstacle and so on change the overall appearance of objects, thereby making it difficult to detect them rapidly and exactly. Therefore, this paper proposes fast and exact object detection which overcomes some restrictions by using neural network. Proposed system can be object detection irrelevant to obstacle, background and pose rapidly. And neural network calculation time is decreased by reducing input vector size of neural network. Principle Component Analysis can reduce the dimension of data. In the video input in real time from a CCTV was experimented and in case of color segment, the result shows different success rate depending on camera settings. Experimental results show proposed method attains 30% higher recognition performance than the conventional method.

본 논문은 서베일런스 네트워크에서 영상의 색상 정보를 이용한 객체 추적 방법을 제안한다. 이 방법은 적 응적인 색상 모델을 이용한 객체 검출을 수행한다. 객체 윤곽선 검출은 객체 인식과 같은 응용에서 중요한 역할을 수행한다. 실험 결과는 색상과 크기에서 객체의 다양한 변화가 있을 때에도 성공적인 객체 검출을 증명한다. 실시간 으로 객체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송할 때 색상 분포의 형태를 찾아내는 것이 가능하다. 객체의 특정 색상 정보는 입력 영상에서 동적으로 변화하는 색상에서 자주 수정되어진다. 그래서, 이 알고리즘은 해 당 추적 영역 안에서 객체의 추적 영역 정보를 탐지하고 그 객체의 움직임만을 추적한다. 실험을 통해, 본 논문은 어떤 이상적인 상황하에서 제안하는 객체 추적 알고리즘이 다른 방법보다 더 강인한 면이 있다는 것을 보여준다.

In this paper, we propose an object tracking method using the color information of the image in surveillance network. This method perform a object detection using of adaptive color model. Object contour detection plays an important role in application such as object recognition. Experimental results demonstrate successful object detection over a wide range of object’s variation in color and scale. In applications to detect an object in real time, when transmitting a large amount of image data it is possible to find the mode of a color distribution. The specific color of an object is modified at dynamically changing color in image. So, this algorithm detects the tracking area information of object within relevant tracking area and only tracking the movement of that object.Through experiments, we show that proposed method is more robust than other methods under certain ideal situations.

본 논문은 감지와 통신 데이터 전송량의 관점에서 서베일런스 네트워크에서 움직이는 객체를 추적하기 위하 여 전송 데이터를 감소시키는 최소 윤곽선 추적 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 객체 추적에 대한 감지를 수행 하고 서버와의 영상 데이터 전송 시 영상 데이터 전송량을 줄임으로써 서버와의 통신 부하를 최소화한다. 이 알고리 즘은 객체의 운동학을 기초로 최소 추적 영역을 사용한다. 객체의 운동학의 모델링은 예정된 시간 안에서 이동할 수 있는 객체에 의해 운동 역학적으로 방문될 수 없는 추적 영역의 부분을 제거하는 것으로써 시작한다. 실시간으로 객 체를 검출하는 응용 분야에서 대량의 영상 데이터를 전송시에 전송 부하를 줄일 수 있는 효과가 있다.

This paper proposes a minimal contour tracking algorithm that reduces transmission of data for tracking mobile objects in surveillance networks in terms of detection and communication load. This algorithm perform detection for object tracking and when it transmit image data to server from camera, it minimized communication load by reducing quantity of transmission data. This algorithm use minimal tracking area based on the kinematics of the object. The modeling of object's kinematics allows for pruning out part of the tracking area that cannot be mechanically visited by the mobile object within scheduled time. In applications to detect an object in real time,when transmitting a large amount of image data it is possible to reduce the transmission load.

이동 객체에 대한 추적 기술은 최근 중요성이 강조되고 있는 동영상 이해에서 가장 핵심적인 기술의 하나라 할 수있다. 하지만, 동영상이 가지는 조명의 불안정, 객체의 크기나 형태 변화, 카메라 움직임, 그리고 중첩 등으로 인해동영상 내의 이동 객체 추적은 많은 어려움을 가지고 있다. 객체 추적의 가장 대표적인 종래의 방법인 칼만 필터와파티클 필터의 문제점을 개선하는 방법으로 스웜 기반의 방법이 제안되어 있으나 동적으로 변화하는 이동 객체의 특징을 반영하는 개선된 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 특징을 반영하여 파티클 스웜 최적화 방법에서사용되는 파라미터 중 가중치 값을 동적으로 변화하는 적응적 파라미터 제어 방법을 제안한다. 각 파티클을 특성에따라 3가지 종류로 구분하고 각각 서로 다른 가중치 값을 부여하는 방식으로 객체 추적의 성능을 개선할 수 있다. 제안된 알고리즘의 적용 결과 중첩 또는 예측하기 어려운 움직임 등과 같은 객체의 비선형적인 움직임이 있는 동영상에 대해 기존 파티클 스웜 방식에 비해 현저한 성능 개선을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

Moving object tracking techniques can be considered as one of the most essential technique in the video understanding of which the importance is much more emphasized recently. However, irregularity of light condition in the video, variations in shape and size of object, camera motion, and occlusion make it difficult to tracking moving object in the video. Swarm based methods are developed to improve the performance of Kalman filter and particle filter which are known as the most representative conventional methods, but these methods also need to consider dynamic property of moving object. This paper proposes adaptive parameter control method which can dynamically change weight value among parameters in particle swarm optimization. The proposed method classifies each particle to 3 groups, and assigns different weight values to improve object tracking performance. Experimental results show that our scheme shows considerable improvement of performance in tracking objects which have nonlinear movements such as occlusion or unexpected movement.

본 논문에서는 멀티-뷰 카메라에 기반한 실시간 사용자 움직임추적 알고리즘과 이를 활용한 사용자 움직임기 반감성 표현시스템을 제안한다. 사용자에게 보다 자연스럽고 편안한 인간-컴퓨터 상호작용을 지원하기 위해서는 사용자의 자연스러운 움직임을 통해서 사용자의 의도나 감정을 추출할 수 있는 기술이 필요하다. 제안된 방법은 사용자의 움직임을 통해서 사용자의 의도나 감정 상태를 분석하기에 용이한 멀티- 뷰 카메라 기반 사용자 움직임 추적 알고리즘이다. 특히, 제안된 방법에서는 사용자의 움직임을 추적하기 위해서 블루 스크린과 같은 특별한 장치 없이 자연스러운 배경으로부터 사용자 정보만을 분리할 수 있는 사용자 분리 방법을 사용한다. 그리고, 사용자 분리 방법을 통해서 추출된 사용자 정보와 멀티-뷰 카메라를 통해서 획득된 깊이 정보를 이용하여 사용자의 자연스러운 움직임을 추적할 수 있도록 사용자 주변의 공간 에 보이지 않는 박스형태의 공간 센서를 활용한다. 또한, 제안된 방법을 활용하여 사용자의 움직임을 통해 사용자의 감성을 가상공간에 표현할 수 있는 시스템을 구현하였다. 제안된 시스템은 기존의 2차원 시각기 반사용자 움직임추적 시스템의 한계를 극복하고, 실시간 사용자 움직임추적의 계산 복잡성을 해소할 수 있다.

In this paper, we propose a user motion tracking algorithm by using a multiple view camera, and emotional expression system by tracking user's gestures in a personal space. In order to provide more natural and comfortable human-computer interactions to a user, it is essential to extract intentions or emotions of the user through his or her natural movements. Thus, the proposed system can support to analyze intentions or emotions of the user by tracking his or her motions in the personal space. To track motions of the user precisely, the proposed system utilizes a user segmentation method that can extract only the user from a natural background without special devices like blue screen. In addition, it exploits invisible SpaceSensor that can be constructed from segmented results and disparity (depth) map in order to track user's motions. The proposed system can overcome the previous 2D vision-based user motion tracking system and can resolve the complexity of real-time motion tracking algorithms.

공장 자동화 분야에서 자동 검사 시스템은 기존의 수작업 검사 작업을 대체하여 효율성과 생산성을 향상 시키며, 제조업체들은 생산 과정의 품질 관리를 강화하고 불량률을 감소시키는 경제적 이점을 얻을 수 있다. 본 연구에서는 공정 라인의 압출부 타겟 검출, 즉 압출부의 정확한 위치를 식별하는 것을 목표로 한다. 일반 RGB 카 메라를 사용하여 실제 공정 라인에서 이미지 데이터를 획득하였고, 템플릿 매칭(Template Matching) 알고리즘을 활용하여 압출부의 위치를 검출하였다. 평가 지표로는 IoU(Intersection over Union) 임계값이 주어진 경우에 대 한 평균 정밀도(Average Precision)를 사용하였다. 본 연구에서 제안한 템플릿 매칭 기반의 압출부 타겟 검출 방 법은 기존의 비전 검사 시스템에 비해 경제적이고 간편한 솔루션을 제공하며, 공정의 생산성을 향상시키고 제품의 품질 유지에 도움이 될 것으로 기대된다.

In the field of factory automation, an automated inspection system replaces manual inspection tasks, leading to improved efficiency and productivity. Manufacturing companies can enhance quality control in the production process and achieve economic benefits by reducing defect rates. This research focuses on the detection of extrusion target positions in a production line. Real-world image data was acquired using a standard RGB camera, and a template matching algorithm was employed to detect the positions of extrusion targets. The evaluation metric used was the average precision for a given Intersection over Union (IoU) threshold. The proposed template matching-based approach for extrusion target detection offers an economical and straightforward solution compared to traditional vision inspection systems. It is expected to enhance production efficiency and contribute to maintaining product quality in the manufacturing process.

최근 무선 센서 네트워크는 다양한 분야에 적용되고 있다. 무선 센서 네트워크는 안정적인 네트워크 설계 뿐만 아니라 보안이나, 군 그리고 병원의 응급 처리에도 적용되고 있다. 이러한 다양한 응용 중에서 어떤 침입자나 위기 상황이 발생했을 경우 이를 신속히 위치를 추적하는 방법이 아주 필수적인 연구 분야가 되고 있다. 이러한 방법을 측위라고 정의하고, 센서 노드의 전파범위를 기반으로 측위를 효율적으로 처리하는 기법을 제안한다. 또한 측위를 위하여 필수적인 효율적인 클러스터링 방법과 알고리즘을 제안한다.

The use of Wireless Sensor Networks in many applications require not only efficient network design butalso broad aspects of security, military and health care for hospital. Among many applications of WSNs,target tracking is an essential research area in WSNs. We need to track a target quickly as well as findthe lost target in WSNs. In this paper, we propose an efficient target tracking method. We also propose anefficient clustering method and algorithm for target tracking.