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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.4
- 수록면
- 83 - 89 (7page)
- DOI
- 10.5391/JKIIS.2019.29.2.83
이용수
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최근 소형 무인 항공기 기술은 여러 분야에 다양하게 활용되고 있다. 드론은 원격으로 원거리 표적을 촬영할 수 있어 항공감시에 매우 유용하다. 움직이는 표적의 자동감시는 보완에 중요한 요소이다. 본 논문은 드론으로부터 획득한 영상을 이용한 이동 차량의 위치와 속도를 추정하는 다중표적의 검출과 추적을 다룬다. 이동 차량의 검출은 프레임 감산과 형태학적 필터링, 오경보 영역 제거 순으로 이루어진다. 프레임 감산을 위하여 먼저, 선행 프레임의 이동 평균을 구하고 이를 기준 프레임으로 이용한다. 검출된 영역의 중심부는 표적 위치의 측정값으로 입력되고 칼만(Kalman) 필터는 2차원 좌표계의 위치와 속도로 이루어진 상태 벡터를 추정한다. 다중표적 환경에서 통계적 거리를 최소로 하는 측정값을 표적에 할당하고 상태 벡터를 갱신한다. 실험에서 150m 거리에서 7대의 이동차량을 검출하고 추적하여 위치와 속도를 추정하였다. 각 표적의 위치와 속도의 평균 제곱근 오차(RMSE)를 구하여 제안한 시스템의 신뢰성을 보였다.
목차
요약
Abstract
1. 서론
2. 이동 평균 영상을 이용한 표적 검출
3. 칼만 필터를 이용한 표적 추적
4. 실험결과
5. 결론 및 향후 연구
References
참고문헌 (20)
참고문헌 신청
A. Hampapur, L. Brown, J. Connell, S. Pankanti, A.W. Senior, and Y.-L. Tian, “Smart surveillance: applications, technologies and implications,” IEEE Pacific-Rim Conference on Multimedia, Singapore, Dec. 2003.
R. Kumar, et al., “Aerial video surveillance and exploitation,” IEEE Proceedings of the IEEE, vol. 89, no. 10, 2001.
W. Chung, Y. Kim, Y.-J. Kim, and D. Kim, “A two-stage foreground propagation for moving object detection in a non-stationary,” IEEE AVSS. pp. 187-193, 2016.
Y. Wu, X. He, and T. Q. Nguyen, “Moving object detection with a freely moving camera via background motion subtraction,” IEEE Trans. on Circuits and Systems for Video Technology, vol. 27, pp. 236-248, 2017.
M. Mousse, C. Motamed, and E. Ezin, “An adaptive algorithm for fast moving object detection from dynamic background based on codebook,” International Conference on Robotics and Mechatronics, pp. 584-588, 2016.
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