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학술저널
저자정보
선선구 (국방과학연구소) 이의혁 (국방과학연구소)
저널정보
한국인터넷방송통신학회 한국인터넷방송통신학회 논문지 한국인터넷방송통신학회 논문지 제20권 제1호
발행연도
2020.1
수록면
27 - 33 (7page)

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최근 영상 센서를 이용한 물체 탐지 및 추적 기술은 많은 응용분야에서 그 사용이 널리 확대되고 있다. 민수 산업 분야에서 로보틱스, 비디오 감시정찰 및 차량 네비게이션 분야와 같은 영역으로 널리 확대되고 있는 추세이다. 특히, 드론의 사용이 널리 확대되고 있는 현 상황에서 공항, 원자력 발전소 및 중요시설에서는 불법적으로 운용되고 있는 소형무인기를 탐지 및 추적하여 격추시키는 시스템 개발이 매우 중요하다. 최근 영상센서를 활용한 물체 추적 방법으로 이목을 끌고 있는 방법이 학습에 기반을 둔 KCF 방법이다. 그러나 이 방법은 추적 기간이 길어지면 추적 과정에서 표적의 드리프트가 발생하는 문제점이 있다. 비디오 감시정찰 분야에서 표적의 드리프트 문제를 줄이기 위해 우리는 KCF와 적응 임계치설정 및 칼만필터를 적용하여 표적 드리프트 문제를 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험을 통해서 실제 무인비행체가 운용되는 실제 환경에서 획득된 흑백 비디오 영상에 제안한 방법과 기존의 KCF 알고리즘을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.
#adaptive thresholding #Kalman filter #kernelized correlation filter #target drift #target tracking #unmanned aerial vehicle

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강기봉 / 2019 / 기동하는 소형 무인기의 실측 데이터를 이용한 미세운동 특성 분석 / 한국전자파학회 논문지 30(7):573~582 dbpia 선선구 / 2016 / 다이나믹 영상에서의 호모그래피 추정을 통한 배경 움직임 보상 및 초소형 표적추적 / 한국정보기술학회논문지 14(2):21~27 dbpia 정영규 / 2019 / 클러터 환경에서 correlation filter기반 소형 고속 이동 표적 추적 시스템 / 한국인터넷방송통신학회 논문지 19(4):93~98 dbpia J. F. Henriques / 2014 / High-speed tracking with kernelized correlation filters / IEEE Transactions on Pattern Analysis &Machine Intelligence 37(3):583~596 Crossref C. Ma / 2015 / Long-term correlation tracking / Proc. IEEE, Computer Vision and Pattern Recognition :5388~5396 google schola

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