커널상관필터를 이용한 소형무인기 추적

선선구,이의혁 한국인터넷방송통신학회 2020 한국인터넷방송통신학회 논문지 Vol.20 No.1

Recently, visual object detection and tracking has become a vital role in many different applications. It spans various applications like robotics, video surveillance, and intelligent vehicle navigation. Especially, in current situation where the use of UAVs is expanding widely, detection and tracking to soot down illegal UAVs flying over the sky at airports, nuclear power plants and core facilities is becoming a very important task. The remarkable method in object tracking is correlation filter based tracker like KCF (Kernelized Correlation Filter). But it has problems related to target drift in tracking process for long-term tracking. To mitigate the target drift problem in video surveillance application, we propose a tracking method which uses KCF, adaptive thresholding and Kalman filter. In the experiment, the proposed method was verified by using monochrome video sequences which were obtained in the operational environment of UAV. 최근 영상 센서를 이용한 물체 탐지 및 추적 기술은 많은 응용분야에서 그 사용이 널리 확대되고 있다. 민수산업 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 있는소형무인기를 탐지 및 추적하여 격추시키는 시스템 개발이 매우 중요하다. 최근 영상센서를 활용한 물체 추적 방법으로이목을 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 KCF와적응 임계치설정 및 칼만필터를 적용하여 표적 드리프트 문제를 줄일 수 있는 방법을 제안하였다. 실험을 통해서 실제무인비행체가 운용되는 실제 환경에서 획득된 흑백 비디오 영상에 제안한 방법과 기존의 KCF 알고리즘을 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증하였다.

고밀도 PLA 설계를 위한 단순겹침 알고리즘 ( A simple folding algorithm for design of high density PLAs )

선선구,한석붕,이재민,임인칠 대한전자공학회 1987 대한전자공학회 학술대회 Vol.1987 No.11

유사변환에 불변인 국부적 특징과 광역적 특징 선택에 의한 자동 표적인식

선선구,박현욱 대한전자공학회 2002 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.39 No.7

This paper proposes an ATR (Automatic Target Recognition) algorithm for identifying non-occluded and occluded military vehicles in natural FLIR (Forward Looking InfraRed) images. After segmenting a target, a radial function is defined from the target boundary to extract global shape features. Also, to extract local shape features of upper region of a target, a distance function is defined from boundary points and a line between two extreme points. From two functions and target contour, four global and four local shape features are proposed. They are much more invariant to translation, rotation and scale transform than traditional feature sets. In the experiments, we show that the proposed feature set is superior to the traditional feature sets with respect to the similarity-transform invariance and recognition performance. 전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없거나 가려짐이 있는 군용차량을 인식할 수 있는 자동 표적인식 알고리즘을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 광역적인 형상 특징을 찾기 위해 표적의 경계선에 대해 물체의 중심을 기준으로 방사함수 (radial function)를 정의한다. 또한, 형상 정보가 집중되어 있는 표적의 윗 부분으로부터 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 두 개의 특징점과 경계선으로부터 거리함수를 정의한다. 두 개의 함수와 경계선으로부터 4개의 광역적 형상 특징과 4개의 국부적 형상 특징을 제안한다. 이 특징들은 병진, 회전 그리고 크기변화에 대해 기존의 특징 벡터들 보다 좋은 불변성을 가진다. 이 특징들을 이용하여 가려짐이 있는 표적과 가려짐이 없는 표적을 구분하여 인식하기 위한 새로운 분류 방식을 제안한다. 실험을 통해 제안한 특징들의 불변성과 인식 성능을 기존의 특징벡터들과 비교하여 제안한 표적 인식 알고리즘의 우수성을 입증한다.

다중 신경회로망을 이용한 특징정보 융합과 적외선영상에서의 표적식별에의 응용

宣善龜,박현욱 대한전자공학회 2003 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.40 No.7

Distance Fourier descriptors of local target boundary and feature information fusion using multiple MLPs (Multilayer perceptrons) are proposed. They are used to identify nonoccluded and partially occluded targets in natural FLIR (forward-looking infrared) images. After segmenting a target, radial Fourier descriptors as global shape features are defined from the target boundary. A target boundary is partitioned into four local boundaries to extract local shape features. In a local boundary, a distance function is defined from boundary points and a line between two extreme points. Distance Fourier descriptors as local shape features are defined by using distance function. One global feature vector and four local feature vectors are used as input data for multiple MLPs to determine final identification result of the target. In the experiments, we show that the proposed method is superior to the traditional feature sets with respect to the identification performance. 전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없는 표적과 부분적으로 가려진 표적을 식별하기 위해 국부적 표적 경계선에 대한 거리함수의 푸리에기술자와 다중의 다층 퍼셉트론을 사용한 특징정보 융합 방법을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 표적 경계선의 중심을 기준으로 푸리에 기술자를 구해 전역적 특징으로 사용한다. 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 표적 경계선을 분할하여 4개의 국부적 경계선을 만들고, 각 국부적 경계선에서 두 개의 극단점이 이루는 직선과 경계선 픽셀로부터 거리함수를 정의한다. 거리함수에 대한 푸리에 기술자를 국부적 형상특징으로 사용한다. 1개의 광역적 특징 벡터와 4개의 국부적 특징 벡터를 정의하고 다중의 다층 퍼셉트론을 사용하여 특징정보들을 융합함으로써 최종 표적식별 결과를 얻는다. 실험을 통해 기존의 특징벡터들에 의한 표적식별 방법과 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증한다.

다중 신경회로망을 이용한 특징정보 융합과 적외선영상에서의 표적식별에의 응용

선선구,박현욱 대한전자공학회 2003 電子工學會論文誌-SP (Signal processing) Vol.38 No.2

전방 관측 적외선 영상에서 가려짐이 없는 표적과 부분적으로 가려진 표적을 식별하기 위해 국부적 표적 경계선에 대한 거리함수의 푸리에기술자와 다중의 다층 퍼셉트론을 사용한 특징정보 융합 방법을 제안한다. 표적을 배경으로부터 분리한 후에 표적 경계선의 중심을 기준으로 푸리에 기술자를 구해 전역적 특징으로 사용한다. 국부적인 형상 특징을 찾기 위해 표적 경계선을 분할하여 4개의 국부적 경계선을 만들고, 각 국부적 경계선에서 두 개의 극단점이 이루는 직선과 경계선 픽셀로부터 거리함수를 정의한다. 거리함수에 대한 푸리에 기술자를 국부적 형상특징으로 사용한다. 1개의 광역적 특징 백터와 4개의 국부적 특징 백터를 정의하고 다중의 다층 퍼셉트론을 사용하여 특징정보들을 융합함으로써 최종 표적식별 결과를 얻는다. 실험을 통해 기존의 특징벡터들에 의한 표적식별 방법과 비교하여 제안한 방법의 우수성을 입증한다. Distance Fourier descriptors of local target boundary and feature information fusion using multiple MLPs (Multilayer perceptrons) are proposed. They are used to identify nonoccluded and partially occluded targets in natural FLIR (forward-looking infrared) images. After segmenting a target, radial Fourier descriptors as global shape features are defined from the target boundary. A target boundary is partitioned into four local boundaries to extract local shape features. In a local boundary, a distance function is defined from boundary points and a line between two extreme points. Distance Fourier descriptors as local shape features are defined by using distance function. One global feature vector and four local feature vectors are used as input data for multiple MLPs to determine final identification result of the target. In the experiments, we show that the proposed method is superior to the traditional feature sets with respect to the identification performance.

고밀도 PLA 설계를 위한 겹침 알고리즘 ( A Folding Algorithm for Design of High Density PLA's )

선선구,김윤홍,홍인식,정준모,임인칠,이재민 대한전자공학회 1988 대한전자공학회 학술대회 Vol.1988 No.7

MWIR 및 SWIR 센서를 이용한 커널상관필터기반의 표적추적

선선구,이유리,서대교 한국군사과학기술학회 2023 한국군사과학기술학회지 Vol.26 No.1

When tracking small UAVs and drone targets in cloud clutter environments, MWIR sensors are often unable to track targets continuously. To overcome this problem, the SWIR sensor is mounted on the same gimbal. Target tracking uses sensor information fusion or selectively applies information from each sensor. In this case, parallax correction using the target distance is often used. However, it is difficult to apply the existing method to small UAVs and drone targets because the laser rangefinder's beam divergence angle is small, making it difficult to measure the distance. We propose a tracking method which needs not parallax correction of sensors. In the method, images from MWIR and SWIR sensors are captured simultaneously and a tracking error for gimbal driving is chosen by effectiveness measure. In order to prove the method, tracking performance was demonstrated for UAVs and drone targets in the real sky background using MWIR and SWIR image sensors.

적외선영상에서 질감 특징과 신경회로망을 이용한 표적탐지

선선구(Sun-Gu Sun) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-SC (System and control) Vol.47 No.5

적외선영상에서 표적을 효율적으로 탐지하는 새로운 자동표적탐지 알고리즘을 제안한다. 이 연구의 목적은 실제 야지환경에서 획득된 적외선영상에서 낮은 오경보 확률로 표적의 위치를 정확히 찾는 것이다. 제안한 방법이 기존의 방법과 다른 점은 초기 탐지단계에서 사용되는 모폴로지 필터링 기법을 밝기정보를 갖고 있는 원래 입력 영상이 아닌 가버(Gabor) 응답 영상에 적용한 것과 표적과 클러터를 구분하기 위해 표적의 정확한 윤곽선 추출을 필요로 하지않는 것이다. 제안한 방법은 크게 3단계로 구성된다. 첫째로, 영상에서 돌출된 영역을 찾기 위해 입력영상으로부터 4 방향의 가버 응답을 구하고 픽셀별로 가버응답 합 영상을 구한다. 이 영상에 모폴로지 기법을 적용하여 돌출된 영역의 위치를 찾는다. 둘째로, 원래의 입력영상의 돌출된 영역에서 지역적인 질감특징 정보들을 찾는다. 마지막 단계로, 찾아진 지역적 특징 정보들이 신경회로망인 다층퍼셉트론 (Multi-Layer Perceptron)으로 입력되어 학습된 훈련 데이터들과의 비교를 통해 실제 표적과 클러터를 구분한다. 실험에서는 제안한 방법을 군사용 적외선 영상장비를 사용하여 실제 야지 환경에 획득된 영상에 적용하여 우수성과 실용가능성을 확인한다. This study is to identify target locations with low false alarms on thermal infrared images obtained from natural environment. The proposed method is different from the previous researches because it uses morphology filters for Gabor response images instead of an intensity image in initial detection stage. This method does not need precise extracting a target silhouette to distinguish true targets or clutters. It comprises three distinct stages. First, morphological operations and adaptive thresholding are applied to the summation image of four Gabor responses of an input image to find out salient regions. The locations of extracted regions can be classified into targets or clutters. Second, local texture features are computed from salient regions of an input image. Finally, the local texture features are compared with the training data to distinguish between true targets and clutters. The multi-layer perceptron having three layers is used as a classifier. The performance of the proposed method is proved by using natural infrared images. Therefore it can be applied to real automatic target detection systems.

다이나믹 영상에서의 호모그래피 추정을 통한 배경 움직임 보상 및 초소형 표적추적

선선구(Sun-Gu Sun),조병래(Byung-Lae Cho) 한국정보기술학회 2016 한국정보기술학회논문지 Vol.14 No.2

This study proposes multi-target tracking method to track small targets whose sizes are less than one pixel in dynamic image sequences. The method has two sequential steps such as target detection and track filtering. Target detection is a process to find potential target locations in an input image. In track filtering, target locations are estimated by using motion model and target detection results. To test the proposed method, test image sequences were artificially generated by using linearly moving point-targets which were added to real background images. To verify the effectiveness, proposed method is applied to test image sequences and analyzed by RMSE (Root-Mean-Square Error) between real target trajectories and estimated target locations.

고속 표적 추적을 위한 K-대역 레이다 송수신기 설계

선선구(Sun-Gu Sun),이정수(Jung-Soo Lee),조병래(Byung-Lae Cho),이종민(Jong-Min Lee) 한국전자파학회 2010 한국전자파학회논문지 Vol.21 No.11

낮은 고도로 접근하는 고속 표적을 탐지 및 추적하기 위해 사용하는 K 대역의 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이다의 송수신기 설계 방법을 제안한다. 송신기는 레이다 유효 반사 면적(RCS : Radar Cross Section)이 작은 표적의 추적 및 넓은 송신 안테나 빔 폭으로 인해 고출력이 요구되며, 수신기의 경우는 인터페로메타 방법을 이용하여 표적을 추적하기 위해 다채널 수신기가 요구된다. 송신기는 고출력 송신 증폭기와 도파관 스위치 및 주파수 상향 변환 기판으로 구성된다. 수신기는 5 채널 수신기, 중간 주파수 상향 및 하향 변환 모듈, X 대역 국부 발진기 및 파형 발생 모듈로 세분화 할 수 있다. 제안한 구조를 제작하기 전에 모델링 및 시뮬레이션 방법을 통해 여러 파라메타를 측정함으로써 가능성을 입증한다. 그리고 제안한 송수신기를 산업용 부품을 사용하여 제작하고 성능 파라메타를 측정하였다. 그 결과, 송신기 출력은 39.64 ㏈m, 수신기 이득은 29.1 ㏈이며, 그 외 모든 설계 요구 조건을 만족함을 입증하였다. This study is to design FMCW radar transceiver of K-band which is used to detect and track approaching high speed targets with low altitude. The transmitter needs high output power due to small RCS targets and wide beamwidth of transmit antenna. Multi-channel receivers are required to detect and track targets by interferometer method. Transmitter consists of high power amplifier, waveguide switch, and frequency up-converter. Receiver is composed of five channel receivers, up and down converters, X-band local oscillator and waveform generator. Before manufacturing it, the proposed architecture of transceiver is proved by modeling and simulation using several parameters. Then, it is manufactured by using industrial RF components. The performance parameters are measured through experiment. In the experiment, transmitting power and receiver gain were measured with 39.64 ㏈m and 29.1 ㏈, respectively. All other parameters in the specification were satisfied as well.