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영상 처리를 이용한 고해상도 영상 내 위성의 고속 검출
신승혁(Seunghyeok Shin),이종민(Jongmin Lee),이상욱(Sangwook Lee),양태석(Taeseok Yang),김회율(Whoi-Yul Kim) 한국항공우주학회 2018 韓國航空宇宙學會誌 Vol.46 No.5
국토 방위를 위해 국가들은 자국 상공을 지나가는 위성 감시 시스템을 구축하고 있으며 이 시스템들 중 하나는 광학계를 이용한 위성 감시 시스템이다. 광학계를 이용할 경우, 획득한 영상 내에 존재하는 위성 광원을 제한된 시간 내에 검출하여 그 위치를 추적 시스템에 전달하여야 한다. 제안하는 방법은 광학계를 이용한 위성 감시 시스템을 이용해 획득한 고해상도 상공 촬영 영상을 고속으로 영상 처리하여 위성 광원을 검출한다. 이를 위해 고해상도 영상 처리에 앞서 영상을 축소하여 저해상도 영상을 생성하여 위성의 궤적을 추정하고 고해상도 원본 영상에서는 궤적 근방 영역에서만 영상 처리 방법들이 적용되도록 하였다. 제안하는 방법은 기존에 위성 검출을 위해 사용되는 방법과 유사한 위성 검출 정확도를 보이면서 검출을 더 빠르게 수행하였다. Many countries are trying to deploy satellite surveillance systems for their national defense, and one of these system uses optical systems to observe the satellites above their territories. The optical satellite surveillance system requires the coordinates of the satellites in an acquired image and expects that those coordinates to be delivered to the tracking system. The proposed method detects the satellite sources in a high-resolution image with fast image processing for the optical surveillance system. To achieve faster detection, the proposed method reduces the size of the original image and approximates the trajectory of a satellite, so image processing methods are only applied to the nearby area of the approximated trajectory in the original image. The proposed method shows the similar detection performance faster than the previous method.
Air-writing 인식을 위한 RNN 기법들의 성능 비교
박성우(Sungwoo Park),신승혁(Seunghyeok Shin),김회율(Whoi-Yul Kim) 대한전자공학회 2018 대한전자공학회 학술대회 Vol.2018 No.11
In our work, we use our dataset which is extracted feature from three-dimensional coordinates of the hand and three types of Recurrent Neural Network(RNN). By using our dataset and RNN, we showed that not only which type of RNN is better when using Air-writing recognition but also our method is better than existing Air-writing recognition performance.