RISS 학술연구정보서비스

검색
다국어 입력

http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.

변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.

예시)
  • 中文 을 입력하시려면 zhongwen을 입력하시고 space를누르시면됩니다.
  • 北京 을 입력하시려면 beijing을 입력하시고 space를 누르시면 됩니다.
닫기
    인기검색어 순위 펼치기

    RISS 인기검색어

      KCI등재

      순차영상에서 투영변환과 KLT추적을 이용한 이동 카메라의 위치 및 방향 산출 = A Moving Camera Localization using Perspective Transform and Klt Tracking in Sequence Images

      한글로보기

      https://www.riss.kr/link?id=A101434711

      • 0

        상세조회
      • 0

        다운로드
      서지정보 열기
      • 내보내기
      • 내책장담기
      • 공유하기
      • 오류접수

      부가정보

      국문 초록 (Abstract)

      이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장...

      이동차량 혹은 이동로봇의 자율 주행에 있어서 주변 환경의 인식을 통하여 산출되는 자기위치확인은 가장 핵심적인 요소이다. 일반적으로 GPS나 INS를 통합하여 이동차량 혹은 이동로봇에 장착된 카메라의 위치와 방향을 얻을 수 있지만, 이 경우 정확한 자기위치인식을 위해서는 충분한 지상 기준점을 이용해야만 한다. 본 연구에서는 기존의 호모그래피 방법이 2차원 특징점의 상관관계를 이용하는 것과는 다르게 GPS와 INS 입력값을 이용하여 이전 시점 영상과 중첩된 3차원 모델로부터 얻어진 3차원 좌표를 투영 변환함으로써 예측한 위치와 현재 시점 영상으로부터 KLT 추적방법을 사용하여 산출된 대응 특징점의 위치 사이의 관계로부터 카메라의 위치와 방향을 산출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 성능을 평가하기 위해 무선으로 운행되는 간이실험장치 내에 CCD카메라, GPS, INS 등을 장착하였으며, 영상은 15Hz의 프레임율로 획득한 비디오시퀀스를 사용하여 실시간으로 카메라 위치와 방향을 산출하는 실험을 수행하였다.

      더보기

      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      In autonomous navigation of a mobile vehicle or a mobile robot, localization calculated from recognizing its environment is most important factor. Generally, we can determine position and pose of a camera equipped mobile vehicle or mobile robot using ...

      In autonomous navigation of a mobile vehicle or a mobile robot, localization calculated from recognizing its environment is most important factor. Generally, we can determine position and pose of a camera equipped mobile vehicle or mobile robot using INS and GPS but, in this case, we must use enough known ground landmark for accurate localization. hi contrast with homography method to calculate position and pose of a camera by only using the relation of two dimensional feature point between two frames, in this paper, we propose a method to calculate the position and the pose of a camera using relation between the location to predict through perspective transform of 3D feature points obtained by overlaying 3D model with previous frame using GPS and INS input and the location of corresponding feature point calculated using KLT tracking method in current frame. For the purpose of the performance evaluation, we use wireless-controlled vehicle mounted CCD camera, GPS and INS, and performed the test to calculate the location and the rotation angle of the camera with the video sequence stream obtained at 15Hz frame rate.

      더보기

      동일학술지(권/호) 다른 논문

      분석정보

      View

      상세정보조회

      0

      Usage

      원문다운로드

      0

      대출신청

      0

      복사신청

      0

      EDDS신청

      0

      동일 주제 내 활용도 TOP

      더보기

      주제

      연도별 연구동향

      연도별 활용동향

      연관논문

      연구자 네트워크맵

      공동연구자 (7)

      유사연구자 (20) 활용도상위20명

      이 자료와 함께 이용한 RISS 자료

      나만을 위한 추천자료

      해외이동버튼