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[AGSC2019-1] 전시과제요약-컴퓨터비전
  • 글쓴이 관리자
  • 작성일 2019-05-31 16:16:28
  • 조회수 298
첨부파일 AGSC2019-1 과제요약-컴퓨터비전.pdf
전시위치116
구분개발시연
교과목컴퓨터비전
담당교수황원준
팀명CNN
멘토/소속없음
팀원조은성 김광호
프로젝트 명Background subtraction in jittering video
프로젝트요약[Object detection in jittering video]

오토파일럿, 등 카메라 기반 기술에 대한 연구가 활발히 이뤄지면서 정확한 object detection 기술의 중요성이 대두되었다.

입력 영상으로 이상적인 영상이 들어오면 좋겠지만, 실세계에서는 카메라의 흔들림과 같은 handicap이 존재하기 마련이고, 이는 object detection의 성능에 영향을 끼칠 수 있다.

따라서 이번 프로젝트를 통해 흔들리는 카메라로 찍은 영상을 feature extraction을 이용해 보정하여 background modeling하는 방법론을 제시한다.

프로젝트를 위한 dataset은 CDnet 2014의 Camera Jitter 카테고리에 있는 badminton 영상을 사용한다.
전시위치117
구분개발시연
교과목컴퓨터비전
담당교수황원준
팀명컴비즈
멘토/소속없음
팀원엄지혜 채성희 원정연
프로젝트 명눈 오는 날 도로에서 움직이는 차량 감지
프로젝트요약날씨가 맑고 이상적인 환경에서는 background subtraction이 잘 적용되어 차량 검출이 잘 되지만 비나 눈이 오는 날에는 같은 알고리즘을 적용할 시에 흩날리는 눈도 같이 검출되어 정확도가 떨어지게 된다. 이를 개선하기 위해 다양한 방식을 사용하였다.
매 프레임, 각 좌표에 가장 많이 나오는 컬러는 배경일 것이라는 생각에서 모든 프레임, 좌표에 대한 median을 구하면 그 것이 배경일 가능성이 높다고 판단하였다. 모든 프레임, 좌표에 대해 median을 구하는 것에는 시간이 많이 걸렸기에 50프레임마다 하나씩 샘플링을 하여 median을 계산하여 각 프레임마다의 diff를 계산하였고, 여러가지 필터를 사용해 성능을 개선하였다. 그렇게 결과적으로 눈이 오는 날에도 차량을 잘 검출할 수 있도록 하였다.
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