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문제 정의
- 본 논문에서는 IT 기술 중 카메라 센서로부터 얻어진 데이터의 처리를 통해 유용한 정보를 얻을 수 있는 방법에 대해 알아본다.
- [bn)06]에서는 각 영상 프레임에 대해 특징점을 구하고 연속하는 프레임에 대해 동일한 특징점을 찾아 각 특징점 별로 궤적을 구한다. 이러한 궤적 간의 차가 일정한 경우 그러한 특징점들의 집합이 독립적인 하나의 객체를 나타내는 것으로 판단하는 방법을 제시하였다. 여기서는 움직임 정보만을 사용했기 때문에 (그림 6)에서와 같이 앞서 언급한 모델 기반으로는 처리되기 어려운 환경에 대해서도 좋은 결과를 얻을 수 있다.
- 본 논문에서는 U-City 구축에 기여할 2가지 컴퓨터 비전 기술을 선정하였다. 첫째로 지능형 교통 시스템 및 소음과 대기 지도 작성을 위한 자동화된 교통 파라미터 추출에 관한 연구에 대해 조사해보았고 둘째로 급격한 사람 수 증가와 움직임으로부터 사고를 감지할 수 있도록 자동화된 사람 계수와 다양한 움직임 분석에 관한 연구를 조사해 보았다.
- 카메라로부터 얻을 수 있는 정보의 종류 및 양은 무궁무진하지만 컴퓨터 비전의 한계 및 계산처리 비용이 크므로 널리 사용되고 있지 않다. 하지만 지능화된 시스템 개발을 위해서는 차후 실현가능한 컴퓨터 비전 기술을 확장시키는 연구개발이 필요하게 될 것이다 여기서는 U-City 구축에 기여할 수 있는 2가지 컴퓨터 비전 기술을 선정하고 그와 관련된 연구와 동향에 대해 개괄적으로 소개하고자 한다.
가설 설정
- 2절의 차량의 계수에서와 같이 사람 탐지와 추적의 2단계의 과정을 거친다. 하지만 차량이 차로 위에 존재한다는 가정으로 (그림 2)에서와 같이 차량과 그 외 배경 영역을 쉽게 분리할 수 있었지만 사람이 존재할 수 있는 영역에 대해 어떠한 가정을 하는 것은 힘들기 때문에 사람을 탐지하기 위해서는 좀 더 복잡한 모델과 처리 기법이 필요하다.
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