김두현 연구실

본 논문은 CNN 모델을 후보 추정기로, 입자 필터를 목표 동작 예측으로 활용하는 추적 시스템을 제안합니다. 이 방식은 계산량을 감소시키고 목표 경계 상자를 개선합니다. OTB 데이터셋에서 실험을 수행하여 상위 10개 추적기 중 평균 FPS 성능을 분석했습니다.

본 논문은 위성 이미지에서 사전 선정된 착륙 가능 지점을 활용하여 긴급 상황에서 무인항공기(UAV)를 안전하게 착륙시키는 절차를 제안합니다. 적절한 형태와 면적을 이용하여 위성 이미지에서 착륙 지점을 검색하는 방법을 제시하며, 이 방법을 통해 적절한 착륙 지점을 정확하게 검색할 수 있음을 보여줍니다.

본 논문은 GPU를 활용한 빠른 다중 직선 추적 알고리즘을 제시합니다. Hough 변환, Kalman 필터, 클러스터링을 통합하여 자율 비행 무인항공기의 실시간 영상 처리 부하를 감소시키고 노이즈에 강건한 시스템을 구현합니다. GPU의 병렬 처리 능력을 활용하면 CPU 기반 구현 대비 추적 속도와 정확도 간의 우수한 트레이드오프를 달성합니다.

본 논문은 비행체 카메라에서 촬영한 영상을 이용한 추적 시스템을 제시합니다. 바람과 기체 자체의 움직임으로 인한 카메라 흔들림 문제를 해결하기 위해 목표 추적과 3축 카메라 모션 보상을 포함한 안정적 추적 시스템을 제안합니다. 3축 모션 보상을 통해 견고성과 안정성이 향상됨을 실험으로 확인했습니다.

본 논문은 GPU를 활용하여 실시간 직선 추적을 수행하는 알고리즘을 제시합니다. Hough 변환과 Kalman 필터를 주요 기법으로 사용하며, Hough 변환은 노이즈에 강건하지만 입력 이미지 해상도 증가에 따라 자원 소비가 지수적으로 증가합니다. GPU의 계산 능력을 활용한 이미지 처리로 이 문제를 해결하며, 성능 평가 결과 속도와 정확도 간의 수용 가능한 균형을 보입니다.