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公开(公告)号：KR101544469B1
公开(公告)日：2015-08-21
申请号：KR1020140017467
申请日：2014-02-14
Applicant: 국방과학연구소
Abstract: 본 발명의 저해상도 차량용 레이더를 이용한 장애물 너비 추정 방법은 무인차량의 저해상도 레이더가 검출한 장애물의 극좌표계(Polar Coordinate System)데이터가 직각좌표계로 전환되고, 직각좌표계의 x,y 위치로 장애물이 셀(Cell)로 분할되며, 장애물 신호세기 보간기법으로 셀(Cell)중 특정 셀의 보간된 신호세기를 구하고, 보간된 신호세기를 평균잡음전력과 비교하여 장애물 여부가 판단되며, 분할된 셀에 대한 셀 클러스터링(Cell Clustering)이 수행된 후 장애물의 너비가 계산됨으로써 저해상도 레이더(10)에서 획득된 데이터가 촘촘한 격자형상으로 보간되고, 이로부터 인식된 장애물에 대한 너비까지 함께 추정됨으로써 무인차량(1)의 자율주행 성능이 크게 향상되는 특징을 갖는다.
Abstract translation: 在本发明中公开了一种用于估计使用低分辨率车辆的雷达的障碍物的宽度的方法，该方法被配置为使得由无人驾驶车辆的低分辨率雷达所检测到的障碍物的极坐标系的数据是 转换为直角坐标系; 将障碍物分成直角坐标系的x，y位置的单元格; 使用障碍信号强度内插技术获得小区中特定小区的内插信号强度; 通过将内插信号强度与平均噪声功率进行比较来确定障碍物的存在; 从低分辨率雷达（10）获取的数据通过在分割的小区执行小区聚类之后计算障碍物的宽度而以精细格子的形状进行内插; 即使从识别的障碍物的宽度估计，从而大大提高无人驾驶车辆（1）的自动驾驶性能。
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公开(公告)号：KR101539637B1
公开(公告)日：2015-07-27
申请号：KR1020140057050
申请日：2014-05-13
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T7/20
Abstract: 본발명은영상추적기술에관한것으로서, 더상세하게는 3차원색상정보를 2차원색상정보들로분할하여, 표적과배경의색상성분대비를세밀화하여표적영역의추출성능을높이고시간에따라변화하는표적의색상을적응적으로반영하는방법에대한것이다.
Abstract translation: 本发明涉及一种图像跟踪技术，更具体地涉及一种用于提高目标区域的提取性能的方法，并且通过将三维颜色信息划分为多个二维图像来自适应地反映目标随时间变化的颜色， 并且改善目标和背景之间的颜色分量对比度。
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公开(公告)号：KR101402206B1
公开(公告)日：2014-05-30
申请号：KR1020140043001
申请日：2014-04-10
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G01S17/66
Abstract: The present invention relates to a multiple target tracking method, more particularly, to a multiple target tracking method using distance information of a target, feature information-based Kalman filter, and joint probability data-association (JPDA) method. According to the present invention, a JPDA method generates not only normalized distance squared (NDS) distance information but also an effective matrix through dual conditions based on the correlation information of an image. By using this, the identification of other objects, which closely exist, can be possible and the complexity decreases as the number of cases which are taken into account decrease.
Abstract translation: 多目标跟踪方法技术领域本发明涉及多目标跟踪方法，更具体地，涉及使用目标的距离信息，基于特征信息的卡尔曼滤波器和联合概率数据关联（JPDA）方法的多目标跟踪方法。 根据本发明，JPDA方法不仅产生归一化距离平方（NDS）距离信息，而且还通过基于图像的相关信息的双重条件生成有效矩阵。 通过使用这一点，密切存在的其他对象的识别是可能的，并且随着考虑到的案例数量的减少，复杂性降低。
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公开(公告)号：KR101913214B1
公开(公告)日：2018-12-28
申请号：KR1020170000850
申请日：2017-01-03
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G01S13/72 , G01S13/524 , G01S13/86
Abstract: 본 발명에 따른 가림환경에서의 운동학 및 형상 정보를 활용한 다중 표적 추적 방법은, 입력 데이터 중 영상정보를 기반으로 표적 추적환경의 가림유무를 판단하는 가림유무 판단단계; 가림 환경 유무에 의해 위치 정보에 따른 거리 정보를 기반으로 게이트라는 사전에 정의된 반경내에 존재하는 거리 측정치를 갖는 표적들만을 고려하기 위해 게이트닝하는 게이트닝 단계; 상기 게이트닝을 통하여 유효화하다고 판단되는 거리 측정치를 갖는 표적들과 상기 표적들에 해당하는 이미지 형상 정보 및 결합 확률 데이터 연관(JPDA: Joint Probability Data-Association) 기법을 이용하여 유효 행렬 및 연관 확률을 생성하기 위해 데이터 연관을 수행하는 데이터 연관 수행 단계; 및 연관 확률 결과를 칼만필터에 반영하여 다수의 잠적 항적을 갱신하는 갱신 단계를 포함하여, 가림 시의 표적의 이동경로에 대한 예측 및 감시영역 확장으로 인하여, 가림 후 표적이 나타났을 때도 항적의 끊김 형상을 방지 할 수 있어 항적 유지율이 향상된다.
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：KR1020180080004A
公开(公告)日：2018-07-11
申请号：KR1020170000850
申请日：2017-01-03
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G01S13/72 , G01S13/524 , G01S13/86
Abstract: 본발명에따른가림환경에서의운동학및 형상정보를활용한다중표적추적방법은, 입력데이터중 영상정보를기반으로표적추적환경의가림유무를판단하는가림유무판단단계; 가림환경유무에의해위치정보에따른거리정보를기반으로게이트라는사전에정의된반경내에존재하는거리측정치를갖는표적들만을고려하기위해게이트닝하는게이트닝단계; 상기게이트닝을통하여유효화하다고판단되는거리측정치를갖는표적들과상기표적들에해당하는이미지형상정보및 결합확률데이터연관(JPDA: Joint Probability Data-Association) 기법을이용하여유효행렬및 연관확률을생성하기위해데이터연관을수행하는데이터연관수행단계; 및연관확률결과를칼만필터에반영하여다수의잠적항적을갱신하는갱신단계를포함하여, 가림시의표적의이동경로에대한예측및 감시영역확장으로인하여, 가림후 표적이나타났을때도항적의끊김형상을방지할 수있어항적유지율이향상된다.
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公开(公告)号：KR101630264B1
公开(公告)日：2016-06-14
申请号：KR1020140173848
申请日：2014-12-05
Applicant: 국방과학연구소
Abstract: 본발명은레이터데이터에서인접한픽셀을그룹화하는거리-도플러클러스터링기법에관한것으로, 더욱상세하게는, 레이더상에서서로다른이동물체신호가인접하거나중복되는경우서로다른이동물체를표시하는히트픽셀을일관성있게분리하게위하여, 레이더에의해감지되는이동물체신호를거리-도풀러신호로변환하여나타나는히트픽셀중 국부적으로가장높은신호크기값을가지는히트픽셀(피크픽셀)을탐색한후, 상기탐색된히트픽셀(피크픽셀)을중심으로이웃하는픽셀들중 상기히트픽셀보다작은신호크기값을가지는인접픽셀만을탐색하여상기히트픽셀과같은클러스터번호를부여하는함으로써레이더상 하나의이동물체에대하여하나의클러스터를형성하도록하는거리-도플러클러스터링기법에관한것이다. 본발명에의한거리-도플러클러스터링기법의일 실시예는, 레이더시스템으로부터거리-도플러신호를수신하는거리-도플러신호수신단계; 상기거리-도플러신호로부터노이즈를제거하는노이즈제거단계;상기노이즈가제거된거리-도플러신호에서히트픽셀을검출하는피크픽셀검출단계; 및상기검출된히트픽셀을중심으로인접한픽셀을그룹핑하는그룹화단계; 를포함할수 있다. 이때, 상기그룹화단계는, 상기피크픽셀검출단계에서검출된피크픽셀중 그룹화하지않은어느하나의피크픽셀을선정하는피크픽셀선정단계; 상기모든검출된피크픽셀이인접한픽셀을그룹화하였는지판단하는그룹화진행판단단계; 상기모든검출된피크픽셀이인접한픽셀을그룹화하지않은경우, 상기선정된피크픽셀과인접하는픽셀이존재하는지판단하는인접픽셀확인단계; 상기선정된피크픽셀과인접하는픽셀이존재하는경우, 상기인접하는픽셀중 상기선정된피크픽셀에그룹화되지않은어느하나의인접픽셀을선정하는인접픽셀선정단계; 상기선정된인접픽셀의신호크기값이상기선정된피크픽셀의신호크기값 미만인지판단하는신호세기비교단계; 상기선정된인접픽셀의신호크기값이상기선정된피크픽셀의신호크기값 미만인경우, 상기선정된인접픽셀로부터상기선정된피크픽셀까지의거리가상기선정된인접픽셀로부터상기선정되지않은피크픽셀까지의거리미만인지판단하는인접픽셀거리판단단계; 및상기선정된인접픽셀로부터상기선정된피크픽셀까지의거리가상기선정된인접픽셀로부터상기선정되지않은피크픽셀까지의거리미만인경우, 상기선정된피크픽셀이상기선정된인접픽셀을그룹화하는인접픽셀병합단계; 를포함할수 있다.
Abstract translation: 本发明涉及范围 - 多普勒聚类方法。 该方法包括：距离多普勒信号接收步骤，从雷达系统接收范围 - 多普勒信号; 从所述范围 - 多普勒信号中消除噪声的噪声消除步骤; 峰值像素检测步骤，从所述范围 - 多普勒信号中检测峰值像素; 以及对峰值像素周围的相邻像素进行分组的分组步骤。 因此，该方法可以容易地从局部区域或高分辨率雷达系统的命中像素提取移动对象单元的簇。
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公开(公告)号：KR1020150130032A
公开(公告)日：2015-11-23
申请号：KR1020140057051
申请日：2014-05-13
Applicant: 국방과학연구소
IPC: G06T7/20
CPC classification number: G06T7/20
Abstract: 본발명은영상추적기술에관한것으로서, 더상세하게는형상정보수준이낮은영상에서안정된추적성능을확보하기위해, 표적의단일형상정보를추적하면서가림이발생한경우에는특징점의위치정보를이용하여실제표적의위치를예측하는방법에대한것이다.
Abstract translation: 本发明涉及一种图像跟踪技术，更具体地涉及一种当跟踪目标的单个形状信息以跟踪目标的特征点的位置信息来预测实际目标的位置的方法，以获得稳定的 在具有低形状信息级别的图像中跟踪性能。 使用特征点来增加相关跟踪器的性能的方法包括：（a）将目标图像与输入图像模板匹配的步骤; （b）计算目标区域中的相关性和目标像素数的步骤; （c）使用所计算的相关性来确定目标是否被阻止的步骤; （d）确定目标是否部分或全部被阻挡的步骤; 和（e）调整目标区域的实际目标跟踪窗口的步骤。
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公开(公告)号：KR1020150103887A
公开(公告)日：2015-09-14
申请号：KR1020140025506
申请日：2014-03-04
Applicant: 국방과학연구소
Abstract: 본 발명에서는 레이더(20)가 추적하는 다수의 제1,2,3 타겟(100-1,100-2,100-3)에 대한 영상을 공중에서 촬영하는 영상획득 장치(10), 영상획득 장치(10)에서 촬영한 감시영상을 이용해 레이더(20)의 위치 이동 추적 성능이 판단되는 원격모니터(30)로 위치추정 시스템이 구성되고, 공중에서 획득한 영상을 기반으로 레이더(20)가 추적하는 표적을 자동으로 검출하고, 검출된 표적의 위치를 주변 참고점을 이용하여 추정하고 위치를 계산하며, 이동하는 표적의 궤적을 분석함으로써 기동하는 표적의 위치가 효과적으로 추출될 수 있고, 특히 이러한 과정에서 다른 센서의 추적 결과와 비교가 수행됨으로써 레이더(20)의 추적 성능에 대한 평가 및 분석 수행이 정확하게 이루어지는 특징을 갖는다.
Abstract translation: 在本发明中，位置跟踪系统由图像获取装置（10）构成，该图像获取装置拍摄雷达（20）跟踪的多个第一，第二和第三目标（100-1100-2,100-3）的图像 在空中和远程监视器（30）中，使用在图像获取装置（10）中拍摄的监视图像来确定雷达（20）的位置移动跟踪性能。 通过基于空中获得的图像自动检测雷达（20）跟踪的目标，使用周围的参考点估计检测到的目标的位置，计算位置并分析该目标，来有效地提取机动目标的位置 轨迹的移动目标。 特别地，通过与上述处理中的另一传感器的跟踪结果进行比较，精确地评估和分析雷达（20）的跟踪性能。
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