Abstract:
본 발명은 영상 프레임 내의 객체를 추적하는 평균이동 알고리즘기반의 객체 추적방법에 관한 것으로, 보다 구체적으로는 영상 프레임 내에서 객체가 가려지는 가려짐 현상이 발생되더라도 객체의 추적을 실패하지 않고, 영상 프레임 내에서 객체의 위치를 찾아내어 객체를 추적할 수 있게 하는 객체집합 갱신을 이용한 평균이동 알고리즘기반의 객체 추적방법에 관한 것이다.
Abstract:
PURPOSE: A method for identifying error data in a sensor network environment and a sensor network system using the same can distinguish data error that can be generated in a sensor or a sensor node in a sensor network environment constructed in underwater or ocean environment. CONSTITUTION: A sensor logger sets a reference range of measurement data according to measuring environment measured by each sensor (S2000). A sensor node collects the measurement data from the sensors. The sensor node transmits the measurement data with the sensor logger (S3000). The sensor logger distinguishes measurement data within the criteria range among the measurement data as normal data (S4000). The sensor logger distinguishes measurement data exceeding or falling short of the reference range as error data. [Reference numerals] (S1000) Step of setting stored number of measurement data; (S2000) Step of setting a reference range of measurement data; (S3000) Step in which a sensor node transmits the measurement data to the sensor logger; (S4000) Step in which the sensor logger distinguishes measurement data within the criteria range among the measurement data as normal data; (S5000) Step in which the sensor logger removes specific measurement data exceeding the stored number of the measurement data
Abstract:
본 발명은 센서 네트워크 환경에서의 오류 데이터 식별방법에 관한 것으로, 구체적으로는 센서들을 통해 측정된 환경정보들을 수집하는 센서노드 및 상기 센서노드에서 수집한 환경정보를 저장하는 센서 로거를 포함하는 센서 네트워크 환경에서 각 센서, 상기 센서노드 또는 상기 센서 로거에서 발생할 수 있는 데이터의 오류를 식별하는 것으로, 특히, 수중 또는 해양환경에서 사용가능한 센서 네트워크 환경에서의 오류 데이터 식별방법에 관한 것이다.
Abstract:
PURPOSE: A method for stitching underwater camera images for underwater monitoring is provided to stitch images which are photographed by underwater cameras, thereby generating the stitched images as a panorama image. CONSTITUTION: Images are inputted to a plurality of underwater cameras. Distortion of the images due to a lens of the underwater camera is corrected by lens calibration to generate the corrected images(S1000). The corrected images are stitched to generate one panorama image using a shift algorithm(S2000).