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보고서 상세정보

공간 센서 정보를 사용한 저시계 영상의 효율적 강건화
Efficient Dehazing with Spatial Sensor Information

  • 과제명

    공간 센서 정보를 사용한 저시계 영상의 효율적 강건화

  • 주관연구기관

    한국과학기술원
    Korea Advanced Institute of Science and Technology

  • 연구책임자

    김아영

  • 참여연구자

    조영근   신영식  

  • 보고서유형

    최종보고서

  • 발행국가

    대한민국

  • 언어

    한국어

  • 발행년월

    2016-01

  • 과제시작년도

    2015

  • 주관부처

    미래창조과학부
    KA

  • 사업 관리 기관

    한국과학기술원
    Korea Advanced Institute of Science and Technology

  • 등록번호

    TRKO201600002324

  • 과제고유번호

    1711032176

  • 키워드

    영상 강건화,센서 융합,인식 기술,기계 학습,영상 기반 항법Dehazing,sensor fusion,robot perception,machine learning,visual SLAM

  • DB 구축일자

    2016-06-04

  • 초록 


    In many robotics application, optical camera became a key sensor component for perceiving the environment, However, the optical s...

    In many robotics application, optical camera became a key sensor component for perceiving the environment, However, the optical sensors are vulnerable to the condition of the surroundings such as light condition, weather, haze. In this study, we have studied on two different dehazing methods for both ground and underwater application. By exploiting depth information, efficient and effective dehazing was possibile. We further examined incremental method for real-time performance. Secondly, deep learning based dehazing was considered. Although it take a couple of hours for training, the dehazing process guarantees the real-time performance.


    본 과제에서는 영상을 효율적으로 강건화할 수 있는 방법에 대해서 연구
    특히 안개 등에 의해서 품질이 저하된 영상을 주요 대상
    로봇 공학에서 많이 쓰이는 거리 센서나 기계 학습법을 적용
    다음 세 가지에 주목: 실시간성...

    본 과제에서는 영상을 효율적으로 강건화할 수 있는 방법에 대해서 연구
    특히 안개 등에 의해서 품질이 저하된 영상을 주요 대상
    로봇 공학에서 많이 쓰이는 거리 센서나 기계 학습법을 적용
    다음 세 가지에 주목: 실시간성, 흑백사진의 적용, 거리 정보 추정
    (1)제한된 거리 센서 정보를 이용한 거리 정보 추정과 이에 따른 이미지 강건화: Gaussian Process를 사용하여 효과적인 거리 추정. 특히 incremental한 iGP를 사용하여 dehazing하여 실시간성 향상. 흑백사진에도 적용가능 확인.
    (2)실시간성에 주목하여 학습에 소요되는 시간을 투자하고 실제 강건화 과정에서의 속도를 높임.Deep learning 방법 적용.
    두 가지 방법에 의한 강건화 방법 연구 및 실제 안개 상황에서 테스트
    해양 사진에 대해서는 좋은 결과를 얻지 못함. 인공광의 모델링 차이로 판별.
    해당 부분에 대한 보완 후 국제 학술 대회에 논문 투고 준비 중.
    추가 연구 계획
    -해양 영상의 강건화 추진. 한국 선박 해양 플랜트 연구소에서 샘플 영상 제공
    -인도 IIT(Kanpur)의 Pandey 교수와 기계 학습에 의한 방법 공동 연구 진행
    인도 철도의 안개 상황
    -iGP의 실시간 성 검증에 관한 추가 실험 및 논문 준비


  • 목차(Contents) 

    1. 표지 ... 1
    2. 제출문 ... 2
    3. 보고서 초록 ... 3
    4. 요약문 ... 4
    5. SUMMARY ... 5
    6. CONTENTS ... 5
    7. 목차 ... 6
    8. 제1장 개요 ... 7
    9. 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 8
    10. 제1절 국내외 기술개발...
    1. 표지 ... 1
    2. 제출문 ... 2
    3. 보고서 초록 ... 3
    4. 요약문 ... 4
    5. SUMMARY ... 5
    6. CONTENTS ... 5
    7. 목차 ... 6
    8. 제1장 개요 ... 7
    9. 제2장 국내외 기술개발 현황 ... 8
    10. 제1절 국내외 기술개발 현황 ... 8
    11. 제3장 연구개발수행 내용 및 결과 ... 11
    12. 제1절 Incremental Gaussian Process based Dehazing ... 11
    13. 제2절 Deep learning based dehazing ... 17
    14. 제4장 연구개발결과의 활용계획 ... 21
    15. 제5장 참고문헌 ... 21
    16. 끝페이지 ... 23
  • 참고문헌

    1. 전체(0)
    2. 논문(0)
    3. 특허(0)
    4. 보고서(0)

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