KR101952291B1 - Object appearance detection method using multi-beam sonar camera - Google Patents
Object appearance detection method using multi-beam sonar camera Download PDFInfo
- Publication number
- KR101952291B1 KR101952291B1 KR1020170116086A KR20170116086A KR101952291B1 KR 101952291 B1 KR101952291 B1 KR 101952291B1 KR 1020170116086 A KR1020170116086 A KR 1020170116086A KR 20170116086 A KR20170116086 A KR 20170116086A KR 101952291 B1 KR101952291 B1 KR 101952291B1
- Authority
- KR
- South Korea
- Prior art keywords
- data
- degree
- amplitude
- match
- pulse train
- Prior art date
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G03—PHOTOGRAPHY; CINEMATOGRAPHY; ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ELECTROGRAPHY; HOLOGRAPHY
- G03B—APPARATUS OR ARRANGEMENTS FOR TAKING PHOTOGRAPHS OR FOR PROJECTING OR VIEWING THEM; APPARATUS OR ARRANGEMENTS EMPLOYING ANALOGOUS TECHNIQUES USING WAVES OTHER THAN OPTICAL WAVES; ACCESSORIES THEREFOR
- G03B42/00—Obtaining records using waves other than optical waves; Visualisation of such records by using optical means
- G03B42/06—Obtaining records using waves other than optical waves; Visualisation of such records by using optical means using ultrasonic, sonic or infrasonic waves
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
- G01S15/00—Systems using the reflection or reradiation of acoustic waves, e.g. sonar systems
- G01S15/88—Sonar systems specially adapted for specific applications
- G01S15/89—Sonar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging
- G01S15/8906—Short-range imaging systems; Acoustic microscope systems using pulse-echo techniques
- G01S15/8993—Three dimensional imaging systems
Abstract
Description
본 발명은 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법에 관한 것으로, 더 상세하게는 다중 빔 초음파 카메라에서 촬영된 영상에서 물체가 촬영됨을 자동으로 감지할 수 있는 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법에 관한 것이다.The present invention relates to a method for detecting the appearance of an object in an image of a multi-beam ultrasonic camera, and more particularly, to a method for detecting the appearance of an object in a multi-beam ultrasonic camera, To a method for detecting the appearance of an object.
일반적으로, 초음파 카메라는 열악한 시야의 수중지형이나 수중 물체를 영상으로 획득하기 위한 장치 중 하나로서, 해저탐사, 수중물체탐지 등의 목적으로 사용된다. 초음파 카메라는 초음파를 발산하고 수중 지형지물에 반사되는 반사파를 이용하여 영상으로 만든다.Generally, an ultrasonic camera is one of devices for acquiring an underwater terrain of a poor view or an underwater object as an image, and is used for the purpose of underwater exploration and underwater object detection. An ultrasound camera emits ultrasound waves and produces images using reflected waves reflected from underwater features.
도 1은 일반적인 다중 빔 초음파 카메라의 초음파 발사 형태를 보인 모식도이며, 다중 빔 초음파 카메라(1)중에서 전방으로 다수의 부채꼴 빔(2)을 발사한 후 그 반향을 측정하여 영상을 생성한다. FIG. 1 is a schematic view showing an ultrasonic emission mode of a general multi-beam ultrasonic camera. In FIG. 1, a plurality of
부채꼴 빔은 수평 방향으로 다수 분할된 것이며, 다중 빔 초음파 카메라의 위치에서 전방으로 일정한 면적의 영상을 검출하기 위하여 좌우방향의 폭이좁고, 상하방향으로 펼쳐진 형태의 초음파 빔을 발사한다.In order to detect an image of a certain area forward from the position of the multi-beam ultrasonic camera, the sector beam is fired in the form of an ultrasonic beam having a narrow width in the left and right direction and a spreading shape in the up and down direction.
상기 하나의 초음파 빔은 초음파 영상의 한 열(column)의 픽셀을 생성하는 것으로 다중 빔 초음파 카메라의 부채꼴 빔(2)의 수는 열의 수를 결정한다.The number of the
도 2는 일반적인 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 열의 의미를 설명하기 위한 설명도이다.2 is an explanatory view for explaining the meaning of columns in an image of a general multi-beam ultrasonic camera.
도 2를 참조하면 다중 빔 초음파 카메라를 이용하여 획득한 영상은 하나의 빔이 하나의 픽셀 열(C)을 이루기 때문에 다중 빔 초음파 카메라의 초음파 빔인 부채꼴 빔(2)의 수가 영상에서의 열의 수가 된다.Referring to FIG. 2, since an image obtained using a multi-beam ultrasonic camera forms one pixel column C, the number of
Cn은 가장 가까운 곳, Cd는 가장 먼 곳을 나타낸다.Cn represents the closest point, and Cd represents the furthest point.
다중 빔 초음파 카메라는 빔을 발사한 후 반사파를 설정된 시간 동안에 측정한다. 이때 가장 가까운 곳(Cn)에 비하여 가장 먼 곳(Cd)에서 반사된 반사파는 시간의 차이가 있으며, 시간 차에 초음파의 속도를 곱하여 거리를 구할 수 있다.A multi-beam ultrasound camera measures the reflected wave for a set time after emitting the beam. At this time, the reflected wave reflected at the farthest point (Cd) is different in time from the nearest point (Cn), and the distance can be obtained by multiplying the time difference by the velocity of the ultrasonic wave.
픽셀의 밝기는 반사파의 강도가 클수록 밝게 표시한다.The brightness of the pixel is brighter as the intensity of the reflected wave is larger.
도 3은 물체가 촬영되는 열과 물체가 촬영되지 않는 열의 차이를 보인 그래프이다.Fig. 3 is a graph showing a difference between a row in which an object is photographed and a row in which an object is not photographed.
도 3을 참조하면, 다중 빔 초음파 카메라의 12번째 초음파 빔의 열(C12)에는 물체(3)가 없으며, 46번째 초음파 빔의 열(C46)에는 물체가 위치하는 상태이다.Referring to FIG. 3, there is no
이때 상기 12번째 열(C12)의 픽셀 값은 전체적으로 고른 분포가 나타나지만, 물체(3)를 스캔한 46번째 열(C46)에는 물체의 표면에서 강한 반사가 일어나기 때문에 픽셀 값이 급격하게 변화하는 것을 알 수 있다.At this time, the pixel values of the 12th column (C12) are uniformly distributed. However, since strong reflection occurs on the surface of the object in the 46th column (C46) where the object (3) is scanned, .
그러나 종래에는 스캔 과정에서 물체가 검출됨을 자동으로 확인하기 위해서는 도 3의 그래프에서와 같이 반사파의 강도의 변화에 따른 밝기를 나타내는 픽셀 값을 검출해야 하지만, 바닥면의 재질 등에 의해 실제 물체는 없으나 어느 정도 수준의 강도를 가지는 반사파가 수신될 수 있는 등 정확한 물체의 구별이 용이하지 않기 때문에 적용이 어려운 문제점이 있었다.However, in order to automatically detect that an object is detected in a scanning process, a pixel value indicating brightness according to a change in intensity of a reflected wave must be detected as shown in the graph of FIG. 3, but there is no actual object due to the material of the bottom surface. It is difficult to distinguish the accurate object, for example, a reflected wave having a strength level of about a certain level can not be received.
본 발명이 해결하고자 하는 기술적 과제는, 다중 빔 초음파 카메라의 스캔 영역에 물체가 나타남을 자동으로 검출할 수 있는 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법을 제공함에 있다.An object of the present invention is to provide a method of detecting the appearance of an object in an image of a multi-beam ultrasonic camera capable of automatically detecting that an object appears in a scan region of a multi-beam ultrasonic camera.
상기와 같은 과제를 해결하기 위한 본 발명 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법은, a) 다중 빔 초음파 카메라에서 다수의 초음파 빔을 열방향으로 발사하고, 각각의 반사파를 수신하여 강도에 따라 픽셀 열의 밝기를 나타내는 픽셀 값을 결정하는 단계와, b) 상기 결정된 픽셀 값의 앞과 뒤에 픽셀 값이 0인 제1길이(Z)의 데이터를 각각 삽입하여 제1시프트 데이터와 제2시프트 데이터를 생성하는 단계와, c) 상기 제1시프트 데이터 및 제2시프트 데이터와 길이가 동일하며 진폭을 가변할 수 있는 펄스 트래인(pulse train)을 설정하는 단계와, d) 상기 제1시프트 데이터와 제2시프트 데이터에 펄스 트래인을 각각 가산하여 제1합데이터와 제2합데이터를 산출하고, 펄스 트래인의 진폭을 변경하면서 제1합데이터와 제2합데이터의 일치도(상관성)를 고려하여 임계 진폭을 결정하는 단계와, e) 상기 픽셀 열들의 임계 진폭을 상대 비교하여 임계 진폭이 증가한 경우 해당 열에 물체가 등장한 것으로 판단하는 단계를 포함한다.According to an aspect of the present invention, there is provided a method of detecting the appearance of an object in an image of a multi-beam ultrasonic camera, comprising the steps of: a) firing a plurality of ultrasonic beams in a column direction in a multi-beam ultrasonic camera, Determining a pixel value representing the brightness of the pixel column according to the intensity; b) inserting data of a first length (Z) having a pixel value of 0 before and after the determined pixel value, respectively, C) setting a pulse train having the same length as the first shift data and the second shift data and capable of varying the amplitude; d) The first sum data and the second sum data are calculated by adding pulse trains to the data and the second shift data, respectively, and the match degree of the first sum data and the second sum data Inertia) step and, e) to determine the amplitude threshold in consideration of a step of determining that if the threshold amplitude increased compared relative to a threshold amplitude of the pixel column, the column is an object appeared.
본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 c) 단계의 펄스 트래인은, 제1펄스 폭(W)에서 0이 아닌 진폭을 가지는 구간과 진폭이 0인 구간이 동일한 길이인 단일 펄스가 상기 제1시프트 데이터 및 제2시프트 데이터의 길이와 동일한 길이가 되도록 반복될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the pulse trains in the step c) may include a first pulse having a non-zero amplitude in the first pulse width W and a single pulse having the same amplitude in a period in which the amplitude is zero, Shift data and the length of the second shift data.
본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 제1펄스 폭(W)의 길이는 상기 데이터의 제1길이(Z)의 두 배일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the length of the first pulse width W may be twice the first length Z of the data.
본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 d) 단계의 일치도는, 상기 제1합데이터와 제2합데이터를 그대로 중첩시켜 제1일치도를 구하고, 상기 제1합데이터를 제1길이(Z) 만큼 시프트하여 제2합데이터와 중첩시켜 일치도를 판단하거나 상기 제2합데이터를 제1길이(Z) 만큼 시프트하여 제1합데이터와 중첩시켜 제2일치도를 구할 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the match degree of the step d) may be obtained by superimposing the first sum data and the second sum data directly on the first match data to obtain the first match degree, The second sum data may be shifted by the first length Z and superimposed with the first sum data to obtain the second match degree.
본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 임계 진폭은, 상기 제2일치도가 제1일치도보다 더 큰 상태에서, 상기 펄스 트래인의 진폭을 변경하여 제1일치도가 제2일치도보다 커지는 경계의 펄스 트래인의 진폭일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the threshold amplitude may be set such that, when the second match degree is larger than the first match degree, the amplitude of the pulse train is changed so that the first match degree becomes larger than the second match degree, Lt; / RTI >
본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 제2일치도가 제1일치도보다 더 큰 상태는, 상기 a) 단계의 픽셀 열의 픽셀 값이 상기 펄스 트래인의 진폭에 비하여 더 큰 상태일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the second match degree is greater than the first match degree, the pixel value of the pixel column of step a) may be larger than the amplitude of the pulse train.
본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 제1일치도가 제2일치도보다 더 큰 상태는, 상기 펄스 트래인의 진폭이 상기 a) 단계의 픽셀 열의 픽셀 값에 비하여 더 큰 상태일 수 있다.According to an embodiment of the present invention, the state where the first match degree is larger than the second match degree may be such that the amplitude of the pulse train is larger than the pixel value of the pixel column of the step a).
본 발명의 일실시예에 따르면, 상기 제2일치도가 제1일치도보다 큰 경우에는 상기 펄스 트래인의 값을 증가시켜, 상기 제1일치도가 제2일치도보다 큰 상태로 만들어 상기 임계 진폭이 상대적으로 큰 값이 될 수 있다.According to an embodiment of the present invention, when the second match degree is greater than the first match degree, the value of the pulse train is increased to make the first match degree greater than the second match degree, It can be a large value.
본 발명 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법은, 다중 다수의 초음파 빔 각각의 반사파의 강도에 따라 결정되는 픽셀 값에 임의의 펄스 트래인을 더하고, 펄스 트래인의 값을 변경하면서 펄스 트래인의 값이 열 픽셀의 값에 대하여 더 우세하게 되는 펄스 트래인의 값을 검출하고, 검출된 펄스 트래인의 값을 상대적으로 비교하여 값이 설정값 이상인 경우에 물체가 감지되는 것으로 판단함으로써, 자동으로 스캔영역에 물체가 나타남을 인식할 수 있는 효과가 있다.A method of detecting the appearance of an object in an image of a multi-beam ultrasonic camera according to the present invention includes adding a pulse train to a pixel value determined according to the intensity of a reflected wave of each of a plurality of ultrasonic beams, The value of the pulse train whose value becomes higher than the value of the column pixel is detected and the value of the detected pulse train is compared with the value of the pulse train so that the object is detected Thereby, it is possible to recognize that an object appears automatically in the scan area.
도 1은 일반적인 다중 빔 초음파 카메라를 설명하기 위한 모식도이다.
도 2는 일반적인 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 열의 의미를 설명하기 위한 설명도이다.
도 3은 물체가 촬영되는 열과 물체가 촬영되지 않는 열의 차이를 보인 그래프이다.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법의 순서도이다.
도 5의 그래프에 하나의 열(column)에서 인덱스(k)에 대한 픽셀 값을 나타내었다.
도 6은 시프트 데이터의 그래프이다.
도 7은 펄스 트래인의 파형도이다.
도 8과 도 9는 각각 제1합데이터와 제2합데이터의 예시도이다.
도 10은 물체가 없는 경우 각 열의 임계 진폭의 예시도이다.
도 11은 물체가 있는 경우 각 열의 임계 진폭의 예시도이다.1 is a schematic view for explaining a general multi-beam ultrasonic camera.
2 is an explanatory view for explaining the meaning of columns in an image of a general multi-beam ultrasonic camera.
Fig. 3 is a graph showing a difference between a row in which an object is photographed and a row in which an object is not photographed.
4 is a flowchart of a method of detecting the appearance of an object in an image of a multi-beam ultrasonic camera according to a preferred embodiment of the present invention.
In the graph of FIG. 5, pixel values for index k in one column are shown.
6 is a graph of shift data.
7 is a waveform diagram of a pulse train.
8 and 9 are illustrations of first sum data and second sum data, respectively.
Fig. 10 is an example of the critical amplitude of each column in the absence of an object.
Fig. 11 is an example of the critical amplitude of each column when there is an object.
이하, 본 발명 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법에 대하여 첨부한 도면을 참조하여 상세히 설명한다.Hereinafter, a method for detecting the appearance of an object in an image of a multi-beam ultrasonic camera according to the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings.
본 발명의 실시 예들은 당해 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 본 발명을 더욱 완전하게 설명하기 위해 제공되는 것이며, 아래에 설명되는 실시 예들은 여러 가지 다른 형태로 변형될 수 있으며, 본 발명의 범위가 아래의 실시 예들로 한정되는 것은 아니다. 오히려, 이들 실시 예는 본 발명을 더욱 충실하고 완전하게 하며 당업자에게 본 발명의 사상을 완전하게 전달하기 위하여 제공되는 것이다.The embodiments of the present invention are provided to explain the present invention more fully to those skilled in the art, and the embodiments described below can be modified into various other forms, The scope of the present invention is not limited to the following embodiments. Rather, these embodiments are provided so that this disclosure will be thorough and complete, and will fully convey the concept of the invention to those skilled in the art.
본 명세서에서 사용된 용어는 특정 실시 예를 설명하기 위하여 사용되며, 본 발명을 제한하기 위한 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이 단수 형태는 문맥상 다른 경우를 분명히 지적하는 것이 아니라면, 복수의 형태를 포함할 수 있다. 또한, 본 명세서에서 사용되는 경우 "포함한다(comprise)" 및/또는"포함하는(comprising)"은 언급한 형상들, 숫자, 단계, 동작, 부재, 요소 및/또는 이들 그룹의 존재를 특정하는 것이며, 하나 이상의 다른 형상, 숫자, 동작, 부재, 요소 및/또는 그룹들의 존재 또는 부가를 배제하는 것이 아니다. 본 명세서에서 사용된 바와 같이, 용어 "및/또는"은 해당 열거된 항목 중 어느 하나 및 하나 이상의 모든 조합을 포함한다. The terminology used herein is for the purpose of describing particular embodiments only and is not intended to be limiting of the invention. As used herein, the singular forms "a", "an," and "the" include plural forms unless the context clearly dictates otherwise. Also, " comprise " and / or " comprising " when used herein should be interpreted as specifying the presence of stated shapes, numbers, steps, operations, elements, elements, and / And does not preclude the presence or addition of one or more other features, integers, operations, elements, elements, and / or groups. As used herein, the term " and / or " includes any and all combinations of one or more of the listed items.
본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 다양한 부재, 영역 및/또는 부위들을 설명하기 위하여 사용되지만, 이들 부재, 부품, 영역, 층들 및/또는 부위들은 이들 용어에 의해 한정되지 않음은 자명하다. 이들 용어는 특정 순서나 상하, 또는 우열을 의미하지 않으며, 하나의 부재, 영역 또는 부위를 다른 부재, 영역 또는 부위와 구별하기 위하여만 사용된다. 따라서, 이하 상술할 제1 부재, 영역 또는 부위는 본 발명의 가르침으로부터 벗어나지 않고서도 제2 부재, 영역 또는 부위를 지칭할 수 있다.Although the terms first, second, etc. are used herein to describe various elements, regions and / or regions, it is to be understood that these elements, parts, regions, layers and / . These terms do not imply any particular order, top, bottom, or top row, and are used only to distinguish one member, region, or region from another member, region, or region. Thus, the first member, region or region described below may refer to a second member, region or region without departing from the teachings of the present invention.
이하, 본 발명의 실시 예들은 본 발명의 실시 예들을 개략적으로 도시하는 도면들을 참조하여 설명한다. 도면들에 있어서, 예를 들면, 제조 기술 및/또는 공차에 따라, 도시된 형상의 변형들이 예상될 수 있다. 따라서, 본 발명의 실시 예는 본 명세서에 도시된 영역의 특정 형상에 제한된 것으로 해석되어서는 아니 되며, 예를 들면 제조상 초래되는 형상의 변화를 포함하여야 한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings schematically showing embodiments of the present invention. In the figures, for example, variations in the shape shown may be expected, depending on manufacturing techniques and / or tolerances. Accordingly, embodiments of the present invention should not be construed as limited to any particular shape of the regions illustrated herein, including, for example, variations in shape resulting from manufacturing.
도 4는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법의 순서도이다.4 is a flowchart of a method of detecting the appearance of an object in an image of a multi-beam ultrasonic camera according to a preferred embodiment of the present invention.
도 4를 참조하면 각 열의 픽셀의 밝기를 나타내는 픽셀 값을 결정하는 단계(S10)와, 상기 결정된 픽셀 값의 앞과 뒤에 픽셀 값이 0인 소정 길이의 데이터를 각각 삽입하여 제1시프트 데이터와 제2시프트 데이터를 생성하는 단계(S20)와, 상기 제1시프트 데이터 및 제2시프트 데이터와 길이가 동일하며 진폭을 가변할 수 있는 펄스 트래인(pulse train)을 설정하는 단계(S30)와, 상기 제1시프트 데이터와 제2시프트 데이터에 펄스 트래인을 가산하고, 펄스 트래인의 값을 변경하면서 임계진폭을 결정하는 단계(S40)와, 각 열의 임계진폭을 상대 비교하여 임계진폭이 설정값 이상으로 상대 증가한 경우 해당 열에 물체가 감지된 것으로 결정하는 단계(S50)를 포함하여 구성된다.Referring to FIG. 4, the method includes determining (S10) a pixel value indicating the brightness of a pixel in each column, and inserting data of a predetermined length having a pixel value of 0 before and after the determined pixel value, A step (S30) of setting a pulse train having the same length as the first shift data and the second shift data and capable of varying the amplitude, (S40) of adding a pulse train to the first shift data and the second shift data to determine a critical amplitude while changing the value of the pulse train, comparing the critical amplitudes of the respective columns with each other, (S50) that an object is detected in the corresponding column when the relative increase is detected.
이하, 상기와 같이 구성되는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등작을 감지하는 방법의 구성과 작용에 대하여 보다 더 상세히 설명한다.Hereinafter, the structure and operation of a method for detecting the identity of an object in an image of a multi-beam ultrasonic camera according to a preferred embodiment of the present invention will be described in more detail.
먼저, S10단계에서는 다중 빔 초음파 카메라에서 수신되는 반사파들의 강도에 따라 픽셀의 밝기를 나타내는 픽셀 값을 결정한다. First, in step S10, a pixel value indicating the brightness of the pixel is determined according to the intensity of the reflected waves received from the multi-beam ultrasonic camera.
도 5의 그래프에 하나의 열(column)에서 인덱스(k)에 대한 픽셀 값을 나타내었다.In the graph of FIG. 5, pixel values for index k in one column are shown.
여기서 인덱스는 도 2에서처럼 하나의 열에서 가까운 곳과 먼 곳 사이의 픽셀값의 나열로 이해될 수 있다.Here, the index can be understood as an array of pixel values between near and far from one column as in Fig.
도 5에서 Ci는 i번째 열을 뜻하며, M-1은 상수이다.In Fig. 5, Ci denotes the i-th column, and M-1 is a constant.
상기 다중 빔 초음파 카메라는 수중 지형의 촬영을 위하여 특정한 방향으로 이동하며, 해당 열의 픽셀 값들은 물체의 존재 여부, 물체의 재질이나 형태, 바닥면의 재질이나 형태에 따라 각기 다른 값으로 결정된다.The multi-beam ultrasound camera moves in a specific direction for capturing an underwater terrain, and pixel values of the corresponding column are determined to be different values depending on the existence of an object, the material and shape of the object, and the material and form of the bottom surface.
그 다음, S20단계에서는 도 6에 도시한 바와 같이 상기 결정된 픽셀 값의 앞과 뒤에 픽셀 값이 0이며, 길이가 Z인 데이터를 각각 삽입하여 제1시프트(shift) 데이터(10)와 제2시프트 데이터(20)를 생성한다.In step S20, as shown in FIG. 6, data having a pixel value of 0 and a length of Z are inserted before and after the determined pixel value, respectively, and the
상기 제1시프트 데이터는 픽셀 값이 0이며, 길이가 Z인 데이터가 도 5의 데이터의 앞쪽에 삽입되어 인덱스가 뒤로 시프트된 상태이며, 제2시프트 데이터는 동일한 데이터가 뒤쪽에 삽입되어 제1시프트 데이터(10)에 대하여 상대적으로 앞으로 시프트된 상태가 된다.The first shift data has a pixel value of 0 and a length of Z is inserted in front of the data of FIG. 5 to shift the index backward. The second shift data has the same data inserted backward, And is shifted forward relative to the
제1시프트 데이터(10)와 제2시프트 데이터(20)는 각각의 길이가 M+Z-1로 동일하다. 여기서 M은 인덱스의 길이며, Z는 앞서 설명한 픽셀 열에 삽입되는 픽셀 값이 0인 데이터의 길이다.The
도 6에서 제1시프트 데이터(10)는 로 표시되며 여기서 U는 열의 앞쪽에 데이터가 삽입되어 시프트된 것을 나타내기 위한 것이며, 제2시프트 데이터(20)는 로 표시되어 있으며 여기서 D는 열의 뒤쪽에 데이터가 삽입되어 시프트된 것을 나타낸다.6, the
상기 제1시프트 데이터(10)와 제2시프트 데이터(20)의 인덱스(k) 길이는 M+Z-1이 된다. The length of the index (k) of the
제1시프트 데이터(10)에서 인덱스(k)가 0부터 Z-1까지는 삽입된 데이터로서 픽셀 값이 0며, Z부터 M+Z-1까지는 스캔의 결과에 따르는 픽셀 값을 가진다.In the
제2시프트 데이터(20)에서 인덱스(k)가 0부터 M-1까지는 스캔의 결과에 따르는 픽셀 값을 나타내며, M부터 M+Z-1까지는 픽셀 값이 0이다.In the
따라서 상기 제1시프트 데이터(10)와 제2시프트 데이터(20)는 별도로 시프트를 하지 않은 상태에서는 서로 중첩되지 않는다.Therefore, the
그 다음, S30단계에서는 상기 제1시프트 데이터(10) 및 제2시프트 데이터(20) 각각과 길이가 동일하며 진폭을 가변할 수 있는 펄스 트래인(pulse train)을 설정한다.Next, in step S30, a pulse train having the same length as the
도 7에 펄스 트래인(30)의 예를 도시하였다. 펄스 트래인(30, Ω(k))는 펄스폭이 W이며, 크기가 A인 단일 펄스의 연속이며, 그 길이는 상기 제1시프트 데이터(10) 및 제2시프트 데이터(20)와 동일한 값이 되도록 한다.An example of the
펄스 폭(W)은 픽셀 값이 0인 데이터의 길이 Z의 2배가 되도록 설정한다.The pulse width W is set to be twice the length Z of the data having the pixel value of 0.
따라서 상기 펄스 트래인(30)은 Z의 길이와 동일한 간격으로 0이 아닌 A와 0이 반복되는 형태가 된다. Accordingly, the pulse trains 30 are repeated at intervals equal to the length of Z so that A and 0 are not zero.
그 다음, S40단계에서는 상기 제1시프트 데이터(10)에 펄스 트래인(30)을 가산하여 도 8의 제1합데이터(40)를 구함과 아울러 제2시프트 데이터(20)에 펄스 트래인(30)을 가산하여 도 9의 제2합데이터(50)를 구한다.Next, in step S40, a
제1합데이터(40) Fi(k)는 제1시프트 데이터(10) (k)와 Ω(k)의 성분 합이며, 제2합데이터(50) Gi(k)는 제2시프트 데이터(20) (k)와 Ω(k)의 성분 합이다.The first sum data 40 (Fi (k) (k) and? (k), and the second sum data 50 (Gi (k) (k) and? (k).
이때 제1시프트 데이터(10)와 제2시프트 데이터(20)에 각각 가산되는 펄스 트래인(30)은 모두 시프트 되지 않은 상태로, 제1합데이터(40)와 제2합데이터(50)를 그대로 중첩해야 일치되는 형상이 되어야 한다. 예를 들어 제1시프트 데이터(10)와 제2시프트 데이터(20)의 모든 픽셀 값이 0인 경우에는 제1합데이터(40)와 제2합데이터(50)가 모두 펄스 트래인(30)과 동일하기 때문에 서로 중첩된다.At this time, the pulse trains 30 added to the
이처럼 펄스 트래인(30)의 펄스 폭 최대값이 제1시프트 데이터(10)와 제2시프트 데이터(20)의 진폭에 비하여 매우 크다면 제1시프트 데이터(10)와 제2시프트 데이터(20)의 진폭은 펄스 트래인(30)의 펄스 폭에 영향을 주지 못하며, 제1합데이터(40)와 제2합데이터(50)는 시프트 없이 중첩하였을 때 일치도가 높다.If the pulse width maximum value of the
반대로 펄스 트래인(30)의 펄스 폭 최대값이 제1시프트 데이터(10)와 제2시프트 데이터(20)의 진폭에 비하여 매우 작은 경우 펄스 트래인(30)의 진폭은 제1합데이터(40)와 제2합데이터(50)에 영향을 거의 주지 못하며, 따라서 제1합데이터(40)와 제2합데이터(50)를 특정 방향으로 Z만큼 시프트 한 후 중첩해야 일치도가 높다.Conversely, when the pulse width maximum value of the
따라서 상기 제1합데이터(40)와 제2합데이터(50)를 시프트 없이 중첩하였을 때 일치도와 시프트 후 일치도를 구하고, 어느 경우의 일치도가 더 높은지를 확인하면 펄스 트래인(30)의 진폭과 상기 제1시프트 데이터(10) 또는 제2시프트 데이터(20)의 진폭의 상대적인 크기를 가늠할 수 있다.Therefore, when the
상기 제1합데이터(40, Fi(k))와 제2합데이터(50, Gi(k))의 일치도 X(k)는 아래의 수학식 1로부터 산출될 수 있다.The match degree X (k) of the
수학식 1에서 Xi,1(k)와 Xi,2(k)는 i번째 열의 픽셀 값과 펄스 트래인의 상관성(일치도)을 각각 나타낸다.X i, 1 (k) and X i, 2 (k) in
Xi,3(k)과 Xi,4(k)는 i번째 열의 픽셀값과 펄스 트래인의 교차 상관성을 나타낸다.X i, 3 (k) and X i, 4 (k) represent the cross-correlation of the pixel values of the i-th column and the pulse trains.
Xi,1(k), Xi,2(k), Xi,3(k) 및 Xi,4(k) 각각을 아래의 수학식 2에 정의한다.(K), X i, 1 (k), X i, 2 (k), X i, 3 (k) and X i, 4 (k)
위의 수학식 2에서 인덱스 k가 Z와 같을 때 Xi,1(Z)는 i번째 열의 픽셀 값이 되며 아래의 수학식 3로 표현될 수 있다.In the above Equation (2), when the index k is equal to Z, X i, 1 (Z) is the pixel value of the i-th column and can be expressed by Equation (3) below.
수학식 3에서 Pi는 i번째 열의 픽셀 값의 상관도로서 픽셀 값의 크기를 나타낸다.In Equation (3), Pi represents the magnitude of the pixel value as a correlation of the pixel values in the i-th column.
그리고 수학식 2에서 인덱스 k가 Z와 같을 때 Xi,2(k)의 값은 0이 된다. 이는 펄스 트래인(30)의 펄스폭 W가 상기 Z의 2배이며, Ω(t + Z)와 Ω(t)의 원소 단위의 곱은 모두 0이다.In Equation (2), when the index k is equal to Z, the value of X i, 2 (k) becomes zero. This is because the pulse width W of the
수학식 2에서 정의된 Xi,3(k)과 Xi,4(k)의 합을 구하면, 아래의 수학식 4로 표현할 수 있다.The sum of X i, 3 (k) and X i, 4 (k) defined in Equation (2) can be expressed as Equation (4) below.
수학식 3에서 구한 Xi,1(k)의 값인 Pi와 Xi,2(k)의 값인 0을 수학식 1에 대입하고, 수학식 4 역시 수학식 1에 대입하면, 상관성 Xi(Z)는 아래의 수학식 5로 표현될 수 있다.The correlation Xi (Z) is calculated by substituting Pi, which is a value of X i, 1 (k) obtained in Equation (3) and 0 being a value of X i, 2 (k) into
위의 상관성은 i번째 열에서 인덱스 k가 Z인 경우에 대하여 구한 것이며, k가 0인 경우 Xi,1(k)는 아래의 수학식 6으로 표현될 수 있다.The above correlation is obtained when the index k is Z in the i-th column, and when k is 0, X i, 1 (k) can be expressed by the following equation (6).
즉, 수학식 6에서 Qi는 픽셀 값이 0인 데이터를 기간 Z만큼 삽입한 데이터와 삽입하지 않은 데이터간의 상관성을 나타내는 것이다.That is, in Equation (6), Qi indicates the correlation between the data in which the data having the pixel value of 0 is inserted for the period Z and the data not inserted.
또한 k가 0인 경우 Xi,2(0)은 펄스 트래인의 크기와 동일하며, 아래의 수학식 7로 표현될 수 있다.When k is 0, X i, 2 (0) is equal to the size of the pulse train and can be expressed by Equation (7) below.
또한 이때의 Xi,3(k)과 Xi,4(k)의 합은 아래의 수학식 8로 표현된다.The sum of X i, 3 (k) and X i, 4 (k) at this time is expressed by the following equation (8).
결과적으로 k가 0일 때, 상관성 Xi(0)은 아래의 수학식 9로 표현된다.As a result, when k is 0, the correlation Xi (0) is expressed by the following equation (9).
펄스 트래인(30)의 진폭을 가변하면서 펄스 트래인(30)이 우세하여 시프트 없이 제1합데이터(40)와 제2합데이터(50)를 중첩하였을 때 일치도가 높은 상태에서, 시프트 후 제1합데이터(40)와 제2합데이터(50)를 중첩하였을 때의 일치도가 더 높은 상태가 되는 때의 펄스 트래인(30)의 진폭을 임계 진폭(threshold amplitude, Ath)이라고 정의한다.When the amplitude of the
이를 수학식을 통해 표현하면 i열에서 인덱스 k가 0일 때의 상관성 Xi(0)은 시프트가 되지 않은 상태에서 중첩하였을 때의 일치도를 뜻하며, 인덱스 k가 Z인 경우에는 시프트가 되었을 때의 일치도를 뜻한다.Expressing this through the equation, the correlation Xi (0) when the index k is 0 in the i-th column means the degree of agreement when superimposed in the non-shifted state, and when the index k is Z, .
따라서 임계 진폭(Ath)은 최대 일치도가 Xi(Z)로부터 Xi(0)로 변경되는 점이며, Xi(O)과 Xi(Z)가 동일할 때로 확인할 수 있다.Therefore, the critical amplitude (Ath) is the point at which the maximum agreement degree changes from Xi (Z) to Xi (0), and Xi (O) and Xi (Z) are identical.
위의 정의에 따라 임계 진폭(Ath)의 수학적 정의는 아래의 수학식 10으로 표현될 수 있다.According to the above definition, the mathematical definition of the critical amplitude (Ath) can be expressed by the following equation (10).
그 다음, S50단계에서는 다중 빔 초음파 카메라의 모든 초음파 빔의 반사파의 강도에 따라 픽셀의 밝기 정보로 변환한 픽셀 값들에 대하여 임계 진폭을 구한다. 즉, 다수의 픽셀 열들의 임계 진폭을 구한 후, 각 열의 임계 진폭을 상대 비교하여 임계진폭이 설정 값 이상으로 상대 증가한 경우 해당 열에 물체가 감지된 것으로 결정한다.Next, in step S50, a critical amplitude is calculated for the pixel values converted into the brightness information of the pixels according to the intensity of the reflected waves of all the ultrasonic beams of the multi-beam ultrasonic camera. That is, after determining the critical amplitudes of a plurality of pixel columns, the critical amplitudes of the respective columns are compared with each other to determine that an object is detected in the corresponding column if the critical amplitude is relatively increased above a set value.
위에서 구한 임계 진폭(Ath)은 다중 빔 초음파 카메라의 픽셀 열들마다 차이가 있다. 물체를 포함하지 않는 경우의 픽셀 열은 바닥면의 약간의 굴곡이나 물성에 의해 완만한 변화만 있다. 따라서 앞서 설명한 바와 같이 펄스 트래인(30)의 특성이 발현되어 쉬프트 하지 않은 상태에서 중첩하였을 때 일치도가 더 높게 나타난다.The threshold amplitude (Ath) obtained above is different for each pixel column of the multi-beam ultrasonic camera. In the case of not including an object, the pixel column has only a gentle change due to slight bending or physical properties of the bottom surface. Therefore, as described above, when the characteristics of the
따라서 상대적으로 낮은 펄스 세기(진폭 A)으로도 펄스 트래인(30)을 우세하게 만들 수 있으며, 임계 진폭(Ath)이 작다.Therefore, the
이때의 상태를 도 10에 도시하였다. The state at this time is shown in Fig.
도 10은 총 96개의 열에 대하여 임계 진폭을 산출하여 표시한 그래프로서, 각 열의 임계 진폭들이 낮은 값으로 모두 유사하여 물체가 등장하지 않은 경우를 나타낸다.FIG. 10 is a graph showing the critical amplitudes calculated for 96 total columns, in which the critical amplitudes of the respective columns are all low and thus no object appears.
반대로, 물체를 포함하는 경우 픽셀 값은 물체 표면 반사에 의해 급격한 픽셀 값의 변화가 있으며, 상기 펄스 트래인(30)이 주는 영향에 비하여 검출된 픽셀 값의 영향이 더 크게 된다.Conversely, when an object is included, the pixel value has a sharp pixel value change due to the object surface reflection, and the influence of the pixel value detected is larger than that of the
따라서 제1합데이터(40)와 제2합데이터(50)의 일치도는 Z만큼 시프트를 하였을 때 증가하게 된다.Accordingly, the degree of agreement between the
이때, 임계 진폭(Ath)은 시프트 후의 일치도가 높은 상태에서, 시프트 없이 중첩하였을 때의 일치도가 높은 상태로 전환되는 점이기 때문에, 물체를 포함하는 경우에는 펄스 트래인(30)의 세기를 증가시켜야 하며, 임계 진폭(Ath)은 상승하게 된다.At this time, since the critical amplitude Ath is a point where the degree of agreement after shifting is high and the degree of matching when shifting without shifting is switched to a high state, the intensity of the
물체가 감지된 상태의 임계 진폭(Ath) 변화를 도 11에 도시하였다.The change in the critical amplitude (Ath) in the state where the object is detected is shown in Fig.
도 11에서는 60 내지 80번째 열에서 임계진폭들이 다른 열의 임계진폭에 비하여 높은 값으로 나타나며, 이때 60 내지 80번째 열에서 물체가 검출됨을 알 수 있다.In FIG. 11, the critical amplitudes in the 60th to 80th columns are higher than the critical amplitudes of the other columns, and it can be seen that the object is detected in the 60th to 80th columns.
이처럼 임계진폭을 이용하는 경우, 반사파의 강도를 직접 이용하는 방식에 비하여 잡음성분을 제거할 수 있으며, 물체의 등장을 정확하게 검출할 수 있다.When the critical amplitude is used, the noise component can be removed and the appearance of the object can be accurately detected as compared with the method using the intensity of the reflected wave directly.
앞서 설명한 본 발명의 실시예에서 설명한 각 단계들의 처리 또는 수행 수단은 마이크로 프로세서 등의 연산수단일 수 있으며, 마이크로 프로세서는 데이터의 일시 또는 영구 저장을 위한 메모리수단을 억세스할 수 있다. 상기 연산수단과 메모리수단은 멀티 빔 초음파 카메라를 제어하는 수단 또는 멀티 빔 초음파 카메라로부터 촬영된 영상을 수신하여 처리하는 수단에 포함된 것일 수 있다.The processing or execution means of each of the steps described in the above-described embodiments of the present invention can be a computing means such as a microprocessor, and the microprocessor can access memory means for temporary or permanent storage of data. The calculating means and the memory means may be included in means for controlling the multi-beam ultrasonic camera or means for receiving and processing the image photographed from the multi-beam ultrasonic camera.
본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고 본 발명의 기술적 요지를 벗어나지 아니하는 범위 내에서 다양하게 수정, 변형되어 실시될 수 있음은 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 있어서 자명한 것이다.It will be apparent to those skilled in the art that various modifications and variations can be made in the present invention without departing from the spirit and scope of the invention will be.
10:제1시프트 데이터 20:제2시프트 데이터
30:펄스 트래인 40:제1합데이터
50:제2합데이터10: first shift data 20: second shift data
30: Pulse train 40: First sum data
50: second sum data
Claims (8)
b) 상기 결정된 픽셀 값의 앞과 뒤에 픽셀 값이 0인 제1길이(Z)의 데이터를 각각 삽입하여 제1시프트 데이터와 제2시프트 데이터를 생성하는 단계;
c) 상기 제1시프트 데이터 및 제2시프트 데이터와 길이가 동일하며 진폭을 가변할 수 있는 펄스 트래인(pulse train)을 설정하는 단계;
d) 상기 제1시프트 데이터와 제2시프트 데이터에 펄스 트래인을 각각 가산하여 제1합데이터와 제2합데이터를 산출하고, 펄스 트래인의 진폭을 변경하면서 제1합데이터와 제2합데이터의 일치도를 고려하여 임계 진폭을 결정하는 단계; 및
e) 상기 픽셀 열들의 임계 진폭을 상대 비교하여 임계 진폭이 증가한 경우 해당 열에 물체가 등장한 것으로 판단하는 단계를 포함하는 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법.a) emitting a plurality of ultrasound beams in a column direction in a multi-beam ultrasound camera, receiving each of the reflected waves and determining a pixel value indicative of the brightness of the pixel column according to the intensity;
b) generating first shift data and second shift data by inserting data of a first length (Z) having a pixel value of 0 before and after the determined pixel value, respectively;
c) setting a pulse train having the same length as the first shift data and the second shift data and capable of varying the amplitude;
d) adding the pulse trains to the first shift data and the second shift data, respectively, to calculate first sum data and second sum data, and changing the amplitude of the pulse train, Determining a critical amplitude in consideration of the degree of matching of the input signal; And
e) comparing the critical amplitudes of the pixel columns with each other to determine that an object appears in the column when the critical amplitude increases, and detecting the appearance of the object in the image of the multi-beam ultrasound camera.
상기 c) 단계의 펄스 트래인은,
제1펄스 폭(W)에서 0이 아닌 진폭을 가지는 구간과 진폭이 0인 구간이 동일한 길이인 단일 펄스가 상기 제1시프트 데이터 및 제2시프트 데이터의 길이와 동일한 길이가 되도록 반복되는 것을 특징으로 하는 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법.The method according to claim 1,
The pulse trains of step c)
The single pulse having a length equal to the length of the first shift data and the length of the second shift data is equal to the length of the first shift data and the second shift data. A method for detecting the appearance of an object in an image of a multi-beam ultrasonic camera.
상기 제1펄스 폭(W)의 길이는 상기 데이터의 제1길이(Z)의 두 배인 것을 특징으로 하는 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법.3. The method of claim 2,
Wherein the length of the first pulse width (W) is twice the first length (Z) of the data.
상기 d) 단계의 일치도는,
상기 제1합데이터와 제2합데이터를 그대로 중첩시켜 제1일치도를 구하고,
상기 제1합데이터를 제1길이(Z) 만큼 시프트하여 제2합데이터와 중첩시켜 일치도를 판단하거나 상기 제2합데이터를 제1길이(Z) 만큼 시프트하여 제1합데이터와 중첩시켜 제2일치도를 구하는 것을 특징으로 하는 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법.The method according to claim 1,
The match degree of the step d)
The first sum data and the second sum data are superimposed on each other to obtain a first match degree,
The first sum data is shifted by a first length Z to overlap the second sum data to determine a match degree or the second sum data is shifted by a first length Z to overlap the first sum data, Wherein the degree of agreement is determined based on the degree of agreement.
상기 임계 진폭은,
상기 제2일치도가 제1일치도보다 더 큰 상태에서, 상기 펄스 트래인의 진폭을 변경하여 제1일치도가 제2일치도보다 커지는 경계의 펄스 트래인의 진폭인 것을 특징으로 하는 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법.5. The method of claim 4,
The threshold amplitude may be determined by:
And the amplitude of the pulse train at the boundary where the first match degree is larger than the second match degree by changing the amplitude of the pulse train in a state where the second match degree is larger than the first match degree, A method for detecting the appearance of an object in a vehicle.
상기 제2일치도가 제1일치도보다 더 큰 상태는,
상기 a) 단계의 픽셀 열의 픽셀 값이 상기 펄스 트래인의 진폭에 비하여 더 큰 상태인 것을 특징으로 하는 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법.5. The method of claim 4,
And the second degree of match is greater than the first degree of match,
Wherein the pixel value of the pixel column in the step a) is larger than the amplitude of the pulse train.
상기 제1일치도가 제2일치도보다 더 큰 상태는,
상기 펄스 트래인의 진폭이 상기 a) 단계의 픽셀 열의 픽셀 값에 비하여 더 큰 상태인 것을 특징으로 하는 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법.5. The method of claim 4,
When the first match degree is greater than the second match degree,
Wherein the amplitude of the pulse train is larger than the pixel value of the pixel column of the step a).
상기 제2일치도가 제1일치도보다 큰 경우에는 상기 펄스 트래인의 값을 증가시켜, 상기 제1일치도가 제2일치도보다 큰 상태로 만들어 상기 임계 진폭이 상대적으로 큰 값이 되는 것을 특징으로 하는 다중 빔 초음파 카메라의 영상에서 물체의 등장을 감지하는 방법.
5. The method of claim 4,
And when the second degree of match is larger than the first degree of match, the value of the pulse train is increased so that the first degree of match is made larger than the second degree of match and the threshold amplitude becomes a relatively large value. A method for detecting the appearance of an object in a beam ultrasound camera image.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170116086A KR101952291B1 (en) | 2017-09-11 | 2017-09-11 | Object appearance detection method using multi-beam sonar camera |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
KR1020170116086A KR101952291B1 (en) | 2017-09-11 | 2017-09-11 | Object appearance detection method using multi-beam sonar camera |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
KR101952291B1 true KR101952291B1 (en) | 2019-05-09 |
Family
ID=66545299
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
KR1020170116086A KR101952291B1 (en) | 2017-09-11 | 2017-09-11 | Object appearance detection method using multi-beam sonar camera |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
KR (1) | KR101952291B1 (en) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210119025A (en) | 2020-03-24 | 2021-10-05 | 주식회사 인포웍스 | Method for detecting moving object based on mobile camera |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20140101223A (en) * | 2013-02-08 | 2014-08-19 | 주식회사 이오테크닉스 | 3D measurement apparatus and method |
KR101696086B1 (en) | 2015-08-11 | 2017-01-13 | 포항공과대학교 산학협력단 | Method and apparatus for extracting object region from sonar image |
-
2017
- 2017-09-11 KR KR1020170116086A patent/KR101952291B1/en active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20140101223A (en) * | 2013-02-08 | 2014-08-19 | 주식회사 이오테크닉스 | 3D measurement apparatus and method |
KR101696086B1 (en) | 2015-08-11 | 2017-01-13 | 포항공과대학교 산학협력단 | Method and apparatus for extracting object region from sonar image |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR20210119025A (en) | 2020-03-24 | 2021-10-05 | 주식회사 인포웍스 | Method for detecting moving object based on mobile camera |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US10722215B2 (en) | Ultrasound diagnostic device and ultrasound diagnostic device control method | |
US9989630B2 (en) | Structured-light based multipath cancellation in ToF imaging | |
US10648795B2 (en) | Distance measuring apparatus and distance measuring method | |
CN106125067A (en) | Pseudo-random sequence in array laser radar system | |
US7898902B2 (en) | Method of representation of sonar images | |
CN110974296B (en) | Method and device for acquiring shear wave elastic image and ultrasonic imaging system | |
US11266379B2 (en) | Ultrasonic diagnostic device and ultrasonic image generation method | |
CN105338906A (en) | Shape injection into ultrasound image to calibrate beam patterns in real-time | |
US20170112471A1 (en) | Ultrasound diagnostic apparatus and ultrasound signal processing method | |
US20140079287A1 (en) | Sonar imaging | |
JPWO2016208318A1 (en) | Distance image processing apparatus, distance image processing method, distance image processing program, and recording medium | |
CN112255619B (en) | Echo signal interference determination method and device, electronic device and storage medium | |
CN114325726B (en) | Anti-crosstalk processing method of laser radar, storage medium and laser radar | |
KR101952291B1 (en) | Object appearance detection method using multi-beam sonar camera | |
CN113099120A (en) | Depth information acquisition method and device, readable storage medium and depth camera | |
Kažys et al. | Application of orthogonal ultrasonic signals and binaural processing for imaging of the environment | |
Moroni et al. | Underwater scene understanding by optical and acoustic data integration | |
US11585936B2 (en) | Range imaging camera and range imaging method | |
AU2004227743A1 (en) | Range sensing system | |
CN114779211A (en) | Laser pulse radar equipment and point cloud density improving method and equipment | |
EP3754371A1 (en) | Underwater detection apparatus and underwater detection method | |
US20160074014A1 (en) | Ultrasound diagnostic device, ultrasound diagnostic method, and program | |
EP3168640B1 (en) | Obstacle mapping in a vehicle | |
KR101952290B1 (en) | 3D spatial data acquisition method using multi-beam sonar camera | |
JP7378203B2 (en) | Data processing equipment and buried object detection equipment |