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Programming/Sensors27

HUE (HSV컬러모델) 영상처리를 하다보면 HSV 라는 컬러모델을 접하게 되는 경우가 많다. 우리가 평소에 접하는 컬러모델은 RGB 라서 그런지 조금은생소한 느낌이 드는 것은 사실입니다. RGB는 Red, Green, Blue 로 이루어진 컬러모델로써, 모든 컬러를 Red, Green, Blue 의 가산혼합으로 표현하는 방식입니다. 우리가 사용하는 모니터가 RGB를 사용하는 대표적인 장치라고 볼 수 있습니다. 그렇다면 HSV는 무엇인가요? Hue, Saturation, Value 로 이루어진 컬러모델로써 모든 컬러를 Hue, Saturation, Value 로 표현하는 방식입니다. 색상, 채도, 명도를 의미합니다. Hue 는 0~100도, Saturation 은 0~100퍼센트, Value 는 0~100퍼센트 입니다. Open.. 2018. 5. 7.
Combining LiDAAR Space Clustering and Convolutional Neural Networks for Pedestrian Detection Abstract 보행자 검출은 중요한 부품 안전을 위한 무인차량. 또한 각 트래픽과 차량 감시. 외부 벤치마크 그것의 주제와 이것은 가지다 보이다. 난자 문제 적용하다 실체 사용하는 시나리오. 이 순수하게 이미지 기반 보행자 검출 접근, 이 최고의 결과는 달성하다 CNN 그리고 감독하는 몇가지 검출 프레임 워크는 만들어지다 멀티 큐 접근. 이것은 작동합니다. 우리는 개바하다 새로운 보행자 무인차 exploits 라이다 데이터. 추가적인 시각 정보, 이것은 제안된 접근. 라이다 데이터는 사용됩니다. 발생하다 지역 제안 처리하다 이 3가지 차원적 포인트 클라우드 이것은 제안하다. 이것은 앞서 처리하다 이 최고의 CNN 분류기는 우리는 가지다 좋은 조정 물체 검출. 우리는 확장적으로 evaluated 평가된 .. 2018. 1. 2.
Feature Extraction 분류 트래킹 가능한 물체 흥미, 특징 벡터는 추출됩니다 수행하기 위해서 분류 단계에서 이 특징 벡터는 사용됩니다. GMMC가 사용됩니다. 다음 구성으로. 중심점이나, 하중. 표준화된 카테시안 디멘션 이 특징 대응은 루트 민 스쿼어 넓이 그리고 길이 디멘션. 내부 표준. 언급하다 정의하다. 레디어스 이것은 원 분류 점. 이 원은 피팅 방법입니다. 사용되는 근거하여 GUIV에 평균 분포 미디언으로 부터 이것은 받다. 미디언 정의됩니다. 라이다 기반 분류기이 세션은 설명합니다. GMMC를 이것은 실행됩니다 기반으로 데이터 라이다. 이 물체 분류 모델은 유한 GMM 분류 그것의 파라미터는 추정됩니다. 하는 동안 감독 훈련. 이 최대 Posteriori 결정룰은 사용됩니다. 결정하는데 a posteriori 확률.. 2018. 1. 2.
자동화기술 자율주행 부문의 IT업계 선두 주자인 구글과 완성차 업계 선두 주지인 다임러에서 사용한 센서 융합 기반 정밀 측위 기술들과 이의 활용 예. 저가형 센서 융합 기반 정밀 측위 시스템을 소개하고자 합니다. 차량의 초기 위치는 DGPS 와 고가의 INS로 추정되며 해당 위치에서 실시ㅏㄴ으로 획득된 infrared reflectivity와 미리 생성해 놓은 정밀 지도의 인근 지역 정보를 비교하여 두 정보가 가장 잘 정합되는 위치를 자차의 위치로 추정합니다. 벨로다인 내구성, 디자인, 가격의 문제로 양산 측면에서 한계를 갖습니다. 완성차 및 부품 업체에서는 이를 대체할 센서로 스테레오 카메라를 도입하고 있습니다. 양산 가능한 센서들만 사용해서 자율주행을 수행한 다임러의 경우, 측위를 위해 차선 수준 지도와 특징 .. 2017. 10. 25.
Sensor survey window 에서 명확하게 동적 메모리 사용하는 방법에 대해서 익히기.svnet.h 를 사용할 것인가. 아니면 단순하게 .so 파일만 사용할 것인가.sbr 보면 svnet.h 는 없고, 단순하게 .so 만 사용하므로 이것이 가능해 보인다. sbr 빌드 하는 것 리눅스에서 스스로 해보도록 합니다. 가장 쉬운 함수 하나 찾아서 사용해보도록 합니다. 어떤 cmake 를 기반으로 할 것인지 먼저 확인합니다. so 파일만 불러서 사용하도록 하는것을 시도합니다. 이것이 안되면 어디가 안되는지 찾아봅니다. 될 것 같은데. 현재 단순하게 usr/include, usr/lib 에 복사하는 방법은 되지 않습니다. svnet.h 는 불러오는 것 같은데, 그럼 이것 말고 .so 파일을 그 폴더 내에서 동적으로 로드할 수 있게.. 2017. 10. 25.
LINUX ROS 정규화수식: (요소값 - 최소값)/(최대값 - 최소값)정규화는 전체 구간을 0~100으로 설정하여 데이터를 관찰하는 방법입니다.이 바벙법은 데이터 군 내에서 특정 데이터가 가지는 위치를 볼 때 사용합니다.시세와 같이 주기를 띄는 데이터의 경우 과거 대비 현재 데이터의 위치를 파악하기에 용이합니다. 표준화수식 : (요소값 - 평균)/표준편차평균을 기준으로 얼마나 떨어져 있는지 나타내는 값으로, 이 방법을 적용하려는 때는 2개 이상의 대상이 단위가 다를 때 대상 데이터를 같은 기준으로 볼 수 있게 합니다. 삼성전자와 현대차의 주식시세에 대해 동일 기간에 대해 표준화를 수행하면 두 종목이 어떤 특징을 가지고 움직이는 지 관찰하는데 도움이 됩니다. 또 다른 예시로 몸무게와 키에 대해 표준화를 수행한 후 데이터를.. 2017. 10. 24.
lidar-cam-calibration 파이프 라인캘리브레이션 데이터를 준비합니다.캘리브레이션 데이터를 kitti 캘리브레이션 서버에 업로드 합니다.다운로드합니다 캘리브레이션 결과를이 툴을 사용하여 새로운 데이터를 수정합니다. lidar_camera_calibration 이 패키지는 사용됩니다. 캘리브레이션 합니다. 라이더와 카메라. 특히, 특히, Point Gray Baclkfly 와 zed 카메라는 성공적으로 캘리브레이션 되었습니다. 밸로다임 라이더에 대해서 사용하여, 라이더 카메라 캘리브레이션, 16은 오직 16개의 링을 제공하기 때문에 우리는 믿습니다. 더 높은 모델이 이 패키지와 연동되리라고. 이 패키지는 찾습니다. 회전과 이동 변합합니다. 모든 포인터 라이더프레임에 있는 카메라 프레임. 이 패키지는 사용합니다. aruco_ros 그.. 2017. 8. 10.
VMware 네트워크 개요 http://suriman.tistory.com/4많은 사람들이 VMware 네트워크에 대한 부정확한 지식 때문에 많은 시간을 낭비하고 있습니다. 인터넷 검색을 해보면 많은 사람들이 이것 떄문에 여러 날 밤을 새면서 고생하다가 나름대로 이상한 결론을 내린 후, 비효율적으로 네트워크를 설정해서 사용하고 있는 것을 목격할 수 있습니다. 그 이유는 네트워크 자체가 난해한 분야인데다, VMware 네트워크는 일반적인 네트워크보다 훨씬 더 복잡하고 다양한 기능을 제공하는 반면, 자세하고 충분한 다큐먼트가 없기 때문입니다. 메뉴얼만으로 복잡한 네트워크를 이해할 수 있다면 그는 네트워크 전문가이거나 천재임. VMware 네트워크 종류 세팅을 실행한 후 장치 목록에서 Ethernet 을 선택하면 네 가지 네트워크 중 .. 2017. 8. 8.
ros opencv usb camera 1. 2D data point 2. lidar 3d data point 3. lidar + camera image 4. ros 내에서 해야 하는 것인가 5. ros 를 사용하는 이유는 무엇인가. 6. 코드를 재사용 할 수 있다는 장점 윈도우에서 vs 를 활용하여, 저장된 이미지에서의 좌표값을 얻었습니다. 그리고 다음으로는 우분투에서 좌표값을 얻어 내는 것을 해보겠습니다. 우분투에서 opencv 실행하기. http://webnautes.tistory.com/1030 ubuntu 16.04 에 opencv_contrib 포함하여 opencv3.2 설치기존 설치된 패키지 업그레이드 설치해주기 전에 기존에 설치된 패키지들을 업그레이드 해주기 위한 작업입니다. 우부투 저장소로부터 패키지 리스트를 업데이트 합니다... 2017. 8. 8.
카메라 라이다 캘리브레이션 다중 센서 캘리브레이션 4.2 영상-3D 포인트 클라우드 대응쌍 검출 방법에 대한 제안카메라와 라이더의 캘리브레이션 방법 중 가장 잘 알려지고 많이 사용되고 있는 방법은, 기존의 2디 라이더와의 캘리브레이션을 위해 장이 제안한 체커평판을 사용한 방법입니다. 이 방법은 체커평판 펴판의 법선 벡터를 각 데이터에서 검출하여 대응쌍으로 이용합니다. 또한 체커평판 평판에 반사율이 높은 테잎을 이용하여 좀 더 쉽게 3디 포인트 클라우드에서 특징점을 검출하는 방법도 제안되었습니다. 또한 최근에는 배경에서 모서리와 같이 3디 포인트 클라우드에서도 쉽게 인식 가능한 특징점을 이용하여, 별도의 캘리브레이션 도구를 사용하지 않는 방법들도 제안되었습니다. 선행 연구에들에서 볼 수 있듯이, 다양한 방법으로 영상과 3디 포인트 .. 2017. 8. 8.

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