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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
진태석 (동서대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제67권 제7호
발행연도
2018.7
수록면
903 - 909 (7page)

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We propose laser scanner sensor system based walking pattern and tracking method of multiple human. This system uses laser scanners sensors and is applicable to wide and crowded area such as hospital and medical care center. The primary objective of this research is to promote the development of robust, repeatable and transferable software for security system that can automatically detect, track and follow people in public area. We developed the method of human identification for this system. Our method is following: 1. Best-walking pattern data are obtained by the help of human position and direction data obtained by laser scanners. 2. Human identification is conducted by calculating the correlation between the step length of walking human. It becomes possible to conduct human identification even in crowded scenes by estimating the movements of waling human’ feet are periodic. In the experiment in the station, some effectiveness of this method became clear.
#Motion recognition #Walking pattern #Laser sensor #Modeling #Tracking

목차

Abstract
1. 서론
2. 복수인물의 위치인식 프로세서
3. LRF기반 보행자추적
4. 실험
5. 결론
References

참고문헌 (12)

참고문헌 신청
D.M., Gavrila, “The analysis of human motion and its application for visual surveillance”, in proceeding of the 2nd International workshop on visual surveillance, 1999. P. Perez, C. Hue, J. Vermaak, M. Gangnet, “Color-Based Probabilistic Tracking”, Proc. of European Conference on Computer Vision, Copenhagen, 27 May-2 June 2002. Zhao, H. and Shibasaki, R., “A Novel System for Tracking Pedestrians using Multiple Single-Row Laser Range Scanners”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics-part A, vol. 35, no. 2, pp. 283-291, 2005. Yang, J., Xu, Y. and Chen, C. S., “Human action learning via hidden Markov model”, IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics-part A, vol. 27, no. 1, pp. 34-44, 1997. Chan, M. T., Hoogs, A., Schmiederer, J. and Peterson, M.: Detecting Rare Events in Video Using Semantic Primitives with HMM, in Proceedings of the 17th International Conference on Pattern Recognition (ICPR), vol. 4, pp. 150-154, 2004.

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