In response to the increasing impact of climate change on agriculture, various cultivation technologies have been recently developed to improve agricultural productivity and reduce carbon emissions for carbon neutrality. This study presents an algorithm for estimating rice planting density in agriculture using drone-captured images and deep learning-based image analysis technology. The algorithm utilizes images collected from various paddies; these images are processed through pre-processing steps and serve as training data for the YOLOv5x deep learning model. The trained model demonstrated high precision and recall, effectively estimating the position information of rice plants in each image. By accurately estimating the position of rice plants based on the central coordinates in diverse unpaved environments, the model allowed for estimation of rice plant density in each paddy, producing values closely aligned with actual measurements. Moreover, the algorithm proposed in this study provides a novel approach for precise determination of rice planting density based on the position information of rice plants in the images. Analysis of drone footage from different regions capturing portions of paddies revealed that the developed algorithm exhibited a significant correlation (R2 =0.877) with actual planting density. This finding suggests the potential effective application of the algorithm in real-world agricultural settings. In conclusion, we believe that this research contributes to the ongoing digital transformation in agriculture by offering a valuable technology that supports the goals of enhancing efficiency, mitigating methane emissions, and achieving carbon neutrality, in response to the challenges posed by climate change.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.4
no.2
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pp.143-150
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1984
This paper is a study on effectiveness of weight in analytical positioning of oblique photography. Oblique photographies are more economical than normal photographies as it has a larger ground coverage and as it can be applied in situations where objects of interest are difficult to be approached. But the comparatively complex methods involved, present a problem in obtaining the desired results. In view of this fact, analytical rectification was applied in normalizing the oblique photographs. As oblique photographies are extensively used in slops and mountainous regions, a number of difficulties are encountered during the control surveying. The photocoordinates of the oblique photographs, taken at $30^{\circ}$, were weighted during rectification. They were weighted as inversely proportionate to the derived formular of ${\gamma}_y=f{\cdot}tan{\frac{\theta}{2}}+y_a$, the distance of each point from the isocenter along the Y axis. By applying the weights, coordinates errors conld be reduced and the error difference between oblique and normal photographs could be reduced upto 53.2%.
For the efficient image retrieval, the method has studied that uses color distribution and relations between pixels. This paper presents the color descriptor that stands high above the others in image retrieval capacity. It is based on color co-occurrence histogram that the diagonal part and the non-diagonal part are attached the weight and modified to energy of color co-occurrence histogram, and the number of bins with petty worth have little influence is curtailed. It's verified by analysis that the diagonal part carries size information of homogeneous color region and the non-diagonal part does information about the coherence of it, Moreover the non-diagonal part is more influential than diagonal part in survey of similarity between images. So, the non-diagonal part is attached more weight than the diagonal part as a result of the research. The experiments validate that the proposed descriptor shows better image retrieval performance when the weight for non-diagonal part is set to the value between 0.7 and 0.9.
Kim, Duk-Jung;Lee, Won-Jong;Kim, Gi-Chang;Choi, Yun-Soo
Korean Journal of Remote Sensing
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v.37
no.5_1
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pp.1163-1175
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2021
In autonomous driving, road markings are an essential element for object tracking, path planning and they are able to provide important information for localization. This paper presents an approach to update and measure road surface markers with HD maps as well as matching using inverse perspective mapping. The IPM removes perspective effects from the vehicle's front camera image and remaps them to the 2D domain to create a bird-view region to fit with HD map regions. In addition, letters and arrows such as stop lines, crosswalks, dotted lines, and straight lines are recognized and compared to objects on the HD map to determine whether they are updated. The localization of a newly installed object can be obtained by referring to the measurement value of the surrounding object on the HD map. Therefore, we are able to obtain high accuracy update results with very low computational costs and low-cost cameras and GNSS/INS sensors alone.
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.16
no.12
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pp.49-56
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2018
As the era of the 4th industrial revolution comes, there is a growing interest in the use of UAVs. While various technologies are being developed using drones, controlling flight of drones is the most basic. Hovering control is essential in order to enable autonomous flight, especially during flight control of drones. In this paper, we design drones based on ATmega2560, Sonar, Optical Flow, and acceleration / gyro 6 axis sensor for drones hovering control, and developed horizontal control, altitude control, position tracking and fixed algorithm based on PID control. In this research, in order to measure the objective result of the drone, keeping the altitude immediately after the drone takes off according to the time, measure the movement value until the position is fixed and stable hovering is maintained and compared analyzed. Experimental results show that the drones can stably hover within 4cm horizontal and 2cm vertical from 50cm above the reference coordinates.
The purpose of this study is to extract the type, location, and absolute size of an object in an image using a deep learning algorithm, predict the relative distance between objects, and use this to detect contact between objects. To analyze the size ratio of objects, YOLO, a CNN-based object detection algorithm, is used. Through the YOLO algorithm, the absolute size and position of an object are extracted in the form of coordinates. The extraction result extracts the ratio between the size in the image and the actual size from the standard object-size list having the same object name and size stored in advance, and predicts the relative distance between the camera and the object in the image. Based on the predicted value, it detects whether the objects are in contact.
Based on the analysis of ecomorphological characters for 84 tree and shrub species, climax indices were estimated so as to interpret the position of the successional sere for the species in the natural deciduous forest. Nineteen ecomorphological characters, considered to be associated with successional gradient in the forest, were selected for the study. One of 2 to 4 steps per character for each species was given on a standardized scale of increasing climaxness, and the index was computed by percent of the sum of the scoring values for total score. Calculated mean value of 54.2 for all indices. Carpinus laxiflora had the highest index value of 83.3, and Populus davidiana recorded the lowest of 18.8. The most climax group, greater than 70 of the index, contained only 9 species, intermediate group, between 40 to 70 of the index, had 58 species, and the most pioneer group, less than 40 of the index comprised 17 species. The result has noticed that the large number of species would take advantage of most diverse resource and niche in the intermediate stage of the sere in the forest. The three components, i.e., light absorption, reproduction, and wood quality were used as axes for a 3-dimensional projection of the relative position for 44 species by principal component analysis. Along the similar ecomorphological characters, four recognized species group were classified by cluster analysis. The distribution pattern of plant families on the index gradient showed that the Betulaceae and Aceraceae had the widest seral amplitude, and the Salicaceae was a family typified as pioneer. There were no families specializing entirely with climax niche.
Real-time image georeferencing is required to generate spatial information rapidly from the image sequences acquired by multi-sensor systems. To complement the performance of position/attitude sensors and process in real-time, we should employ on-line aerial triangulation based on a sequential estimation algorithm. In this study, we thus attempt to derive an efficient on-line aerial triangulation algorithm for real-time georeferencing of image sequences. We implemented on-line aerial triangulation using the existing Given transformation update algorithm, and a new inverse normal matrix update algorithm based on observation classification, respectively. To compare the performance of two algorithms in terms of the accuracy and processing time, we applied these algorithms to simulated airborne multi-sensory data. The experimental results indicate that the inverse normal matrix update algorithm shows 40 % higher accuracy in the estimated ground point coordinates and eight times faster processing speed comparing to the Given transformation update algorithm. Therefore, the inverse normal matrix update algorithm is more appropriate for the real-time image georeferencing.
This study evaluated thermal image real-time estimation and fire alarm using by a CCD camera, which has been a seamless feature-point analysis method, according to the angle and position and image fusion by a vector coordinate point set-up of equal shape. The system has higher accuracy, fixing data value of temperature sensing and fire image of 0~255, and sensor output-value of 0~5,000. The operation time of a flame specimen within 500 m, 1000 m, and 1500 m from the test report specimen took 7 s, 26 s, and 62 s, respectively, and image creation was proven. A diagnosis of fire accident was designated to 3 steps: Caution/Alarm/Fire. Therefore, a series of process and the transmission of SNS were identified. A light bulb and fluorescent bulb were also tested for a false alarm test, but no false alarm occurred. The possibility that an unwanted alarm will be reduced was verified through a forecast of the fire progress or real-time estimation of a thermal image by the change in the image of a time-based flame and an analysis of the diffusion velocity.
A method for calculation of two center overlap integrals for a pair of Slater type orbitals was developed by Mulliken et al. In this method the spherical polar coordinates for a pair of Slater type orbitals located at two different points are required to be transformed into a spheroidal coordinate set for calculation of two center overlap integrals. A new method, the expansion method for spherical harmonics, in which Slater type orbitals, located at two different points, are expressed in a common coordinate system has been applied for computation of two center overlap integrals. The new method for computation of two center overlap integrals is required to translate Slater type orbitals centered at two different points into the reference point for computation of two center overlap integrals. This work has been expanded the expansion method for spherical harmonics for computation of two center overlap integrals to $|3s{\g}$, $|5s{\g}$ and $|5s{\g}$. Master formulas for two center overlap integrals are derived for these orbitals, using the general expansion formulas. The numerical values of the two center overlap integrals evaluated for a hypothetical NO molecule are in agreement with those of the previous works.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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