The remotely sensed data, such as satellite imagery and aerial photos, can be used to extract and detect some objects in the image through image interpretation and processing techniques. Significantly, the possibility for utilizing digital map updating and land monitoring has been increased through automatic object detection since spatial resolution of remotely sensed data has improved and technologies about deep learning have been developed. In this paper, we tried to extract plastic greenhouses into aerial orthophotos by using fully convolutional densely connected convolutional network (FC-DenseNet), one of the representative deep learning models for semantic segmentation. Then, a quantitative analysis of extraction results had performed. Using the farm map of the Ministry of Agriculture, Food and Rural Affairsin Korea, training data was generated by labeling plastic greenhouses into Damyang and Miryang areas. And then, FC-DenseNet was trained through a training dataset. To apply the deep learning model in the remotely sensed imagery, instance norm, which can maintain the spectral characteristics of bands, was used as normalization. In addition, optimal weights for each band were determined by adding attention modules in the deep learning model. In the experiments, it was found that a deep learning model can extract plastic greenhouses. These results can be applied to digital map updating of Farm-map and landcover maps.
Recently, digital transformation in manufacturing has been accelerating. It results in that the data collection technologies from the shop-floor is becoming important. These approaches focus primarily on obtaining specific manufacturing data using various sensors and communication technologies. In order to expand the channel of field data collection, this study proposes a method to automatically collect manufacturing data based on vision-based artificial intelligence. This is to analyze real-time image information with the object detection and tracking technologies and to obtain manufacturing data. The research team collects object motion information for each frame by applying YOLO (You Only Look Once) and DeepSORT as object detection and tracking algorithms. Thereafter, the motion information is converted into two pieces of manufacturing data (production performance and time) through post-processing. A dynamically moving factory model is created to obtain training data for deep learning. In addition, operating scenarios are proposed to reproduce the shop-floor situation in the real world. The operating scenario assumes a flow-shop consisting of six facilities. As a result of collecting manufacturing data according to the operating scenarios, the accuracy was 96.3%.
Active sonar transmits sound waves to detect covertly maneuvering underwater objects and detects the signals reflected back from the target. However, in addition to the target's echo, the active sonar's received signal is mixed with seafloor, sea surface reverberation, biological noise, and other noise, making target recognition difficult. Conventional techniques for detecting signals above a threshold not only cause false detections or miss targets depending on the set threshold, but also have the problem of having to set an appropriate threshold for various underwater environments. To overcome this, research has been conducted on automatic calculation of threshold values through techniques such as Constant False Alarm Rate (CFAR) and application of advanced tracking filters and association techniques, but there are limitations in environments where a significant number of detections occur. As deep learning technology has recently developed, efforts have been made to apply it in the field of underwater target detection, but it is very difficult to acquire active sonar data for discriminator learning, so not only is the data rare, but there are only a very small number of targets and a relatively large number of non-targets. There are difficulties due to the imbalance of data. In this paper, the image of the energy distribution of the detection signal is used, and a classifier is learned in a way that takes into account the imbalance of the data to distinguish between targets and non-targets and added to the existing technique. Through the proposed technique, target misclassification was minimized and non-targets were eliminated, making target recognition easier for active sonar operators. And the effectiveness of the proposed technique was verified through sea experiment data obtained in the East Sea.
Kim, Kuk-Se;Yang, Sang-Gi;Rasheed, M. Tahir;Ahn, Seong-Soo;Lee, Joon
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.329-336
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2008
Nowadays with advancement in technology and aging society, the number of disabled citizens is increasing. The disabled citizens always need a caretaker for daily life routines especially for mobility. In future, the need is considered to increase more. To reduce the burden from the disabled, various devices for healthcare are introduced using computer technology. The power wheelchair is an important and convenient mobility device. The demand of power wheelchair is increasing for assistance in mobility. In this paper we proposed a robotic wheelchair for mobility aid to reduce the burden from the disabled. The main issue in an autonomous wheelchair is the automatic detection and avoidance of obstacles and going to the pre-designated place. The proposed algorithm detects the obstacles and avoids them to drive the wheelchair to the desired place safely. By this way, the disabled will not always have to worry about paying deep attention to the surroundings and his path.
The new video coding standard Iv1PEG-4 is enabling content-based functionalities. It requires a prior decomposition of sequences into video object planes (VOP's) so that each VOP represents moving objets. This paper addresses an image segmentation method for separating moving objects from still background (non-moving area) in video sequences using a statistical hypothesis test. In the proposed method. three consecutive image frames are exploited and a hypothesis testing is performed by comparing two means from two consecutive difference images. which results in a T-test. This hypothesis test yields a change detection mask that indicates moving areas (foreground) and non-moving areas (background), Moreover. an effective method for extracting
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.1
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pp.129-135
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2003
Optical fiber has many advantages, such as high reliability, long lifetime, immunity to the electromagnetic interference, high speed response and low cost. In this study, we proposed and developed an optical fiber impact and pressure sensor for prevention of accident which occurs in the automatic system or auto door. The principle of the sensor is to detect different optical intensity caused by variation of a speckle pattern due to the external perturbation. Speckle pattern appears at the end of a multimode fiber in which coherent beam propagates. The fabricated sensor in this study was tested. As a result of experiments, amplitude of the output signal isn't linear, but it has sufficient sensitivity for a sensor. Moreover, we can control sensitivity of the sensor by an amplifier at receiver. It has several advantages which are ability of detection at all point on the multimode fiber, large sensitive area, and many application areas for a sensing impact and pressure.
As a GPS stability problem arises, MLAT system is spotlighted as an alternative technology of ADS-B. MLAT system has a high position accuracy as much as ADS-B. Also, MLAT receives the mode A,C,S, and 1090ES(ADS-B) signals from the mounted aircraft transponder. MLAT receives signals from several receiver units and calculates aircraft positions. MLAT has ADS-B level positioning accurarcy using GPS and can calculate the position information with objects independently. According to global environment changes, Local area multiltilateration(LAM) surveillance system is under development for moving vehicles and aircraft detection in airport. These are still under testing in Tae-an Airfield. In the paper, we analyzed the performance by comparing the calculated position data from MLAT to RTK. In order to confirm the position accuracy of MLAT and the deviation of position data between fixed target and moving target on the ground during the field test in Tae-an Airfield.
Su, Xin;Liu, Xuchong;Lin, Jiuchuang;He, Shiming;Fu, Zhangjie;Li, Wenjia
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.6
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pp.3230-3253
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2017
Android malware steals users' private information, and embedded unsafe advertisement (ad) libraries, which execute unsafe code causing damage to users. The majority of such traffic is HTTP and is mixed with other normal traffic, which makes the detection of malware and unsafe ad libraries a challenging problem. To address this problem, this work describes a novel HTTP traffic flow mining approach to detect and categorize Android malware and unsafe ad library. This work designed AndroCollector, which can automatically execute the Android application (app) and collect the network traffic traces. From these traces, this work extracts HTTP traffic features along three important dimensions: quantitative, timing, and semantic and use these features for characterizing malware and unsafe ad libraries. Based on these HTTP traffic features, this work describes a supervised classification scheme for detecting malware and unsafe ad libraries. In addition, to help network operators, this work describes a fine-grained categorization method by generating fingerprints from HTTP request methods for each malware family and unsafe ad libraries. This work evaluated the scheme using HTTP traffic traces collected from 10778 Android apps. The experimental results show that the scheme can detect malware with 97% accuracy and unsafe ad libraries with 95% accuracy when tested on the popular third-party Android markets.
Software classification has several applications such as copyright infringement detection, malware classification, and software automatic categorization in software repositories. It can be also employed by software filtering systems to prevent the transmission of illegal software. If illegal software is identified by measuring software similarity in software filtering systems, the average number of comparisons can be reduced by shrinking the search space. In this study, we focused on the classification of Windows executables using API call information and machine learning. We evaluated the classification performance of machine learning-based classifier according to the refinement method for API information and machine learning algorithm. The results showed that the classification success rate of SVM (Support Vector Machine) with PolyKernel was higher than other algorithms. Since the API call information can be extracted from binary executables and machine learning-based classifier can identify tampered executables, API call information and machine learning-based software classifiers are suitable for software filtering systems.
This study is to develop automatic extraction system of continuous blood pressure using ECG (Electrocardiogram) and PPG(Photoplethysmography) for u-health care technology. PTT (Pulse Transit Time) was determined from peak difference between ECG and PPG and its inverse made to get blood pressure. Since the peaks were vulnerable to be contaminated from noise and variation of amplitude, this study developed the adaptive algorithm for peak calculation in any noise condition. The developed method of the adaptive peak calculation was proven to make the standard deviations of PPT decrease to 28% and the detection of noise increase to 18%. Also, the correlation model such as blood pressure = -0.044 $\cdot$ PTT + 133.592 has successfully been determined for predicting the continuous pressure measured without using cuff but with using PPG and ECG, only.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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