This study evaluated the fire detection performance of an automatic fire extinguishing system for road tunnels, which combines flame wavelength detection technology with flame image detection technology. This fusion technique to improve the fire detection capability can reduce the damage caused by the fire suppression by locating the fire source in the fire and discharging the pressurized water only at the fire source. Experiments were conducted to determine the position of a fire source when a $70cm{\times}70cm$ target was placed at a distance of 15 m, 20 m, 25 m, 30 m, and 35 m, respectively, in a situation where there is a flame and smoke in a tunnel. The performance of the ultraviolet and triple wavelength infrared (IR3) sensors was attenuated due to the interference of thick smoke. In addition when the flame was blocked by thick smoke, the image sensor sensed the smoke and emitted a fire signal.
An important issue in the field of face recognitions and man-machine interfaces is an automatic detection of faces in visual scenes. it should be computationally fast enough to allow an online detection. In this paper we describe our ongoing work on face detection that models the face appearance by edge orientation and color distribution. We show that edge orientation is a powerful feature to describe objects like faces. We present a method for face region detection using edge orientation and a method for face feature detection using local color information. We demonstrate the capability of our detection method on an image database of 1877 images taken from more than 700 people. The variations in head size, lighting and background are considerable, and all images are taken using low-end cameras. Experimental results show that the proposed scheme achieves 94% detection rate with a resonable amount of computation time.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38B
no.7
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pp.589-595
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2013
The agents for security surveillance are not enough for monitoring CCTV system, so the intelligent automatic surveillance system is needed. In this paper, object detection, tracking and abnormal event detection system is implemented for intelligent CCTV system. Each modules are tested on the real CCTV environment and promoted for commercialization. Abnormal event detection module and loitering detection and sudden running detection function and it's detection time is under 1 second which is satisfied level.
Most of the public and private users who use national satellite information such as the KOMPSAT series mainly use Electro-Optical and Infrared (EO/IR) satellite images, and the utilization of Synthetic Aperture Radar (SAR) images is relatively insufficient. As KOMPSAT-5 currently in operation, KOMPSAT-6 and micro SAR satellite constellation systems are scheduled to be launched in the future, the demand for utilization of SAR satellite information is increasing in various fields. Accordingly, it is necessary to possess core technology for SAR utilization that can support the utilization of SAR satellite information for users. Due to the all-weather properties of SAR system, change detection technology is a key application technology. However, until now, the development of technology that automatic change detection and cueing using SAR images is insufficient. Through this study, the requirements of automatic change detection and cueing function using multi-temporal KOMPSAT-5 SAR satellite images were derived and a prototype program was developed. This prototype program aims to secure independent SAR utilization technology and promote the utilization of domestic SAR satellite information by practitioners in public sector organizations in Korea.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.17
no.7
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pp.25-33
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2012
This paper deals with the development of automatic docking system for the detachable mobile seat(DMS) of a vehicle for the handicapped people who are unable to ride in a car by oneself. Although such vehicles for the handicapped already exist, there is a need for a vehicle with improved docking method for convenience. This paper presents an automatic docking system using two ultrasonic sensors. In order to identify the precise location of the mobile seat in front of the vehicle door, the capability of ultrasonic sensor for detecting the part edge is analyzed and mathematical modeling is performed to measure the exact location of the side edge. And also, this paper presents an automatic docking method using this sensor system and the car lift which is provided in the inside of the car.
Automatic image registration is an essential element of remote sensing because remote sensing system generates enormous amount of data, which are multiple observations of the same features at different times and by different sensor. The general process of automatic image registration includes three steps: 1) The extraction of features to be used in the matching process, 2) the feature matching strategy and accurate matching process, 3) the resampling of the data based on the correspondence computed from matched feature. For step 2) and 3), we have developed an algorithms for automated registration of satellite images with RANSAC(Random Sample Consensus) in success. However, for step 1), There still remains human operation to generate GCP Chips, which is time consuming, laborious and expensive process. The main idea of this research is that we are able to automatically generate GCP chips with comer detection algorithms without GPS survey and human interventions if we have systematic corrected satellite image within adaptable positional accuracy. In this research, we use SUSAN(Smallest Univalue Segment Assimilating Nucleus) algorithm in order to detect the comer. SUSAN algorithm is known as the best robust algorithms for comer detection in the field of compute vision. However, there are so many comers in high-resolution images so that we need to reduce the comer points from SUSAN algorithms to overcome redundancy. In experiment, we automatically generate GCP chips from IKONOS images with geo level using SUSAN algorithms. Then we extract reference coordinate from IKONOS images and DEM data and filter the comer points using texture analysis. At last, we apply automatically collected GCP chips by proposed method and the GCP by operator to in-house automatic precision correction algorithms. The compared result will be presented to show the GCP quality.
Purpose: In this study, various methods of deep learning-based automatic damage analysis technology were reviewed based on images taken through Unmanned Aerial Vehicle to more efficiently and reliably inspect the exterior inspection and inspection of railway bridges using Unmanned Aerial Vehicle. Method: A deep learning analysis model was created by defining damage items based on the acquired images and extracting deep learning data. In addition, the model that learned the damage images for cracks, concrete and paint scaling·spalling, leakage, and Reinforcement exposure among damage of railway bridges was applied and tested with the results of automatic damage analysis. Result: As a result of the analysis, a method with an average detection recall of 95% or more was confirmed. This analysis technology enables more objective and accurate damage detection compared to the existing visual inspection results. Conclusion: through the developed technology in this study, it is expected that it will be possible to analysis more accurate results, shorter time and reduce costs by using the automatic damage analysis technology using Unmanned Aerial Vehicle in railway maintenance.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.49
no.1
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pp.63-73
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2021
This paper presents a algorithm for automatic target recognition robust to the influence of the flame in order to track the target by EOTS(Electro-Optical Targeting System) equipped on UAV(Unmanned Aerial Vehicle) when there is aerial target or marine target with flame at the same time. The proposed method converts infrared images of targets and flames into a gradient vector field, and applies each gradient magnitude to a polynomial curve fitting technique to extract polynomial coefficients, and learns them in a shallow neural network model to automatically recognize targets and flames. The performance of the proposed technique was confirmed by utilizing the various infrared image database of the target and flame. Using this algorithm, it can be applied to areas where collision avoidance, forest fire detection, automatic detection and recognition of targets in the air and sea during automatic flight of unmanned aircraft.
Kim, Chong-Sup;Hwang, Byung-Moon;Kang, Im-Ju;Jang, Soon-Ryong;Kim, Kwang-Yun;Park, Myung-Hwan
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.17
no.7
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pp.704-713
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2011
For many years, many pilots lost their lives and aircrafts due to GLOC(Gravity-induced Loss Of Consciousness). Due to the emergence of high-gravity maneuvering aircraft such as the F-16, F-15 and T-50, the automatic GLOC detection and recovery systems are necessary to increase the aircraft safeties even when the pilot loses his consciousness due to high-G maneuvering. This paper addresses the design of GLOC detection, warning and recovery algorithm based on a model of supersonic jet trainer. The system is solely controlled by the pilot's control input (i.e., control stick force) and aircraft status such as attitude, airspeed, altitude and so forth. And, moreover, it does not depend upon any pilot physiological condition. The test evaluation results show that the developed system supports the recovery of an aircraft from the unusual aircraft attitude and improves the aircraft safeties even when the pilot loses his consciousness due to high-G maneuvering.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.13
no.1
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pp.55-62
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2013
Automatic inspection system is required for increment of copper plate production and demand expansion. Thus 3D surface form and defect detection of copper plate calls for 3D image and GUI analysis. Limitation of 2D analysis, such as error occurrence and decision difficulty makes eye inspection automatic. Automatic inspection is able to raise accurate inspection rate and productivity efficiency elevation. In this paper defect classification is defined and inspection system is implemented. Defect analysis algorithms and GUI for 3D image analysis is developed and tested.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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