Kim, Moonnyeon;Lee, Hyungman;Hong, Sungmin;Kim, Sungyoung
Journal of Sensor Science and Technology
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v.31
no.2
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pp.131-137
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2022
Crimes related to illegal cameras are steadily increasing and causing social problems. Owing to the development of camera technology, the miniaturization and high performance of illegal cameras have caused anxiety among many people. This study is for detecting hidden cameras effectively such that they could not be easily detected by human eyes. An image sensor-based module with 940 nm wavelength infrared detection technology was developed, and an image processing algorithm was developed to selectively detect illegal cameras. Based on the Android smartphone environment, image processing technology was applied to an image acquired from an infrared camera, and a detection sensor module that is less sensitive to ambient brightness noise was studied. Experiments and optimization studies were conducted according to the Gaussian blur size, adaptive threshold size, and detection distance. The performance of the infrared image-based illegal camera detection sensor module was excellent. This is expected to contribute to the prevention of crimes related to illegal cameras.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.422-424
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2021
In this paper, it leads the approach of fusing multiple RGB cameras for visual objects recognition based on deep learning with convolution neural network and 3D Light Detection and Ranging (LiDAR) to observe the environment and match into a 3D world in estimating the distance and position in a form of point cloud map. The goal of perception in multiple cameras are to extract the crucial static and dynamic objects around the autonomous vehicle, especially the blind spot which assists the AV to navigate according to the goal. Numerous cameras with object detection might tend slow-going the computer process in real-time. The computer vision convolution neural network algorithm to use for eradicating this problem use must suitable also to the capacity of the hardware. The localization of classified detected objects comes from the bases of a 3D point cloud environment. But first, the LiDAR point cloud data undergo parsing, and the used algorithm is based on the 3D Euclidean clustering method which gives an accurate on localizing the objects. We evaluated the method using our dataset that comes from VLP-16 and multiple cameras and the results show the completion of the method and multi-sensor fusion strategy.
In aerospace and energy engineering, the reconstruction of three-dimensional (3D) temperature distributions is crucial. Traditional methods like algebraic iterative reconstruction and filtered back-projection depend on voxel division for resolution. Our algorithm, blending deep learning with computer graphics rendering, converts 2D projections into light rays for uniform sampling, using a fully connected neural network to depict the 3D temperature field. Although effective in capturing internal details, it demands multiple cameras for varied angle projections, increasing cost and computational needs. We assess the impact of camera number on reconstruction accuracy and efficiency, conducting butane-flame simulations with different camera setups (6 to 18 cameras). The results show improved accuracy with more cameras, with 12 cameras achieving optimal computational efficiency (1.263) and low error rates. Verification experiments with 9, 12, and 15 cameras, using thermocouples, confirm that the 12-camera setup as the best, balancing efficiency and accuracy. This offers a feasible, cost-effective solution for real-world applications like engine testing and environmental monitoring, improving accuracy and resource management in temperature measurement.
The Intelligent Space is a space where we can easily interact with computers and robots, and get useful service from them. In such a space, location information is very important, since the agents cannot provide proper service to a proper person at a proper location without location information. Our positioning system uses CCD cameras. It is important to decide where to arrange the cameras for the best localization depending on the tasks in the space. How to arrange cameras for the best localization is discussed in this paper.
A new stereoscopic PIV is introduced. The system works with CCD cameras, stereoscopic photogrammetry, and a 3D-PTV principle. Virtual images are produced for the construction of a benchmark testing tool of PIV techniques. The arrangement of the two cameras is based on angular position. The calibration of cameras and the pair-matching of the three-dimensional velocity vectors are based on 3D-PTV technique.
A master-slave system is proposed as a teaching device for a dual arm robot. The slave robots are remotely controlled by two delta-type master arms. In order to help the operator to observe the target object from the desired position and desired direction, cameras are mounted on a specialized manipulator, Movements of two slave arms are coordinated with that of the cameras. Due to this coordinated movements, the operator needs not to care the geometrical relation between the cameras and the slave robots.
A new stereoscopic PIV is developed using two CCD cameras, stereoscopic photogrammetry, and a 3D-PTV principle. The wake of a circular cylinder is measured by the developed stereoscopic PIV technique. The B mode vortical structure of the wake over the Reynolds number 300 is clearly seen by the developed technique. The arrangement of the two cameras is based on angular position. The calibration of cameras and the pair-matching of the three-dimensional velocity vectors are based on 3D-PTV technique.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2003.09a
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pp.70-73
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2003
This paper proposes a movement instruction system using virtual environment. This system consists of a monitor, cameras, ana a PC. A learner is coached by a virtual instructor that is displayed in virtual environment as 3 dimensional computer graphics on the monitor. Virtual instructor shows sample movement and suggests mistakes of learner's movement by recognizing movement of learner's movement from the picture that cameras capture. To improve the robust characteristic of information from cameras, the system enables to select optimum inputs from cameras based on learner's movement It implemented by Fuzzy associative inference system Fuzzy associative inference system is implemented by bi-directional associative memory and fuzzy rules. It is suitable to convert obscure information into clear. We implement and evaluate the movement instruction system
Many surveillance cameras used in security system are controlled with RS-485 communication protocol. In this situation, if RS-485 connection can be replaced with wireless connection using sensor network technology, an installation will become ease because of no wired connection and also a deployment of cameras will become free. This paper explains about the design of wireless sensor node and the necessary implementation for an operation, which can be replacing RS-485 connection for the development of CCTV control system based on wireless sensor network. The hardware platform of sensor node was designed based on MicaZ and the software was developed based on TinyOS. To control surveillance cameras deployed on wide area, the supporting of multi-hop also was implemented. With the result of experiment deploying on real environment, it was revealed that the controller could control cameras quickly with wireless.
OKAMURA S.;DOI M.;KAWASAKI W.;KOMIYAMA Y.;SHIMASAKU K.;YAGI M.;YASUDA N.;KASHIKAWA N.;SEKIGUCHI M.
Journal of The Korean Astronomical Society
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v.29
no.spc1
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pp.375-378
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1996
An outline is given of our development of mosaic CCD cameras. Hardware and data reduction software of two operational cameras are described. Scientific objectives of wide-field imaging with the cameras are briefly described.
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