In general, the detection of the vehicle license plate is a previous step of license plate recognition and has been actively studied for several decades. In this paper, we propose an algorithm to detect a license plate area of a moving vehicle from a video captured by a fixed camera installed on the road using the Convolution Neural Network (CNN) technology. First, license plate images and non-license plate images are applied to a previously learned CNN model (AlexNet) to extract and classify features. Then, after detecting the moving vehicle in the video, CNN detects the license plate area by comparing the features of the license plate region with the features of the license plate area. Experimental result shows relatively good performance in various environments such as incomplete lighting, noise due to rain, and low resolution. In addition, to protect personal information this proposed system can also be used independently to detect the license plate area and hide that area to secure the public's personal information.
In this letter, we present low-temperature grown GaAs (LTG-GaAs)-based photoconductive antennas for the generation and detection of terahertz (THz) waves. The growth of LTG-GaAs and the annealing temperatures are systematically discussed based on the material characteristics and the properties of THz emission and detection. The optimum annealing temperature depends on the growth temperature, which turns out to be $540^{\circ}C$ to $580^{\circ}C$ for the initial excess arsenic density of $2{\times}10^{19}/cm^3$ to $8{\times}10^{19}/cm^3$.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.65
no.11
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pp.1879-1886
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2016
In this paper, we propose a real-time recognition algorithm of lanes, stop lines and speed bumps on roads for autonomous vehicles. First, we generate a top-view using the image transmitted from a camera that is installed to see the front of a vehicle. To speed up the processing, we simplify the mapping algorithm in constructing a top-view wherein the region of interest (ROI) is concerned. The features of lanes, stop lines and speed bumps, which are composed of lines, are searched in the edge image of the top-view, then followed by labeling and clustering specialized to detect straight lines. The width of lines, distances from the center of a vehicle, and curvature of each cluster are considered to select final candidates. We verify the proposed algorithm on real roads using the commercial car (KIA K7) which is converted into an autonomous vehicle.
Pantograph sliding plate abrasion auto-detect system, one of the electric rail car auto-detecting devices, is a system that decides how much abrasion and when to replace without an inspector physically looking at the abrasion on the wet plate using machine vision, a cutting-edge technology. This paper covers the cause of deteriorating reliability that affects pantograph wet plate edge detection due to noise added to the video when it rains. In order to remove such noise, problems should be checked through Smoothing, Averaging mask and Median filter using filtering technique and stable edge detection without being affected by noise should be induced in video measurement used in machine vision technology.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers D
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v.55
no.3
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pp.91-97
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2006
A major difficulty with the practical application of the multiple observer based IFDI schemes is the computational burden of the residual generation. In this paper, a new residual generator that employs function observers is proposed to reduce the computational burden, and the design methods of the IFDIS, equipped with the residual generator, are presented. The function observers employed in the residual generator can be considered as a dual of the unknown input (function) observer And it can be designed to estimate the measurement errors that are due to sensor faults. The error estimates are further processed to generate the residuals by which reliable fault detection/isolation result car be obtained. The proposed scheme is more useful, in real-time application, than any other multiple state observer based IFDISs. It can be effectively applied to fault tolerant control because the failure effects can be compensated by the use of the estimates of measurement errors. The proposed IFDI scheme is applied to an inverted pendulum control system for the IFDI of failed sensor and fault compensation.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.3
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pp.233-241
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2014
This paper contributes to development of a new method for detecting rear-side vehicles and estimating the positions for blind spot region or providing the lane change information by using vision systems. Because the real image acquired during car driving has a lot of information including the target vehicle and background image as well as the noises such as lighting and shading, it is hard to extract only the target vehicle against the background image with satisfied robustness. In this paper, the target vehicle has been detected by repetitive image processing such as sobel and morphological operations and a Kalman filter has been also designed to cancel the background image and prevent the misreading of the target image. The proposed method can get faster image processing and more robustness rather than the previous researches. Various experiments were performed on the highway driving situations to evaluate the performance of the proposed algorithm.
Park Jaehak;Hong Daegun;Huh Kunsoo;Park Jahnghyon;Cho Dongil
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.4
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pp.97-104
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2005
Vision-based lane sensing systems require accurate and robust sensing performance in lane detection. Besides, there exists trade-off between the computational burden and processor cost, which should be considered for implementing the systems in passenger cars. In this paper, a stereo vision-based lane detection system is developed with considering sensor configuration aspects. An inverse perspective mapping method is formulated based on the relative correspondence between the left and right cameras so that the 3-dimensional road geometry can be reconstructed in a robust manner. A new monitoring model for estimating the road geometry parameters is constructed to reduce the number of the measured signals. The selection of the sensor configuration and specifications is investigated by utilizing the characteristics of standard highways. Based on the sensor configurations, it is shown that appropriate sensing region on the camera image coordinate can be determined. The proposed system is implemented on a passenger car and verified experimentally.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.10
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pp.181-187
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2013
When there are background noises or some people speaking at the same time, a human's auditory sense has the ability to listen the target speech signal with a specific purpose through Auditory Scene Analysis. The CASA system with human's auditory faculty system is able to segregate the speech. However, the performance of CASA system is reduced when the CASA system fails to determine the correct position of the speech. In order to correct the error in locating the speech on the CASA system, voice activity detection algorithm is proposed in this paper, which is a combined auditory scene analysis with PAR(Periodic to Aperiodic component Ratio). The experiments have been conducted to evaluate the performance of voice activity detection in environments of white noise and car noise with the change of SNR 15~0dB. In this paper, by comparing the existing algorithms (Pitch and Guoning Hu) with the proposed algorithm, the accuracy of the voice activity detection performance has been improved as the following: improvement of maximum 4% at SNR 15dB and maximum 34% at SNR 0dB for white noise and car noise, respectively.
International journal of advanced smart convergence
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v.4
no.1
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pp.1-10
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2015
Automotive Theft has been an obstinate problem around the world. Design and manufacture of anti-theft systems have become more and more complex due to the rise in complexity of theft in the system. Most of the anti-theft systems available in the market, are the alarm types which audibly deter some thieves away but do not prevent one's car from being stolen and even are not good enough to meet the growing complexity of theft in the country. This paper presents a simple and an efficient anti-theft system which provides improved security by the use of efficient access mechanisms and immobilization systems. This security system can immobilise an automobile and its key auto systems through remote control when it is stolen. It hence deters thieves from committing the theft. It also effectively prevents stealing of key auto systems for reselling by introducing four layers of security features written in the form of firmware and embedded on the Electronic Control Units (ECUs). The particulars of system design and operation are defined in the paper. The experimental outcomes show that this system is practicable and the owner can steadily control his vehicle within a few seconds.
Nguyen, Trang;Hong, Chang Hyun;Islam, Amirul;Le, Nam Tuan;Jang, Yeong Min
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.8
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pp.843-850
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2016
This paper introduces a novel modulation scheme for vehicular communication in taking advantage of existing LED lights available on a car. Our proposed 2-Phase Shift Keying (2-PSK) is a spatial modulation approach in which a pair of LED light sources in a car (either rear LEDs or front LEDs) is used as a transmitter. A typical camera (i.e. low frame rate at no greater than 30fps) that either a global shutter camera or a rolling shutter camera can be used as a receiver. The modulation scheme is a part of our Image Sensor Communication proposal submitted to IEEE 802.15.7r1 (TG7r1) recently. Also, a neural network approach is applied to improve the performance of LEDs detection and decoding under the noisy situation. Later, some analysis and experiment results are presented to indicate the performance of our system
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