Vulnerable road users such as bike, motorcycle, small automobiles, and etc. are easily attacked or threatened with bigger vehicles than them. So this paper suggests a new approach two-wheelers detection system riding on people based on modified histogram of oriented gradients (HOGs) which is weighted by curvature and local correlation coefficient. This correlation coefficient between two variables, in which one is the person riding a bike and other is its background, can represent correlation relation. First, we extract edge vectors using the curvature of Gaussian and Histogram of Oriented Gradients (HOG) which includes gradient information and differential magnitude as cell based. And then, the value, which is calculated by the correlation coefficient between the area of each cell and one of bike, can be used as the weighting factor in process for normalizing the HOG cell. This paper applied the Adaboost algorithm to make a strong classification from weak classification. The experimental results validate the effectiveness of our proposed algorithm show higher than that of the traditional method and under challenging, such as various two-wheeler postures, complex background, and even conclusion.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.16
no.2
s.95
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pp.130-137
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1999
In this paper we propose a method of determining the local curvature of a three dimensional convex object using the force and torque information obtained from the active touch of a robot hand. A technique for estimating two dimensional curvature of a convex object are introduced and the way of computing the three dimensional curvature from the two dimensional vurvatures is presented. Also, we develop an experimental system consisting of a finger and verify the effectiveness of the proposed method experimentally.
We prove that a (k, $\mu$)-manifold with vanishing EBochner curvature tensor is a Sasakian manifold. Several interesting corollaries of this result are drawn. Non-Sasakian (k, $\mu$)manifolds with C-Bochner curvature tensor B satisfying B $(\xi,\;X)\;\cdot$ S = 0, where S is the Ricci tensor, are classified. N(K)-contact metric manifolds $M^{2n+1}$, satisfying B $(\xi,\;X)\;\cdot$ R = 0 or B $(\xi,\;X)\;\cdot$ B = 0 are classified and studied.
Most existing damage detection methods based on curvature should investigate the indicator value changes between the intact and damaged state. However, the 'footprint' in the intact state is usually not available for most actual beams. Therefore, a new damage localization indicator called Difference of Nearby Difference Curvature Indicator (DNDCI) was introduced for single-span beams. This indicator does not require prior information of the intact beam and is sensitive to the damage occurs on or nearby the measuring points. Practical and detailed application method of DNDCI has been proposed. Besides the idealized simply supported beams, it was validated by example that DNDCI is also applicable to the actual single-span beams supported by bearings.
The optical performances of rounded prism films were investigated using a ray tracing technique. The angular distribution of the luminous intensity was obtained as functions of the prism pitch and the curvature of rounded apex and valley of prism arrays. The gain of the on-axis luminance decreased with decreasing curvature (increasing diameter) and pitch. The existence of the curved area on the prism film decreased the recycling efficiency of the prism film, i.e., the rays which would otherwise have been recycled through total internal reflections via the prism surfaces were refracted on the curved regions and redirected toward directions other than the on-axis direction. Quantitative correlation between the luminance gain and the curvature in addition to the prism pitch was obtained, which might serve as basic data for the optimization of prism films and the manufacturing processes.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics C
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v.34C
no.9
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pp.77-83
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1997
Based on the curve segment grouping, an efficient recognition of round objects form partially occuluded round boundaries is proposed. Curve segments are extracted from an image using a criterion based on the intra-segment curvature and local contrast. During the curve segment extraction the boundaries of pratially occluding and occuluded objects are segmented to different curve segments. The extracted segments of constant intra-segment curvature are grouped to different curve segments. The extracted segments of constant intra-segment curvature are grouped nto a round boundary by the proposed grouping algorithm using inter-segment curvature which gives the relatinships among the curve segments of the same round boundary. The 1st and the 2nd order moments are used for the parameter estimation of the best fitted ellipse with round boundary, and then recognition is perfomed based on the estimated parameters. The proposed scheme processes in segment unit and is more efficient in computational complexity and memory requirements those that of the conventional scheme which processed in pixel units. Experimental results show that the proposed technique is very efficient in recognizing the round object sfrom the real images with apples and pumpkins.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers A
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v.48
no.3
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pp.313-320
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1999
The Lane-Curvature Method(LCM) presented in this paper is a new local obstacle avoidance method for indoor mobile robots. The method combines Curvature-Velocith Method(CVM) with a new directional method called the Lane Method. The Lane Method divides the environment into lanes taking the information on obstacles and desired heading of the robot into account ; then it chooses the best lane to follow to optimize travel along a desired heading. A local heading is then calculated for entering and following the best lane, and CVM uses this heading to determine the optimal translational and rotational velocity space methods, LCM yields safe collision-free motion as well as smooth motion taking the dynamics of the robot Xavier, show the efficiency of the proposed method.
Concrete slab cracks monitoring of modern high-speed railway is important for safety and reliability of train operation, to prevent catastrophic failure, and to reduce maintenance costs. This paper proposes a curvature filtering improved crack detection method in concrete slabs of high-speed railway via graph-based anomalies calculation. Firstly, large curvature information contained in the images is extracted for the crack identification based on an improved curvature filtering method. Secondly, a graph-based model is developed for the image sub-blocks anomalies calculation where the baseline of the sub-blocks is acquired by crack-free samples. Once the anomaly is large than the acquired baseline, the sub-block is considered as crack-contained block. The experimental results indicate that the proposed method performs better than convolutional neural network method even under different curvature structures and illumination conditions. This work therefore provides a useful tool for concrete slabs crack detection and is broadly applicable to variety of infrastructure systems.
The P-curvature tensor has been studied in the space-time of general relativity and it is found that the contracted part of this tensor vanishes in the Einstein space. It is shown that Rainich conditions for the existence of non-null electro variance can be obtained by P𝛼𝛽. It is established that the divergence of tensor G𝛼𝛽 defined with the help of P𝛼𝛽 and scalar P is zero, so that it can be used to represent Einstein field equations. It is shown that for V4 satisfying Einstein like field equations, the tensor P𝛼𝛽 is conserved, if the energy momentum tensor is Codazzi type. The space-time satisfying Einstein's field equations with vanishing of P-curvature tensor have been considered and existence of Killing, conformal Killing vector fields and perfect fluid space-time has been established.
This paper presents a new local obstacle avoidance method for indoor mobile robots. The method uses a new directional approach called the Lane Method. The Lane Method is combined with a velocity space method i.e., the Curvature-Velocity Method to form the Lane-Curvature Method (LCM). The Lane Method divides the work area into lanes, and then chooses the best lane to follow to optimize travel along a desired goal heading. A local heading is then calculated for entering and following the best lane, and CVM uses this local heading to determine the optimal translational and rotational velocities, considering some physical limitations and environmental constraint. By combining both the directional and velocity space methods, LCM yields safe collision-free motion as well as smooth motion taking the physical limitations of the robot motion into account.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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