This paper describes an implementation method for the 'People Counting System' which detects and tracks moving people using a fixed single camera. This system proposes the method of improving performances by compensating weakness of existing algorithm. For increasing effect of detection, this system uses Single Gaussian Background Modeling which is more robust at noise and has adaptiveness. It minimizes unnecessarily detected area that is a limitation of the detecting method by using the background differences. And this system prevents additional detecting problems by removing shadow. Also, This system solves the problems of segmentation and union of people by using a new method. This method can work appropriately, if the angle of camera would not strictly vertical or the direction of shadow were lopsided. Also, by using integration System, it can solve a number of special cases as many as possible. For example, if the system fails to tracking, it will detect the object again and will make it possible to count moving people.
본 논문에서는 입력된 실제 영상을 판화와 같은 느낌이 나는 영상으로 변환하는 기법을 제안한다. 즉 이 기법은 입력된 영상을 영상처리 기법을 이용하여 사람이 작업한 것과 같은 고무 판화 느낌이 나는 영상으로 변환한다. 먼저 원본 영상에서 윤곽선을 검출한 후 반전시키고, 잡음 성분의 선이나 점들을 제거하고, 선명화 처리를 하여 첫 번째 영상을 만든다. 다음, 첫 번째 영상과 유사한 방법으로 두 번째 영상을 만든 후, 마지막으로 논리곱을 이용하여 이 두 영상을 합성한다. 이와 같이 처리하여 고무판과 조각칼이 함께 만드는 효과를 표현한다. 또한, 외곽선 검출의 이중 적용이 선폭을 강화하고 잡음 성분의 미세 선을 제거 하는데 효과적임을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권11호
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pp.5436-5458
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2017
Automatic Video Surveillance System (AVSS) has become important to computer vision researchers as crime has increased in the twenty-first century. As a new branch of AVSS, baggage detection has a wide area of security applications. Some of them are, detecting baggage in baggage restricted super shop, detecting unclaimed baggage in public space etc. However, in this paper, a detection & classification framework of baggage is proposed. Initially, background subtraction is performed instead of sliding window approach to speed up the system and HSI model is used to deal with different illumination conditions. Then, a model is introduced to overcome shadow effect. Then, occlusion of objects is detected using proposed mirroring algorithm to track individual objects. Extraction of rotational signal descriptor (SP-RSD-HOG) with support plane from Region of Interest (ROI) add rotation invariance nature in HOG. Finally, dynamic human body parameter setting approach enables the system to detect & classify single or multiple pieces of carried baggage even if some portions of human are absent. In baggage detection, a strong classifier is generated by boosting similarity measure based multi layer Support Vector Machine (SVM)s into HOG based SVM. This boosting technique has been used to deal with various texture patterns of baggage. Experimental results have discovered the system satisfactorily accurate and faster comparative to other alternatives.
Generally, welding gap is a serious factor of a falling-off in weld quality among various kind of weld defect. Welding gap is created between two work piece in GMAW(Gas Metal Arc Welding) of horizontal fillet weld because surface of workpiece is not flat by cutting process. In these days, there were many attempts to detect welding gap. though we prevalently use the vision sensor or arc sensor in welding process, it is difficult to detect welding gap for improvement of welding quality. But we have a trouble to find relationship between welding gap and many welding parameters due to non-linearity of welding process. As mentioned about the various difficult problem, we can detect welding gap precisely using neural networks which are able to model non-linear function. Also, this paper was proposed real-time monitoring of weld bead shape to find effect of welding gap and to estimate weld quality. Monitoring of weld bead shape examined the correlation of welding parameters with bead eometry using learning ability of neural networks. Finally, the developed system, welding gap detecting system and bead shape monitoring system, is expected to the successful capability of automation of welding process by result of simulation.
전력용 변압기의 절연 열화를 탐지하기 위한 연구가 오래 전부터 연구되어 왔으며 절연유에 함유된 연소성 가스분석 기술이 주로 활용되고 있다. 최근들어 고압 대용량화에따른 사고 파급효과가 커지게 되면서 on-line 탐지시스템의 필요성이 대두되면서 부분방전 신호 검출법이 연구되기 시작하였다. 본 연구는 부분방전 신호 검출법 중에서 탐촉자의 탈착이 용이한 초음파 신호 측정법에서 가장 큰 문제점인 잡음신호 분리를 위한 연구이다. 신호원의 개수와 위치를 측정할 수 있으므로 측정된 초음파 신호가 부분방전에 의한 것인지 외부 잡음인지를 구별할 수 있으며 변압기의 절연열화 판단에 한층 신뢰성을 향상시킬 수 있게 되었다.
Most athletes execute rhythmic hop as a preparatory motion in Taekwondo sparring. The purpose of this study was to investigate the effect of rhythmic hop on the response times and kicking velocities of Taekwondo kicks. Twelve male elite Taekwondo athletes performed a roundhouse kick and a back kick as fast as possible immediately after seeing an external stimulus in rhythmic hop and in no hop, respectively. The three-dimensional marker data of the whole body were measured at sampling rate of 200 Hz. Paired t-tests were used to compare dependent measures between hop and no hop conditions. Results indicated that the rhythmic hop did not affect response time statistically but improved the kicking velocity significantly than no hop did. Different instants of detecting an external stimulus in rhythmic hop for the back kick showed significantly different response times. Conclusively, rhythmic hop is recommendable for the purpose of kicking velocity, but not for the purpose of response time. Athletes should be careful in executing rhythmic hop as their preparatory motions for the back kick, since the response time could be shortened or lengthened according to the instant of detecting an external stimulus.
EES System support to maximize equipment efficiency by providing real-time information of main equipment which has a significant effect on product quality and productivity, and to prevent equipment failure by detecting equipment abnormality in advance. Smart Equipment Engineering System(S-EES) integrates the activities performed at equipment that are the core of production activities and manages them by system so as to maximize the efficiency of equipment and raise the quality level of products to one level. In other words, when the product is put into the equipment, the recipe is downloaded through the RMS, the recipe is set to the optimal condition through R2R(process control), and the system detects and controls the abnormality of the equipment during operation through the FDC function in real time it means. In this way, we are working with the suitable recipe that matches the lot of product, detecting the abnormality of the equipment during operation, preventing the product from being defective, and establishing a system to maximize the efficiency through real-time equipment management. In this study, we review the present status and problems of equipment management in actual production lines, collect the requirements of the manufacturing line for the PCB line, design and develop the system, The measurement model was studied.
본 논문에서는 환경문제로 높은 관심을 받고 있는 미세먼지를 측정하여 실시간으로 데이터를 전송하는 측정 단말기를 개발하였다. 단말기는 설치가 쉽도록 외부와의 데이터 연결은 전국에 퍼져 있는 LTE 망을 사용하도록 하였고 전원은 태양전지와 충전지를 사용하여 유선 전력망에 연결될 필요없이 지속 가능한 독립적인 형태로 개발하였다. 단말기를 통해 수집된 데이터는 공공 기관에서 제공하는 기상 데이터와 조합하여 미세먼지의 추세를 예측을 할 수 있음을 보였다. 개발된 단말기는 임의의 지역에서 간단한 설치 작업만으로 미세 먼지 측정 데이터를 얻을 수 있어 향후 미세먼지의 보다 정확한 흐름과 영향을 분석하는데 도움이 될 것으로 예상된다.
Objective: The aim of this study is to investigate effect of driver's cognitive distraction on driver's physiological state and driving performance, and then to determine parameters appropriate for detecting the cognitive distraction. Background: Driver distraction is a major cause of traffic accidents and poses a serious threat to traffic safety due to ever increasing use of in-vehicle information systems and mobile phones during driving. Cognitive distraction, among four different types of distractions, prevents a driver from processing traffic information correctly and adapting to change in surround vehicle behavior in time. However, the cognitive distraction is more difficult to detect because it normally does not involve significant change in driver behavior. Method: A full-scale driving simulator was used to create virtual driving environment and situations. Participants in the experiment drove the driving simulator in three different conditions: attentive driving with no secondary task, driving and conducting secondary task of adding numbers, and driving and conducting secondary task of conversing with an experimenter. Parameters related with driver's physiological state and driving performance were measured and analyzed for their change. Results: The experiment results show that driver's cognitive distraction, induced by secondary task of addition and conversation during driving, increased driver's cognitive workload, and indeed brought change in driver's physiological state and degraded driving performance. Conclusion: The galvanic skin response, pupil size, steering reversal rate, and driver reaction time are shown to be statistically significant for detecting cognitive distraction. The appropriate combination of these parameters will be used to detect the cognitive distraction and estimate risk of traffic accidents in real-time for a driver distraction warning system.
Full-disk solar images are provided by many solar telescopes around the world. However, the observed images show Non-Radial Variation (NRV) over the disk. In this paper, we propose algorithms for detecting distortions and restoring these images. For detecting NRV, the cross-correlation coefficients matrix of radial profiles is calculated and the minimum value in the matrix is defined as the Index of Non-radial Variation (INV). This index has been utilized to evaluate the H images of GONG, and systemic variations of different instruments are obtained. For obtaining the NRV's image, a Multi-level Morphological Filter (MMF) is designed to eliminate structures produced by solar activities over the solar surface. Comparing with the median filter, the proposed filter is a better choice. The experimental results show that the effect of our automatic detection and restoration methods is significant for getting a flat and high contrast full-disk image. For investigating the effect of our method on solar features, structural similarity (SSIM) index is utilized. The high SSIM indices (close to 1) of solar features show that the details of the structures remain after NRV restoring.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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