In this paper, we proposed image-processing technique for automatic real-time fire and smoke detection in tunnel fire environment. To minimize false detection of fire in tunnel we used motion information of video sequence. And this makes it possible to detect exact position of event in early stage with detection, test, and verification procedures. In addition, by comparing false detection elimination results of each step, we have proved the validity and efficiency of proposed algorithm.
Shadow detection and elimination is a critical issue in vision-based system to improve the detection performance of moving objects. However, traditional algorithms are useless at night time because they used the chromaticity and brightness information from the color image sequence. To obtain the high detection performance, we can use the thermal camera and there are shadows by the heat not the light. We proposed a novel algorithm to detect and eliminate the shadows using the thermal intensity and the locality property. By combining two results of the intensity-based and locality-based, we can detect the shadows by the heat and improve the detection performance of moving object.
The cathode voltage of aluminum electrolytic cell is relatively stable under normal conditions and fluctuates greatly when it has an anomaly. In order to detect the abnormal range of cathode voltage, an anomaly detection algorithm based on sliding window was proposed. The algorithm combines the time series segmentation linear representation method and the k-nearest neighbor local anomaly detection algorithm, which is more efficient than the direct detection of the original sequence. The algorithm first segments the cathode voltage time series, then calculates the length, the slope, and the mean of each line segment pattern, and maps them into a set of spatial objects. And then the local anomaly detection algorithm is used to detect abnormal patterns according to the local anomaly factor and the pattern length. The experimental results showed that the algorithm can effectively detect the abnormal range of cathode voltage.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제8권4호
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pp.248-253
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2008
In this paper, a novel vehicle detection algorithm is proposed that utilizes the color histogram of the image. The color histogram is used to search the image for regions with shadow, block symmetry, and block non-homogeneity, thereby detecting the vehicle region. First, an integral histogram of the input image is computed to decrease the amount of required computation time for the block color histograms. Then, shadow detection is performed and the block symmetry and block non-homogeneity are checked in a cascade manner to detect the vehicle in the image. Finally, the proposed scheme is applied to both still images taken in a parking lot and an on-road video sequence to demonstrate its effectiveness.
한국해양정보통신학회 2004년도 SMICS 2004 International Symposium on Maritime and Communication Sciences
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pp.106-109
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2004
Many reported methods assume that the faces in an image or an image sequence have been identified and localization. Face detection from image is a challenging task because of variability in scale, location, orientation and pose. In this paper, we present an efficient linear discriminant for multi-view face detection. Our approaches are based on linear discriminant. We define training data with fisher linear discriminant to efficient learning method. Face detection is considerably difficult because it will be influenced by poses of human face and changes in illumination. This idea can solve the multi-view and scale face detection problem poses. Quickly and efficiently, which fits for detecting face automatically. In this paper, we extract face using fisher linear discriminant that is hierarchical models invariant pose and background. We estimation the pose in detected face and eye detect. The purpose of this paper is to classify face and non-face and efficient fisher linear discriminant..
본 연구는 현재 디지털 콘텐츠 시장에서 주요 이슈로 거론되고 있는 디지털 동영상 콘텐츠 저작권 보호와 관련된 기술적 접근을 다루고 있다. 오늘날 디지털 동영상 콘텐츠 제작 및 유통이 급증하고 있는 가운데 지적재산권 보호와 관련된 여러 정책적 접근 및 기술적 접근이 이루어지고 있다. 기존의 DRM(Digital Rights Management) 관점의 기술적 접근은 여러 각도에서 이루어져 왔으나 편의성 및 품질 측면에서 한계점 또한 동시에 노출된 것이 사실이다. 본 연구는 기존의 암호화 인증 및 워터마크 기술을 통한 접근보다는 video copy detection 및 contents based copy detection 방식의 하나인 컬러코드(color code) 방식의 기술적 접근 관점에서 접근하고 있다. 특히 본 연구는 국내 영상 시장의 유통 생태계를 고려하여 고품질 방송 동영상 불법유통을 제어할 수 있는 방향에서 본 연구의 기술적 접근을 다루었다.
영상 시퀀스로부터 움직이는 객체의 검출은 비디오 감시, 교통 모니터링 및 분석, 사람 검출 및 추적 등에서 가장 기본적이며 중요한 분야이다. 안개와 같은 환경적 요인에 의하여 화질이 저하된 영상 속에서 움직이는 객체를 검출하는 일은 매우 어렵다. 특히, 안개는 주변 물체의 색상을 모두 비슷하게 만들고 채도를 떨어뜨려 배경으로부터 객체를 구별하기 힘들게 만든다. 이런 이유로 안개 영상 속에서 객체 검출 성능은 매우 낮으며 신뢰할 수 없는 결과를 나타내고 있다. 본 논문은 안개와 같은 환경적 요인을 제거하고 객체의 검출 성능을 높이기 위한 방법으로 안개 지수를 기반으로 안개 유무를 판단하고, Dark Channel Prior을 이용하여 안개 영상의 전달량을 추정하고 안개가 제거된 영상으로 복원하였으며 가우시안 혼합 모델을 이용한 배경 차분 방법을 이용하여 객체를 검출하였다. 그리고 제안된 방법의 성능을 비교하기 위해 안개 제거 전과 후의 영상에 대한 Recall 과 Precision을 측정하여 안개 제거에 따른 성능 향상 정도를 수치화하여 비교하였다. 결과적으로 안개 제거 후 영상의 가시성이 매우 향상되었으며 객체 검출 성능이 매우 향상됨을 알 수 있었다.
Satsuma dwarf virus (SDV) or Citrus mosaic sadwavirus (CiMV) were not consistently detected in RTPCR assay with the primer sets based on gene of Japan isolates. SDV and CiMV isolates were distinctively divided into two groups based on phylogenetic analysis of PP2 gene cloned from 22 Korean isolates, and the Korean CiMV and SDV isolates shared 95.5-96.2% and 97.1-97.7% sequence identity with Japanese isolate, respectively. We developed PP2-1 primer set based on the PP2 gene sequence of Korean isolates to simultaneously and effectively detect SDV and CiMV. And CTLV-2013 and CTV-po primer sets were newly designed for detection of Citrus tatter leaf virus (CTLV) and Citrus tristeza virus (CTV), respectively. Using these primer sets, a new multiplex PCR assay was developed as a means to simultaneously detect 4 citrus viruses, CTV, CTLV, SDV, and CiMV. The degree of detection by the multiplex PCR were consistent with those of uniplex RT-PCR for detection of each of the viruses. Therefore, the new multiplex PCR provides an efficient method for detecting 4 citrus viruses, which will help diagnose many citrus plants at the same time. We verified that 35.2% and 72.1% of 775 trees in 155 orchards were infected with SDV or CiMV (SDV/CiMV) and CTV by the multiplex-PCR assay, respectively, and CTLV was not detected in any of the trees tested.
다제약 접근기반 OF(optical flow) 평가기술이 이동 물체의 인식에 자주 이용되고 있다. 그러나 OF 평가시간 뿐만 아니라 오차 문제로 인하여 사용이 제한되고 있다. 본 논문에서는 sobel 에쥐 검출과 다제약 접근기반 OF를 이용하여 효율적으로 움직임 정보를 추출하는 방법을 제안한다. 먼저 에쥐 검출 후 차영상과 영역분할기법으로 영상열 내 이동물체를 검출하고 임계치 처리로 잡음에 의해 검출된 이동물체들을 제거한다. 그리고 OF 최적 제약선을 찾기 위한 CHT와 Voting 누적을 적용한다. 이때 에쥐 검출과 영역분할을 이용함으로써 연속하는 영상열 내에서 이동 물체를 찾기 위한 CHT 계산시간을 현저히 줄이는 것이 가능하다. CHT 기반의 Voting은 최소자승법을 가미함으로써 오차 또한 감소시킨다. 그리고 제약선에 따른 수많은 점들을 계산하는 작업도 변환된 기울기-교점 파라미터를 사용함으로써 줄어들게 된다. 시뮬레이션 결과 영상 내에서 이동물체 인식비가 증가됨을 보였고 이동물체의 움직임 정보를 제공하는 OF 벡터도 매우 효율적으로 검출됨을 확인하였다.
본 논문은 저고도로 비행하는 초소형 무인기에 대한 탐지 및 분류에 대한 기술로써, 단순히 초소형 무인기를 탐지만 하는 것이 아니라 탐지된 무인기의 종류 및 모델까지 인식하는 심화학습 기반 탐지 및 분류 기법을 제안한다. 무인기의 소리 특성으로 MFCC를 사용하였고 탐지 및 분류를 위해 CNN를 사용하였다. 무인기들은 각각 CNN을 통해 구분할 수 있는 MFCC 특성을 가짐을 입증하였고, 또한 총 4가지의 무인기에 대한 dataset을 대상으로 분류를 한 결과 time-related sequence를 가지는 MFCC라 하더라도 RNN 대신 CNN를 사용하면 탐지 및 분류 능력을 갖추면서도 연산량을 줄일 수 있음을 검증하였다. 따라서 본 논문은 간단하면서도 효과적인 초소형 무인기 탐지 및 분류 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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