• International Journal of Automotive Technology
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• 제6권2호
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• pp.171-181
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• 2005

The purpose of this paper is two-fold: 1) A novel algorithm in order to extract lane-related information from road images is presented; 2) Design specifications of an image processing onboard unit capable of extracting lane­related information in real-time is also presented. Obtaining precise information from road images requires many features due to the effects of noise that eventually leads to long processing time. By exploiting a FPGA and DSP, we solve the problem of real-time processing. Due to the fact that image processing of road images relies largely on edge features, the FPGA is adopted in the hardware design. The schematic configuration of the FPGA is optimized in order to perform 3 $\times$ 3 Sobel edge extraction. The DSP carries out high-level image processing of recognition, decision, estimation, etc. The proposed algorithm uses edge features to define an Edge Distribution Function (EDF), which is a histogram of edge magnitude with respect to the edge orientation angle. The EDF enables the edge-related information and lane-related to be connected. The performance of the proposed system is verified through the extraction of lane-related information. The experimental results show the robustness of the proposed algorithm and a processing speed of more than 25 frames per second, which is considered quite successful.

• 한국통신학회논문지
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• 제25권6B호
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• pp.993-1001
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• 2000

This research features a method that quantitatively evaluates the performance of edge detection algorithms. Contrary to conventional methods that evaluate the performance of edge detection as a function of the amount of noise added to he input image, the proposed method is capable of assessing the performance of edge detection algorithms based on chosen parameters that influence the performance of edge detection. We have proposed a quantitative measure, called average performance index, that compares the average performance of different edge detection algorithms. We have applied the method to the commonly used edge detectors, Sobel, LOG(Laplacian of Gaussian), and Canny edge detectors for noisy images that contain straight line edges and curved line edges. Two kinds of noises i.e, Gaussian and impulse noises, are used. Experimental results show that our method of quantitatively evaluating the performance of edge detection algorithms can facilitate the selection of the optimal dge detection algorithm for a given task.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권8호
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• pp.1103-1110
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• 2022

AI 관련 산업의 급속한 발전으로 인해 무수히 많은 엣지 디바이스가 실세계에서 동작되고 있고, 이들 디바이스로 구성된 스마트 공간에서 발생하는 데이터가 상상을 초월함으로, 엣지 디비이스가 처리하는 것이 점점 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 EdgeCPS 기술이 등장하게 되었다. EdgeCPS는 엣지 디바이스와 엣지 서버간 연동과 자원 증강 및 기능 증강을 통하여 AI 응용 서비스를 포함한 다양한 응용 서비스의 원활한 수행을 지원하기 위한 기술이다. 따라서, 본 논문에서는 EdgeCPS 플랫폼에 적용 가능한 지식 공유 그래프 기반의 컴포넌트화된 AI 응용 지원 시스템을 제안한다. 지식 공유 그래프는 AI 응용 작성에 필수적인 요소인 학습데이터, 학습된모델, 학습알고리즘, 디바이스 등에 대한 정보를 효과적으로 저장할 수 있도록 설계된다. 그리고 EdgeCPS 플랫폼의 지원 하에서 자원증강 및 기능증강을 손쉽게 변경할 수 있도록 AI 응용이 컴포넌트화 되어 동작한다. AI 응용 지원 시스템은 사용자가 손쉽게 응용을 작성할 수 있고 테스트 해 볼 수 있도록 지식 공유 그래프와 연동되고, 응용에 대한 파이프라인을 통해서 응용의 실행 양상을 사용자에게 시각화를 해 준다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권8호
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• pp.2772-2786
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• 2022

We had researched an automatic authentication-supported medical information platform[6]. The proposed automatic authentication consists of user authentication and mobile terminal authentication, and the authentications are performed simultaneously in patients' emergency conditions. In this paper, we studied on finding emergency conditions for the automatic authentication by applying big data processing and AI mechanism on the extended medical information platform with an added edge computing system. We used big data processing, SVM, and 1-Dimension CNN of AI mechanism to find emergency conditions as authentication means considering patients' underlying diseases such as hypertension, diabetes mellitus, and arrhythmia. To quickly determine a patient's emergency conditions, we placed edge computing at the end of the platform. The medical information server derives patients' emergency conditions decision values using big data processing and AI mechanism and transmits the values to an edge node. If the edge node determines the patient emergency conditions, the edge node notifies the emergency conditions to the medical information server. The medical server transmits an emergency message to the patient's charge medical staff. The medical staff performs the automatic authentication using a mobile terminal. After the automatic authentication is completed, the medical staff can access the patient's upper medical information that was not seen in the normal condition.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.87-88
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• 2012

Because intra prediction modes in H.264 are determined by the brightness continuity between neighboring blocks, they can be used as a method for extracting edge information in the compression domain. However, if we just consider 9 intra prediction modes in H.264 as 9 different edge directions, we have the following two problems. First, intra prediction modes tend to yield too many edge blocks, generating unnecessary edge information. Second, we may not need all 9 directional edges (including the DC type) in H.264 intra prediction modes. For example, the EHD (edge histogram descriptor) in MPEG-7 defines only 4 directional edge types, namely horizontal, vertical, diagonal (HVD) edges with $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $45^{\circ}$, and $135^{\circ}$. Here, semi-diagonal (SD) edge types with $112.5^{\circ}$, $157.5^{\circ}$, $22.5^{\circ}$, and $67.5^{\circ}$ in the intra prediction modes in H.264 are not used. In this paper. we prepose a method that removes unnecessary edges from the intra prediction modes by utilizing the total average coefficient of 4x4 blocks in each slice and assign SD edges to HVD (horizontal, vertical, diagonal, $0^{\circ}$, $90^{\circ}$, $45^{\circ}$, $135^{\circ}$) edges by the contextual information of the neighboring blocks. Experimental results show that the edges determined by the proposed method in the compression domain are comparable to those of the previous edge detection methods in the spatial domain.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제38권6호
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• pp.675-683
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• 2001

본 논문에서는 에지 영상의 정보를 잃지 않으며 인접한 에지를 연결하는 에지 보정 알고리듬을 제안하였다. 제안된 에지 보정 알고리듬은 두 단계로 구성되어 있다. 첫 단계는 에지 영상을 반복적으로 융기시켜 융기 영상을 얻는 단계이며, 두 번째 단계는 골격선 추출 알고리듬을 이용하며 융기된 영상으로부터 에지 영상을 추출하는 단계로 이루어져 있다. 실험 결과는 제안된 방법이 다른 방법에 비해 원래의 에지 영상의 정보를 왜곡시키지 않으면서 인접한 에지를 잘 연결함을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2013년도 춘계학술대회
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• pp.886-888
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• 2013

에지는 물체의 크기, 방향, 위치 등의 정보를 포함한다. 이러한 에지를 검출하기 위한 기존의 에지검출 방법은 Sobel, Prewitt, Roberts, Laplacian 연산자 등을 이용한 방법이다. 기존의 방법은 에지를 검출하기 위하여 고정된 가중치 마스크를 이용하며 에지 검출 특성이 다소 미흡하다. 따라서 이와 같은 기존의 방법의 단점을 보완하기 위하여, 본 논문에서는 표준편차 및 임계값에 따른 가중치를 이용한 에지 검출 알고리즘을 제안하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.275-280
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• 2002

A new algorithm for gradual scene change detection in MPEG based frame sequences is proposed in this paper. The proposed algorithm is based on the fact that most of gradual curves can be characterized by variance distributions of edge information in the frame sequences. Average edge frame sequences are obtained by performing "sober" edge detection. Features are extracted by comparing variances with those of local blocks in the average edge frames. Those features are further processed by the opening operation to obtain smoothing variance curves. The lowest variance in the local frame sequences is chosen as a gradual detection point. Experimental results show that the proposed method provides 85% precision and 86% recall rate fur gradual scene changes.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.99-106
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• 2009

경계 검출은 영상 인식의 성능을 좌우하는 중요한 단계로서 지금까지 많은 경계 검출 방법들이 연구되어 왔음에도 불구하고 여전히 어려운 문제로 남아있으며, 영상에서 객체를 인식하거나 특정 영역을 추적하는 등의 유일한 방법은 아니지만 영상 인식 응용 분야에서 중요한 요소들 중의 하나이다. 본 논문에서는 미분 연산자를 이용한 경계검출 방법과는 달리 이진화 영상에서 2개의 이웃된 픽셀 정보를 참조하여 미리 정의된 4개의 경계 픽셀 패턴과 비교하여 경계 픽셀을 찾고, 다음 경계 검출 탐색 픽셀에 대한 방향을 결정하여 영역의 경계를 검출하며, 다음 영역의 경계 검출을 위하여 방문하지 않은 픽셀들을 탐색하면서 경계 검출 단계를 반복 수행하여 이진화 영상의 경계를 검출하는 방법을 제안하였다. 영상 인식에 있어 미분 연산자를 이용하여 경계 검출을 할 경우 경계 검출 다음 단계인 세선화 과정을 생략할 수 있었으며, 기존의 영역 경계 추적 방법에 비해 경계 검출 알고리즘 수행 시간을 단축하여 실시간으로 영상을 인식하는 시스템에 적용하여 전체적인 영상 인식 시간을 단축할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2008년도 제39차 동계학술발표논문집 16권2호
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• pp.211-214
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• 2009

Edge detection always influenced by noise belong to the original image, therefore need use some methods to sort this issue, mean shift algorithm has the smooth function which suit for the edge detection purpose, so adopted to fade out the unimportant information, and the sensitive noise portions. After this section, use the Canny algorithm to pick up the contour of the objects we focus on, meanwhile select the Soble operator that has the orientation attribute to support the method work well. In final, take experiment and get the perfect result we wanted, make sure this method make sense and better than the sole Edge detection algorithm,