This paper proposes detection method of vehicles using camera for auto-vehicle-system. Detection method is based on shadow detection and symmetric feature of vehicle. This method consists of three part. First is lane detection. By lane detection, we can reduce the area for vehicle detection. Second part is shadow detection. Shadow has information of vehicle width and position. Third part is symmetry. This feature is helpful for confirming the vehicle.
This paper suggests a judgement method for an inclined plane before entrance of it and the detection of obstacle position. Main idea is started from the assumption that obstacle is always on the bottom plane, and corner appears at this position. The process to detect the obstacle consists of three steps. First the 3D data using stereo matching is acquired to detect an obstacle. Second a bottom plane is extracted by using limit condition. Last the obstacle position is found by using Harris corner detection. Obstacle position detection on an inclined plane was verified by outdoor and indoor experiment. In error analysis, it is confirmed that an average error of obstacle detection in outdoor was larger than the error in indoor but the error are within about 0.030 m. This method will be applied to unmanned vehicles to navigate under various environment.
A study was carried out to establish a detection method of irradiated shellfish through thermoluminescence (TL). The TL intensity of first glow curves for irradiated bloody, freshwater, and short-neck shellfish increased from control until 5 kGy and increased slightly room 5 kGy until 10 kGy. Maximum TL temperatures of all irradiated samples tested were below 23$0^{\circ}C$, within temperature interval of 150~25$0^{\circ}C$ recommended for evaluation. Since just in control, glow curve ratios of G3 and G4 calculated from re-irradiated (1 kGy) bloody, freshwater and shortneck were over 0.5, detection in control was possible. However, as glow curve ratios after three months were below 0.5, detection by glow curve ratios after three months was impossible. Gl, which calculated from unirradiated samples, exhibited below 0.1, they were classified as unirradiated. In all samples, all the irradiated shellfish could be classified correctly as irradiated by hemaximum TL temperatures and shape of the second glow curve because those were shown in a lower temperature region than those of the first glow curve.
이제까지 국소 최적 검파를 다룬 연구들에서는 대부분 관측을 독립이라 두었다. 독립 관측 모형에서 얻은 검파기는 의존성 잡음 성분이 있는 현대 고속 통신 시스템에서 성능이 쾌 떨어질 수 있다. 이 논문의 1부에서는 곱셈 꼴 잡음과 일차 마르코프 덧셈꼴 잡음이 일어나는 환경에서 알려진 약한 신호를 검파할 때 알맞은 검정 통계량을 자세히 살펴본다. 이어, 2부에서는 여러 검파기의 점근 성능과 유한 표본 크기 성능을 얻고 서로 견주어 보며, 성능을 가장 좋게 하려면 간섭끼리의 의존성을 생각하여 검파기를 꾸며야 함을 보인다.
In this paper a two-stage maximum-likelihood (ML) detection structure for group detection in DS/CDMA systems is presented. The first stage of the receiver is a linear filter, aimed at suppressing the effect of the unwanted (i.e., out-of-grout) users' signals, while the second stage is a non-linear block, implementing a ML detection rule on the set of desired users signals. As to the linear stage, we consider both the decorrelating and the minimum mean square error approaches. Interestingly, the proposed detection structure turns out to be a generalization of Varanasi's group detector, to which it reduces when the system is synchronous, the signatures are linerly independent and the first stage of the receiver is a decorrelator. The issue of blind adaptive receiver implementation is also considered, and implementations of the proposed receiver based on the LMS algorithm, the RLS algorithm and subspace-tracking algorithms are presented. These adaptive receivers do not rely on any knowledge on the out-of group users' signals, and are thus particularly suited for rejection of out-of-cell interference in the base station. Simulation results confirm that the proposed structure achieves very satisfactory performance in comparison with previously derived receivers, as well as that the proposed blind adaptive algorithms achieve satisfactory performance.
Seyed Milad Hosseini;Mohamad Mohamadi Dehcheshmeh;Gholamreza Ghodrati Amiri
Structural Engineering and Mechanics
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제87권6호
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pp.555-574
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2023
An efficient optimization algorithm and damage-sensitive objective function are two main components in optimization-based Finite Element Model Updating (FEMU). A suitable combination of these components can considerably affect damage detection accuracy. In this study, a new hybrid damage-sensitive objective function is proposed based on combining two different objection functions to detect the location and extent of damage in structures. The first one is based on Generalized Pseudo Modal Strain Energy (GPMSE), and the second is based on the element's Generalized Flexibility Matrix (GFM). Four well-known population-based metaheuristic algorithms are used to solve the problem and report the optimal solution as damage detection results. These algorithms consist of Cuckoo Search (CS), Teaching-Learning-Based Optimization (TLBO), Moth Flame Optimization (MFO), and Jaya. Three numerical examples and one experimental study are studied to illustrate the capability of the proposed method. The performance of the considered metaheuristics is also compared with each other to choose the most suitable optimizer in structural damage detection. The numerical examinations on truss and frame structures with considering the effects of measurement noise and availability of only the first few vibrating modes reveal the good performance of the proposed technique in identifying damage locations and their severities. Experimental examinations on a six-story shear building structure tested on a shake table also indicate that this method can be considered as a suitable technique for damage assessment of shear building structures.
Hongbing Chen;Shiyu Gan;Yuanyuan Li;Jiajin Zeng;Xin Nie
Steel and Composite Structures
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제50권1호
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pp.89-105
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2024
Multichannel analysis of surface waves (MASW) method has exhibited broad application prospects in the nondestructive detection of interfacial debonding in steel-concrete composite structures (SCCS). However, due to the structural diversity of SCCS and the high stealthiness of interfacial debonding defects, the feasibility of MASW method needs to be investigated in depth. In this study, synthetic parametric study on MASW nondestructive debonding detection for SCCSs is performed. The aim is to quantitatively analyze influential factors with respect to structural composition of SCCS and MASW measurement mode. First, stress wave composition and propagation process in SCCS are studied utilizing 2D numerical simulation. For structural composition in SCCS, the thickness variation of steel plate, concrete core, and debonding defects are discussed. To determine the most appropriate sensor arrangement for MASW measurement, the effects of spacing and number of observation points, along with distances between excitation points, nearest boundary, as well as the first observation point, are analyzed individually. The influence of signal type and frequency of transient excitation on dispersion figures from forwarding analysis is studied to determine the most suitable excitation signal. The findings from this study can provide important theoretical guidance for MASW-based interfacial debonding detection for SCCS. Furthermore, they can be instrumental in optimizing both the sensor layout design and signal choice for experimental validation.
This paper applies the arc detection algorithm to prevent the false detection in photo voltaic series arc detection circuit, which is required not only to detect the series arc quickly, but also not falsely detect the arc for the non-arc noise. For this purpose, this study proposes a rapid and preventive false detection method of single peak noise and short noise signals. First, to prevent false detection by single peak noise, Discrete wavelet transform (DWT)-based characteristic parameters are applied to determine the shape and the amplitude of the noise. In addition, arc fault detection within a few milliseconds is performed with the DWT iterative algorithm to quickly prevent false detection for short noise signals, considering the continuity of serial arc noise. Thus, the method operates not only to detect series arc, but also to avoid false arc detection for peak and short noises. The proposed algorithm is applied to real-time serial arc detection circuit based on the TMS320F28335 DSP. The serial arc detection and peak noise filtering performances are verified in the built simulated arc test facility. Furthermore, the filtering performance of short noise generated through DC switch operation is confirmed.
To establish a detection method of irradiated perilla and sesame seeds, studies were performed with pulsed photostimulated luminescence (PPSL) and thermoluminescence (TL). The PPSL photon counts of the mineral separated from irradiated sesame and perilla seeds were higher than unirradiated one and exhibited an increase with increasing irradiation dose and mineral content. Also TL intensities of minerals separated from irradiated sesame and perilla seeds increased with increasing irradiation dose. In all samples, detection was possible with shapes and maximum TL temperatures of the second glow curves showing lower regions than those of the first glow curves and correctly classified as irradiated samples. Glow curve ratios of irradiated samples were higher than 0.5. These results suggest that PPSL and TL are applicable methods for the detection of irradiated perilla and sesame seeds.
According to the development of depth sensing devices and depth estimation technology, depth information becomes more important for object detection in computer vision. In terms of recognition rate, pedestrian detection methods have been improved more accurately. However, the methods makes slower detection time. So, many researches have overcome this problem by using GPU. Here, we propose a real-time pedestrian detection algorithm that does not rely on GPU. First, the depth-weighted distance map is used for detecting expected human regions. Next, human detection is performed on the regions. The performance for the proposed approach is evaluated and compared with the previous methods. We show that proposed method can detect human about 7 times faster than conventional ones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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