Human-object interaction (HOI) detection is a popular computer vision task that detects interactions between humans and objects. This task can be useful in many applications that require a deeper understanding of semantic scenes. Current HOI detection networks typically consist of a feature extractor followed by detection layers comprising small filters (eg, 1 × 1 or 3 × 3). Although small filters can capture local spatial features with a few parameters, they fail to capture larger context information relevant for recognizing interactions between humans and distant objects owing to their small receptive regions. Hence, we herein propose a three-stream HOI detection network that employs a context convolution module (CCM) in each stream branch. The CCM can capture larger contexts from input feature maps by adopting combinations of large separable convolution layers and residual-based convolution layers without increasing the number of parameters by using fewer large separable filters. We evaluate our HOI detection method using two benchmark datasets, V-COCO and HICO-DET, and demonstrate its state-of-the-art performance.
The new-type measuring modules for unmanned remote supervisory system using mobile communication network have been designed in this study. Measuring modules consist of temperature measuring module, humidity measuring module and human body sensing module. And we will design a main part to collect and process informations of each modules, evaluate reliability of combined total system.
본 논문은 인체 감지 센서 모듈 및 그에 의한 관리 시스템의 구현 및 개선 방안에 관한 것으로, 구체적으로는 초음파 센서에 의하여 화장실 변기의 사용 여부를 탐지하는 인체 감지 센서 모듈과 각각의 화장실에 설치된 인체 감지 센서 모듈을 이용하여 건물 전체의 화장실의 상태를 제어할 수 있도록 하는 관리 시스템에 관한 것이다. 제안된 인체 감지 센서 모듈은 인체의 이동 여부를 탐지하는 탐지 센서, 변기로부터 일정 거리에 위치하는 인체를 탐지하는 것에 의하여 변기의 사용 여부를 감지하는 접촉 센서로 구성되고, 관리 시스템은 탐지 센서와 접촉 센서로부터 전송된 신호를 처리하는 제어 유닛, 탐지 센서와 접촉 센서로부터 전달된 신호의 처리에 따라 개폐가 제어되는 전자 개폐 밸브 및 작동 상태에 대한 정보를 저장하고 일정 주기로 전송하는 근거리 무선 통신 유닛을 포함한다.
Kiasari, Mohammad Ahangar;Na, Seung You;Kim, Jin Young
센서학회지
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제23권3호
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pp.149-157
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2014
This paper considers the ability of counting and positioning multi-targets by using a mobile UWB radar device. After a background subtraction process, distinguishing between clutters and human body signals, the position of targets will be computed using weighted Gaussian mixture methods. While computer vision offers many advantages, it has limited performance in poor visibility conditions (e.g., at night, haze, fog or smoke). UWB radar can provide a complementary technology for detecting and tracking humans, particularly in poor visibility or through-wall conditions. As we know, for 2D measurement, one method is the use of at least two receiver antennas. Another method is the use of one mobile radar receiver. This paper tried to investigate the position detection of the stationary human body using the movement of one UWB radar module.
The new-type measuring modules for unmanned remote supervisory system using mobile communication network have been designed in this study. Measuring modules consist of temperature measuring module, humidity measuring module and human body sensing module. And we will design a main part to collect and process informations of each modules, evaluate reliability of combined total system.
In this study we present a system for pulse-rate period detection and human sensibility evaluation based on the wireless medical telemetry service (WMTS) used for transmission of data from medical telemetry devices to various medical facilities and services. We develop a medical-purpose specific WMTS communication module to transmit biometric signals. From the pulse rate variability(PRV) signal, we attempt to classify positive and negative emotional states based on analysis of the ratio of LF/HF in the frequency domain. We measure the data reception rate according to distance in order to test the performance of the WMTS module and analyze the effects on human sensibility evaluation.
도심지에 지진, 산사태 등과 같은 재난 발생 시 건물 및 지하 구조물 붕괴로 인해 잔해 내부에 다수의 매몰자가 발생된다. 이때 인명탐지를 위해 주로 음향, 영상 및 전파 등을 활용한 탐지 장비 등이 활용되나 고가이며, 붕괴지 상부로의 직접 투입으로 인한 2차 붕괴위험 및 장비 운용 성능 저하로 인해 신속하고 높은 신뢰성을 갖는 인명탐지 기술이 활용되지 않고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위한 매몰자의 휴대 기기에서 송출하는 Wi-Fi 신호 및 기압정보를 제공받아 매몰자의 3차원 위치를 탐색하는 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)에 탑재 가능한 무선신호 기반 인명탐지 모듈을 개발하였다. 또한 드론의 비행동안 매몰자 휴대기기 정보를 실시간으로 수집하여 해당 정보를 지상부에 전송하여 신뢰성 있는 매몰자의 3차원 위치정보를 제공하도록 하는 모듈 개발 프레임워크를 제시하였다. 이를 통해 인명탐지 모듈의 개발과 현장 테스트를 통해 적용 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과는 향후 대형 건물 붕괴와 같은 재난 시 매몰자에 대한 매몰 위치의 신속한 탐지 및 구호와 실종자 수색을 위한 핵심기술로 활용될 수 있을 것이다.
Journal of electromagnetic engineering and science
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제12권4호
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pp.234-239
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2012
This paper presents a compact K-band Doppler radar sensor for human vital signal detection that uses a radar configuration with only single coupler. The proposed radar front-end configuration can reduce the chip size and the additional RF power loss. The radar front-end IC is composed of a Lange coupler, VCO, and single balanced mixer. The oscillation frequency of the VCO is from 27.3 to 27.8 GHz. The phase noise of the VCO is -91.2 dBc/Hz at a 1 MHz offset frequency, and the output power is -4.8 dBm. The conversion gain of the mixer is about 11 dB. The chip size is $0.89{\times}1.47mm^2$. The compact Ka-band Doppler radar system was developed in order to demonstrate remote human vital signal detection. The radar system consists of a Ka-band Doppler radar module with a $2{\times}2$ patch array antenna, baseband signal conditioning block, DAQ system, and signal processing program. The front-end module size is $2.5{\times}2.5cm^2$. The proposed radar sensor can properly capture a human heartbeat and respiration rate at the distance of 50 cm.
기존의 망 이상 상태 탐지 시스템들은 주로 정상 상태의 시스템 사용률 등과 같은 통계 값으로 결정된 임계값을 기반으로 탐지하기 때문에 이상 상태임에도 불구하고 정상 상태와 비슷한 시스템 통계 값을 가지면 탐지하지 못하는 문제점이 있다. 이러한 단점들을 해결하기 위하여 본 논문에서는 인간면역체계의 학습, 적응, 기억 능력등의 특성을 이용하는 인공면역체계 기반의 적응적 망 이상 상태 탐지 모델을 제안한다. 이를 위하여 인간면역 시스템의 수지상 세포 (Dendritic Cell)와 T 세포 사이의 상호 작용을 이용한 탐지 모델을 설계하고 각 구성 요소 및 기능을 정의한다. 중앙 집중 제어 노드는 각 라우터 노드로부터 전달받은 정보를 분석하여 대응 방법을 해당 라우터들에게 전달한다. 또한 라우터 노드는 학습을 통해 얻어진 데이터를 기반으로 이상 상태를 탐지할 뿐만 아니라 중앙 집중 제어 노드로부터 전달받은 정보를 이용하여 이상 상태를 처리한다. 최종적으로 제안된 이상 상태탐지 모델의 타당성을 검증하기 위하여 구성 모듈을 설계하고 flooding 공격에 대한 시뮬레이션을 수행한다.
This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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