In recent years, the industry and research communities have focused on developing autonomous crack inspection approaches, which mainly include image acquisition and crack detection. In these approaches, mobile devices such as cameras, drones or smartphones are utilized as sensing platforms to acquire structural images, and the deep learning (DL)-based methods are being developed as important crack detection approaches. However, the process of image acquisition and collection is time-consuming, which delays the inspection. Also, the present mobile devices such as smartphones can be not only a sensing platform but also a computing platform that can be embedded with deep neural networks (DNNs) to conduct on-site crack detection. Due to the limited computing resources of mobile devices, the size of the DNNs should be reduced to improve the computational efficiency. In this study, an architecture called pruned crack recognition network (PCR-Net) was developed for the detection of structural cracks. A dataset containing 11000 images was established based on the raw images from bridge inspections. A pruning method was introduced to reduce the size of the base architecture for the optimization of the model size. Comparative studies were conducted with image processing techniques (IPTs) and other DNNs for the evaluation of the performance of the proposed PCR-Net. Furthermore, a modularly designed framework that integrated the PCR-Net was developed to realize a DL-based crack detection application for smartphones. Finally, on-site crack detection experiments were carried out to validate the performance of the developed system of smartphone-based detection of structural cracks.
Recently, a drone is used for the general purpose application although the drone was builtfor the military purpose. A drone is actively used for the creation of contents, and an image acquisition. In this paper, we develop a 3D library module platform using 3D mesh model data, which is generated by a drone image and its point cloud. First, a lot of 2D image data are taken by a drone, and a point cloud data is generated from 2D drone images. A 3D mesh data is acquired from point cloud data. Then, we develop a service library platform using a transformed 3D data for multi-purpose uses. Our platform with 3D data can minimize the cost and time of contents creation for special effects during the production of a movie, drama, or documentary. Our platform can contribute the creation of experts for the digital contents production in the field of a realistic media, a special image, and exhibitions.
The Synthetic Aperture Radar(SAR) image and the Digital Elevation Model(DEM) of an target area are put into use to generate three dimensional image map. An method of image map generation is explained. The orbit and attitude determination of satellite makes it possible to model signal acquisition configuration precisely, which is a key to mapping image coordinates to geographic coordinates of concerned area. An application is made to RADARSAT in the purpose of testing its validity. To determine the orbit, zero Doppler range is used. And to determine the attitude, Doppler centroid frequency, which is the frequency observed when target is put in the center of antenna's view, is used. Conventional geocoding has been performed on the basis of direct method(mapping image coordinates to geographic coordinates), but in this reserch the inverse method(mapping from geographic coordinates to image coordinates) is taken. This paper shows that precise signal acquisition modeling based on the orbit and attitude determination of satellite as a platform leads to a satellite-centered accurate geocoding process. It also shows how to model relative motion between space-borne radar and target. And the relative motion is described in ECIC(earth-centered-initial coordinates) using Doppler equation and signal acquisition geometry.
TV technology started from black and white TV. Color TV invented and users request more realistic TV technology. The next technology is 3DTV. For 3DTV, 3D display technology, 3D coding technology, digital mux/demux technology in broadcast and 3D video acquisition are needed. Moreover, Almost every contents now exist are 2D contents. It causes necessity to convert from 2D to 3D. This article describes 2D/3D conversion algorithm and H/W platform on FPGA board. Time difference makes 3D effect and convolution filter increased the effect. Distorted image and original image give 3D effect. The algorithm is shown on 3D display. The display device shows 3D effect by parallax barrier method and has FPGA board.
In a coastal area, a plenty of research has adopted remotely sensed data. This is because longterm interaction between land and ocean makes continuous geographical changes in a broad extent and unaccessible areas. However, conventional remote sensing platforms such as satellite or airplane has several disadvantages including limited temporal resolution and high operational costs. Hence, this study uses a UAV system to detect a coastline and its movement. Result of coastline detection shows how the coastline moves in a day. Time-series coastlines were derived from UAV aerial images through digital image processing. There is a drawback in the stability of UAV compared to the conventional remote sensing platform, but the advantage appears on the economical efficiency. Since the latest studies shows an improvement of UAV for a variety of purposes in many fields, a UAV can also be utilized for regional study and spatial data acquisition platform. geography can also utilize a UAV as a spatial data acquisition platform for regional study.
Previous technology of remote sensing was focused on analyzing raster image and gaining information through image processing. But now it has extended to diverse fields like automatic map generation, material exploitation or monitoring environmental changes with effort to utilizing practical usage. And with rapid expansion of information exchange on Internet and high-speed network, the demand of public which want to utilize remotely sensed image has been increased. This makes growth of service on acquisition and processing remotely sensed image. GeoNet is a Java-based remotely sensed image processing system. It is based on Java object-oriented paradigm and features cross-platform, web-based execution and extensibility to client/server remotely sensed image processing model. Remotely sensed image processing software made by Java programming language can suggest alternatives to meet readily demand on remotely sensed image processing in proportion to increase of remotely sensed data. In this paper, we introduce GeoNet and explain its architecture.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.18
no.9
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pp.878-886
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2012
This paper investigates the implementation and flight test of realtime vision guided autopilot system based on virtual instrumentation platform. A graphical design process via virtual instrumentation platform is fully used for the image processing, communication between systems, vehicle dynamics control, and vision coupled guidance algorithms. A significatnt ojective of the algorithm is to achieve an environment robust autopilot despite wind and an irregular image acquisition condition. For a robust vision guided path tracking and hovering performance, the flight path guidance logic is combined in a multi conditional basis with the position estimation algorithm coupled with the vehicle attitude dynamics. An onboard flight test equipped with the developed realtime vision guided autopilot system is done using the rotary UAV system with full attitude control capability. Outdoor flight test demonstrated that the designed vision guided autopilot system succeeded in UAV's hovering on top of ground target within about several meters under geenral windy environment.
Lee, Changhui;Yun, Yerin;Bae, Saejung;Eo, Yang Dam;Kim, Changjae;Shin, Sangho;Park, Soyoung;Han, Youkyung
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.39
no.6
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pp.437-456
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2021
In the field of remote sensing in Korea, starting in 2017, deep learning has begun to show efficient research results compared to existing research methods. Currently, research is being conducted to apply deep learning in almost all fields of remote sensing, from image preprocessing to applications. To analyze the research trend of deep learning applied to the remote sensing field, Korean domestic journal papers, published until October 2021, related to deep learning applied to the remote sensing field were collected. Based on the collected 60 papers, research trend analysis was performed while focusing on deep learning network purpose, remote sensing application field, and remote sensing image acquisition platform. In addition, open source data that can be effectively used to build training data for performing deep learning were summarized in the paper. Through this study, we presented the problems that need to be solved in order for deep learning to be established in the remote sensing field. Moreover, we intended to provide help in finding research directions for researchers to apply deep learning technology into the remote sensing field in the future.
In this paper, we suggest the tracking method of moving multi-objects in maritime environments. The image acquisition is conducted using IR(InfraRed) camera sensors on an airborne platform. Under the circumstance of maritime, the qualities of IR images can be significantly degraded due to the clutter influence, which directly gives rise to a tracking loss problem. In order to reduce the effects from the clutters, we introduce a technical approach under Man-In-The-Loop(MITL) system for enhancing the tracking performance. To demonstrate the robustness of the proposed approach based on VTG(Valid Tracking Gate), the simulations are conducted utilizing the airborne IR video sequences: Then, the tracking performances are compared with the existing Kalman Filter tracking techniques.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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1999.05a
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pp.93-98
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1999
In recent years, medical procedures have become more complex, while financial pressures for shortened hospital stays and increased efficiency in patient care have increased. As a result, several shortcomings of present film-based systems for managing medical images have become apparent. Maintaining film space is labor intensive and consumes valuable space. Because only single copies of radiological examinations exist, they are prone to being lost or misplaced, thereby consuming additional valuable time and expense. In this paper, Any-PACS for image archiving, transmission, and viewing offers a solution to these problems. Proposed Any-PACS consists of mainly four parts such as Web Module, Client-Server Module, Internal Module, Acquisition Module. In addition, Any-PACS system includes DICOM Converter that Non-DICOM file format converts standard file format. In Client-Server Module case, Proposed system is combined both SCU(Service Class Use: Client) part and SCP(Service Class provider: Server)part therefore this system provides the high resolution image processing techniques based on windows platform. Because general PACS system is too expensive for Medium and Small hospitals to install and operate the full-PACS. Also, we constructed Web Module for database connection through the WWW.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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