Passenger safety is a primary concern of railway system but, it has been urgent issue that dozens of people are killed every year when they are fallen from train platforms. In this paper, we propose a vision based monitoring system for railway station platform. The system immediately perceives dangerous factors of passengers on the platform by using image processing technology. To monitor almost entire length of the track line in the platform, we use several video cameras. Each camera conducts surveillance its own preset monitoring area whether human or dangerous object was fallen in the area. Moreover, to deal with the accident immediately, the system provides local station, central control room employees and train driver with the video information about the accident situation including alarm message. This paper introduces the system overview and detection process with experimental results. According to the results, we expect the proposed system will play a key role for establishing highly intelligent monitoring system in railway.
Jo, Byung-Wan;Lee, Yun-Sung;Kim, Jung-Hoon;Kim, Do-Keun;Yoon, Kwang-Won
The Journal of the Korea Contents Association
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v.16
no.3
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pp.11-21
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2016
Recently, structure safety management techniques using cutting-edge technology(Displacement senor, sensor of acceleration) has emerged as an important issue owing to the aging of infrastructure such as bridge and building. In general, the structural monitoring system for structure safety management is based on IT technology and it is expensive to install. In this paper developed an image-based structure dynamic characteristic analysis system prototype to assess the damage of structure in a more cost-effective way than traditional structure health monitoring system. The inspector can take a video of buildings or other structures with digital camera or any other devices that is passible to take video, and then using NCC calculation for image processing technique to get natural frequency. This system is analysis of damage of the structure using a compare between the frequency response ratio and functions when problems are occurs send alarm to administrator. This system is easier to install and remove than previous monitoring sensor in economical way.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.10a
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pp.437-441
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1997
In the conventional remote monitoring system, a user in front of a computer monitor can acquire only 2 dimensional visual information in a passive way. Thus, even thoght the user finds an interesting object from the video image, helshe can hardly acquire additional information on the object such as name. 311 shape, etc. In this paper, an active monitoring system that shows additional information on the selected object is proposed. The active remote monitoring system can calculate the 3D position of the object that is selected in the video images. Then, using the 3D position of the object, other information on the object can be retrieved from the database and shown on the screen. To calculate the 3D position of the object, 2 CCD cameras that can be tilted and panned using 3 stepping motors are used. The algorithm of 3D position calculation and the result of experiments are explained.
KANG Ho-Won;LEE Seong-Ho;KIM Je-Yoon;JEONG Seok-Kwon;KIM Sang-Bong
Korean Journal of Fisheries and Aquatic Sciences
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v.28
no.3
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pp.294-300
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1995
In aquaculture industrial field, an automatic management and control system is needed to cope with the difficulties such as expensive wage, ripe age of management worker and risk according to the unexpected change of environmental conditions in the aquarium. This paper introduces an automatic aquarium monitoring and control system. The system is developed using PC single board computer. A PC can be connected to multi-single hoard computers, and the communication between PC and single board computers is based on RS-422/485 interfacing method. The physical data of pH, DO, temperature and water level etc. are real-timely treated in the single board computer though individual transducers, transfered to the main monitoring PC through RS-422/485 communication, and those data are graphically shown on the PC monitor. Furthermore, the environmental circumstance can be monitored through the image processing system, and the emergency system can be operated under the condition of environmental incident such as electric power stoppage, DO deficiency, pump shut down and low level water etc.
Comprehensive condition monitoring of large industry systems such as nuclear power plants (NPPs) is essential for safety and maintenance. In this study, we developed novel system-scale diagnostic technology based on deep-learning and IR thermography that can efficiently and cost-effectively classify system conditions using compact Raspberry Pi and IR sensors. This diagnostic technology can identify the presence of an abnormality or accident in whole system, and when an accident occurs, the type of accident and the location of the abnormality can be identified in real-time. For technology development, the experiment for the thermal image measurement and performance validation of major components at each accident condition of NPPs was conducted using a thermal-hydraulic integral effect test facility with compact infrared sensor modules. These thermal images were used for training of deep-learning model, convolutional neural networks (CNN), which is effective for image processing. As a result, a proposed novel diagnostic was developed that can perform diagnosis of components, whole system and accident classification using thermal images. The optimal model was derived based on the modern CNN model and performed prompt and accurate condition monitoring of component and whole system diagnosis, and accident classification. This diagnostic technology is expected to be applied to comprehensive condition monitoring of nuclear power plants for safety.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.4
no.2
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pp.92-96
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2006
Hardware for monitoring the water quality using water fleas is developed. Water flea is a frequently used biological sensor for monitoring the water quality. Water fleas quickly respond to the incoming toxic water by changing their activity when they are exposed. By measuring the activity of water fleas, the incoming toxic water is instantly detected. So far the measurement of activity of water fleas has been done with a system equipped with both a light source of LED and a light detector of photo transistor. Water flea itself is, however, sensitive to light resulting in incorrect response and the system has two inconvenient separate parts of the light source and the detector. This paper suggests a system using a CCD camera instead of a light source and a detector. The suggested system processes the image data from the CCD camera in real time without any delay. The developed system becomes a part of the remote water monitoring embedded system.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.35-41
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2018
Smart device has become an affordable main computing resource for robotic ap-plications in accordance with a fast growth of mobile internet environment. Since the computing power of smart device has been increased, smart device based ro-bot system attempts to replace traditional robot applications with laptop-based system. Methodologies for acquisition of remote sensory information and control of various types of robots using smart device have been proposed recently. In this paper, we propose a robot control system using a monitoring program and a communication protocol. The proposed system is a combination of an educa-tional programming oriented robot named EPOR-S. as small service robot plat-form and a smart device. Through a simulation study using image processing, the feasibility of combination of the proposed robot monitoring program and control system was verified.
Automated greenhouse production system often require crop growth monitoring involving accurate quantification of plant physiological properties. Conventional methods are usually burdensome, inaccurate, and harmful to crops. A thermal image analysis system can accomplish rapid and accurate measurements of physiological-property changes of stressed crops. In this research a thermal imaging system was used to measure the leaf-temperature changes of several crops according to nutrient stresses. Thermal images were obtained from lettuce, cucumber, and pepper plants. Plants were placed in growth chamber to provide relatively constant growth environment. Results showed that there were significant differences in the temperature of stressed plants and non-stressed plants. In a case of the both N deficiency and excess, the leaf temperatures of cucumber were $2^{\circ}C$ lower than controlled temperature. The leaf temperature of cucumber was $2^{\circ}C$ lower than controlled temperature only when it was under N excess stress. For the potassium deficiency or excess stress, the leaf temperaures of cucumber and hot pepper were $2^{\circ}C$ lower than controls, respectively. The phosphorous deficiency stress dropped the leaf temperatures of cucumber and hot pepper $2^{\circ}C$ and $1.5^{\circ}C$ below than controls. However, the leaf temperature of lettuce did not change. It was possible to detect the changes in leaf temperature by infrared thermography when subjected to nutrition stress. Since the changes in leaf temperatures were different each other for plants and kinds of stresses, however, it is necessary to add a nutrient measurement system to a plant-growth monitoring system using thermography.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.12
no.2
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pp.321-327
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2008
In recently, researches which appling satellite image are introduced target to the forest area. Especially, it is satellite image analysis's advantage that collecting information of terrain at the direct accesses are dangerous and impassible area. But, the studies approaching to a inflectional paradigm of forests and change detection system for the distinguished forests type are leaves much to be desired. In this study, therefore, change of forests type was analyzed using Landsat TM satellite image which have multi-spectral bands. Furthermore, change detection system for forests type was constructed on web for the periodical monitoring.
Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.13
no.4
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pp.71-79
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2017
Recently, Fire watching and dangerous substances monitoring system has been being developed to enhance various fire related security. It is generally assumed that fire flame extraction plays a very important role on this monitoring system. In this study, we propose the fire flame extraction method of Non-Residential Facilities based on core object extraction in image. A core object is defined as a comparatively large object at center of the image. First of all, an input image and its decreased resolution image are segmented. Segmented regions are classified as the outer or the inner region. The outer region is adjacent to boundaries of the image and the rest is not. Then core object regions and core background regions are selected from the inner region and the outer region, respectively. Core object regions are the representative regions for the object and are selected by using the information about the region size and location. Each inner region is classified into foreground or background region by comparing its values of a color histogram intersection of the inner region against the core object region and the core background region. Finally, the extracted core object region is determined as fire flame object in the image. Through experiments, we find that to provide a basic measures can respond effectively and quickly to fire in non-residential facilities.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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