This study if the first trial toward realizing a new methodology for vehicle re-identification based on heterogeneous sensor systems. A major interest of the author is how to effectively utilize information obtained from different sensors to derive accurate and reliable section travel times. The 'blade' sensor that is a newly developed sensor for capturing vehicle wheel information and the existing square loop sensor are employed to extract the inputs of the proposed vehicle re-identification algorithm. The fundamental idea of the algorithm developed in this study, which is so called 'anonumous vehicle re-identification,' it to match vehicle features obtained from both sensors. The results of the algorithm evaluation reveal that the proposed methodology could be successfully implemented in the field. The proposed methodology would be an invaluable tool for operating agencies in support of traffic monitoring systems and traveler information systems.
To correctly invert and interpret Surface Nuclear Magnetic Resonance (SNMR) data collected in conductive terrains, an accurate estimate of subsurface conductivity structure is required. Given such an estimate, it would be useful to determine, before conducting an SNMR sounding, whether or not the conductivity structure would prevent groundwater being detected. Using SNMR forward modelling, we describe a method of determining the depth range from which most of the SNMR signal originates, given a model of subsurface conductivity structure. We use the method to estimate SNMR depth penetration in a range of halfspace models and show that for conductive halfspaces ($<10{\Omega}.m$) the depth of penetration Is less than 50 m. It is also shown that for these halfspaces, increasing coincident loop size does not significantly improve depth penetration. The results can be used with halfspace approximations of more complicated ID conductivity structures to give a reasonable estimate of the depth range over which signal is obtainable in conductive terrains.
One of the most important research topics on intelligent transportation systems in recent years is detecting and recognizing a license plate. The license plate has a unique identification data on vehicle information. The existing vehicle traffic control system is based on a stop and uses a loop coil as a method of vehicle entrance/exit recognition. The method has the disadvantage of causing traffic jams and rising maintenance costs. We propose to exploit differential image of camera background instead of loop coil as an entrance/exit recognition method of vehicles. After entrance/exit recognition, we detect the candidate images of license plate using the morphological characteristics. The license plate can finally be detected using SVM(Support Vector Machine). Letter and numbers of the detected license plate are recognized using CNN(Convolutional Neural Network). The experimental results show that the proposed algorithm has a higher recognition rate than the existing license plate recognition algorithm.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.5
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pp.677-684
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2021
This paper presents a time-to-digital converter for measuring absolute time differences. The time-to-digital converter was designed and fabricated in 0.18-um CMOS technology and it can be applied to Light Detection and Ranging system which requires long time-cover range and 50ps time resolution. Since designed time-to-digital converter adopted the reference clock of 625MHz generated by phase locked loop, it could have absolute time resolution of 50ps after automatic calibration and its cover range was over than 800ns. The time-to-digital converter adopted a counter and chain delay lines for time measurement. The counter is used for coarse time measurement and chain delay lines are used for fine time measurement. From many times experiments, fabricated time-to-digital converter has 50 ps time resolution with maximum INL of 0.8 LSB and its power consumption is about 70 mW.
Hamish Tomlinson;Geoffrey W. Rodgers;Chao Xu;Virginie Avot;Cong Zhou;J. Geoffrey Chase
Smart Structures and Systems
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v.31
no.2
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pp.101-111
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2023
Structural health monitoring (SHM) covers a range of damage detection strategies for buildings. In real-time, SHM provides a basis for rapid decision making to optimise the speed and economic efficiency of post-event response. Previous work introduced an SHM method based on identifying structural nonlinear hysteretic parameters and their evolution from structural force-deformation hysteresis loops in real-time. This research extends and generalises this method to investigate the impact of a wide range of flag-shaped or pinching shape nonlinear hysteretic response and its impact on the SHM accuracy. A particular focus is plastic stiffness (Kp), where accurate identification of this parameter enables accurate identification of net and total plastic deformation and plastic energy dissipated, all of which are directly related to damage and infrequently assessed in SHM. A sensitivity study using a realistic seismic case study with known ground truth values investigates the impact of hysteresis loop shape, as well as added noise, on SHM accuracy using a suite of 20 ground motions from the PEER database. Monte Carlo analysis over 22,000 simulations with different hysteresis loops and added noise resulted in absolute percentage identification error (median, (IQR)) in Kp of 1.88% (0.79, 4.94)%. Errors were larger where five events (Earthquakes #1, 6, 9, 14) have very large errors over 100% for resulted Kp as an almost entirely linear response yielded only negligible plastic response, increasing identification error. The sensitivity analysis shows accuracy is reduces to within 3% when plastic drift is induced. This method shows clear potential to provide accurate, real-time metrics of non-linear stiffness and deformation to assist rapid damage assessment and decision making, utilising algorithms significantly simpler than previous non-linear structural model-based parameter identification SHM methods.
This paper compares the sensorless control performance according to the applied voltage waveform by injecting sinusoidal, triangular, and square waveform in the harmonic injection sensorless control method. By injecting various voltage shape waveform with a frequency of 1kHz, the error amount of the estimated angle for each waveform is compared and analyzed. For the experiment, the HILS(hardware in the loop simulation) system was used. The hardware is the control board, and the inverter and motor models implemented in Simulik are located in the real-time simulator. The control algorithm is implemented by the FPGA control board, which includes a PWM interrupt service routine with a frequency of 10 kHz, harmonic injection and position detection sensorless algorithm.
Kim, Wi-Sik;Jeon, Chan-Hyeok;Kim, Jeong-Ho;Oh, Myung-Joo
Journal of fish pathology
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v.25
no.3
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pp.257-262
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2012
A reverse transcriptase loop-mediated isothermal amplification (RT-LAMP) assay was evaluated to monitor infectious hematopoietic necrosis virus (IHNV) from artificially infected rainbow trout Oncorhynchus mykiss. The cumulative mortalities of fish challenged with IHNV at $10^{6.5}\;TCID_{50}$/fish, $10^{5.5}\;TCID_{50}$/fish and $10^{4.5}\;TCID_{50}$/fish were 40%, 0% and 0%, respectively. Dead fish and survivors at 16 and 28 d post-challenge in each group were employed for IHNV detection by RT-LAMP assay and virus isolation using BF-2 cells. IHNV from $10^{4.3}$ to $10^{6.8}\;TCID_{50}/ml$ was isolated from all the dead fish and also detected in all of the examined dead fish by RT-LAMP assay. In survivors at 16 d, 60% (3/5 fish, $10^{2.8}-10^{5.05}\;TCID_{50}/ml$), 20% (1/5 fish, $10^{1.05}\;TCID_{50}/ml$) and 60% (3/5 fish, $10^{1.05}-10^{4.8}\;TCID_{50}/ml$) were found to be IHNV-positive by virus isolation in fish challenged with IHNV at $10^{6.5}\;TCID_{50}$/fish, $10^{5.5}\;TCID_{50}$/fish and $10^{4.5}\;TCID_{50}$/fish, respectively, while 20% (1/5 fish), 0% (0/5 fish) and 20% (1/5 fish) were IHNV-positive by RT-LAMP assay. No IHNV was detected in the survivors at 28 d and control fish. These results indicate that the RT-LAMP assay is useful for detection of IHNV in diseased fish although it is not enough to monitor virus in IHNV-survivors.
Background: HPV DNA testing has been recently introduced as an adjunct test to cytology in the follow-up of patients after treatment for cervical lesions using the loop electrosurgical excision procedure (LEEP). The aim of this study was to evaluate the role of HPV testing in the detection of persistent or recurrent disease after LEEP in patients with cervical epithelial lesions in northern Thailand. Materials and Methods: Patients who underwent LEEP as a treatment for histological low-grade (LSIL) or high-grade squamous intraepithelial lesion (HSIL) or worse at Chiang Mai University Hospital between June 2010 and May 2012 were included. Follow-ups were scheduled at 6-month intervals and continued for 2 years using co-testing (liquid-based cytology and Hybrid Capture 2 [HC2]) at 6 months and 24 months and liquid-based cytology alone at 12 and 18 months. Results: Of 98 patients included, the histological diagnoses for LEEP included LSIL in 16 patients, and HSIL or worse in 82 patients. The LEEP margin status was negative in 84 patients (85.7%). At follow-up, 10 patients (10.2%) had persistent/recurrent lesions; 4 among LSIL patients (25.0%) and 6 in the group with HSIL or worse (7.3%). Only 2 of 82 patients (2.4%) with HSIL or worse diagnoses had histological HSIL in the persistent/recurrent lesions. Using histologically confirmed LSIL as the threshold for the detection of persistent/recurrent disease, cytology had a higher sensitivity than HC2 (90.0% versus 70.0%). At the 6-month follow-up appointment, combined cytology and HC2 (co-testing) had a higher sensitivity in predicting persistent/recurrent disease (80.0%) compared with that of cytology alone (70.0%) and HC2 (50.0%). Conclusions: After LEEP with a negative surgical margin, the rate of persistent/recurrent lesions is low. The addition of HPV testing at the 6-month visit to the usual cytology schedule may be an effective approach in the follow-up after LEEP.
Image-based traffic information collection systems have entered widespread adoption and use in many countries since these systems are not only capable of replacing existing loop-based detectors which have limitations in management and administration, but are also capable of providing and managing a wide variety of traffic related information. In addition, these systems are expanding rapidly in terms of purpose and scope of use. Currently, the utilization of image processing technology in the field of traffic accident management is limited to installing surveillance cameras on locations where traffic accidents are expected to occur and digitalizing of recorded data. Accurately recording the sequence of situations around a traffic accident in a freeway and then objectively and clearly analyzing how such accident occurred is more urgent and important than anything else in resolving a traffic accident. Therefore, in this research, existing technologies, this freeway attribute, velocity changes, volume changes, occupancy changes reflect judge the primary. Furthermore, We pointed out by many past researches while presenting and implementing an active and environmentally adaptive methodology capable of effectively reducing false detection situations which frequently occur even with the Gaussian Mixture model analytical method which has been considered the best among well-known environmental obstacle reduction methods. Therefore, in this way, the accident was the final decision. Also, environmental factors occur frequently, and with the index finger situations, effectively reducing that can actively and environmentally adaptive techniques through accident final judgment. This implementation of the evaluate performance of the experiment road of 12 incidents in simulated and the jang-hang IC's real-time accident experiment. As a result, the do well detection 93.33%, false alarm 6.7% as showed high reliability.
Image-based traffic information collection systems have entered widespread adoption and use in many countries since these systems are not only capable of replacing existing loop-based detectors which have limitations in management and administration, but are also capable of providing and managing a wide variety of traffic related information. In addition, these systems are expanding rapidly in terms of purpose and scope of use. Currently, the utilization of image processing technology in the field of traffic accident management is limited to installing surveillance cameras on locations where traffic accidents are expected to occur and digitalizing of recorded data. Accurately recording the sequence of situations around a traffic accident in a signal intersection and then objectively and clearly analyzing how such accident occurred is more urgent and important than anything else in resolving a traffic accident. Therefore, in this research, we intend to present a technology capable of overcoming problems in which advanced existing technologies exhibited limitations in handling real-time due to large data capacity such as object separation of vehicles and tracking, which pose difficulties due to environmental diversities and changes at a signal intersection with complex traffic situations, as pointed out by many past researches while presenting and implementing an active and environmentally adaptive methodology capable of effectively reducing false detection situations which frequently occur even with the Gaussian complex model analytical method which has been considered the best among well-known environmental obstacle reduction methods. To prove that the technology developed by this research has performance advantage over existing automatic traffic accident recording systems, a test was performed by entering image data from an actually operating crossroad online in real-time. The test results were compared with the performance of other existing technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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