In this paper, we developed a deep learning-based recyclable object detection model. The model is developed based on YOLOv5 that is a one-stage detector. The deep learning model detects and classifies the recyclable object into 7 categories: paper, carton, can, glass, pet, plastic, and vinyl. We propose two methods for recyclable object detection models to solve problems during training. Bounding Box CutMix solved the no-objects training images problem of Mosaic, a data augmentation used in YOLOv5. Standardized Distance-based IoU replaced DIoU using a normalization factor that is not affected by the center point distance of the bounding boxes. The recyclable object detection model showed a final mAP performance of 0.91978 with Bounding Box CutMix and 0.91149 with Standardized Distance-based IoU.
기존에 제안된 객체 모델링 방법론에서 정적 측면의 모델링은 시멘틱 모델 등의 풍부한 시멘틱을 제공하여 모델과 모델링의 많은 부분들을 정형화할 수 있다 그러나 대부분의 방법론들은 동적 모델과 모델링의 정형화가 미흡하다. 또한 기존의 동적 모델은 실시간과 멀티미디어 시스템에서 매우 중요한 특성인 객체간의 상호적용 관계 및 시간적 제약성을 정확하게 표현할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결 하기 위해서 행위를 기반으로한 정형적인 동적 모델과 모델링 절차를 제안한다. 이 모델은 대수구조 개념을 도입하여 객체의 상태 영역을 정의하고, 객체의 행위를 하나의 함수로 정의한다. 또한 이 모델은 시제논리와 정의된 행위함수를 사용하여 객체의 라이프사이클과 행성을 정형화한다. finig rule들을 사용하여 객체간의 행위적 종속성을 표현하므로써 기존의 객체 중심의 동적 모델에서 표현할 수 없는 시스템 관점의 행위도 일부 표현할 수 있다. 제안된 정형화된 모델을 기반으로 문제를 분 석할 수 있는 모델링 도구와 절차를 정형화 한다.
최근 많은 연구자와 실무자들이 모집단에 내재해 있는 여러 다른 그룹(class, segment)간의 이질성을 밝혀내고 객체들을 그룹별로 세분화하는 방법 중 하나로 잠재그룹 모델(Latent class model)을 고려하고 있다. 이 논문에서는 2000년도에 국립 암 센터에 접수된 한국 내 연령별 전립선암 사망자수 자료를 기반으로, 잠재그룹 포아송 모형을 이용하여 전립선암 환자의 연령에 따른 그룹화를 시도한다. 최우추정법 등 고전적 추론방법의 한계를 극복하기 위하여 Markov Chain Monte Carlo (MCMC) 방법을 도구로 한 베이지안 추정 방법을 제안한다. 제안된 베이지안 방법의 장점은 용이한 모수추정과 추정오차의 제공, 그리고 각 객체의 소속그룹의 판정과 이에 따르는 오차, 즉, 객체의 각 군집에 속할 확률, 도 구할 수 있다는 것이다. 또한 주어진 자료들에 대해 가장 적합한 그룹의 수를 결정하는 방법을 제시하여 그룹의 수나 세분화의 근거를 사전에 제공하지 않아도 자료가 주는 정보로부터 이들을 자동으로 결정하는 방법을 제시한다.
최근, 휴대폰과 PDA 등의 무선기기 사용자가 급증하고 있다. 이에 따라 지리정보, 교통안내 시스템과 같은 모니터링 및 제어 응용이 무선기기에서 활발히 사용되고 있다. 본 논문에서는 모바일 응용 중, 모니터링 및 제어 응용인 M/VC(Model/View Controller) 응용의 신속한 작성을 지원하는 모바일 M/VC 응용 프레임워크를 소개한다. 모바일 M/VC 응용 프레임워크는 무선 통신 환경에서 클라이언트와 서버 객체의 상호작용을 자동 처리하기 위해 Java의 관찰자/피관찰자(Observer/Observable)를 확장한 모바일 관찰자/피관찰자 패턴과 관찰자/피관찰자 객체들의 조립 기능을 제공하는 Multiplexer와 Demultiplexer 클래스들을 지원한다. 개발자는 이 프레임워크를 이용하여 Observable과 MoblieObserver 클래스들로부터 필요한 객체들을 생성한 후, 이들을 Multiplexer와 Demultiplexer 객체에 구성적으로(plug-and-play식으로) 상호 연결하여 응용을 생성한다. 즉, 개발자는 무선 환경을 고려하지 않고 모바일 M/VC 응용 프레임워크가 제공하는 Multiplexer나 Demultiplexer 클래스의 객체에 모바일 관찰자/피관찰자 객체들을 조립식으로 연결함으로써 피관찰자의 상태 변화가 관찰자에게 전달되고 관찰자를 통한 사용자의 입력이 피관찰자에게 전달되어 반영되는 모바일 모니터링 및 제어 응용을 신속하게 작성할 수 있다. 또한, 모바일 M/VC 응용 프레임워크는 무선 통신 환경하의 관찰자/피관찰자 객체들과 같은 컴포넌트 재사용성을 개선한다.
In this paper, we propose a livestock theft detection system through moving object classification and tracking method. To do this, first, we extract moving objects using GMM(Gaussian Mixture Model) and RGB background modeling method. Second, it utilizes a morphology technique to remove shadows and noise, and recognizes moving objects through labeling. Third, the recognized moving objects are classified into human and livestock using skeletal features and color similarity judgment. Fourth, for the classified moving objects, CAM (Continuously Adaptive Meanshift) Shift and Kalman Filter are used to perform tracking and overlapping judgment, and risk is judged to generate a notification. Finally, several experiments demonstrate the feasibility and applicability of the proposed method.
The Future Internet that includes Real World Objects and the Internet of Things together with the more classic web pages will move communications from a nodecentric organization to an information-centric network allowing new a paradigm to take place. The 4WARD project initiated some works on the Future Internet. One of them is the creation of a Network of Information designed to enable more powerful semantic searches. In this paper, we propose a security solution for a model of information based on a semantic description and search of objects. The proposed solution takes into account both the access and the management of both objects and their descriptions.
A core technology for implementation of Augmented Reality is to develop a merging algorithm between interesting 3-D objects and real images. In this paper, we present a 3-D object recognition method to decide viewing direction toward the object from camera. This process is the starting point to merge with real image and 3-D objects. Perspective projection between a camera and 3-dimentional objects defines a plane in 3-D space that is from a line in an image and the focal point of the camera. If no errors with perfect 3-D models were introduced in during image feature extraction, then model lines in 3-D space projecting onto this line in the image would exactly lie in this plane. This observa...
In this paper we propose a new method for the recognition of 2-D partially occluded objects. The border of the object is transformed to a curve in arc length-accumulated interior angle plane. The transformed curve of an image is partitioned so that each segment is bounded by the concave interior angles. In order to tolerate shape distortion due to the polygonal approximation of the boundary of the object a group of feature points of the input image are matched with those of model views. The estimation method for positions and orientations of the identified objects objects is presented.
In this paper, we propose the algorithm which solve synchronization problem happened migrating service objects. Load imbalance is occurred due to allocate different amount of load to be proposed to each node in distribute system. To solve this problem, the service objects have to be migrated from heavily loaded node to lightly loaded node. And in such a process, the synchronization problem may occur when client request a service object migrated incompletely. Therefore, we describe the environment of executing service objects, the importer/exporter/trader model compatible with migration of service objects, and appropriate migration algorithm, Finally, we analyze the conditions of problems, and propose the solution of each situations. Also, the performance advantages of using proposed algorithms are quantified through a simulation study.
3차운 물체 인식 중 오목과 볼록을 갖고 있는 물체의 인식은 대단히 어려운 문제이다. 본 논문에서는 물체의 인식을 위한 피처(Feature)의 추출 방법으로 오픈-볼(Open-Ball)을 제안한다. 이 새로운 방법은 물체의 크기, 이동고 회전에 불변성을 갖는 피처(Feature)를 생성하는 것뿐만이 아니라, 비교되는 물체를 인식하는 것을 상대적인 닮음 정도 측정으로 구현한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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