As the offshore oil fields are moved to the deep ocean, the oil production system of FPSO(Floating Production Storage and Offloading System) Type are constructed frequently these days. So, it is very important to estimate the drift motion and damping effects due to the drift motion simultaneously. The components of slow drift motion damping consist of viscous, wave radiation effect and wave drift damping. It is needed to estimate the wave drift damping more accurately than others. The wave drift damping signifies the time-rate of mean wave drift force on oscillating ship or ocean structure which constant speed. In order to calculate this, the 3-Dimensional panel method is employed with the translating and pulsating Green function in the frequency domain. The calculation is carried out for a Series 60 ($C_B$/=0.7) and the results are compared with other numerical ones.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2000.11a
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pp.179-183
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2000
This paper is concerned with achieving the high motion accuracy of linear motion bearing guide according to estimate accuracy average effect of bearing. Accuracy average effect can be obtained b analysis the relationship between motion error of the table and spatial frequency of the rail form error. And influences of ball diameter, ball number, and clock length on block motion error and block number on the table motion error are analyzed theoretically. In addition to, a simple experiment is performed in order to verify theoretical result.
In this paper, we introduce motion artifact reduction algorithm for interleaved MRI using an advanced 3D approximation algorithm. The motion artifact framework of this paper is data corrected by post-processing with a new 3-D approximation algorithm which uses data structure for each voxel. In this study, we simulate and evaluate our algorithm using Shepp-Logan phantom and T1-MRI template for both scattered dataset and uniform dataset. We generated motion artifact using random generated motion parameters for the interleaved MRI. In simulation, we use image coregistration by SPM12 (https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/spm/) to estimate the motion parameters. The motion artifact correction is done with using full dataset with estimated motion parameters, as well as use only one half of the full data which is the case when the half volume is corrupted by severe movement. We evaluate using numerical metrics and visualize error images.
This paper presents the extraction of a feature by motion vector for efficient content-based retrieval for digital video. in this paper, divided by general size block for the current frame by video, using BMA(block matching algorithm) for an estimate by block move based on a time frame. but in case BMA appeared on a different pattern fact of motion in the vector obtain for the BMA. solve in this a problem to application for full search method this method is detected by of on many calculations. I propose an alternative plan in this paper Limit the search region to $\pm$15 and search is a limit integer pixel. a result, in this paper is make an estimate motion vector in more accurately using motion vector in adjoin in blocks. however, refer to the block vector because occurrence synchronism. Such addition information is get hold burden receive to transmit therefore, forecasted that motion feature each block and consider for problems for establish search region. in this paper Algorithm based to an examination Motion Estimation method by for motion Compensation is proposed.
The purpose of this paper is to design and implement the user motion pattern control system for the simulated vehicle. After analyzing the user motion patterns in the system, the patterns are used to control the moving direction of the simulated vehicle such as forward, backward, turn right, turn left etc. The patterns in the system around are sent to the simulated vehicle in real time. In order to execute the suggested user motion pattern control system, the Kinect is used for executing the system. The Kinect recognizes the specified user motion patterns and it transmits the data to the user motion pattern control system. There are nine kinds of the user motion patterns in the system for controlling the simulated vehicle. In addition to this, some sensors are used to detect the condition of the simulated vehicle. GPS is also used to estimate the current location of the simulated vehicle and to obtain the driving information.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.21
no.11
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pp.2776-2788
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1996
A new feature-based motion parameter estimation for arbitrary-shaped regions is proposed. Existing motion parameter estimation algorithms such as gradient-based algorithm require iterations that are very sensitive to initial values and which often converge to a local minimum. In this paper, the motion parameters of an object are obtained by solving a set of linear equations derived by the motion of salient feature points of the object. In order to estimate the displacement of the feature points, a new process called the "bi-directional correspondence scheme" is proposed to ensure the robjstness of correspondence. The proposed correspondence scheme iteratively selects the feature points and their corresponding points until unique one-to-one correspondence is established. Furthermore, initially obtained motion paramerters are refined using an iterative method to give a better performance. The proposed algorithm can be used for motion estimationin object-based image coder, and the experimental resuls show that the proposed method outperforms existing schemes schemes in estimating motion parameters of objects in image sequences.sequences.
Since most merchant vessels are mainly influenced by the added resistance in an actual sea, they could be navigated more efficiently if this added resistance could be precisely predicted and then effectively reduced. In this paper, we have computed the effective horsepower based on the resistance performance in still water and then calculated the added resistance in regular wave in order to estimate a ship's propulsion performance on a voyage. Firstly, we have performed experiments using a model of KCS in a circulating water channel to estimate the flow characteristics around a container ship and the ship's resistance in still water. Then we have calculated the motion response function in regular wave as well as the values for the increase in resistance, and evaluated the ship's motion performance in waves according to the calculated response function. It was found that the resistance in waves increased because the ship's motion response value became larger as the ship's speed increased in the case of head sea. The effect of the added resistance could be reduced by maneuvering the ship to the encounter angle of $120^{\circ}$ in areas of long wavelengths and to head sea in areas of short wavelengths.
A dynamically positioned vessel must be capable of maintaining a specified position and direction by controlling the thruster devices. The motions of a vessel are often assuned to tne sum of low frequency(LF)motions and high frequency(HF)motions. The former is mainly due to wind, current and second order wave forces, while the latter is mainly due to first order wave forces. In order to avoid the high frequency thruser modulation, the control system must include filters to estimate the low frequency motions from the measured motion signals, This paper presents a control system based on Kalman filtering technique and optimal control tyeory. Using the combined kalmam filter, LF motion estimates and HF ones are achieved from the motion measurement of the vessel. The estimated low frequency motions are used as inputs to the dynamic positioning system. The thruster modulation is minimized using the optimal control theory; Linear Quadratic Gaussian(LQG)controller. The performances of the Kalman filter and the dynamic positioned vessel are investigated by computer simulation.
Moving objects in video data are main elements for video analysis and retrieval. In this paper, we propose a new algorithm for tracking and segmenting moving objects in color image sequences that include complex camera motion such as zoom, pan and rotating. The Proposed algorithm is based on the Mean-shift color segmentation and stochastic region matching method. For segmenting moving objects, each sequence is divided into a set of similar color regions using Mean-shift color segmentation algorithm. Each segmented region is matched to the corresponding region in the subsequent frame. The motion vector of each matched region is then estimated and these motion vectors are summed to estimate global motion. Once motion vectors are estimated for all frame of video sequences, independently moving regions can be segmented by comparing their trajectories with that of global motion. Finally, segmented regions are merged into the independently moving object by comparing the similarities of trajectories, positions and emerging period. The experimental results show that the proposed algorithm is capable of segmenting independently moving objects in the video sequences including complex camera motion.
In order to detect the user's gaze position on a monitor by computer vision, the accurate estimations of 3D positions and 3D motion of facial features are required. In this paper, we apply a EKF(Extended Kalman Filter) to estimate 3D motion estimates and assumes that its motion is "smooth" in the sense of being represented as constant velocity translational and rotational model. Rotational motion is defined about the orgin of an face-centered coordinate system, while translational motion is defined about that of a camera centered coordinate system. For the experiments, we use the 3D facial motion data generated by computer simulation. Experiment results show that the simulation data andthe estimation results of EKF are similar.e similar.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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