Traditional markets, formed naturally, often feature aged buildings and facilities that are susceptible to fire. However, the lack of adequate fire detection systems in these markets can easily lead to large-scale fires upon ignition. Therefore, this study was conducted with the aim of detecting fires in traditional markets, utilizing thermal imaging cameras for data collection and the YOLOv8 model for object detection experiments. Data were collected in the night markets within traditional markets of xx city and by simulating fire scenarios. A comparative analysis of the Nano and XL models of YOLOv8 revealed that the XL model is more effective in detecting fires. The XL model not only demonstrated higher accuracy in correctly identifying flames but also tended to miss fewer fires compared to the Nano model. In the case of objects other than flames, the XL model showed superior performance over the Nano model. Taking all these factors into account, it is anticipated that with further data collection and improvement in model performance, a suitable fire detection system for traditional markets can be developed.
This paper proposes a diagnosis to detecting poor contact fault and fault location. Electrical fire by poor contact fault of power cable occupied a large proportion in the total electrical installations. The proposed method has an object to prevent electrical fault in advance. But detecting poor contact fault is difficult to detect fault type and fault location by using conventional reflectometry due to faults generated intermittently and repeatedly on the time change. Therefore, in this paper poor contact fault and fault conditions were defined. System generating poor contact fault produced for the experimental setup. SSTDR and algorithm of reference signal elimination heighten performance detecting poor contact fault on live power cable. The diagnosis methods of signal process and analysis of reflected signal was proposed for detecting poor contact fault and fault location. The poor contact fault and location had been detected through proposed diagnosis methods. The fault location and error rate of detection were verified detecting accuracy by experiment results.
도시철도인 지하철은 대중교통 수단 중의 핵심이라고 할 수 있다. 도시 철도는 항상 많은 승객들이 이용하다 보니 도난, 범죄, 테러 등의 심각한 문제에 늘 노출되어 있다. 특히 도시철도 환경 특성상 감시 범위가 넓게 분산되어 있고 감시 대상 범위가 급증하고 있어 기존 CCTV와 같은 수동적인 감시만으로는 종합적인 관리가 어려운 상황이다. 본 논문에서는 도시철도내 지능형 객체인식 시스템을 구성, 설계 방법 및 객체 인식 알고리즘을 제안하고자 한다. 제안하고자 하는 객체 인식시스템은 역사내 카메라 영상을 분석하여 승강장 및 대합실에서 제한구역내 접근이나, 방치 혹은 일정 시간 이상 움직이지 않는 물체가 있는 경우를 위험 상황으로 인지하고 신속하게 대응 할 수 있도록 하고자 하였다. 제안된 알고리즘은 기존 Kalman 필터를 이용한 객체 인식율 84.62%에 비해 지정지역 감지에 대해서는 100%, 방치된 물체 감지는 최소 82% 이상, 움직임이 없는 물체 감지에서는 94% 이상의 감지율을 나타내어 실효성을 입증하였다.
Earthwork is very equipment-intensive task and researches related to automated excavation have been conducted. There is an issue to secure the safety for an automated excavating system. Therefore, this paper focuses on how to improve safety for semi- or fully-automated backhoe excavation. The primary objective of this research is to develop the core technology for automated object detection in excavation work. In order to satisfy the research objective, a diverse sensing technologies are investigated and analysed in terms of functions, durability, and reliability. The authors developed detecting algorithm for the objects using laser sensor and verified its performance by several tests. The results of this study would be the basis for developing the automated object detection system.
2006년부터 한국에서 개발중인 지능형 굴삭 시스템(IES)은 이동, 굴삭, 상차를 포함하는 굴삭 작업 일련의 과정을 전자동으로 실현하기 위한 프로젝트로서, 굴삭 로봇 주변 지형의 3차원 모델링과 상차트럭의 위치, 사람의 접근, 이동경로상의 장애물 등의 객체를 정확하게 탐지하는 기술은 굴삭 자동화 장비의 작업 품질과 안전성 확보 측면에서 필수적으로 요구되는 핵심 요소 기술이라 할 수 있다. 이 연구의 목적은 레이저 스캐닝 시스템을 이용하여 지능형 굴삭 로봇 주변의 지형과 객체를 3차원으로 탐지함으로써 자동화 굴삭 작업의 품질과 안전성을 확보하는 데 있다. 본 연구에서는 굴삭기 주변의 3차원 지형으로부터 객체의 위치, 높이, 너비, 형상 정보를 추출하는 알고리즘을 제안하였으며, 실제 토공현장을 대상으로 한 실험을 통하여 알고리즘의 성능을 검증하였다.
Digital imaging technology has developed into a state-of-the-art IT convergence, composite industry beyond the limits of the multimedia industry, especially in the field of smart object recognition, face - Application developed various techniques have been actively studied in conjunction with the phone. Recently, face recognition technology through the object recognition technology and evolved into intelligent video detection recognition technology, image recognition technology object detection recognition process applies to skills through is applied to the IP camera, the image object recognition technology with face recognition and active research have. In this paper, we first propose the necessary technical elements of the human factor technology trends and look at the human object recognition based spFACS (Smile Progress Facial Action Coding System) for detecting smiles study plan of the image recognition technology recognizes objects. Study scheme 1). ASM algorithm. By suggesting ways to effectively evaluate psychological research skills through the image object 2). By applying the result via the face recognition object to the tooth area it is detected in accordance with the recognized facial expression recognition of a person demonstrated the effect of extracting the feature points.
This paper describes the system for detecting the tank crew's(loader's) hand, arm, head and the upper half of the body in a danger area between the turret ceiling and the upper breech mechanism by computer vision-based method. This system informs danger of pressed to death to gunner and commander for the safety of operating mission. The camera mounted ort the top portion of the turret ceiling. The system sets search moving object from this image and detects by using change of image, laplacian operator and clustering algorithm in this area. It alarms the tank crews when it's judged that dangerous situation for operating mission. The result In this experiment shows that the detection rate maintains in $81{\sim}98$ percents.
This paper proposes a object avoidance algorithm that enables a mobile robot with laser scanner. Object detecting system has a function to detect object in front of the mobile robot by using a laser scanner. The proposed method based on probability distribution and finds local-paths to avoid collisions. Simulation results show the feasibility of the proposed method.
Research on object detection algorithms using 2D data has already progressed to the level of commercialization and is being applied to various manufacturing industries. Object detection technology using 2D data has an effective advantage, there are technical limitations to accurate data generation and analysis. Since 2D data is two-axis data without a sense of depth, ambiguity arises when approached from a practical point of view. Advanced countries such as the United States are leading 3D data collection and research using 3D laser scanners. Existing processing and detection algorithms such as ICP and RANSAC show high accuracy, but are used as a processing speed problem in the processing of large-scale point cloud data. In this study, PointNet a representative technique for detecting objects using widely used 3D point cloud data is analyzed and described. And RandLA-Net, which overcomes the limitations of PointNet's performance and object prediction accuracy, is described a review of detection technology using point cloud data was conducted.
Recently, unmanned systems are largely utilized in various fields due to the persistency and the least operational risk and an unmanned surface vehicle(USV) is the one of the representative application in the naval field. To assign multiple roles to an USV, we developed a sonar system which consists of a forward detecting sonar for the long-range detection, a downward detecting sonar for the small target scan and identification, and a strut type body for mounting sonar systems. In this paper, we described the developed sonar system for USV and the sea test results for verifying system performance. The test results showed that the developed sonar system was able to detect the underwater target about several kilometers away and could recognize a small object at the downside of the sonar system. We expect that the developed sonar system will be easily applied to other unmanned platforms without serious consideration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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