With growth in intelligence of mobile robots, interaction with humans is emerging as a very important issue for mobile robots and the pedestrian tracking technique following the designated person is adopted in many cases in a way that interacts with humans. Among the existing multi-object tracking techniques for pedestrian tracking, Simple Online and Realtime Tracking (SORT) is suitable for small mobile robots that require real-time processing while having limited computational performance. However, SORT fails to reflect changes in object detection values caused by the movement of the mobile robot, resulting in poor tracking performance. In order to solve this performance degradation, this paper proposes a more stable pedestrian tracking algorithm by correcting object tracking errors caused by robot movement in real time using wheel odometry information of a mobile robot and dynamically managing the survival period of the tracker that tracks the object. In addition, the experimental results show that the proposed methodology using data collected from actual mobile robots maintains real-time and has improved tracking accuracy with resistance to the movement of the mobile robot.
WICAKSONO, Adhika Putra;ANDAJANI, Erna;ARDIANSYAHMIRAJA, Bobby
유통과학연구
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제20권5호
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pp.13-22
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2022
Purpose: This study aimed to identify factors affecting attitudes and intentions toward online purchasing of millennials and gen z in Indonesia by considering distribution capabilities factors. Research design, data and methodology: This study used a non-probability sampling technique. The questionnaire was distributed through an online platform and obtained 225 respondents. The data acquired from the respondents used SPSS 23 and AMOSS 21 to process the Structural Equation Model (SEM). Results: The results of this study stated that attitudes and intentions toward online purchases were influenced by delivery speed and trust. The results also stated that the perception of web quality positively influenced trust. On the other hand, shipping tracking, people's importance to consumers, and online reviews had no significant effects on online purchasing attitudes. Conclusions: This research has made an essential contribution to increasing and expanding our understanding of factors that affect attitudes and intentions toward online shopping in a developing market, Indonesia. From a practical perspective, this research examined the integrated consumer model of millennials and Gen Z online shopping in Indonesia that considers distribution capability, trust, and perceived website quality factors. Therefore, e-commerce business actors can design e-marketing strategies and programs to achieve the company's long-term goals.
Accurate actuator tracking plays an important role in real-time hybrid simulation (RTHS) to ensure accurate and reliable experimental results. Frequency-domain evaluation index (FEI) interprets actuator tracking into amplitude and phase errors thus providing a promising tool for quantitative assessment of real-time hybrid simulation results. Previous applications of FEI successfully evaluated actuator tracking over the entire duration of the tests. In this study, FEI with moving window technique is explored to provide post-experiment localized actuator tracking assessment. Both moving window with and without overlap are investigated through computational simulations. The challenge is discussed for Fourier Transform to satisfy both time domain and frequency resolution for selected length of moving window. The required data window length for accuracy is shown to depend on the natural frequency and structural nonlinearity as well as the ground motion input for both moving windows with and without overlap. Moving window without overlap shows better computational efficiency and has potential for future online evaluation. Moving window with overlap however requires much more computational efforts and is more suitable for post-experiment evaluation. Existing RTHS data from Network Earthquake Engineering Simulation (NEES) is utilized to further demonstrate the effectiveness of the proposed approaches. It is demonstrated that with proper window size, FEI with moving window techniques enable accurate localized evaluation of actuator tracking for real-time hybrid simulation.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제13권2호
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pp.156-165
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2021
In this paper, we propose an histogram weighted centroid based Siamese region proposal network for object tracking. The original Siamese region proposal network uses two identical artificial neural networks which take two different images as the inputs and decide whether the same object exist in both input images based on a similarity measure. However, as the Siamese network is pre-trained offline, it experiences many difficulties in the adaptation to various online environments. Therefore, in this paper we propose to incorporate the histogram weighted centroid feature into the Siamese network method to enhance the accuracy of the object tracking. The proposed method uses both the histogram information and the weighted centroid location of the top 10 color regions to decide which of the proposed region should become the next predicted object region.
본 논문은 다중 객체 추적 시스템에 관한 연구로서, Online boosting 을 기반으로 다중 객체 추적 기술이 개발되었다. 기존의 Boosting 기반의 추적 기술과는 다르게 객체들간의 구별을 좀더 명확하게 하기 위하여, 프레임과 프레임간의 객체들끼리의 연결 시 공간적인 제약조건과 시간적 제약 조건을 이용하여 Online Boosting 알고리즘을 설계하였다. 본 시스템에서는 멀리 떨어져있는 객체들간에는 연관성이 낮다는 점을 보다 강력하게 고려하였기에 추적하는 과정에서 물체들끼리의 연관 오류가 줄어들었고, 이는 몇 개의 범용데이터를 이용한 실험을 통해 증명하였다.
This paper presents the intelligent external noise analysis method for nonlinear maneuvering target. After recognizing maneuvering pattern of the target by the proposed method, we track the state of the target. The external noise can be divided into mere noise and acceleration using only the measurement. divided noise passes through the filtering step and acceleration is punched into dynamic model to compensate expected states. The acceleration is the most deterministic factor to the maneuvering. By dividing, approximating, and compensating the acceleration, we can reduce the tracking error effectively. We use the fuzzy c-means (FCM) clustering as the method to divide external noise. FCM can separate the acceleration from the noise without criteria. It makes the criteria with the data made by measurement at every sampling time. So it can show the adaptive tracking result. The proposed method proceeds the tracking target simultaneously with the learning process. Thus it can apply to the online system. The proposed method shows the remarkable tracking result on the linear and nonlinear maneuvering. Finally, some examples are provided to show the feasibility of the proposed algorithm.
Journal of information and communication convergence engineering
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제12권3호
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pp.168-172
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2014
In this paper, we propose an algorithm that can efficiently detect and monitor multiple ships in real-time. The proposed algorithm uses morphological operations and edge information for detecting and tracking ships. We used smoothing filter with a $3{\times}3$ Gaussian window and luminance component instead of RGB components in the captured image. Additionally, we applied Sobel operator for edge detection and a threshold for binary images. Finally, object labeling with connectivity and morphological operation with open and erosion were used for ship detection. Compared with conventional methods, the proposed method is meant to be used mainly in coastal surveillance systems and monitoring systems of harbors. A system based on this method was tested for both stationary and non-stationary backgrounds, and the results of the detection and tracking rates were more than 97% on average. Thousands of image frames and 20 different video sequences in both online and offline modes were tested, and an overall detection rate of 97.6% was achieved.
This paper proposes a method of tracking an object for a person-following mobile robot by combining a monocular camera and a laser scanner, where each sensor can supplement the weaknesses of the other sensor. For human-robot interaction, a mobile robot needs to maintain a distance between a moving person and itself. Maintaining distance consists of two parts: object tracking and person-following. Object tracking consists of particle filtering and online learning using shape features which are extracted from an image. A monocular camera easily fails to track a person due to a narrow field-of-view and influence of illumination changes, and has therefore been used together with a laser scanner. After constructing the geometric relation between the differently oriented sensors, the proposed method demonstrates its robustness in tracking and following a person with a success rate of 94.7% in indoor environments with varying lighting conditions and even when a moving object is located between the robot and the person.
This paper addresses a GIS (Geographic Information System) based system in order to reduce the rate of public transportation accidents occurring in Iranian roads network. Over the years, the road accidents are a major issue throughout the world. Today, particular consideration is given to those technologies which can lead to diminish on the number of critical incidents. One of the main factors resulting in accidents and fatalities rates growth is the speed violation of buses in Iranian road network. The conventional speed controlling approach in Iran based on the Tachograph which records vehicle's speed, time, and stoppage in the mechanical processing has many problems. Hence, this research is intended to design and implement a GIS-based system to manage road accident of Bus transportation system using offline tracking system. This was accomplished using a GIS-based technique that encompasses three steps. The first step is developing a GIS-based accident system. The second step includes designing and applying a tracking system inside 90 buses for recording Bus information for speed controlling. Lastly, by using mentioned system in police center, the illegal drivers' punishment would be considered properly. Overall, this system has been successfully applied in this work. Therefore, the police and transportation office are able to control and make policy to diminish the number of accident. It is anticipated that online tracking system through the Web GIS would be utilized In this system in the near future.
Purpose: Post-purchase service in online platforms has created an exciting focus for consumer behavior studies. This study intends to ascertain the impact of post-purchase shipping dimensions (shipping service, tracking service, return service, and customer care) on customer satisfaction and behavior intention. The authors developed a new model considering behavioral intention as the endogenous variable integrated framework of previous studies. Research Design and Methodology: The total sample is 223 respondents, selected using purposive sampling. The data collection uses Google Forms and is analyzed using AMOS Structural Equation Modeling (SEM). Results: Our findings showed shipping, tracking, returns, and customer service positively impact customer satisfaction, and customer satisfaction mediates shipping, returns, and customer service on customer behavior intent. Furthermore, customer satisfaction does not affect the effect of tracking service on customer behavior intention. Conclusion: Our hypothesis of the relationship between the post-purchase dimension and customer satisfaction was supported. However, only two of our three mediating hypotheses are supported. The mediating effect of customer satisfaction on the post-purchase dimension on behavioral intention is insignificant, while their direct relationship was significant. It showed that, concerning tracking service, customer satisfaction is not a requirement for the customer to perform behavioral intention in an e-retail context.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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