A single vision system limits the ability to accurately understand the spatial constraints and interactions between robots and dynamic workers caused by gantry robots and collaborative robots during production manufacturing. In this paper, we propose a 3D pose registration method for dynamic workers based on a multi-domain vision system for safety monitoring in manufacturing environments. This method uses OpenPose, a deep learning-based posture estimation model, to estimate the worker's dynamic two-dimensional posture in real-time and reconstruct it into three-dimensional coordinates. The 3D coordinates of the reconstructed multi-domain vision system were aligned using the ICP algorithm and then registered to a single 3D coordinate system. The proposed method showed effective performance in a manufacturing process environment with an average registration error of 0.0664 m and an average frame rate of 14.597 per second.
손 표현 인식을 위해서는 손의 정적인 형태를 기반으로 하는 손 자세 인식과 손의 동적인 움직임을 기반으로 하는 손 동작 인식이 함께 사용된다. 이 논문에서는 손 표현 인식을 위해 손가락의 위치와 형태를 기반으로 하는 계층적 손 자세 모델을 제안한다. 손 자세 인식을 위해서는 오픈소스인 미디어파이프를 기반으로 하고, 손가락 상태를 나타내는 모델과 이를 통해 손 자세를 나타내는 모델을 계층적으로 구성하였다. 손가락 모델 역시 손가락 하나의 굽힘과 손가락 두 개의 닿음을 사용하여 계층적으로 구성하였다. 제안하는 모델은 손을 통해 정보를 전달하는 다양한 응용에 사용할 수 있으며, 수화에서의 숫자 인식에 적용하여 그 유용성을 검증하였다. 제안하는 모델은 수화 인식 이외에 컴퓨터의 사용자 인터페이스에서 다양한 응용이 가능할 것으로 기대한다.
The mirror conjecture means originally the deep relation between complex and symplectic geometry in Calabi-Yau manifolds. Recently, this conjecture is posed beyond Calabi-Yau, and even to, open manifolds (e.g. $A_{n}$ singularities and its resolution) is discussed. While if we treat open manifolds, we can't avoid the boundary (in our case, CR manifolds). Therefore we pose the more precise conjecture (mirror symmetry with boundaries). Namely, in mirror symmetry, for boundaries, what kind of structure should correspond\ulcorner For this problem, the $A_{n}$ case is studied.
The purpose of this study is to analyze the interaction patterns and the commonly accepted norms of reaching a consensus among small-group children when solving open-ended problems. In conclusion, open-ended problems have various strategies or different acceptable answers, so they give children learning opportunities to compare the answers and to participate in communication. And more valuable interaction patterns come from 'measuring','classifying' problems and open-ended problems with implicit solution. Therefore, teachers might as well consider the relation between problems and interaction patterns when they pose open-ended problems in a small-group study setting. They are expected to empower children to have sociomathematical norms of reaching a consensus un der indirect and supportive guidance.
본 논문은 온디바이스 환경에서 다중 시점 영상을 입력 받아 객체를 증강하고, 현실 공간에 의한 가려짐을 구현하는 딥러닝 기반의 증강현실 시스템을 제안한다. 이는 세부적으로 카메라 자세 추정, 깊이 추정, 객체 증강 구현의 세 기술적 단계로 나눠지며 각 기법은 온디바이스 환경에서의 최적화를 위해 다양한 모바일 프레임워크를 사용한다. 카메라 자세 추정 단계에서는 많은 계산량을 필요로 하는 특징 추출 알고리즘을 GPU 병렬처리 프레임워크인 OpenCL을 통해 가속하여 사용하며, 깊이 영상 추론 단계에서는 모바일 심층신경망 프레임워크 TensorFlow Lite를 사용하여 가속화된 단안, 다중 영상 기반의 깊이 영상 추론을 수행한다. 마지막으로 모바일 그래픽스 프레임워크 OpenGL ES를 활용해 객체 증강 및 가려짐을 구현한다. 제시하는 증강현실 시스템은 안드로이드 환경에서 GUI를 갖춘 애플리케이션으로 구현되며 모바일과 PC 환경에서의 동작 정확도 및 처리 시간을 평가한다.
본 논문에서는 Kinect와 같은 RGB-D 센서를 이용하여 사람의 3차원 신체 포즈 스트림 데이터를 생성하고, 이로부터 사람의 일상 행위를 효과적으로 인식하는 방법을 제안한다. Kinect SDK나 OpenNI에서 제공하는 실시간 신체 포즈 데이터는 Kinect 중심의 3차원 데카르트 좌표계로 표현되기 때문에, 시점 변화 문제와 크기 변화 문제를 겪을 가능성이 높다. 이러한 문제를 해결하고 시점 및 크기 불변인 특징을 얻기 위해, 본 논문에서는 신체 포즈 데이터를 실험자의 골반을 원점으로 하는 구면 좌표계로 변환하고 실험자의 팔 길이를 이용한 크기 정규화를 수행한다. 또한, 본 논문에서는 확률 그래프 모델 중 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드를 이용하여, 고수준의 일상 행위들이 내포하는 다양한 내부 구조를 효과적으로 표현한다. 두 가지 데이터 집합 KAD-70과 CAD-60을 이용한 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 행위 인식 방법과 구현 시스템의 높은 인식 성능을 확인하였다.
본 논문은 인공지능 기술을 활용하여 영상에서 흡연 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 흡연은 정적 현상이 아니라 행위에 해당하기 때문에 객체 탐지 기술에 행위를 탐지할 수 있는 자세 추정 기술을 접목하였다. 이미지에서 흡연자를 검출하기 위하여 흡연자 검출 학습 모델을 개발하였으며, 영상에서 흡연행위를 검출하기 위하여 흡연행위의 특성을 자세 추정 기술에 적용하였다. 객체 탐지를 위하여 YOLOv8을 사용하였으며, 자세 추정을 위하여 OpenPose를 이용하였다. 또한, 영상에 흡연자 및 비흡연자가 포함되어 있는 경우 사람들만 분리하는 방법도 적용하였다. 제안된 방법은 파이선으로 Google Colab NVIDEA Tesla T4 GPU를 사용구현 하였고, 테스트 결과 주어진 영상에서 흡연 행위를 완벽하게 검출함을 알 수 있었다.
Recently, the safety in vehicle also has become a hot topic as self-driving car is developed. In passive safety systems such as airbags and seat belts, the system is being changed into an active system that actively grasps the status and behavior of the passengers including the driver to mitigate the risk. Furthermore, it is expected that it will be possible to provide customized services such as seat deformation, air conditioning operation and D.W.D (Distraction While Driving) warning suitable for the passenger by using occupant information. In this paper, we propose robust vehicle occupant detection algorithm based on RGB-Depth-Thermal camera for obtaining the passengers information. The RGB-Depth-Thermal camera sensor system was configured to be robust against various environment. Also, one of the deep learning algorithms, OpenPose, was used for occupant detection. This algorithm is advantageous not only for RGB image but also for thermal image even using existing learned model. The algorithm will be supplemented to acquire high level information such as passenger attitude detection and face recognition mentioned in the introduction and provide customized active convenience service.
We present an augmented reality (AR) application for cell phone where users put a virtual pet on their palms and play/interact with the pet by moving their hands and fingers naturally. The application is fundamentally based on hand/palm pose recognition and finger motion estimation, which is the main concern in this paper. We propose a fast and efficient hand/palm pose recognition method which uses natural features (e.g. direction, width, contour shape of hand region) extracted from a hand image with prior knowledge for hand shape or geometry (e.g. its approximated shape when a palm is open, length ratio between palm width and pal height). We also propose a natural interaction method which recognizes natural motion of fingers such as opening/closing palm based on fingertip tracking. Based on the proposed methods, we developed and tested the AR application on an ultra-mobile PC (UMPC).
Yu, Byungchul;Lee, Gil Jae;Lee, Min A;Choi, Kangkook;Gwak, Jihun;Park, Youngeun;Yoon, Yong-Cheol;Lee, Jungnam
Journal of Trauma and Injury
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제33권4호
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pp.269-274
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2020
Open pelvic fractures are rare, but pose challenges for trauma surgeons due to their high morbidity and mortality. Generally, early death results from uncontrolled exsanguination and late death is related to pelvic sepsis. Therefore, management of these injuries should prioritize hemostasis and contamination control starting in the initial phase of treatment. We report two cases of unstable open pelvic fractures with perineal wounds that were managed successfully.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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