This paper presents a navigation system based on the tactical communication and vision system in outdoor environments which is applied to unmanned robot for perimeter surveillance operations. GPS errors of robot are compensated by the reference station of C2(command and control) vehicle and WiBro(Wireless Broadband) is used for the communication between two systems. In the outdoor environments, GPS signals can be easily blocked due to trees and buildings. In this environments, however, vision system is very efficient because there are many features. With the feature MAP around the operation environments, the robot can estimate the position by the image matching and pose estimation. In the navigation system, thus, operation modes is switched by navigation manager according to some environment conditions. The experimental results show that the unmanned robot can estimate the position very accurately in outdoor environment.
Wireless Sensor Network (WSN) surveillance applications usually employed magnetometer for recognizing the ferrous objects. Novel magnetic sensing model which includes azimuth parameter is suggested to understand the anisotropic characteristic of magnetic field through numerous outdoor experiments.
Public rental housing in Korea has been initially provided for residential stability of low-income household focusing on solving quantitative insufficiency since 1980s. In the process of early stage of designing and planning public rental housing, qualitative aspects of considering children were not primary concern. This study aims to analyze the priority of environmental improvement of outdoor spaces for children's safety in public rental housing. First, literature review was performed in the reference of local residential safety guidelines, Universal Design, and CPTED guidelines. In each guidelines, common safety planning factors for children were extracted within different types of outdoor spaces. Second, based on literature analysis, residents evaluated importance and satisfaction level by different safety types, outdoor space type, and environmental planning factors. In results, residents evaluated high importance and showed low satisfaction for crime and traffic safety. Through IPA, facilities and parking space was evaluated where improvement is needed for the first priority, and planning factors were mostly concerned with surveillance and safety management system. Result shows general concern of public rental housing residents, about weak facility management and security system, and about socially isolated environment which heightened the fear of crime safety. Overall, poor maintenance of the complex environment and decrepit facilities are constantly raising risk of safety accidents especially for children. Considering residents' concern, environmental improvement should be considered in perspective of not only physical repair, but also facility management and security system.
본 논문에서는 탐지영역에 존재하는 이동 표적의 탐지 정보를 제공하는 PDR(Pulsed Doppler Radar) 기반 USN 센서망에 적용 가능한 감시경보 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 센서에서 실측된 신호를 분석하여 얻어진 탐지영역과 작전 지역의 지형적 특성이 고려된 최적의 센서 배치를 사용한다. 본 논문에서 제안된 세 가지 배치형태는 격자형, 선형, 갈지자형 센서 배치이다. 또한, 제안된 배치를 기반으로 감시경보 시스템을 구현하여, 이동 표적과 지휘소와의 거리변화에 따른 경보등급을 인식-주의-경고-위험 순으로 조절하여 전탐사에게 시청각적 정보로 감시 수준을 알릴 수 있는 시스템을 개발하였다. 실제 외부실험을 통해 제안된 센서 배치를 사용한 감시경보 시스템의 성능을 검증하였다.
Lim Kang Mo;Lee Se Yeun;Shin Chang Hoon;Kim Yoon Ho;Lee Joo Shin
대한전자공학회:학술대회논문집
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대한전자공학회 2004년도 학술대회지
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pp.810-813
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2004
In this paper, a background initialization for video surveillance proposed. The proposed algorithm is that the background images are sampled n frames during ${\Delta}t$ All Sampling frames are divided by $M{\times}N$ size block every frame. Average values of pixels for same location block of the sampling frames during ${\Delta}t$t are taken. then the maximum intensity $\alpha$ and the minimun intensity $\beta$ is obtained, respecticely. The intial by $M{\times}N$ size block, then average intensity $\eta$ of pixels for the block is obtained. If the average intensity $\eta$ is out of the initial range of the background image, it is decided the moving object image, and if the average intensity $\eta$ is included in the initial range of the background image. it is decided the background image. To examine the propriety of the proposed algorithm in this paper, the accuracy and robustness evaluation results for human and car in the indoor and outdoor enviroment. the error rate of the proposed method is less than the existing methods and the extraction rate of the proposed method is better than the existing methods.
Images taken from outdoor are degraded quality by fog or haze, etc. In this paper, we propose a method that provides the visibility improved images through fog or haze removal. We proposed haze removal method that uses brightness transform based on atmospheric scatter coefficient rate with local histogram equalization. To calculate the transmission rate that indicate fog rate in original image, we use atmospheric scatter coefficient rate based on quadratic equations about haze model. And primary brightness transformed image can be obtained by using the obtained transmission rate. Also we use local histogram equalization with proposed brightness transform for effectively image visibility enhancement. Unlike existing methods, our method can process real-time with stable and effect image visibility enhancement. Proposed method use only the luminance images processed by good performance surveillance systems because it represents the real-time processing is required, black-box, digital camera and multimedia equipment is applicable. Also because it shows good performance only with the luminance images processed, Surveillance systems, black boxes, digital cameras, and multimedia devices etc, that require real-time processing can be applied.
Human detection techniques in outdoor scenes have been studied for a long time to watch suspicious movements or to keep someone from danger. However there are few methods of human detection in overhead or near-field view scenes, while lots of human detection methods in far-field view scenes have been developed. In this paper, a set of five features useful for human detection in overhead view scenes and another set of four useful features in near-field view scenes are suggested. Eight feature-candidates are first extracted by analyzing geometrically varying characteristics of moving objects in samples of video sequences. Then highly contributed features for each view scene to classifying human from other moving objects are selected among them by using a neural network learning technique. Through experiments with hundreds of moving objects, we found that each set of features is very useful for human detection and classification accuracy for overhead view and near-field view scenes was over 90%. The suggested sets of features can be used effectively in a PTZ camera based surveillance system where both the overhead and near-field view scenes appear.
본 논문에서는 근전계 빔 집속(near-field beam focusing: NFBF) 시험을 활용한 평면위상배열레이다 시스템의 성능 검증 방안을 제시하고 결과의 유효성을 확인하였다. 제시한 시험 기법은 안테나 개구면 크기 두 배 거리의 근전계 영역에서 레이다 시스템을 검증하는 방안으로 야외가 아닌 전자파 무반향실 내에서 원전계 성능 시험과 동일하게 레이다 시스템을 검증할 수 있었다. 이를 위해 근전계 에너지를 사용한 빔 집속 시험의 시험 구성도 및 검증 절차에 대하여 기술하였다. 또한 빔 조향된 근전계 빔 집속 시험에 대한 수학적인 검증을 통해 개별채널의 추가적인 위상 보상값을 수치화하였다. 이론적인 검증에 기반하여 실제 근전계 빔 집속 시험을 수행하였고 이상적인 결과와의 비교를 통해 시험 방법의 유효성을 확인하였다.
Binh, Nguyen Thanh;Khare, Ashish;Thanh, Nguyen Chi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3104-3120
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2017
The intelligent monitoring system has been successfully applied in many fields such as: monitoring of production lines, transportation, etc. Smart surveillance systems have been developed and proven effective in some specific areas such as monitoring of human activity, traffic, etc. Most of critical application monitoring systems involve object tracking as one of the key steps. However, task of tracking of moving object is not easy. In this paper, the authors propose a method to implement human object tracking in outdoor environment based on human features in shearlet domain. The proposed method uses shearlet transform which combines the human features with context-sensitiveness in order to improve the accuracy of human tracking. The proposed algorithm not only improves the edge accuracy, but also reduces wrong positions of the object between the frames. The authors validated the proposed method by calculating Euclidean distance and Mahalanobis distance values between centre of actual object and centre of tracked object, and it has been found that the proposed method gives better result than the other recent available methods.
실외 도로에서의 차량 검출 성능은 기상 상태, 태양 이동에 의한 그림자, 조도 변화 등에 영향을 받는다. 본 논문에서는 낮 시간대의 실외도로에서 이러한 주변 환경변화에 강건한 배경 추정 알고리즘과 연동한 차량 검출 시스템을 제안한다. 배경 추정 알고리즘은 혼합 가우시안 모델을 적용하고 후보 영역에 대한 차량 검출은 Adaboost 알고리즘을 적용하였다. 흐린 날, 비오는 날 등 동일한 실제 도로에서 서로 다른 기후에 획득한 CCTV 비디오 영상을 사용한 실험을 통해 제안하는 방법이 일반 도로에서의 차량 검출에 유용한 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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