The utilization range of mobile devices is becoming broader than before due to the rapid development of the mobile market. Furthermore, the demands for computer-aided management are increasing due to the extensive expansion of the installation of solar street lights. In this paper, we propose a system which can be used to observe solar street lights. The manager of the system can control and manage the solar street lights using video images on a mobile device.
Windows provides Directshow for efficient multimedia streaming processings such as multimedia capture, storage, display and etc. Presently, many motion picture codecs and audio codecs are made to be used in Directshow framework and Windows also supports many codecs (MPEG4, H,263, WMV, WMA, ASF, etc.) in addition to a lot of useful tools for multimedia streaming processing. Therefore, Directshow can be effectively utilized for developing windows-based multimedia streaming applications such as visual monitoring systems which needs to store real-time video data for later retrieval. In this paper, we present our efforts for developing a Directshow Filter System supporting storage of motion pictures in various motion picture codecs. Our Directshow Filter system also provides an additional functionality of motion detection.
영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하며, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공한다. 영상검지시스템으로 상용화 제품은 Tripwire시스템으로 검지영역의 픽셀 변화량으로 차량검지를 하나, 이는 교통량, 속도 등 단편적인 정보에 국한될 수 밖에 없다. 반면, 영상검지시스템이 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보와 동일한 정보를 제공하는 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 상용화된 시스템과 결과를 비교함으로써 성능검증을 하였다.
현재 비디오 영상처리시스템(VIPS: Video Image Processing System)은 실시간으로 들어오는 영상정보를 분석하여 유용한 정보를 제공하고, 하나의 카메라로 여러 차로를 동시에 감시할 수 있는 알고리즘으로 교통량, 속도뿐만 아니라 밀도 및 점유율 등 다양한 정보를 제공하나, 안전지대에서는 효과적이지 못한다. 그러나, 영상검지시스템에서 개별차량에 대한 추적시스템으로 개발할 경우 사고 및 차로 변경의 위험요소 감지 등 실시간으로 보다 다양한 정보를 제공할 수가 있다. 본 논문은 컴퓨터비전 기술을 이용하여 개별차량의 추적시스템을 개발하였으며, 이 시스템을 실제 도로영상에 적용하여 Tripwire에서 수집할 수 있는 교통정보뿐만 아니라 사고, 상충정보 등 다양한 정보를 제공한다. 본 연구의 검증을 위하여 개별차량 추적시스템으로 1) 돌발상황 감지 2) 급차로 변경과 같은 비정상적인 차량흐름의 경우를 감지하는 실험을 수행하였다.
낙상이 탈골, 골절, 치명적인 머리 부상이나 심지어 죽음과 같은 심각한 결과를 초래하기 때문에 낙상 사건 검출은 특히 혼자 사는 노인들에 대해 가장 일반적인 문제들 중의 하나이다. 낙상이나 낙상과 관련된 부상들을 방지하기 위해서 최근 몇몇 기존 비디오 센서 기반의 방법들은 낮은 낙상 검출율을 보여주고 있다. 낮은 검출율 문제를 개선하고 시스템 성능을 높이기 위해, 본 논문은 실시간 환경에서 연속하는 차영상 간의 차와 시간적 템플릿(temporal templates)을 이용한 노인들에 대한 새로운 낙상 사건 검출 방법을 제시하였다. 제안된 알고리즘은 비록 한 대의 USB PC 카메라에 의해 획득된 낮은 질의 비디오 시퀀스임에도 불구하고 96.43%의 성공적인 검출율과 3.125%의 낮은 false positive rate를 얻었다. 실험 결과는 높은 검출율과 낮은 false positive rate에 관한 매우 기대되는 성능을 보여주고 있다.
IT 기술의 급속한 발달과 초고속망을 통한 인터넷 보급에 힘입어, 기업이나 공공기관의 사무실 중심으로 구축되던 네트워크 환경이 가정내의 디지털 전자기기로 확산되어 가면서 홈 네트워크 산업에 대한 관심이 높다. 홈 네트워크는 다양한 응용 분야들이 제안되어왔고 그 중 원격 모니터링 및 원격제어 분야도 지속적으로 연구되고 있다. 본 논문에서는 JAVA 확장 API인 JMF(Java Media Framework)를 사용하여 웹 상에서 홈페이지 접속을 통한 실시간 원격 영상 모니터링 시스템을 구현하였고, 원격제어를 위하여 홈 네트워킹의 대표적 무선 기술인 Zigbee를 이용한 조명 제어시스템 설계 방법을 제시한다.
The remote monitoring and warning system for dangerous chemicals is designed with the concept of the Cyber-Physical System (CPS) in this paper. The real-time perception, dynamic control, and information service of major hazards chemicals are realized in this CPS system. The CPS system architecture, the physical layer and the applacation layer, are designed in this paper. The terminal node is mainly composed of the field collectors which complete the data acquisition of sensors and video in the physical layers, and the use of application layer makes CPS system safer and more reliable to monitor the hazardous chemicals. The cloud application layer completes the risk identification and the prediction of the major hazard sources. The early intelligent warning of the major dangerous chemicals is realized and the security risk images are given in the cloud application layer. With the CPS technology, the remote network of hazardous chemicals has been completed, and a major hazard monitoring and accident warning online system is formed. Through the experiment of the terminal node, it can be proved that the terminal node can complete the mass data collection and classify. With this experiment it can be obtained the CPS system is safe and effective. In order to verify feasible, the multi-risk warning based on CPS is simulated, and results show that the system solves the problem of hazardous chemicals enterprises safety management.
When monitoring the structural integrity of a bridge using data collected through accelerometers, identifying the profile of the load exerted on the bridge from the vehicles passing over it becomes a crucial task. In this study, the speed and location of vehicles on the deck of a bridge is reconfigured using real-time video to implicitly associate the load applied to the bridge with the response from the bridge sensors to develop an image-based deep learning network model. Instead of directly measuring the load that a moving vehicle exerts on the bridge, the intention in the proposed method is to replace the correlation between the movement of vehicles from CCTV images and the corresponding response by the bridge with a neural network model. Given the framework of an input-output-based system identification, CCTV images secured from the bridge and the acceleration measurements from a cantilevered beam are combined during the process of training the neural network model. Since in reality, structural damage cannot be induced in a bridge, the focus of the study is on identifying local changes in parameters by adding mass to a cantilevered beam in the laboratory. The study successfully identified the change in the material parameters in the beam by using the deep-learning neural network model. Also, the method correctly predicted the acceleration response of the beam. The proposed approach can be extended to the structural health monitoring of actual bridges, and its sensitivity to damage can also be improved through optimization of the network training.
본 논문에서는 카메라로부터 입력된 해상 또는 항만 영상에 대하여 배경추정을 이용한 영상기반의 선박검출과 해당 선박의 AIS 신호를 연동하여 모니터 상에 표출하는 AIS 연동 선박검출시스템을 제안한다. 해상 또는 항만에서 실시간 입력되는 영상에 대하여 선박 검출 실험을 하였다. 시뮬레이션 및 실 환경에서의 실험결과 제안하는 알고리즘이 선박 관제에 효과적인 것을 확인하였다.
This paper reports on a realtime OS based master-slave configuration robot control system for laparoscopic surgery robot which enables telesurgery and overcomes shortcomings with conventional laparoscopic surgery. Surgery robot system requires control system that can process large volume information such as medical image data and video signal from endoscope in real-time manner, as well as precisely control the robot with high reliability. To meet the complex requirements, the use of high-level real-time OS (Operating System) in surgery robot controller is a must, which is as common as in many of modem robot controllers that adopt real-time OS as a base system software on which specific functional modules are implemened for more reliable and stable system. The control system consists of joint controllers, host controllers, and user interface units. The robot features a compact slave robot with 5 DOF (Degree-Of-Freedom) expanding the workspace of each tool and increasing the number of tools operating simultaneously. Each master, slave and Gill (Graphical User Interface) host runs a dedicated RTOS (Real-time OS), RTLinux-Pro (FSMLabs Inc., U.S.A.) on which functional modules such as motion control, communication, video signal integration and etc, are implemented, and all the hosts are in a gigabit Ethernet network for inter-host communication. Each master and slave controller set has a dedicated CAN (Controller Area Network) channel for control and monitoring signal communication with the joint controllers. Total 4 pairs of the master/slave manipulators as current are controlled by one host controller. The system showed satisfactory performance in both position control precision and master-slave motion synchronization in both bench test and animal experiment, and is now under further development for better safety and control fidelity for clinically applicable prototype.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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