A reliable automatic passenger counting (APC) system is a key point in transportation related to the efficient scheduling and management of transport routes. In this study, we introduce a lightweight head detection network using deep learning applicable to an embedded system. Currently, object detection algorithms using deep learning have been found to be successful. However, these algorithms essentially need a graphics processing unit (GPU) to make them performable in real-time. So, we modify a Tiny-YOLOv3 network using certain techniques to speed up the proposed network and to make it more accurate in a non-GPU environment. Finally, we introduce an APC system, which is performable in real-time on embedded systems, using the proposed head detection algorithm. We implement and test the proposed APC system on a Samsung ARTIK 710 board. The experimental results on three public head datasets reflect the detection accuracy and efficiency of the proposed head detection network against Tiny-YOLOv3. Moreover, to test the proposed APC system, we measured the accuracy and recognition speed by repeating 50 instances of entering and 50 instances of exiting. These experimental results showed 99% accuracy and a 0.041-second recognition speed despite the fact that only the CPU was used.
With the rapid growth of Internet, many devices such as Web TVs, PDAs and Web phones, begin to be directly connected to the Internet. These devices need real-time operating systems (RTOS) to support complex real-time applications running on them. Development of such real-time applications called embedded internet applications, is difficult due to the lack of adequate tools, especially debuggers. In this paper we present a new tracepoint debugging tool for the Qplus-T RTOS embedded system, which facilitates the instrumentations of the real-time software applications with timing trace-points. Compared with traditional breakpoint debugger, this trace-point debugger provides the ability to dynamically collect and record application data for on-line examination and for further off-line analysis. And, the trace-points can also provide the means for assigning new values to the running application's variables, without neither halting its execution nor interfering with its natural execution flow. Our trace-point debugger provides a highly efficient method for adding numerous monitoring trace-points within a real time target application such as Qplus-T internet applications, utilizing these trace-points to monitor and to analyze the application's behavior while it is running. And also, our trace debugger is different from previous one in that we can specify and detect the timing violations using its RTL (Real-Time Logic) trace experiments.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.3
no.3
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pp.143-150
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2008
In this paper, we investigate a real-time environment recognition system based on stereo vision for moving object. This system consists of stereo matching, obstacle detection and distance estimation. In stereo matching part, depth maps can be obtained real road images captured adjustable baseline stereo vision system using belief propagation(BP) algorithm. In detection part, various obstacles are detected using only depth map in case of both v-disparity and column detection method under the real road environment. Finally in estimation part, asymmetric parabola fitting with NCC method improves estimation of obstacle detection. This stereo vision system can be applied to many applications such as unmanned vehicle and robot.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.3
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pp.137-143
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2013
This paper describes an implementation of face detection technology for a real-time application on the Android platform. Java class of Face-Detection for detection of human face is provided by the Android API. However, this function is not suitable to apply for the real-time applications due to inadequate detection speed and accuracy. In this paper, the AdaBoost based classification method which utilizes Local Binary Pattern (LBP) histogram is employed for face detection. The face detection module has been developed by C/C++ language for high-speed image processing, and this module is included to the Android platform using the Java Native Interface (JNI). The experiments were carried out in the Java-based environment and JNI-based environment. The experimental results have shown that the performance of JNI-based is faster than Java-based method and our system is well enough to apply for real-time applications.
In this paper, we propose a UML modeling of ATO on-board software. An automatic train operation (ATO) system is a real-time control system, which operates a train without a manual operation by a driver. For the safe and comfortable service, real-time embedded software for ATO on-board equipment should have both of high performance and reliability. UML-based object-oriented modeling technique is introduced and used widely to design software that satisfies this requirement. We used Rhapsody, which is a modeling tool for real-time embedded software, to model the construction and the behavior of ATO on-board equipment. As a result, ATO on-board software which performs the profile calculation and the real-time speed control is designed and implemented. The brief modeling result including behavioral characteristics and the simulation results are presented.
In this paper, we present an RTOS named HEART (Highly Expandable AOP-based Real-Time operating system). It is modularized into a single base and multiple optional features. The base implements a core functionality and each feature implements a specific functionality of RTOS such as interrupt nesting, multithreading, inter-thread communication, and etc. Users can customize HEART just by selecting needed features. Then a specialized version of HEART is automatically generated. We argue that HEART enables the rapid construction of optimized and application-specific RTOSes for diverse embedded systems.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2018.06a
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pp.84-87
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2018
Handwritten letter recognition is important for numerous real-world applications and many topics like human-machine interaction, education, entertainment, and more. This paper describes the implementation of a real-time handwritten letters recognition system on a common embedded computer. Recognition is performed using a customized convolutional neural network, which was designed to work with low computational resources such as the Raspberry Pi platform. The experimental results show that the proposed real-time system achieves an outstanding performance in the accuracy rate and the response time for recognition of twenty-six handwritten letters.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.253-256
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2007
The web server for the embedded Linux system(ELS), unlike the ones for the usual Linux or Windows, has some disadvantages such as small number of installable applications, low compatibility and limited extensibility. This fact raises some problems when data are transferred in real-time via the web server, which are mainly caused by a poor performance of the processor and small-sized memory. Conventional user interfaces adopted for the usual web servers are unsuitable for the ELS because they are platform-limited and their installations are done by the form of plug-ins. If the web server for the ELS has an Ajax engine that can be utilized without any installation procedure, the advantages of usability, accessibility and quick response time can be obtained. This paper presents the Ajax interface for the ELS web server. The efficiency of the proposed technology in the real-time remote monitoring is shown through an implementation.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.14
no.7
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pp.720-725
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2008
This paper proposes a system architecture for USN with a service robot to provide more active assisted living services for elderly persons by monitoring their mental and physical well-being with USN environments at home, hospital, or silver town. Sensors embedded in USN are used to detect preventive measures for chronic disease. Logged data are transferred to main controller of a service robot via wireless channel in which the analysis of data is performed. For the purpose of handling emergency situations, it needs real-time processing on gathering variety sensor data, routing algorithms for sensor nodes to a moving sink node and processing of logged data. This paper realized multi-hop sensor network to detect user movements with biometric data transmission and performed algorithms on Xenomai, a real-time embedded Linux. To leverage active sensing, a mobile robot is used of which task was implemented with a priority to process urgent data came from the sink-node. This software architecture is anticipated to integrate sensing, communication and computing with real-time manner. In order to verify the usefulness of a proposed system, the performance of data transferring and processing on a real-time OS with non real-time OS is also evaluated.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.8
no.6
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pp.311-318
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2013
In this paper, we consider a new packet scheduling algorithm for real-time traffic in the HSDPA system that has been introduced for the WCDMA system, in order to provide high transmission rates. The objective of the design is to meet the maximum tolerable delay and consider channel assignment based on the received SIR for real-time traffic users. The proposed scheduling algorithm shows that the users are ranked by the ratios of the bits in the buffer to the residual time for transmission as priority order; then the ranked users are assigned certain number of channels based on the SIR value table. The simulation results show that the proposed algorithm can provide a lower packet drop rate, and satisfy real time quality of service (QoS) requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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