This paper focuses on automatic image registration between EO (Electro-Optical) and IR (InfraRed) satellite images with different spectral properties using block-based approach and simple preprocessing technique to enhance the performance of feature matching. If unpreprocessed EO and IR images from Kompsat-3A satellite were applied to local feature matching algorithms(Scale Invariant Feature Transform, Speed-Up Robust Feature, etc.), image registration algorithm generally failed because of few detected feature points or mismatched pairs despite of many detected feature points. In this paper, we proposed a new image registration method which improved the performance of feature matching with block-based registration process on 9-divided image and pre-processing technique based on adaptive histogram equalization. The proposed method showed better performance than without our proposed technique on visual inspection and I-RMSE. This study can be used for automatic image registration between various images acquired from different sensors.
The city of Khartoum, the capital of Sudan, was heavily damaged by the flood of the Nile in 2020. Classification using satellite images can define the damaged area and help emergency response. As Synthetic Aperture Radar (SAR) uses microwave that can penetrate cloud, it is suitable to use in the flood study. In this study, Random Forest classifier, one of the supervised classification algorithms, was applied to the flood event in Khartoum with various sizes of the training dataset and number of images using Sentinel-1 SAR. To create a training dataset, we used unsupervised classification and visual inspection. Firstly, Random Forest was performed by reducing the size of each class of the training dataset, but no notable difference was found. Next, we performed Random Forest with various number of images. Accuracy became better as the number of images in creased, but converged to a maximum value when the dataset covers the duration from flood to the completion of drainage.
Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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2022.04a
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pp.135-136
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2022
As a recent technology, it is possible to partially grasp the occurrence of displacement of the entire building through artificial intelligence technology for big data through scanning. However, scanning and data processing take a lot of time, so there is a limit to constant monitoring, so constant monitoring technology of building behavior that combines wireless remote sensors and 3D shape scanning is required. Therefore, in this study, artificial intelligence program coding technology is linked. In addition, a technology capable of real-time wireless remote measurement of structure displacement will be developed through technology development in response to safety management that combines existing building technologies such as sensors. Through this, it is possible to establish an integrated management system for safety inspection and diagnosis.
A sensor system was developed to measure displacement of civil structure at a long distance. A He-Ne Laser tube and photodiodes ware used for non-contact measurement. This system allows real time vibration displacement measurement of bridges. The measured displacement data is displayed on computer monitor graphically and also in digit. The accuracy of the displacement measurement shows 2mm in vertical vibration. It shows remote inspection of the vibration of long bridges and buildings.
We have developed the testing software for KEPCO operators to maintain the small-scale distribution automation system effectively. The testing software is used to monitor the present status, to measure the analog value(voltage, amperage) and to control the switch and FRTU(Feeder Remote Terminal Unit) in order to find out a disabled part of the system. And at the stage of inspection of the switch and FRTU, it can screen the inferior one.
Kim, Ju-Won;Choi, Jun-Sung;Lee, Eun-Chan;Park, Seung-Hee
Journal of the Korean Society for Nondestructive Testing
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v.34
no.1
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pp.60-67
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2014
In this study, an automated cable non-destructive testing(NDT) system was developed to monitor the steel cables that are a core component of cable-stayed bridges. The magnetic flux leakage(MFL) method, which is suitable for ferromagnetic continuum structures and has been verified in previous studies, was applied to the cable inspection. A multi-channel MFL sensor head was fabricated using hall sensors and permanent magnets. A wheel-based cable climbing robot was fabricated to improve the accessibility to the cables, and operating software was developed to monitor the MFL-based NDT research and control the climbing robot. Remote data transmission and robot control were realized by applying wireless LAN communication. Finally, the developed element techniques were integrated into an MFL-based cable NDT system, and the field applicability of this system was verified through a field test at Seohae Bridge, which is a typical cable-stayed bridge currently in operation.
The noise sources of a Hyperion image are mainly due to the atmospheric effects, the sensor's instrumental errors, and A/D conversion. Though uncalibrated, overlapping, and all deep water absorption bands generally are removed, there still exist noisy bands. The visual inspection for selecting clean and stable processing bands is a simple practice, but is a manual, inefficient, and subjective process. In this paper, we propose that the extrema ratio be used for noise estimation and unsupervised band selection. The extrema ratio was compared with existing SNR and entropy measures. First, Gaussian, salt and pepper, and Speckle noises were added to ALI (Advanced Land Imager) images with relatively low noises, and the relation of noise level and those measures was explored. Second, the unsupervised band selection was performed through the EM (Expectation-Maximization) algorithm of the measures which were extracted from a Hyperion images. The Hyperion data were classified into 5 categories according to the image quality by visual inspection, and used as the reference data. The experimental result showed that the extrema ratio could be used effectively for band selection of Hyperion images.
When a doctor examines a patient in a hospital, the doctor directly checks the patient's condition and conducts a face-to-face diagnosis through dialogue with the patient. However, it is often difficult for doctors to directly treat patients. Recently, several types of telemedicine systems have been developed. However, the systems have lack of capabilities to observe heart disease, neck condition, skin condition, inside ear condition, etc. To solve this problem, in this paper, an interactive telemedicine robot system with autonomous driving in a room capable of visual examination and auscultation of patients is developed. The developed robot can be controlled remotely through the WebRTC platform to move toward the patient and check a patient's condition under the doctor's observation using the multi-joint robot arm. The video information, audio information, patient's heart sound, and other data obtained remotely from patients can be transmitted to a doctor through the web RTC platform. The developed system can be applied to the various places where doctors are not possible to attend.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.18
no.5
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pp.330-335
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2017
This study applied SONAR(Sound Navigation And Ranging) to the inspection and evaluation of underwater structures. Anactual river bridge was chosen for inspection and evaluation. SONAR and an optical camera were operated together to analyze the underwater image of the bridge. SONAR images were obtained by various methods to remove the environmental variables from the field experiment, and it was confirmed that the reliability of detecting damaged areas on piers was decreased when using SONAR alone. The SONAR equipment and the optical camera can be used simultaneously to overcome the limitations of SONAR in inspecting underwater structures.These results can be used as basic data for the development of similar technologies for underwater structure inspection.
Compared to conventional high resolution acoustic profiling, ultra high resolution shallow acoustic profiling is limited in penetration, yet it provides resolution suitable for detailed seabed investigation in the shallow waters. Possible applications include search of buried pipeline, ship wrecks, and other artificial objects through the detailed mapping of thickness and structure of the upper sedimentary layers. In this study, contaminated sediments were discriminated by the correlation of ultra high resolution profiles with geologic data. In addition, the burial depth of submarine cable was measured by the interpretation of acoustic anomalies in the profiles.
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