Optical triangulation is one of the most common methods for acquiring range data. Using this method. We have developed a new type of Laser Displacement Sensor. We used Area CCD instead of linear CCD and PSD (Position Sensitive Detector). And we have developed the robust algorithm for increasing the accuracy and used USB instead of RS-232C for increasing speed. We present results that demonstrate the validity of our method using optical triangulation technique, Area CCD, and USB.
A new automatic small target detection and tracking algorithm for the real-time IR surveillance system is presented. The automatic target detection and tracking algorithm of the real-time systems, requires low complexity and robust tracking performance in the cluttered environment. Linear-array and parallel-scan IR systems usually suffer from severe scan noise caused by the detector non-uniformity. After the spatial filtering and thresholding, this scan noise still remains as high amplitude clutter which degrades the target detection rate and tracking performance. In this paper, we propose a new feature which consists of area and validity information of a measurement. By adopting this feature to the measurements selection and track confirmation, we can increase the target detection rate and reduce both the track loss rate and false track rate. From the experimental results, we can validate the feasibility of the proposed method in the noisy IR images.
This paper proposes a simple and high performance hybrid position/force control of robots based on disturbance compensation by using the disturbance observer in task coordinate space. The disturbance observer linealizes system of robot manipulators in task coordinate space and realizes acceleration control. To realize the strict acceleration control, the disturbance observer whose input is a position signal by simple computation, works as if it were a disturbance detector. The inverse kinematics can be simplified, because the disturbance observer in task coordinate space compensates not only the disturbance but also the error due to the simplification of the inverse kinematics. The new strategy is applied to a three-degrees-of freedom direct drive robot. The robust and simple hybrid position/force control is realized experimentally.
This paper presents a wavelet-based digital watermarking scheme for color images. We insert watermarks in the DWI domain using spread-spectrum correlation-based watermarking in luminance component of the color image. The watermark, two pseudorandom patterns, is inserted by modifying the wavelet coefficients at subband HL2, LH2, HH2 according to message bits. To detect watermark, we calculate the correlation between the watermarked image and pseudorandom patterns. As compared with correlations, the watermark detector determines embedding message. Experimental results show that the scheme is not only invisible but also robust to various attacks such as JPEG compression, noise addition and so on.
본 논문에서는 화재감지를 위한 자율이동로봇을 설계하였다. 로봇은 넓은 범위의 검출을 위해 회전하는 열 센서를 갖추고 있다. 열 감지 센서인 A2TPMI를 사용하였다. 안정적인 데이터를 획득위해 화재감지를 위한 데이터 처리방법으로 AD컨버터와 칼만 필터를 사용하여 하였다.
Neural networks are in the framework of sensorbased tracking control of robot manipulators. They learn by practice movements the relationship between PSD (an analog Position Sensitive Detector) sensor readings for target positions and the joint commands to reach them. Using this configuration, the system can track or follow a moving or stationary object in real time. Furthermore, an efficient neural network architecture has been developed for real time learning. This network uses multiple sets of simple backpropagation networks one of which is selected according to which division (corresponding to a cluster of the self-organizing feature map) in data space the current input data belongs to. This lends itself to a very training and processing implementation required for real time control.
본 논문에서는 시간 및 주파수 영역에서 두 가지 새로운 형태론적 피치 검출기를 제안하였다. 형태론적 여파기의 형태소의 역할을 실험적으로 조사하였다. 결론적으로 적절한 형태소를 사용한다면 제안한 방법들은 기존 방법에 비하여 간단하고 속도 면에서도 유리하고 성능 면에서도 강함을 알 수 있었다.
Construction projects have become increasingly complex in recent years, resulting in substantial safety hazards and frequent fall accidents. In an attempt to prevent fall accidents, various safety management systems have been developed. These systems have mainly been evaluated qualitatively and subjectively by practitioners or supervisors, and there are few tools that can be used to quantitatively evaluate the performance of safety management systems. We propose an expertise-based safety performance evaluation model (EXSPEM), which integrates a fuzzy approach-based analytic hierarchy process and a regression approach. The proposed model uses S-shaped curves to represent the degree of contribution by subjective expertise and is verified by a genetic algorithm. To illustrate its practical application, EXSPEM was applied to evaluate the safety performance of a newly developed real-time mobile detector monitoring system. It is expected that this model will be a helpful tool for systematically evaluating the application of a robust safety control and management system in a complex construction environment.
We propose a novel multiple-object tracking algorithm for real-time intelligent video surveillance. We adopt particle filtering as our tracking framework. Background modeling and subtraction are used to generate a region of interest. A two-step pedestrian detection is employed to reduce the computation time of the algorithm, and an iterative particle repropagation method is proposed to enhance its tracking accuracy. A matching score for greedy data association is proposed to assign the detection results of the two-step pedestrian detector to trackers. Various experimental results demonstrate that the proposed algorithm tracks multiple objects accurately and precisely in real time.
In this paper, we propose a modified Viterbi algorithm to compensate for endpoint detection error during the decoding phase of an isolated word recognition task. Since the conventional Viterbi algorithm explores only the search space whose boundaries are fixed to the endpoints of the segmented utterance by the endpoint detector, the recognition performance is highly dependent on the accuracy level of endpoint detection. Inaccurately segmented word boundaries lead directly to recognition error. In order to relax the degradation of recognition accuracy due to endpoint detection error, we describe an unconstrained search of word boundaries and present an algorithm to explore the search space with efficiency. The proposed algorithm was evaluated by performing a variety of simulated endpoint detection error cases on an isolated word recognition task. The proposed algorithm reduced the Word Error Rate (WER) considerably, from 84.4% to 10.6%, while consuming only a little more computation power.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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