Journal of information and communication convergence engineering
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제18권2호
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pp.75-81
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2020
Approximately 1.3 million people die from traffic accidents each year, and smartphone usage while driving is one of the main causes of such accidents. Therefore, detection of smartphone usage by drivers has become an important part of distracted driving detection. Previous studies have used single camera-based methods to collect the driver images. However, smartphone usage detection by employing a single camera can be unsuccessful if the driver occludes the phone. In this paper, we present a driver smartphone usage detection system that uses multiple cameras to collect driver images from different perspectives, and then processes these images with ensemble convolutional neural networks. The ensemble method comprises three individual convolutional neural networks with a simple voting system. Each network provides a distinct image perspective and the voting mechanism selects the final classification. Experimental results verified that the proposed method avoided the limitations observed in single camera-based methods, and achieved 98.96% accuracy on our dataset.
Park, Mira;Lee, Heung Soon;Kim, DongHo;Song, Nam Woong
Journal of Photoscience
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제11권2호
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pp.47-53
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2004
A laser scanning fluorescence microscope system has been fabricated for single molecule detection (SMD). Problems associated with the system set-up have been discussed along with proper suggestions. Based on the SMD results obtained by using the apparatus, a statistical method has been suggested to determine the minimum number of required molecules to form a group of uniform average in a selected error range.
본 논문에서는 단일 차선표시선 검출 기반 차선 이탈 경보 시스템을 제안한다. 제안하는 방법은 어두운 조명이나 마모로 인하여 좌 우 차선표시선의 동시 검출이 불가능한 경우에도 단일 차선표시선의 검출 및 추적을 통해 강건한 차선이탈 감지를 목표로 한다. 실험을 통해 제안 방법이 한쪽 차선표시선만 검출된 경우에도 차선이탈을 감지하는 것을 확인하였다.
본 논문은 IEEE802.11n 시스템의 패킷 검출에 필요한 알고리즘을 제안한다. IEEE802.11n 시스템은 다중 송수신 안테나 시스템으로서 IEEE802.11a 시스템에서 적용되는 알고리즘과 달리 다중 수신부에서 적용 가능한 결합 기법을 고려하여 적용하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 단일 송수신 안테나 시스템에서 사용하는 이중 슬라이딩 윈도우 알고리즘과 지연 후 상관 알고리즘을 다중 수신 안테나 결합 알고리즘과 하이브리드하게 결합하여 패킷 검출부 알고리즘을 제시하고, 각각의 성능을 11n 환경에서 모의 실험하고 그 결과를 제시하였다.
Local heating transportation pipe has sensor and return lines to detect water-leakage. There are impulse and resistance comparison measurement types for a water-leakage detection. The impulse type shows large detection error within a measurement range. Since the resistance comparison type can find a comparative accurate single water-leakage point in the measurement range of heating pipe, it has been used to detect water-leakages these days. However if the multi water-leakages are happened in the measurement range of transportation pipe. the resistance comparison type shows a detection error point by the parallel resistance between a detection sensor line and ground. But the detection error will be minimized by the divided transportation pipe loops. In this research, it suggests the design of remote controlled detection system which can divide a large pipe loop and a possible single water-leakage measurement process in each divided loops.
Duan, Yuanfeng;Zhu, Qi;Zhang, Hongmei;Wei, Wei;Yun, Chung Bang
Smart Structures and Systems
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제28권6호
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pp.811-825
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2021
High-voltage isolating switches play a paramount role in ensuring the safety of power supply systems. However, their exposure to outdoor environmental conditions may cause serious physical defects, which may result in great risk to power supply systems and society. Image processing-based methods have been used for anomaly detection. However, their accuracy is affected by numerous uncertainties due to manually extracted features, which makes the anomaly detection of isolating switches still challenging. In this paper, a vision-based anomaly detection method for isolating switches, which uses the rotational angle of the switch system for more accurate and direct anomaly detection with the help of deep learning (DL) and image processing methods (Single Shot Multibox Detector (SSD), improved frame differencing method, and Hough transform), is proposed. The SSD is a deep learning method for object classification and localization. In addition, an improved frame differencing method is introduced for better feature extraction and a hough transform method is adopted for rotational angle calculation. A number of experiments are conducted for anomaly detection of single and multiple switches using video frames. The results of the experiments demonstrate that the SSD outperforms the You-Only-Look-Once network. The effectiveness and robustness of the proposed method have been proven under various conditions, such as different illumination and camera locations using 96 videos from the experiments.
Kim, Dae-Nyeon;Jo, Kang-Hyun;Shin, In-Seung;Kim, Ki-Su;Kim, Tae-Ho;Kang, Hyun-Duk;Yoon, Yeon-Hong;Kim, Se-Yoon;Lee, Seung-Choon
제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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제어로봇시스템학회 2001년도 ICCAS
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pp.73.4-73
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2001
We suggest a system to detection whether material picked up is double or single when the robot feeds them in automation line. This system measures thickness of metal plate and alarms when they are double sheet measuring boundary lines of metal sheet. This system calculates the minimum distance of straight boundary lines by eliminating noise in the edge regions. In the experimental system, double or single is determined by calculating implemented the thickness in the image where the distance of pixels are retrieved by the hash table. In this paper, the algorithm of histogram is adapted to experiment in the implement, thus proved as double sheet detection system.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제16권4호
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pp.238-245
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2016
Inverters are considered the basic building blocks of industrial electrical drive systems that are widely used for various applications; however, the failure of electronic switches mainly affects the constancy of these inverters. For safe and reliable operation of an electrical drive system, faults in power electronic switches must be detected by an efficient system that is capable of identifying the type of faults. In this paper, an open switch fault identification technique for a three-phase inverter is presented. Single, double, and triple switching faults can be diagnosed using this method. The detection mechanism is based on stator current analysis. Discrete wavelet transform (DWT) using Daubechies is performed on the Clarke transformed (-) stator current and features are extracted from the wavelets. An artificial neural network is then used for the detection and identification of faults. To prove the feasibility of this method, a Simulink model of the DWT-based feature extraction scheme using a neural network for the proposed fault detection system in a three-phase inverter with an induction motor is briefly discussed with simulation results. The simulation results show that the designed system can detect faults quite efficiently, with the ability to differentiate between single and multiple switching faults.
In this study, fault symptoms were simulated and analyzed for a single-effect absorption chiller. The fault patterns of fault detection parameters were tabulated using the fault symptom simulation results. Fault detection and diagnosis by a process history-based method were performed for the in-situ experiment of a single-effect absorption chiller. Simulated fault modes for the in-situ experimental study are the decreases in cooling water and chilled water mass flow rates. Five no-fault reference models for fault detection of a single-effect absorption chiller were developed using fault-free steady-state data. A sensitivity analysis of fault detection using the normalized distance method was carried out with respect to fault progress. When mass flow rates of the cooling and chilled water decrease by more than 19.3% and 17.8%, respectively, the fault can be detected using the normalized distance method, and COP reductions are 6.8% and 4.7%, respectively, compared with normal operation performance. The pattern recognition method for fault diagnosis of a single-effect absorption chiller was found to indicate each failure mode accurately.
In this paper, a new fault detection and isolation algorithm fur inertial sensor system is proposed. To identify the inertial sensor fault, single antenna GPS receiver is used as an effective redundancy source. To use GPS receiver as redundancy for the inertial sensors, the algorithm to estimate the attitude and acceleration using single antenna GPS receiver is adopted. By using Doppler shift of carrier phase signal and kinetic characteristics of aircraft, attitude information of aircraft can be obtained at the coordinated flight condition. Based on this idea, fault diagnosis algorithm for inertial sensors using single antenna GPS based attitude is proposed. For more effective FDI, decision variables considering the aircraft maneuver are proposed. The effectiveness of the proposed algorithm is verified through the numerical simulations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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