In this paper, we propose a new object tracking algorithm using deformed template and Level-Set theory, which is robust against background variation, object flexibility and occlusion. The proposed tracking algorithm consists of two steps. The first step is an estimation of object shape and location, on the assumption that the transformation of object can be approximately modeled by the affine transform. The second step is a refinement of the object shape to fit into the real object accurately, by using the potential energy map and the modified Level Set speed function. Experimental results show that the proposed algorithm can track non-rigid objects with large variation in the backgrounds.
In this paper, a new method to track the maximum power point is presented. The proposed scheme achieves the maximum power the step-up chopper, which tracks the maximum power point by sensing only the actual current from the photovoltaic array. Also it adopts the protect ion circuit to protect the battery system against the overvoltage and overvoltage by utilizing hysterisis characteristic.
Development of a real-time simulation model for high-speed and multibody tracked vehicles is difficult because they involve hundreds of highly nonlinear equations. In the development of a reliable tracked vehicle model for real-time simulation, it is helpful to use an off-line tracked vehicle model developed by considering all the degrees of freedom of each element. This paper presents a step-by-step procedure for the development of a real-time simulation model based on the off-line tracked vehicle model. The road input data, Profile IV, is used for the real time simulation and simulation results are compared with vehicle test results obtained in the military test field. It is noted that the simulation results are quite close to the test results.
In this paper, a sensorless pitch angle control method for a wind generation system is suggested. One-step-ahead prediction control law is adopted to control the pitch angle of a wind turbine in order for electric output power to track target values. And it is shown that this control scheme using the inverse dynamics of the controlled system enables us to predict current wind speed without an anemometer, to a considerable precision. The inverse input-output of the controlled system is realized by use of an artificial neural network. The proposed control and wind speed prediction method is applied to a Double-Feed Induction Generation system connected to a simple power system through computer simulation to show its effectiveness. The simulation results demonstrate that the suggested method shows better control performances with less control efforts than a conventional Proportional-Integral controller.
Kim Young-Hoon;Hong Soon-Heum;Jung Tae-Un;Ahn Jin;Kim Ryu-ho;Park Sung-Kyu
Proceedings of the KSR Conference
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2004.06a
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pp.528-533
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2004
The purpose of this thesis is to construct the autonomous decentralized train traffic management structure using techniques of Autonomous Decentralized System. Currently, a method of train traffic control is making use of CTC(Centralized Traffic Control). Its operation method is divided into the remote mode and the local mode. The classified basis is according to the control authority of install signals in track side. In most cases, a large scale station is operated by the local mode. Because of dispatchers in center can not control the shunting works influence on the main route. In order to solve these problem s, we analyzed a current operation condition and system requirements. Moreover, this thesis is constructing autonomous decentralized train traffic management structure. Finally, this research proposed that interface with CTC and step-by-step construction.
This paper presents the active eye system for tracking a moving object in 3D space. A prototype system able to track a moving object is designed and implemented. The mechanical system ables the control of platform that consists of binocular camera and also the control of the vergence angle of each camera by step motor. Each camera has two degrees of freedom. The image features of the object are extracted from complicated environment by using zero disparity filtering(ZDF). From the cnetroid of the image features the gaze point on object is calculated and the vergence angle of each camera is controlled by step motor. The Proposed method is implemented on the prototype with robust and fast calculation time.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2011.05a
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pp.69-72
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2011
In this paper, we propose a method to track the movement of camera from the video sequences. This method is useful for video analysis and can be applied as pre-processing step in some application such as video stabilizer and marker-less augmented reality. First, we extract the features in each frame using corner point detection. The features in current frame are then compared with the features in the adjacent frames to calculate the optical flow which represents the relative movement of the camera. The optical flow is then analyzed to obtain camera movement parameter. The final step is camera movement estimation and correction to increase the accuracy. The method performance is verified by generating a 3D map of camera movement and embedding 3D object to the video. The demonstrated examples in this paper show that this method has a high accuracy and rarely produce any jitter.
In recent years there have been increasing interests in real-time object tracking with image information. Since image information is affected by illumination, this paper presents the real-time object tracking method based on neural networks that have robust characteristics under various illuminations. This paper proposes three steps to track the object and the fast tracking method. In the first step the object color is extracted using neural networks. In the second step we detect the object feature information based on invariant moment. Finally the object is tracked through a shape recognition using neural networks. To achieve the fast tracking performance, we have a global search for entire image and then have tracking the object through local search when the object is recognized.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1997.04a
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pp.756-760
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1997
In this research, the automatic level measurement system used in land leveling was developed. By using a laser transmitter and a receiver as measuring equipments, level was measured automatically. The driving part of this system was composed of stepping motor, timing belt and pulley. It drived the laser receiver to track laser beam generated form the laser transmitter. The level measuring experiments were performed about three level change shapes (step, random, sine). This system could measure step level change of which amplitude was 40mm in 0.5s, random level change within .+-. mm, maximum measurement error. In case of sine level change, experiment was executed with varying the spatial frequency of level change. As a result, this system was able to measure sine level change of which spatial frequency was 0.5m $^{-1}$ accurately.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.6
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pp.1049-1055
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1987
This paper describes a near-optimal standard cell layout strategy which consists of three consecutives steps` partition, placement, and routing. In the partition step, a given network is torn apart into many subnetworks such that each subnetworks contains as many cells as possible with minimum interocnnections between subnetwork. In the placement step, the conventional string placement algorithm was modified. Also, bonding pads were placed such that their connections to the related cells are shortest. As a result for the tested example, the placement time was saved by 60% and the total routing lengths were saved by more than 20% and substantial improvements in the number of feed-through cell and the track density were obtained. The layout program is coded in PASCAL and implemented on a VAX 11-750/UNIX computer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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