Khan, Numan;Kim, Youjin;Lee, Doyeop;Tran, Si Van-Tien;Park, Chansik
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.87-95
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2020
Generally, occupational safety and particularly construction safety is an intricate phenomenon. Industry professionals have devoted vital attention to enforcing Occupational Safety and Health (OHS) from the last three decades to enhance safety management in construction. Despite the efforts of the safety professionals and government agencies, current safety management still relies on manual inspections which are infrequent, time-consuming and prone to error. Extensive research has been carried out to deal with high fatality rates confronting by the construction industry. Sensor systems, visualization-based technologies, and tracking techniques have been deployed by researchers in the last decade. Recently in the construction industry, computer vision has attracted significant attention worldwide. However, the literature revealed the narrow scope of the computer vision technology for safety management, hence, broad scope research for safety monitoring is desired to attain a complete automatic job site monitoring. With this regard, the development of a broader scope computer vision-based risk recognition system for correlation detection between the construction entities is inevitable. For this purpose, a detailed analysis has been conducted and related rules which depict the correlations (positive and negative) between the construction entities were extracted. Deep learning supported Mask R-CNN algorithm is applied to train the model. As proof of concept, a prototype is developed based on real scenarios. The proposed approach is expected to enhance the effectiveness of safety inspection and reduce the encountered burden on safety managers. It is anticipated that this approach may enable a reduction in injuries and fatalities by implementing the exact relevant safety rules and will contribute to enhance the overall safety management and monitoring performance.
In this paper, we propose an efficient image processing system to detect and track the movement of specific objects such as patients. The proposed system extracts the outline area of an object from a binarized difference image by applying a thinning algorithm that enables more precise detection compared to previous algorithms and is advantageous for mixed-mode design. The binarization and thinning steps, which require a lot of computation, are designed based on RTL (Register Transfer Level) and replaced with optimized hardware blocks through logic circuit synthesis. The designed binarization and thinning block was synthesized into a logic circuit using the standard 180n CMOS library and its operation was verified through simulation. To compare software-based performance, performance analysis of binary and thinning operations was also performed by applying sample images with 640 × 360 resolution in a 32-bit FPGA embedded system environment. As a result of verification, it was confirmed that the mixed-mode design can improve the processing speed by 93.8% in the binary and thinning stages compared to the previous software-only processing speed. The proposed mixed-mode system for object recognition is expected to be able to efficiently monitor patient movements even in an edge computing environment where artificial intelligence networks are not applied.
This study presents spatial characteristics of cloud using satellite image in the extreme heavy snowfall of the Yeongdong region. 3 extreme heavy snowfall events in the Yeongdong region during the recent 12 years (2001 ~ 2012) are selected for which the fresh snow cover exceed 50 cm/day. Spatial characteristics (minimum brightness temperature; Tmin, cloud size, center of cloud-cell) of cloud are analyzed by tracking main cloud-cell related with these events. These characteristics are compared with radar precipitation in the Yeongdong region to investigate relationship between cloud and precipitation. The results are summarized as follows, selected extreme heavy snowfall events are associated with the isolated, well-developed, and small-scale convective cloud which is developing over the Yeongdong region or moving from over East Korea Bay to the Yeongdong region. During the period of main precipitation, cloud-cell Tmin is low ($-40{\sim}-50^{\circ}C$) and cloud area is small (17,000 ~ 40,000 $km^2$). Precipitation area (${\geq}$ 0.5 mm/hr) from radar also shows small and isolated shape (4,000 ~ 8,000 $km^2$). The locations of the cloud and precipitation are similar, but in there centers are located closely to the coast of the Yeongdong region. In all events the extreme heavy snowfall occur in the period a developed cloud-cell was moving into the coastal waters of the Yeongdong. However, it was found that developing stage of cloud and precipitation are not well matched each other in one of 3 events. Water vapor image shows that cloud-cell is developed on the northern edge of the dry(dark) region. Therefore, at the result analyzed from cloud and precipitation, selected extreme heavy snowfall events are associated with small-scale secondary cyclone or vortex, not explosive polar low. Detection and tracking small-scale cloud-cell in the real-time forecasting of the Yeongdong extreme heavy snowfall is important.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.9
no.2
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pp.229-236
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2016
In this paper, we suggest new technology that can draw characters at a long distance by tracking a hand and analysing the trajectories of hand positions. It's difficult to recognize the shape of a character without discriminating effective strokes from all drawing strokes. We detect end points from input trajectories of a syllable with camera system and localize strokes by using detected end points. Then we classify the patterns of the extracted strokes into eight classes and finally into two categories of stroke that is part of syllable and not. We only draw the strokes that are parts of syllable and can display a character. We can get 88.3% in classification accuracy of stroke patterns and 91.1% in stroke type classification.
Driving aircraft requires extremely complicated and detailed information processing. Pilots perform their tasks by selecting the information relevant to them. In this processing, spatial information presented simultaneously through crossmodal link is advantageous over the one provided in singular sensory mode. In this paper, probability to apply providing visual spatial information along with auditory information to enemy tracking system in aircraft navigation is empirically investigated. The result shows that auditory spatial information, which is virtually created through HRTF is advantageous to visual spatial information alone in attention processing. The findings suggest auditory spatial information along with visual one can be presented through crossmodal link by utilizing stereophonic sound such as HRTF. which is available in the existing simple stereo system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.4
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pp.851-859
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2011
In this paper, we propose the method that automatically extracts the silhouette and the joints of consecutive input image, and track joints to trace object for interaction between human and computer. Also the proposed method presents the action of human being to map human body using joints. To implement the algorithm, we model human body using 14 joints to refer to body size. The proposed method converts RGB color image acquired through a single camera to hue, saturation, value images and extracts body's silhouette using the difference between the background and input. Then we automatically extracts joints using the corner points of the extracted silhouette and the data of body's model. The motion of object is tracted by applying block-matching method to areas around joints among all image and the human's motion is mapped using positions of joints. The proposed method is applied to the test videos and the result shows that the proposed method automatically extracts joints and effectively maps human body by the detected joints. Also the human's action is aptly expressed to reflect locations of the joints
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.1
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pp.341-363
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2016
Haze or fog is a common natural phenomenon. In foggy weather, the captured pictures are difficult to be applied to computer vision system, such as road traffic detection, target tracking, etc. Therefore, the image dehazing technique has become a hotspot in the field of image processing. This paper presents an overview of the existing achievements on the image dehazing technique. The intent of this paper is not to review all the relevant works that have appeared in the literature, but rather to focus on two main works, that is, image dehazing scheme based on atmospheric veil and image dehazing scheme based on dark channel prior. After the overview and a comparative study, we propose an improved image dehazing method, which is based on two image dehazing schemes mentioned above. Our image dehazing method can obtain the fog-free images by proposing a more desirable atmospheric veil and estimating atmospheric light more accurately. In addition, we adjust the transmission of the sky regions and conduct tone mapping for the obtained images. Compared with other state of the art algorithms, experiment results show that images recovered by our algorithm are clearer and more natural, especially at distant scene and places where scene depth jumps abruptly.
Journal of the Korean Institute of Illuminating and Electrical Installation Engineers
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v.21
no.8
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pp.87-95
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2007
In this paper, we analyzed the mr detection and the stability of the object tracking system by an adaptive stereo object hacking using region-based MAD(Mean Absolute Difference) algorithm and the modified PID(Proportional Integral Derivative)-based pan/tilt controller. That is, in the proposed system, the location coordinates of the target object in the right and left images are extracted from the sequential stereo input image by applying a region-based MAD algorithm and the configuration parameter of the stereo camera, and then these values could effectively control to pan/tilt of the stereo camera under the noisy circumstances through the modified PID controller. Accordingly, an adaptive control effect of a moving object can be analyzed through the advanced system with the proposed 3D robot vision, in which the possibility of real-time implementation of the robot vision system is also confirmed.
This paper describes a method for vision-based person identification that can detect, track, and recognize person from video using multiple cues: height and dressing colors. The method does not require constrained target's pose or fully frontal face image to identify the person. First, the system, which is connected to a pan-tilt-zoom camera, detects target using motion detection and human cardboard model. The system keeps tracking the moving target while it is trying to identify whether it is a human and identify who it is among the registered persons in the database. To segment the moving target from the background scene, we employ a version of background subtraction technique and some spatial filtering. Once the target is segmented, we then align the target with the generic human cardboard model to verify whether the detected target is a human. If the target is identified as a human, the card board model is also used to segment the body parts to obtain some salient features such as head, torso, and legs. The whole body silhouette is also analyzed to obtain the target's shape information such as height and slimness. We then use these multiple cues (at present, we uses shirt color, trousers color, and body height) to recognize the target using a supervised self-organization process. We preliminary tested the system on a set of 5 subjects with multiple clothes. The recognition rate is 100% if the person is wearing the clothes that were learned before. In case a person wears new dresses the system fail to identify. This means height is not enough to classify persons. We plan to extend the work by adding more cues such as skin color, and face recognition by utilizing the zoom capability of the camera to obtain high resolution view of face; then, evaluate the system with more subjects.
Objective: The aim of this study is to understand and identify the critical issues in vision research area using content analysis and network analysis. Background: Vision, the most influential factor in information processing, has been studied in a wide range of area. As studies on vision are dispersed across a broad area of research and the number of published researches is ever increasing, a bibliometric analysis towards literature would assist researchers in understanding and identifying critical issues in their research. Method: In this study, content and network analysis were applied on the meta-data of literatures collected using three search keywords: 'visual search', 'eye movement', and 'eye tracking'. Results: Content analysis focuses on extracting meaningful information from the text, deducting seven categories of research area; 'stimuli and task', 'condition', 'measures', 'participants', 'eye movement behavior', 'biological system', and 'cognitive process'. Network analysis extracts relational aspect of research areas, presenting characteristics of sub-groups identified by community detection algorithm. Conclusion: Using these methods, studies on vision were quantitatively analyzed and the results helped understand the overall relation between concepts and keywords. Application: The results of this study suggests that the use of content and network analysis helps identifying not only trends of specific research areas but also the relational aspects of each research issue while minimizing researchers' bias. Moreover, the investigated structural relationship would help identify the interrelated subjects from a macroscopic view.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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