AMachine vision is a promising tool for the autonomous guidance of farm machinery. Conventional CCD camera for the machine vision needs a desktop PC to install a frame grabber, however, a web camera is ready to use when plugged in the USB port. A web camera with a notebook PC can replace existing camera system. Autonomous steering control system of this research was intended to be used for combine harvester. If the web camera can recognize cut/uncut edge of crop, which will be the reference for steering control, then the position of the machine can be determined in terms of lateral offset and heading angle. In this research, a white line was used as a cut/uncut edge of crop for steering control. Image processing algorithm including capturing image in the web camera was developed to determine the desired travel path. An experimental vehicle was constructed to evaluate the system performance. Since the vehicle adopted differential drive steering mechanism, it is steered by the difference of rotation speed between left and right wheels. According to the position of vehicle, the steering algorithm was developed as well. Evaluation tests showed that the experimental vehicle could travel within an RMS error of 0.8cm along the desired path at the ground speed of $9\sim41cm/s$. Even when the vehicle started with initial offsets or tilted heading angle, it could move quickly to track the desired path after traveling $1.52\sim3.5m$. For turning section, i.e., the curved path with curvature of 3 m, the vehicle completed its turning securely.
Vehicle detection is the basic of traffic monitoring. Video based systems have several apparent advantages compared with other kinds of systems. However, In video based systems, shadows make troubles for vehicle detection. especially active shadows resulted from moving vehicles. In this paper a new method that combines background subtraction and edge detection is proposed for vehicle detection and shadow rejection. The method is effective and the correct rate of vehicle detection is higher than 98(%) in experiments, during which the passive shadows resulted from roadside buildings grew considerably. Based on the proposed vehicle detection method, vehicle tracking, counting, classification and speed estimation are achieved so that traffic information concerning traffic flow is obtained to describe the load of each lane.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.225-227
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2022
Now In Seoul, about 75,000 CCTVs are installed in 25 district offices. Each ward office in Seoul has built a control center for CCTV control and is building information such as people, vehicle types, license plate recognition and color classification into big data through 24-hour artificial intelligence intelligent image analysis. Seoul Metropolitan Government has signed MOUs with the Ministry of Land, Infrastructure and Transport, the National Police Agency, the Fire Service, the Ministry of Justice, and the military base to enable rapid response to emergency/emergency situations. In other words, we are building a smart city that is safe and can prevent disasters by providing CCTV images of each ward office. In this paper, the CCTV image is designed to extract the characteristics of the vehicle and personnel when an incident occurs through artificial intelligence, and based on this, predict the escape route and enable continuous tracking. It is designed so that the AI automatically selects and displays the CCTV image of the route. It is designed to expand the smart city integration platform by providing image information and extracted information to the adjacent ward office when the escape route of a person or vehicle related to an incident is expected to an area other than the relevant jurisdiction. This paper will contribute as basic data to the development of smart city integrated platform research.
Park, Ho-Sik;Hwang, Suen-Ki;Nam, Kee-Hwan;Bae, Cheol-Soo;Lee, Jin-Ki;Kim, Tae-Woo
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.6
no.2
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pp.95-100
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2013
Smart surveillance, is the use of automatic video analysis technologies in video surveillance applications. We present a robust object tracking method using pan-tilt-zoom camera for intelligent surveillance System, As the result of the experiment using 78 vehicle, the success rate of the tracking for moving object & non-moving object werw 97.4% and 91%. and 84.6%. the success rate o PTZ control for license plate image.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.1
no.2
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pp.65-70
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2008
Smart surveillance, is the use of automatic video analysis technologies in video surveillance applications. We present a robust object tracking method using pan-tilt-zoom camera for intelligent surveillance System, As the result of the experiment using 78 vehicle, the success rate of the tracking for moving object & non-moving object werw 97.4% and 91%. and 84.6%. the success rate o PTZ control for license plate image.
In this paper, a new intelligent moving target tracking and surveillance system basing on the pan/tilt-embedded stereo camera system is suggested and implemented. In the proposed system, once the face area of a target is detected from the input stereo image by using a YCbCr color model and then, using this data as well as the geometric information of the tracking system, the distance and 3D information of the target are effectively extracted in real-time.
Intelligent devices using ICT technology have been introduced in the field of construction machinery to improve productivity and stability. Among the intelligent devices, Machine Guidance is a device that provides real-time posture, location, and work range to drivers by installing various sensors, controllers, and satellite navigation systems on construction machines. Conversely, the efficiency of equipment that requires location information, such as machine guidance, will be greatly reduced in buildings, and tunnels in the GPS blind spots. Thus, the other high-precision positioning technologies are required in the GPS blind spot zone. In this study, we will develop a relative position measurement system that provides precise location information such as construction machinery and robots in a local area where the GPS reception is difficult. A relative position measurement system tracks a marker in the form of a sphere installed on a vehicle by using the image base tracking technology, and measures the distance and direction information to the marker to calculate a position.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.12
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pp.1794-1799
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2022
Recently, the increasing number of overloaded vehicles on the road poses a risk to traffic safety, such as falling objects, road damage, and chain collisions due to the abnormal weight distribution, and can cause great damage once an accident occurs. therefore we propose to build an object detection-based AI model to identify overloaded vehicles that cause such social problems. In addition, we present a simple yet effective method to construct an object detection model for the large-scale vehicle images. In particular, we utilize the large-scale of vehicle image sets provided by open AI-Hub, which include the overloaded vehicles. We inspected the specific features of sizes of vehicles and types of image sources, and pre-processed these images to train a deep learning-based object detection model. Also, we propose an integrated system for tracking the detected vehicles. Finally, we demonstrated that the detection performance of the overloaded vehicle was improved by about 23% compared to the one using raw data.
In this paper, the hybrid methods are suggested, which use the direction angle information to present running trajectory and track the past locations through a small amount of vehicle's location information. In order to prove the effectiveness of the new technique suggested here, vehicle's location information are collected by running the vehicles moving objects under various conditions. Using the location informations and direction angle information collected with time intervals, the vehicl e's location information is abstracted, compared and analyzed. and I have proved that the suggested techniques are more effective by comparing them with others in various methods such as GPS TrackMaker, difference image techniques, consistency comparison, quantity comparison, vehicle's running distances and so on.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.3
no.1
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pp.29-36
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2000
In order to reduce a aerodynamic drag of the rear, body, effects of rear lower end configuration of a vehicles were investigated by measuring the pressure distribution, visual flow phenomena by the use of digital image processing technique. The use of flow visualization in recent years has improved the general understanding of structure of complex flow and has yielded valuable information for analyzing fluid flow. As the results, it was found that the shape of rear lower part vehicles not only effected on the pressure distribution of the rear part of the vehicle but also difference of the flow phenomena.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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