Park, Sang-Soo;Park, Hyun-Gyu;Park, Sung-Chul;Jeon, Moon-Pyo;Lee, Boong-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.6
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pp.1019-1024
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2019
In this paper, we plan to design and manufacture a new sleeping child check system using image and PIR sensors. Therefore, it plans to implement a system that can prevent in-vehicle accidents that can occur due to presence of human and certain temperature inside the vehicle by collecting data from PIR sensors and temperature sensors with the main control device based on Arduino. In addition, the values of sensors can be linked with Bluetooth communication or Wi-Fi communication to send information to the mobile phone, and the sensor values can be printed by texting on the screen. It also plans to use raspberry pie and camera modules to build a display and smartphone streaming service inside the vehicle. Through this, the objective of this study is to prevent safety accidents in school vehicles by making experiments and research in this paper recognize 100% inside the vehicle with the quantitative goal of PIR sensors.
The goal of this research is developing advanced lane detecting algorithm for unmanned vehicle. Previous lane detecting method to bring on error become of the lane loss and noise. Therefore, new algorithm developed to get exact information of lane. This algorithm can be used to AGV(Autonomous Guide Vehicle) and LSWS(Lane Departure Warning System), ACC(Adapted Cruise Control). We used 1/10 scale RC car to embody developed algorithm. A CCD camera is installed on top of vehicle. Images are transmitted to a main computer though wireless video transmitter. A main computer finds information of lane in road image. And it calculates control value of vehicle and transmit these to vehicle. This algorithm can detect in input image marked by 256 gray levels to get exact information of lane. To find the driving direction of vehicle, it search line equation by curve fitting of detected pixel. Finally, author used median filtering method to removal of noise and used characteristic part of road image for advanced of processing time.
Jung Hee Lee ;bragimov Eldor ;Heungbae Gil ;Jong-Jae Lee
Smart Structures and Systems
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v.32
no.5
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pp.309-318
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2023
The appropriate maintenance of highway roads is critical for the safe operation of road networks and conserves maintenance costs. Multiple methods have been developed to investigate the surface of roads for various types of cracks and potholes, among other damage. Like road surface damage, the condition of expansion joints in concrete pavement is important to avoid unexpected hazardous situations. Thus, in this study, a new system is proposed for autonomous expansion joint monitoring using a vision-based system. The system consists of the following three key parts: (1) a camera-mounted vehicle, (2) indication marks on the expansion joints, and (3) a deep learning-based automatic evaluation algorithm. With paired marks indicating the expansion joints in a concrete pavement, they can be automatically detected. An inspection vehicle is equipped with an action camera that acquires images of the expansion joints in the road. You Only Look Once (YOLO) automatically detects the expansion joints with indication marks, which has a performance accuracy of 95%. The width of the detected expansion joint is calculated using an image processing algorithm. Based on the calculated width, the expansion joint is classified into the following two types: normal and dangerous. The obtained results demonstrate that the proposed system is very efficient in terms of speed and accuracy.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.8
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pp.767-772
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2016
The purpose of this paper is to develop a gimbal system installed in the UFV(unmanned flight vehicles) for 360 degree VR video. In particular, even if the UFV rotated any direction the camera position is fiexd to minimize the shaking using the gyro sensor and the camera system is stable for taking $360^{\circ}$ panorama VR images.
Kim, Bo-Ah;Lee, Young-Ok;Lee, Seung-Hi;Chung, Chung-Choo
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.5
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pp.735-743
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2012
In this paper, we present model predictive control (MPC) applied to lane keeping system (LKS) based on a vision module. Due to a slow sampling rate of the vision system, the conventional LKS using single rate control may result in uncomfortable steering control rate in a high vehicle speed. By applying MPC using multi-rate Kalman filter to active steering control, the proposed MPC-based active steering control system prevents undesirable saturated steering control command. The effectiveness of the MPC is validated by simulations for the LKS equipped with a camera module having a slow sampling rate on the curved lane with the minimum radius of 250[m] at a vehicle speed of 30[m/s].
Collision behavior of clash cushion occurs for a second of less than 0.4sec usually so that it is too hard to calculate numerically. Therefore, for development of trash cushion, it rely on full-scale vehicle crash test without any design procedure. Occupant safety indices if calculated from acquired data by data measurement system and collision behavior of vehicle and crash cushion is filming using high-speed camera in the crash test. But practical ufo scope of high-speed camera is limited and it is not using to calculated the occupant safety indices or analyzed the energy dissipated mechanism of crash cushion. This work is to estimate to be suitable or not for compare the data from measurement system with the data from high-speed camera. And also it is to grope for practical use scheme to calculation of occupant safety indices or analysis of collision behavior.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.7
no.2
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pp.344-352
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2003
An effective algorithm for implementation of which detects moving object from image sequences. predicts the direction of it. and drives the camera in real time is proposed. In static camera, for robust motion detection from a dynamic background scene, the proposed algorithm performs statistical modeling of moving objects and background, and trains the statistical modeling of moving objects and background, and trains the statistical feature of background with the initial parts of sequence which have no moving objects. Active camera moving objects are segmented by following procedure, an improved order adaptive lattice structured linear predictor is used. The proposed algorithm shows robust object tracking results in the environment of static or active camera. It can be used for the unmanned surveillance system, traffic monitoring system, and autonomous vehicle.
Transactions of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering
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v.20
no.8
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pp.767-773
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2010
In the present work, vibration control performance of piezoactuator-based active mount system for unmanned aero vehicle(UAV) equipment is evaluated via hardware in the loop simulation(HILS). At first, the vibration level of UAV is measured and from this vibration data, the proper piezostack actuator is selected. Then, the dynamic model of active mount system including four active mounts and UAV camera equipment is derived. In order to evaluate vibration control performance, the HILS system is constructed. The proposed mount is prepared as hardware part and the other mounts are considered in software part. A sliding mode controller is designed and implemented to the HILS system. Effective vibration control results are presented in both time and frequency domains.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.12
no.5
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pp.277-286
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2017
This paper introduces mathematical modelling and control algorithm of expendable mine disposal vehicle. This vehicle has two longitudinal thrusters, one vertical thruster and internal mass moving system which can control pitch rate. Also, the vehicle has an optical camera and forward looking sonar for underwater mine detection and classification. The vehicle is controlled via an optical cable connected with operating console on the mother ship. We describe the vehicle's 6DOF dynamic model and controller which can track the desired trajectory for the way-point tracking. These simulation results shows guidance and maneuvering performance which has other sensor data or not.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.7
no.3
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pp.238-245
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2001
This paper describes a method for detecting a close leading vehicle using the contour of the vehi-cles rear wheels. The contour of a leading vehicles rear wheels in 속 front road image from a B/W CCD camera mounted on the central front bumper of the vehicle, has vertical components and can be discerned clearly in contrast to the road surface. After extracting positive edges and negative edges using the Sobel op-erator in the raw image, every point that can be recognized as a feature of the contour of the leading vehicle wheel is determined. This process can detect the presence of a close leading vehicle, and it is also possible to calculate the distance to the leading vehicle and the lateral deviation angle. This method might be useful for developing and LSA (Low Speed Automation) system that can relieve drivers stress in the stop-and-go traffic conditions encoun-tered on urban roads.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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