KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권9호
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pp.4419-4441
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2016
A cause of vehicle accidents is the reduced visibility due to bad weather conditions such as fog. Therefore, an onboard vision system should take visibility detection into account. In this paper, we propose a simple and effective approach for measuring the visibility distance using a single camera placed onboard a moving vehicle. The proposed algorithm is controlled by a few parameters and mainly includes camera parameter estimation, region of interest (ROI) estimation and visibility computation. Thanks to the ROI extraction, the position of the inflection point may be measured in practice. Thus, combined with the estimated camera parameters, the visibility distance of the input foggy image can be computed with a single camera and just the presence of road and sky in the scene. To assess the accuracy of the proposed approach, a reference target based visibility detection method is also introduced. The comparative study and quantitative evaluation show that the proposed method can obtain good visibility detection results with relatively fast speed.
The purpose of this study was to verify the degree of visibility of FOLED (fiber optic light-emitting diode) materials applied to safety-enhancing clothes of micro-mobility users during the day and night by conducting an empirical test targeting 50 people in their teens, 20's, 30's, 40's, and 50's or older. First, the results of the visibility test at 10 m-intervals from 10 to 70 m based on the clothes sample showed that the light detection of FOLED material was very good without daytime or night-time distinction. Second, the results of directional sign detection of FOLED were confirmed to be very high without any daytime or night. Third, the results of identifying a pictogram design showed that the distance was shorter than that of light detection or directional indication. However, the FOLED pictogram design could be confirmed at a distance of 50 m or less. Therefore, if a clothes product using FOLED material is worn and micro-mobility is used, the experimental results indicate that safety will be sufficiently secured due to the excellent visibility.
본 연구는 일련의 문자열들 중 하나의 표적을 탐지하는 데 자극 명암대비와 색상이 미치는 영향을 관찰하였다. 실험 1의 각 시행에서는 네 문자로 구성된 RSVP가 제시되고 각 RSVP 화면상의 문자들이 서로 다른 위치를 점유하였다. RSVP 배열 내에서는 한 위치에 회색 표적 문자가, 나머지 위치에 세 방해자극들이 제시된 표적화면을 제외하고 나머지 RSVP 화면에서 네 흰색 방해자극 문자들이 상응하는 위치에 제시되었다. 고가시성 조건에서는 회색 배경화면 보다 표적 회색이 현저히 어두웠던 반면 저가시성 조건에서는 그 밝기 차이가 상대적으로 분명치 않았다. 참가자들은 사전에 지정된 표적들 중 각 시행에서 어느 것이 출현했는지를 가능한 빠르고 정확하게 탐지하도록 요구받았으며 그 결과 관찰된 탐지 수행은 고가시성 조건에서 더 정확했으며 신속했다. 실험 2에서는 고가시성 조건의 회색 표적을 고선명도 유채색 표적으로 대체한 것을 제외하고 실험 1과 동일한 RSVP 화면 및 과제가 사용되었다. 그 결과 참가자들은 고가시성 조건의 표적을 더 정확히 탐지했으나 반응 속도에 있어서는 두 가시성 조건 간 차이가 없었다. 두 실험의 결과는 시각적 부담이 높은 상황일지라도 현저한 명암대비 및 색상이 부여될 경우 자극에 대한 지각이 촉진됨을 시사하며 자극 색상에 비해 명암대비가 지각적 촉진에 더 중요한 역할을 수행할 가능성을 제안한다.
In this study, a hybrid-type of day fog detection algorithm (DFDA) was developed based on the optical and textural characteristics of fog top, using the Himawari-8 /Advanced Himawari Imager data. Supplementary data, such as temperatures of numerical weather prediction model and sea surface temperatures of operational sea surface temperature and sea ice analysis, were used for fog detection. And 10 minutes data from visibility meter from the Korea Meteorological Administration were used for a quantitative verification of the fog detection results. Normalized albedo of fog top was utilized to distinguish between fog and other objects such as clouds, land, and oceans. The normalized local standard deviation of the fog surface and temperature difference between fog top and air temperature were also assessed to separate the fog from low cloud. Initial threshold values (ITVs) for the fog detection elements were selected using hat-shaped threshold values through frequency distribution analysis of fog cases.And the ITVs were optimized through the iteration method in terms of maximization of POD and minimization of FAR. The visual inspection and a quantitative verification using a visibility meter showed that the DFDA successfully detected a wide range of fog. The quantitative verification in both training and verification cases, the average POD (FAR) was 0.75 (0.41) and 0.74 (0.46), respectively. However, sophistication of the threshold values of the detection elements, as well as utilization of other channel data are necessary as the fog detection levels vary for different fog cases(POD: 0.65-0.87, FAR: 0.30-0.53).
Helicopter accidents due to spatial disorientation in low visibility conditions continue to persist as a major issue. These incidents often stem from human error, typically induced by stress, and frequently result in fatal outcomes. This study employs machine learning to analyze flight data and evaluate the efficacy of a flight illusion detection algorithm, laying groundwork for further research. This study collected flight data from approximately 20 pilots using a simulated flight training device to construct a range of flight scenarios. These scenarios included three stages of flight: ascending, level, and descent, and were further categorized into good visibility conditions and 0-mile visibility conditions. The aim was to investigate the occurrence of flight illusions under these conditions. From the extracted data, we obtained a total of 54,000 time-series data points, sampled five times per second. These were then analyzed using a machine learning approach.
Kiasari, Mohammad Ahangar;Na, Seung You;Kim, Jin Young
센서학회지
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제23권3호
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pp.149-157
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2014
This paper considers the ability of counting and positioning multi-targets by using a mobile UWB radar device. After a background subtraction process, distinguishing between clutters and human body signals, the position of targets will be computed using weighted Gaussian mixture methods. While computer vision offers many advantages, it has limited performance in poor visibility conditions (e.g., at night, haze, fog or smoke). UWB radar can provide a complementary technology for detecting and tracking humans, particularly in poor visibility or through-wall conditions. As we know, for 2D measurement, one method is the use of at least two receiver antennas. Another method is the use of one mobile radar receiver. This paper tried to investigate the position detection of the stationary human body using the movement of one UWB radar module.
과실 수확 분야에서 다양한 계절성과 수확 비용 상승 등으로 자동 로봇 수확에 대한 관심이 증가하고 있다. 빛의 변화, 바람에 의한 진동, 나뭇잎 및 가지 겹침 등 복잡한 과수원 환경에서 정확한 사과 검출은 어려운 문제이다. 본 논문에서는 로봇 자동 사과 수확에 유리한 데이터셋과 적응형 히트맵 회귀 모델을 소개한다. 사과 데이터셋은 사과 위치뿐만 아니라 가시성을 같이 레이블링하였다. 가시성에 따라 가우시안 모양을 조절하는 적응형 히트맵 회귀 모델을 사용하여 사과 중심점을 검출하는 방법을 제안한다. 실험 결과 MAP@K가 K=5와 K=10일 때 0.9809, 0.9801로 사과 수확 로봇에 응용 가능한 성능을 나타내었다.
본 연구는 LiDAR가 악천후 시 물체를 검지하는 성능을 맑은 날과 비교하여 알아보았다. 악천후를 재현하는 실험은 안개 시정거리를 200m부터 50m까지 4단계로 강우량은 20(mm/h)와 50(mm/h)로 나누어 수행하였다. LiDAR를 차량에 장착하여 실제 도로 위를 주행하여 진행하였고, 사람 모양의 표지판을 대상으로 측정거리별로 분석하였다. 성능지표는 Number of Points Cloud와 Intensity를 활용하였고, T-Test로 성능의 차이를 통계적으로 알아보았다. 연구결과, 맑은 날 대비 LiDAR 검지 성능은 강우량 20mm/h, 안개시정 200m 이하, 강우량 50mm/h, 안개시정 150m 이하, 100m 이하, 50m 이하의 순으로 성능저하가 발생하였다. 성능의 저하는 흰색보다는 검은색일 때, 측정거리가 멀어질수록 크게 발생하였다. 하지만, 흰색은 본 실험에서 최악의 상황으로 판단되는 시정 50m에서도 측정거리 10m에서는 성능의 차이가 미미하였고, 통계적으로는 차이가 없었다. 성능검증 결과는 향후 센서의 시인성을 제고하는 도로시설물 제작에 활용될 것이 기대된다.
운전자 생명선인 차선은 주간 시인성, 야간 시인성, 야간 젖은 상태 시인성, 야간 강우시 시인성으로 구분된다. 본 연구는 특히, 비와 관련되어 기상이 불안전한 조건에서 운전자의 주행 안전 확보를 목적으로 하였다. 차선의 시인성은 사전 인지시간(Preview time) 과 감지거리(Detection distances)와 밀접한 관계가 있으며, 야간 교통사고 감소를 위하여 차선 재료 성능을 향상시켜 차선의 주야간과 우천시 주야간 시인성의 척도인 Dry 재귀반사도(Dry retroreflectivity) 및 Wet 재귀반사도(Wet Retroreflectivity)를 높이기 위한 방안을 마련하는 데 있다. 이를 위하여 일반적으로 사용되고 있는 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=1.50의 분석과 시인성의 척도인 재귀반사도를 향상시키기 위하여 가장 중요한 변수인 기능성 차선 도료용 유리알 굴절률 nD=2.2.을 도입하였다. 국내외 최소 한계 재귀반사도(Minimum threshold retroreflectivity) 및 최소 인지 재귀반사도(Install minimum retroreflectivity)를 조사하여 차선의 시인성 확보를 위한 최소한의 관리 수치를 규명하였으며 아울러 국내기존 차선 재료의 물리적 특성 그리고 재귀반사도의 시험을 통하여 우천 시 야간 재귀반사도 향상 방안을 마련하였다.
본 연구는 도로 기상정보 시스템(RWIS : Road Weather Information System)에서 수집되는 시정거리와 차량검지기(VDS : Vehicle Detection System)에서 수집되는 속도 자료를 이용하여 교통류 안전성을 판단하였다. 교통류의 안전성 측면에서 시정거리(VD : Visibility Distance)가 정지시거(SSD : Stopping Sight Distance)보다 길어야 이벤트 발생 시 안전하게 정지하거나 위험한 상황을 회피할 수 있다. 운전자에게 사고예방을 위한 능동적 대응이 가능하도록 하는 가치있는 정보를 제공하기 위해 최근접이웃 예측기법(KNN : K-Nearest Neighbors Method)을 활용하였다. 또한, 교통류 안전성에 대한 운전자의 이해도 증진 및 객관성을 위하여 안전성 지표(LOHSI : Level of Hazardous Spacing Index)를 제시하였다. 본 연구결과는 교통류의 안전성 향상을 위한 효율적인 교통운영을 지원 할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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