A windshield wiper system plays a key part in assurance of driver's safety at rainfall. However, because quantity of rain and snow vary irregularly according to time and velocity of automotive, a driver changes speed and operation period of a wiper from time to time in order to secure enough visual field in the traditional windshield wiper system. Because a manual operation of windshield wiper distracts driver's sensitivity and causes inadvertent driving, this is becoming direct cause of traffic accident. Therefore, this paper presents the basic architecture of vision-based smart windshield wiper system and the rain sensing algorithm that regulate speed and operation period of windshield wiper automatically according to quantity of rain or snow. Also, this paper introduces the fuzzy wiper control algorithm based on human's expertise, and evaluates performance of suggested algorithm in simulator model. In especial, the vision sensor can measure wide area relatively than the optical rain sensor. hence, this grasp rainfall state more exactly in case disturbance occurs.
Recently, Vision system has being used all around industry. Sensor systems are used for Mark Reader, for example, optical scanning is proximity sensor system, have many disadvantages, such as, lacking user interface and difficulty to store original specimens. In contrast with this, Vision systems for Mark Reader has many advantages, including function conversion to achieve other work, high accuracy, high speed, etc. In this thesis, we have researched the development of Mark Reader by using a Vision system. The processing course of this s)'stem is consist to Image Pre-Processing such as noise reduction, edge detection, threshold processing. And then, we have carried out camera calibration to calibrate images which are acquired from camera. After searching for reference point within scanning area(60pixe1${\times}$30pixe1), we have calculated points crossing by using line equations. And then, we decide to each ROI(region of interest) which are expressed by four points. Next we have converted absolute coordinate into relative coordinate for analysis a translation component. Finally we carry out Mark Reading with images classified by six patterns. As a result of experiment which follows the algorithm has proposed, we have get error within 0.5% from total image.
As part of a structural health monitoring system, the relative geometric relationship between a ship and bridge has been recognized as important for bridge authorities and ship owners to avoid ship-bridge collision. This study proposes a novel computer vision method for the real-time geometric parameter identification of moving ships based on a single shot multibox detector (SSD) by using transfer learning techniques and monocular vision. The identification framework consists of ship detection (coarse scale) and geometric parameter calculation (fine scale) modules. For the ship detection, the SSD, which is a deep learning algorithm, was employed and fine-tuned by ship image samples downloaded from the Internet to obtain the rectangle regions of interest in the coarse scale. Subsequently, for the geometric parameter calculation, an accurate ship contour is created using morphological operations within the saturation channel in hue, saturation, and value color space. Furthermore, a local coordinate system was constructed using projective geometry transformation to calculate the geometric parameters of ships, such as width, length, height, localization, and velocity. The application of the proposed method to in situ video images, obtained from cameras set on the girder of the Wuhan Yangtze River Bridge above the shipping channel, confirmed the efficiency, accuracy, and effectiveness of the proposed method.
In this study, the deformation of materials was measured using the video and tracking API of OpenCV. Circular markers attached to the material were selected the region of interests (ROIs). The position of the marker was measured from the area center of the circular marker. The position and displacement of the center point was measured along the image frames. For the verification, tensile tests were conducted. In the tensile test, four circular markers were attached along the longitudinal and transverse directions. The strain was calculated using the distance between markers both in the longitudinal and transverse direction. As a result, the stress-strain curve obtained using machine vision is compared to the stress-strain curve obtained from the DIC results. RMSE values of the strain from the machine vision and DIC were less than 0.005. In addition, as a measurement example, a bending angle and springback measurement according to bending deformation, and a moving position measurement of a punch, a blank holder, and a die by time change were performed. Using the proposed method, the deformation and displacement of the materials were measured precisely and easily.
최근 들어 지구온난화와 기상조건의 변화로 기후의 변동폭이 증가하면서 극심한 가물이 자주 발생하고 있다. 또한 기 개발된 용수원의 수질 오염, 물 분배에 관한 상류지역의 반대 및 지방자치단체간의 수리권 문제 등도 상류지역으로부터의 맑은 수자원 확보를 필요하게 만드는 요인이다. 따라서 이에 대한 용수공급 관리 방안의 필요성에 대한 인식이 부각되고 있으며, 수도권의 용수수요 변화에 대한 북한강 유역 댐의 용수공급 능력에 대한 적절한 검토가 필요한 실정이다. 본 연구에서는 북한강 유역 댐의 용수공급 가능성을 파악하고 적절한 용수 공급방안을 제시하기 위하여 shared vision 모형인 스텔라 소프트웨어를 이용한 모의 운영시스템을 개발하였다. 또한 이 모형에서는 수위에 따른 평균의 최소, 중간, 최대의 조건으로 3가지 Rule을 정하여 저수지의 운영곡선의 변화와 발전방류에 따른 안전 공급율 변화를 분석하였다.
본 연구는 빈곤청소년의 꿈과 미래 설계경험을 탐색하기 위한 목적으로 수행되었다. 연구 수행을 위해 빈곤청소년을 참여자로 선정하여 월드비전 산하의 전국 24개 기관에서 초점집단면접을 진행하였다. 연구 결과 빈곤청소년의 꿈은 경험을 통해 형성되고 주변과의 상호작용을 통해 확장되거나 축소되는 것으로 나타났다. 빈곤청소년은 정서적 및 물질적 지원의 부족으로 인해 꿈의 형성과 발전, 진로 준비로의 구체화 과정에서 어려움을 경험하였고 그 과정에서 주체적으로 노력하는 역량과 가능성도 보여주었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 빈곤청소년의 꿈과 미래에 대한 관심 제고의 필요성 및 체험지향적 진로지도 프로그램의 활성화를 제언하였다.
The web has become indispensable in all of our daily lives. We communicate, study and get information with others through the web. This behavior also continues in the smart phone environment. The biggest problem is that the small display screen of a smart phone degrades the accuracy in selecting or manipulating content for people with low vision. To compensate for this, voice guidance services that combine touch and voice, such as VoiceOver and Talkback, are currently provided to smart phone devices. However, restrictions arise in GUI, TTS control problems, and content expansion and selection. In addition, unnecessary content is also output by voice, which causes fatigue for low vision people to use. In this study, we propose a mobile web browser interface that selects and enlarges a desired area from web browsers and contents, or outputs it as a voice so that people with low vision can easily use the mobile web browser. In this paper, we propose a context selective focusing function that enables selection for each element of web content. In addition, we intend to develop a mobile voice web browser that can enlarge the selected content or output it by voice.
Purpose: Morphological properties of soybean roots are important indicators of the vigor of the seed, which determines the survival rate of the seedlings grown. The current vigor test for soybean seeds is manual measurement with the human eye. This study describes an application of a machine vision technique for rapid measurement of soybean seed vigor to replace the time-consuming and labor-intensive conventional method. Methods: A CCD camera was used to obtain color images of seeds during germination. Image processing techniques were used to obtain root segmentation. The various morphological parameters, such as primary root length, total root length, total surface area, average diameter, and branching points of roots were calculated from a root skeleton image using a customized pixel-based image processing algorithm. Results: The measurement accuracy of the machine vision system ranged from 92.6% to 98.8%, with accuracies of 96.2% for primary root length and 96.4% for total root length, compared to manual measurement. The correlation coefficient for each measurement was 0.999 with a standard error of prediction of 1.16 mm for primary root length and 0.97 mm for total root length. Conclusions: The developed machine vision system showed good performance for the morphological measurement of soybean roots. This image analysis algorithm, combined with a simple color camera, can be used as an alternative to the conventional seed vigor test method.
This paper proposes a positional estimation method for extracted line features by stereo vision. Based on given reference plane, planar surfaces corresponding the given plane are first extracted. Then, features in the planar surfaces are selected. Using the Extended Kalman Filter the feature positions are estimated by combining area- and feature-based stereo matching results. Experimental results show the proposed method is feasible.
In this paper, we designed a embedded system that will perform a primary role of Tangible Space implementation. This hardware includes function of image capture through camera interface, image process and sending off image information by LAN (local area network) or WLAN(wireless local area network). We define this hardware as a network based Visual Agent Platform for Tangible Space
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[게시일 2004년 10월 1일]
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