This study is on the production and the classification of a new appreciation methods of seascape through materials in the words of Korean popular songs. In advance, it is necessary to understand the popular songs as collective representation and the songs are analytic data. In this study, some essential elements of seascape in popular songs are analyzed and classified. They are; 1. visible elements-weather, time, season and object. 2. all senses-vision, audition, olfaction, tactile sense, and spatial sense. 3. the line of vision-static line of vision and dynamic line of vision. In this way data is produced, and then the result of this study makes appreciation methods of seascape developed. In this way, this study results in developed appreciation of seascape. This study on new understanding of appreciation methods of seascape is on the basis of a design method of water-front that is considered a visible scene, not a design of construction elements.
This paper proposes trajectory tracking of the moving object based on one camera vision system. And, this system proposes a method which robot manipulator grips moving object and predicts coordinate of moving objcet. The trajectory tracking and position coordinate are computed by vision data acquired to camera. Robot manipulator tracks and grips moving object by vision data. The proposed vision systems use a algorithm to do real-time processing.
A vision sensor measure range data using laser light source, This sensor generally use patterned laser which shaped single line. But this vision sensor cannot satisfy new trend which needs faster and more precise processing. The sensor's sampling rate increases as reduced image processing time. However, the sampling rate can not over 30fps, because a camera has mechanical sampling limit. If we use multi line laser pattern, we will measure multi range data in one image. In the case of using same sampling rate camera, number of 2D range data profile in one second is directly proportional to laser line's number. For example, the vision sensor using 5 laser lines can sample 150 profiles per second in best condition.
This paper is concerned with the application of the vision control scheme for robot's point placement task in discontinuous trajectory caused by obstacle. The proposed vision control scheme consists of four models, which are the robot's kinematic model, vision system model, 6-parameters estimation model, and robot's joint angles estimation model. For this study, the discontinuous trajectory by obstacle is divided into two obstacle regions. Each obstacle region consists of 3 cases, according to the variation of number of cameras that can not acquire the vision data. Then, the effects of number of cameras on the proposed robot's vision control scheme are investigated in each obstacle region. Finally, the practicality of the proposed robot's vision control scheme is demonstrated experimentally by performing the robot's point placement task in discontinuous trajectory by obstacle.
We present a multi-sensor fusion method in positioning control of a robot by using fuzzy logic. In general, the vision sensor is used in the gross motion control and the force/torque sensor is used in the fine motion control. We construct a fuzzy logic controller to combine the vision sensor data and the force/torque sensor data. Also, we apply the fuzzy logic controller to the peg-in-hole process. Simulation results uphold the theoretical results.
This Paper of use vision system, there is no DGPS's information, DGPS data value receives real time exactly without being influenced in surroundings environment because using vision system that is used in self-regulation traveling by car system. Therefore, conversion and DGPS of received in camera coordinate changing coordinate error correct and wish to grasp correctly position of vehicles.
Vision systems need to have high speed transfer methods for transferring large data. After PC accepts PCL, PCI becomes a more effective method for data translation. PCI substitutes previous ISA. This paper proposes an architecture of vision system and window driver based on PCI.
This paper proposes a simulation algorithm to assess the gradual yellowing vision of the elderly, which refers to the predominance of yellowness in their vision due to aging of the ocular optic media. This algorithm employed the spectral transmittance property of a yellow filter to represent the color appearance perceived by elderly people with yellow vision, and modeled the changes in the color space through a spectrum change in light using the yellow filter effect. The spectral reflectivity data of 1269 Munsell matte color chips were used as reference data. Under the standard conditions of a D65 illuminant and a $10^{\circ}$ observer of 1964 CIE, the spectrum of the 1269 Munsell colors were processed through the yellow filter effect to simulate yellow vision. Various degrees of yellow vision were modeled according to the transmittance percentage of the yellow filter. The color differences before and after the yellow filter effect were calculated using the DE2000 formula, and the color pairs were selected based on the color difference function. These color pairs are distinguishable through normal vision, but the color difference diminishes as the degree of yellow vision increases. Assuming 80% of yellow vision effect, 17 color pairs out of $(1269{\times}1268)/2$ pairs were selected, and for the 90% of yellow vision effect, only 3 color pairs were selected. The result of this study can be utilized for the diagnosis system of gradual yellow vision, making various types of test charts with selected color pairs.
It is important for advanced active safety systems and autonomous driving cars to get the accurate estimates of the nearby vehicles in order to increase their safety and performance. This paper proposes a sensor fusion method for radar and vision sensors to accurately estimate the state of the preceding vehicles. In particular, we performed a study on compensating for the lateral state error on automotive radar sensors by using a vision sensor. The proposed method is based on the Interactive Multiple Model(IMM) algorithm, which stochastically integrates the multiple Kalman Filters with the multiple models depending on lateral-compensation mode and radar-single sensor mode. In addition, a Probabilistic Data Association Filter(PDAF) is utilized as a data association method to improve the reliability of the estimates under a cluttered radar environment. A two-step correction method is used in the Kalman filter, which efficiently associates both the radar and vision measurements into single state estimates. Finally, the proposed method is validated through off-line simulations using measurements obtained from a field test in an actual road environment.
Multiplexing information over parallel data channels based on RF MIMO concept is possible to achieve considerable data rates over large transmission ranges with just a single transmitting element. Visual multiplexing MIMO techniques will send independent streams of bits using the multiple elements of the light transmitter array and recording over a group of camera pixels can further enhance the data rates. The proposed system is a combination of the reliance on computer vision algorithms for tracking and OOK cell frame modulation. LED array are controlled to transmit message in the form of digital information using ON-OFF signaling with ON-OFF pulses (ON = bit 1, OFF = bit 0). A camera captures image frames of the array which are then individually processed and sequentially decoded to retrieve data. To demodulated data transmission, a motion tracking algorithm is implemented in OpenCV (Open source Computer Vision library) to classify the transmission pattern. One of the most advantages of proposed architecture is Computer Vision (CV) based image analysis techniques which can be used to spatially separate signals and remove interferences from ambient light. It will be the future challenges and opportunities for mobile communication networking research.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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