In an event of an emergency, such as fire in a building, visually impaired and blind people are prone to exposed to a level of danger that is greater than that of normal people, for they cannot be aware of it quickly. Current fire detection methods such as smoke detector is very slow and unreliable because it usually uses chemical sensor based technology to detect fire particles. But by using vision sensor instead, fire can be proven to be detected much faster as we show in our experiments. Previous studies have applied various image processing and machine learning techniques to detect fire, but they usually don't work very well because these techniques require hand-crafted features that do not generalize well to various scenarios. But with the help of recent advancement in the field of deep learning, this research can be conducted to help solve this problem by using deep learning-based object detector that can detect fire using images from security camera. Deep learning based approach can learn features automatically so they can usually generalize well to various scenes. In order to ensure maximum capacity, we applied the latest technologies in the field of computer vision such as YOLO detector in order to solve this task. Considering the trade-off between recall vs. complexity, we introduced two convolutional neural networks with slightly different model's complexity to detect fire at different recall rate. Both models can detect fire at 99% average precision, but one model has 76% recall at 30 FPS while another has 61% recall at 50 FPS. We also compare our model memory consumption with each other and show our models robustness by testing on various real-world scenarios.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.5
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pp.512-520
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2019
It is quite useful to represent speeches visually for learners who study foreign languages as well as the hearing impaired who cannot directly hear speeches, and a number of researches have been presented in the literature. They remain, however, at the level of representing the characteristics of speeches using colors or showing the changing shape of lips and mouth using the animation-based representation. As a result of such approaches, those methods cannot tell the users how far their pronunciations are away from the standard ones, and moreover they make it technically difficult to develop such a system in which users can correct their pronunciation in an interactive manner. In order to address these kind of drawbacks, this paper proposes a speech visualization model based on the relative distance between the user's speech and the standard one, furthermore suggests actual implementation directions by applying the proposed model to the visualization of Korean vowels. The method extract three formants F1, F2, and F3 from speech signals and feed them into the Kohonen's SOM to map the results into 2-D screen and represent each speech as a pint on the screen. We have presented a real system implemented using the open source formant analysis software on the speech of a Korean instructor and several foreign students studying Korean language, in which the user interface was built using the Javascript for the screen display.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.8
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pp.15-24
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2022
The article clarifies the conditions for information, digital and educational accessibility for higher education seekers with disabilities in terms of distance learning caused by quarantine restrictions. It is established that such conditions are regulated by international and Ukrainian legal documents (The Standard Rules on the Equalization of Opportunities for Persons with Disabilities, Convention on the Rights of Persons with Disabilities, Sustainable Development Goals, Law of Ukraine "On Education", Law of Ukraine "On Higher Education", Strategy for the Development of Higher Education in Ukraine 2021-2031, Development Strategy areas of innovation for the period up to 2030, Development strategy of the sphere of innovation activity for the period up to 2030). As a part of information barrierlessness, Higher Education Institutions (HEI) should provide access to information in various formats and using technologies, in particular Braille script, large-type printing, audio description (audio descriptive commenting), sign language interpretation, subtitling, a format suitable for reading by screen access programs, formats of simple speech, easy-to-read formats, means of alternative communication. The experience of Pavlo Tychyna Uman State Pedagogical University is described. In particular, special attention is paid to the study of sign language: in view of this, the initiative group implemented the project "Learning to hear and overcome social isolation together" with the financial support of the British Council in Ukraine. Within the framework of digital accessibility, the official website of the Faculty of Social and Psychological Education has been adapted for the visually impaired in accordance with WCAG 2.0 World Standards. In 2021, Pavlo Tychyna Uman State Pedagogical University implemented the project "Cultural, Recreational and Tourist Cherkasy Region: Inclusive Social 3D Map" funded by the Ukrainian Cultural Foundation; a site with available content for online travel in the region to provide barrier-free access to the historical and cultural heritage of Cherkasy region was created. Educational accessibility is achieved by increasing the number of people with special educational needs, receiving education in inclusive groups; activities of the Center for Social and Educational Integration and Inclusive Rehabilitation Social Tourism "Bez barieriv" ("Without barriers"); implementation of a research topic for financing the Ministry of Education and Science of Ukraine: "Social and psychological rehabilitation of children and youth with special educational needs by means of inclusive tourism"; implementation of the project "Social inclusion of distance educational process"; development of information campaigns to popularize the ideas of accessibility, the need for its implementation, ongoing training programs and competitions, etc.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.4
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pp.1-9
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2023
In this paper, we propose a method to recognize the braille blocks for embedded devices in real time through deep learning. First, a deep learning model for braille block recognition is trained on a high-performance computer, and the learning model is applied to a lightweight tool to apply to an embedded device. To recognize the walking information of the braille block, an algorithm is used to determine the path using the distance from the braille block in the image. After detecting braille blocks, bollards, and crosswalks through the YOLOv8 model in the video captured by the embedded device, the walking information is recognized through the braille block path discrimination algorithm. We apply the model lightweight tool to YOLOv8 to detect braille blocks in real time. The precision of YOLOv8 model weights is lowered from the existing 32 bits to 8 bits, and the model is optimized by applying the TensorRT optimization engine. As the result of comparing the lightweight model through the proposed method with the existing model, the path recognition accuracy is 99.05%, which is almost the same as the existing model, but the recognition speed is reduced by 59% compared to the existing model, processing about 15 frames per second.
In modern society, blind people face difficulties in navigating common environments such as sidewalks, elevators, and crosswalks. Research has been conducted to alleviate these inconveniences for the visually impaired through the use of visual and audio aids. However, such research often encounters limitations when it comes to practical implementation due to the high cost of wearable devices, high-performance CCTV systems, and voice sensors. In this paper, we propose an artificial intelligence fusion algorithm that utilizes low-cost video sensors integrated into smartphones to help blind people safely navigate their surroundings during walking. The proposed algorithm combines motion capture and object detection algorithms to detect moving people and various obstacles encountered during walking. We employed the MediaPipe library for motion capture to model and detect surrounding pedestrians during motion. Additionally, we used object detection algorithms to model and detect various obstacles that can occur during walking on sidewalks. Through experimentation, we validated the performance of the artificial intelligence fusion algorithm, achieving accuracy of 0.92, precision of 0.91, recall of 0.99, and an F1 score of 0.95. This research can assist blind people in navigating through obstacles such as bollards, shared scooters, and vehicles encountered during walking, thereby enhancing their mobility and safety.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.3
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pp.181-192
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2019
The purpose of this study is to look at the fun that high school students from blind schools feel in sports programs. A questionnaire was used to collect data from 10 out of 12 blind schools nationwide, including 122 male and 102 female students. Research tools are open questionnaires and questions are as follows. - Questionnaire: "Write down three of the most interesting things about sports programs." The data analysis was done with frequency analysis and the following conclusions were drawn. First, male high school students at blind schools are able to build up their physical strength in the area of competent factors (control-self) (23, 21.5%), in the area of competent factors (7, 77.8%) and in the area of motion-related factors (competition) (24, 15.1%), and in the area of non-execution factors (26, 37.7%), Second, high school girls with visual impairments did not respond in the areas of proficiency (control-self) because of stress release (25, 26.6%), in the areas of control-tain), in the areas of movement (competition) because they were able to do various exercises (22, 15.7%), and in the areas of non-watering (environmental) (18, 37.5%). Third, in the sports program comparative analysis of high school students between genders of blind schools, boys are interested in health and physical fitness in the field of competent factors (control-self) and girls are considered to be a means of relieving stress. In the field of competent factors (control-others), boys and girls can react to a variety of sports opportunities. In the future, by studying the fun of students in the physical education program through research to find out more fun in the school physical education program, we will explore practical ways to maximize student participation and increase motivation level The educational aspect of the process, that is, the educational value provided by the physical education, should be composed of content that can change the thinking and behavior of the teacher and the student so that the program contents and operation method.
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