Park Jaehak;Hong Daegun;Huh Kunsoo;Park Jahnghyon;Cho Dongil
Transactions of the Korean Society of Automotive Engineers
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v.13
no.4
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pp.97-104
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2005
Vision-based lane sensing systems require accurate and robust sensing performance in lane detection. Besides, there exists trade-off between the computational burden and processor cost, which should be considered for implementing the systems in passenger cars. In this paper, a stereo vision-based lane detection system is developed with considering sensor configuration aspects. An inverse perspective mapping method is formulated based on the relative correspondence between the left and right cameras so that the 3-dimensional road geometry can be reconstructed in a robust manner. A new monitoring model for estimating the road geometry parameters is constructed to reduce the number of the measured signals. The selection of the sensor configuration and specifications is investigated by utilizing the characteristics of standard highways. Based on the sensor configurations, it is shown that appropriate sensing region on the camera image coordinate can be determined. The proposed system is implemented on a passenger car and verified experimentally.
Kim, Dohyun;Kang, Jungho;Kim, Tae Woo;Pan, Yi;Park, Jong Hyuk
Journal of Information Processing Systems
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v.17
no.1
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pp.151-162
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2021
Quantum information has passed the theoretical research period and has entered the realization step for its application to the information and communications technology (ICT) sector. Currently, quantum information has the advantage of being safer and faster than conventional digital computers. Thus, a lot of research is being done. The amount of big data that one needs to deal with is expected to grow exponentially. It is also a new business model that can change the landscape of the existing computing. Just as the IT sector has faced many challenges in the past, we need to be prepared for change brought about by Quantum. We would like to look at studies on quantum communication, quantum sensing, and quantum computing based on quantum information and see the technology levels of each country and company. Based on this, we present the vision and challenge for quantum information in the future. Our work is significant since the time for first-time study challengers is reduced by discussing the fundamentals of quantum information and summarizing the current situation.
Measurement and control system of weld pool is comprised of optical devices, image processor, personal computer and welding machine. Combinations of ND and Infrared filters were used to block the intense arc light and to get the clearer image of weld pool. Smoothing operation and conversion to binary data were performed to eliminate the noises and to decrease the processing time. A simple algorithm for feedback control was developed and weld pool size is controlled by welding current which is adjusted automatically with personal computer.
Motion detection is an important step in computer vision and image processing. Traditional motion detection systems are classified into two categories, namely, feature based and gradient based. In feature based motion detection, features in consecutive frames are detected and matched. Gradient based methods assume that the intensity varies linearly and locally. The method, which we propose, is neither feature nor gradient based but uses the electric field theory. The pixels in an image are modeled as point charges and motion is detected by using the variations between the two electric fields produced by the charges corresponding to the two images.
At present, information processing by computer is greatly concerned in our society. And robots controlled by computer are much introduced in a factory´s production line and so on, robot abilities develop robot obtain good results. And recently, robots greatly take part in not only limited place, for example a factory and so on, but also general a household. Some robots pleased people, others help humans task. Robots are sure to be great useful in nursing that as regarded our society as questionable. In this situation, we request that robots can take vision like human´s eyes ...
Recently, human attribute recognition (HAR) attracts a lot of attention due to its wide application in video surveillance systems. Recent deep-learning-based solutions for HAR require time-consuming training processes. In this paper, we propose a post-processing technique that utilizes the historical video frames to improve prediction results without invoking re-training or modifying existing deep-learning-based classifiers. Experiment results on a large-scale benchmark dataset show the effectiveness of our proposed method.
Lee, Woo seop;Kang, Min hee;Yoon, Young;Hwang, Kee yeon
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.21
no.5
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pp.233-252
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2022
Recently, various studies have been conducted to improve automated vehicle (AV) safety for AVs commercialization. In particular, the scenario method is directly related to essential safety assessments. However, the existing scenario do not have objectivity and explanability due to lack of data and experts' interventions. Therefore, this paper presents the AVs safety assessment extended scenario using real traffic accident data and vision transformer (ViT), which is explainable artificial intelligence (XAI). The optimal ViT showed 94% accuracy, and the scenario was presented with Attention Map. This work provides a new framework for an AVs safety assessment method to alleviate the lack of existing scenarios.
This paper introduces an ARV(Autonomous Road Vehicle) system which can run on orads without help of a driver by detecting road boundaries through computer vision. This vehicle can also detect obstacles in front through sonar sensors and infrared sensors. This system largely consists of a handle steering module and a braking module. From road boundaries, the steering module determines handle turn angle. The braking module stops or decelerates to avoid collision depending on the relative speeds and distance to the obstacles detected by different sensors. This ARV system has been implemented in a small jeep and can run 30-40 km/h city traffic. In this paper, we illustrate the structure of the ARV systems and its operation principle.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.6
no.2
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pp.100-104
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2006
Fuzzy techniques can be applied in many domains of computer vision community. The definition of an adequate similarity measure for measuring the similarity between fuzzy sets is of great importance in the field of image processing, image retrieval and pattern recognition. This paper proposes a new class of the similarity measures. The properties, sensitivity and effectiveness of the proposed measures are investigated and tested on real data. Experimental results show that these similarity measures can provide a useful way for measuring the similarity between fuzzy sets.
The purpose of this research is to construct real-time image acquisition system for a line-scan inspection system as a computer vision system. To construct the line-scan inspection system, many problem arise. However, problems of image acquisitions using linear CCD are practically studied in this paper. These problems are concerned to proper lighting systems, relations with handling system, camera systems, and impacts due to the noise of environment. These problems are examined separately, and proper configurations for each case are suggested to construct the line-scan image acquisition system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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