Pentagraphs are used to supply electric power to train via trolley lines. The higher train speed is, the higher voltage and current levels 8u. Since electric power is supplied with slinding contact, localized abrasion is inevitable. It is difficult and dangerous to measure their shape manually. Measurement system of pentagraph slider with ultrasonic processing has been reported. In this paper, measurement system with image processing is proposed. The system consists of CCD cameras, image grabber board, and PC operated on Windows'95. Image processing algorithms are presented and some results are illustrated.
Kim, Hongjo;Park, Sungjae;Ha, Sooji;Kim, Hyoungkwan
국제학술발표논문집
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The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.333-335
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2015
A computer vision-based scene recognition algorithm is proposed for monitoring construction sites. The system analyzes images acquired from a surveillance camera to separate regions and classify them as building, ground, and hole. Mean shift image segmentation algorithm is tested for separating meaningful regions of construction site images. The system would benefit current monitoring practices in that information extracted from images could embrace an environmental context.
To improve the effect of image restoration and solve the image detail loss, an image dehazing enhancement algorithm based on mean guided filtering is proposed. The superpixel calculation method is used to pre-segment the original foggy image to obtain different sub-regions. The Ncut algorithm is used to segment the original image, and it outputs the segmented image until there is no more region merging in the image. By means of the mean-guided filtering method, the minimum value is selected as the value of the current pixel point in the local small block of the dark image, and the dark primary color image is obtained, and its transmittance is calculated to obtain the image edge detection result. According to the prior law of dark channel, a classic image dehazing enhancement model is established, and the model is combined with a median filter with low computational complexity to denoise the image in real time and maintain the jump of the mutation area to achieve image dehazing enhancement. The experimental results show that the image dehazing and enhancement effect of the proposed algorithm has obvious advantages, can retain a large amount of image detail information, and the values of information entropy, peak signal-to-noise ratio, and structural similarity are high. The research innovatively combines a variety of methods to achieve image dehazing and improve the quality effect. Through segmentation, filtering, denoising and other operations, the image quality is effectively improved, which provides an important reference for the improvement of image processing technology.
A background is a part where do not vary too much or frequently change in an image sequence. Using this assumption, it is presented a background acquisition algorithm for not only static but also dynamic view in this paper. For generating background, we detect a region, where has high correlation rate compared within selected region in the prior pyramid image, from the searching region in the current image. Between a detected region in the current image and a selected region in the prior image, we calculate movement vector for each regions in time sequence. After we calculate whole movement vectors for two successive images, vector histogram is used to determine the camera movement. The vector which has the highest density in the histogram is determined a camera movement. Using determined camera movement, we classify clusters based on pixel intensities which pixels are matched with prior pixels following camera movement. Finally we eliminate clusters which have lower weight than threshold, and combine remained clusters for each pixel to generate multiple background clusters. Experimental results show that we can automatically detect background whether camera move or not.
During the last decade, the security of digital images has received considerable attention in various multimedia transmission schemes. However, many current cryptosystems tend to adopt a single-layer permutation or diffusion algorithm, resulting in inadequate security. A hierarchical bilateral diffusion architecture for color image encryption is proposed in response to this issue, based on a hyperchaotic system and DNA sequence operation. Primarily, two hyperchaotic systems are adopted and combined with cipher matrixes generation algorithm to overcome exhaustive attacks. Further, the proposed architecture involves designing pixelpermutation, pixel-diffusion, and DNA (deoxyribonucleic acid) based block-diffusion algorithm, considering system security and transmission efficiency. The pixel-permutation aims to reduce the correlation of adjacent pixels and provide excellent initial conditions for subsequent diffusion procedures, while the diffusion architecture confuses the image matrix in a bilateral direction with ultra-low power consumption. The proposed system achieves preferable number of pixel change rate (NPCR) and unified average changing intensity (UACI) of 99.61% and 33.46%, and a lower encryption time of 3.30 seconds, which performs better than some current image encryption algorithms. The simulated results and security analysis demonstrate that the proposed mechanism can resist various potential attacks with comparatively low computational time consumption.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권5호
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pp.1597-1610
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2022
At present, the main method of high-speed train chassis detection is using computer vision technology to extract keypoints from two related chassis images firstly, then matching these keypoints to find the pixel-level correspondence between these two images, finally, detection and other steps are performed. The quality and accuracy of image matching are very important for subsequent defect detection. Current traditional matching methods are difficult to meet the actual requirements for the generalization of complex scenes such as weather, illumination, and seasonal changes. Therefore, it is of great significance to study the high-speed train image matching method based on deep learning. This paper establishes a high-speed train chassis image matching dataset, including random perspective changes and optical distortion, to simulate the changes in the actual working environment of the high-speed rail system as much as possible. This work designs a convolutional neural network to intensively extract keypoints, so as to alleviate the problems of current methods. With multi-level features, on the one hand, the network restores low-level details, thereby improving the localization accuracy of keypoints, on the other hand, the network can generate robust keypoint descriptors. Detailed experiments show the huge improvement of the proposed network over traditional methods.
In this paper, the electric properties of amophous selenium multilayer samples has been investigated. In order to develop the hybrid flat-panel digital· X-ray image detector, we measured and analyzed their performance parameters such as the X -ray sensitivity and dark-current for a amophous selenium multilayers X-ray detector with a phosphor layer, The hybrid digital X-ray image detector can be constructed by integrating a phosphor layer (or a scintillative layer) that convert X-ray to a light on a-Se photoconduction mulilayers that convert a light to electrical signal. As results, the dielectric materials such as parylene between the phosphor layer and the top electrode may reduce the dark-current of the samples. Amorphous selenium multilayers having dielectric layer(parylene) has characteristics of low dark-current, high X-ray sensitivity. So we can acquired a enhanced signal to noise ratio. In this paper offer the method can reduce the dark-current in the hybrid X-ray detector.
In this paper, light-emitting-diode (LED) backlight driving circuits and dimming method for medium-sized and large liquid crystal displays (LCDs) are proposed. The double loop control method, the intelligent-phase-shifted PWM dimming method, the fast-switching current regulator, and the current matching techniques are proposed to improve not only the current regulation characteristics and the power efficiency but also the current matching characteristics and the transient response of the LED current. The brightness of the backlight using the proposed local dimming method was determined from the histogram of the local block to reduce the power consumption of the backlight without image distortion. The measured maximum power efficiency of the LED backlight driving circuit for medium-sized LCDs was 90%, and the simulation results showed an 88% maximum power efficiency of the LED backlight driving circuit for large LCDs. The maximum backlight power-saving ratio of the proposed dimming method was 41.7% in the simulation with a high-contrast image. The experiment and simulation results showed that the performance of LEDs as LCD backlight units (BLUs) improved with the proposed circuits and method.
The development of new material systems like Carbon Fiber Reinforced Polymer (CFRP) places ever higher demands on the techniques for non-destructive material characterisation. Image-producing eddy current methods also need to satisfy these demands. Eddy-current imaging of FRP is based on the anisotropic electrical properties of the material investigated. Significant differences in conductivity between carbon fibres, polymer matrix and integrated functional components can be found. The availability of high-resolution sensors enables access to the local distribution of the electromagnetic properties. The static and dynamic procedures for isolating influential characteristics, already in use in eddy-current technology, can now be supplemented by topographical images. The precondition for a successful implementation of the eddy-current procedure is a deeper understanding of the image-generating process which allows correct interpretation of the images obtained.
Recently, research on bolometer-type uncooled infrared image sensor which is made for industrial applications has been increasing. In general, it is difficult to calibrate fixed pattern noise (FPN) of bolometer array. In this paper, average-current calibration algorithm is presented for reducing bolometer resistance offset. A resistor which is produced by standard CMOS process, on the average, has a deviation. We compensate for deviation of each resistor using average-current calibration algorithm. The proposed algorithm has been implemented by a chip which is consisted of a bolometer pixel array, average current generators, current-to-voltage converters (IVCs), a digital-to-analog converter (DAC), and analog-to-digital converters (ADCs). These bolometer-resistor array and readout circuit were designed and manufactured by $0.35{\mu}m$ standard CMOS process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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