In order to obtain the overall fire line information of medium and large forest fires at night, the ground control system was developed to determine whether forest fires occurred through real-time video clips and to calculate the location of the forest fires determined using the location of drones, angle information of video cameras, and altitude information on the map to reduce the time required for regular video matches obtained after the completion of the mission. To verify the reliability of the developed function, the error distance of the aiming position information of the flight altitude star and the image camera was measured, and the location information within the reliable range was displayed on the map. As the function developed in this paper allows real-time identification of multiple locations of forest fires, it is expected that overall fire line information for the establishment of forest fire extinguishing measures will be obtained more quickly.
In this paper, we proposed image enhancement method using sharpening filter for improving the accuracy of object detection using the existing Grabcut algorithm. GrabCut algorithm is the excellent performance extracting an object within a rectangular window range, but it has the drawback of the inferior performance in image with no clear distinction between background and objects. So, in this paper, reinforcing the brightness and clarity through histogram equalization, and tightening the border of the object using the sharpening filter look better than that extracted result of existing GrabCut algorithm in a similar image of the object and the background. Based on improved Grabcut algorithm, it is possible to obtain an improved result in the image processing convergence technique of character recognition, real-time object tracking and so on.
MANPADS (man-portable air defense system) is a counterweapon system against enemy aircraft, tracking the MWIR (mid-wavelength of infrared) signature of the plume. Under foggy conditions, however, multiple scattering phenomenon caused by the particles affects the MWIR transmittance, and the MANPADS detection performance. Therefore, in this study we analyzed the lock-on range of MANPADS with varying fog conditions and plume characteristics. To analyze the optical extinction properties and transmittance in fog, Mie scattering theory and analytic solution of the radiative-transfer equation are utilized. In addition, we used flare signature as an alternative MWIR light source. We confirmed that the lock-on range could be noticeably reduced under conditions of mist, and proportional to the flare temperature.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.24
no.5
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pp.34-42
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2020
In modern air combat, infrared signals play an important role in the detection of opponents and must be reduced to improve survivability and stealth. In particular, IR signals generated in the wake of aircraft engines have high intensity and short wavelengths, so most heat-tracking missiles detect these signals. Accordingly, the measurement and characteristic analysis of Gas radiation signals from the engine's wake were carried out in this study. Micro turbojet engine has been configured to simulate a real aircraft turbofan engine, and the characteristics of IR signal reduction by adjusting the bypass ratio were identified. Through this, the IR signal characteristics for each wavelength are analyzed and verification of signal reduction technologies is performed.
Park, Hye-In;Chung, Sung-Rae;Park, Ki-Hong;Moon, Jae-In
Atmosphere
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v.31
no.5
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pp.489-510
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2021
In this paper, we propose an algorithm for detecting convective initiation (CI) using GEO-KOMPSAT-2A/advanced meteorological imager data. The algorithm identifies clouds that are likely to grow into convective clouds with radar reflectivity greater than 35 dBZ within the next two hours. This algorithm is developed using statistical and qualitative analysis of cloud characteristics, such as atmospheric instability, cloud top height, and phase, for convective clouds that occurred on the Korean Peninsula from June to September 2019. The CI algorithm consists of four steps: 1) convective cloud mask, 2) cloud object clustering and tracking, 3) interest field tests, and 4) post-processing tests to remove non-convective objects. Validation, performed using 14 CI events that occurred in the summer of 2020 in Korean Peninsula, shows a total probability of detection of 0.89, false-alarm ratio of 0.46, and mean lead-time of 39 minutes. This algorithm can be useful warnings of rapidly developing convective clouds in future by providing information about CI that is otherwise difficult to predict from radar or a numerical prediction model. This CI information will be provided in short-term forecasts to help predict severe weather events such as localized torrential rainfall and hail.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.23
no.3
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pp.150-159
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2022
This paper presents an implementation of detecting whether a helmet is worn and there is a fall accident through individual image analysis in real-time from extracting the image objects of several workers active in the industrial field. In order to detect image objects of workers, YOLO, a deep learning-based computer vision model, was used, and for whether a helmet is worn or not, the extracted images with 5,000 different helmet learning data images were applied. For whether a fall accident occurred, the position of the head was checked using the Pose real-time body tracking algorithm of Mediapipe, and the movement speed was calculated to determine whether the person fell. In addition, to give reliability to the result of a falling accident, a method to infer the posture of an object by obtaining the size of YOLO's bounding box was proposed and implemented. Finally, Telegram API Bot and Firebase DB server were implemented for notification service to administrators.
Traditional adaptive noise cancelling methods rely their performance on various interfering parameters, such as convergence speed, tracking ability, numerical stability, relative frequency characteristics between target and reverberation signals, and activity of the target. In this paper, an adaptive noise cancelling method is suggested, which Provides a successful tradeoff mon these factors. It is designed to work on the transform domain, adopts the Gram-Schmidt orthogonalization process, and is implemented by the escalator algorithm. The transform domain approach supports a tradeoff between the convergence speed and numerical cost. The proposed method is verified by applying a real-data collected in the shallow waters off the east coasts of korea. It is shown that it has a good reverberation-rejection capability even for the target signal with adjacent frequency components to those of the reverberation, and its performance is invariant for the activity of the target.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.12C
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pp.744-752
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2011
In intelligent surveillance system, various methods for detecting abnormal behavior were proposed recently. However, most researches are not robust enough to be utilized for actual reality which often has occlusions because of assumption the researches have that individual objects can be tracked. This paper presents a novel method to detect abnormal behavior by analysing major motion of the scene for complex environment in which object tracking cannot work. First, we generate Visual Word and Visual Document from motion information extracted from input video and process them through LDA(Latent Dirichlet Allocation) algorithm which is one of document analysis technique to obtain major motion information(location, magnitude, direction, distribution) of the scene. Using acquired information, we compare similarity between motion appeared in input video and analysed major motion in order to detect motions which does not match to major motions as abnormal behavior.
Kim, Sangmin;Kim, Mintaek;Song, Soonho;Baek, Gookhyun;Yoon, Woongsup
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.18
no.5
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pp.62-69
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2014
Infrared signature of rocket plume plays an important role for detection, recognition, tracking and minimzing for low observability. Infrared signatures of rocket plume with reduced smoke propellant and smokeless propellant are measured. In order to estimate the infrared signature of rocket plume, CFD analysis for flow structure of plume is performed, and layered integration method for estimating of infrared signature is used. Numerical and experimental results were in good agreement. Both propellants had similar infrared signature. Strong peak at $4.3{\mu}m$ region in the experimental results is appeared due to experimental error arising from the calibration procedure.
In this study, we suggest a system to build the monitoring model for compressed natural gas (CNG) stations, operated in only non-stationary modes, and perform the real-time monitoring and the abnormality diagnosis using principal component analysis (PCA) that is suitable for processing large amounts of multi-dimensional data among multivariate statistical analysis methods. We build the model by the calculation of the new characteristic variables, called as the major components, finding the factors representing the trend of process operation, or a combination of variables among 7 pressure sensor data and 5 temperature sensor data collected from a CNG station at every second. The real-time monitoring is performed reflecting the data of process operation measured in real-time against the built model. As a result of conducting the test of monitoring in order to improve the accuracy of the system and verification, all data in the normal operation were distinguished as normal. The cause of abnormality could be refined, when abnormality was detected successfully, by tracking the variables out of the score plot.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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