신호등 검출은 첨단운전자보조시스템에서 매우 중요하며 최근 신호등 검출 알고리즘의 연구가 활발히 진행 중이다. 그러나 기존의 영상처리 기반의 신호등검출 알고리즘은 조명의 변화에 민감하다는 문제점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 다음과 같은 신호등 검출 알고리즘을 제안한다. 먼저 제안하는 컬러맵과 HSV(hue-saturation-value)를 이용하여 신호등의 후보영역을 검출한다. 이후 검출된 신호등 후보영역으로부터 HOG(histogram of oriented gradient) 서술자와 SVM(support vector machine)을 이용하여 신호등을 검출한다. 검출된 신호등 영상을 이용하여 제안하는 Multilayer HOG 서술자를 이용하여 신호등의 방향 정보를 결정한다. 실험결과에서 확인할 수 있듯이 제안하는 알고리즘은 높은 검출성능과 실시간 처리가 가능하다.
Choi, Min-Yeon;Kang, Gum-Yong;Hur, Jae-Young;Jung, Jin Woo;Kim, Kwang Pyo;Park, Sang-Hyun
Molecules and Cells
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제26권2호
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pp.200-205
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2008
The mitogen-activated protein kinase (MAPK) signaling pathway is activated in response to extracellular stimuli and regulates various activities in eukaryotic cells. Following exposure to stimuli, MAPK is known to be activated via dual phosphorylation at a conserved TxY motif in the activation loop; both threonine and tyrosine residues are phosphorylated by an upstream kinase. However, the mechanism underlying dual phosphorylation is not clearly understood. In the budding yeast Saccharomyces cerevisiae, the Hog1 MAPK mediates the high-osmolarity glycerol (HOG) signaling pathway. Tandem mass spectrometry and phosphospecific immunoblotting were performed to quantitatively monitor the dynamic changes occurring in the phosphorylation status of the TxY motif of Hog1 on exposure to osmotic stress. The results of our study suggest that the tyrosine residue is preferentially and dynamically phosphorylated following stimulation, and this in turn leads to the dual phosphorylation. The tyrosine residue was hyperphosphorylated in the absence of a threonine residue; this result suggests that the threonine residue is critical for the control of signaling noise and adaptation to osmotic stress.
본 논문은 비 접근 지역에 존재하는 관심물체의 위치를 고해상도 광학 위성영상을 이용하여 찾아내기 위한 방법을 제안한다. 관심물체는 정확하게 규정된 크기와 모양을 갖는 것이 아니라, 개념적으로 유사한 패턴을 가진 물체들의 집합이다. 본 논문에서는 유사 객체 검색에서 Histogram of Gradients (HOG) feature를 이용하여 입력 영상의 관심물체의 특징을 추출하고, 추출된 특징 데이터를 이용하여 다른 영상들의 관심물체를 탐색하는 Support Vector Machine (SVM) 학습 및 분류기를 개발하였다. 제안한 방법은 관심물체를 자동으로 찾아줌으로써, 넓은 영역에서 수동으로 관심물체를 탐색하는데 소요되는 시간과 노력을 줄일 수 있는 효과가 있음을 확인하였다.
소실점이란 실제 공간의 평행한 선들이 영상 내에 투영되면서 한곳에 모이는 점이다. 본 논문에서는 이러한 소실점의 특성을 이용한 실시간 소실점 검출 알고리즘을 제안한다. 기존의 소실점 검출 방법은 1) 복잡한 계산이 요구되거나 2) 알고리즘에 따라 소실점을 검출할 수 있는 영상이 제한되어 있다. 제안하는 방법은 블록 기반의 HOG(Histogram of Oriented Gradient)를 구하여 영상의 구조적 특성을 이용하는 것으로 영상 내에 존재하는 소실점을 실시간으로 검출한다. 먼저 영상의 블록 단위로 HOG 기술자를 구한 뒤, 제안하는 동적 프로그래밍(dynamic programing)을 이용하여 소실점의 위치를 예측한다. 본 논문에서는 다양한 영상에 대한 실험을 통해 제안하는 알고리즘이 효율적인 소실점 검출 방법임을 보이고자 한다.
The traffic signal has been widely used in the transport system with a fixed time interval currently. This kind of setting time was determined based on experience for vehicles to generate a waiting time while allowing pedestrians crossing the street. However, this strict setting causes inefficient problems in terms of economic and safety crossing. In this research, we propose a monitoring algorithm to detect, track and check pedestrian crossing the crosswalk by the patterns of behavior. This monitoring system ensures the safety for pedestrian and keeps the traffic flow in efficient. In this algorithm, pedestrians are detected by using HOG feature which is robust to illumination changes in outdoor environment. According to a complex computation, the parallel process with the GPU as well as CPU is adopted for real-time processing. Therefore, pedestrians are tracked by the relationship of hue channel in image sequence according to the predefined pedestrian zone. Finally, the system checks the pedestrians' crossing on the crosswalk by its HOG based behavior patterns. In experiments, the parallel processing by both GPU and CPU was performed so that the result reaches 16 FPS (Frame Per Second). The accuracy of detection and tracking was 93.7% and 91.2%, respectively.
In this study, we introduce the pedestrian detection system by using the feature of HOG-PCA and RBFNNs pattern classifier. HOG(Histogram of Oriented Gradient) feature is extracted from input image to identify and recognize a object. And a dimension is reduced for improving performance as well as processing speed by using PCA which is a typical dimensional reduction algorithm. So, the feature of HOG-PCA through the dimensional reduction by using PCA leads to the improvement of the detection rate. FCM clustering algorithm is used instead of gaussian function to apply the characteristic of input data as well and connection weight is used by polynomial expression such as constant, linear, quadratic and modified quadratic. Finally, INRIA person database known as one of the benchmark dataset used for pedestrian detection is applied for the performance evaluation of the proposed classifier. The experimental result of the proposed classifier are compared with those studied by Dalal.
HOG(Histogram of Oriented Gradients)의 특징벡터를 이용하여 여러 객체가 움직이는 환경에서의 효과적인 개별객체 추적 방법을 제안한다. 알고리즘의 구성은 크게 영상의 전처리 과정, 객체검출, 객체추적으로 구성하였고, 다양한 궤적과 객체의 움직임을 갖는 6개의 동영상을 이용하여 실험하였다. 객체간에 겹치는 현상이 일어났을 때, 객체의 중심좌표와 예측좌표를 이용하여 개별 객체를 구분하였다. 제안한 시스템을 실험에 사용한 비디오에 적용한 결과 85.45%의 추적 성공률을 보였다. 제안한 시스템은 사물의 위치 및 움직임 패턴을 분석을 요하는 보안 시스템에 적용할 수 있을 것이다.
This study was taken to clarify the clinical signs and macroscopical lesions of pigs naturally infected with hog cholera. The clinical and macroscopical observation on the natural cases of hog cholera and experimental cases inoculated with ALD Virus and isolated virus strains were carried out. The results obtained are as follow; In clinical inspection of the natural cases, diarrhea (73.1%) blotching of ear (50.0%), staggering (42.3%), erythema of skin (40.0%), constipation (38.5%), conjunctivitis (32.7%) and dyspnea (30.8%) were observed. Dyspnea, constipation and erythema of skin were observed mainly in the experimental cases, however, staggering and conjunctivitis in pigs infected with ALD virus were found and convulsion and hemorrhage of skin of pigs infected with isolated virus were seen, respectively. The gross lesions of natural cases were hemorrhage of lymph node (82.5%), enteritis and hemorrhage of large intestine (65.0%), splenic infarction (57.5%), pneumonia (55.0%), gastritis and hemorrhage (52.5%), cardiac hemorrhage (40.0%) and renal petechiation (37.5%), while in the experimental cases, hemorrhage of lymph node, pneumonia, gastritis and hemorrhage, enteritis and hemorrhage of laryge intestine and splenic infarction were seen mainly.
The planning and application of new developments in management of wastes. in hog farming is required to minimise the gaseous emissions from wastes and pollution of the aquatic environment. These strategies are enveloped in the "Farm Waste Management Plan" which identifies areas of the waste assets in form of plant nutrient and considers optimal manute collecting and storing procedures. The storage volumes for environmentally acceptable manure treatments and application methods are suggested. Good Waste Management Planning together with appropriate system design will ensure safe, reliable and effective waste handling.
차종 별 교통량 자료는 도로의 유지관리나 분석 등의 행정 처리 업무에 필요한 기본 자료임과 동시에 각종 연구에 활용된다. 본 시스템은 그 일환으로서 화물차나 일반차량을 구분하여 특정 도로의 화물차 비율이나 교통량을 파악하는데 활용할 수 있다. 머신 러닝 알고리즘 중에서 높은 성능을 보이는 Support Vector Machine (SVM) 알고리즘을 이용하여 도로 위의 일반차량과 화물차를 구분하였다. 우선, 화물차와 일반차량의 차이를 구분하고자 각각의 영상에 대해 Histogram of Oriented Gradients (HOG) 기반 특징점을 추출하고 이에 따라 1 차원 벡터로 표현된 데이터를 SVM 으로 분류하여 구분한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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