The detection of carious lesions is a key point to apply appropriate preventive measures or operative treatment of dental caries. A laser fluorescence device DIAGNOdent$^{(R)}$ (KaVo, Biberach, Germany) has also been shown to be of additional clinical value in the detection of initial caries. This report focus on the DIAGNOdent$^{(R)}$ for caries detection. DIAGNOdent$^{(R)}$ irradiate visible red light at a wavelength of 655 nm to elicit near-infrared fluorescence from caries lesion. This device is known as a reproducible method for caries detection, with good sensitivity and specificity especially for caries detection on occlusal and accessible smooth surfaces. DIAGNOdent$^{(R)}$ tended to be more sensitive method of detecting occlusal dentinal caries, however, showed more false-positive diagnoses than the visual inspection. So Clinician should not use the device as a clinician's primary diagnostic method and it is recommended that the device should be used in the decision-making process in relation to the diagnosis of caries as a second opinion in cases of doubt after visual inspection. The trend of modern dentistry would be a preventive approach rather than invasive treatment of the disease. This is possible only with early detection and respective preventive measures, DIAGNOdent$^{(R)}$ can help the changes.
Photovoltaic (PV) systems are influenced by disproportionate impacts on energy production caused by frequent mismatch cases. The occurrence of multiple maximum power points (MPPs) adds complexity to the tracking process in various PV systems. However, current maximum-power point tracking (MPPT) techniques exhibit limited performance. This paper introduces an enhanced simulated annealing (ESA)-based GMPPT technique against multiple MPP issues in P-V curve with different PV system structures. The proposed technique not only distinguishes global and local MPPs but also performs rapid convergence speed and high tracking accuracy of irradiance changing and restart capability detection. Moreover, the proposed global maximum power tracking algorithm can be applied in the central converter of DMPPT and hybrid PV system to meet various application scenarios. Its effectiveness is verified by simulation and test results.
Observer-based fault detection and isolation (FDI) filter design method is a model-based method. By carefully choosing the observer gain, the residual outputs can be projected onto different independent subspaces. Each subspace corresponds to the monitored structural element so that the projected residual will be nonzero when the associated structural element is damaged and zero when there is no damage. The key point of detection filter design is how to find an appropriate observer gain. This problem can be interpreted in a geometric framework and is found to be equivalent to the problem of finding a decentralized static output feedback gain. But, it is still a challenging task to find the decentralized controller by either analytical or numerical methods because its solution set is, generally, non-convex. In this paper, the concept of detection filter and iterative LMI technique for decentralized controller design are combined to develop an algorithm to compute the observer gain. It can be used to monitor structural element state: healthy or damaged. The simulation results show that the developed method can successfully identify structural damages.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.1
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pp.73-83
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2019
In this paper, we propose the augmented reality(AR) based driving navigation based on robust lane detection method to dynamic environment changes. The proposed technique uses the detected lane position as a marker which is a key element for enhancing driving information. We propose Symmetrical Local Threshold(SLT) algorithm which is able to robustly detect lane to dynamic illumination environment change such as shadows. In addition, by using Morphology operation and Connected Component Analysis(CCA) algorithm, it is possible to minimize noises in the image, and Region Of Interest(ROI) is defined through region division using a straight line passing through several vanishing points We also propose the augmented reality aided visualization method for Interchange(IC) and driving navigation using reference point detection based on the detected lane coordinates inside and outside the ROI. Validation experiments were carried out to assess the accuracy and robustness of the proposed system in vairous environment changes. The average accuracy of the proposed system in daytime, nighttime, rainy day, and cloudy day is 79.3% on 4600 images. The results of the proposed system for AR based IC and driving navigation were also presented. We are hopeful that the proposed research will open a new discussion on AR based driving navigation platforms, and thus, that such efforts will enrich the autonomous vehicle services in the near future.
Acoustic emission analysis is an effective technique for monitoring the evolution of damage in a structure. An experimental analysis on a set of reinforced concrete beams under flexural loading was carried out. A mixed AE analysis method which used both parameter-based and signal-based techniques was presented to characterize and identify different failure mechanisms of damage, where the signal-based analysis was performed by using the Hilbert-Huang transform. The maximum instantaneous energy of typical damage events and the corresponding frequency characteristics were established, which provided a quantitative assessment of reinforced concrete beam using AE technique. In the bending tests, a "pitch-catch" system was mounted on a steel bar to assess bonding state of the steel bar in concrete. To better understand the AE behavior of bond-slip damage between steel bar and concrete, a special bond-slip test called pullout test was also performed. The results provided the basis of quantitative AE to identify both failure mechanisms and level of damages of civil engineering structures.
Maximum traffic flow rate is an important performance measure of operational status in transport networks, and has been considered as a key parameter for transportation operation since a bottleneck in congestion decreases maximum traffic flow rate. Although previous studies for traffic flow analysis have been widely conducted, a detection method for changes in dynamic traffic flow has been still veiled. This paper explores the dynamic traffic flow detection that can be utilized for various traffic operational strategies. Turning point analysis (TPA), as a statistical method, is applied to detect the changes in traffic flow rate. In TPA, Bayesian approach is employed and vehicle arrival is assumed to follow Poisson distribution. To examine the performance of the TPA method, traffic flow data from Jayuro urban expressway were obtained and applied. We propose a novel methodology to detect turning points of dynamic traffic flow in real time using TPA. The results showed that the turning points identified in real-time detected the changes in traffic flow rate. We expect that the proposed methodology has wide application in traffic operation systems such as ramp-metering and variable lane control.
Over the last few years, autonomous vehicles have progressed very rapidly. The odometry technique that estimates displacement from consecutive sensor inputs is an essential technique for autonomous driving. In this article, we propose a fast, robust, and accurate odometry technique. The proposed technique is light detection and ranging (LiDAR)-based direct odometry, which uses a spherical range image (SRI) that projects a three-dimensional point cloud onto a two-dimensional spherical image plane. Direct odometry is developed in a vision-based method, and a fast execution speed can be expected. However, applying LiDAR data is difficult because of the sparsity. To solve this problem, we propose an SRI generation method and mathematical analysis, two key point sampling methods using SRI to increase precision and robustness, and a fast optimization method. The proposed technique was tested with the KITTI dataset and real environments. Evaluation results yielded a translation error of 0.69%, a rotation error of 0.0031°/m in the KITTI training dataset, and an execution time of 17 ms. The results demonstrated high precision comparable with state-of-the-art and remarkably higher speed than conventional techniques.
In this study, Developing high resolution camera and Social Network Service sharing image can be easily getting images, it cause about taking fingerprints to easy from images. So I present solution about prevent to taking fingerprints. this technology is develop python using to opencv, blur libraries. First of all 'Hand Key point Detection' algorithm is used to locate the hand in the image. Using this algorithm can be find finger joints that can be protected while minimizing damage in the original image by using the coordinates of separate blurring the area of fingerprints in the image. from now on the development of accurate finger tracking algorithms, fingerprints will be protected by using technology as an internal option for smartphone camera apps from high resolution images.
An Empirical approach to determine a road-surface condition is presented The road-surface condition thus provided includes the detection of not only friction coefficient, but also abrupt surface-profile changes such as pitfalls and bumpers The former plays a key role in establishing the appropriate control strategy, while the latter allows to minimize unnecessary brake intervention induced by the aforementioned jut. In this paper, we use an empirically chosen variable, namely. the time-rate of change of vehicle speed estimated from the point where ABS engaged to the point where measurement taken Experimental results shoe that the proposed method is effective to infer various control variables critical for the control of ABS.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.4
no.5
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pp.225-230
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2015
In this paper, we propose an effective real-time visual loop closure detector, VILODE, which makes use of key frames and bag of visual words (BoW) based on SURF feature points. In order to determine whether the camera has re-visited one of the previously visited places, a loop closure detector has to compare an incoming new image with all previous images collected at every visited place. As the camera passes through new places or locations, the amount of images to be compared continues growing. For this reason, it is difficult for a visual loop closure detector to meet both real-time constraint and high detection accuracy. To address the problem, the proposed system adopts an effective key frame selection strategy which selects and compares only distinct meaningful ones from continuously incoming images during navigation, and so it can reduce greatly image comparisons for loop detection. Moreover, in order to improve detection accuracy and efficiency, the system represents each key frame image as a bag of visual words, and maintains indexes for them using DBoW database system. The experiments with TUM benchmark datasets demonstrates high performance of the proposed visual loop closure detector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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