Surveillance cameras have been installed in many places because security and safety has become an important issue in modern society. However, watching surveillance videos and judging accidental situations is very labor-intensive and time-consuming. So now, requests for research to automatically analyze the surveillance videos is growing. In this paper, we propose a surveillance system to track multiple persons in videos and to summarize the videos based on tracking information. The proposed surveillance summarization system applies an adaptive illumination correction, subtracts the background, detects multiple persons, tracks the persons, and saves their tracking information in a database. The tracking information includes tracking one's path, their movement status, length of staying time at the location, enterance/exit times, and so on. The movement status is classified into six statuses(Enter, Stay, Slow, Normal, Fast, and Exit). This proposed summarization system provides a person's status as a graph in time and space and helps to quickly determine the status of the tracked person.
In this paper we present creating 3D image from 2D image by extract initial depth values calculated from focal values. The initial depth values are created by using the extracted focal information, which is calculated by the comparison of original image and Gaussian filtered image. This initial depth information is allocated to the object segments obtained from normalized cut technique. Then the depth of the objects are corrected to the average of depth values in the objects so that the single object can have the same depth. The generated depth is used to convert to 3D image using DIBR(Depth Image Based Rendering) and the generated 3D image is compared to the images generated by other techniques.
Nguyen, Huy Toan;Yu, Gwang Hyun;Na, Seung You;Kim, Jin Young;Seo, Kyung Sik
The Journal of Korean Institute of Information Technology
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v.17
no.6
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pp.103-114
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2019
Moving-target detection using frequency-modulated continuous-wave (FMCW) radar systems has recently attracted attention. Detection tasks are more challenging with noise resulting from signals reflected from strong static objects or small moving objects(clutter) within radar range. Robust Principal Component Analysis (RPCA) approach for FMCW radar to detect moving objects in noisy environments is employed in this paper. In detail, compensation and calibration are first applied to raw input signals. Then, RPCA via Gradient Descents (RPCA-GD) is adopted to model the low-rank noisy background. A novel update algorithm for RPCA is proposed to reduce the computation cost. Finally, moving-targets are localized using an Automatic Multiscale-based Peak Detection (AMPD) method. All processing steps are based on a sliding window approach. The proposed scheme shows impressive results in both processing time and accuracy in comparison to other RPCA-based approaches on various experimental scenarios.
Kang, Seonghun;Lee, Jong-Sub;Lee, Sung Jin;Lee, Jin Wook;Hong, Won-Taek
The Journal of Engineering Geology
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v.27
no.3
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pp.217-231
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2017
The subsidence of ground in urban area can be caused by the occurrence of the cavity and the change in ground volumetric water content. The objective of this study is the detection of abnormal area of ground in urban area where the cavity or the change in ground volumetric water content is occurred by the ground penetrating radar signal. GPR survey is carried out on the test bed with a circular buried object. From the GPR survey, the signals filtered by the bandpass filtering are measured, and the methods consisting of gain function, time zero, background removal, deconvolution and display gain are applied to the filtered signals. As a result of application of the signal processing methods, the polarity of signal corresponds with the relation of electrical impedance of the cavity and the ground in test bed. In addition, the relative permittivity calculated by GPR signal is compared with that of predicted by volumetric water content of the test bed. The relative permittivities obtained from two different methods show similar values. Therefore, the abnormal area where the change in ground volumetric water content is occurred can be detected from the results of the GPR survey in case the depth of underground utilities is known. Signal processing methods and estimation of relative permittivity performed in this study may be effectively used to detect the abnormal area of ground in urban area.
Optical characteristics of the yellow sand and their influences on the ocean color remote sensing has been studied using ocean color sensor SeaWiFS measurements. Two cases of April 18 and April 25, 1998, representing yellow sand and background aerosol, are selected for emphasizing the impact of high aerosol concentration on the ocean color remote sensing. It was shown that NASA's standard atmospheric correction algorithm treats yellow sand area as either too high radiance or cloud area, in which ocean color information is not generated. Optical thickness of yellow sand arrived over the East Asian sea waters in April 18 indicates that there are two groups loaded with relatively homogeneous yellow sand, i.e.: heavy yellow sand area with optical thickness peak around 0.8 and mild area with about 0.4, which are consistent with ground observations. The movement of the yellow sand area obtained from surface weather maps and backward trajectory analysis manifest the notion that the weak yellow sand area was originated from the outer region of the dust storm. It is also noted that high optical thickness associated with the yellow sand is significantly different from what we may observe from background aerosol, which is about 0.2. These characteristics allow us to determine the yellow sand area with an aid of atmospheric correction parameter. Results indicate that the yellow sand area can be determined by applying the features revealed in scattergrams of atmospheric correction parameter and optical thickness.
The purpose of this study is to analyse existing hysteresis models and to propose a new type of model. The existing hysteresis models are classified by three types: interpolation model, scaling model and domain model, of which the domain model is based on the theoretical approach. Models which need one branch of hysteresis loop for calibration are developed based on the independent domain concept, however, they are not successful to accurately simulate the real data and Rubicon Sandy Loam and Dune Sand. There is a possibility that a new model is based on the dependent domain model considering the pore blockage effect against air entry for homogeneous porous media(modelIII-1, Mualem, 1984). Concludingly, a new type of hysteresis model is proposed by simplifying ModelIII-1 using a proper assumption.
Oh, Jun Ho;Cho, Chil Suk;Lee, Sang Hwa;Lee, Boo Hwan;Park, Jong-Il
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2011.07a
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pp.441-445
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2011
본 논문에서는 적외선 스테레오 카메라를 이용하여 고속으로 날아가는 표적의 좌표들을 측정하고 회귀분석을 통한 오차특성을 이용하여 추정하는 시스템을 제안한다. 표적과 배경의 온도차이로 표적 영역을 검출하고 적외선 스테레오 카메라 정합과 카메라 파라미터를 이용하여 표적의 좌표를 추정한다. 본 논문에서 제안하는 적외선 스테레오 카메라 시스템을 검증하기 위해 3차원 궤적(x,y,z) 측정기로 표적의 속도와 거리를 측정하여 표적 궤도를 예측하고, 여러 차례 실험한 비디오 데이터로부터 스테레오 정합을 이용하여 z, x축의 거리(좌표)들을 구하고 회귀 분석(regression analysis)을 사용하여 최소 자승법(Least squares method)으로 표적의 궤적들을 비교하였다. 적외선 스테레오 정합 시스템에 오차특성을 적용하여 표적의 좌표를 보정할 수 있었다. 향후 다양한 표적들의 오차를 모델화하여 고속표적들의 좌표 측정을 향상 시킬 수 있을 것으로 기대된다.
Lee, Hwan-Pil;NamKoong, Seong;Kim, Soo-Hee;Kim, Jin
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.12
no.1
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pp.15-27
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2013
While the vehicle detector is collected from a variety of information was mainly used as a real-time data. Recently scheme of application for archived traffic data has become increasingly important. In this background, this research were conducted on the improvement of the preprocessing for archived traffic data application. The purpose of improving specific preprocessing was reflect transportation phenomena by traffic data. As evaluation result, improvement preprocessing was close to the actual value than exist preprocessing.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.11
no.3
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pp.253-262
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2016
Recently, UWAC (underwater acoustic communication) has been studied by many scholars and researchers. DS-CDMA, OFDM (orthogonal-frequency division multiplexing), and MIMO (multi-input multi-output), modulation and error correction, and others techniques that can transmit high-speed data are used in UWAC. In this paper, we first briefly present the theoretical background of estimating the arrival time of the first non-background segment in both signals and calculate the temporal difference. We also present the initial experimental result of estimating the arrival time.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.10a
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pp.398-403
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2007
초음파 영상은 미세한 명암도 차이 등에 의해 분석 과정에서 근육 영역의 위치와 크기를 판단하는데 어려움이 발생하고 이로 인해 근육 영역을 파악하는데 주관성이 개입된다. 본 논문에서는 근육영역을 객관적으로 분석하기 위해 ART2 신경망을 적용하여 양자화를 수행한 후, 국부적 영역에서 근육 영역을 추출한다. 초음파 영상에서 히스토그램 평활화와 엔드인 탐색 알고리즘을 적용하여 명암도의 분포와 밝기 값을 보정 한 후, ART2 신경망을 이용하여 유사한 영역을 클러스터링 한다. 그리고 클러스터링 된 각 영역의 크기, 위치 및 명암도 정보를 분석하여 피하지방, 근육 막, 기타 배경 영역으로 분류한다. 최종적인 근육 영역을 찾기 위해 근육 막 내부 객체들 간의 거리, 각도를 이용하여 근육 막 영역에 둘러싸인 근육 영역을 추출한다. 실제 초음파 영상을 대상으로 실험한 결과, 일반적인 클러스터링 기법을 적용한 방법 보다 ART2 기반 양자화와 제안된 영역 확장 기법으로 근육영역을 추출하고 분석하는 것이 효율적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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