3D object detection pipelines often incorporate RGB-based object detection methods such as YOLO, which detects the object classes and bounding boxes from the RGB image. However, in complex environments where objects are heavily cluttered, bounding box approaches may show degraded performance due to the overlapping bounding boxes. Mask based methods such as Mask R-CNN can handle such situation better thanks to their detailed object masks, but they require much longer time for data preparation compared to bounding box-based approaches. In this paper, we present a 3D object recognition pipeline which uses either the YOLO or Mask R-CNN real-time object detection algorithm, K-nearest clustering algorithm, mask reduction algorithm and finally Principal Component Analysis (PCA) alg orithm to efficiently detect 3D poses of objects in a complex environment. Furthermore, we also present an improved YOLO based 3D object detection algorithm that uses a prioritized heightmap clustering algorithm to handle overlapping bounding boxes. The suggested algorithms have successfully been used at the Artificial-Intelligence Robot Challenge (ARC) 2021 competition with excellent results.
We make DEM of the area that elevation value varies rapidly by the aid. This study evaluates the accuracy and workability between the existing DEM making mathod by processing break line and the DEM absorption method by using the program like ARC TIN or AML. The object data of DEM generation is 1/5,000 digital map publicated by NGII and this study uses 100pieces of map as the criteria. We correct the error by Geoconv and generate DEM by using ARC TIN, ARC VIEW. Accuracy Evaluation accomplished by drawing 100 points from 1/5000 digital map.
The object of this study is to investigate the effect of compounded welding by using an acoustic emission (AE) signals and doing a source location for weld heat affected zone (HAZ) through tensile testing. This study was carried out a SM 490A high tension steel for electronic shielded metal arc welding (SMAW), $CO_2$ gas arc welding and TIG welding. Data displays are based on the measured parameters of the AE signals, along with environmental variables such as time and load. These history plots are displays showing the chronological course of the test. Also, source location gives the X- and Y-coordinates of the AE source.
This paper proposes a new algorithm that detects and separates the occluding and occluded objects in a 2D image. An input image is represented by the attributed graph where a node corresponds to a surface and an arc connecting two nodes describes the adjacency of the nodes in the image. Each end of arc is weighted by relation value which tells the number of edges connected to the surface represented by the node in the opposite side of the arc. In attributed graph homogeneous nodes pertained to the same object always construct one of three special patterns which can be simply classified by comparison of relation values of the arcs. The experimental results have shown that the proposed algorithm efficiently separates the objects ...
The object of this study is to investigate the effect of joinability by using acoustic emission(AE) signals and doing a pattern recognition for weld heat affected zone(HAZ) in tensile testing. This study was carried out an SWS 490A high tension steel for electric shielded metal arc welding(SMAW), $CO_2$ gas arc welding and TIG welding. And correspondingly, the root openings are 3, 4 and 2.8mm. The results of the tensile test of weld HAZ come out electric shield arc welding $>\;CO_2$ gas arc welding > TIG welding in case of single welding. It is believed that this is a phenomenon where difference of its root opening or base metal thickness. Also, the technique of AE is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.
On sparking carbon-arc in water we found that a inflammable gas was generated. The object of this experiment is to prepare sols of metals by applying the gas mentioned to a solution of metallic salts. As the result of this experiment we found that : 1) By this method we can prepare easily some kinds of Ag-sol from $AgNO_3$ solution in about 30 sec. by adjusting the temperature, the quantity of stabilizer and the concentration of metallic salt. 2) The appropriate concentration of $AgNO_3$ is about 0.01% by volume, that of the stabilizer, 0.9104 N-NaOH is 0.03-2 cc/100 cc of 0.01% $AgNO_3$ solution. And the lower the temperature, the more concentrated the Ag-sol. But to check the possibility of applying this method to metals other than Au and Ag, measurement of the particle size and properties of a sol prepared by this method, should be studied. Especially, we must study what kinds of gases are generated by sparking the carbon-arc in water.
The object of this study is to investigate the effect of joinability by using acoustic emission (AE) signals and doing a pattern recognition for weld heat affected zone (HAZ) in tensile testing. This study was carried out an SWS 490A high tension steel for electric shielded metal arc welding (SMAW), $CO_2$ gas arc welding and TIG welding. And correspondingly, the root openings are 3, 4 and 2.8mm. The results of the tensile test of weld HAZ come out electric shield arc welding > $CO_2$ gas arc welding > TIG welding in case of single welding. It is believed that this is a phenomenon where difference of its root opening or base metal thickness. Also, the technique of AE is ideally suited to study variables which control time and stress dependent fracture or damage process in metallic materials.
본 논문은 GHT(Generalized Hough Transform)을 이용하여 물체의 위치, 회전각 및 크기변화를 인식하게 하는 것을 목표로 한다. 특히 회전 및 가려진 물체를 잘 인식함을 보이고자 한다. GHT는 일종의 모델베이스 물체인식 알고리즘으로써 먼저 물체의 정보를 R-table(Reference table) 형태로 저장한 뒤, 그 R-table을 사용하여 물체를 인식한다. 본 논문에서는 GHT 알고리즘을 실제적인 비젼 시스템에 적용하기 위하여 GHT 알고리즘을 개선하였다. 첫째, R-table 작성시 물체의 부분적인 경계선으로부터 R-table을 작성하였으며 영상을 디지털화 하였을 경우 발생되는 에러를 보상하기 위하여 클러스터링(clustering) 알고리즘을 사용하였다. 둘째, 기존의 Ballard의 GHT 알고리즘은 물체의 위치, 회전각 및 크기변화를 인식하기 위하여 4차원의 배열이 필요하지만 단지 2차원의 배열만으로 물체인식이 가능하도록 하였다. 특히 크기변화를 인식하는 간단한 방법을 제안하였다. 테스트 결과 제안된 GHT 알고리즘이 실제적인 비젼 시스템에 있어서 비교적 잘 동작함을 알 수 있었다. 특히 겹쳐진 물체를 잘 인식함을 알 수 있었다.
도로의 평면 선형은 도로의 안정성과 교통 용량과 관계가 깊다. 도로의 효율적인 유지 관리와 기준에 대한 적합성 평가를 위해서는 도로의 평면 선형을 정확하게 분석하는 방법이 필요하다. 최근 Lidar자료나 GPS를 이용한 도로의 평면 선형 연구가 진행되고 있으나 넓은 지역에서의 평면 선형 곡선 반경을 분석하기에는 여러 가지 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 수치지형도의 도로중심선을 이용하여 곡선 반경이 도로 구조 시설기준에 적합한지 여부를 평가하는 도구를 GIS 상에서 구현하고자 한다. 또한 $ESRI^{(R)}$$ArcObject^{TM}$와 프로그래밍 언어인 비주얼 베이직(Visual Basic)을 사용해 도로의 평면선형을 자동적으로 산정할 수 있는 인터페이스를 설계 구현하였다.
고리 원전 주변 지역에서 가상사고 시에 발생하는 핵종 방출 후 토양 또는 농작물에서 시간 경과에 따라 변화하는 핵종 농도분포를 도식적으로 표현하기 위한 GIS를 구축하였다. 이를 위해 ESRI 사의 GIS 구축용 상용 프로그램인 ArcView를 도입하였다. 미리 고리원전 주변의 북서방향 $20km{\times}20km$ 구역에 대한 1:5000 축적의 지도 데이터를 구축하였다. 표현 대상 농작물 및 방출핵종은 주민의 주식인 쌀과 $^{131}I$로 정하였다. 총 100개의 cell에서 $^{131}I$의 침적량으로부터 토양 및 농작물 부분에 대한 $^{131}I$의 시간에 따른 양을 ECOREA-II코드를 통해 계산하였다. 계산결과를 ArcView에서 미리 준비된 polygon cell의 속성 자료에 각각의 cell id와 일치시켜 데이터 병합(join) 작업을 수행하였다. 시간이 경과됨에 따라 낮아지는 $^{131}I$ 농도값을 일관성있는 색상 변화로 나타내기 위해 ArcView의 color lamp에 대한 RGB 값을 조절하였다. 이 방법을 이용하여 고리주변의 북서방향 $10km{\times}10km$ 지역에서 $^{131}I$의 침적 후 쌀에서 시간에 따라 변하는 $^{131}I$ 농도분포를 일관성있는 색상 변화로 쉽게 구분이 되도록 나타낼 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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