Tianjiao Liang;Weiguo Pan;Hong Bao;Xinyue Fan;Han Li
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.8
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pp.1996-2015
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2023
High-definition (HD) maps can provide precise road information that enables an autonomous driving system to effectively navigate a vehicle. Recent research has focused on leveraging semantic segmentation to achieve automatic annotation of HD maps. However, the existing methods suffer from low recognition accuracy in automatic driving scenarios, leading to inefficient annotation processes. In this paper, we propose a novel semantic segmentation method for automatic HD map annotation. Our approach introduces a new encoder, known as the convolutional transformer hybrid encoder, to enhance the model's feature extraction capabilities. Additionally, we propose a multi-level fusion module that enables the model to aggregate different levels of detail and semantic information. Furthermore, we present a novel decoupled boundary joint decoder to improve the model's ability to handle the boundary between categories. To evaluate our method, we conducted experiments using the Bird's Eye View point cloud images dataset and Cityscapes dataset. Comparative analysis against stateof-the-art methods demonstrates that our model achieves the highest performance. Specifically, our model achieves an mIoU of 56.26%, surpassing the results of SegFormer with an mIoU of 1.47%. This innovative promises to significantly enhance the efficiency of HD map automatic annotation.
Database community focuses on the similar music retrieval systems for music database when a humming query is given. One of the approaches is converting the midi data to time series, building their indices and performing the similarity search on them. Queries based on humming can be transformed to time series by using the known pitch detection algorithms. The recently suggested algorithm, scaled and warped matching, is based on dynamic time warping and uniform scaling. This paper proposes Humming BIRD(Humming Based sImilaR mini music retrieval system) using sliding window and center-aligned scaled and warped matching. Center-aligned scaled and warped matching is a mixed distance measure of center-aligned uniform scaling and time warping. The newly proposed measure gives tighter lower bound than previous ones which results in reduced search space. The empirical results show the superiority of this algorithm comparing the pruning power while it returns the same results.
This study was conducted to compare classification accuracy by tree species using QuickBird imagery for pixel- and segment-based classifications that have been mostly applied to classify land covers. A total of 398 points was used as training and reference data. Based on this points, the points were classified into fourteen land cover classes: four coniferous and seven deciduous tree species in forest classes, and three non-forested classes. In pixel-based classification, three images obtained by using raw spectral values, three tasseled indices, and three components from principal component analysis were produced. For the both classification processes, the maximum likelihood method was applied. In the pixel-based classification, it was resulted that the classification accuracy with raw spectral values was better than those by the other band combinations. As resulted that, the segment-based classification with a scale factor of 50% provided the most accurate classification (overall accuracy:76% and ${\hat{k}}$ value:0.74) compared to the other scale factors and pixel-based classification.
Kim, Sang-Ho;Lee, Mi-Seon;Park, Geun-Ae;Hong, Suk-Young;Choi, Chul-Uong;Kim, Seong-Joon
Proceedings of the KSRS Conference
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v.2
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pp.602-605
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2006
This study is to apply QuickBird satellite image for the simulation of storm runoff in a small rural watershed. For a 1.05 $km^2$ watershed located in Goesan-Gun of Chungbuk Province, the land use from the QuickBird image was produced by on-screening digitising after ortho-rectifying using 2 m DEM. For 3 cases of land use, soil and elevation scale (1:5,000, 1:25,000 and 1:50,000), SCS (Soil Conservation Service)-CN (Curve Number) and the watershed physical parameters were prepared for the storm runoff model, HEC-HMS (Hydrological Modelling System). The model was evaluated for each case and compared the simulated results with couple of selected storm events.
DNA barcoding, an inventory of DNA sequences from a standardized genomic region, provides a bio-barcode for identifying and discovering species. Several recent studies suggest that the sequence diversity in a 648 bp region of the mitochondrial gene for cytochrome c oxidase I (COI) might serve as a DNA barcode for identifying animal species such as North American birds, insects and fishes. The present study tested the effectiveness of a COI barcode in discriminating Korean bird species. We determined the 5' terminus of the COI barcode for 92 species of Korean birds and found that species identification was unambiguous; the genetic differences between closely related species were, on average, 25 times higher than the differences within species. We identified only one misidentified species out of 239 specimens in a genetic resource bank, so confirming the accuracy of species identification in the banking system. We also identified two potential composite species, calling for further investigation using more samples. The finding of large COI sequence differences between species confirms the effectiveness of COI barcodes for identifying Korean bird species. To bring greater reliability to the identification of species, increased intra- and interspecies sampling, as well as supplementation of the mitochondrial barcodes with nuclear ones, is needed.
This paper describes a novel stereo vision based localization of free parking site, which recognizes the target position of automatic parking system. Pixel structure classification and feature based stereo matching extract the 3D information of parking site in real time. The pixel structure represents intensity configuration around a pixel and the feature based stereo matching uses step-by-step investigation strategy to reduce computational load. This paper considers only parking site divided by marking, which is generally drawn according to relevant standards. Parking site marking is separated by plane surface constraint and is transformed into bird's eye view, on which template matching is performed to determine the location of parking site. Obstacle depth map, which is generated from the disparity of adjacent vehicles, can be used as the guideline of template matching by limiting search range and orientation. Proposed method using both the obstacle depth map and the bird's eye view of parking site marking increases operation speed and robustness to visual noise by effectively limiting search range.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.11
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pp.952-959
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2016
This paper proposes a novel indoor positioning system (IPS) that uses a calibrated camera sensor network and dense 3D map information. The proposed IPS information is obtained by generating a bird's-eye image from multiple camera images; thus, our proposed IPS can provide accurate position information when objects (e.g., the mobile robot or pedestrians) are detected from multiple camera views. We evaluate the proposed IPS in a real environment with moving objects in a wireless camera sensor network. The results demonstrate that the proposed IPS can provide accurate position information for moving objects. This can improve the localization performance for mobile robot operation.
Today's commercial high resolution satellite imagery such as IKONOS and QuickBird, offers the potential to extract useful spatial information for geographical database construction and GIS applications. Extraction of 3D building information from high resolution satellite imagery is one of the most active research topics. There have been many previous works to extract 3D information based on stereo analysis, including sensor modelling. Practically, it is not easy to obtain stereo high resolution satellite images. On single image performance, most studies applied the roof-bottom points or shadow length extracted manually to sensor models with DEM. It is not suitable to apply these algorithms for dense buildings. We aim to extract 3D building information from a single satellite image in a simple and practical way. To measure as many buildings as possible, in this paper, we suggested a new way to extract building height by triangular vector structure that consists of a building bottom point, its corresponding roof point and a shadow end point. The proposed method could increase the number of measurable building, and decrease the digitizing error and the computation efficiency.
We developed a multicast communication packet radio protocol using a time-sharing tablet system ("wireless token ring") to achieve the efficient exchange of files among packet radio terminals attached to swans. This paper provides an overview of the system and the protocol of the packet communications. The packet device forming the main part of the transceiver developed is the Texas Instruments CC2500. This device consists of one call-up channel and one data transmission channel and could improve error frame correction using FEC (forward error correction) with 34.8 kbps MSK and receiving power of at least -64 dBm (output 1 dBm at distance of 200 m using 3 dBi antenna). A time-sharing framework was determined for the wireless token ring using call sign ordinals to prevent transmission right loss. Tests using eight stations showed that resend requests with the ARQ (automatic repeat request) system are more frequent for a receiving power supply of -62 dBm or less. A wireless token ring system with fixed transmission times is more effective. This communication protocol is useful in cases in which frequency resources are limited; the energy consumed is not dependent on the transmission environment (preset transmission times); multiple terminals are concentrated in a small area; and information (position data and vital data) is shared among terminals under circumstances in which direct communication between a terminal and the center is not possible. The method allows epidemiological predictions of avian influenza infection routes based on vital data and relationships among individual birds based on the network topology recorded by individual terminals. This communication protocol is also expected to have applications in the formation of multiple in vivo micromachines or terminals that are inserted into living organisms.
In this paper, we proposed visual information to provide a highly maneuverable system for a tele-operator. The visual information image is bird's eye view from UFR(Unmanned Flying Robot) shows around UGR(Unmanned Ground Robot). We need UGV detection and tracking method for UFR following UGR always. The proposed system uses TLD(Tracking Learning Detection) method to rapidly and robustly estimate the motion of the new detected UGR between consecutive frames. The TLD system trains an on-line UGR detector for the tracked UGR. The proposed system uses the extended Kalman filter in order to enhance the performance of the tracker. As a result, we provided the tele-operator with the visual information for convenient control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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