Background: Inspection of livestock farms using surveillance cameras is emerging as a means of early detection of transboundary animal disease such as African swine fever (ASF). Object tracking, a developing technology derived from object detection aims to the consistent identification of individual objects in farms. Objectives: This study was conducted as a preliminary investigation for practical application to livestock farms. With the use of a high-performance artificial intelligence (AI)-based 3D depth camera, the aim is to establish a pathway for utilizing AI models to perform advanced object tracking. Methods: Multiple crossovers by two humans will be simulated to investigate the potential of object tracking. Inspection of consistent identification will be the evidence of object tracking after crossing over. Two AI models, a fast model and an accurate model, were tested and compared with regard to their object tracking performance in 3D. Finally, the recording of pig pen was also processed with aforementioned AI model to test the possibility of 3D object detection. Results: Both AI successfully processed and provided a 3D bounding box, identification number, and distance away from camera for each individual human. The accurate detection model had better evidence than the fast detection model on 3D object tracking and showed the potential application onto pigs as a livestock. Conclusions: Preparing a custom dataset to train AI models in an appropriate farm is required for proper 3D object detection to operate object tracking for pigs at an ideal level. This will allow the farm to smoothly transit traditional methods to ASF-preventing precision livestock farming.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.9
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pp.3465-3471
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2010
In this paper, we propose assistant device system based on camera that can perform general mouse function for the physically disabled. Most disabled people use special hardware and rely largely on foreign-made assistance device and the using rate of assistance device was very low because of high price. To solve this problem, we propose effective system based on web camera that can perform general mouse function and can raise accessibility for the physically disabled. In the proposed method, we firstly attach color marker on arbitrary device or body parts and then input the information of color using camera and extract coordinate information of color marker and finally, match processing information(coordinate) to special event(keyboard, mouse) and control various applications. The proposed method shows good performance in price and performance compared with other techniques by real field test.
Lee, Hun;Kim, Chul Hong;Lee, Tae-Jae;Cho, Dong-Il Dan
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
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v.22
no.10
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pp.833-838
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2016
This paper presents a performance evaluation of various feature-initialization algorithms for forward-viewing mono-camera based simultaneous localization and mapping (SLAM), specifically in indoor environments. For mono-camera based SLAM, the position of feature points cannot be known from a single view; therefore, it should be estimated from a feature initialization method using multiple viewpoint measurements. The accuracy of the feature initialization method directly affects the accuracy of the SLAM system. In this study, four different feature initialization algorithms are evaluated in simulations, including linear triangulation; depth parameterized, linear triangulation; weighted nearest point triangulation; and particle filter based depth estimation algorithms. In the simulation, the virtual feature positions are estimated when the virtual robot, containing a virtual forward-viewing mono-camera, moves forward. The results show that the linear triangulation method provides the best results in terms of feature-position estimation accuracy and computational speed.
Kim, Jae Hyeon;Lee, Junyoung;Kim, Young-su;Lee, Hyun Su;Kim, Chan Hyeong
Nuclear Engineering and Technology
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v.52
no.10
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pp.2361-2369
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2020
Compton cameras using large scintillators have been developed for high imaging sensitivity. These scintillator-based Compton cameras, however, mainly due to relatively low energy resolution, suffer from undesired background-radiation signals, especially when radioactive materials' activity is very low or their location is far from the Compton camera. To alleviate this problem for a large-size Compton camera, in the present study, a hybrid-type shielding system was designed that combines an active shield with a veto detector and a passive shield that surrounds the active shield. Then, the performance of the hybrid shielding system was predicted, by Monte Carlo radiation transport simulation using Geant4, in terms of minimum detectable activity (MDA), signal-to-noise ratio (SNR), and image resolution. Our simulation results show that, for the most cases, the hybrid shielding system significantly improves the performance of the large-size Compton camera. For the cases investigated in the present study, the use of the shielding system decreased the MDA by about 1.4, 1.6, and 1.3 times, increased the SNR by 1.2-1.9, 1.1-1.7, and 1.3-2.1 times, and improved the image resolution (i.e., reduced the FWHM) by 7-8, 1-6, and 3-5% for 137Cs, 60Co, and 131I point source located at 1-5 m from the imaging system, respectively.
We need a good image of the retina of the human eye in order to inspect or cure it. In this work, an optical system design for a retinal camera is studied and the finite schematic eye model made by Sang Gee Kim and Sung Chan Park is used. The optical system is composed of four lens groups. The rays of the entire object field are collected on the center by the 1st group and the objective is imaged by all the other groups. The image is detected by the CCD array and displayed by a monitor The 1st lens group is employed singlet and other groups are employed triplets. Ray aberrations, spot diagrams, diffraction line spread functions and MTFs are calculated for optical performance assessment. This design may be very useful for the development of a retinal camera with high performance.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.8
no.10
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pp.411-420
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2019
Camera model identification has been a subject of steady study in the field of digital forensics. Among the increasingly sophisticated crimes, crimes such as illegal filming are taking up a high number of crimes because they are hard to detect as cameras become smaller. Therefore, technology that can specify which camera a particular image was taken on could be used as evidence to prove a criminal's suspicion when a criminal denies his or her criminal behavior. This paper proposes a deep learning model to identify the camera model used to acquire the image. The proposed model consists of four convolution layers and two fully connection layers, and a high pass filter is used as a filter for data pre-processing. To verify the performance of the proposed model, Dresden Image Database was used and the dataset was generated by applying the sequential partition method. To show the performance of the proposed model, it is compared with existing studies using 3 layers model or model with GLCM. The proposed model achieves 98% accuracy which is similar to that of the latest technology.
Recently as a result of covid 19, it has emphasis on the importance of non-contact. VR content has been attracting attention as an alternative to visual arts, media art, new media exhibitions and performances with limited offline activities. Although interest in 360 VR video contents such as VR contents for exhibitions and performances is increasing, research on immersion and satisfaction is focused on games and animation VR contents. In this paper, it verified the effect of the difference in the position and height of the VR camera in exhibitions and performances on the user's presence and satisfaction. For this experiment, the presence and satisfaction were measured after experiencing the VR contents of the convergence exhibition and performance filmed at different locations and heights. As a result of the experiment, the difference of VR camera's position had a significant effect on presence and satisfaction, the difference of VR camera's height had a significant effect only Realistic immersion of the presence.
For prompt gamma ray imaging for biomedical applications and environmental radiation monitoring, we propose herein a multiple-scattering Compton camera (MSCC). MSCC consists of three or more semiconductor layers with good energy resolution, and has potential for simultaneous detection and differentiation of multiple radio-isotopes based on the measured energies, as well as three-dimensional (3D) imaging of the radio-isotope distribution. In this study, we developed an analytic simulator and a 3D image generator for a MSCC, including the physical models of the radiation source emission and detection processes that can be utilized for geometry and performance prediction prior to the construction of a real system. The analytic simulator for a MSCC records coincidence detections of successive interactions in multiple detector layers. In the successive interaction processes, the emission direction of the incident gamma ray, the scattering angle, and the changed traveling path after the Compton scattering interaction in each detector, were determined by a conical surface uniform random number generator (RNG), and by a Klein-Nishina RNG. The 3D image generator has two functions: the recovery of the initial source energy spectrum and the 3D spatial distribution of the source. We evaluated the analytic simulator and image generator with two different energetic point radiation sources (Cs-137 and Co-60) and with an MSCC comprising three detector layers. The recovered initial energies of the incident radiations were well differentiated from the generated MSCC events. Correspondingly, we could obtain a multi-tracer image that combined the two differentiated images. The developed analytic simulator in this study emulated the randomness of the detection process of a multiple-scattering Compton camera, including the inherent degradation factors of the detectors, such as the limited spatial and energy resolutions. The Doppler-broadening effect owing to the momentum distribution of electrons in Compton scattering was not considered in the detection process because most interested isotopes for biomedical and environmental applications have high energies that are less sensitive to Doppler broadening. The analytic simulator and image generator for MSCC can be utilized to determine the optimal geometrical parameters, such as the distances between detectors and detector size, thus affecting the imaging performance of the Compton camera prior to the development of a real system.
Journal of the Korean Society of Marine Environment & Safety
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v.28
no.4
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pp.499-506
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2022
For autonomous ships to be commercialized and be able to navigate in coastal water, they must be able to detect maritime obstacles. One of the most common obstacles seen in coastal area are the farm buoys. In this study, a maritime object detection system was developed that detects buoys using the YOLO algorithm and visualizes the distance and bearing between buoys and the ship through geometric interpretation of camera images. After training the maritime object detection model with 1,224 pictures of buoys, the precision of the model was 89.0%, the recall was 95.0%, and the F1-score was 92.0%. Camera calibration had been conducted to calculate the distance and bearing of an object away from the camera using the obtained image coordinates and Experiment A and B were designed to verify the performance of the maritime object detection system. As a result of verifying the performance of the maritime object detection system, it can be seen that the maritime object detection system is superior to radar in its short-distance detection capability, so that it can be used as a navigational aid along with the radar.
In this study, the performance of the DPRMs is evaluated and the measurement precision for the pile driving is presented. The DPRMs is a visual-measurement system for the pile rebound and the penetration movement using a high speed line-scan camera. But the measurement errors of the DPRMs are caused by the strong impact for the pile driving. Therefore, the DPRMs should guarantee its measurement values for the pile driving. For this reason, the performance of the DPRMs by the vibration signal analysis is studied. It is found from this study that the measurement values of the DPRMs are reliable.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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