Flow characteristics inside a blower unit of an automotive HVAC module were investigated experimentally using a high-resolution PIV technique. The PIV system consists of a 2-head Nd:YAG laser, a high-resolution CCD camera, optics and a synchronizer. The prototype siroco-fan with forward-curved blades was operated under the same condition of real car. The scroll casing was made transparently for capturing clear flow images. The time-averaged velocity fields were measured in three cross sections. Flow is accelerated with going toward the outer wall of scroll due to centrifugal force and large pressure gradient formed in the region between the fan and the outer casing wall. The presence of the cut-off region and diffusing duct of fan outlet influences largely the flow structure inside the blower unit.
The aim of this study was to evaluate clinician's detectability in the diagnosis of bone loss in the bifurcation of mandibular molars on periapical radiographs and Digital images. Periapical radiographs were obtained of the first molars in 2 dry mandibles after preparation of bony defects corresponding to degree I, degree II and degree III buccal furcation involvements. The radiographs were randomly presented to 39 clinicians(1 oral radiologist, 4 periodontist, 34 general dentists) who were asked to determine the presence or absence of bone loss. Periapical films were digitized with a TV camera. Digital images were assessed by 15 clinicians(1 oral radiologist, 4 periodontist, 10 general dentists). I. the overall diagnostic accuracy of Digital images for detection of bone loss in the bifurcation of mandibular molars was higher than that of the periapical radiographs. 2. the largest increase in diagnostic accuracy was found between lesion grade II and III on both radiographs and Digital images(P<0.05). 3. there was no significant difference between the standard state and the controlled contrast state on Digital images. 4. the overall diagnostic accuracy of I radiologist and 4 periodontists was better than that of the general dentists for detecting bifurcation involvements.
A computer vision system was built to generate images of a single, stationary egg. This system includes a CGD camera, a frame grabber, and incandescent back lighting system. Image processing algorithms were developed to inspect egg shell and to sort eggs. Those values of both gray level and area of dark spots in the egg image were used as criteria to detect holes in egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg image were used to detect cracks in egg. For a sample of 300 eggs, this system was able to correctly analyze an egg for the presence of a defect 97.5% of the time. The weights of eggs were found to be linear to both the projected area and the perimeter of eggs viewed from above. Those two values were used as criteria to sort eggs. The coefficients of determination(r$^2$) for the regression equations between weights and those two values were 0.967 and 0.972 in the two sets of experiment. Accuracies in grading were found to be 95.6% and 96.7% as compared with results from sizing by electronic weight scale.
한국농업기계학회 1996년도 International Conference on Agricultural Machinery Engineering Proceedings
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pp.834-841
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1996
Egg production in Korea is becoming automated with a large scale farm. Although many operations in egg production have been and cracks are regraded as a critical problem. A computer vision system was built to generate images of a single , stationary egg. This system includes a CCD camera, a frame grabber board, a personal computer (IBM PC AT 486) and an incandescent back lighting system. Image processing algorithms were developed to inspect egg shell and to sort eggs. Those values of both gray level and area of dark spots in the egg image were used as criteria to detect holes in egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg and those values of both area and roundness of dark spots in the egg image were used to detect cracks in egg. Fro a sample of 300 eggs. this system was able to correctly analyze an egg for the presence of a defect 97.5% of the time. The weights of eggs were found to be linear to both the projected area and the perimeter of eggs v ewed from above. Those two values were used as criteria to sort eggs. Accuracy in grading was found to be 96.7% as compared with results from weight by electronic scale.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권12호
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pp.5978-5999
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2018
Pedestrian detection is a challenging area in the intelligent vehicles domain. During the last years, many works have been proposed to efficiently detect motion in images. However, the problem becomes more complex when it comes to detecting moving areas while the vehicle is also moving. This paper presents a variational optical flow-based method for motion estimation in vehicular traffic scenarios. We introduce a framework for detecting motion areas with small and large displacements by computing optical flow using a multilevel architecture. The flow field is estimated at the shortest level and then successively computed until the largest level. We include a filtering parameter and a warping process using bicubic interpolation to combine the intermediate flow fields computed at each level during optimization to gain better performance. Furthermore, we find that by including a penalization function, our system is able to effectively reduce the presence of outliers and deal with all expected circumstances in real scenes. Experimental results are performed on various image sequences from Daimler Pedestrian Dataset that includes urban traffic scenarios. Our evaluation demonstrates that despite the complexity of the evaluated scenes, the motion areas with both moving and static camera can be effectively identified.
시각센서 기반 자율주행 시스템 중 소실점을 이용한 제어기법은 자율주행에 있어 가장 보편적인 방법이다. 그러나 차선이 존재하지 않거나 소실된 경우, 차선검출과 소실점 추정이 매우 어렵다. 본 논문에서는 카메라 영상 이미지를 CNN에 적용하여 도로의 소실점과 소실점을 만드는 좌, 우측의 소실점 라인을 예측하고, 예측된 결과로부터 자율주행을 위한 조향 제어기를 설계하였다. 모의실험 결과 CNN을 적용한 제안한 방법이 실선 차선의 유무와 관계없이 도로의 중심을 잘 추종하였으며, 일반적인 소실점을 사용한 제어기법보다 성능이 뛰어남을 확인하였다.
대단위 신재생 에너지 발전단지의 효율적인 유지관리를 위해 드론의 활용이 점차 증가하고 있다. 오래전부터 태양광 패널을 드론으로 촬영하여 패널의 유실 및 오염 등을 관리하고 있다. 본 논문에서는 열화상카메라를 장착한 드론을 이용하여 획득된 태양광패널 이미지에서 아크, 단선, 크랙 등의 고장 유무를 판별하기 위해 시멘틱세그멘테이션 기법을 이용한 분류모델을 제안한다. 또한 적은 데이터셋으로도 강인한 분류 성능을 보이는 U-Net의 튜닝을 통해 효율적인 분류모델을 구현하였다.
International journal of advanced smart convergence
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제12권3호
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pp.104-108
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2023
This paper deals with research on innovative systems using Python-based artificial intelligence technology in the field of plant growth monitoring. The importance of monitoring and analyzing the health status and growth environment of plants in real time contributes to improving the efficiency and quality of crop production. This paper proposes a method of processing and analyzing plant image data using computer vision and deep learning technologies. The system was implemented using Python language and the main deep learning framework, TensorFlow, PyTorch. A camera system that monitors plants in real time acquires image data and provides it as input to a deep neural network model. This model was used to determine the growth state of plants, the presence of pests, and nutritional status. The proposed system provides users with information on plant state changes in real time by providing monitoring results in the form of visual or notification. In addition, it is also used to predict future growth conditions or anomalies by building data analysis and prediction models based on the collected data. This paper is about the design and implementation of Python-based plant growth monitoring systems, data processing and analysis methods, and is expected to contribute to important research areas for improving plant production efficiency and reducing resource consumption.
Imran Ghani;Emily Hattman;David T. Smith;Muhammad Hasnain;Israr Ghani;Seung Ryul Jeong
인터넷정보학회논문지
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제24권4호
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pp.47-56
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2023
This paper presents an approach to exercise that utilizes motion capture through the Rokoko Smart Suit. With the emergence of Covid-19, physical fitness levels have declined due to restrictions on in-person fitness classes and gym closures. To maintain physical activity, many individuals have turned to mobile applications and streaming videos. However, home workouts often lack the motivation and experience found in gyms, classes, or community centers, particularly with the presence of coaches and instructors. Additionally, instructors find it challenging to convey precise postures to their online students, and vice versa. To address this issue, the researchers propose the use of a full-body tracking suit like the Rokoko Smart Suit, which enables instructors to present a more realistic approach to physical activity. The Rokoko Smart Suit offers a 3D view of the instructor, eliminating the limitations of camera scope when streaming on platforms like Zoom or MS Teams. This technology enhances the at-home workout experience, and the incorporation of 3D virtual reality features can further elevate the realism of a workout.
We present the discovery of rare active galactic nuclei (AGNs) in nearby (z<0.05) compact elliptical galaxies (cEs) located in isolated environments. Using spectroscopic data from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) Data Release 12, four AGNs were identified based on the optical emission-line diagnostic diagram. SDSS optical spectra of AGNs show the presence of distinct narrow-line emissions. Utilizing the black hole (BH) mass-stellar velocity dispersion scaling relation and the correlation between the narrow L([OIII])/L(Hβ) line ratio and the width of the broad Hα emission line, we estimated the BH masses of the cEs to be in the range of 7×105-8×107 solar mass. The observed surface brightness profiles of the cEs were fitted with a double Sérsic function using the Dark Energy Camera Legacy Survey r-band imaging data. Assuming the inner component as the bulge, the K-band bulge luminosity was also estimated from the corresponding Two Micron All Sky Survey images. We found that our cEs follow the observed BH mass-stellar velocity dispersion and BH mass-bulge luminosity scaling relations, albeit there was a large uncertainty in the derived BH mass of one cE. In view of the observational properties of BHs and those of the stellar populations of cEs, we discuss the proposition that cEs in isolated environments are bona fide low-mass early-type galaxies (i.e., a nature origin).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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