A passive infrared or pyroelectric infrared (PIR) sensor is mainly used to sense the existence of moving objects in an indoor environment. However, in an outdoor environment, there are often outbreaks of false alarms from environmental changes and other sources. Therefore, it is difficult to provide reliable detection outdoors. In this paper, two algorithms are proposed to reduce false alarms and provide trustworthy quality to surveillance systems. We gather PIR signals outdoors, analyze the collected data, and extract the target features defined as window energy and alarm duration. Using these features, we model target and false alarms, from which we propose two target decision algorithms: window energy detection and alarm duration detection. Simulation results using real PIR signals show the performance of the proposed algorithms.
In this paper, a new intelligent moving target tracking and surveillance system basing on the pan/tilt-embedded stereo camera system is suggested and implemented. In the proposed system, once the face area of a target is detected from the input stereo image by using a YCbCr color model and then, using this data as well as the geometric information of the tracking system, the distance and 3D information of the target are effectively extracted in real-time.
International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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제13권3호
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pp.377-385
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2012
The Automatic Dependent Surveillance Broadcast (ADS-B) system is a key component of CNS/ATM recommended by the International Civil Aviation Organization (ICAO) as the next generation air traffic control system. ADS-B broadcasts identification, positional data, and operation information of an aircraft to other aircraft, ground vehicles and ground stations in the nearby region. This paper explores the ADS-B based trajectory prediction and the conflict detection algorithm. The multiple-model based trajectory prediction algorithm leads accurate predicted conflict probability at a future forecast time. We propose an efficient and accurate algorithm to calculate conflict probability based on approximation of the conflict zone by a set of blocks. The performance of proposed algorithms is demonstrated by a numerical simulation of two aircraft encounter scenarios.
Compared to the past decades, in recent decades, environmental and hygienic conditions in the Republic of Korea have improved along with socioeconomic developments, and the incidence of most infectious diseases, especially vaccine-preventable diseases, has greatly decreased due to active immunization with the developed level of health care. However, the incidence of some diseases has been increasing, and new diseases have been emerging. To cope with such changes actively, the government put the "Law for Control and Prevention of Infectious Diseases" into effect; this law was entirely revised on December 30, 2010. In this report, I review the past and recent status of infectious diseases in the Republic of Korea, following the introduction of this law, on the basis of data in the "National Notifiable Disease Surveillance System", which had been accumulated between the years 1960 and 2010.
Bladder cancer is one of the most common cancers affecting men and women and thus has a profound impact on health care. The majority of patients (75%) with newly diagnosed urothelial tumors have non-muscle invasive disease confined to the bladder mucosa or the lamina propria. The most important risk factors for the development of bladder cancer are smoking and occupational exposure to toxic chemicals. Painless visible hematuria is the most common presenting symptom of bladder cancer. Cystoscopy and urine cytology are currently the recommended tools for diagnosis of bladder cancer. Excluding muscle invasion is an important diagnostic step, as outcomes for patients with muscle invasive bladder cancer (MIBC) are less favorable. For non-muscle invasive bladder cancer (NMIBC), the high rate and frequency of recurrence and the concern for disease progression - especially in patients with high-risk tumors - mandate careful strategies for tumor surveillance. The surveillance strategies should be based on available prognostic factors and in particular data from the EORTC risk tables.
This study is to analyze the performance for ADS-B(Automatic Dependent Surveillance-Broadcast) operations by the Balanced Scorecard(BSC). It is also to collect the opinions of users(pilots, air traffic controllers and ground operators) relating ADS-B and to use the results as data about preparing political measures of aviation safety. For these purpose, BSC model redesigned on 4 different points of view is used for measuring the performance of the ADS-B operation. The proposed perspectives are affairs effectiveness, user orientation, system orientation and the capacity. As the results of this study, it is showed that the continuous development of ADS-B should be required and the users must be involved in the activities, additionally, the relevant authorities should try to be drawn the user-oriented results through the process.
Crime has become one of the major problems in modern society. Even though visual surveillances through closed-circuit television (CCTV) is extensively used for solving crime, the number of crimes has not decreased. This is because there is insufficient workforce for performing 24-hour surveillance. In addition, CCTV surveillance by humans is not efficient for detecting dangerous situations owing to accuracy issues. In this paper, we propose the autonomous detection of dangerous situations in CCTV scenes using a deep learning model with relational inference. The main feature of the proposed method is that it can simultaneously perform object detection and relational inference to determine the danger of the situations captured by CCTV. This enables us to efficiently classify dangerous situations by inferring the relationship between detected objects (i.e., distance and position). Experimental results demonstrate that the proposed method outperforms existing methods in terms of the accuracy of image classification and the false alarm rate even when object detection accuracy is low.
This study attempts to detect a shot boundary in films(or dramas) based on the length of a sequence. As films or dramas use scene change effects a lot, the issues regarding the effects are more diverse than those used in surveillance cameras, sports videos, medical care and security. Visual techniques used in films are focused on the human sense of aesthetic therefore, it is difficult to solve the errors in shot boundary detection with the method employed in surveillance cameras. In order to define the errors arisen from the scene change effects between the images and resolve those issues, the mixed algorithm based upon color histogram, edge histogram, and optical flow was implemented. The shot boundary data from this study will be used when analysing the configuration of meaningful shots in sequences in the future.
This paper presents an implementation of a multi-channel speech surveillance system over telephone lines using TMS320C31 DSP chips. The incoming speech into each telephone line are first compressed simultaneously in real-time by the popular vector-sum excited linear predictive (VSELP) speech coding algorithm at the rate of 8 Kbps. The compressed steech bit streams are then multiplexed with those of other users. The multiplexed speech bit streams are transferred to the system storage equipments with some other required information so that a system operator can later monitor the stored speech data whenever it is necessary. The host program runs under Microsoft Windows95 for an efficient man-machine interface and a future upgrade-ability. We have confirmed that the overall 64-channel system operates satisfactorily in realtime. We also have checked approximately up to 2,880 total hours of recording capability of the system on a playback module and two removable backup drives.
In this paper, motion analysis algorithm is presented for home surveillance of the aged who lives alone. For the first step, we acquire images from a camera. To enhance the image, we use median filtering and binarize it to reduce processing time. And then morphological operations are performed to remove small blobs and small holes. At the forth step, blobs are analysed to extracts tor foreground region. Then, motions are predicted from these images by using optical tlow technique, and the predicted motion data are refined by comparing our cardboard models so as to judge behavior pattern.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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