최근 자율주행에 관한 기술은 고부가가치 신기술로서 주목받고 있으며 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 상용화 가능한 자율주행을 위해서는 실시간으로 정확하게 진입하는 객체를 탐지하고 이동속도를 추정해야 한다. CNN(Convolutional Neural Network) 기반 딥러닝 알고리즘과 밀집광학흐름(Dense Optical Flow)을 사용하는 기존 방식은 실행 속도가 느려 실시간으로 객체를 탐지하고 이동속도를 추정하기에는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 트램에 설치된 카메라를 통해 획득된 주행영상에서 딥러닝 알고리즘인 YOLOv5 알고리즘을 활용하여 실시간으로 객체를 탐지를 수행하고, 탐지된 객체영역에서 기존의 밀집광학흐름(Dense Optical Flow) 대신 연산량을 개선한 부분 밀집광학흐름(Local Dense Optical Flow)을 사용하여 객체의 진행 방향과 속력을 빠르게 추정하는 방식을 제안한다. 이를 바탕으로 충돌 시간과 충돌 지점을 예측할 수 있는 모델을 설계하였으며, 이를 통해 트램(Tram)의 주행 중 전방 충돌사고를 방지할 수 있는 시스템에 적용하고자 한다.
Optical Flow는 컴퓨터 비전 분야의 많은 응용기술에 사용된다. 객체 탐지, 추적, 연속 영상 보간, 3D Reconstruction과 같은 최근에 활발히 연구되는 여러 분야에서 사용되는 기반 기술이다. 최근 딥러닝을 기반으로 한 다양한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 높은 정확도를 보이고 있다. 이런 분야들은 많은 경우에 실시간 시스템에 적용되어 이미지로부터 정보를 연산한다. 본 논문은 MaskFlownet, SelFlow, LiteFlowNet2 등과 같은 높은 정확도를 가진 신경망 네트워크로 추정된 Optical Flow를 살펴본다. 각 신경망 네트워크로 얻어진 정확도를 비교하고 디스플레이 기술과 이미지 센서 기술의 발전으로 사용 수요가 많아진 고화질의 이미지를 실시간으로 처리하는 경우, 적용 가능한 Optical Flow의 성능을 분석하였다.
Moving object detection system has been an emerging research field in various advanced driver assistance systems (ADAS) and surveillance system. In this paper, we propose two optical flow based moving object detection methods at dynamic scenes. Both proposed methods consist of three successive steps; pre-processing, foreground segmentation, and post-processing steps. Two proposed methods have the same pre-processing and post-processing steps, but different foreground segmentation step. Pre-processing calculates mainly optical flow map of which each pixel has the amplitude of motion vector. Dense optical flows are estimated by using Farneback technique, and the amplitude of the motion normalized into the range from 0 to 255 is assigned to each pixel of optical flow map. In the foreground segmentation step, moving object and background are classified by using the optical flow map. Here, we proposed two algorithms. One is Gaussian mixture model (GMM) based background subtraction, which is applied on optical map. Another is adaptive thresholding based foreground segmentation, which classifies each pixel into object and background by updating threshold value column by column. Through the simulations, we show that both optical flow based methods can achieve good enough object detection performances in dynamic scenes.
The fog screen is a device projecting the media to the aerosol flow field. As major parameters to generate dense and steady fog screen, shear stress, optical blockage ratio and SMD were obtained result through experiment. The micro droplet was generated by the piezo oscillation element, and the aerosol flow mixed with an air flow was sprayed into the vertical direction from the top of the fog screen through the 280 mm slot. For produce a dense, uniform fog screen, the shear effect, optical blockage ratio and SMD between aerosol and air curtain were measured. The minimum and maximum shear stress conditions were selected and it was confirmed that the optical transmission deviation of the aerosol flow field was small when the aerosol and air curtain flow rates were changed. When the aerosol and air curtain flow power were 18 V (1.51 m/s) and 24 V (2.55 m/s), respectively, under the condition of the minimum shear stress and laminar flow, the optical blockage ratios with the spray length were small, and it produced a most stable and high density uniform fog screen by injecting a constant of $10{\mu}m$ or less.
The choice of the motion features influences the result of the human action recognition method directly. Many factors often influence the single feature differently, such as appearance of the human body, environment and video camera. So the accuracy of action recognition is restricted. On the bases of studying the representation and recognition of human actions, and giving fully consideration to the advantages and disadvantages of different features, the Dense Trajectories(DT) algorithm is a very classic algorithm in the field of behavior recognition feature extraction, but there are some defects in the use of optical flow images. In this paper, we will use the improved Dense Trajectories(iDT) algorithm to optimize and extract the optical flow features in the movement of human action, then we will combined with Support Vector Machine methods to identify human behavior, and use the image in the KTH database for training and testing.
본 논문에서는 조세단계의 광류검출 알고리즘을 제안하였다. 검출된 광류 값이 2차원 공간상에서의 영상 움직임에 대하여 신뢰성 있는 근사 값을 얻을 수 있다면 이 광류의 값은 3차원에서의 물체의 움직임에 대한 정보를 역산할 수 있을 것이나 일반적으로 이는 매우 어렵다. 본 논문에서 제안한 방범은 Horn의 방법을 이용하여 광류를 일단 검출하고 이 광류 정보와 TPS를 이용하여 초기 영상을 차기 영상이 되도록 워핑한다. 워핑된 영상과 차기 영상과의 자승평균 오차가 일정 수준 이하로 될 때 까지 이 과정을 반복한다. 이 과정은 또한 저급 해상도의 영상에서 고 해상도의 영상으로 반복된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 일반 동영상에서 실험하였다. 이 알고리즘은 밀한 광류를 얻을 수 있다.
본 논문에서는 전송되는 메시지의 무결성과 출처 인증을 위해 광범위하게 사용되는 메시지 인증 코드 (Message Authentication Code :MAC) 알고리즘을 제안하고 안전성을 분석한다. 제안된 MAC 알고리즘은 기본 블록 암호로 64-비트 블록과 56-비트 키를 가진 64비트 블록 암호 알고리즘을 이용하여 MAC 값의 길이를 64-비트와 32-비트를 사용하였을 경우의 안전성을 비교한다. 또한, 128-비트 블록과 128-비트 키를 가진 128비트 블록 암호 알고리즘을 이용하여, MAC 값의 길이를 128비트와 64-비트를 사용하였을 경우의 안전성을 비교한다 그래서 메시지의 길이와 MAC값의 길이에 따른 위장 공격의 안전성을 분석한다.
Narazaki, Yasutaka;Hoskere, Vedhus;Eick, Brian A.;Smith, Matthew D.;Spencer, Billie F.
Smart Structures and Systems
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제24권6호
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pp.709-721
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2019
This paper investigates the framework of vision-based dense displacement and strain measurement of miter gates with the approach for the quantitative evaluation of the expected performance. The proposed framework consists of the following steps: (i) Estimation of 3D displacement and strain from images before and after deformation (water-fill event), (ii) evaluation of the expected performance of the measurement, and (iii) selection of measurement setting with the highest expected accuracy. The framework first estimates the full-field optical flow between the images before and after water-fill event, and project the flow to the finite element (FE) model to estimate the 3D displacement and strain. Then, the expected displacement/strain estimation accuracy is evaluated at each node/element of the FE model. Finally, methods and measurement settings with the highest expected accuracy are selected to achieve the best results from the field measurement. A physics-based graphics model (PBGM) of miter gates of the Greenup Lock and Dam with the updated texturing step is used to simulate the vision-based measurements in a photo-realistic environment and evaluate the expected performance of different measurement plans (camera properties, camera placement, post-processing algorithms). The framework investigated in this paper can be used to analyze and optimize the performance of the measurement with different camera placement and post-processing steps prior to the field test.
In this paper, we propose a hybrid time-division multiplexing and dense wavelength-division multiplexing scheme to implement a cost-effective and scalable long-reach optical access network (LR-OAN). Our main objectives are to increase fiber plant utilization, handle upstream and downstream flow through the same input/output port, extend the reach, and increase the splitting ratio. To this end, we propose the use of an arrayed waveguide grating (AWG) and an erbium-doped fiber amplifier (EDFA) in one configuration. AWG is employed to achieve the first and second objectives, while EDFA is used to achieve the third and fourth objectives. The performance of the proposed LR-OAN is verified using the Optisystem and Matlab software packages under bit error rate constraints and two different approaches (multifiber and single-fiber). Although the single-fiber approach offers a more cost-effective solution because service is provided to each zone via a common fiber, it imposes additional losses, which leads to a reduction in the length of the feeder fiber from 20 km to 10 km.
본 연구에서는 입자질량고적재(high particle mass loading)의 경우가 전혀 고려되지 않았으며, 이것은 물론 임팩터가 사용되는 대부분의 경우, 즉, 대기중입자를 포집하는 경우에 입자의 적재량이 미소하기 때문이다. 그러나 임팩터 혹은 이와 유 사한 기능을 하는 장치의 응용은 매우 광범위하여 이중에는, OWG(optical wave guide) 제작이나 페인트 스프레이(paint spray) 또 입자공급장치에서 큰 입자를 걸러 낼 때와 같이, 입자의 적재량이 큰 경우도 적지 않다. 이러한 입자질량 고적재인 경우에는 입자운동이 기체유동장을 변화시키며 이에 따라 입자운동 자체도 변화되어진다. 본 연구에서는 이러한 관계를 분석하여 입자질량의 적재량정도가 입자의 포집효율에 미치 는 영향을 밝혀내었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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