Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.26
no.9
/
pp.49-55
/
2021
In this paper, an enhanced 2-stage vehicle license plate detection scheme using object segmentation is proposed to detect accurately the rotated license plates due to the inclined photographing angles in real-road situations. With the previous 3-stage vehicle license plate detection pipeline model, the detection accuracy is likely decreased as the license plates are declined. To resolve this problem, we propose an enhanced 2-stage model by replacing the frontal two processing stages which are for detecting vehicle area and vehicle license plate respectively in only rectangular shapes in the previous 3-stage model with one step to detect vehicle license plate in arbitrarily shapes using object segmentation. According to the comparison results in terms of the detection accuracy of the proposed 2-stage scheme and the previous 3-stage pipeline model against the rotated license plates, the accuracy of the proposed 2-stage scheme is improved by up to about 20% even though the detection process is simplified.
Journal of Institute of Control, Robotics and Systems
/
v.22
no.1
/
pp.1-7
/
2016
ADAS (Advanced Driver Assistance Systems) requires not only real-time robust lane detection, both straight and curved, but also predicting upcoming steering direction by detecting the curvature of lanes. In this paper, a curvature lane detection algorithm is proposed to enhance the accuracy and detection rate based on using inverse perspective images and Gaussian Mixture Model (GMM) to segment the lanes from the background under various illumination condition. To increase the speed and accuracy of the lane detection, this paper used template matching, RANSAC and proposed post processing method. Through experiments, it is validated that the proposed algorithm can detect both straight and curved lanes as well as predicting the upcoming direction with 92.95% of detection accuracy and 50fps speed.
Warpage defect detecting of scaffold is very important in biosensor production. Because warpaged scaffold cause problem in cell culture. Currently, there is no detection equipment to warpaged scaffold. In this paper, we produced detection model for shape warpage detection using deep learning based CNN. We confirmed the shape of the scaffold that is widely used in cell culture. We produced scaffold specimens, which are widely used in biosensor fabrications. Then, the scaffold specimens were photographed to collect image data necessary for model manufacturing. We produced the detecting model of scaffold warpage defect using Densenet among CNN models. We evaluated the accuracy of the defect detection model with mAP, which evaluates the detection accuracy of deep learning. As a result of model evaluating, it was confirmed that the defect detection accuracy of the scaffold was more than 95%.
A reliable automatic passenger counting (APC) system is a key point in transportation related to the efficient scheduling and management of transport routes. In this study, we introduce a lightweight head detection network using deep learning applicable to an embedded system. Currently, object detection algorithms using deep learning have been found to be successful. However, these algorithms essentially need a graphics processing unit (GPU) to make them performable in real-time. So, we modify a Tiny-YOLOv3 network using certain techniques to speed up the proposed network and to make it more accurate in a non-GPU environment. Finally, we introduce an APC system, which is performable in real-time on embedded systems, using the proposed head detection algorithm. We implement and test the proposed APC system on a Samsung ARTIK 710 board. The experimental results on three public head datasets reflect the detection accuracy and efficiency of the proposed head detection network against Tiny-YOLOv3. Moreover, to test the proposed APC system, we measured the accuracy and recognition speed by repeating 50 instances of entering and 50 instances of exiting. These experimental results showed 99% accuracy and a 0.041-second recognition speed despite the fact that only the CPU was used.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
/
2021.05a
/
pp.31-33
/
2021
In this paper, a dataset was designed and built to improve the accuracy of finger direction detection using an object detection algorithm based on You Only Look Once (YOLO). In order to improve the object detection performance, about 200 finger image data sets were trained, and to confirm that the detection accuracy differs from each other according to the angle of the palm, 50 comparison groups of different angles were configured and tested. As a result of the experiment, it was confirmed that the detection accuracy of palm located in a direction close to 90° is higher than that of other angles.
Wang, Biao;Choi, Seok Geun;Choi, Jae Wan;Yang, Sung Chul;Byun, Young Gi;Park, Kyeong Sik
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
/
v.21
no.2
/
pp.63-69
/
2013
Change detection technique is essential to various applications of Very High-Resolution(VHR) satellite imagery and land monitoring. However, change detection accuracy of VHR satellite imagery can be decreased due to various geometrical dissimilarity. In this paper, the existing fusion evaluation indexes were revised and applied to improve VHR imagery based change detection accuracy between multi-temporal images. In addition, appropriate change detection methodology of VHR images are proposed through comparison of general change detection algorithm with cross-sharpened image based change detection algorithm. For these purpose, ERGAS, UIQI and SAM, which were representative fusion evaluation index, were applied to unsupervised change detection, and then, these were compared with CVA based change detection result. Methodologies for minimizing the geometrical error of change detection algorithm are analyzed through evaluation of change detection accuracy corresponding to image fusion method, also. The experimental results are shown that change detection accuracy based on ERGAS index by using cross-sharpened images is higher than these based on other estimation index by using general fused image.
Outlier detection techniques play an important role in enhancing the reliability of data communication in wireless sensor networks (WSNs). Considering the importance of outlier detection in WSNs, many outlier detection techniques have been proposed. Unfortunately, most of these techniques still have some potential limitations, that is, (a) high rate of false positives, (b) high time complexity, and (c) failure to detect outliers online. Moreover, these approaches mainly focus on either temporal outliers or spatial outliers. Therefore, this paper aims to introduce novel algorithms that successfully detect both temporal outliers and spatial outliers. Our contributions are twofold: (i) modifying the Hampel Identifier (HI) algorithm to achieve high accuracy identification rate in temporal outlier detection, (ii) combining the Gaussian process (GP) model and graph-based outlier detection technique to improve the performance of the algorithm in spatial outlier detection. The results demonstrate that our techniques outperform the state-of-the-art methods in terms of accuracy and work well with various data types.
Kim, HanWoong;Kim, Byeongnam;Lee, JeeEun;Jang, Won Seuk;Yoo, Sun K.
Journal of Biomedical Engineering Research
/
v.38
no.5
/
pp.237-241
/
2017
Early detection of the pulmonary nodule is important for diagnosis and treatment of lung cancer. Recently, CT has been used as a screening tool for lung nodule detection. And, it has been reported that computer aided detection(CAD) systems can improve the accuracy of the radiologist in detection nodules on CT scan. The previous study has been proposed a method using Convolutional Neural Network(CNN) in Lung CAD system. But the proposed model has a limitation in accuracy due to its sparse layer structure. Therefore, we propose a Deep Convolutional Neural Network to overcome this limitation. The model proposed in this work is consist of 14 layers including 8 convolutional layers and 4 fully connected layers. The CNN model is trained and tested with 61,404 regions-of-interest (ROIs) patches of lung image including 39,760 nodules and 21,644 non-nodules extracted from the Lung Image Database Consortium(LIDC) dataset. We could obtain the classification accuracy of 91.79% with the CNN model presented in this work. To prevent overfitting, we trained the model with Augmented Dataset and regularization term in the cost function. With L1, L2 regularization at Training process, we obtained 92.39%, 92.52% of accuracy respectively. And we obtained 93.52% with data augmentation. In conclusion, we could obtain the accuracy of 93.75% with L2 Regularization and Data Augmentation.
A methodology to assess damage prediction accuracy as a function of model uncertainty in structures is presented. In the first part, a theory of approach is outlined. First, a damage detection algorithm to locate and size damage in structures using few modal responses of the structures is summarized. Next, methods to quantify model uncertainty and the damage detection accuracy are formulated. In the second part, a methodology to assess the effect of model uncertainty on the damage detection accuracy of real structures is designed. In the last part, the feasibility of the assessment methodology is demonstrated by using a plate-girder bridge for which only information on a single mode is available.
In recent years, falls among elderly people have gained serious attention as a major cause of injuries. Falls often lead to fatal consequences due to lack of prompt response and rescue. Therefore, a more accurate fall detection system and an effective feature extraction technique are required to prevent and reduce the risk of such incidents. In this paper, we proposed an efficient feature extraction technique based on multiple sliding windows and validated it through a series of experiments using supervised learning algorithms. The experiments were conducted using the public datasets obtained from tri-axial accelerometers. The results depicted that extraction of the feature from adjacent sliding windows led to high accuracy in supervised machine learning-based fall detection. Also, the experiments conducted in this study suggested that the best accuracy can be achieved by keeping the window size as small as 2 seconds. With the kNN classifier and dataset from wearable sensors, the experiments achieved accuracy rates of 94%.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.