Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.12
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pp.1794-1799
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2022
Recently, the increasing number of overloaded vehicles on the road poses a risk to traffic safety, such as falling objects, road damage, and chain collisions due to the abnormal weight distribution, and can cause great damage once an accident occurs. therefore we propose to build an object detection-based AI model to identify overloaded vehicles that cause such social problems. In addition, we present a simple yet effective method to construct an object detection model for the large-scale vehicle images. In particular, we utilize the large-scale of vehicle image sets provided by open AI-Hub, which include the overloaded vehicles. We inspected the specific features of sizes of vehicles and types of image sources, and pre-processed these images to train a deep learning-based object detection model. Also, we propose an integrated system for tracking the detected vehicles. Finally, we demonstrated that the detection performance of the overloaded vehicle was improved by about 23% compared to the one using raw data.
Moon, Ji won;Park, Dong woo;Jung, Hyun suk;Kim, Young hun;Hwang, Sung Soo
Journal of Korea Multimedia Society
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v.21
no.10
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pp.1162-1170
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2018
This paper presents an augmented reality system for multiple users. The proposed system performs ar image-based pose estimation of users and pose of each user is shared with other uses via a network server. For camera-based pose estimation, we install multiple markers in a pre-determined space and select the marker with the best appearance. The marker is detected by corner point detection and for robust pose estimation. the marker's corner points are tracked by optical flow tracking algorithm. Experimental results show that the proposed system successfully provides an augmented reality application to multiple users even when users are rapidly moving and some of markers are occluded by users.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.2
no.2
s.3
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pp.85-95
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2003
This paper proposes a multiple moving objects tracking system which is adaptable itself to circumstances. Snake model is sensitive to the start position value because it does not accurately express contours of objects in complex image. It can be improved as the proposed system gets background images by using difference images, segments objects using neighborhood pixels and assesses the position feature values acquired on the start position value to deformable Snake model. And also the system can simplify complex background images and reduce search regions by the constituent points of a Snake laid in Positions of object. It is showed that the proposed system can be appBied to multiple moving vehicle racking systems by the experimental results of 30fps AVI file.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.50
no.10
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pp.717-727
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2022
An algorithm is realized for estimating the component fault and health diagnosis such as a deterioration. Based on the turbofan engine health diagnosis model, from the health parameters which are estimated by a real time tracking filter, the outliers are eliminated efficiently by an effective median filter to minimize an false alarm. The difference between the fault and deterioration trends is identified by the detection measure for abrupt change, thereby the clear diagnosis classifying the fault and the health condition is possible. The effectiveness of the algorithm for fault and health diagnosis is verified from the simulated results of engine component faults and deterioration.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.15
no.10
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pp.157-164
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2010
Recently, the Radio Frequency Identification(RFID) system has been growing with many promising features in technology and applications fields. Especially, a lot of efforts for the application of RFID system in the field of logistics management have been conducted. In addition, in logistics section of steel industry a remarkable efficiency can be attained by application of the RFID system. However, in the RFID system applied for the steel industry, lots of problems were found to be solved in recognition of the tags and antennas. This paper presents the feasibility of deploying RFID in the steel industry as a tool for reduction of the production cost. An application of the steel industry to RFID-based tracking management system was proposed. The results of this paper showed that the recognition rate of material input and output was found 100 percent and secured 99 percent of detection rate in the location. In conclusion, the proposed RFID-based tracking management system was approved superior to the existing system in terms of productivity.
Recently, the quality of cultural experience can be improved through a stereoscopic information service provided by the latest mobile-based Information Telecommunication technology without the human cultural commentators, which was used in order to enhance the understanding of our cultural heritage. The purpose of this paper is to produce contents that introduce cultural heritage using the Android-based GPS and augmented reality. In this paper we propose a culture content creation method that is based on location information such as user/cultural anomalies using GPS and augmented reality based on Markerless Tracking. Marker Detection Technology and Markerless Tracking Technology are used for smart phone's rapid recognition of augmented real world and accurate recognition according to the state of the cultural heritage. Also, the Google Map of Android is used to locate the user. The strength of this method lies in that it can be used for a variety of subjects while the existing methods are limited to certain kinds of augmented reality contents.
In this paper, we propose an object tracking system which can be convinced of moving area shaped on objects through color sequential images, decided moving directions of foot messengers or vehicles of image sequences. In static camera, we suggests a new evaluating method extracting co-occurrence matrix with feature vectors of RGB after analyzing and blocking difference images, which is accessed to field of camera view for motion. They are energy, entropy, contrast, maximum probability, inverse difference moment, and correlation of RGB color vectors. we describe how to analyze and compute corresponding relations of objects between adjacent frames. In the clustering, we apply an algorithm of FCM(fuzzy c means) to analyze matching and clustering problems of adjacent frames of the featured vectors, energy and entropy, gotten from previous phase. In the matching phase, we also propose a method to know correspondence relation that can track motion each objects by clustering with similar area, compute object centers and cluster around them in case of same objects based on membership function of motion area of adjacent frames.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.827-829
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2016
In this paper, in order to achieve the user's convenience in golf putting during practice, to provide a method of tracking the golf ball using a high speed camera. This is recently, it is to analyze so that you can hit a golf putting part of the leisure sport to enjoy a lot of people accurately. The proposed method, the pixel when using a common USB camera is blurred, since the golf ball detection rate is low and using a high-speed camera capable of measuring up to per second 380 frames. First, by using the Hough transform after pretreatment, to detect a golf ball. Movement path by using the information subsequently detected golf ball, calculating the moving distance and angle. The proposed method result of applying, improved travel route detection rate of the golf ball is improved, the accuracy of the moving distance and angle.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.12
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pp.1790-1796
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2021
A large amount of image data sets are required for image deep learning, and there are many differences in the method of obtaining images and constructing image data sets depending on the type of object. In this paper, we presented a method of constructing an image data set for deep learning and analyzed the performance that varies depending on the object to be tracked. We took a video by rotating the object, and then created a data set by segmenting the video using the proposed data set construction method. As a result of performance analysis, detection rate was more than 95%, and detection rate of objects with little change in shape was higher performance. It is considered that it is effective to use the data set construction method presented in this paper for a situation in which it is difficult to obtain image data and to track an object with little change in shape within a video.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.3
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pp.117-125
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2024
In this paper, implement and propose an Active Electronically Scanned Array (AESA) radar integration analysis system which specialized for radar development by using heterogeneous media. Most analysis systems are used to analyze and improve the cause of defects, so they help the test easier. However, previous log analysis systems that operate only based on text are not intuitive and difficult to find the information user want at once if there is a lot of log information. so when an equipment defect occurs, there are limitations in analyzing the cause of defect. Therefore, the analysis system in this paper utilizes heterogeneous media. The media defined in this paper refers to recording text-based data, displaying data as image or video and visualizing data. The proposed analysis system classifies and stores data that transmitted and received between radar devices, radar target detection and Tracking algorithm data, etc. also displays and visualizes radar operation results and equipment defect information in real time. With this analysis system, it can quickly provide information what user want and assistance in developing high quality radar.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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