본 논문은 광학 흐름을 추정하는데 있어서 최적 정규화 매개변수를 결정하기 위한 L-curve 모서리 검출 방법을 제안한다. 기존의 곡률법은 L-curve의 곡률 그래프에서 최대 위치를 찾는 반면, 제안한 방법은 바로 우측 음의 계곡과의 곡률 차가 최대가 되는 양의 봉우리의 위치를 찾아서 매개변수 값을 결정한다. 이 방법으로 선정한 매개변수로 광학 흐름을 추정하면, 평균적으로 최소 오차로부터 단지 0.02 pixel/frame 차이가 나는 것이 실험을 통하여 보여진다. 또한 제안한 방법으로 기존의 모서리 검출법인 곡률법이나 적응 제거법에 비해 최소 오차에 가장 가까운 광학 흐름을 구할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권1호
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pp.68-82
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2011
Wireless mesh networks (WMNs) provide high-speed backbone networks without any wired cable. Many researchers have tried to increase network throughput by using multi-channel and multi-radio interfaces. A multi-radio multi-channel WMN requires channel assignment algorithm to decide the number of channels needed for each link. Since the channel assignment affects routing and interference directly, it is a critical component for enhancing network performance. However, the optimal channel assignment is known as a NP complete problem. For high performance, most of previous works assign channels in a centralized manner but they are limited in being applied for dynamic network environments. In this paper, we propose a simple flow estimation algorithm and a hybrid channel assignment algorithm. Our flow estimation algorithm obtains aggregated flow rate information between routers by packet sampling, thereby achieving high scalability. Our hybrid channel assignment algorithm initially assigns channels in a centralized manner first, and runs in a distributed manner to adjust channel assignment when notable traffic changes are detected. This approach provides high scalability and high performance compared with existing algorithms, and they are confirmed through extensive performance evaluations.
In nuclear power plants, the flow rate information is a major indicator of the performance of rotating equipment such as pumps, and is a very important one required for facility operation and maintenance. To measure a flow rate, various types of methods have been developed and used. Among them, the differential pressure type using orifice and the direct doppler type using ultrasonic waves are the most commonly used. However, these flow rate measurement methods have limitations in installation, conditions and status of the measuring part, etc. To solve this problem, we have studied a new technique for measuring flow rate from scratch. In this paper, we have devised a technique to estimate the flow rate using an average moving velocity of large-scale eddy in turbulence that occurs in the piping flow field. The velocity of the large-scale eddy can be measured using the pressure fluctuation signals on the inner surface of the pipe. To estimate the flow rate, at first a cross-correlation function is applied to the two pressure fluctuation signals located at different positions in the down stream for calculating the time delay between the moving eddies. In order to validate the proposed flow rate estimation method, CFD analyses for the internal turbulence flow in pipe are conducted with a fixed flow condition, where the pressure fluctuation signals on the pipe inner surface are simulated. And then the average flow velocity of the large scale eddy is to be estimated. The estimated flow velocity is turned out to be similar to the fixed (known) flow rate.
Currently SCADA System faces various fault situation. Operator must recognize all fault state and management plans. But it is not easy to recognize all category and acquired error data. So it is needed that automatic fault estimation. Automatic fault estimation is possible to data flow control. Data flow control method is two type. One is alarm processing and the other one is topology processing. This paper provide two type processing method in SCADA data flow control.
This paper studies the parameter estimation problem for a steady state flow in an inhomogeneous medium. Our approximation scheme could be used when the diffusion coefficient is singular. The function space parameter estimation convergence(FSPEC) is considered and numerical simulations are performed.
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.
Rb-82 dynamic PET과 이중적분법에 의한 국소 심근 혈류측정 연구를 시행하고자 실험 개를 이용한 심근 경색 모델과 허혈성 심근질환에서 좌심실 입력함수에 의한 정상 및 관류결손 심근에서의 혈류를 측정하였다. 이중적분법이 선형회귀모델에 의한 혈류측정방법에 비하여 안정도가 높고 심근내혈류가 선형적인 가정을 배제할 수 있어 사용 가능한 방법이 될 수 있음을 확인하였다.
Journal of information and communication convergence engineering
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제7권4호
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pp.539-544
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2009
An estimation of 3D velocity field including occluded parts without maxing tracer to the fluid had not only never been proposed but also impossible by the conventional computer vision algorithm. In this paper, we propose a new method of three dimensional optical flow of the fluid based on physical model, where some boundary conditions are given from a priori knowledge of the flow configuration. Optical flow is obtained by minimizing the mean square errors of a basic constraint and the matching error terms with visual data using Euler equations. Here, Navier-Stokes motion equations and the differences between occluded data and observable data are employed as the basic constrains. we verify the effectiveness of our proposed method by applying our algorithm to simulated data with partly artificially deleted and recovering the lacking data. Next, applying our method to the fluid of observable surface data and the knowledge of boundary conditions, we demonstrate that 3D optical flow are obtained by proposed algorithm.
본 논문에서는 교통관제용 CCTV로부터 촬영된 영상에서 교통 상황 분석을 위해 차량의 통행량 및 통행 속도를 획득하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 촬영된 영상에 역 투영 사상(IPM, Inverse Perspective Mapping) 방법을 이용하여 카메라 각도에 따른 시각적 관점에서 기인한 왜곡을 제거하고, 차선 검출 알고리즘을 통해 1) 차량 통행량, 2) 차량 통행 속도를 측정할 소정 영역을 획득한다. 소정 영역에 대하여 광류(Optical flow) 기반 모션 추정을 이용하여 차량 통행량 및 통행 속도를 획득한다. 본 논문에서 제안한 방법을 지역별 다양한 CCTV 영상인 총 106,993 프레임, 약 세 시간 길이의 영상에 적용하여 88.94%의 검출 성능을 얻을 수 있었다.
UAV는 임무 수행을 위한 INS 장비와 광학 장비를 갖추고 있다. 이 논문에서는 UAV를 위한 알고리즘으로 칼만 필터와 광류를 이용하는 영상기반 자세추정 알고리즘을 제안한다. 광류는 UAV에 장착된 카메라의 영상으로부터 획득하며 UAV의 자세는 광류를 통해 측정된다. 이 논문에서 UAV 자세의 추정과 낮은 신뢰성을 보완하기위해 칼만 필터를 사용한다. 그리고 실험을 통해 알고리즘을 검증하였다. Rate table과 실제 비행영상을 이용하여 실험 하였으며, 본 논문에서 UAV의 자세 추정 알고리즘 검증 결과를 보였다. Rate table 실험에서 오차는 2도 이내였으며, AHRS를 통해 측정한 결과와 비슷한 경향을 보인다. 그러나 실제 비행 영상 실험에서 최대 Yaw 오차는 21도였으며, 최대 Pitch 오차는 7.8도로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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