As part of a structural health monitoring system, the relative geometric relationship between a ship and bridge has been recognized as important for bridge authorities and ship owners to avoid ship-bridge collision. This study proposes a novel computer vision method for the real-time geometric parameter identification of moving ships based on a single shot multibox detector (SSD) by using transfer learning techniques and monocular vision. The identification framework consists of ship detection (coarse scale) and geometric parameter calculation (fine scale) modules. For the ship detection, the SSD, which is a deep learning algorithm, was employed and fine-tuned by ship image samples downloaded from the Internet to obtain the rectangle regions of interest in the coarse scale. Subsequently, for the geometric parameter calculation, an accurate ship contour is created using morphological operations within the saturation channel in hue, saturation, and value color space. Furthermore, a local coordinate system was constructed using projective geometry transformation to calculate the geometric parameters of ships, such as width, length, height, localization, and velocity. The application of the proposed method to in situ video images, obtained from cameras set on the girder of the Wuhan Yangtze River Bridge above the shipping channel, confirmed the efficiency, accuracy, and effectiveness of the proposed method.
Kim Tain-In;Park Sang Il;Jeong Deuk Dae;Shin Chul Ho
Proceedings of KOSOMES biannual meeting
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2003.11a
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pp.59-65
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2003
For safe passing the waterway crossing bridge without collision with bridge-piers under poor visibility circumstances, it is very important that the pier should be detected definitely as earlier as possible by radar, In this study, the required length of Projecting part of the bridge pier for definite radar recognition was obtained by theoretical and experimental analyses. By presenting the required values depending on the maximum vessel size and passing condition, it is expected possible to design the bridge pier protecting system appropriately suitable to traffic environment of the waterway.
Conventional boost-full-bridge and boost-hybrid-bridge two-stage inverters are widely applied in order to adapt to the wide dc input voltage range of photovoltaic arrays. However, the efficiency of the conventional topology is not fully optimized because additional switching losses are generated in the voltage conversion so that the input voltage rises and then falls. Moreover, the electrolytic capacitors in a dc-link lead to a larger volume combined with increases in both weight and cost. This paper proposes a higher efficiency inverter with time-sharing synchronous modulation. The energy transmission paths, wheeling branches and switching losses for the high-frequency switches are optimized so that the overall efficiency is greatly improved. In this paper, a contrastive analysis of the component losses for the conventional and proposed inverter topologies is carried out in MATLAB. Finally, the high-efficiency under different switching frequencies and different input voltages is verified by a 3 kW prototype.
Kim, Sung-Wan;Yun, Da-Woon;Park, Si-Hyun;Kong, Min-Joon;Park, Jae-Bong
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.24
no.3
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pp.112-121
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2020
In suspension bridges, hanger cables are the main load-supporting members. The tension of the hanger cables of a suspension bridge is a very important parameter for assessing the integrity and safety of the bridge. In general, indirect methods are used to measure the tension of the hanger cables of a suspension bridge in traffic use. A representative indirect method is the vibration method, which extracts modal frequencies from the cables' responses and then measures the cable tension using the cables' geometric conditions and the modal frequencies. In this study, the image processing technique is applied to facilitate the estimation of the dynamic responses of the cables using the image signal, for which a portable digital camcorder was used due to its convenience and cost-efficiency. Ambient vibration tests were conducted on a suspension bridge in traffic use to verify the validity of the back analysis method, which can estimate the tension of remote hanger cables using the modal frequencies as a parameter. In addition, the tension estimated through back analysis method, which was conducted to minimize the difference between the modal frequencies calculated using finite element analysis of the hanger cables and the measured modal frequencies, was compared with that measured using the vibration method.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.41
no.6
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pp.751-760
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2021
Most bridges in Korea are over 20 years old, and many problems linked to their deterioration are being reported. The current practice for bridge inspection mainly depends on expert evaluation, which can be subjective. Recent studies have introduced data-driven methods using building information modeling, which can be more efficient and objective, but these methods require manual procedures that consume time and money. To overcome this, this study developed an image-based automaticbridge component classification network to reduce the time and cost required for converting the visual information of bridges to a digital model. The proposed method comprises two convolutional neural networks. The first network estimates the type of the bridge based on the superstructure, and the second network classifies the bridge components. In avalidation test, the proposed system automatically classified the components of 461 bridge images with 96.6 % of accuracy. The proposed approach is expected to contribute toward current bridge maintenance practice.
In this study, the pull-out behavior of a tunnel-type anchorage for suspension bridges was investigated using experimental tests and image processing analyses. The study focused on evaluating the initial failure behavior and failure mode of the tunnel-type anchorage. In order to evaluate the failure mode of tunnel-type anchorage, a series of scaled model tests were conducted based on the prototype anchorage of the Ulsan Grand Bridge. In the model tests, the anchorage body and surrounding rocks were fabricated using a gypsum mixture. The pull-out behavior was investigated under plane strain conditions. The results of the model tests demonstrate that the tunnel-type anchorage underwent a wedge-shaped failure. In addition, the failure mode changed according to the differences in the physical properties of the surrounding rock and the anchorage body and the size of the anchor plate. The size of the anchor plate was found to be an important parameter that determines the failure mode. However, the difference in physical properties between the surrounding rock and the anchorage body did not affect its size. In addition, this study analyzed the initial failure behavior of the tunnel-type anchorage through image analysis and confirmed that the failure was sequentially transferred from the inside of the tunnel to the surrounding rock according to the image analysis. The reasonable failure mode for the design of the tunnel-type anchorage should be wedge-type rather than pull-out type.
Chungju city with beautiful natural environments and various cultural resources recently meets the new economic revival caused by opening of Jungbu Naeruk express way and invitation of the enterprise city. Now, the out door lightings come to the major issues to improve Chungju night image and to exploit new scenic spots. this study aims to develop the lighting plan for the jung-won bridge as a representative scenic spot in Chungju city. For the study, the field surveys and computer simulations were performed. As results, the lighting concepts such as entrance and apple images and alternative lighting plans were suggested.
This study discusses the long-term deformation monitoring and shape sensing of bridge girder surfaces with an automated extraction scheme for point clouds in the Region Of Interest (ROI), invariant to the position of a Light Detection And Ranging system (LiDAR). Advanced smart construction necessitates continuous monitoring of the deformation and shape of bridge girders during the construction phase. An automated scheme is proposed for reconstructing geometric model of ROI in the presence of noisy non-stationary background. The proposed scheme involves (i) denoising irrelevant background point clouds using dimensions from the design model, (ii) extracting the outer boundaries of the bridge girder by transforming and processing the point cloud data in a two-dimensional image space, (iii) extracting topology of pre-defined targets using the modified Otsu method, (iv) registering the point clouds to a common reference frame or design coordinate using extracted predefined targets placed outside ROI, and (v) defining the bounding box in the point clouds using corresponding dimensional information of the bridge girder and abutments from the design model. The surface-fitted reconstructed geometric model in the ROI is superposed consistently over a long period to monitor bridge shape and derive deflection during the construction phase, which is highly correlated. The proposed scheme of combining 2D-3D with the design model overcomes the sensitivity of 3D point cloud registration to initial match, which often leads to a local extremum.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.8
no.6
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pp.1419-1427
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2007
In this paper, we propose an algorithm which implements a multi-sided side match finite-state vector quantization(MSMVQ). After extracting the edge information from an image and classifying the image into edge blocks or non-edge blocks, we construct an edge map. We subdivide edge blocks into sixteen classes using discrete cosine transform(DCT) AC coefficients. Based on edge map information, a state codebook is made from the master codebook, and side match calculation is done for two-sided or three-sided current block of image. For reducing transmitted bits, a decision is made whether or not to encode the non-edge blocks among the pre-coded blocks by using the master codebook. Also for reducing allocation bits of codeword indices to decoder, a variable length coder is used. Considering the comparison with side match finite-state vector quantization(SMVQ) and two-sided SMVQ(TSMVQ) algorithm about Zelda, Lenna, Bridge and Peppers image, the new algorithm shows better picture quality than SMVQ and TSMVQ respectively.
Design is important in the IT, digital appliance, and auto industries. Aesthetic and art images are being applied for better design satisfaction of the products. Various artistic image patterns are used to satisfy demand of design, but it takes much lead-time and effort to implement them for making dies and molds. In this paper, a hybrid reverse engineering method generating accurate 3D engraving models from 2D art images is proposed through image processing, 3D reconstruction, and NURBS interpolation methods. In order to generate the 3D model from the 2D artistic image, cloud points with z-depth are extracted according to intensity values of the image. An adaptive median filter and harmonic filter are used to obtain the intensity values accurately. NURBS surfaces are generated through the interpolation of the cloud points. Performance of the developed system is to be confirmed through the realization of Mona Lisa and Golden Gate Bridge.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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