• 제목/요약/키워드: Integral Channel Features

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Robust Real-time Object Detection on Construction Sites Using Integral Channel Features

  • Kim, Jinwoo;Chi, Seokho
    • 국제학술발표논문집
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    • The 6th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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    • pp.304-309
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    • 2015
  • On construction sites, it is important to monitor the performance of construction equipment and workers to achieve successful construction project management; especially, vision-based detection methods have advantages for the real-time site data collection for safety and productivity analyses. Although many researchers developed vision-based detection methods with acceptable performance, there are still limitations to be addressed: 1) sensitiveness to the shape and appearance changes of moving objects in difference working postures, and 2) high computation time. To deal with the limitations, this paper proposes a detection algorithm of construction equipment based on Integral Channel Features. For validation, 16,850 frames of video streams were recorded and analyzed. The results showed that the proposed method worked in high performance in terms of accuracy and processing time. In conclusion, the developed method can help to understand useful site information including working pattern, working time and input manpower analyses.

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적분영상 기반 특징 정보 예측을 통한 고속 보행자 검출 (Fast Pedestrian Detection Using Estimation of Feature Information Based on Integral Image)

  • 김재도;한영준
    • 전기전자학회논문지
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    • 제17권4호
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    • pp.469-477
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    • 2013
  • 본 논문은 특징 정보 예측을 통한 빠른 보행자 검출 기법을 제안한다. 다양한 크기의 보행자를 검출하기 위해 보행자 모델의 크기나 입력영상의 크기를 변화시킨다. 보행자 모델의 크기를 변화시킬 경우 크기별 모델이 필요하며, 보행자 모델의 크기의 축소시키는 경우 모델 정보를 손상시킨다. 보행자 모델의 다양한 크기별 보행자의 특징을 추출해야 하므로 보행자 특징의 추출은 전체 수행시간 중 가장 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문은 영상 크기에 따라 특징 추출을 반복하지 않고 입력영상에서 얻어진 특징 정보의 예측을 통해 보행자 검출의 특징추출을 수행한다. 제안하는 방법의 효율성을 검증하기 위해 다양한 채널을 가진 ChnFtrs 특징 및 Adaboost 알고리즘을 사용과 학습과 실험을 위한 영상으로 INRIA 보행자 DB를 사용하였다.

A Two-Stage Approach to Pedestrian Detection with a Moving Camera

  • Kim, Miae;Kim, Chang-Su
    • IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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    • 제2권4호
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    • pp.189-196
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    • 2013
  • This paper presents a two-stage approach to detect pedestrians in video sequences taken from a moving vehicle. The first stage is a preprocessing step, in which potential pedestrians are hypothesized. During the preprocessing step, a difference image is constructed using a global motion estimation, vertical and horizontal edge maps are extracted, and the color difference between the road and pedestrians are determined to create candidate regions where pedestrians may be present. The candidate regions are refined further using the vertical edge symmetry features of the pedestrians' legs. In the next stage, each hypothesis is verified using the integral channel features and an AdaBoost classifier. In this stage, a decision is made as to whether or not each candidate region contains a pedestrian. The proposed algorithm was tested on a range of dataset images and showed good performance.

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Enhancing the Reliability of Wi-Fi Network Using Evil Twin AP Detection Method Based on Machine Learning

  • Seo, Jeonghoon;Cho, Chaeho;Won, Yoojae
    • Journal of Information Processing Systems
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    • 제16권3호
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    • pp.541-556
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    • 2020
  • Wireless networks have become integral to society as they provide mobility and scalability advantages. However, their disadvantage is that they cannot control the media, which makes them vulnerable to various types of attacks. One example of such attacks is the evil twin access point (AP) attack, in which an authorized AP is impersonated by mimicking its service set identifier (SSID) and media access control (MAC) address. Evil twin APs are a major source of deception in wireless networks, facilitating message forgery and eavesdropping. Hence, it is necessary to detect them rapidly. To this end, numerous methods using clock skew have been proposed for evil twin AP detection. However, clock skew is difficult to calculate precisely because wireless networks are vulnerable to noise. This paper proposes an evil twin AP detection method that uses a multiple-feature-based machine learning classification algorithm. The features used in the proposed method are clock skew, channel, received signal strength, and duration. The results of experiments conducted indicate that the proposed method has an evil twin AP detection accuracy of 100% using the random forest algorithm.

2차 요소를 이용한 2차원 상향가중 유한요소모형 (2-D SU/PG Finite Element Model Using Quadratic Elements)

  • 최승용;김병현;김상호;한건연
    • 한국수자원학회논문집
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    • 제42권12호
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    • pp.1053-1067
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    • 2009
  • 본 연구의 목적은 하도의 형상이 불규칙한 자연하천에서 2차원 흐름 특성을 해석하고 예측하기 위해 2차 요소를 이용한 정확하고 효과적인 상향가중 유한요소모형의 개발에 있다. 모형의 개발을 위해 선형 삼각형 요소, 선형 사각형 요소와 혼합요소를 적용하였고 2차 삼각형, 사각형 요소와 혼합요소를 적용하여 모형을 개발하였으며, 지배방정식의 수치적분식으로 Gauss Quadrature 방법을 사용하였다. 개발된 모형의 적용성 검증을 위해 하상융기가 있는 수로, U자형 수로 등에 모의를 실시하여 해석해 및 실측치와 비교 검토하였다. 모의 결과 2차 요소가 선형 요소에 비해 보다 정확한 해를 제공하는 것으로 판단되었으며 2차요소를 적용한 상용모형인 RMA-2 모형과 비교한 결과 본 연구 개발 모형이 보다 정확한 해를 나타내는 것을 확인할 수 있었다. 개발된 모형을 향후 자연하천에 적용할 경우 기존의 모형에 비해 향상된 결과를 얻을 수 있을 것으로 판단된다.