Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.23
no.2_2
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pp.255-261
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2020
We consider the problem of autonomously flying a quadcopter in indoor environments. Navigation in indoor settings poses two major issues. First, real time recognition of the marker captured by the camera. Second, The combination of the distributed images is used to determine the position and orientation of the quadcopter in an indoor environment. We autonomously fly a miniature RC quadcopter in small known environments using an on-board camera as the only sensor. We use an algorithm that combines data-driven image classification with image-combine techniques on the images captured by the camera to achieve real 3D localization and navigation.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.14
no.1
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pp.42-49
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2009
Virtual manufacturing technology has been applied in actual production sites with the development of virtual reality technology. However, the current virtual manufacturing technology requires experts for application of the system. Furthermore, the sense of reality is diminished as the entire simulation is driven by virtual objects. In contrast, mixed reality can visualize virtual objects and an actual work place simultaneously, and thus the sense of reality of the virtual manufacturing simulation can be improved. This paper introduces a method that applies mixed reality in the manufacturing process, and proposes a method to adapt general safety sign post in the factory instead of a black square marker for visual fiducial recognition.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.487-488
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2023
전 세계적으로 도시화가 가속화됨에 따라 도시 내 차량의 수가 지속해서 증가하고 있지만 주차 공간의 부족으로 인해 도심 내 불법주차 문제가 심각해지고 있다. 또한 주차된 차량의 운전자 정보가 노출된 환경으로 인해 개인 정보 유출이 중요한 사회적 문제가 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 불법주차 해소와 운전자 개인정보 보호를 동시에 해결하기 위한 자율주행 로봇 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 정상 주차를 식별하기 방안으로 마커 인식을 적용하였고 ROS 기반 Stella N1을 사용하여 자율주행할 수 있는 로봇을 제작하였다. 또한 전화번호 없이 운전자와 연락을 취할 수 있는 메시지전달 앱을 개발하였다.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.19
no.1
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pp.33-38
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2024
In this paper, we propose the implementation of a drone delivery system using artificial intelligence in a situation where the use of drones is rapidly increasing and human errors are occurring. This system requires the implementation of an accurate control algorithm, assuming that last-mile delivery is delivered to the apartment veranda. To recognize the delivery location, a recognition system using the YOLO algorithm was implemented, and a delivery system was installed on the drone to measure the distance to the object and increase the delivery distance to ensure stable delivery even at long distances. As a result of the experiment, it was confirmed that the recognition system recognized the marker with a match rate of more than 60% at a distance of less than 10m while the drone hovered stably. In addition, the drone carrying a 500g package was able to withstand the torque applied as the rail lengthened, extending to 1.5m and then stably placing the package down on the veranda at the end of the rail.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.10
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pp.2679-2691
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2012
In this paper, a high accuracy stereo reconstruction method for surgery instruments positioning is proposed. Usually, the problem of surgical instruments reconstruction is considered as a basic task in computer vision to estimate the 3-D position of each marker on a surgery instrument from three pairs of image points. However, the existing methods considered the 3-D reconstruction of the points separately thus ignore the structure information. Meanwhile, the errors from light variation, imaging noise and quantization still affect the reconstruction accuracy. This paper proposes a method which takes the structure information of surgical instruments as constraints, and reconstructs the whole markers on one surgical instrument together. Firstly, we calibrate the instruments before navigation to get the structure parameters. The structure parameters consist of markers' number, distances between each markers and a linearity sign of each instrument. Then, the structure constraints are added to stereo reconstruction. Finally, weighted filter is used to reduce the jitter. Experiments conducted on surgery navigation system showed that our method not only improve accuracy effectively but also reduce the jitter of surgical instrument greatly.
In this paper, we propose the gesture recognition system using a motion information from extracted hand region in complex background image. First of all, we measure entropy for the difference image between continuous frames. Using a color information that is similar to a skin color in candidate region which has high value, we extract hand region only from background image. On the extracted hand region, we detect a contour using the chain code and recognize hand gesture by applying improved centroidal profile method. In the experimental results for 6 kinds of hand gesture, unlike existing methods, we can stably recognize hand gesture in complex background and illumination changes without marker. Also, it shows the recognition rate with more than 95% for person and 90∼100% for each gesture at 15 frames/second.
Journal of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers
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v.25
no.1
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pp.76-83
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2012
In a real-time indoor place recognition system using image features detection, specific markers included in input image should be detected exactly and quickly. However because the same markers in image are shown up differently depending to movement, direction and angle of camera, it is required a method to solve such problems. This paper proposes a technique to extract the features of object without regard to change of the object scale. To support real-time operation, it adopts SURF(Speeded up Robust Features) which enables fast feature detection. Another feature of this system is the user mark designation which makes possible for user to designate marks from input image for location detection in advance. Unlike to use hardware marks, the feature above has an advantage that the designated marks can be used without any manipulation to recognize location in input image.
In this study, we propose a reliable command placement recognition algorithm using tangible commands blocks developed for our coding puzzle platform, and present its performance measurement results on an Augmented Reality testbed environment. As a result, it can recognize up to 30 tangible blocks simultaneously and their placements within 5 seconds reliably. It is successfully ported to an existing coding puzzle mobile app and can operate an IoT attached robot via bluetooth connected mobile app.
According to the advancement of display devices, the multi-screen contents display environment is growing to be accepted for the display exhibition area. The objectives of this research are to find communications technology and to design an editor interface of contents delivery system for the larger and adaptive multi-display workspaces. The proposed system can find existence of display devices and get information without any additional tools like marker, and can recognize device layout with only web-cam and image processing technology. The multi-display contents delivery system is composed of devices with three roles; display device, editor device, and fixed server. The editor device which has the role of main control uses UPnP technology to find existence and receive information of display devices. extract appointed color in captured picture using a tracking library to recognize the physical layout of display devices. After the device information and physical layout of display devices are connected, the content delivery system allows the display contents to be sent to the corresponding display devices through WebSocket technology. Also the experimental results show the possibility of our device connection and layout recognition techniques can be utilized for the large spaced and adaptive multi-display applications.
Journal of Korea Spatial Information System Society
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v.10
no.2
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pp.49-62
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2008
This paper proposes an indoor location positioning system for the image recognition based LBS. The proposed system is a vision-based location positioning system that is implemented the augmented reality by overlaying the location results with the view of the user. For implementing, the proposed system uses the pattern matching and location model to recognize user location from images taken by a wearable mobile PC with camera. In the proposed system, the system uses the pattern matching and location model for recognizing a personal location in image sequences. The system is estimated user location by the image sequence matching and marker detection methods, and is recognized user location by using the pre-defined location model. To detect marker in image sequences, the proposed system apply to the adaptive thresholding method, and by using the location model to recognize a location, the system can be obtained more accurate and efficient results. Experimental results show that the proposed system has both quality and performance to be used as an indoor location-based services(LBS) for visitors in various environments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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