This study is concerned with implementing an external memory expansion device for large-scale image processing. It consists of an external memory adapter card with a PCI(Peripheral Component Interconnect) Express Gen3 x8 interface mounted on a graphics workstation for image processing and an external memory board with external DDR(Dual Data Rate) memory. The connection between the memory adapter card and the external memory board is made through the optical interface. In order to access the external memory, both Programmable I/O and DMA(Direct Memory Access) methods can be used to efficiently transmit and receive image data. We implemented the result of this study using the boards equipped with Altera Stratix V FPGA(Field Programmable Gate Array) and 40G optical transceiver and the test result shows 1.6GB/s bandwidth performance.. It can handle one channel of 4K UHD(Ultra High Density) image. We will continue our study in the future for showing bandwidth of 3GB/s or more.
Multiview stereo matching algorithm is used to reconstruct 3D shape from a set of 2D images. Conventional multiview stereo algorithms have been implemented on high-performance hardware due to the heavy complexity that contains a large number of calculations in each step. However, as the performance of mobile graphics processors has recently increased rapidly, complex computer vision algorithms can now be implemented on mobile devices like a smartphone and an embedded board. In this paper we parallelize an multiview stereo algorithm using OpenCL on mobile GPU and provide various optimization techniques on the embedded hardware with limited resource.
Journal of the Institute of Convergence Signal Processing
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v.12
no.4
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pp.303-308
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2011
Vehicle black boxes that have similar functions as airplane black boxes are currently being used due to the loss of many lives and properties arising from vehicle accidents. Both black-box products and Event Data Recorder(EDR) systems are currently available in the market. Most of the existing in-vehicle black boxes, however, record only external videos and images and cannot show the vehicle's driving status, whereas EDR products record only the driving status and not external videos. To address the problem of black boxes that can record only videos and images and that of EDR systems that can record only driving data, an integrated vehicle state and video recording system that uses MOST(Media-oriented System Transport) and OBD-II(Onboard Diagnostics II) and CAM (camera) and GPS (global positioning system).
Transactions of the Society of Information Storage Systems
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v.1
no.2
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pp.155-160
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2005
In this paper, the channel decoder promising reliable data retrieving in noisy holographic channel has been developed for holographic WORM(write once read many) system. It covers various DSP(digital signal processing) blocks, such as align mark detector, adaptive channel equalizer, modulation decoder and ECC(error correction code) decoder. The specific schemes of DSP are designed to reduce the effect of noises in holographic WORM(H-WORM) system, particularly in prototype of DAEWOO electronics(DEPROTO). For real time data retrieving, the channel decoder is redesigned for FPGA(field programmable gate array) based hardware, where DSP blocks calculate in parallel sense with memory buffers between blocks and controllers for driving peripherals of FPGA. As an input source of the experiments, MPEG2 TS(transport stream) data was used and recorded to DEPROTO system. During retrieving, the CCD(charge coupled device), capturing device of DEPROTO, detects retrieved images and transmits signals of them to the FPGA of hardware channel decoder. Finally, the output data stream of the channel decoder was transferred to the MPEG decoding board for monitoring video signals. The experimental results showed the error corrected BER(bit error rate) of less than $10^{-9}$, from the raw BER of DEPROTO, about $10^{-3}$. With the developed hardware channel decoder, the real-time video demonstration was possible during the experiments. The operating clock of the FPGA was 60 MHz, of which speed was capable of decoding up to 120 mega channel bits per sec.
This paper is about an approach for pedestrian detection and tracking with infrared imagery. We used the CUDA(Computer Unified Device Architecture) that is a parallel processing language in order to improve the speed of video-based pedestrian detection and tracking. The detection phase is performed by Adaboost algorithm based on Haar-like features. Adaboost classifier is trained with datasets generated from infrared images. After detecting the pedestrian with the Adaboost classifier, we proposed a particle filter tracking strategies on HSV histogram feature that exploit adaptively at the same time. The proposed approach is implemented on an NVIDIA Jetson TK1 developer board that is full-featured device ideal for software development within the Linux environment. In this paper, we presented the results of parallel processing with the NVIDIA GPU on the CUDA development environment for detection and tracking of pedestrians. We compared the object detection and tracking processing time for night-time images on both GPU and CPU. The result showed that the detection and tracking speed of the pedestrian with GPU is approximately 6 times faster than that for CPU.
Park, Young ki;Im, Sang il;Jo, Ik hyeon;Cha, Jae sang
Journal of Korea Multimedia Society
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v.23
no.11
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pp.1383-1387
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2020
Recently, a 4-col 7-row LED Screen that provides various information of major roads and local governments has been installed and operated. However, due to deterioration due to changes in temperature and humidity, deterioration due to static electricity, and mechanical stress, partial module failure of the display may occur, which is a major cause of missing information of vitally given to citizens. However, there have been frequent cases where the 4-col and 7-row LED Screen that have failed due to reasons such as installed location where the signboards are installed on the road and outdoor, the lack of monitoring means at all times, and the lack of manpower is often neglected for a long time. Following this flow, this paper proposes a method to detect defective modules by analyzing the images collected through the camera fixed to the front part of the LED display.
With the development of autonomous driving technology, the importance of object recognition technology is increasing. Haze removal is required because the hazy weather reduces visibility and detectability in object recognition. However, the image from which the haze has been removed cannot properly reflect the unique color, and a detection error occurs. In this paper, we use CIE1931 color coordinate system to extend or reduce the color area to provide algorithms and hardware that reflect the colors of the real world. In addition, we will implement hardware capable of real-time processing in a 4K environment as the image media develops. This hardware was written in Verilog and implemented on the SoC verification board.
Since IMF relief financing, domestic economy has been rapidly cooled down. At this point that we predict an overall decrease of production and sale of industries, cooperative marketing activities of the whole dairy industry are required to promote milk consumption. As everyone knows, advertisement is only one of the various factors that affect sales. Other factors include price, distribution, package, promotion, and consumer's needs and taste. The objectives of the cooperative advertising campaign should be trial purchase of new consumers, maintenance of brand loyalty of existing consumers, more positive experience of using the product, and increase of frequency of purchase. Long term analysis is essential to making these kinds of behaviour changes. Also the objectives of the communication program should be a shift of awareness of milk from 'a basic health food for children' to a substitute to the beverage even for adults. To share database of consumers among companies, we need to find ways to use interactive on-line services, the internet, D.M. events and so on as well as the mass media. It should be a precondition that the main body of the cooperative advertisement includes the milk processing board, dairy companies, livestock cooperations, farmers and the Government. To assure continuous, activities to promote milk consumption, the Government should take the lead in legislating 'An enforcement ordinance for milk promotion and research', and seek complementary measures and support to establish the ordinance.
Today, Internet users can easily create and share the digital contents with others through various online content sharing services such as YouTube. So, many portal sites are flooded with lots of user created contents (UCC) in various media such as texts and videos. Estimating popularity of UCC is a crucial concern to both users and the site administrators. This paper proposes a method to predict the popularity of Internet articles, a kind of UCC, using the dynamics of the online contents themselves. To analyze the dynamics, we regarded the access counts of Internet posts as the popularity of them and analyzed the variation of the access counts. We derived a model to predict the popularity of a post represented by the time series of access counts, which is based on an exponential function. According to the experimental results, the difference between the actual access counts and the predicted ones is not more than 10 for 20,532 posts, which cover about 90.7% of the test set.
Conformal coating is a technology that protects PCB(Printed Circuit Board) and minimizes PCB failures. Since the defects in the coating are linked to failure of the PCB, the coating surface is examined for air bubbles to satisfy the successful conditions of the conformal coating. In this paper, we propose an algorithm for detecting problematic bubbles in high-risk groups by applying image signal processing. The algorithm consists of finding candidates for problematic bubbles and verifying candidates. Bubbles do not appear in visible light images, but can be visually distinguished from UV(Ultra Violet) light sources. In particular the center of the problematic bubble is dark in brightness and the border is high in brightness. In the paper, these brightness characteristics are called valley and mountain features, and the areas where both characteristics appear at the same time are candidates for problematic bubbles. However, it is necessary to verify candidates because there may be candidates who are not bubbles. In the candidate verification phase, we used convolutional neural network models, and ResNet performed best compared to other models. The algorithms presented in this paper showed the performance of precision 0.805, recall 0.763, and f1-score 0.767, and these results show sufficient potential for bubble test automation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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