In this paper a robust image processing method with modified Otsu algorithm to recognize the road lane for a real-time controlled autonomous vehicle is presented. The main objective of a proposed method is to drive an autonomous vehicle safely irrespective of road image qualities. For the steering of real-time controlled autonomous vehicle, a detection area is predefined by lane segment, with previously obtained frame data, and the edges are detected on the basis of a lane width. For stable as well as psudo-robust autonomous driving with "good", "shady" or even "bad" road profiles, the variable threshold with modified Otsu algorithm in the image histogram, is utilized to obtain a binary image from each frame. Also Hough transform is utilized to extract the lane segment. Whether the image is "good", "shady" or "bad", always robust and reliable edges are obtained from the algorithms applied in this paper in a real-time basis. For verifying the adaptability of the proposed algorithm, a miniature vehicle with a camera is constructed and tested with various road conditions. Also, various highway road images are analyzed with proposed algorithm to prove its usefulness.
Several photogrammetric and geographic information system applications such as surface matching, object recognition, city modeling, environmental monitoring, and change detection deal with multiple versions of the same surface that have been derived from different sources and/or at different times. Surface registration is a necessary procedure prior to the manipulation of these 3D datasets. This need is also applicable in the field of medical imaging, where imaging modalities such as magnetic resonance imaging (MRI) can provide temporal 3D imagery for monitoring disease progression. This paper will present a general automated surface registration procedure that can establish correspondences between conjugate surface elements. Experimental results using light detection and ranging (LIDAR) and MRI data will verify the feasibility, robustness, and accuracy of this approach.
최근 3차원 세포 배양이 가능해 지면서 세포의 부피, 3차원 형태 등을 보다 정확하게 확인할 수 있게 되었다. 일반적으로 세포의 3차원 단층 정보는 공초점 현미경 또는 전자 현미경과 같은 특수한 현미경을 이용하여 관찰 해야 한다. 그러나 공초점 현미경은 일반 현미경에 비해 비용이 비싸며, 촬영 시간이 오래 걸린다. 따라서 일반적으로 사용되는 광학 현미경으로 세포의 3차원 형태복원을 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 다초점 형광 영상을 기반으로 영상의 추정된 초점 값(focus estimator value)을 이용해 세포를 3차원으로 형태 복원하는 방법을 제안한다. 먼저 3차원으로 배양된 세포를 광학 현미경으로 초점을 변경 하면서 다초점 영상들을 촬영한다. 이후 영상에서 circular Hough transform을 이용하여 세포 군집의 대략적인 위치를 ROI(Region Of Interest)로 정한다. 획득한 ROI에 MSBF(Modified Sliding Band Filter)를 적용하여 ROI 내에 세포 군집의 외곽선을 추출하고, 추출된 외곽선을 기준으로 추정 초점 값을 구한다. 계산된 초점 값과 현미경의 NA(Numerical Aperture)을 이용하여 깊이를 고려한 세포 군집의 외곽선을 추출하고 추출된 외곽선을 통해 세포들을 3차원으로 형태 복원한다. 복원 결과는 세포 영상의 in-focus가 된 부분들을 하나로 합친 영상과 비교하여 검증한다.
In this paper, we propose a new algorithm of the guidance line extraction for autonomous agricultural robot based on vision camera in paddy field. It is the important process for guidance line extraction which finds the central point or area of rice row. We are trying to use the central region data of crop that the direction of rice leaves have convergence to central area of rice row in order to improve accuracy of the guidance line. The guidance line is extracted from the intersection points of extended virtual lines using the modified robust regression. The extended virtual lines are represented as the extended line from each segmented straight line created on the edges of the rice plants in the image using the Hough transform. We also have verified an accuracy of the proposed algorithm by experiments in the real wet paddy.
도시화 속도의 증가와 더불어 3차원 자료 획득의 출처가 다양해지연서, 도로 및 건물경계선과 같은 선형 GIS 정보에 대한 신속한 갱신 또한 요구되고 있다. 임의의 출처 자료로부터 대상 자료를 갱신하기 위해서는 가장 먼저 두 자료간의 위치 관계를 결정하여야 하며, 특히 영상정보와 같은 출처 자료와 GIS 자료와 같은 대상 자료간의 위치 관계를 결정하기 위하여 기존에 제시되어온 대부분의 방법들은 두 개 자료간의 관계를 정의 할 수 있는 기준정과 같은 정확한 점 정합 요소(point matching entities)를 요구하고 있다. 따라서 정확한 정합 요소들을 획득할 수 없는 경우 영상과 GIS 자료간의 위치 관계를 결정할 수 없을뿐더러 위치 관계 정립의 결과는 정합 요소들의 분포 및 정확도에 매우 의존하게 된다. 또한 이러한 점 정합 요소들을 정의하기 위해서는 대부분의 경우 수동적으로 이루어질 수밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 영상 및 GIS 자료의 선형 정보를 이용하여 정확한 점 정합 요소들을 모르더라도 영상과 GIS 자료간의 위치 관계를 결정할 수 있는 기법을 제시하고자 한다. 사용된 알고리즘은 개선된 Hough 변환(Modified Hough Transform)을 기반으로 다수의 선형 정보 중에 정합되는 요소들을 자동으로 찾아내고 이들을 최소제곱법으로 풀이함으로써 두 데이터간의 기하학적 변환 관계를 결정하는 기법이다. 본 연구에서는 이와 같은 접근을 통해 데이터간의 기하학적 변환 관계를 결정한 후, 영상 상에는 존재하지만 GIS 자료에는 존재하지 않는 선형 정보에 대한 갱신 여부를 확인하고 갱신함으로써 3차원 위치 자료의 자동 생성에 대한 가능성을 제시하고자 한다.로 갈수록 퇴적이 우세한 것으로 관측되었다.보체계의 구축사업의 시각이 행정정보화, 생활정보화, 산업정보화 등 다양한 분야와 결합하여 보다 큰 시너지 효과와 사용자 중심의 서비스 개선을 창출할 수 있는 기반을 제공할 것을 기대해 본다.. 이상의 결과를 종합해볼 때, ${\beta}$-glucan은 고용량일 때 직접적으로 또는 $IFN-{\gamma}$ 존재시에는 저용량에서도 복강 큰 포식세로를 활성화시킬 뿐 아니라, 탐식효율도 높임으로써 면역기능을 증진 시키는 것으로 나타났고, 그 효과는 crude ${\beta}$-glucan의 추출조건에 따라 달라지는 것을 알 수 있었다.eveloped. Design concepts and control methods of a new crane will be introduced in this paper.and momentum balance was applied to the fluid field of bundle. while the movement of′ individual material was taken into account. The constitutive model relating the surface force and the deformation of bundle was introduced by considering a representative prodedure that stands for the bundle movement. Then a fundamental equations system could be simplified considering a steady state of th
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.
이더넷 클러스터에서 그 분산처리 규모를 확장하려면 스위치 당 최대포트 수(현재 48포트)에 의해 물리적 제약을 받는다. 본 연구에서는 MPI기반 이더넷 클러스터에서 일반화 허프변환(generalized Hough transform: GHT)의 분산처리 규모를 확장하기 위해 다수의 이더넷 스위치들로 다중 클러스터를 구현하고, 확장에 따른 통신 부담을 병렬분산 시간분석 모델 및 통신성능 모델로 분석한 후 고속화 구현하였다. 다중 클러스터 분산처리환경에서 가능한 작업분할 정책들에 대해 평가하고, 허프공간 누산기 배열분할(accumulator array partitioning: AAP)정책을 수정 적용하여 노드간의 통신회수와 통신시간을 최소화하였고, 노드 수의 증가에 따라 AAP 정책의 분할 데이터 범위를 크게 하고 그에 부합하는 부하균형 알고리즘도 구현하였다. 단일링크 병목을 갖는 클러스터간(intercluster) 통신지연을 최대한 줄이기 위하여 일감 분배에는 선형 파이프라인 방송을 사용하고, 작은 결과 메시지들의 수합(gathering)에는 선형 플랫트리(flat tree)를 사용함으로써 총체적으로 계산과 통신을 최대한 시간 중첩시켰다. 제안한 병렬분산 GHT를 이더넷 다중 클러스터 상에서 그 성능을 점근해석하고 실험하여, 4개 고속 이더넷 스위치로 128 노드의 MPI 기반 다중 클러스터를 구현하여 거의 선형에 가까운 속도제고율(speedup)을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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