SAR(Synthetic Aperture Radar) has characteristics well-suited for the measurement of geophysical parameters during day and night in all weather conditions. Recently, SAR data with high resolution acquired by satellites became available to the public. In such data, many features and phenomena of geometric structure of man-made objects and natural environments become observable. In this paper, we discuss main considerations including geometric distortion and coregistration for efficient utilization of high resolution SAR images. And, various advanced technologies in SAR application fields are introduced.
The purpose of this study is to provide essential information conducive to designing efficient cycling apparel for everyday wear. To this end, this study identified key situations that cyclists face while riding their bicycles as well as clothing functions that are necessary for each situation. Furthermore, this study also analyzed the current trends in cycling apparels and hybrid designs. In order to analyze the current trends of clothing functionality in domestic and foreign cycling apparel brands, the researchers of this study first reviewed existing literature on the functionality of cycling clothing. Then a focus group, which comprised of two experts in cycling fashion brands and fourteen consumers, was formed and in-depth interviews were conducted to identify the major conditions related to bicycle riding. Based on the results of the interview, the study, then, classified 700 images of cycling clothing from exhibitions and 1,541 images of cycling clothing that were launched by domestic and foreign fashion brands. The results of this study were as follows. First, there were three major conditions in bicycle riding: night riding, weather changes and riding convenience. Second, functionalities required for each riding condition were as follows: visibility for night riding, comfort, waterproofness and heat preservation properties for weather changes, and elasticity, protective properties and storage capacity for riding convenience. Finally, hybrid designs for each riding condition were different from general designs.
이 논문은 적외선 영상을 이용하여 보행자를 검출하고 추적하는 방법에 관한 것이다. 영상기반 보행 검출 및 추적 처리 속도를 개선하기 위하여 병렬처리언어인 CUDA(Computer Unified Device Architecture)를 활용한다. 보행자 검출은 하르 유사 특징을 기반으로 Adaboost 알고리즘을 적용한다. Adaboost 분류는 적외선 영상으로 제작한 데이터셋을 이용하여 훈련한다. Adaboost 분류기로 보행자를 검출한 후, HSV 히스토그램을 특징점으로 파티클 필터를 이용하여 보행자를 추적하는 방법을 제안한다. 제안하는 검출 및 추적 방법을 Linux 환경에서 소프트웨어를 개발할 수 있는 NVIDIA의 Jetson TK1 개발보드 상에 구현하였다. 이 논문에서는 보행자 검출 및 추적을 CUDA 개발환경인 GPU를 이용하여 병렬처리한 결과를 나타내었다. GPU를 이용한 보행자 검출과 추적 처리 속도가 CPU 처리속도에 비하여 약 6 배 빠른 것을 확인할 수 있다.
Kim, Ari;Oh, In-Hoo;Kim, Hong-Suk;Park, Seung-Ok;Park, Youngsik
Journal of the Optical Society of Korea
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제19권1호
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pp.102-111
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2015
This paper proposes an algorithm for recovering the colors of objects from multiple near-infrared (near-IR) images. The International Commission on Illumination (CIE) color coordinates of objects are recovered from a series of gray images captured under multiple spectral near-IR illuminations using polynomial regression. The feasibility of the proposed algorithm is tested experimentally by using 24 color patches of the Color Rendition Chart. The experimental apparatus is composed of a monochrome digital camera without an IR cut-off filter and a custom-designed LED illuminator emitting multiple spectral near-IR illuminations, with peak wavelengths near the red edge of the visible band, namely at 700, 740, 780, and 860 nm. The average color difference between the original and the recovered colors for all 24 patches was found to be 11.1. However, if some particular patches with high value are disregarded, the average color difference is reduced to 4.2, and this value is within the acceptability tolerance for complex image on the display.
This paper presents a novel algorithm for nighttime detection of the lane markers painted on a road at night. First of all, the proposed algorithm uses neighborhood average filtering, 8-directional Sobel operator and thresholding segmentation based on OTSU's to handle raw lane images taken from a digital CCD camera. Secondly, combining intensity map and gradient map, we analyze the distribution features of pixels on boundaries of lanes in the nighttime and construct 4 feature sets for these points, which are helpful to supply with sufficient data related to lane boundaries to detect lane markers much more robustly. Then, the searching method in multiple directions- horizontal, vertical and diagonal directions, is conducted to eliminate the noise points on lane boundaries. Adapted Hough transformation is utilized to obtain the feature parameters related to the lane edge. The proposed algorithm can not only significantly improve detection performance for the lane marker, but it requires less computational power. Finally, the algorithm is proved to be reliable and robust in lane detection in a nighttime scenario.
In this paper, we propose a simple algorithm to calculate the number of passing cars at night by using an image processing sensor for digital black and white images with 256 tone levels. To recognize cars, we capture their head lamps. The reflection of the head lamps is one of the most troublesome factors in recognizing cars. The main problem in this paper is how to recognize cars under the influence of the reflection of the head lamps especially in rainy days. In general, the image of a head lamp is nearly circular and the reflection is long and narrow. On the difference of these forms, we can exclude the reflection in our proposed algorithms For real-time operation and simple calculation, we recognize the existence of cars using fifteen lines with 256 tone levels. In the experimental application on a road, the recognition rate of a real-time operation is more than 90%. Moreover, we will also explain briefly how to recognize passing cars for 24 hours.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권4호
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pp.269-275
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2017
Automatic vehicle detection is a very important function for autonomous vehicles. Conventional vehicle detection approaches are based on visible-light images obtained from cameras mounted on a vehicle in the daytime. However, unlike daytime, a visible-light image is generally dark at night, and the contrast is low, which makes it difficult to recognize a vehicle. As a feature point that can be used even in the low light conditions of nighttime, the rear lamp is virtually unique. However, conventional rear lamp-based detection methods seldom cope with atypical lamps, such as LED lamps, or flashing turn signals. In this paper, we detect atypical lamps by blurring the lamp area with a low pass filter (LPF) to make out the lamp shape. We also propose to detect flickering of the turn signal lamp in a manner such that the lamp area is vertically projected, and the maximum difference of two paired lamps is examined. Experimental results show that the proposed algorithm has a higher F-measure value of 0.24 than the conventional lamp pairing-based detection methods, on average. In addition, the proposed algorithm shows a fast processing time of 6.4 ms per frame, which verifies real-time performance of the proposed algorithm.
Thermal imaging system is electro-optical imaging device which can make visible the difference of infrared energy naturally emitted by objects. It is acquire the same images at any time of the day or night. There it has been readily available to the night observation such as fire control systems. In this study, we are manufacturing thermal image Al flat mirror. The surface roughness 3.539nm Ra and power 0.382 fringe(at 632.8nm), irregularity 0.835 fringe(at 632.8nm) for form waviness of thermal image Al flat mirror are very satisfied. The results will be reflected for development of the ultra precision application. And a brief review of Ultra-precision system in the field of Ultra-precision at Korea photonics technology institute (KOPTI) is present in this paper.
The impact of urbanization on LST (Land Surface Temperature) and TN (Tropical Night) was observed with the analyses of land cover change and LST by associating with the frequency of TN during the period of 1996 to 2016. The analyses of land cover and LST was based on the images of Landast 5 and 8 for September in 1996, 2006, and 2016 at a 10 year interval. The hourly-collected atmospheric temperatures for the months of July and August during the period were collected from AWSs (Automatic Weather Stations) in Seoul for the frequency analysis of TN. The study area was categorized into five land cover classes: urban or built-up area, forest, mixed vegetation, bare soil and water. It was found that vegetation (-7.71%) and bare soil (-9.04%) decreased during the period while built-up (17.29%) area was expanded throughout the whole period (1996-2016), indicating gradual urbanization. The changes came along with the LST rise in the urban area of built-up and bare soil in Seoul. In addition, the frequency of TN has increased in 4.108% and 7.03% for July and August respectively between the two periods of the 10 year interval, 1996-2006 and 2006-2016. By comparing the increasing trends of land cover, LST, and TN, we found a high probability that the frequency of TN had a relationship with land cover changes by the urbanization process in the study area.
북극해 지역은 해수면의 변화와 다양한 환경적 요인들로 인해 유빙들이 형성되고 이는 자원 개발을 위한 해양시스템 및 운항선박과의 충돌사고에 의한 피해를 유발하고 있다. 극지방의 유빙은 운항중인 석박뿐만 아니라 한 장소에서 오랜 기간 작업을 수행하는 해양자원 시추 및 생산 시스템에 대한 잠재적 사고요인이 된다. 유빙과의 충돌사고 방지를 위해 북극해의 해양자원 시추 및 생산 시스템과 북극 항로를 운항하는 선박에서는 위성 영상 정보 및 탐지 레이더를 이용하여 유빙을 탐지하고 있다. 하지만 가시광선 위성영상은 야간 활용이 불가능하고, 레이더에 의한 탐지도 소형 유빙에 대해서는 탐지확률이 현격히 저조해지는 문제가 있다. 본 연구에서는 유빙의 탐지를 위해 주야간 운용이 모두 가능한 열화상 시스템의 이용 방안에 주목하고 유빙의 탐지특성에 관한 실험적 연구를 수행하였다. 열화상 시스템의 야간 운용성을 파악할 수 있도록 실험조건을 설정하고 계측 각도 변화에 따른 열화상을 계측하였으며, 실험과 동일 조건에 대한 유빙과 해수의 복사에너지를 이론적으로 계한함으로써 계측 결과와의 상호 관계를 파악하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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