Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2006.11a
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pp.203-207
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2006
Nowadays, Cars are continuing to grow at an alarming rate but they also cause many problems such as traffic accident, pollutions and so on. One of the most effective methods that prevent traffic accidents is the use of traffic monitoring systems, which are already widely used in many countries. The monitoring system is beginning to be used in domestic recently. An intelligent monitoring system generates photo images of cars as well as identifies cars by recognizing their plates. That is, the system automatically recognizes characters of vehicle plates. An automatic vehicle plate recognition consists of two main module: a vehicle plate locating module and a vehicle plate number identification module. We study for a vehicle plate number identification module in this paper. We use image preprocessing, feature extraction, multi-layer neural networks for recognizing characters of vehicle plates and we present a feature-comparison method for improving the performance of vehicle plate number identification module. In the experiment on identifying vehicle plate number, 300 images taken from various scenes were used. Of which, 8 images have been failed to identify vehicle plate number and the overall rate of success for our vehicle plate recognition algorithm is 98%.
A wireless license plate region extracting module is proposed for LPR system controlling multiple gates. This module is cheaply implemented using Raspberry Pi which is open source and high performance. First, as the upper 1/3 of the captured image is discarded as it has no useful information on license plate. Using the OpenCV libraries the edge image is got by Canny algorithm after applying Gaussian filtering to gray image, and the labeling is conducted for 4 consecutive numbers in license plate. These numbers are located using various decision equations, and expanding the numbers region the final license plate region can be extracted. The result image is transferred to Server using wifi direct. Using the proposed module it becomes easy to set up and maintain the LPR system. The experimental results showed that the successful extracting rate was 98.4% using 500 car images with 640 × 480 resolution.
The vehicle license plate recognition (VLPR) system analyzes and monitors the speed of vehicles, theft of vehicles, the violation of traffic rules, illegal parking, etc., on the motorway. The VLPR consists of three major parts: license plate detection (LPD), license plate character segmentation (LPCS), and license plate character recognition (LPCR). This paper presents an efficient method for the LPCS and LPCR of Korean vehicle license plates (LPs). LP tilt adjustment is a very important process in LPCS. Radon transformation is used to correct the tilt adjustment of LP. The global threshold segmentation method is used for segmented LP characters from two different types of Korean LPs, which are a single row LP (SRLP) and double row LP (DRLP). The cross-correlation matching method is used for LPCR. Our experimental results show that the proposed methods for LPCS and LPCR can be easily implemented, and they achieved 99.35% and 99.85% segmentation and recognition accuracy rates, respectively for Korean LPs.
A vehicle license plate includes the most important information for recognition and classification of the vehicle. In this paper, we propose a vehicle license plate recognition system using image binarization and template matching. In the proposed system, an image of the vehicle license plate is converted into a gray scale image and the gray image undergoes the binarization process. Finally, the numbers on the plate are extracted from the binary image using the template matching algorithm.
Transactions of the Korean Society of Machine Tool Engineers
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v.14
no.4
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pp.55-60
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2005
In this study, vibration control of the enclosed plate which is typical two dimensional structure are performed by using intelligent control method and piezo ceramic as an actuator attached at the plate. The characteristics of the plate with piezo ceramic are examined to identify the natural frequencies. Then, the plate is controlled under the sinusoidal excitation by acoustic source and the reduction level of vibration is examined via frequency response and time sequence. The control result shows the effect of the intelligent control method as a control scheme compared with that of the previous filtered-X LMS algorithm.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2002.11a
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pp.335.1-335
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2002
Among many structural dynamics modification methods for plate and shell vibration problems, embedding an emboss to the surface is very efficient. But deciding an optimal position and shape using optimization algorithm needs defining geometry and remeshing the model for every iteration step to implement the method, which takes much numerical cost. (omitted)
This paper proposes a method of extracting automobile license plate information using color image processing and separation of character regions. The hue and saturation of color information is need for license plate extraction and the specified standard location ratio is need for character region separation. Simulation results show that the proposed algorithm can detect license plates and separate character regions successfully.
Ha, Yun-Sok;Yang, Jin-Hyuk;Won, Seok-Hee;Yi, Myung-Su
Journal of Welding and Joining
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v.26
no.3
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pp.61-66
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2008
As ships become to be larger than ever, the thicker plate and the higher tensile steel plate are used in naval shipyard. Though special chemical composition is needed for high-tensile steels, recent high-tensile steels are made by the TMCP(Thermo-Mechanical control process) skill. The increase of yield stress and tensile stress of TMCP steels is induced from bainite phase which is transformed from austenite, but that increased yield stress can be vanished by another additional thermal cycle like welding and heating. As thermal deformations are deeply related by yield stress of material, the study for prediction of plate deformation by heating should reflect principle of TMCP steels. This study developed an algorithm which can calculate inherent strain. In this algorithm, not only the mechanical principles of thermal deformations, but also the predicting of the portion of initial bainite is considered when calculating inherent strain. The simulations of plate deformation by these values showed good agreements with experimental results of normalizing steels and TMCP steels in welding and heating. Finally we made an inherent strain database of steels used in Class rule.
Robotics and automation are rapidly growing in the industries replacing human labor. The idea of robots replacing humans is positively influencing the business thereby increasing its scope of research. This paper discusses the development of an experimental platform controlled by a robotic arm through Robot Operating System (ROS). ROS is an open source platform over an existing operating system providing various types of robots with advanced capabilities from an operating system to low-level control. We aim in this work to control a 7-DOF manipulator arm (Robai Cyton Gamma 300) equipped with an external vision camera system through ROS and demonstrate the task of balancing a ball on a plate-type end effector. In order to perform feedback control of the balancing task, the ball is designed to be tracked using a camera (Sony PlayStation Eye) through a tracking algorithm written in C++ using OpenCV libraries. The joint actuators of the robot are servo motors (Dynamixel) and these motors are directly controlled through a low-level control algorithm. To simplify the control, the system is modeled such that the plate has two-axis linearized motion. The developed system along with the proposed approaches could be used for more complicated tasks requiring more number of joint control as well as for a testbed for students to learn ROS with control theories in robotics.
This paper deals with the maximization of the critical buckling load of simply supported antisymmetric angle-ply plates resting on Pasternak foundation subjected to compressive loads using teaching learning based optimization method (TLBO). The first order shear deformation theory is used to obtain governing equations of the laminated plate. In the present optimization problem, the objective function is to maximize the buckling load factor and the design variables are the fibre orientation angles in the layers. Computer programming is developed in the MATLAB environment to estimate optimum stacking sequences of laminated plates. A comparison also has been performed between the TLBO, genetic algorithm (GA) and differential evolution algorithm (DE). Some examples are solved to show the applicability and usefulness of the TLBO for maximizing the buckling load of the plate via finding optimum stacking sequences of the plate. Additionally, the influences of different number of layers, plate aspect ratios, foundation parameters and load ratios on the optimal solutions are investigated.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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