A pre-fire awareness and automatic notification system are required because it is possible to minimize the damage if the fire situation is precisely detected after a fire occurs in a place where people are unusual or in a mountainous area. In this study, we developed a RaspberryPi-based fire recognition system using Faster-recurrent convolutional neural network (F-RCNN) and single shot multibox detector (SSD) and demonstrated a fire alarm system that works with power line communication. Image recognition was performed with a pie camera of RaspberryPi, and the detected fire image was transmitted to a monitoring PC through an inductive power line communication network. The frame rate per second (fps) for each learning model was 0.05 fps for Faster-RCNN and 1.4 fps for SSD. SSD was 28 times faster than F-RCNN.
Ji, Min-Seok;Kim, Byeong-Kwan;Kim, Jun-Woo;Park, Nae-Hyeok;Park, Hyoung-keun
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.17
no.1
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pp.139-146
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2022
Mountain accidents such as forest fires and missing people are increasing as hikers increase due to indoor activities restrictions caused by the prolonged COVID-19 incident. If a dangerous situation occurs at outside where rescue workers cannot reach, the search time for person can be reduced using a quadcopter. Considering this, in this paper, Multiwii is used to smoothly hover the quadcopter by setting optimized PID values of the x-axis, y-axis, and z-axis (Yaw) according to the change in the inclination of the gas. In addition, after installing Open CV on Raspberry Pie, the camera uses HSV color space to filter the color such as the description of the person, and uses a thermal imaging camera to receive thermal sensing images in real time in environments where color extraction is difficult. As a result, it was confirmed that hovering was possible at a height of 2 to 8 m, blue extraction was possible at a height of 5 m, and heat detection was possible at a distance of less than 10 cm.
Recently, several ICT-based cat studies have produced some successful results, according to academic and industry sources. However, research on the level of simply identifying the cat's condition, such as the behavior and sound classification of cats based on images and sound signals, has yet to be found. In this paper, based on the veterinary scientific knowledge of cats, a practical and academic cat monitoring and disease diagnosis system is proposed to monitor the health status of the cat 24 hours a day by automatically categorizing and analyzing the behavior of the cat with location information using LSTM with a beacon sensor and a raspberry pie that can be built at low cost. Validity of the proposed system is verified through experimentation with cats in actual custody (the accuracy of the cat behavior classification and location identification was 96.3% and 92.7% on average, respectively). Furthermore, a rule-based disease analysis system based on the veterinary knowledge was designed and implemented so that owners can check whether or not the cats have diseases at home (or can be used as an auxiliary tool for diagnosis by a pet veterinarian).
Park, Sang-Soo;Park, Hyun-Gyu;Park, Sung-Chul;Jeon, Moon-Pyo;Lee, Boong-Joo
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.14
no.6
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pp.1019-1024
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2019
In this paper, we plan to design and manufacture a new sleeping child check system using image and PIR sensors. Therefore, it plans to implement a system that can prevent in-vehicle accidents that can occur due to presence of human and certain temperature inside the vehicle by collecting data from PIR sensors and temperature sensors with the main control device based on Arduino. In addition, the values of sensors can be linked with Bluetooth communication or Wi-Fi communication to send information to the mobile phone, and the sensor values can be printed by texting on the screen. It also plans to use raspberry pie and camera modules to build a display and smartphone streaming service inside the vehicle. Through this, the objective of this study is to prevent safety accidents in school vehicles by making experiments and research in this paper recognize 100% inside the vehicle with the quantitative goal of PIR sensors.
Cho, Hyeon Seung;Lee, Gi Hoon;Kim, Sin Woo;Jeong, Hee Chang;Kim, Dong Il
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2018.05a
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pp.655-656
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2018
In the 21st century, smart phones have become indispensable items in everyday life. Users get various information from smartphone, and location information such as map is one of them. It is a matter of course that there is a high need for an app that displays information about the user in detail on a smartphone that always carried around wherever it goes. However, in many cases, the current map or navigation is not suitable for selecting only the desired information group. In this project, I want to develop it with Android studio so that make users to get the information of the area easily and quickly in daily life. And it is designed to make it more convenient for users by creating a server with raspberry pie.
Existing exploration robot is able to control its speed using technologies such as the remote control and deep learning. However its speed control method using weather information has not been proposed. To overcome the problem of conventional methods without using the weather information which is an useful ordinary life information, this paper proposes a new speed control method of exploration robot using weather information gathered from RSS service which is offered without cost by the Meteorological Agency. The exploration robot implemented in this paper is controled by the remote control through the TCP/IP communication and provides real-time real spot figure gathered from its camera sensor within the range of WiFi. Additionally, according to the weather information from URL of the Meteorological Agency, the implemented exploration robot autonomously controls it speed. The correct performance of the proposed method is verified by the experimental measurement data of its speed according to the precipitation probability and wind speed in this paper.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.407-409
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2017
Many traditional retailers are losing money due to loss and accidents in managing their carts. Therefore, we intend to solve these problems by installing a raspberry pie with various functions in order to efficiently manage the cart. First, use ultrasonic sensors to measure the distance between the cart and the object, use vibration sensors to vary the number of vibration sensors, change the number of vibrations to the user, and use Beacon to transmit the cart in real time. It also contributes to consumers' spending patterns and revenue generation by identifying consumers' consumption patterns. Problems with lost are also resolved by issuing an audible warning (outside of Mart) if a distance is removed (outside of Mart).
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2017.05a
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pp.413-416
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2017
The development of the internet, which is due to the advent of the fourth industrial revolution, has been slowly affecting our lives. Based on this trend, various products have recently emerged, and have yet to be developed in the context of identifying the dangers of infant babies. Increasingly, children are experiencing problems with detecting and responding to children's lives because of their daily living noise and housekeeping activities. This project attempts to develop a raspberry pie and an audiovisual sensor module to avoid the risk of preventing unwanted behavior from tripping the child's sudden behavior in everyday life. Further, it was designed to provide convenience to the guardian's convenience by implementing the smartphone app with the Wifi signal.
The Smart Music Learning Device(SMLD) presented in this paper constructs the display part by attaching the touch panel to both sides of the transparent panel. The main processing unit uses raspberry pie, and the operating system uses Android. On the transparent panel, music education contents are displayed, and on the touch panels 1 and 2, the inputs of learners and instructors are accepted. The signal input from the touch panels 1 and 2 controls the progress of the music education contents through a process in the main processing unit. This control process design and implement a two - sided panel - based interactive training algorithm. This device aims at musical education based on mutual understanding. Therefore, it conducts face-to-face education using music education contents presented through transparent panel. This allows the instructor to know in real time the response to the learner, thus improving the understanding of the learning and the quality of the education. Also, the learner's concentration can be improved.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.1
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pp.77-89
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2024
This paper presents an unmanned store management system that can provide inventory management and theft prevention for displayed products using a small camera that can monitor the shelves of sold products in small and medium-sized stores. This system is a service solution that integrates object recognition, real-time communication, security management, access management, and mobile authentication. The proposed system uses a custom YOLOv5-x model to recognize objects on the display, measure quantities in real time, and support real-time data communication with servers through Raspberry Pie. In addition, the number of objects in the database and the object recognition results are compared to detect suspected theft situations and provide burial images at the time of theft. The proposed unmanned store solution is expected to improve the efficiency of small and medium-sized unmanned store operations and contribute to responding to theft.
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