In this paper, we propose a technique of drowsiness detection using a histogram for vehicle safety. The drowsiness of vehicle drivers is often the main cause of many vehicle accidents. Therefore, the checking of eye images in order to detect the drowsiness status of a driver is very important for preventing accidents. In our suggested method, we analyse the changes of a histogram of eye region images which are acquired using a CCD camera. We develop a drowsiness detection system using this histogram change information. The experimental results show that the proposed method enhances the accuracy of detecting drowsiness to nearly 97%, and can be used to prevent accidents due to driver drowsiness.
The total number of deaths by traffic accidents is decreasing every year in our country. However, in 2009, children died in traffic accidents at a rate of 2.3 deaths per 100,000 children, which was higher than the average of OECD countries (1.9 deaths per 100,000 children). In particular, traffic accidents are showing rapid increase in school zone during the past 2 years because of problems in the designation and management of school zone. Traffic safety facilities such as road sign, reflector mirror, speed bump have the ultimate limit of vehicle accidents prevention. Thus, in school zone, children safety is still not guaranteed due to illegal parking and the absence of driver's awareness of safety. Therefore, In order to protect children from traffic accidents within school zones, we have realized a safe school zone system, which enables the drivers to better know the intended school zones and creates pedestrian environment through unmanned monitoring camera, using LabVIEW.
Ultrasonic infrared thermography is an active thermography methods. In this method, mechanical energy is introduced to a structure, it is converted into heat energy at the defects, and an infrared camera detects the heat for inspection. The heat generation mechanisms are dependent on many factors such as structure characteristics, defect type, excitation method and contact condition, which make it difficult to predict heat distribution in ultrasonic infrared thermography. In this paper, a method to simulate frictional heating, known to be one of the main heat generation mechanisms at the closed defects in metal structures, is proposed for ultrasonic infrared thermography. This method uses linear vibration analysis results without considering the contact boundary condition at the defect so that it is intuitive and simple to implement. Its advantages and disadvantages are also discussed. The simulation results show good agreement with the modal analysis and experiment result.
This paper presents an autonomous acceleration planning algorithm for pedestrian collision avoidance at urban. Various scenarios between pedestrians and a vehicle are designed to maneuver the planning algorithm. To simulate the scenarios, we analyze pedestrian's behavior and identify limitations of fusion sensors, lidar and vision camera. Acceleration is optimally determined by considering TTC (Time To Collision) and pedestrian's intention. Pedestrian's crossing intention is estimated for quick control decision to minimize full-braking situation, based on their velocity and position change. Feasibility of the proposed algorithm is verified by simulations using Carsim and Simulink, and comparisons with actual driving data.
In this study, a traffic light recognition algorithm was implemented and validated for low-speed special purpose vehicles in an urban environment. Real-time image data using a camera and YOLO algorithm were applied. Two methods were presented to increase the accuracy of the traffic light recognition algorithm, and it was confirmed that the second method had the higher accuracy according to the traffic light type. In addition, it was confirmed that the optimal YOLO algorithm was YOLO v5m, which has over 98% mAP values and higher efficiency. In the future, it is thought that the traffic light recognition algorithm can be used as a dual system to secure the platform safety in the traffic information error of C-ITS.
The construction industry has the highest occupational accidents/injuries among all industries. Korean government installed surveillance camera systems at construction sites to reduce occupational accident rates. Construction safety managers are monitoring potential hazards at the sites through surveillance system; however, the human capability of monitoring surveillance system with their own eyes has critical issues. Therefore, this study proposed to build a deep learning-based safety monitoring system that can obtain information on the recognition, location, identification of workers and heavy equipment in the construction sites by applying multiple-object tracking with instance segmentation. To evaluate the system's performance, we utilized the MS COCO and MOT challenge metrics. These results present that it is optimal for efficiently automating monitoring surveillance system task at construction sites.
이 논문에서는 현대 도시 관리에 필수적인 요소로 자리 잡은 비디오 감시 시스템에 대한 새로운 접근 방식을 제안한다. 블록체인과 IPFS를 활용하여 데이터의 무결성과 프라이버시 보호를 강화하고, 객체 탐지 기술을 통해 이상 행위 탐지 및 영상 자동 저장함으로써 도시 안전과 보안을 향상시킬 수 있다. 이 통합 접근법은 감시 시스템의 효율적인 관리 방법론이 되어 도시 관리자와 시민들에게 더 안전하고 효율적인 감시 환경을 제공할 것이다.
Purpose: Morphological properties of soybean roots are important indicators of the vigor of the seed, which determines the survival rate of the seedlings grown. The current vigor test for soybean seeds is manual measurement with the human eye. This study describes an application of a machine vision technique for rapid measurement of soybean seed vigor to replace the time-consuming and labor-intensive conventional method. Methods: A CCD camera was used to obtain color images of seeds during germination. Image processing techniques were used to obtain root segmentation. The various morphological parameters, such as primary root length, total root length, total surface area, average diameter, and branching points of roots were calculated from a root skeleton image using a customized pixel-based image processing algorithm. Results: The measurement accuracy of the machine vision system ranged from 92.6% to 98.8%, with accuracies of 96.2% for primary root length and 96.4% for total root length, compared to manual measurement. The correlation coefficient for each measurement was 0.999 with a standard error of prediction of 1.16 mm for primary root length and 0.97 mm for total root length. Conclusions: The developed machine vision system showed good performance for the morphological measurement of soybean roots. This image analysis algorithm, combined with a simple color camera, can be used as an alternative to the conventional seed vigor test method.
안전점검 대상 노후 건축물이 증가함에 따라 안전관리 주체인 지정기관 및 관리주체의 부담이 증가하고 있다. 이에 안전점검 대상 건축물 선정에 있어 적절한 안전전검 기준과 그에 따르는 적절한 기술은 필수적이다. 현행 노후 건축물 대상 안전점검 수행 기준은 마감재로 인해 구조 부재 균열 등의 손상 확인이 어려울 경우 낮은 점수를 부여하고 있다. 이는 구조물의 실체 안전상태와 관계없이 평가 결과가 과소평가되어 안전점검 대상 노후화 건축물을 증가시키는 원인이다. 이에 본 연구에서는 마감재 내부의 균열 탐지를 위해 비파괴·비접촉 검사인 열화상 기법을 제안하였다. 열화상 카메라를 이용한 마감재 내부 균열 관측을 위해 콘크리트 시편을 제작하였으며, 콘크리트 표면 및 균열부에 열원을 가진하여 열화상 데이터를 계측하였다. 계측 결과, 너비 0.3mm, 0.5mm, 0.7mm의 마감재 내부 균열 관측이 가능함을 확인하였으나, 표면 박리, 도배지 들뜸으로 인한 불균일한 온도 분포로 인해 균열 판단이 어렵다. 이에 열화상 데이터의 진폭 및 위상 차이를 도출하여 데이터 분석을 수행한 결과, 0.5mm, 0.7mm 균열에 대해 선명한 균열 계측이 가능하였다. 본 연구를 토대로 추후 마감재 내부 균열 손상 진단에 있어 빅 데이터 기반 딥러닝을 이용한 기술개발을 통해 현장적용 및 분석의 효율성을 증대시키고자 한다.
전방위 감시카메라에는 어안렌즈를 이용하여 광대역감시가 가능하도록 물체감지알고리즘으로 물체를 단위별 레벨링한 다음 전방위 감시카메라와 추적(PTZ)카메라로 구성된 시스템으로 연동하여 현장실험한 것이다. 전방위 감시카메라가 움직이는 물체를 정확히 감지하며 사각표시를 하였고 추적카메라와 유기적으로 연동하며 확대 추적하였다. 감지카메라와 화염감지 및 온도에 대한 현장실험에서는 오토스캔 중 화염이 감지되면 멈추며, 해당 화점부분을 화면의 중심부분으로 이동시켜 온도가 표출되었다. 또한 화염이격거리별 검지에 필요한 발열량의 인정기준인 1 km 2,340 kcal를 초과한 1.5 km에서도 가능하였다. 거리에 따른 화염감지성능시험에서는 거리 1 km일 때 폭 56 cm ${\times}$ 높이 90 cm를 초과한 1.5 km에서도 가능하여 산불화재에도 적응성이 충분하였다. 향후 석유 가스비축시설 및 저유소에 설치하면 자체는 물론 주위 화재예방 및 침입감시 등의 안전에 매우 유용할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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