Recently, as interest in self-driving cars has increased worldwide, research and development on the Advanced Driver Assist System is actively underway. Among them, the purpose of Adaptive Cruise Control (ACC) is to minimize the driver's driving fatigue through the control of the vehicle's longitudinal speed and relative distance. In this study, for the research of the ACC test in the real environment, the real-road test was conducted based on domestic-road test scenario proposed in preceding study, considering ISO 15622 test method. In this case, the distance measurement method using the dual camera was verified by comparing and analyzing the result of using the dual camera and the result of using the measurement equipment. As a result of the comparison, two results could be derived. First, the relative distance after stabilizing the ACC was compared. As a result of the comparison, it was found that the minimum error rate was 0.251% in the first test of scenario 8 and the maximum error rate was 4.202% in the third test of scenario 9. Second, the result of the same time was compared. As a result of the comparison, it was found that the minimum error rate was 0.000% in the second test of scenario 10 and the maximum error rate was 9.945% in the second test of scenario 1. However, the average error rate for all scenarios was within 3%. It was determined that the representative cause of the maximum error occurred in the dual camera installed in the test vehicle. There were problems such as shaking caused by road surface vibration and air resistance during driving, changes in ambient brightness, and the process of focusing the video. Accordingly, it was determined that the result of calculating the distance to the preceding vehicle in the image where the problem occurred was incorrect. In the development stage of ADAS such as ACC, it is judged that only dual cameras can reduce the cost burden according to the above derivation of test results.
This paper describes the diagnosis techniques using UV images taken in the field under energized condition of power equipments in order to figure out and analyze the abnormal states on the terminals of power equipments. To classify the features of the terminals, the counted No. of the corona generated at the terminals is defined. According to the result detected, the No. of corona detected on the power equipments installed inside a building is less than that installed outside a building, and it strongly depends on the environment and installed condition. Thus, the environmental condition needs enhanced, and stable operation by the periodic inspection under energized condition of the power equipments is required. Especially, the event counting technique using UV camera is useful for the power equipments apart more than 20 m to apply, and there can be an error due to the features of the sensing techniques when the distance between the user and the objects is close less than 15 m. Therefore, the experimental result shows that event counting technique is employed in the case of the distance more than 15 m. The electrical safety can be ensured by using the UV detection technique and the criteria.
도로의 확장 및 신규 도로의 설치로 인하여 도로교통시설물의 변경 및 신규설치는 매년 꾸준히 증가하고 있다. 또한, 자동차 및 운전자의 증가와 함께 교통안전을 위한 도로 및 교통안전표지는 지속적인 증설과 관리가 요구된다. 도로 시설물 중 교통안전표지판을 신속하게 갱신하기 위하여 본 연구에서는 교통안전표지판에 대하여 자동인식기능을 개발하고 위치정확도를 분석하여 수치지형도의 도로시설물 효율적 갱신방안 제시를 목적으로 하였다. 이를 위하여 좌표측정을 위한 전방위 카메라 표정요소 산출, GPS/IMU/DMI 통합시스템 구축 및 영상처리기법을 적용하여 수치지형도의 도로시설물 DB의 효율적 갱신방법을 제시하였다.
최근의 CCTV 카메라는 많은 경우 네트워크 카메라이며, 고화질 영상을 인터넷으로 전송하는 경우 큰 부하가 될 수 있다. 본 연구에서는 특정 환경에서 Kinect와 같은 ToF 카메라를 이용하여 제스처 정보를 추출하고 전송하는 방법을 이용하여 트래픽을 감소시킬 수 있는 방법을 제안하고 그 성능을 평가하였다. 제안된 방식은 ToF 카메라의 성능에 의존하므로 응용 분야에 제약이 있을 수 있지만 가정이나 사무실과 같은 소규모 실내공간의 보안 또는 안전 관리에 효율적으로 활용될 수 있다.
Lane detection technology is one of the most important issues on car safety and self-driving capability of autonomous vehicle. This paper introduces an accurate lane detection scheme based on OCC(Optical Camera Communication) for moving vehicles. For lane detection of moving vehicles, the streetlights and the front camera of the vehicle were used for a transmitter and a receiver, respectively. Based on the angle information of multiple streetlights in a captured image, the distance from sidewalk can be calculated using non-linear regression analysis. Simulation results show that the proposed scheme shows robust performance of accurate lane detection.
Recently, UV(ultra-violet rays) camera has attracted a great deal of interest from the view point of easy judgement in inspections and diagnoses of the safety of power equipment. Especilly, UV camera is applied the inspection of UV with corona discharge. One of the most important and difficult problems is the basic research of filter design, materials and corona discharge. In this paper, we will report on the UV generation, corona pulse count and the polarity effect of positive and negative DC surface discharge in air. Also, corona discharge characteristics are analyzed using prototype UV camera of Korea. UV generation and corona pulse count due to surface discharge in positive needle is higher than that of negative needle.
International journal of advanced smart convergence
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제10권4호
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pp.263-272
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2021
At a time when securing driving safety is the most important in the development and commercialization of autonomous vehicles, AI and big data-based algorithms are being studied to enhance and optimize the recognition and detection performance of various static and dynamic vehicles. However, there are many research cases to recognize it as the same vehicle by utilizing the unique advantages of radar and cameras, but they do not use deep learning image processing technology or detect only short distances as the same target due to radar performance problems. Radars can recognize vehicles without errors in situations such as night and fog, but it is not accurate even if the type of object is determined through RCS values, so accurate classification of the object through images such as cameras is required. Therefore, we propose a fusion-based vehicle recognition method that configures data sets that can be collected by radar device and camera device, calculates errors in the data sets, and recognizes them as the same target.
In this paper, we implement a Dashcam system capable of shooting 360 degrees using a Raspberry Pi, shock sensors, distance sensors, and rotating camera with a servo motor. If there is an object approaching the vehicle by the distance sensor, the camera rotates to take a video. In the event of an external shock, videos and images are stored in the server to analyze the cause of the vehicle's accident and prevent the user from forging or tampering with videos or images. We also implement functions that transmit the message with the location and the intensity of the impact when the accident occurs and send the vehicle information to an insurance authority with by linking the system with a smart device. It is advantage that the authority analyzes the transmitted message and provides the accident handling information giving the user's safety and convenience.
본 논문에서는 TOF 센서와 동일한 View로 고정되고 차량의 진행 방향으로 수평 설치 가능한 카메라에 대하여 논한다. 이 카메라는 객체 인식 정확도 향상을 위해 1,280×720 해상도 적용하고 30fps로 영상을 출력하며 180°이상의 광각 어안렌즈를 적용 가능하다.
자율운항선박이 상용화되어 연안을 항해하기 위해서는 해상의 장애물을 탐지할 수 있어야 한다. 연안에서 가장 많이 볼 수 있는 장애물 중의 하나는 양식장의 부표이다. 이에 본 연구에서는 YOLO 알고리즘을 이용하여 해상의 부표를 탐지하고, 카메라 영상의 기하학적 해석을 통해 선박으로부터 떨어진 부표의 거리와 방위를 계산하여 장애물을 시각화하는 해상물체탐지시스템을 개발하였다. 1,224장의 양식장 부표 사진으로 해양물체탐지모델을 훈련시킨 결과, 모델의 Precision은 89.0 %, Recall은 95.0 % 그리고 F1-score는 92.0 %이었다. 얻어진 영상좌표를 이용하여 카메라로부터 떨어진 물체의 거리와 방위를 계산하기 위해 카메라 캘리브레이션을 실시하고 해상물체탐지시스템의 성능을 검증하기 위해 Experiment A, B를 설계하였다. 해상물체탐지시스템의 성능을 검증한 결과 해상물체탐지시스템이 레이더보다 근거리 탐지 능력이 뛰어나서 레이더와 더불어 항행보조장비로 사용이 가능할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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