The terahertz wave (THz wave) is a band between infrared and microwaves and is defined as an electromagnetic wave having a frequency of 0.1 to 10 THz band. THz waves have the property of transmitting nonpolar materials, which the visible light cannot be transmitted, such as ceramics, plastics, and paper; and the photon energy is low, such as several meV. For this reason, non-destructive testing equipment based on THz imaging technology can be applied to the industrial field. Recently, THz imaging technology was applied in wide industrial fields, such as automobiles, batteries, food, medical, and security, and being actively studied. In this paper, we describe the research trends of terahertz imaging technology and experimental results. Furthermore, we summarize the recent commercialized terahertz camera. Finally, we present the research results in the field of the human security scanner system.
Waqas, Maria;Iftikhar, Umar;Safwan, Muhammad;Abidin, Zain Ul;Saud, Ahmed
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.8
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pp.161-166
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2021
The term parking management system usually refers to the custom built hardware intensive systems installed in building and malls. However, there are many places where such expensive solutions cannot be installed due to various reasons, like cost and urgent/temporary setup requirements. This project focuses on developing a parking management system based on image processing to detect vacant parking slot in an area where automated systems are not installed. Camera images of the parking area are subjected to image processing algorithm which marks virtual slots in the area and extracts occupancy information to guide the incoming drivers about availability and position of vacant spaces. The application consists of two interfaces: one for the guidance of the incoming drivers and the other one for the administrator. The later interface also informs the administrator if a car is not parked properly in the virtual slot. This parking system would reduce the stress and time wastage associated with car parking and would make the management of such areas less costly.
Iasechko, Maksym;Shelukhin, Oleksandr;Maranov, Alexandr;Lukianenko, Serhii;Basarab, Oleksandr;Hutchenko, Oleh
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.3
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pp.71-75
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2021
The article discusses the dead reckoning of the traveled path based on the analysis of the video data stream coming from the optoelectronic surveillance devices; the use of relief data makes it possible to partially compensate for the shortcomings of the first method. Using the overlap of the photo-video data stream, the terrain is restored. Comparison with a digital terrain model allows the location of the aircraft to be determined; the use of digital images of the terrain also allows you to determine the coordinates of the location and orientation by comparing the current view information. This method provides high accuracy in determining the absolute coordinates even in the absence of relief. It also allows you to find the absolute position of the camera, even when its approximate coordinates are not known at all.
International Journal of Advanced Culture Technology
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v.10
no.2
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pp.252-259
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2022
Artificial intelligence is used in fusion with image processing techniques using cameras. Image processing technology is a technology that processes objects in an image received from a camera in real time, and is used in various fields such as security monitoring and medical image analysis. If such image processing reduces the accuracy of recognition, providing incorrect information to medical image analysis, security monitoring, etc. may cause serious problems. Therefore, this paper uses a mixture of YOLOv4-tiny model and image processing algorithm and uses the COCO dataset for learning. The image processing algorithm performs five image processing methods such as normalization, Gaussian distribution, Otsu algorithm, equalization, and gradient operation. For RGB images, three image processing methods are performed: equalization, Gaussian blur, and gamma correction proceed. Among the nine algorithms applied in this paper, the Equalization and Gaussian Blur model showed the highest object detection accuracy of 96%, and the gamma correction (RGB environment) model showed the highest object detection rate of 89% outdoors (daytime). The image binarization model showed the highest object detection rate at 89% outdoors (night).
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.12
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pp.171-177
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2022
The number of people who own indoor plants is growing today, but as a result of their busy lifestyles-such as work or travel-as well as a lack of enthusiasm in caring for their plants, their plants wither. The use of an irrigation control system with a surveillance camera can assist such folks in taking care of their plants. Such a device can assist in remotely watering plants at predetermined times and checking on the health of the plants. The proprietors would be able to live comfortably without feeling bad thanks to this change. Internet access is required for this technology in order to monitor the plants and control the watering through apps. A sensor is installed in the soil to monitor soil humidity and send data to the microcontroller for irrigation, allowing the owner to schedule irrigation as they see fit and keep an eye on their plants all day. With the use of a remote irrigation control system, the plants will grow properly and be irrigated with the proper amount of water, and the owners will be so glad and delighted to watch their plants. Knowing the time and quantity of water are vital parts of the plant growth.
Muhammad Abdullah, Sandhu;Asjad, Amin;Muhammad Ali, Qureshi
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.1
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pp.1-10
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2023
Open surface water body extraction is gaining popularity in recent years due to its versatile applications. Multiple techniques are used for water detection based on applications. Different applications of Radar as LADAR, Ground-penetrating, synthetic aperture, and sounding radars are used to detect water. Shortwave infrared, thermal, optical, and multi-spectral sensors are widely used to detect water bodies. A stereo camera is another way to detect water and different methods are applied to the images of stereo cameras such as deep learning, machine learning, polarization, color variations, and descriptors are used to segment water and no water areas. The Satellite is also used at a high level to get water imagery and the captured imagery is processed using various methods such as features extraction, thresholding, entropy-based, and machine learning to find water on the surface. In this paper, we have summarized all the available methods to detect water areas. The main focus of this survey is on water detection especially in small patches or in small areas. The second aim of this survey is to detect water hazards for unmanned vehicles and off-sure navigation.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.11
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pp.67-72
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2023
In the past decade, Autonomous Vehicle Systems (AVS) have advanced at an exponential rate, particularly due to improvements in artificial intelligence, which have had a significant impact on social as well as road safety and the future of transportation systems. The fusion of light detection and ranging (LiDAR) and camera data in real-time is known to be a crucial process in many applications, such as in autonomous driving, industrial automation and robotics. Especially in the case of autonomous vehicles, the efficient fusion of data from these two types of sensors is important to enabling the depth of objects as well as the classification of objects at short and long distances. This paper presents classification of objects using CNN based vision and Light Detection and Ranging (LIDAR) fusion in autonomous vehicles in the environment. This method is based on convolutional neural network (CNN) and image up sampling theory. By creating a point cloud of LIDAR data up sampling and converting into pixel-level depth information, depth information is connected with Red Green Blue data and fed into a deep CNN. The proposed method can obtain informative feature representation for object classification in autonomous vehicle environment using the integrated vision and LIDAR data. This method is adopted to guarantee both object classification accuracy and minimal loss. Experimental results show the effectiveness and efficiency of presented approach for objects classification.
In this paper, we propose IoT based smart CCTV security service to prevent crime in blind spot and prevent unexpected fire or danger. In the proposed method, a RC (Radio Control) car is made using Raspberry pie, and a camera and various modules are installed in an RC car. It was then implemented using Raspbian O / S, Apache Web Server, Shell script, Python, PHP, HTML, CSS, Javascript. The RC car provides a security service that informs the manager of the situation by judging the risk of the scene with modules such as video, voice and temperature. Experimental results show that the transmission time of video and audio information is less than 0.1 second. In addition, real-time status transmission was possible in AVG, emergency, and manual mode. It is expected that the proposed method will be applied to the development of smart city by applying it to unmanned vehicles, drones and the like.
Internet of Things (IoTs) technology makes every things in physical world being digitalized and communicated with each other. The technology is emerging as a new paradigm and is expected to provide a convenient and effective life. However, for the successful realization of the IoT technologies, IoT security issues are an important prerequisite, and particularly the privacy protection is expected to become more important in view of object communication directively related with human. In this paper we describe for the security and privacy threats in IoT environment and introduce the shodan (a legitimate search engine that finds backdoor routers, switches, webcams, IoT devices connected to the Internet etc.) that can expose the security and privacy problems. Lastly, we compare the privacy threats through real-world case study of network cameras currently in use and finally derive the countermeasures for the threats.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.12
no.1
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pp.147-154
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2017
This paper aims to build a home security system based on IoT to monitor a home on a mobile phone. The system consists of data gathering sensors, camera, gateway and Xively platform. The Raspberry Pi collects data from the three sensors and sends the data to Xively, and sends the video stream of home to a client in a smart phone through a internet. The servers are composed of Xively, socket server in Raspberry Pi and E-mail server in Google. The proposed system transmits e-mail, text message, and video stream when there are motion, fire, and gas leakage, and can control the gas valve through Raspberry Pi. The experimental results show that a user gets 'emergency E-mail' and text message and watches the video stream of the home through WIFI or LTE on a smart phone.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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