Ferreira, Liana Matos;Queiroz, Polyane Mazucatto;Santaella, Gustavo Machado;Wenzel, Ann;Groppo, Francisco Carlos;Haiter-Neto, Francisco
Imaging Science in Dentistry
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제49권2호
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pp.97-102
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2019
Purpose: This study was conducted to evaluate the effect of different spatial resolutions of a photostimulable phosphor plate (PSP) radiography system on the detection of proximal caries lesions. Materials and Methods: Forty-five extracted human permanent teeth were radiographed using a PSP system (VistaScan Perio Plus) and scanned at the 4 resolutions (10 lp/mm, 20 lp/mm, 25 lp/mm, and 40 lp/mm) available in the system. Three independent examiners scored the images for the presence and absence of proximal caries lesions using a 5-point scale. The presence or absence of caries was confirmed by histological sections of the examined teeth (defined as the gold standard). Intra- and inter-observer reproducibility was calculated by the weighted kappa test. One-way analysis of variance with the post hoc Tukey test was used to compare the area under the receiver operating characteristic curve for the classifications made with each resolution. Results: For the detection of enamel lesions, the spatial resolution of 10 lp/mm was significantly superior to the other resolutions. However, the spatial resolution did not affect the detection of caries lesions in dentin (P>0.05). Conclusion: Spatial resolution may influence the accuracy of the detection of incipient caries lesions in radiographs with PSP plates. Images with low spatial resolution seem to be more appropriate for this purpose.
고해상도 드론영상과 딥러닝 기술을 결합한 활성산불 감시는 이제 초기단계로 다방면의 연구개발을 필요로 한다. 이 단보에서는 드론영상 산불탐지에 아직 사용되지 않았던 state-of-the-art (SOTA) 모델인 You Only Look Once Version 7 (YOLOv7) 기반의 활성산불 객체탐지를 수행하였으며, 동일한 데이터셋을 사용한 선행연구에 비해 F1점수가 약 0.05 향상된 성과를 거두었다. 향후 우리나라에서도 광역적인 산불감시에 적용될 수 있도록 추가적인 기술 개발이 계속 필요할 것이다.
As the results of this study, the proposed method of this study which is increased to accuracy of DEM by classification of terrain is better than accuracy of DEM which is automatically generated by digital photogrammetry workstation system(DPWS). And, the edge detection method which is proposed by this study is established to extraction of geo-spatial information in ortho image.
This article suggests a new algorithm for detecting two-wheelers on the road that have various shapes according to viewpoints. Because of complicated shapes, it is more difficult than detecting a human. In general, the Histograms of Oriented Gradients(HOG) feature is well known as a useful method of detecting a standing human. We propose a method of detecting a human on a two-wheelers using the spatial relocation of HOG (Histogram of Oriented Gradients) features. And this paper adapted the contrast method which is generally using in the image process to improve the detection rate. Our experimental results show that a two-wheelers detection system based on proposed approach leads to higher detection accuracy, less computation, and similar detection time than traditional features.
MMS(Mobile Mapping System) 자료를 이용한 정밀 공간 정보 매핑은 고정밀 3차원 지형 모델 구축, 시설물 관리를 위해 중요하며, 특히 도로 중앙선 매핑 작업은 정밀 도로 지도 구축을 위해 필요하다. 본 연구에서는 MMS LiDAR(Light Detection And Ranging) 자료를 이용하여 정밀 공간 정보인 도로 중앙선을 매핑 하는 반자동화 방법을 개발하였다. 우선 주어진 MMS LiDAR 자료를 기반으로 보간법을 이용하여 반사강도 영상을 제작하고, 에지 검출기를 이용하여 반사강도 영상으로부터 선형 세그먼트들을 추출하였다. 최종적으로 추출된 선형 세그먼트들 중에서 도로 중앙선 세그먼트를 수동으로 선택하였다. 추출된 도로 중앙선의 정확도 검증 결과, 0.065m의 정확도를 보여주었으며, 도로 중앙선이 도로 신호와 인접한 일부 지역에서 에러가 발견되었다.
유출유는 해양 생태계에 큰 위협이 되므로 피해 최소화를 위해 신속한 현황정보파악이 필요하다. 위성원격탐사는 항공기에 비해 광역적 모니터링이 가능하기 때문에 시공간적 범위에서 장점을 가진다. 최근에는 딥러닝 영상인식 기술의 발전으로 인해 딥러닝을 활용한 유출유 탐지의 필요성이 대두되고 있으나, 기존의 Synthetic Aperture Radar (SAR) 영상 위주의 유출유 탐지와는 달리 고해상도 광학영상에 딥러닝 기법을 적용하는 경우는 많지 않았다. 이에, 본 연구에서는 PlanetScope 위성의 광학영상을 활용하여 유출유 레이블을 제작하고, 이를 기반으로 DeepLabV3+모델을 활용하여 유출유 탐지 모델을 구축하였으며, 암맹평가에서 정확도 0.885, 정밀도 0.888, 재현율 0.886, F1점수 0.883, 평균 교집합 대 합집합 비율(Mean Intersection over Union, mIOU) 0.793 등의 상당히 높은 정확도를 나타냈다.
In this paper, the detection scheme of the spatial coordinates based on stereo camera for a intelligent path planning of an automatic mobile robot is proposed. In the proposed system, face area of a moving person is detected from a left image among the stereo image pairs by using the YCbCr color model and its center coordinates are computed by using the centroid method and then using these data, the stereo camera embedded on the mobile robot can be controlled for tracking the moving target in real-time. Moreover, using the disparity mad obtained from the left and right images captured by the tracking-controlled stereo camera system and the perspective transformation between a 3-D scene. and an image plane, depth information can be detected. Finally, based-on the analysis of these calculated coordinates, a mobile robot system is derived as a intelligent path planning and a estimation.
Sentinel-2는 분광파장대나 공간해상도 측면에서 우리나라 차세대중형위성 4호(농림위성)의 모의영상으로 활용될 수 있다. 이 단보에서는 향후 농림위성영상에 적용하기 위한 예비실험으로, 딥러닝 기술을 이용한 Sentinel-2 영상의 구름탐지를 수행하였다. 전통적인 Convolutional Neural Network (CNN) 모델인 DeepLabV3+와 최신의 Transformer 모델인 Shifted Windows (Swin) Transformer를 이용한 구름탐지 모델을 구축하고, Radiant Earth Foundation (REF)에서 제공하는 22,728장의 학습자료에 대한 암맹평가를 실시하였다. Swin Transformer 모델은 0.886의 정밀도와 0.875의 재현율로, 과탐지와 미탐지가 어느 한쪽으로 치우치지 않는 경향을 보였다. 딥러닝 기반 구름탐지는 향후 우리나라 중심의 실험을 거쳐 농림위성 영상에 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
대한원격탐사학회 2002년도 Proceedings of International Symposium on Remote Sensing
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pp.275-279
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2002
Change Detection is a useful technology that can be applied to various fields, taking temporal change information with the comparison and analysis among multi-temporal satellite images. Especially, Change Detection that utilizes high-resolution satellite imagery can be implemented to extract useful change information for many purposes, such as the environmental inspection, the circumstantial analysis of disaster damage, the inspection of illegal building, and the military use, which cannot be achieved by low- or middle-resolution satellite imagery. However, because of the special characteristics that result from high-resolution satellite imagery, it cannot use a pixel-based method that is used for low-resolution satellite imagery. Therefore, it must be used a feature-based algorithm based on the geographical and morphological feature. This paper presents the system that builds the change map by digitizing the boundary of the changed object. In this system, we can make the change map using manual or semi-automatic digitizing through the user interface implemented with a floating window that enables to detect the sign of the change, such as the construction or dismantlement, more efficiently.
지구 기후시스템의 중요구성인자인 해빙은 극지방과 고위도에 분포하는 특성상 위성을 통한 탐지가 활발히 수행되고 있다. 위성자료를 이용한 해빙탐지기법은 반사도와 휘도온도자료를 이용하며, 많은 연구에서 휘도온도자료를 통해 산출된 Ice Surface Temperature (IST)를 활용한 기법인 Moderate-Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)의 해빙탐지기법을 활용하고 있다. 본 연구에서는 IST 산출과정이 생략된 단순하고 효율적인 동적임계값 기법을 활용한 해빙탐지기법을 제시하고자 한다. 동적임계값을 지정하기 위하여 해수의 어는점 이하의 화소를 대상으로 MODIS IST와 MODIS $11{\mu}m$ 채널의 휘도온도, Brightness Temperature Difference ($BTD:T_{11{\mu}m}-T_{12{\mu}m}$)의 상호관계를 분석하였다. 분석 결과, 세수치의 관계가 선형의 특징을 나타내었으며 이를 활용하여 임계값을 지정하였다. 청천역에서 지정한 임계값을 MODIS $11{\mu}m$ 채널에 적용하여 해빙을 탐지하였다. 또한, 본 연구의 해빙탐지기법의 성능을 검증하기 위해 MODIS Sea ice extent를 이용하여 정확도를 분석하였으며 그 결과, Producer Accuracy (PA) 99% 이상의 높은 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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