This study is concerned with the accuracy, of error with which subjects can interpolate the location of a target between two graduation markers with 4 orientations and 6 sizes CRT display. Stimuli were graphic images on CRT with a linear, end-markec, ungraduated scales having a target. The location of a target is estimated in units over te range 1-99. Smallest error of estimates was at the near ends and middle of the base-line. The median error was less than 2 units, modal error was 1, and the most error (; 99.7%) was within 10. A proper size to make an minimum error in interpolation exists such that size 400 pixels. Interpolation estimation is shown to be affected by the size, location and interaction (orientation x location, size x location). The accuracy, interpolation performance are discussed in relation to absolute error associated with visual performance.
Preprocessing technique of the measurement bearing data is presented to improve the tar-get estimation accuracy for the bearing-only target notion analysis (TMA). Computer simulation is performed to compare with respect to the extended Kalman filter. By computer simulation, the target filter estimator with preprocessing Is both stable and robust to the measurement bearing noise.
정위적 방사선수술을 시행하기 위하여 CT, MR, 그리고 digital angiography 의 표적 위치결정의 정확도를 평가하였다. 특정한 지점의 위치가 이미 알려져 있는 (정밀도 : 0.lmm 이내) geometrical phantom 을 CT 혹은 MR로 scan 하였다. Scan 간격은 3mm 이었으며 FOV (Field of View)는 CT의 경우 35cm, MR 의 경우 28cm 이었다. 얻어진 영상은 GE format 의 형태로 TCP/IP를 이용하여 치료계획 컴퓨터로 전달되었다. 각 영상을 컴퓨터로 분석하여 얻은 측정된 좌표값을 이미 알고 있는 값과 비교하였다. Digital angiography 의 경우, 좌표값을 결정하기 위하여 anterior-posterior 방향과 lateral 방향의 film을 얻었으며 이 film은 film scanner를 이용하여 치료계획 컴퓨터로 전달되었다. CT 영상의 위치결정 오차는 1.2$\pm$0.5 mm이었으며 MR의 경우에는 coronal 및 sagittal 영상에 대하여 각각 평균 1.7$\pm$0.4mm, 2.1$\pm$0.7mm의 오차가 있었다. 반면에 Axial 영상의 경우에는 오차가 평균 4.7$\pm$ 0.9mm이었다. Digital angiography 의 위치결정 오차는 0.9$\pm$0.4mm이었다. CT, MR, 그리고 Angiography 등과 같은 진단장비를 이용하여 표적의 위치 및 형태를 정의하는데 있어서의 정확도는 진단 영상의 분해능 및 distortion 과 밀접한 관련을 가지고 있다. CT의 경우, 위치결정 오차는 주로 영상의 slice 간격에 따른 분해능에 의존하며 MR 영상의 경우에는 영상자체의 분해능과 더불어 head frame에 의한 distortion이 크게 작용하였다. 반면에 Digital angiography의 경우에는 fiducial marker의 distortion으로 인한 오차가 가장 크게 영향을 주었다. 본 연구의 결과는 치료계획시 PTV(Planning Target Volume)를 결정할 때 반드시 고려되어야 한다.
본 논문에서는 레이더를 이용한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위한 방법에 관해 소개한다. 레이더 수신신호를 통해 만들어지는 고해상도 거리측면도(HRRP: High Resolution Range Profile)은 표적의 1차원적인 산란 특성을 나타내며, HRRP에서의 피크(peak)는 전자기파를 강하게 산란시키는 산란점(scattering center)을 의미한다. 추출된 산란점을 이용하여 레이더 가시선 방향(RLOS: Radar Line of Sight)의 길이인 표적 종방향 거리(downrange) 길이를 추정하며, 표적과 레이더 가시선 방향이 이루는 각도를 통해 표적의 실제 길이를 추정한다. 길이 추정의 정확도를 향상시키기 위해, HRRP를 이용하는 방법보다 정확하게 산란점을 추출하기 위한 방법인 매개변수 추정방법(parametric estimation method)을 이용할 수 있다. 매개변수 추정방법은 산란점 개수가 결정된 후에 적용되며, 따라서 산란점 개수 추정의 정확도에 크게 영향을 받는다. 본 논문에서는 레이더를 통한 표적 길이 추정 정확도를 향상시키기 위해, 정보 이론적 판단 기준에 바탕을 둔 신호원 수 추정방법인 AIC (Akaike Information Criteria), MDL (Minimum Descriptive Length), GLE (Gerschgorin Likelihood Estimators)방법들을 이용하여 산란점 개수를 추정하였다. 매개변수 추정방법으로 ESPRIT기법을 이용하여, 간단한 표적 캐드 모델에 대한 길이 추정 시뮬레이션을 수행하였으며, GLE방법이 산란점 개수 추정과 표적 길이 추정에 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
A measurement accuracy of theodolite system may be affected by a measurement environment, a measurement distance change and so on. This study was performed for measuring an accuracy when the height of scale bar is changed 0.05m, 0.5m, 1m and 1.5m under the distance 3m between two theodolites, the distance 4m from the theodolite system to scale bar and the distance 5m from the thodolite system to the horizontal target bar. And we could know that the best height is 0.05m and 1m.
In this paper, we propose a distance measurement system for automatic berthing control using a stereo camera mounted on a rotation control device, and a radial pattern target. Automatically controlling the position and attitude of a ship aims to prevent maritime accidents due to human error. Our goal is to measure the relative distance between a ship and an onshore or offshore target for berthing. Therefore, the distance should be continuously measured while tracking a fixed point on a target. To this end, we developed a stereo camerabased distance measurement system that satisfied these requirements. This paper describes the structure and principle of the measurement system. We validate the distance error for target incline due to the relative position and attitude between a camera and a target in miniature scale. In addition, the findings of an experiment in an outdoor environment demonstrate that the proposed measurement system has accuracy within 1 m at a range of 20-100 m which is the acceptable accuracy for automatic berthing.
Automotive Radar Systems are currently under development for various applications to increase accuracy and reliability. The target tracking is most important in single or multiple target environments for accuracy. The tracking algorithm provides smoothed and predicted data for target position and velocity(Doppler). To this end, the fixed gain filter(${\alpha}{\beta}$ filter, ${\alpha}{\beta}{\gamma}$ filter) and dynamic filter(Kalman filter, Singer-Kalman filter, etc) are commonly used. Gating is used to decide whether an observation is assigned to an existing track or new track. Gating algorithms are normally based on computing a statistical error distance between an observation and prediction. The data association takes the observation-to-track pairings that satisfied gating and determines which observation-to-track assignment will actually be made. For data association, NNPDA(Nearest Neighbor Probabilistic Data Association) algorithm is proposed. In this paper, we designed a target tracking system developed for an Automotive Radar System. We show the experimental results of the 77GHz FMCW radar sensor on the roads. Four tracking algorithms(${\alpha}{\beta}$ filter, ${\alpha}{\beta}{\gamma}$ filter, 2nd order Kalman filter, Singer-Kalman filter) have been compared and analyzed to evaluate the performance in test scenario.
Doyoung Lee;Duk-jin Kim;Hwisong Kim;Juyoung Song;Junwoo Kim
대한원격탐사학회지
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제40권2호
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pp.167-177
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2024
With advancements in satellite technology, interest in target detection and identification is increasing quantitatively and qualitatively. Synthetic Aperture Radar(SAR) images, which can be acquired regardless of weather conditions, have been applied to various areas combined with machine learning based detection algorithms. However, conventional studies primarily focused on the detection of stationary targets. In this study, we proposed a method to identify moving targets using an algorithm that integrates sub-aperture SAR images and cosine similarity calculations. Utilizing a transformer-based deep learning target detection model, we extracted the bounding box of each target, designated the area as a region of interest (ROI), estimated the similarity between sub-aperture SAR images, and determined movement based on a predefined similarity threshold. Through the proposed algorithm, the quantitative evaluation of target identification capability enhanced its accuracy compared to when training with the targets with two different classes. It signified the effectiveness of our approach in maintaining accuracy while reliably discerning whether a target is in motion.
Kim, Byunghyun;Lee, Junhwa;Sim, Sung-Han;Cho, Soojin;Park, Byung Ho
Smart Structures and Systems
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제30권5호
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pp.521-535
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2022
Efficient management of deteriorating civil infrastructure is one of the most important research topics in many developed countries. In particular, the remote displacement measurement of bridges using linear variable differential transformers, global positioning systems, laser Doppler vibrometers, and computer vision technologies has been attempted extensively. This paper proposes a remote displacement measurement system using closed-circuit televisions (CCTVs) and a computer-vision-based method for in-situ bridge bearings having relatively large displacement due to temperature change in long term. The hardware of the system is composed of a reference target for displacement measurement, a CCTV to capture target images, a gateway to transmit images via a mobile network, and a central server to store and process transmitted images. The usage of CCTV capable of night vision capture and wireless data communication enable long-term 24-hour monitoring on wide range of bridge area. The computer vision algorithm to estimate displacement from the images involves image preprocessing for enhancing the circular features of the target, circular Hough transformation for detecting circles on the target in the whole field-of-view (FOV), and homography transformation for converting the movement of the target in the images into an actual expansion displacement. The simple target design and robust circle detection algorithm help to measure displacement using target images where the targets are far apart from each other. The proposed system is installed at the Tancheon Overpass located in Seoul, and field experiments are performed to evaluate the accuracy of circle detection and displacement measurements. The circle detection accuracy is evaluated using 28,542 images captured from 71 CCTVs installed at the testbed, and only 48 images (0.168%) fail to detect the circles on the target because of subpar imaging conditions. The accuracy of displacement measurement is evaluated using images captured for 17 days from three CCTVs; the average and root-mean-square errors are 0.10 and 0.131 mm, respectively, compared with a similar displacement measurement. The long-term operation of the system, as evaluated using 8-month data, shows high accuracy and stability of the proposed system.
능동위상배열레이다(AESA radar; active electronically scanned array radar)는 전자적으로 빔을 조향함으로써 빔조향 시간이 비약적으로 빨라져 기존의 기계식 빔조향 레이다에 비해 높은 추적 정확도를 갖는 다표적 처리 능력이 크게 증대되었다. 본 논문은 AESA 레이다의 다표적 상황에서 추적 표적을 효율적으로 관리하는 방안에 관한 것으로, 표적의 우선순위에 따라 표적을 전시(display)표적과 비전시 표적으로 나누고, 전시 표적은 보장하는 추적 정확도의 수준에 따라 최고우선순위, 고우선순위, 상황인식 표적으로 나눈다. 또한 표적의 우선순위를 판단할 수 있는 규칙을 제안하고, 동시운용모드를 포함한 공대공 모드 임무간 추적 표적 관리에 대해 제안하였다. 제안된 방식은 항공기 탑재 AESA 레이다에 적용하여 SIL (system integration lab) 환경에서 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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