In real world object detection is an active research topic for understanding different objects from images. There are different models presented in past and had significant results. In this paper we are presenting vehicle logo detection using previous object detection models such as You only look once (YOLO) and Faster Region-based CNN (F-RCNN). Both the front and rear view of the vehicles were used for training and testing the proposed method. Along with deep learning an image pre-processing algorithm called perspective transformation is proposed for all the test images. Using perspective transformation, the top view images were transformed into front view images. This algorithm has higher detection rate as compared to raw images. Furthermore, YOLO model has better result as compare to F-RCNN model.
여러 대의 카메라를 이용하여 영상을 획득하는 다시점 카메라 시스템에서 각 시점의 색상이 서로 다르게 촬영되는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이런 색상 불일치 문제를 효과적으로 해결하기 위해 개선된 다항식 모델을 제안한다. 특징점 기반 대응점 추출 알고리즘을 이용하여 기준 시점과 다른 시점 간의 색상 대응 관계를 획득하고, 이를 이용하여 상대적인 매핑 곡선을 계산한다. 이때 비선형적인 관계를 반영하기 위해서 5차 다항 모델을 이용한다. 추출된 대응점의 동적 영역이 좁을 경우에 매핑 곡선의 정확도가 떨어지게 되는데, 이를 보완하기 위해서 매핑 곡선의 양 끝 부분을 1차 다항 모델을 이용하여 다시 추정한다. 이렇게 유추된 모델을 이용하여 색상을 보정하면, 추출된 대응점의 동적 영역에 강인하게 색상 불일치 문제를 해결할 수 있다. 제안한 방법은 색상 차트 촬영과 같은 전처리 과정이 필요하지 않기 때문에, 기존에 촬영된 다시점 영상에도 적용할 수 있다는 장점을 갖는다. 다양한 실험을 통해 제안한 알고리즘이 다른 최신의 알고리즘보다 보정 효과가 우수함을 확인했고, 객관적 평가에서도 우수한 성능을 보였다.
현재, 차량용 블랙박스 및 CCTV와 같은 영상처리 제품들이 시중에 보급되어 사용자들에게 편리함을 주고 있다. 특히 블랙박스는 운전자들이 운전 중 차량사고가 발생 했을 시 사고의 원인을 파악하는데 도움을 얻고 있다. 하지만 블랙박스는 차량의 전방이나 후방만을 확인 가능하기에 운전자의 시야 또는 블랙박스의 화각 이외의 장면을 확인할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블랙박스 시스템을 좀 더 진보시켜 AVM(Around-View Monitoring)시스템이 개발 되었다. AVM 시스템은 차량의 위에서 내려다보는 영상을 얻어 전후, 좌우의 영상 즉 차량의 $360^{\circ}$ 영상을 확보할 수가 있다. 이 시스템은 차량에 데스크탑이 설치 되어있어야 영상을 확보할 수 있다는 조건이 붙는다. 본 논문에서 제안하고자 하는 안드로이드 기반 AVM시스템은 PC를 차량에 설치해야 한다는 단점을 없앤다. 테블릿 장비들을 이용하여 차량의 전후, 좌우 영상을 확보할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.
Recently, as smart devices are distributed more and more, the need for education of developing contents based on smart media increases. In order to develop contents based on smart media, it is necessary to learn new programming language as well as to understand the structure of platforms as device-manufacturers and communication companies have different platforms. Generally, the problem in education of programming is that it can provide learning to understand the language stage by stage, but it is difficult to suggest a clear result such as completion of learner's project from macroscopic and integrated approach. Especially, there is a difficult of learning several programming languages due to the characteristics of platforms in developing smart contents. Accordingly, in the education of programming for developing smart contents, it is not appropriate to use the traditional teaching method of programming which conducts projects from an integrated point of view after learning the grammatical elements of the language. This paper aims to suggest the top-down teaching method as an effective teaching method for developing contents based on smart media, and to analyze the effect after developing and applying the suggested teaching model.
한국의 농업분야에는 여러 가지 인증제도가 존재한다. 그 예로 유기농산물 인증, GAP인증, KPGI인증, TOP푸르트/TOP라이스 인증 등이 있다. 이러한 인증제도는 소비자에게 안전하고 고품질의 농산물을 보장하기 위해 시행되었다. 하지만 각 인증제도가 명확한 목적을 보유함에도 불구하고 이러한 인증제도들이 소비자에게 관련정보를 수반하는데 성공적이지 못하다는 평가를 받고 있다. 그 이유로는 현존하는 몇몇의 인증제도가 오히려 소비자들을 혼란스럽게 하고 있다는 것이다. 그리고 각각의 인증제도를 별도로 유지하고 홍보하는 것은 더 많은 비용을 발생시킨다. 이 연구에서는 여러 인증제도를 활용하여 이러한 문제를 해결하고자 하는데 그 목적을 두고 있다.
The microstructure of various shapes of stacking fault pyramids (SFPs) formed in multiple implant/anneal Separation by Implanted Oxygen (SIMOX) material were investigated by plan-view and cross-sectional transmission electron microscopy. In the multiple implant/anneal SIMOX, the defects in the top silicon layer are confined at the interface of the buried oxide layer at a density of ${\sim}10^6\;cm^{-2}$. The dominant defects are perfect and imperfect SFPs. The perfect SFPs were formed by the expansion and interaction of four dissociated dislocations on the {111} pyramidal planes. The imperfect SFPs show various shapes of SFPs, including I-, L-, and Y-shapes. The shape of imperfect SFPs may depend on the number of dissociated dislocations bounded to the top of the pyramid and the interaction of Shockley partial dislocations at each edge of {111} pyramidal planes.
Throughout CGL (Continuous Galvanizing Line) in steel works, zinc-coated steel sheets are produced which are used where long-running corrosion resistivity is required. During the galvanizing process, top dross is created and floated on the zinc pot. Because the dross leaves ill patterns on the coated sheets, a robot system is developed to automatically collect and remove the top dross. It consists of a robot and its carriage system, a pot level sensor, a system controller, and special robot tools. For the first time the level of zinc pot must be measured and fed back to the robot controller to avoid submersion of the robot hand into the hot zinc pot. In this paper, acoustic distance sensor is tested as a candidate for the pot level sensor in the view point of hot environment. Some considerations on the use of the acoustic distance sensor will be denoted.
Optimum fin effectiveness of geometrically and thermally asymmetric trapezoidal fins is represented as a function of the ratio of the fin bottom to top Biot numbers, the ratio of the fin tip to top Biot numbers and fin shape factor. Optimum fin effectiveness is taken as 98% of the maximum fin effectiveness by comparing the increasing rate of fin effectiveness with that of dimensionless fin length. For this analysis, two dimensional separation of variables method is used. Also, the value of the slope of upper surface of the fin and fin efficiency corresponding to optimum effectiveness are presented.
한국소성가공학회 1999년도 제3회 압연심포지엄 논문집 압연기술의 미래개척 (Exploitation of Future Rolling Technologies)
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pp.438-446
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1999
Crop minimization of the top and bottom ends of hot rolled plate, in a plate, in a plate mill, has been investigated. The existing model to determine the edging pattern at the finishing rolling pass was not reasonable to get high width accuracy and rolling yields. New models including width prediction have been formulated by using neural network model of back propagation learning algorithm and statistical analysis based on the actual production rolling data to give the optimal pattern for minimizing trimming loss. Using these models, at a given rolling condition of broadside pass and finishing pass and the permissible condition of width variation, it was possible to minimize crip at the top and bottom ends according to optimum procedure in plate mill. An application to improve the plan view pattern reduced width variation by 23% and crop length by 30% on average with an effective fishtail crop shape.
In plate mill studies on crop decrease of the top and bottom ends of hot rolled plate have been performed. The plane view shape for the thin plate after broadside rolling was controlled by roll gap difference with AGC in broadside rolling process. New models for thin slab after broadside rolling have been formulated based on the actual production rolling data to give optimal rolling condition A new plate rolling method called by dog bone rolling has been applied making it is possible to prevent non-uniform plastic deformation at top and bottom ends. By new rolling method crop losses of rolled plate have been improved by 10% on average with an effective fishtail crop shape.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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